基于主要化学成分的醇化片烟感官质量预测模型

刘曙光，甘学文，王光耀，李玉娥，惠康进，郭建华，宋纪真

(1.江苏中烟工业有限责任公司,江苏 南京 210019; 2.吉林烟草工业有限责任公司,吉林 延吉 133001; 3.中国烟草总公司郑州烟草研究院,河南 郑州 450001)

【研究意义】烟叶是卷烟工业的基础，其质量状况决定着卷烟的品质高低。烟叶质量主要包括烟叶化学成分、外观质量、物理特性及感官质量四大部分，是一个包含众多因素的综合概念[1]。烟叶化学成分是影响烟叶内在质量的物质基础，具有客观、分析速度快、与感官质量关联性强等特点[2-4]。烟叶感官质量是烟叶通过燃烧所产生烟气的特征，是最重要的烟叶品质评价指标，其优劣直接应用烟叶工业可用性，但感官质量评价主观性较强，多年来，科研人员做了大量研究，试图寻找烟叶化学成分与感官质量之间的关系[5-7]。【前人研究进展】徐泽桐等人[8]用熵值法和突变级数法得到感官质量值，再利用灰色关联度分析法分析化学成分各指标对感官质量的影响程度，得到化学成分各指标重要性排序，再基于突变级数法得到化学成分值，将化学成分和感官质量结合起来综合评价烟叶质量。常安然等人[9]通过总氮、烟碱、总糖、淀粉、钾等12项理化指标建立了感官评价的BP神经网络预测模型，对香气质、杂气、燃烧性的预测效果较好。张光辉等人[10]以氯、钾、蛋白质、挥发碱等化学成分作为影响因素构建了香气质的预测模型，对香气质分值的预测精确度较高。李瑞丽[11]建立了感官质量单指标的近红外判别模型，预测准确率分布在48.15 %～70.37 %。张梦楚等人[12]利用中性致香成分构建了烟叶感官质量预测模型，对香气质、香气量、杂气、成团性等指标的预测效果较好。目前的研究仅集中在初烤烟叶领域，基于化学成分对醇化过程片烟感官质量进行预测却鲜有报道。【本研究切入点】因此，本文以密切反应醇化片烟感官品质的常规化学成分及致香前体物为切入点，通过相关、主成分、回归等多种分析手段构建了醇化片烟感官质量预测模型，并对模型进行验证。【拟解决的关键问题】旨在建立基于醇化片烟主要化学成分的感官质量预测模型，为片烟感官质量评价的精准化发展提供一定科学依据和理论支撑。

1 材料与方法

1.1 试验材料

2014年入库的湖南郴州C3F、贵州黔西南C3F、福建三明C3F、云南曲靖C4F、河南三门峡C3F、巴西M10/C-C、津巴布韦C10/C以及阿根廷AS-B1F共8个产地/等级片烟。片烟入库后在室温状态下正常醇化，每3个月取样1次，共取样11次。

1.2 醇化片烟品质评价

1.2.1 醇化片烟感官质量评价 评价由我国主要卷烟工业企业产品配方人员组成的感官质量鉴定专家组完成，其指标包括香气质、香气量、透发性、细腻程度、杂气、刺激性、甜度和余味共8个指标，具体评分标度见表1，各指标的权重见表2。对各指标进行赋分后，按照指数和法计算片烟感官质量总分。

表1 片烟感官品质量化评价方法

表2 片烟感官品质量指标权重

1.2.2 醇化片烟主要化学成分检测 常规化学成分的测定：分别按照YC/T 160-2002、YC/T 161-2002、YC/T 159-2002、YC/T 216-2007、YC/T 222-2007规定方法测定烟叶烟碱、总氮、还原糖、总糖含量及pH值。

质体色素的测定：按照YC/T 382-2010的方法测定叶黄素和β-胡萝卜素。

多酚的测定：采用YC/T 202-2006的方法测定绿原酸、芸香苷、莨菪亭等物质。

吸光值的测定：称取0.5 g样品放置于50 mL三角瓶中，加入30 mL纯净水，在80 HZ下超声30 min，过滤，吸取5 mL上清液于试管中，并加入2 mL 0.6 mol/L的KI溶液和2 mL 0.1 mol/L 的KIO3溶液，避光反应1 h后在455 nm波长进行比色测定。以加入2 mL 0.6 mol/L的KI溶液和2 mL 0.1 mol/L 的KIO3溶液的纯净水作为空白样品。

1.3 数据分析

采用Excel和SPSS19.0对数据进行统计分析、简单相关分析、主成分分析及回归分析。

2 结果与分析

2.1 醇化片烟主要化学成分及感官质量统计分析

由表3～4可知，醇化过程中除pH之外，其余常规化学成分变异系数在11.35 %～36.82 %，多酚类和类胡萝卜素类物质含量变异系数相对较大，均大于感官质量变异系数。偏度是用于统计数据分布偏斜方向和程度的度量[13]，偏度为负值表明数据分布为左偏态，偏度为正值则表明数据分布为右偏态，由偏度系数可以看出，绿原酸、芸香苷、叶黄素、β-胡萝卜素、还原糖和总糖含量、类胡萝卜素总量等7个化学成分指标以及透发性和刺激性2个感官质量指标的偏度系数大于0，表现为右偏态分布，表明数据位于均值右边的比位于左边的少。峰度反应数据在中心集聚程度，峰度为正表明该总体数据分布与正态分布相比较为陡峭，为尖顶峰；峰度为负表明该总体数据分布与正态分布相比较为平坦，为平顶峰[14]。由峰度系数可以看出，新绿原酸、叶黄素、总氮等3个化学成分指标以及香气质、香气量、细腻程度、甜度等4个感官质量指标的峰度系数均大于0，说明数据大多集中在平均数附近。

表3 醇化过程中片烟主要化学成分统计分析

2.2 醇化片烟主要化学成分与感官质量的相关分析

将醇化过程中片烟主要化学成分与感官指标之间进行简单相关分析(表5)，结果表明，绿原酸、芸香苷、多酚总量以及类胡萝卜素总量与感官指标间均存在显著或极显著负相关关系。吸光值与感官指标间大多存在正相关关系，与刺激性的相关系数达极显著水平。总氮与感官质量各指标的相关性较弱，未达到显著水平。绿原酸、芸香苷、多酚总量、叶黄素、β-胡萝卜素、类胡萝卜素、总糖等7个常规化学成分指标与感官质量总分间均存在极显著负相关关系，pH值与感官质量总分呈显著负相关关系，表明这些化学指标与感官质量总分的关系较为密切，其余5个化学成分指标与感官质量总分的相关系数不显著。

表4 醇化过程中片烟感官质量统计分析

表5 醇化片烟主要化学成分与感官指标的相关系数

2.3 醇化片烟主要化学成分与感官质量总分的主成分分析

从表6可以看出，前4个主成分的累计贡献率已经达到87.84 %，说明对前4个主成分进行分析已经能够反映全部数据的大部分信息。第一主成分的贡献率为40.637 %，绿原酸、芸香苷和多酚总量3个指标在第一主成分中起主要作用；第二主成分的贡献率为22.368 %，总植物碱在第二主成分中起主要作用；第三个主成分的贡献率为14.417 %，pH值在其中起主要作用；第四个主成分的贡献率为10.422 %，吸光值在其中起主要作用。

表6 各主成分的特征向量和贡献率

2.4 醇化片烟主要化学成分与感官质量总分的回归分析

简单相关分析表明，绿原酸、芸香苷、多酚总量、叶黄素、β-胡萝卜素、类胡萝卜素、总糖、pH等8个常规化学成分指标与感官质量总分间均存在显著负相关关系。主成分分析结果表明，绿原酸、芸香苷、多酚总量、总植物碱、pH、吸光值6个常规化学成分指标为主要载荷因子，可以用来替代所有常规化学成分指标进行进一步分析。因此，分别以绿原酸、芸香苷、多酚总量、叶黄素、β-胡萝卜素、类胡萝卜素、总糖、pH、总植物碱、吸光值为自变量，感官质量总分为因变量，采用逐步回归分析法，拟合回归模型(表7)。吸光值、pH、绿原酸、芸香苷、总植物碱、总糖含量与醇化片烟感官质量总分的回归模型达极显著水平，表明模型选出的吸光值(X1)、pH(X2)、绿原酸(X4)、芸香苷(X5)、总植物碱(X11)、总糖(X13)6个化学成分指标可以作为与感官质量总分相关的主要指标，可以用来估算醇化片烟感官质量总分。

表7 醇化片烟感官质量总分预测模型

2.5 回归模型的验证

以建模之外的醇化片烟样本进行模型验证，选择云南普洱B2F、云南曲靖C2F、贵州黔西南C2F、河南三门峡B2F共4个产地/等级片烟，片烟入库后正常醇化，每隔3个月取样1次，各片烟样品进行主要化学成分检测及感官质量鉴定。从表8可以看出，醇化过程中由6个化学成分指标估算的感官模拟分值与专家评吸得到的感官分值之间相差0.04～4.61分，65.9 %的样本实测值与模拟值相差不足2分。验证样本实测值与模拟值之间误差在0.05 %～6.94 %范围，平均误差为2.40 %，其中，75 %的样本实测值与模拟值之间的误差小于3.2 %。表明经上述分析得到的由吸光值、pH、绿原酸、芸香苷、总植物碱、总糖6个化学成分组成的回归方程对醇化过程中片烟感官质量有较好的预测。

表8 预测模型校验结果

3 讨 论

烟叶醇化是通过一系列化学及生物反应，使得一些不利于烟叶品质的组分向有利于烟叶品质的方向转化的过程，是烟草加工过程中改善烟叶品质的重要环节[15-16]。现有研究表明醇化过程中片烟还原糖、烟碱、挥发碱等含量及pH呈下降趋势，总挥发酸含量呈增加趋势[17]，醇化期间片烟总氮、烟碱、总糖含量、pH等常规化学指标与感官质量关系密切[18-19]，本文研究也发现pH、总糖、还原糖含量与绝大多数感官质量指标间均存在显著相关关系，而总氮却与感官指标间不存在显著相关关系。

醇化过程中，叶黄素、β-胡萝卜素会降解成β-大马酮、巨豆三烯酮、二氢猕猴桃内酯等一系列小分子香味物质，能改善烟气口感[20]。多酚类物质则会发生氧化降解，转化成其它香气物质及棕色色素，对醇化片烟品质及色泽有重要影响[21]。本研究分析后发现醇化致香前体物质与感官品质关系密切，各指标间均呈负相关关系，其中，绿原酸、芸香苷、多酚总量以及类胡萝卜素总量与感官指标间的相关关系均达到显著水平，说明醇化过程中片烟致香前体物含量越少，片烟感官质量越佳，这与醇化过程中片烟感官质量提升、致香前体物质含量下降规律是相符的。

进一步逐步回归分析后筛选出吸光值、pH、绿原酸、芸香苷、总植物碱、总糖含量6个指标，既包含常规化学成分指标也包含致香前体物质指标，能较全面的解释醇化片烟内在质量的物质基础。基于6个主要化学成分指标建立的醇化片烟感官质量总分预测模型达极显著水平，且对建模之外醇化样品感官质量有较好的拟合，平均误差较小，仅为2.40 %，表明预测模型较稳定。本预测模型对上部醇化片烟感官质量总分的预测值误差范围在0.08～4.06分，平均误差为1.83 %，对中部醇化片烟感官质量总分的预测值误差范围在0.04～4.61分，平均误差为2.72 %，略大于上部样本误差，表明本预测模型对上部醇化片烟的感官质量预测更准确。本文建模以及验证所选用的样本多为植烟大省的主等级片烟，其在下部片烟醇化质量预测方面的拟合效果尚待进一步研究。

4 结 论

本文利用相关分析和主成分分析筛选出与醇化片烟感官质量总分有较大影响的化学成分为：醇化片烟的吸光值(X1)、pH值(X2)、绿原酸(X4)、芸香苷(X5)、多酚总量(X6)、叶黄素(X7)、β-胡萝卜素(X8)、类胡萝卜素(X9)、总植物碱(X11)、总糖(X13)；以醇化片烟感官质量总分(Y)为因变量，以影响感官质量总分的主要化学成分作为自变量构建了回归模型Y=147.455-2.557X1-10.455X2+0.656X4-0.558X5-3.098X11-0.556X13，并对醇化过程中的片烟感官质量进行拟合和预测。通过实例验证可以看出，模拟值与实际值之间相差0.04～4.61分，65.9 %的样本实测值与模拟值相差不足2分，误差平均为2.40 %，表明本模型能够避免人为因素的影响，为醇化片烟的感官质量预测提供了一种定量化方法，预测结果可信度高，是对传统感官评吸方法的补充和完善，同时也为片烟管理人员快速掌握库内片烟醇化质量的变化提供了重要手段。