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基于在线光谱模型的打叶复烤均质化研究

2021-04-16龚涛卢敏瑞李秋剑张腾健王芳肖锦哲刘晶晶彭健连长伟

安徽农业科学 2021年5期

龚涛 卢敏瑞 李秋剑 张腾健 王芳 肖锦哲 刘晶晶 彭健 连长伟

摘要 为研究基于原烟在线光谱模型的打叶复烤均质化加工效果,选用大模块选后烟叶为试验原料,构建在线光谱模型,校正在线烟碱模型,将原料分别进行基于在线光谱模型和烟碱模型控制下的均质化加工,分析烟叶化学成分和感官评分的变化。结果表明:2种控制方式下,成品烟碱变异系数无显著差异;总糖、还原糖、总氮、钾、氯5个成品化学成分指标中,基于在线光谱模型控制下变异系数分别为2.68%、2.73%、1.36%、5.85%和9.43%,远低于基于在线烟碱模型控制下的4.91%、4.91%、4.56%、8.91%和14.29%。评吸结果表明基于在线光谱模型控制下的感官效果更佳。因此,基于在线光谱模型的打叶复烤均质化加工可以有效提高成品片烟整体均匀性,提升成品片烟的内在品质。

关键词 均质化;光谱模型;烟碱模型;光谱控制;烟碱控制

中图分类号 TS 44+3文献标识码 A文章编号 0517-6611(2021)05-0181-04

doi:10.3969/j.issn.0517-6611.2021.05.051

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

Study on the Homogenization of Threshing and Redrying Based on Online Spectral Model

GONG Tao1, LU Min-rui1, LI Qiu-jian2 et al

(1.Fujian Wuyi Tobacco Co., Ltd., Nanping, Fujian 354000;2.China Tobacco Zhejiang Industrial Co., Ltd.,Hangzhou,Zhejiang 310000)

Abstract In order to study the homogenization effect of threshing and redrying based on the on-line spectral model of tobacco,the on-line spectral model was constructed and nicotine calibration model was calibrated with tobacco leaves selected by large modules as experimental raw materials.The raw materials were homogenized under the control of on-line spectral model and nicotine model, respectively. The chemical composition and sensory changes of tobacco leaves were analyzed. The results showed that the variation coefficients of nicotine under the two control modes had no significant difference. Among the five chemical components of finished products, the variation coefficients under the control of online spectral model were 2.68%, 2.73%, 1.36%, 5.85% and 9.43% respectively, which were much lower than those under the control of online nicotine model(4.91%, 4.91%, 4.56%, 8.91% and 14.29%, respectively). The smoking results showed that the sensory effect based on online spectral model was better. Therefore, threshing and redrying homogenization processing based on on-line spectral model could effectively improve the overall uniformity of finished tobacco and improve the internal quality of finished tobacco.

Key words Homogenization;Spectral model;Nicotine model;Spectrum control;Nicotine control

打葉复烤作为卷烟生产环节中的重要一环,片烟产品的均匀性、稳定性直接影响后续卷烟产品质量的均匀性与稳定性,相关研究较多[1-2]。其中片烟产品的内在质量均匀性研究主要集中在在线近红外烟碱控制方面[3-4],但是在线近红外烟碱模型具有构建复杂、耗时长、需定期维护等缺点,并且只考虑单指标控制,对其他内在质量指标(总糖、还原糖等)的贡献度有限,而总糖、还原糖等指标亦会对成品片烟感观产生较大影响[5]。近红外光谱与化学成分具有强相关性,若2片烟叶的光谱图谱相似,那么它们的所有化学成分含量也很接近[6]。光谱控制原理是根据烟叶光谱的相似性进行分析,再降维给光谱赋定性值,定性值相近的其化学成分相似。笔者探索一种基于在线近红外光谱模型的新型均质化调控方式,以实现更加全面的打叶复烤均质化加工,进一步提高成品片烟均匀性。

1 材料与方法

1.1 试验材料

1.1.1 烟叶原料。选取某中烟均质化加工配方模块,重量为1 000 t选后初烤烟叶,品种为云87和K326,产地为福建和江西。

1.1.2 主要设备。Armor711在线近红外光谱仪(Carl Zeiss公司,德国);Antaris Ⅱ实验室近红外光谱仪(赛默飞世尔科技,美国);FED240电热烘箱(Binder公司,德国);高架库(今天国际物流技术股份有限公司,深圳);旋转式烟叶粉碎机。

1.2 方法

1.2.1 在线光谱模型的构建。

1.2.1.1 建模光谱的采集。

每条铺叶线铺固定等级数量烟叶,启动铺叶线,在烟叶通过在线近红外光斑时,利用漫反射原理,通过在线近红外扫描,每5 s形成一条在线烟叶特征光谱,收集铺叶前期300条光谱。

在线近红外光谱仪参数:在线光谱采集采用Armor711在线近红外光谱仪,检测器为InGaAs检测器,波长准确性小于 0.5 nm,波长重复性小于 0.05 nm,波长点数为256个。背景校正时间30 min,扫描波910~2 200 nm,扫描时间5 s。

1.2.1.2 在线光谱模型的建立。

将收集的建模光谱导入到光谱建模软件中,进行光谱主成分投影,观察投影情况,剔除离散性较大的异常样本;对可用光谱定性投影,对投影数据分类,用建模集对验证集进行预测,求其预测误差,利用CARS方法选择近红外的波长点,求解每一次生成波长点所对应的总体校正集误差,根据最小的总体校正集误差确定近红外的波长选择点以及近红外光谱的特征信息,对回归模型进行定量评价[7-8]。

1.2.2 在线烟碱模型的校正。

1.2.2.1 在线烟碱模型的准备。

采用福建武夷烟叶有限公司2017—2018年建立的在线烟碱模型,预处理方法采用散射校正和一阶导数,采用偏最小二乘法(PLS)方法建立模型,模型样本量共500条,主成分数为10,模型决定系数(R2)为0.937 6,满足在线预测需要(R2>0.81),为保证试验批模型适应性,取试验批样本对模型进行校正[9]。

1.2.2.2 校正样本的准备。

在试验组铺叶时,取样点在每条铺叶线在线近红外光源探头正下方,每隔3 s抓取1片烟叶,抓取10次,形成一个混合样,每个样本烟叶30片左右,每条铺叶线各收集样本50个和对应原烟光谱50条,经过粉碎等预处理后使用实验室近红外光谱仪检测其烟碱值。

1.2.2.3 在线烟碱模型的校正。

将在线原烟光谱与实验室检测结果一一对应,将收集的50个在线样本中的30个加入在线各化学成分模型进行校正,另外20个进行外部验证。

1.2.3 加工流程。

将原料分成2份,一份(500 t)进行基于在线光谱模型的均质化加工(以下简称为光谱控制),另一份(500 t)进行基于在线烟碱模型的均质化加工(以下简称为烟碱控制)。加工过程中的各项工艺参数符合YC/T 146—2010要求[10]。

将原烟按照配方比例运送至铺叶线皮带上,利用在线光谱模型预测原烟定性值,在线烟碱模型预测原烟烟碱值,连续扫描皮带上的烟叶,每隔5 s检测定性值和烟碱值,烟框装满后将该时间段内定性值或烟碱值作算术平均赋予该煙框,入高架库后通过均质化配方软件对2个试验批烟叶数据分析定性值和烟碱值的正态分布情况,再按照“中心极限法”进行均质化配方出库。经预处理、打叶、复烤后检测成品的化学成分,并进行感官评价,分析其均质化效果。均质化加工流程如图1所示。

1.2.4 化学成分检测方法。

烟叶样品抽去主脉及≥2 mm的支脉(成品片烟无需处理),放入烘箱中,在40 ℃温度下烘4 h,过60目筛网的旋转磨粉碎,再利用实验室近红外光谱仪检测各项化学成分含量。

1.2.5 数据分析方法。

检测不同试验样品的化学成分,利用各化学指标标准偏差、变异系数和标偏下降度对指标进行量化评价,其计算公式如下:

标准差S=1N-1Ni=1(X i-)2(1)

变异系数CV=S/×100%(2)

式中,S为样品标准偏差,CV为变异系数,X i为样品检测值,为样品平均值,N为样品量。

49卷5期龚 涛等 基于在线光谱模型的打叶复烤均质化研究

2 结果与分析

2.1 在线光谱模型的建立

利用在线近红外光谱仪扫描烟叶光谱,取每个铺叶模块建模光谱300条,利用“1.2.1”中的方法构建在线光谱模型。

建模区间选择5 000~10 000 cm-1,预处理方法选择多元散射校正(MSC)和一阶导数,原始图谱见图2。对光谱进行定性投影,主成分投影见图3。利用多种群遗传算法(MPGA)求解每一次生成波长点所对应的总体校正集误差最优解,选择遗传算法的个体数目为30,变量维数为226,变量的二进制位数为8,种群数目为100,MPGA进化过程见图4。在线光谱模型建立后,对铺叶来料在线光谱降维赋予定性值,实现烟叶光谱特性数字化均质化控制。

2.2 在线烟碱模型 对在线化学成分模型进行模型校正,结果见表1。从表1可以看出,烟碱建模集模型决定系数

(R2)为0.939 7,建模决定系数(R2)符合要求。外部验证样

本的平均相对偏差为6.75%,模型预测精度满足在线预测需求(<11%)。

2.3 原烟化学成分

为了了解原烟化学成分的变化,利用人工在铺叶线处对2种测试方式原烟进行取样,每个样本重量(300±30)g,共取得样本100个,每种方式原烟样本50个,按“1.2.4”要求检测其化学成分,结果见表2。

由表2可知,2个试验批铺叶线原烟6项常规化学成分平均值和变异系数无明显差异,原烟化学成分情况对2种控制方式下成品化学成分不造成明显影响,可通过对比成品化学成分情况来分析2种控制方式均质化效果的优劣。

2.4 成品化学成分情况

利用人工在装箱打包处取2种控制方式下的成品片烟样品,每间隔30箱取一个样本,每个样本重量(300±30)g,共取得样本112个,每种方式成品片烟样本56个,按“1.2.4”要求检测其内在化学成分,结果如表3所示。

由表3可知,2种控制方式下成品烟碱变异系数基本没有差异。6项常规化学成分平均值在2种控制方式下基本没有差异。光谱控制下的成品总糖、还原糖、总氮、钾、氯含量变异系数由烟碱控制的4.91%、4.91%、4.56%、8.91%、14.29%分别降至2.68%、2.73%、1.36%、5.85%、9.43%,下降效果明显,光谱控制下其他5项常规化学成分均质化效果更佳。

2.5 成品片烟评吸结果

为了进一步验证由化学成分分析得出的试验结论,在烤机出口按照2 h/次的频率抓取评吸样品,共取得样品36个,每种方式评吸样品18个。将烟叶样品在22 ℃和65%相对湿度下平衡后,组织7名专业评吸员,按照YC/T 138—1998[11]进行评吸,单料烟评吸指标主要从香气特性(香气质、香气量、杂气、透发性)、烟叶特性(劲头、浓度、细腻程度、柔和程度)以及口感特性(刺激程度、干燥程度、回甜、余味)4大类共12项指标评吸,每项按6分制积分,开展对各不同控制方式下烟叶进行对比评吸,分析2种控制方式对成品片烟感官效果的影响,结果见表4。

由表4可知,光谱控制下烟叶感官质量好于烟碱控制。感官评析结果佐证了光谱控制下均质化效果更佳,与化学成分数据分析结果相一致。

3 结论

该研究利用近红外光谱与化学成分具有强相关性的特性构建了原烟在线光谱模型,运用在线光谱模型实时预测原烟定性值,并结合高架库实现基于在线光谱模型的均质化投料出库。通过与传统在线烟碱控制对比,实现除烟碱以外的其他5项常规化学成分指标成品变异系数大幅度下降,感官评吸效果的提升也进一步验证了此下降趋势对于复烤成品片烟品质的提升作用。因此,基于在线光谱模型的打叶复烤均质化加工可以有效提高成品片烟整体均匀性,提升成品片烟内在品质。

参考文献

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