烤煙煙葉平衡含水率的近紅外模型

付秋娟+竇玉青+張忠鋒+杜詠梅+楊斌

摘要：采用近紅外漫反射光譜技術，對烤煙煙葉平衡含水率進行了快速無損檢測。以烘箱法測定值作參照，采用偏最小二乘回歸算法建立一階導數光譜信息與平衡含水率間的定量校正模型，模型的相關系數為0.911 6，交互驗證均方差為0.363。對模型進行外部驗證，數理統計結果表明，預測結果與常規檢測方法結果差異不顯著，說明可以用近紅外光譜技術快速測定烤煙煙葉的平衡含水率。

關鍵詞：烤煙；平衡含水率；近紅外光譜技術；偏最小二乘回歸算法

中圖分類號： TS41+3；O657.33文獻標志碼： A文章編號：1002-1302（2014）02-0245-03

收稿日期：2013-06-05

作者簡介：付秋娟（1974—），女，山東青州人，實驗師，從事近紅外分析研究。E-mail：fuqiujuan@sina.com。

通信作者：張忠鋒，碩士，研究員，從事煙草栽培生理、化學及其農業新技術綜合評價與開發應用研究。E-mail：zhzhf1969@163.com。 煙葉平衡含水率（吸濕性）是指煙草（固體）與水體系處于吸附平衡狀態時的含水率，是物理特性中一個極其重要的指標，與煙葉的機械性能、燃燒速度和感官質量密切相關[1-4]。初烤煙葉的含水率不但會影響初烤煙葉的儲存，還會影響打葉復烤工藝參數的設定及初加工質量。因此，平衡含水率不僅是一個經濟指標，還是一個技術指標。另外，研究煙葉的平衡含水率對卷煙增香保潤評價體系研究和煙用保潤劑的開發提供了理論和試驗依據[5]。因此，在煙葉收購、復烤、貯存時嚴格檢測平衡含水率有重要意義。目前煙葉平衡含水率的檢測方法主要有2種：一是利用儀器，如烘箱法[6]等；二是經驗性感官檢測。在卷煙廠、煙葉復烤廠和集中貯存的煙葉倉庫、場地多用儀器檢測；而在收購初烤煙葉時則多用經驗性感官檢測方法[7]。這2種方法都存在一定的缺陷，如烘箱法檢測費時、費力、周期長，而經驗法的結果則可能會因評價人員的不同而不同且不易量化。近紅外光譜技術（NIR）以高效、綠色、環保的現代分析特征在煙草行業得到較成熟的應用[8]，但目前尚未見用近紅外光譜技術預測煙葉平衡含水率的報道。本研究將煙葉處理成煙絲，在不破壞煙葉理化結構的基礎上，建立烤煙煙葉平衡含水率的近紅外校正模型，并用交叉驗證和外部驗證對預測模型進行分析評價。

1材料與方法

1.1材料、儀器

收集2011年全國10個主產煙區（福建、云南、貴州、四川、重慶、湖南、河南、山東、黑龍江、吉林）上、中、下3個部位的3個等級（X2F、C3F、B2F）煙葉樣品（166份），作為研究材料。

Aataris Ⅱ FT-NIR 光譜儀（賽默飛世爾科技公司），配有積分球漫反射采樣系統，Result 操作軟件，TQ Analyst 8.0分析軟件；KBF240恒溫恒濕箱（德國賓得）；SL202N型電子天平（200 g/0.01 g），上海民橋精密科學儀器有限公司）；SY-Ⅲ 型試驗用切絲機（河南富邦實業有限公司）。

1.2方法

每種樣品選取能代表等級的煙葉6～12張，將煙葉的煙梗去除，用切絲機切成（0.9±0.1） mm寬的煙絲，并將煙絲樣品放在溫度為22 ℃、濕度為60%的恒溫恒濕箱中平衡 3 d。混合均勻，分成2份，分別檢測平衡含水率和掃描近紅外光譜。

1.2.1煙絲平衡含水率的測定取上述待測樣品1份，用已知干燥重量的樣品盒稱取試樣10 g，分別記錄稱得的試樣重量，去蓋后放入溫度為（100±2）℃的烘箱內，自溫度回升至100 ℃時算起，烘2 h，加蓋，取出，放入干燥器內，冷卻至室溫，再稱重。每個樣品做3次平行試驗，分別計算其稱重前后的平均值。按下列公式計算煙葉含水率：

煙葉含水率=（試樣重量-烘后重量）/試樣重量×100%。

1.2.2光譜采集將恒溫恒濕箱中平衡好的煙絲樣品稱取4 g，裝入樣品杯中，并用壓樣器壓平，利用積分球漫反射采樣系統采集其近紅外光譜，采集條件：以儀器內置背景為參比，波數范圍為10 000～3 800 cm-1，掃描64次，分辨率為 8 cm-1，實驗室環境溫度盡量與平衡后的煙絲溫濕度條件保持一致。每個樣品做3次平行試驗，取平均值。圖1為煙葉平衡含水率的近紅外原始光譜圖。

2結果與分析

2.1定量分析模型的建立

2.1.1數據處理方法應用TQ Analyst 8.0分析軟件處理數據。光譜數據經標準正則交換處理和Savitzky-Golay 平滑濾波后，采用偏最小二乘回歸（PLS）法建立定量校正模型，以校正模型的相關系數（r）、校正模型均方差及交叉驗證均方差為指標優化建模參數，并用外部驗證預測值和實測值的相對偏差考察模型預測的準確性。r、校正模型均方差、交叉驗證均方差的計算公式見文獻[9-10]。

2.1.2光譜預處理方法的選擇在近紅外光譜采集過程中，樣品的顆粒大小、裝樣條件、儀器條件往往會導致光譜基線產生漂移和偏移，通常通過導數處理加以校正。由表1可以看出，二階導數雖然取得了較高的相關系數，但交叉驗證過程中均方差也較高，結合主因子數發現，模型有“過擬合”[11]現象；而一階導數則取得了較低的均方差。因此，選擇一階導數光譜建模更適合。

2.1.3光譜范圍的選擇采用PLS法建立定量分析模型后，根據一階導數光譜圖不同譜區的光譜信息選擇波數范圍，分別為7 693.19～6 774.82、6 100.96～3 960.09、7 450.00～3 980.00 cm-1，并與儀器推薦使用的譜區（4 354.48～4 33134、4 457.76～44 35.47 cm-1）進行比較，結果見表2。

2.2模型的驗證

為了檢驗數學模型的預測能力，另外選取未參與建模的45個樣品進行外部驗證。預測值與實測值之間的絕對偏差平均為0.41，絕對偏差范圍為0.01～1.04，平均相對偏差為3.3%，模型預測效果較好。實測值與預測值的比較結果見表3。endprint

2.3方法可靠性評價

用DPS 7.05統計軟件進行t檢驗，得P=0.112 4>005，說明近紅外預測方法與常規測定方法間差異不顯著，即沒有系統誤差。另外，隨機選取一個樣品，進行精密度試驗，重復掃描10次近紅外光譜，預測其平衡含水率，結果（表4）顯示相對標準偏差為2.24%，說明本方法具有較高的精密度。

3結論

選取具有代表性的校正樣品，結合偏最小二乘法，通過光譜預處理建立平衡含水率的近紅外預測模型，經檢驗，模型的準確性較好、精密度高，可用于大批量樣品的檢測。需要說明的是，近紅外光譜是二次分析技術，其穩定性和適應性與樣品的代表性有很大關系，而且該模型與環境的溫濕度關系較大，本研究建立的模型平衡含水率低的樣品較少，今后需進一步添加低含量的建模樣品，以提高模型的預測能力。

參考文獻：

[1]趙春雷，張勇，蘇瑤. 烤煙的平衡含水率研究[J]. 中國新技術新產品，2010（19）：6.

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[6]YC/T 31—1996煙草及煙草制品試樣的制備和水分測定 烘箱法[S]. 北京：中國標準出版社，2001.

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[8]嚴衍祿. 近紅外光譜分析基礎與應用[M]. 北京：中國輕工業出版社，2005：465-475.

[9]Blanco M，Coello J，Iturriaga H，et al. Nir calibration in non-linear systems：different PLS approaches and artificial neural networks[J]. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems，2000，50（1）：75-82.

[10]曹建國，竇峰. 近紅外漫反射光譜法測試醋酸纖維濾棒中的三醋酸甘油酯[J]. 煙草科技，2005（3）：6-9.

[11]王家俊，梁逸曾，汪帆. 偏最小二乘法結合傅里葉變換近紅外光譜同時測定卷煙焦油、煙堿和一氧化碳的釋放量[J]. 分析化學，2005（6）：793-797.endprint

2.3方法可靠性評價

用DPS 7.05統計軟件進行t檢驗，得P=0.112 4>005，說明近紅外預測方法與常規測定方法間差異不顯著，即沒有系統誤差。另外，隨機選取一個樣品，進行精密度試驗，重復掃描10次近紅外光譜，預測其平衡含水率，結果（表4）顯示相對標準偏差為2.24%，說明本方法具有較高的精密度。

3結論

選取具有代表性的校正樣品，結合偏最小二乘法，通過光譜預處理建立平衡含水率的近紅外預測模型，經檢驗，模型的準確性較好、精密度高，可用于大批量樣品的檢測。需要說明的是，近紅外光譜是二次分析技術，其穩定性和適應性與樣品的代表性有很大關系，而且該模型與環境的溫濕度關系較大，本研究建立的模型平衡含水率低的樣品較少，今后需進一步添加低含量的建模樣品，以提高模型的預測能力。

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[11]王家俊，梁逸曾，汪帆. 偏最小二乘法結合傅里葉變換近紅外光譜同時測定卷煙焦油、煙堿和一氧化碳的釋放量[J]. 分析化學，2005（6）：793-797.endprint

2.3方法可靠性評價

用DPS 7.05統計軟件進行t檢驗，得P=0.112 4>005，說明近紅外預測方法與常規測定方法間差異不顯著，即沒有系統誤差。另外，隨機選取一個樣品，進行精密度試驗，重復掃描10次近紅外光譜，預測其平衡含水率，結果（表4）顯示相對標準偏差為2.24%，說明本方法具有較高的精密度。

3結論

選取具有代表性的校正樣品，結合偏最小二乘法，通過光譜預處理建立平衡含水率的近紅外預測模型，經檢驗，模型的準確性較好、精密度高，可用于大批量樣品的檢測。需要說明的是，近紅外光譜是二次分析技術，其穩定性和適應性與樣品的代表性有很大關系，而且該模型與環境的溫濕度關系較大，本研究建立的模型平衡含水率低的樣品較少，今后需進一步添加低含量的建模樣品，以提高模型的預測能力。

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[11]王家俊，梁逸曾，汪帆. 偏最小二乘法結合傅里葉變換近紅外光譜同時測定卷煙焦油、煙堿和一氧化碳的釋放量[J]. 分析化學，2005（6）：793-797.endprint