不同調控因素對打葉復烤成品片煙質量均勻性的影響

尹 旭，王 戈，徐其敏，張 鑫，竇家宇，吳曉梅

(1.華環國際煙草有限公司，安徽鳳陽 233121；2.上海煙草集團有限公司技術中心，上海 200082)

當前均質化加工技術作為支撐打葉復烤未來發展的重要技術之一，相關應用研究主要集中在通過在線、離線檢測手段獲得煙葉原料煙堿含量，再根據煙堿含量進行高低混配，從而實現成品片煙煙堿含量的均勻、穩定[1-4]。煙葉常規化學成分除了包含煙堿外，還有糖、氮、氯、鉀等多種成分。煙葉顏色作為評判烤煙外觀質量的一個重要指標，與煙葉評吸質量和化學成分等內在質量存在較強關聯[5-9]。因此，在打葉復烤環節利用現代技術手段提高片煙產品內在化學成分、外觀顏色等指標的均勻性研究具有重要的意義。筆者利用在線近紅外分析技術、煙葉顏色計算機識別技術檢測煙葉的煙堿含量、光譜特征值以及顏色值，結合企業打葉復烤均質化控制工藝及裝備特點，研究“煙堿”“煙堿+顏色”“光譜”“光譜+顏色”“顏色”5種調控因素對成品片煙均質化的影響，以期從多個維度提升成品片煙質量的均勻性和穩定性，為打葉復烤均質化工藝技術的改進提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料、主要設備與儀器

1.1.1試驗材料。試驗材料為由中部煙葉原料組成的A、B、C、D、E、F、G 7個配打模塊。

1.1.2主要設備與儀器。Armor 711 在線近紅外光譜儀(德國Carl Zeiss公司，PDA陣列型InGaAs檢測器，波長范圍900～1 700 nm，光斑直徑30 mm)；基恩士CV-X100a工業相機[日本Keyence公司，CCD彩色/黑白切換式面陣相機，相機像素640(H)X492(V)、32萬像素彩色，鏡頭CV90]；ANTARIS傅里葉變換型近紅外光譜儀(美國Thermo Fisher公司)；SEAL AutoAnalyzer 3 連續流動分析儀。

1.2 試驗方法

1.2.1不同因素調控方案。煙葉原料按照模塊設計要求通過分選混配線投料混配的同時進行在線分選，然后利用Armor 711 在線近紅外光譜儀、基恩士CV-X100a工業相機在線實時檢測分選后每架煙葉(約350 kg)的煙堿含量、光譜特征值、顏色值等信息。分選生產結束后，根據模塊物料數量，按照“煙堿”“煙堿+顏色”“光譜”“光譜+顏色”“顏色”5種調控因素(圖1)進行均勻性調控生產試驗。最后，分析同一模塊不同調控因素的調控效果以及不同模塊相同調控因素的調控規律。

1.2.2煙葉化學成分含量、光譜特征值、顏色值檢測。

1.2.2.1分選后煙葉煙堿含量檢測。使用 Armor 711 在線近紅外光譜儀(光譜分辨率10 nm，掃描波長910～2 200 nm，掃描頻次30次/s，檢測器為InGaAs，檢測器二極管陣列數為256，背景自動校正30 min)在線采集光譜信息，按照文獻[10]的方法建立煙堿在線近紅外檢測模型，在線檢測分選后每架煙葉的煙堿含量。

圖1 不同因素均質化調控工藝流程Fig.1 The process flow of homogenized control by different factors

1.2.2.2分選后煙葉光譜特征值檢測。使用 Armor 711在線近紅外光譜儀在線采集近紅外光譜，剔除異常光譜并進行預處理后，再利用投影、多種群遺傳算法[11]構建光譜定性檢測模型，實時檢測分選后每架煙葉的光譜特征值。

1.2.2.3煙葉顏色值檢測。使用基恩士CV-X100a工業相機(像素512×480，相機快門速度1/1 000，CCD敏感設定6.4，采集頻次20次/s，光源類型為環形光源)采集煙葉樣本顏色的孟塞爾信號數據，按照文獻[12]的方法建立煙葉顏色值檢測模型，進行煙葉顏色值檢測。

1.2.2.4片煙成品化學成分檢測。片煙成品每25箱取一個綜合樣， 使用 SEAL AutoAnalyzer 3 連續流動分析儀，按照文獻[13-17]的方法進行煙堿、總糖、總氮、鉀、氯含量的檢測。

2 結果與分析

依據“1.2.2”的方法檢測片煙成品的化學成分含量及顏色值，再按照配方模塊分別計算不同調控因素下成品片煙化學成分含量和顏色值的變異系數(CV值)，通過CV值判斷各調控因素的優劣。由表1可知，試驗模塊煙堿含量CV值總體水平在3.00%以下，不同調控因素下B模塊煙堿含量CV值變化較小，D、F模塊煙堿含量CV值變化較大。因此，不同因素對B模塊片煙成品煙堿含量均勻性的影響較小，其對D、F模塊片煙成品煙堿含量均勻性的影響較大。各試驗模塊總糖含量CV值總體水平在3.00%以下，不同調控因素對B、C、E 3個模塊的影響較大。各試驗模塊總氮含量CV值總體水平在2.00%以下，除了F模塊的“煙堿+顏色”調控因素外，不同因素對各模塊總氮含量均勻性的影響無明顯差異。各試驗模塊鉀含量CV值平均值在6.00%左右，除不同調控因素對C、D模塊鉀含量均勻性的影響較小外，對其他模塊的影響均較大。不同模塊氯含量CV值為4.00%～30.00%，波動較大，不同調控因素對A、G模塊氯含量均勻性的影響較大。不同模塊的顏色值CV值為0.59%～2.11%，相同模塊不同調控因素間的極差在0.40%以上。

表1 各模塊不同調控因素下片煙成品化學成分含量和顏色值的CV值分析Table 1 CV analysis of the content of the chemical components and color value of finished tobacco lamina regulated by different factors in each module 單位：%

由表1可知，不同調控因素下成品片煙煙堿含量CV值均值大小排序為“煙堿+顏色”>“顏色”>“光譜”=“光譜+顏色”>“煙堿”。成對t檢驗結果(表2)表明，在檢驗水平為0.05時，“煙堿”與“煙堿+顏色”因素間存在顯著差異；在檢驗水平為0.10時，“煙堿”與“顏色”調控因素間存在明顯差異；“煙堿”與“光譜”“光譜+顏色”間無顯著差異。通過對片煙煙堿含量CV值的t檢驗發現：在檢驗水平為0.05時，“煙堿+顏色”與“光譜”“光譜+顏色”調控因素間存在顯著差異，“光譜”與“光譜+顏色”間無顯著差異。從煙堿含量均勻性角度來看，“煙堿+顏色”和“顏色”調控因素對于降低成品片煙煙堿含量CV值的效果較“煙堿”調控因素更差，“光譜”“光譜+顏色”“煙堿”3種調控因素的調控效果基本一致。

表2 “煙堿”與其他調控因素成品片煙煙堿CV值成對t檢驗結果 Table 2 Paired t-test results of CV value between “nicotine” and other regulatory factors

針對成品片煙其他指標的均勻性進行t檢驗，比較不同調控因素之間的差異。結果發現：對于片煙總糖含量CV值，“煙堿+顏色”與“煙堿”“光譜”“光譜+顏色”因素之間在檢驗水平為0.05時存在顯著差異；“煙堿+顏色”與“顏色”因素之間在檢驗水平為0.10時存在顯著差異；其他調控因素之間無顯著差異。“煙堿+顏色”調控因素下成品片煙總糖含量CV值均值最大，因此“煙堿+顏色”因素對于成品片煙總糖含量均勻性的調控效果較其他調控因素更差。對于片煙總氮和鉀含量的CV值，不同調控因素間無明顯差異。各調控因素下成品片煙氯含量CV均值大小排序為“煙堿”>“光譜”>“煙堿+顏色”>“光譜+顏色”>“顏色”。t檢驗結果表明，在檢驗水平為0.05水平時，“煙堿”與“光譜+顏色”“顏色”調控因素之間存在顯著差異；在檢驗水平為0.10時，“煙堿”與“煙堿+顏色”及“光譜”與“光譜+顏色”之間存在顯著差異；其他調控因素間無顯著差異。因此，從成品片煙氯含量均勻性角度來看，“煙堿”因素的調控效果最差，“光譜+顏色”因素的調控效果優于“光譜”，而“煙堿+顏色”“光譜+顏色”“顏色”3種調控因素的調控效果基本一致。

由圖2可知，E、F模塊各調控因素顏色值CV值大小順序為“煙堿”>“光譜”>“煙堿+顏色”>“顏色”>“光譜+顏色”。與“煙堿”調控因素相比，“光譜”“顏色”“煙堿+顏色”“光譜+顏色”調控因素下成品片煙顏色值CV值均值分別下降0.51、0.67、0.72、0.87百分點，降幅分別達到34.46%、45.27%、48.65%和58.78%。

相關分析結果表明，調控后成品片煙的不同指標CV值之間存在一定的相關性,其中煙堿含量與總氮、鉀、氯含量CV值均呈一定程度的正相關，總糖含量和氯含量CV值呈負相關，顏色值CV值和其他5項化學指標的CV值無顯著相關(表3)。

圖2 不同調控因素對顏色值CV值的影響 Fig.2 Effects of different regulation factors on CV value of the color value

3 結論與討論

“煙堿”“煙堿+顏色”“光譜”“光譜+顏色”和“顏色”5種調控因素對成品片煙不同指標均勻性的調控效果有一定程度的影響。其中“光譜”“光譜+顏色”“煙堿”3種調控因素對煙堿和總糖含量均勻性的調控效果無明顯差異，調控效果較好。“煙堿+顏色”“光譜+顏色”“顏色”3種調控因素對氯含量均勻性的調控效果均較好。“顏色”調控因素能夠明顯提升成品片煙顏色值和氯含量的均勻性，但是 “煙堿+顏色”會降低成品片煙煙堿和總糖含量的均勻性，“顏色”因素不宜與“煙堿”因素組合。“光譜”因素較“煙堿”因素能夠一定程度提高成品片煙顏色值的均勻性，同時“光譜+顏色”因素能夠使成品片煙的煙堿含量、總糖含量、氯含量以及顏色值的均勻性控制在較高水平，“光譜”因素宜與“顏色”因素組合。不同調控因素對總氮和鉀含量的均勻性無明顯影響。相關分析結果表明，調控后成品片煙不同指標的均勻性存在一定的相關關系。不同調控因素對不同模塊不同指標均勻性的影響程度不同。

表3 不同指標CV值之間的Pearson相關分析Table 3 Pearson correlation analysis of the CV values of different indices

該研究對比了不同模塊5種調控因素對成品片煙質量均勻性的影響，也可引入其他理化指標。其他打葉復烤企業可以根據自身的工藝裝備以及配打模塊的原料質量特點選擇適宜的調控因素，滿足不同卷煙品牌的個性化均質化要求。