基于多因素輔材參數(shù)的短支卷煙煙氣有害成分預(yù)測模型

何靜宇，宋偉民，陳 洋，李 倩，陳 謙，龐艷紅，王紅霞，顧 亮，李國政*，楊 松

1. 河南中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心，鄭州經(jīng)濟技術(shù)開發(fā)區(qū)第三大街8 號 450000

2. 河南中煙工業(yè)有限責任公司許昌卷煙廠，河南省許昌市明禮街1 號 461000

3.中國煙草總公司鄭州煙草研究院 煙草行業(yè)煙草化學(xué)重點實驗室，鄭州高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)楓楊街2號 450001

卷煙輔助材料參數(shù)對卷煙主流煙氣有害成分釋放量具有影響和調(diào)節(jié)作用［1-3］。通過研究輔材參數(shù)對于卷煙主流煙氣中有害成分的影響規(guī)律，構(gòu)建基于卷煙輔助材料參數(shù)的卷煙煙氣有害成分預(yù)測模型，已經(jīng)成為卷煙產(chǎn)品設(shè)計數(shù)字化的重要途徑之一。近年來，科研人員針對常規(guī)卷煙和細支卷煙的輔助材料對煙氣有害成分釋放量的影響進行了大量研究，并建立了相關(guān)預(yù)測模型［4-11］。預(yù)測模型的建立大大節(jié)約了人力、物力成本，有效提高了卷煙產(chǎn)品開發(fā)和維護的效率，越來越受到卷煙企業(yè)的重視。

短支卷煙自2006 年投放市場以來，逐漸成為市場主流產(chǎn)品之一，獲得了廣大消費者的青睞。與常規(guī)卷煙相比，短支卷煙煙絲段長度縮短了15.3%［12-13］，導(dǎo)致短支卷煙的煙絲段過濾效率和擴散效率遠遠低于常規(guī)卷煙，進而影響煙氣成分的產(chǎn)生和釋放［14-15］；與細支卷煙相比，短支卷煙在煙絲段長度和圓周的差異更大。由于短支卷煙與常規(guī)卷煙、細支卷煙的煙絲段長度和圓周均具有較大差異，煙氣化學(xué)成分的生成、過濾和擴散也存在較大差異，因此，文獻中報道的預(yù)測模型不能直接應(yīng)用于短支卷煙。目前，未見短支卷煙預(yù)測模型的相關(guān)報道。科研人員在研發(fā)短支卷煙時，各個輔助材料的參數(shù)均需要重新設(shè)計和不斷試驗，這也成為制約短支卷煙健康可持續(xù)發(fā)展的一個重要因素。因此，本研究中采用線性回歸法和逐步回歸法建立了短支卷煙卷煙紙、濾棒和接裝紙等輔助材料參數(shù)對主流煙氣中7 種有害成分釋放量、H值（危害性指數(shù)）的多因素預(yù)測模型，旨在為短支卷煙的產(chǎn)品研發(fā)和數(shù)字化設(shè)計提供技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 實驗卷煙

選取卷煙紙定量、卷煙紙透氣度、卷煙紙助燃劑質(zhì)量分數(shù)、卷煙紙助燃劑鉀鈉比、濾棒壓降和接裝紙透氣度共6個因素，樣品設(shè)計涉及的因素、范圍及水平見表1。

根據(jù)以上設(shè)計方案，采用中心組合結(jié)合正交設(shè)計，使用河南中煙工業(yè)有限責任公司某一規(guī)格在產(chǎn)短支卷煙同一批次的煙絲，在同一機臺卷制輔材多因素短支卷煙樣品共50 個，具體設(shè)計方案見表2。同時卷制兩種不同煙絲配方的短支卷煙驗證樣品，用于對建立的短支卷煙預(yù)測模型進行驗證，其中，編號YZ1~YZ9 的樣品與建立模型的樣品煙絲配方相同，編號YZ10~YZ15的樣品與建立模型的樣品煙絲配方不同，設(shè)計參數(shù)見表3。卷制短支卷煙樣品所需卷煙紙由民豐特種紙股份有限公司生產(chǎn)，接裝紙由江蘇衛(wèi)星新材料股份有限公司生產(chǎn)，濾棒由許昌帝豪實業(yè)公司生產(chǎn)，短支卷煙樣品由河南中煙工業(yè)有限責任公司生產(chǎn)。

表3 多因素預(yù)測模型驗證樣品的設(shè)計參數(shù)Tab.3 Parameters of designed samples for verifying experiments of multifactor prediction models

1.2 方法

采用標準方法［16-23］分別測定短支卷煙主流煙氣中CO、HCN、NNK、氨、B［a］P、苯酚和巴豆醛7 種有害成分的釋放量，并用各有害成分釋放量計算該短支卷煙的H值。使用SPSS Statistics 17.0 軟件，采用線性回歸法和逐步回歸法建立短支卷煙材料參數(shù)對主流煙氣7 種有害成分以及H值的多因素預(yù)測模型，并對上述預(yù)測模型進行交叉驗證，依據(jù)交叉驗證標準差（Root mean square error of cross validation，RMSECV）篩選出最優(yōu)預(yù)測模型，最后采用外部驗證樣品對預(yù)測模型的預(yù)測能力進行驗證。

2 結(jié)果與討論

2.1 多因素預(yù)測模型的建立

6 個卷煙材料設(shè)計參數(shù)分別為卷煙紙定量X1、卷煙紙透氣度X2、卷煙紙助燃劑質(zhì)量分數(shù)X3、卷煙紙助燃劑鉀鈉比X4、濾棒壓降X5和接裝紙透氣度X6。預(yù)測指標共計8 個：CO、HCN、NNK、氨、B［a］P、苯酚、巴豆醛和H。分別建立多元線性模型、二次多項式模型、多因子及互作項模型，并對模型進行95%置信水平的P檢驗，再依據(jù)決定系數(shù)R2及RMSECV值，從中篩選出最優(yōu)預(yù)測模型。R2和RMSECV 分別按照公式（1）和公式（2）計算。模型的R2值越接近1，RMSECV值越小，模型的預(yù)測能力就越好。

式中：SSR—回歸平方和；SST—總偏差平方和；SSE—殘差平方和。

式中：i—模型預(yù)測值；Ci—標準方法實測值；n—校正集樣品數(shù)。

以CO 預(yù)測模型的建立為例。采用多元線性回歸法和逐步回歸法分別建立了CO 的預(yù)測模型。通過P檢驗的CO預(yù)測模型共計3個，各預(yù)測模型參數(shù)見表4。模型1 是采用多元線性回歸法建立的6 因素線性模型，模型2 是采用逐步回歸法建立的二次多項式模型，模型3 是采用逐步回歸法建立的多因子及互作項模型。

表4 短支卷煙CO釋放量預(yù)測模型Tab.4 Prediction model for mainstream CO release from short cigarette

從表4 中可知，3 個模型的P值均遠小于0.05，說明所建模型均具有統(tǒng)計學(xué)意義；R2均在0.8 以上，說明3 個模型回歸效果均較好，具有一定的預(yù)測能力。圖1 為CO 預(yù)測模型內(nèi)部驗證圖及殘差圖，3 個模型的擬合值與觀測值之間的誤差大多分布在±1.0 mg/支范圍內(nèi)，且沒有任何趨勢，說明建立的模型可靠。其中，模型2 的R2最大，RMSECV值最小，說明該模型的預(yù)測值整體上較為接近實測值，吻合度最好。因此，選擇模型2 作為CO 最優(yōu)預(yù)測模型。

圖1 CO預(yù)測模型內(nèi)部驗證圖及殘差圖Fig.1 Internal validation plots and residual graphs of mainstream CO prediction models

采用上述方法，依次建立并篩選出了7 種有害成分及H值的最優(yōu)預(yù)測模型。由表5可知，8個指標預(yù)測模型的P值均遠小于0.05，且R2均較為接近1，說明模型均可通過顯著性檢驗，具有統(tǒng)計學(xué)意義。其中，指標H預(yù)測模型的R2最接近1，RMSECV相對較小，說明該模型可能具有最優(yōu)的預(yù)測結(jié)果。對于HCN 的預(yù)測模型，由于HCN 釋放量的數(shù)值與其他有害成分相比較大，根據(jù)公式計算得出的RMSECV也較大，但該模型所有系數(shù)P值均小于0.05，且RMSECV 為所有HCN 預(yù)測模型中最小，因此，仍為最優(yōu)選擇。

表5 7種有害成分釋放量及H的最優(yōu)預(yù)測模型Tab.5 Optimal prediction models for 7 harmful components and the H index value

2.2 多因素預(yù)測模型的驗證

用卷制的短支卷煙驗證樣品對篩選出的最優(yōu)預(yù)測模型的預(yù)測效果進行驗證。其中，編號YZ1~YZ9的樣品與建立模型的樣品煙絲配方相同，編號YZ10~YZ15 的樣品與建立模型的樣品煙絲配方不同。測定的樣品實際參數(shù)見表6。

表6 多因素預(yù)測模型驗證樣品的實際參數(shù)Tab.6 Actual parameters of verification samples for multifactor prediction models

為評價預(yù)測模型預(yù)測結(jié)果的準確性，采用相對誤差（Relative error，RE）和平均絕對誤差（Mean absolute error，MAE）對預(yù)測結(jié)果進行計算和評估。分別按照公式（3）和公式（4）計算RE 和MAE。其中，平均絕對誤差把離差絕對值化了，避免了正負互相抵消的情形，能夠較好地反映誤差的實際情況。

式中：N—驗證樣品數(shù)。

仍以CO 為例，CO 多因素預(yù)測模型驗證結(jié)果見表7。結(jié)果表明，短支卷煙驗證樣品通過CO預(yù)測模型計算的預(yù)測值與測量值均較為一致，15 個驗證樣品中8個樣品預(yù)測值的相對誤差在±5%以內(nèi)，6個樣品在±5%～±10%之間，1個樣品在±10%～±15%之間。

表7 CO預(yù)測模型驗證結(jié)果Tab.7 Verification results of mainstream CO prediction model

8 個指標的最優(yōu)預(yù)測模型驗證結(jié)果的預(yù)測值與測量值的相對誤差見表8和表9。結(jié)果表明，短支卷煙驗證樣品的8個預(yù)測指標的計算值共120個，大多數(shù)樣品的預(yù)測偏差較小，誤差范圍在±15%以內(nèi)的預(yù)測指標總計117 個，占總數(shù)的97.5%。整體來看，與建立模型的樣品煙絲配方相同的YZ1～YZ9 樣品，由于輔材參數(shù)的變化幅度遠遠超過不同煙絲配方下的YZ10～YZ15樣品，因此，導(dǎo)致預(yù)測誤差相比整體偏大。YZ10～YZ15 樣品選用的輔材參數(shù)在預(yù)測模型的中心值附近，預(yù)測誤差相對偏小。其中，驗證樣品的H值的預(yù)測結(jié)果最好，相對誤差均在±10%以內(nèi)，平均絕對誤差在5%以內(nèi)。驗證樣品的CO、HCN、NNK、B［a］P 和巴豆醛釋放量的相對誤差大部分在±10%以內(nèi)；個別在±10%~±15%之間；僅YZ1樣品的HCN、YZ9 樣品的NNK 和氨的相對誤差超出15%，但仍小于20%。8 個指標的平均絕對誤差在3.4%~6.5%之間。模型總體預(yù)測結(jié)果較好，對不同輔材參數(shù)和不同煙絲配方均具有良好的適用性。

表8 多因素預(yù)測模型驗證結(jié)果Tab.8 Verification results of multifactor prediction models （%）

表9 多因素預(yù)測模型驗證結(jié)果統(tǒng)計Tab.9 Statistics of validation results of multifactor prediction models

使用烤煙型短支卷煙建立預(yù)測模型，設(shè)計樣品的NNK 釋放量范圍為2.33~4.63 ng/支。對于采用遠超過該釋放量范圍的烤煙型短支卷煙以及混合型短支卷煙，模型的預(yù)測效果尚未進行驗證。且混合型短支卷煙未見研發(fā)及上市，目前沒有制作和驗證的意義。針對NNK釋放量相對較高的短支卷煙，后續(xù)可以通過補充不同輔材參數(shù)和煙絲配方的樣品數(shù)據(jù)，對模型進行維護和優(yōu)化，進一步提升預(yù)測模型的準確性和適用性。

2.3 不同類型卷煙預(yù)測模型對比

為考察其他類型卷煙的預(yù)測模型對短支卷煙的適用性，以短支卷煙驗證樣品YZ1~YZ15為例，將所建立的短支卷煙模型與楚文娟等［4］的細支卷煙模型和趙樂等［5］的常規(guī)卷煙模型進行對比。15個樣品的8個指標預(yù)測值與測量值的平均絕對誤差如表10所示。文獻［5］中缺少常規(guī)卷煙H值預(yù)測模型，因此，本研究中未針對H值指標進行計算。由表10 可知，短支卷煙模型8 個指標的平均絕對誤差均在3.4%~6.5%之間，均小于10%；細支卷煙模型在23.6%~101.8%之間，均大于20%；常規(guī)卷煙模型在9.5%~48.8%之間，大部分在10%以上。細支卷煙和常規(guī)卷煙模型預(yù)測值與測量值的平均絕對誤差大，預(yù)測準確性低，不適用于對短支卷煙的測量值進行預(yù)測。

表10 不同類型卷煙預(yù)測模型平均絕對誤差對比Tab.10 Mean absolute errors of prediction models for different types of cigarettes （%）

3 結(jié)論

（1）使用SPSS Statistics 17.0 軟件，用線性回歸法和逐步回歸法建立了基于短支卷煙輔助材料參數(shù)的CO、HCN、NNK、氨、B［a］P、苯酚、巴豆醛和H值多因素預(yù)測模型，依據(jù)交叉驗證標準差（RMSECV）確定了各指標的最優(yōu)預(yù)測模型。

（2）采用通過調(diào)整卷煙輔材的參數(shù)和煙絲配方制備的短支卷煙樣品對預(yù)測模型進行驗證，7 種有害成分及H值的預(yù)測模型的預(yù)測精度均良好，8 個模型的驗證數(shù)據(jù)中97.5%的相對誤差在±15%以內(nèi)，平均絕對誤差在3.4%~6.5%之間，說明短支卷煙模型對不同參數(shù)的輔助材料和不同配方的樣品具有良好的適用性，可為短支卷煙輔助材料的數(shù)字化設(shè)計提供技術(shù)支撐。

（3）將本研究中建立的短支卷煙模型與文獻中的細支卷煙模型和常規(guī)卷煙模型對比，細支卷煙模型和常規(guī)卷煙模型8個指標的預(yù)測值與測量值的平均絕對誤差較大，預(yù)測準確性低，不適用于對短支卷煙的測量值進行預(yù)測。因此，本研究中針對短支卷煙建立專用的預(yù)測模型十分必要。