基于卷煙燃燒熱值預測卷煙主流煙氣指標

王艷麗，史中華，王超 ，楊福利，馮宇輝，侯建華

1.吉林煙草工業有限責任公司（長春 130000）；2.長春理工大學（長春 130000）

卷煙焦油、煙堿和一氧化碳的釋放量是決定卷煙制品能否上市的重要質量標準。傳統的煙氣分析過程繁瑣，分析速度慢，特別是進行大批量測定時分析費用較高、周期較長，是一項費時費力的工作。因此，提高煙氣檢測速度、節約煙氣檢測成本對卷煙生產企業具有重要的現實意義。近年來，關于卷煙煙氣快速檢測的方法主要是通過近紅外光譜技術直接掃描煙絲或煙末獲得近紅外光譜數據，再將其與測得的煙氣數據結合起來建立數學模型來預測煙氣含量[1-5]。

從煙氣產生的過程來看，煙氣是煙絲通過燃燒、裂解、降解、蒸餾等復雜的過程形成的產物。在此過程中，還會伴隨產生一定量的燃燒熱。閻克玉等[6]通過測量煙葉自由燃燒時間和焦油生成量發現，焦油量和煙葉自由燃燒時間具有顯著正相關關系。周順等[7]還探討了烤煙煙葉主要元素與燃燒熱關系，結果發現烤煙總熱釋放量與C、H和N含量呈極顯著正相關，與S呈顯著正相關，與O、K、Cl、K/Cl無顯著相關性。而且，基于錐形量熱儀，可以獲得熱釋放速率、總熱釋放量，煙氣密度、CO和CO2釋放量的實時變化數據[8]。可見，燃燒熱是與煙氣釋放量是緊密相關的重要參數[9-10]。目前，利用卷煙的燃燒熱值對卷煙煙氣含量進行預測分析還鮮有報道。文章針對3種不同卷煙，每種卷煙樣品取樣20組，進行燃燒熱值和主流煙氣含量測試，利用一元線性回歸方法研究了卷煙燃燒熱值和主流煙氣含量間的相關性，旨在為卷煙煙氣快速檢測提供一種新途徑[11-12]。

1 材料與方法

1.1 儀器與設備

ZDHW-HN5000C型國產微機全自動量熱儀；旋風精密粉碎機；電子天平（瑞士Mettler公司）；RM200A2轉盤吸煙機（德國Borgwaldt公司）；7890A氣相色譜（美國Agilent公司）；其他常規分析儀器。

1.2 樣品處理

所有的煙葉樣本均用切絲機切成平均寬度為0.8 mm的煙絲。所有煙絲樣本中沒有加入任何膨化劑和添加劑。獲得生切煙絲樣本后，將其放置于溫度控制在22+1 ℃，相對濕度控制在60%+3%的恒溫恒濕箱平衡48 h，然后用Foss樣品粉碎磨器金線碾磨，過0.425 mm篩，最后將煙絲粉末樣本壓制成約重1 g的片狀樣本。

1.3 卷煙煙末燃燒熱值測定方法

首先要對量熱儀進行校對。將熱值為6330 cal的苯甲酸熱值片放入氧彈的坩堝里，裝好點火絲，并用棉線將點火絲和熱值片相連。向氧彈中注入10 mL純凈水，然后將氧彈密封好并通過充氧儀向其中充入氧氣，直至充氧儀壓力表的示數在3.0 MPa為止。將準備好的氧彈放入全自動量熱儀中進行燃燒熱值測量。連續測量3次，若每次測得的熱值在6330±20 cal范圍內，則表明量熱儀已被校準好。

然后開始對樣品的燃燒熱值進行測定。將準備好的樣品放于氧彈的坩堝里。后續操作同上述熱值片燃燒熱值測量過程。每個樣品測量3次，取平均值作為煙末的燃燒熱值。

1.4 數據分析

采用一元線性回歸方法對數據進行分析，探討卷煙燃燒熱值和主流煙氣含量間的相關性。

2 結果與討論

2.1 建立預測模型

3種不同卷煙樣品的燃燒熱值和煙堿、焦油、一氧化碳（CO）含量的測量結果在表1～表3中給出。由于采用相同的建模方法對卷煙主流煙氣含量進行預測，因此，這里以樣品3的數據為例進行預測模型的建立和分析。

表2 樣品2的燃燒熱值和主流煙氣含量測試和預測數據

表3 樣品3的燃燒熱值和主流煙氣含量測試和預測數據

以卷煙燃燒熱值為自變量，煙堿、焦油、一氧化碳含量分別為因變量，分別繪制散點圖，如圖1所示。由圖1可知，燒熱值與煙堿含量、燒熱值與焦油含量、燒熱值與一氧化碳含量的線性相關系數R2分別為0.9924，0.8449和0.8598。這表明卷煙燃燒熱值與煙堿含量、焦油含量、一氧化碳含量間分別存在交強的相關性。

圖1 樣品1燃燒熱值與卷煙主流煙氣含量關系圖

2.2 回歸分析檢驗

采用Excel軟件中的數據分析功能中的回歸分析工具，置信水平設置為95%，對所建的卷煙燃燒熱值與主流煙氣含量模型進行回歸分析檢驗，所得到的檢驗數據列于表4～表6中。得出結論：

表4 樣品1的回歸統計數據

表5 樣品1的方差分析（截距和斜率）

表6 樣品1的方差分析（回歸分析和殘差）

1) 擬合程度：煙堿、焦油和CO的擬合系數分別為0.926469，0.853092和0.867140，數值上接近1，說明卷煙的燃燒熱值與煙氣含量間的關系密切。

2)F檢驗：煙堿、焦油和CO的F檢驗值分別為226.795465，104.525876和117.481110，而F0.05(1,18)=4.41。F檢驗值遠遠大于F0.05(1,18)，說明回歸效果顯著。

3)t檢驗：煙堿、焦油和CO的斜率t檢驗值分別為15.059730，10.223790和10.838870，而t0.025(18)=2.445。t檢驗值大于t0.025(18)，表明卷煙燃燒熱值對煙氣含量有顯著影響。

綜合以上計算結果和檢驗結果，可以確定煙堿、焦油和CO的回歸模型，分別為Y煙堿=0.001238X燃燒熱值-4.07876，Y焦油=0.005804X燃燒熱值-15.159171和YCO=0.005725X燃燒熱值-17.056501。

2.3 擬合回歸分析

同樣，采用上述方法，對樣品2和樣品3進行擬合回歸分析，建立它們的燃燒熱值和主流煙氣含量的回歸模型。所得到的分析數據列于表7中。通過類似于樣品1的回歸分析檢驗，樣品2和3可以得出類似樣品1的回歸分析結論，即卷煙的燃燒熱值與煙氣含量間的關系密切且對煙氣含量有顯著影響。

表7 線性回歸分析數據匯總

2.4 主流煙氣含量的相對誤差分析

將卷煙燃燒熱值分別代入各對應的線性回歸方程，得到各樣品主流煙氣含量的預測值，見表1～表3。各煙氣含量預測值與測量值間的相對誤差結果列于表8中。從相對誤差數值上看，幾乎所有結果都在5%范圍內，達到了檢測煙氣含量的誤差控制要求。這表明通過基于卷煙燃燒熱值所構建的線性回歸模型計算得到的煙氣含量結果是可靠的。

表8 主流煙氣含量測試數據和預測數據的相對偏差 單位：%

3 結論

通過對3種卷煙樣品的燃燒熱值和主流煙氣含量的測試，研究發現卷煙的燃燒熱值與主流煙氣含量間存在一定的線性回歸關系。采用Excel軟件中的數據回歸分析工具，可得到主流煙氣含量與燃燒熱值間的線性回歸方程，進而可以計算得到卷煙煙氣含量的預測結果。因此，基于卷煙燃燒熱值預測煙氣含量的方法能夠在實際的卷煙煙氣檢測中發揮作用。