近红外光谱法测定烟片加料均匀性研究-论文.pdf

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1、§工艺设计改造及检测检修ChinaScience&TechnologyOverview近红外光谱法测定烟片加料均匀性研究郭华诚毛多斌’王军冯剑杨恒(1．郑州轻工业学院，河南郑州450000；2．河南中烟工业有限责任公司郑州卷烟厂，河南郑州450000)【摘要】通过研究，将料液假设为一种成分，运用偏最小二乘法建立一种以料液与烟叶比例数学模型为基础的近红外光谱法测定烟片加料均匀性。【关键词】烟片加料均匀性近红外光谱空白叶组1引言丝上，在密封袋中平衡30min后进行扫描。均匀的烟叶加料可以确保相关的工艺设

2、计得到较好的实现，烟草3数学模型的建立行业对于烟叶加料均匀性的传统评价方法，从已有文献来看国内外在将料液假设为一种成分，运用偏最小二乘法建立料液与烟叶比卷烟加料均匀性检测方法发面的研究，大多是从理论的角度，进行推例的数学模型。运用近红外光谱分析仪所配套的分析软件建立数学导、计。为了客观评价卷烟加料过程中料液施加的均匀程度，想通模型。过实验建立一种快速、通用性的加料均匀性测定方法，以准确评价加料(1)对于样品集设定组成成分为“料液”。工序料液施加的均匀性，对于卷烟企业评价加料效果非常必要。(2)分别计

3、算出各样品中料液与烟叶的比例，并与相应的光谱一2烟丝样品加料处理一对应。2．1建模样品的选择应用OPUS6．5数据处理软件，设定光谱17点平滑，最大维数设建模需要选取适当的样品数量，采样的代表性是影响最终模型定为15，采用矢量归一化、一阶导数、减去一条直线、多元散射校正质量的关键性因素之一，若样品数量过少，则不利于体现建模样品及其组合等光谱预处理方法对光谱进行预处理，并进行初步优化。集的代表性；若数量过多，则又大大增加了建模的工作量。为了增大根据初步优化结果的均方根误差(RMSECV)和光谱区间，在

4、均方根吼钒良样品的多样性，使所建立的模型具有更好的适用性。本次建模根据T误差基本一致的情况下，参考光谱区间，选麟择鞭较大的潍光谱缛区间，这样牌号卷烟实际叶组配方，以不同地区不同等级不同部位的烟叶，掺有利于在保证在模型均方根误差较小的情况下，所建立模型中包括配出1O个叶组，其中1-3号叶组为在线生产的叶组配方，4—10号叶组更多的光谱信息。在此基础上，进行内部交叉检验，根据检验的结果是在前3个叶组配方的基础上进行了比例调整。确定最佳的主成份维数。并逐步优化，剔除异常值，确定最佳的主成2．2烟丝含水率的

5、测定分维数，直至建立较优的近红外模型。异常值是指远离模型整体的根据前期的实验结论和近红外光谱相关理论，烟丝中的水分含测量数据，对模型的回归影响比较大。这类数据一般具有较大的杠量对近红外检测结果产生较大影响。为了计算加料时加水的量，保杆值(1everage)和残差值，本研究通过OPUS6．5软件提供的诊断功证烟丝进行近红外扫描时的含水率一致。能，应用内部交叉检验(Cross-validation)方法，逐步剔除奇异点，2．3空白叶组加料溯镶巍馕藏瓣鹈簸簿燃照魄麴1交麓黢藤每组称取10左右空白叶组烟丝。

6、每组烟丝样品，分别喷加烟丝质量的0．2％、0．5％、0．75％、1．0％、1．25％、1．5％、2．0％、2．5％、3．0％、3．5％共10个不同浓度梯度，根据公式4—1将测定样品的水分控制在20％左右。0鑫_^MxA+X————×100％：20％式】+’}蠹丰～～⋯式中M为烟丝质量，A为烟丝含水率，X为需要加入料液和水的质量。爹i⋯一⋯⋯』～：一⋯⋯⋯将称好的料液和水用喉头喷雾器均匀的喷洒在称好的空白烟～表1维数与决定系数(R2)和RMSECV关系维数R(％)RMSECV推荐维数16．Oll0．0

7、0939图1近红外预测值与实测值散点图214．570．00895籀羲s巍德，麓瓣辩滚精焖熊魄麟fl】／受艾链骧314．320．0089601t37457．410．00632005568．760．005410．003673．450．00499782．O60．004l0，O0l885．740．00366一0O0l988．710．o0325一0003lO90．750．00295—00051191．920．00275-0003'1292．50．00265+000040。0{00l瘟0020。0240030．

8、00矗l392．710．00262瓣数：j2R925戤sv0．00265；{75E一005l492．73O．o0261嚣挚p：0蟮棼1592．660．00262图2近红外预测值与实测值偏差分布图562013年1月上第l期总第181期ChinaScience&TechnologyOverview工艺设计改造及检测检修鳓∞∞蠊建立在决定系数(R)较大和内部交叉验证均方根误差(RMSECV)较通过不同光谱预处理方法对烟丝样品集光谱进行预处理和初小时较优的不同组份近红外分析预