[发明专利]一种基于DFA和SQC模型的烟用包装纸品质判别方法有效

专利信息
申请号: 201410616993.5 申请日: 2014-11-05
公开(公告)号: CN104359947A 公开(公告)日: 2015-02-18
发明(设计)人: 孔浩辉;吴君章;陈翠玲 申请(专利权)人: 广东中烟工业有限责任公司
主分类号: G01N27/04 分类号: G01N27/04
代理公司: 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 代理人: 任重
地址: 510385 广东*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 dfa sqc 模型 包装纸 品质 判别 方法
【说明书】:

技术领域

发明属于烟用包装纸品质鉴定技术,具体涉及一种基于DFA和SQC模型的烟用包装纸品质判别方法。

背景技术

    当前,随着烟制品的需求量不断上升,烟草行业间竞争随之加剧,各烟草企业在提高卷烟自身品味的同时,为吸引消费者的眼球更是追求新颖、精美、上档次的外包装。因此在纸张生产过程中难免会使用大量的油墨、溶剂和助剂等,导致烟用包装纸成品中残留有未挥发完全的有机物(VOCs),VOCs过量时不仅影响卷烟制品的吸味还对威胁人体健康。特别是VOCs成分中的苯,能在神经系统和骨骼内蓄积,使神经系统和造血组织受到损害,危害消费者的健康。

气相色谱(GC)与气相色谱与质谱(GC/MS)技术作为分析烟用包装纸VOCs的标准手段一直在烟草行业被广泛使用。但是该类技术存在检测周期长、成本高等缺点,更重要的是它必须首先识别样品纸中所含待测组分(定性分析),并对其异味和毒理性作出判断,从而设定限量指标;再通过标准物的量值传递实现组分的定量,并对照限量值,才能判断产品的质量。因而当厂家使用了新油墨或其它添加剂,造成产品中含有已知限量表外的其它VOCs组分时,该方法常常不能及时发现材料的异味和危害性。需要经过再次材料普查和组分剖析后,才能实施监控。这就使得该类方法难以赶上现代社会材料技术日新月异的变化,不能满足企业对材料安全性进行快速鉴别的要求。

因此,有必要建立一种快速并且能准确判别烟用包装纸品质安全性的检测方法。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种快速并且能准确判别烟用包装纸品质安全性的检测方法。

本发明的上述目的通过如下技术方案予以实现:

一种基于DFA和SQC模型的烟用包装纸品质判别方法,包括如下步骤:

S1.选用苯含量及除苯外的VOCs超标比值均低于限量阀值的烟用包装纸,制备合格样品,烟用包装纸中的苯含量及VOCs含量通过HS-GC-FID系统检测;

S2.不合格样品制作:

S21.选取与S1.相同的烟用包装纸,并制作成尺寸与S1的样品相同,但苯含量高于限量阀值的不合格样品1;

S22.选取与S1.相同的烟用包装纸,并制作成尺寸与S1的样品相同,但除苯外的VOCs超标比值高于限量阀值的不合格样品2;

S3.采用电子鼻系统对S1.的合格样品、S2.的不合格样品1及不合格样品2的气味信息进行采集,电子鼻系统的采集条件为:顶空温度60~80℃、顶空时间600~1800s、进样体积600~1800μL、载气流速250~500mL/min、数据采集时间60~120s、数据采集周期0.5、1或2s、振荡速度250~750rpm;所述电子鼻系统为含18个MOS传感器的αFOX4000电子鼻;

S4.对S3.电子鼻系统采集的原始数据进行归一化处理并提取特征数据建立数据库,在数据库中随机选取合格样品与不合格样品1数据作为DFA方法的训练集1,随机选取合格样品与不合格样品2数据作为DFA方法的训练集2;

以训练集1构建苯含量判别DFA模型;以训练集2构建除苯外的VOCs含量判别SQC模型;

S5.对待测样品通过电子鼻系统采集数据,并将数据分别代入相应的S4.建立的DFA模型和SQC模型中进行判别分析,仅在数据两个模型中同时为合格,烟用包装纸品质判定为合格。

判别因子分析(Discriminant Factor Analysis ,DFA) 法是一种通过线性降维的分类技术,它从协方差矩阵的角度出发去寻找较好的投影,同时通过对传感器数据的重新组合,使投影后不同类样本间距离增大,而同类别样本间距离减小,从而优化样品间区分度。

统计质量控制(Statistical Quality Control,SQC),是为了控制质量而应用的统计技术。运用数理统计的方法使质量控制数量化和科学化,从而有效预防不合格产品的产生和控制工序质量。SQC 的数学解释是在考虑样本的差异性的基础上,通过计算参考样本得出接受区域和拒绝区域。

但是无论是DFA还是SQC法构建模型时所需训练集需要具有代表性才能保证模型的有效性。采用电子鼻技术对挥发性异味进行研究时,无需对各组成成分进行定性定量,而是获得目标物挥发性异味的整体信息(即指纹图谱),利用统计学方法对电子鼻数据进行处理有望揭示其内在联系并作出评价。不同的检测条件,对电子鼻采集的数据有影响,从而影响着模型的建立,最终影响判别的准确性。

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