[发明专利]近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶物理指标定量的方法在审
申请号: | 201510047384.7 | 申请日: | 2015-01-30 |
公开(公告)号: | CN104596978A | 公开(公告)日: | 2015-05-06 |
发明(设计)人: | 吴丽君;王保兴;王家俊;刘恩芬;周桂园;卢伟;殷艳飞;段如敏 | 申请(专利权)人: | 云南中烟工业有限责任公司 |
主分类号: | G01N21/3563 | 分类号: | G01N21/3563;G01N21/359 |
代理公司: | 昆明正原专利商标代理有限公司 53100 | 代理人: | 金耀生 |
地址: | 650231 *** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 红外 漫反射 光谱 技术 测定 造纸 再造 烟叶 物理 指标 定量 方法 | ||
技术领域
本发明属于造纸法再造烟叶领域,具体涉及近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶物理指标定量的方法。
背景技术
20世纪40年代,造纸法再造烟叶最早起源于奥地利、美国、法国和德国等国家,主要目的是回收利用烟草加工过程中产生的烟草废弃物,提高烟草原料利用率等,属于烟草资源再利用的一种产品。我国烟草行业从1998年开始研究与应用造纸法再造烟叶,近十余年来,国产造纸法再造烟叶在规模化生产、产品质量提升和规模化应用等方面也取得了突破性进展,逐步成为中式卷烟叶组配方中的重要原料,在卷烟降焦减害、强化产品风格等方面发挥了重要的不可替代作用。
造纸法再造烟叶的定量是其重要的物理指标之一,定量是指在标准试验方法规定下,测定单位面积造纸法再造烟叶的质量,以g/m2表示,此指标是烟叶加工性能和品质的体现。定量的控制在造纸法再造烟叶的质量控制中显得尤为重要。企业标准Q/YNZY.J04.401-2014规定了再造烟叶的定量是设计值±10 g/m2,并规定了再造烟叶定量的测定方法,测定方法是随机选取打孔(内直径为16.0-30.0mm的一端锋利的圆柱形空心钢管)后形成的小圆片试样30片,分为3组,以10片试样为1组,分别称每组质量,根据公式计算样品的定量。这种方法要求再造烟叶生产企业提供的片状样品面积较大,且打孔非常准确,改变打孔大小测定定量指标会有误差,同时再造烟叶样品表面粗糙及样品表面凸起点会影响检测结果的准确性,较难客观的反映其内部品质。鉴于此,有必要开发一种新的快速的测定定量的方法。
近红外光照射到物质后,会发生吸收、透射、全反射、漫反射等几种相互作用形式。近红外光谱的采集方式主要有三种:透射式、漫反射式和透漫射式。
对于光通透性较好的液体样品,近红外光可以穿透整个样品,多采用透射方式进行光谱扫描,所测得数据较为准确。近红外光不能完全穿透造纸法再造烟叶,故采用漫反射方式进行光谱扫描。近红外漫反射光进入样品内部后,发生无数次反射、折射、衍射和吸收后,返回入射面的光,这种分析光负载了样品的结构和组成信息,是一项快速、对环境友好的检测技术,目前应用近红外漫反射光谱分析技术测定烟草化学成分、风格、均匀性等方面已有报道,但用于造纸法再造烟叶抗张强度测定的方法未见报道。
发明内容
本发明的目的在于提供一种简单、易行、快速测定再造烟叶定量的方法。本发明采用近红外漫反射光谱无损检测技术不仅提高分析效率,节约成本,对于准确测定再造烟叶定量,提高检测效率,客观反应产品质量,具有明显实用性。对于稳定控制造纸法再造烟叶产品内在品质,发挥造纸法再造烟叶稳定卷烟产品质量和塑造卷烟风格具有明显的有益效果。
本发明采用的技术方案如下:
近红外漫反射光谱技术测定造纸法再造烟叶物理指标定量的方法,包括如下步骤:
步骤(1),样品的的收集:收集准备一批具有代表性的造纸法再造烟叶片状产品;
步骤(2),采集原始光谱:采用近红外光谱漫反射的方式对步骤(1)收集的造纸法再造烟叶片状产品逐个进行光谱扫描,得到原始光谱;所述的光谱采集条件为:扫描范围:4000cm-1~10000cm-1;分辨率:8cm-1;扫描次数不低于72次;
步骤(3),校正样品集和验证样品集的选择:在步骤(2)所得原始光谱中采用标准GB/T 29858-2013的方法选出校正样品集和验证样品集;
步骤(4),光谱预处理:对步骤(3)校正样品集和验证样品集中的光谱进行平滑、中心化和一阶导数预处理,消除噪声和基线漂移的影响;
步骤(5),测定样品参考值:在标准条件下,利用标准方法对步骤(1)收集的造纸法再造烟叶片状产品逐个进行指标定量的测定,得到样品参考值;
步骤(6),建立PLS模型:将步骤(4)预处理后的校正样品集与步骤(5)所得样品参考值进行一一对应,应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的定量测定数据进行拟合,建立定量模型,过程中进行检测及剔除异常值,对剔除异常值剩余的光谱数值,再次与步骤(5)所得样品参考值进行一一对应,应用偏最小二乘法把光谱数据与其对应的定量测定数据进行拟合,建立得到定量指标的模型;
步骤(7),模型验证:利用步骤(4)处理后的验证样品集对步骤(6)所建立的定量指标的模型进行外部预测。
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