在線近紅外光譜檢測造紙法再造煙葉中的總糖含量及其應用

段 昊 嚴新龍 李新生

(上海煙草集團太倉海煙煙草薄片有限公司 技術中心,江蘇 太倉215400)

造紙法再造煙葉的厚度大約為0.1 -0.5 mm，水分10%-20%，是可用于卷煙生產的人工均質化煙葉[1]。添加造紙法再造煙葉是卷煙降焦減害的有效時段之一[2-3]。其感官評吸質量主要與其關鍵化學指標(總煙堿、總糖等)相關。目前，采用的流動分析方法存在樣品前處理復雜，耗時，無法快速反饋生產等缺點。因此，開發(fā)一種能夠在線使用的分析方法是目前亟待解決的問題。

近紅外技術近年較為成熟的應用于煙草行業(yè)，對煙葉和卷煙產品以及煙氣的水分、煙堿等化學組分進行在線檢測[6]并用于質量控制[8]，但應用于煙草薄片的生產中尚不多見。袁而文等[9]研究了再造煙葉原料常規(guī)化學組分的近紅外定量分析，煙堿、總糖、還原糖及氯模型的校正均方差與預測均方差接近且均較小。王維妙等[10]用近紅外透射法測定薄片中的5種化學組分，但是其精度略低于漫反射方法?？梢?，近紅外光譜技術在一定條件下能夠快速且較準確的測定再造煙葉中的關鍵化學指標。

本課題以總糖為目標，使用在線近紅外技術，檢測再造煙葉的組分含量，建立了基于在線近紅外光譜分析技術的再造煙葉成品中總糖的快速測定方法。

1 實驗

1.1 儀器與實驗。在線近紅外光譜檢測儀（光譜儀產自卡爾蔡司）。儀器光譜掃面范圍4000-10000cm-1，分辨率9cm-1。

1.2 實驗方法。

1.2.1 樣品的收集及處理。光源和探頭與現(xiàn)場物料之間保持垂直，距離適中。在近紅外檢測儀的照射光斑附近取樣，取樣時間為100s。

1.2.2 樣品的預處理和組分測定。取樣后樣品密封保存，按照行業(yè)標準YC/T 159-2002《煙草及煙草制品水溶性糖的測定連續(xù)流動法》測定總糖含量。

1.2.3 建模及預測。樣品隨機分為校正集和驗證集，建模方法采用偏最小二乘回歸法（PLS）。

2 結果與討論

2.1 樣本集總體情況。樣品集共取得樣品501個，包含兩個牌號的再造煙葉，時間跨度4個月，18個原料批次。樣本集的光譜圖見圖1，并列出樣本集的化學指標統(tǒng)計（表1）。

圖1 501個薄片樣本在線近紅外光譜

表1 指標數(shù)據(jù)統(tǒng)計

對于工程檢測而言，檢測點應當越少越好，檢測精度應當越高越好，以上三種物質中，根據(jù)實際經驗判斷，總糖含量的多少對評吸結果具有較大影響，因此選出絕對值最大的總糖作為主要的目標檢測物。

2.2 模型的建立和評價。樣本集的總糖含量的分布情況如圖2所示，總糖含量大體上服從服從正態(tài)分布，在7.63 %-10.43 %之間均有足夠的樣本量，該范圍覆蓋成品質量所要求的的總糖含量。

圖2 樣本集的總糖含量分布

2.3 模型的建立和預測效果。全部樣本分為樣本集和驗證集，除去剔除的光譜離群樣本之外，樣本份分布見表2。

表2 樣本集劃分情況及化學值統(tǒng)計(總糖)

模型使用二階導數(shù)處理光譜信息，并使用片最小二乘法（PLS）建立近紅外光譜的預測模型，模型的建立結果見表3、圖3。驗證集均方根殘差為0.37 %，相比較于實際生產控制過程中總糖的允差為±2.00 %，課題組認為其檢測結果能夠滿足在生產過程中線檢測預警的需求。

圖3 真實值與預測值對比圖

表3 模型結果統(tǒng)計(總糖)

2.4 檢測模型在生產線上的驗證。實際使用中，通過檢測時前后多個點去平均值，可以有效降低檢測誤差。一般情況下，取前后10個數(shù)據(jù)點進行移動平均處理，則實際反應時間減低到原先的1/10，但是檢測誤差可以降低到原先的1/3，大大提高模型可用性。

使用10點進行移動平均的方法用于生產線實際檢測，并隨機抽取現(xiàn)場樣品，結果與取樣時的及其檢測結果進行對照。共進行31次數(shù)據(jù)對比，按取樣時間形成圖4。

圖4 總糖含量的對標實驗結果

圖中可以看出近紅外在線檢測結果可以很好的用于在線檢測再造煙葉中的總糖含量，模型預測結果與流動分析結果走勢幾乎相同。引入余弦相似度和兩個向量長度的比值來衡量兩組值是否存在系統(tǒng)性誤差：

以上兩個數(shù)據(jù)均越接近于1越好。結果見下表：

表4 三中化學組分預測結果與世界檢測結果的一致性

以上結果得出，該模型檢測總糖含量的結果與實際值之間相似度接近于為0.83 ，符合一個較好的在線檢測模型的標準?？傮w向量長度比值為0.95 ，可以認為兩種方法之間幾乎不存在系統(tǒng)誤差。

2.5 生產線上時間靈敏度驗證。課題組還在現(xiàn)場進行模型靈敏度實驗。在生產過程中，通過涂布率的突變造成再造煙葉成品中總糖含量的突變，記錄該過程前后近紅外檢測裝置的實時檢測結果。改變前后的總糖含量的流動檢測結果和模型預測結果見表5：

表5 總糖含量突變前后結果

機器結果使用不同數(shù)量的點進行移動平均，其實時檢測結果圖見圖5。

圖5 糖含量突變前后模型檢測結果,m移動平均時采用不同點個數(shù)的結果

圖5中每兩個數(shù)據(jù)點之間時間間隔為10s，在第590個點附近，總糖含量產生一個突變，由8.88 %下降為8.38 %。機器的檢測結果可以看出不同平均方法均出現(xiàn)檢測結果下降的趨勢，由9.36 %下降至8.62 %。不進行移動平均時，總糖有一個斷崖式下跌，但由于噪聲大，導致規(guī)律難以發(fā)現(xiàn)。使用10點和30點進行滑動平均時，下降更平緩，10點滑動平均也保留了更多曲線，可以較明顯看出總糖含量的突變，因此現(xiàn)實中也是一個兼顧準確性和靈敏度的方法。

3 結論與展望

本課題研究了在線近紅外檢測在造紙法煙草薄片中檢測成品小片的總糖含量，結果表明：

3.1 在線近紅外技術可以實時檢測生產線上再造煙葉產品種的總糖含量。

3.2 由于再造煙葉中總糖含量的絕對值和價差均較低，從而使近紅外預測模型的相關系數(shù)降低，但是均方根殘差低于6%，說明其仍然具有一定的準確度，檢測結果對實際生產具有很高的參考價值，有望用于在線生產，參與控制產品中化學組分的穩(wěn)定。

3.3 在線的實際檢測驗證表明，近紅外光譜檢測結果與流動檢測結果具有一定的一致性，能較好地反應生產線上的產品中組分的含量變化，具有用于生產現(xiàn)場并用于在線控制的潛力。