文/ 尹旭1 徐其敏1 陳清1 葛炯2

水分作為煙葉及其制品的重要組分之一，其含量高低，對煙葉的貯存、運輸、加工性能及其制品的質(zhì)量，都有重要的影響。根據(jù)《打葉煙葉質(zhì)量檢驗》YC/T147-2010，目前打葉復(fù)烤企業(yè)實驗室檢測煙葉制品含水率的標(biāo)準(zhǔn)方法是烘箱干燥法。利用烘箱干燥法檢測煙葉制品含水分具有穩(wěn)定性好精確度較高的優(yōu)點，但它檢測耗時需要2個小時，檢測周期較長，不能快速反饋給生產(chǎn)技術(shù)人員及時指導(dǎo)生產(chǎn)，因此烘箱干燥法在打葉復(fù)烤企業(yè)通常作為成品交接的依據(jù)以及其它水分檢測設(shè)備校準(zhǔn)的標(biāo)尺?？焖俸嫦浔粦?yīng)用到打葉復(fù)烤企業(yè)實驗室以后，水分檢測耗時30分鐘，明顯縮短檢測周期，通常作為輔助手段快速反饋水分信息，指導(dǎo)生產(chǎn)，但仍不能滿足快速檢測的生產(chǎn)需求。部分企業(yè)嘗試了利用微波技術(shù)和紅外技術(shù)檢測水分，但都受到穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性的影響，沒有被公認和推廣。目前，利用近紅外分析技術(shù)建立的煙葉常規(guī)化學(xué)成分檢測模型，具有檢測速度快、安全、無污染等優(yōu)點，精確度得到煙草行業(yè)的普遍認可，尤其是在實驗室已得到廣泛的應(yīng)用[1-2]。另外，近紅外分析技術(shù)在快速檢測土壤、醫(yī)藥、面粉、板栗等中的水分也得到了成功應(yīng)用[3-6]。為進一步縮短實驗室檢測煙葉制品含水率的周期，及時反饋信息，指導(dǎo)生產(chǎn)，利用近紅外分析技術(shù)，標(biāo)定水分檢測模型，實現(xiàn)快速檢測煙葉制品含水率。

1、近紅外分析技術(shù)的基本原理

近紅外分析技術(shù)的基礎(chǔ)是近紅外光譜能反映C-H、O-H、N-H、S-H等化學(xué)鍵的信息，它是光譜測量技術(shù)、計算機技術(shù)、化學(xué)計量學(xué)技術(shù)以及基礎(chǔ)測試技術(shù)的有機結(jié)合。近紅外分析技術(shù)是將近紅外光譜所反映的樣品基團、組成或物態(tài)信息與標(biāo)準(zhǔn)或認可的參比方法測得的組成或性質(zhì)數(shù)據(jù)采用化學(xué)計量學(xué)技術(shù)建立校正模型，然后通過對未知樣品光譜的測定和建立的校正模型來快速預(yù)測其組成或性質(zhì)的間接分析方法[7]。

近紅外技術(shù)檢測煙片含水率原理流程示意圖見圖1，首先收集具有代表性的樣品，組成建立檢測模型所需的校正樣品集合，然后一方面利用烘箱干燥法檢測校正樣品的含水率作為參考值，另一方面利用近紅外光譜儀采集對應(yīng)的校正光譜，接著利用化學(xué)計量學(xué)軟件建立紅外水分檢測模型，最后通過采集待測樣品的近紅外光譜并利用模型預(yù)測待測樣品中的含水率。

圖1 近紅外技術(shù)檢測葉片含水率示意圖

2、近紅外分析技術(shù)在成品片煙含水率檢測中的應(yīng)用

2.1 選用的主要設(shè)備

Thermo Antaris傅立葉變換近紅外光譜儀，配有積分球漫反射采樣系統(tǒng)，InGaAs監(jiān)測器；電子分析天平（精確到0.001）；BINDER烘箱(德國制造)；BRABENDER快速烘箱（德國制造）；粉碎機等

2.2 校正樣品的制備與測試

選自2010-2012年烤季的黑龍江、遼寧、吉林、安徽、內(nèi)蒙古、河南、云南、福建、貴州、陜西、湖南、甘肅等十多個產(chǎn)區(qū)的800個樣品作為校正樣品集。用帶3毫米網(wǎng)篩的粉碎機將校正樣品粉碎后，用均分器均分后，裝入兩個密封盒中，一份送往水分檢測室按照行標(biāo)規(guī)定的烘箱法檢測樣品含水率，作為建模參考值；另一份送往近紅外分析室，取煙末約20g置于石英測量杯中，壓平，選用旋轉(zhuǎn)采集方式采集光譜（掃描條件：光譜范圍3800cm -1～10 000 cm-1，分辨率8 cm-1，掃描次數(shù)64次。實驗室溫濕度控制范圍：21℃～23℃，20%～75%。水分檢測和光譜采集同時進行。

表1 模型參考值與預(yù)測值成對t-檢驗統(tǒng)計表

2.3 模型的建立與評價

選擇3960 cm-1～7887 cm-1的譜區(qū)，利用偏最小二乘法建立水分模型。為過濾噪聲、提高信噪比并消除基線漂移，采用TQ analyst 8.0的second derivative ，并采取Norris derivative fiter 進行平滑濾波處理，經(jīng)優(yōu)化選用了15個主成分數(shù)，最終選取680樣品作為校正樣品，建立水了分檢測模型。發(fā)現(xiàn)含水率的最大值22.61%，最小值8.5%，平均值14.91%，變異系數(shù)0.2471，峰度-1.30，偏度0.1159，四分位數(shù)分別為11.83%和18.25%。模型的相關(guān)系數(shù)（R）=0.9975，預(yù)測均方差（RMSEP）=0.248。

為了驗正模型的預(yù)測能力另外選取了33個不同產(chǎn)地樣品作為外部比對，通過成對雙樣本t-檢驗發(fā)現(xiàn)，單尾和雙尾的p值均明顯大于0.05，則在95%的概率水平下，參考值和模型預(yù)測值沒有顯著性差異，如表1。

3、應(yīng)用效果

近紅外技術(shù)在煙葉制品水分檢測中的應(yīng)用實現(xiàn)了水分的快速檢測，檢測過程無需烘烤，無廢氣放出，而且設(shè)備維護簡單。以打葉復(fù)烤行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法檢測的水分值為基準(zhǔn)與目前打葉復(fù)烤實驗室普遍使用的BRABENDER快速烘箱（德國制造）比較，絕對偏差不大于0.2%和0.3%數(shù)據(jù)統(tǒng)計如表2。通過實際生產(chǎn)中取得的1221個不同類型的成品片煙樣品的比對發(fā)現(xiàn)利用近紅外技術(shù)檢測片煙含水率絕對偏差不大于0.2%的概率比快速烘箱的高1.55%，不大于0. 3%的比快速烘箱高1.82%。

表2 近紅外檢測模型與快速烘箱分析統(tǒng)計表

通過t-檢驗對兩組絕對偏差組成的成對數(shù)據(jù)進一步分析發(fā)現(xiàn)，單尾p值等于0.0581，則在94%的概率的水平下模型預(yù)測值的絕對偏差與快速烘箱的絕對偏差存在顯著性差異，近紅外水分模型預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)方法檢測值之間的絕對偏差更小，如表3。所以，近紅外水分模型比快速烘箱檢測水分更準(zhǔn)。

表3 水分檢測模型與快速烘箱成對雙樣本t-檢驗分析表

另外，利用近紅外技術(shù)檢測煙葉制品含水率檢測周期只需2分鐘，比行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)方法快近2個小時，比快速烘箱快28分鐘，明顯縮短了檢測周期，實現(xiàn)了煙葉含水率的快速檢測。

[1]張建平，謝雯燕，束茹欣，等. 煙草化學(xué)成分的進紅外快速定量分析研究[J]，煙草科技/煙草化學(xué)，1993(3):37-38

[2]蔣錦鋒，李棟，趙明月.煙草主要化學(xué)成分的NIR定量模型傳遞[J].煙草科技[J]， 2008(2): 45.

[3]商淑培，王亞利，洪愛俊，等.利用近紅外光譜分析技術(shù)建立土壤水分含量定標(biāo)方程[J]，光譜實驗室，2011(4).

[4]肖雪，梁瓊麟，王義明，等.近紅外光譜分析技術(shù)在醫(yī)藥領(lǐng)域中的應(yīng)用進展[J]，現(xiàn)代儀器，2011(5).

[5]閆李慧，王金水，金華麗，等.基于近紅外光譜技術(shù)的面粉水分無損檢測模型的建立[j]，《現(xiàn)代食品科技》，2011(2).

[6]劉潔，李小昱，李培武，等.基于近紅外光譜的板栗水分檢測方法[J]，農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2010(2).

[7]嚴衍祿，趙龍蓮，韓東海，等.近紅外光譜分析基礎(chǔ)與應(yīng)用[M].北京:中國輕工出版社，2005.