張 朝， 葛少林， 佘世科， 黃 蘭， 田振峰

(安徽中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心，安徽合肥 230088)

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近紅外光譜法快速測定煙草中的常規(guī)化學成分含量

張 朝， 葛少林， 佘世科*， 黃 蘭， 田振峰

(安徽中煙工業(yè)有限責任公司技術(shù)中心，安徽合肥 230088)

[目的] 探討近紅外光譜法快速測定煙草中的常規(guī)化學成分含量。[方法] 采用近紅外光譜技術(shù)，選取單品種樣品681個，結(jié)合偏最小二乘法( PLS) ，定量分析了煙草中總氯、煙堿、總鉀、總糖、還原糖及總氮含量，并用實際樣品對模型進行了驗證。[結(jié)果]使用偏最小二乘法(PLS)為建模方法，建立了煙草中6種常規(guī)化學成分：總氯、煙堿、總鉀，總糖、還原糖及總氮的近紅外預(yù)測模型。6種組分最佳PLS預(yù)測模型的相關(guān)系數(shù)r分別為0.977 4、0.992 7、0.982 1、0.986 0、099 1和0.975 0。交叉檢驗的均方差(RMSECV) 分別為0.057、0.126、0.160、1.170、0.994和0.127。 [結(jié)論] 所建模型精密度良好，近紅外光譜法與行業(yè)標準方法所測值不存在顯著差異，近紅外光譜模型可以快速預(yù)測煙草中總氯、煙堿、總鉀、總糖、還原糖及總氮的含量。

近紅外光譜；煙草；化學成分

近紅外光(簡稱NIR)是介于可見光和中紅外光之間的電磁波，波長范圍為780～2 526 nm(12 800～3 959 cm-1)。近紅外光譜區(qū)的信息主要是分子內(nèi)部原子間振動的倍頻與合頻的信息，幾乎包括有機物中所有含氫基團(如C-H、O-H、N-H和C=O等)的信息[1]。煙草中的大多數(shù)有機化合物如煙堿、氮、總糖、還原糖、鉀、氯、蛋白質(zhì)、水分等都含有各種含氫基團，所以通過對煙葉的紅外光譜分析可以測定這些成分的含量[2]。近紅外區(qū)光譜的吸收強度低、譜帶復(fù)雜，無法使用經(jīng)典定量方法，而需借助計量學中的多元統(tǒng)計、曲線擬合、聚類分析等方法定標，將其所含的信息提取出來。結(jié)合合適的模型，可實現(xiàn)快速多組分分析[3]。

煙草常規(guī)化學成分：總氯、煙堿、總鉀，總糖、還原糖及總氮等是煙草品質(zhì)評價和配方設(shè)計中不可缺少的指標。目前，行業(yè)內(nèi)主要采用流動分析法進行檢測，通常需要花費大量的時間精力及試劑、經(jīng)費。NIR光譜技術(shù)分析過程簡單快速，可同時檢測多種成分，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于醫(yī)藥、食品、化工等領(lǐng)域[4-5]。近些年來，國內(nèi)煙草研究人員采用NIR法預(yù)測了煙草中的多種化學成分的含量，使其得到廣泛的運用[6-8]。筆者采用近紅外光譜技術(shù)，選取單品種樣品681個，結(jié)合偏最小二乘法(PLS) ，定量分析了煙草中總氯、煙堿、總鉀，總糖、還原糖及總氮含量，并用實際樣品對模型進行了驗證。

1 材料與方法

1.1 材料樣品：由安徽中煙所屬各卷煙廠原料庫提供，樣品總數(shù)681個，隨機抽取30個樣品用于模型預(yù)測，其余的651個參與建立模型。所有煙葉原料經(jīng)旋風磨粉碎，過60目篩，放入密封瓶中備用。主要儀器及工作參數(shù)：Bruker公司(德國)MPA型傅立葉變換近紅外光譜儀，配備漫反射積分球和樣品旋轉(zhuǎn)器，譜區(qū)采集范圍為12 000～4 000 cm-1，光譜分辨率為8 cm-1，掃描次數(shù)為64次(約30 s)，Windows XP 操作系統(tǒng)。

1.2 方法利用OPUS軟件采集材料樣品的光譜：將樣品均勻填充入石英杯中至3～4 mm處，用壓樣器輕壓至平，設(shè)置樣品名稱及其采樣次數(shù)，先進行背景光譜掃描，再采集光譜圖。建立模型樣品的化學成分數(shù)據(jù)由AⅢ連續(xù)流動分析儀依據(jù)煙草行業(yè)標準測試所得。使用OPUS軟件中的QUANT-2定量分析軟件包(PLS)對模型進行優(yōu)化和處理。

1.3 模型評價以內(nèi)部交叉驗證建立校正模型，評價模型性能優(yōu)劣的指標為實際值與預(yù)測值相關(guān)系數(shù)(r)和內(nèi)部交叉驗證均方差(RMSECV)。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型異常值的剔除異常值是指遠離模型整體的數(shù)據(jù)，判斷和剔除這類數(shù)據(jù)，一是采用馬氏距離，設(shè)定顯著性水

表1 近紅外模型的相關(guān)數(shù)理指標

平(0.05)，通過Dixon檢驗來剔除；二是通過杠桿值來考察對模型的影響，結(jié)合杠桿值與學生化殘差值等指標聯(lián)合診斷，逐步剔除。

2.2 預(yù)測模型的建立采用內(nèi)部交叉驗證PLS算法，在4 030～9 000 cm-1譜段進行建模，光譜分辨率8 cm-1。6種化學成分的近紅外校正模型的有關(guān)數(shù)據(jù)指標如表1所示。最終所得總氯、煙堿、總鉀、總糖、還原糖及總氮的化學測量值與模型預(yù)測值的散點圖如圖1～6所示。

表2 近紅外模型的精密度試驗 %

2.3 模型精密度的考察在相同試驗條件下，隨機抽取2個樣品，每個樣品進行10次掃樣，結(jié)果如表2所示，相對標準偏差RSD均小于4%，說明模型具有良好的精密度。

2.4 行業(yè)標準方法與近紅外方法比較在相同試驗條件下，隨機抽取30個樣品，采用行業(yè)標準方法與NIR光譜模型進行測定，2種方法測定煙草中總氯、煙堿、總鉀，總糖、還原糖及總氮含量的相對偏差如表3所示，除總氯成分以外，其他成分相對偏差均<5%，滿足常規(guī)化學成分分析要求，說明所建模型測定結(jié)果準確度較好。

表3 2種方法測得樣品中主要化學成分 %

3 討論

試驗利用NIR光譜技術(shù)對快速檢測煙草常規(guī)化學成分進行了研究，得到煙草中總氯、煙堿、總鉀，總糖、還原糖及總氮含量的最佳預(yù)測模型。經(jīng)實際樣品驗證，NIR光譜技術(shù)測得值與參考方法比較，除去總氯以外，其他成分相對偏差均<5%，不存在顯著差異，表明模型準確可靠。2種方法總氯含量的測定值相對偏差略高于其他幾種成分，但亦滿足煙草中氯的分析要求。用NIR方法分析時樣品不需前處理且測定速度快，適于大批量樣品的快速測定，可將其應(yīng)用于煙草中的常規(guī)化學成分的快速測定。

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Determination of Routine Chemical Components in Tobacco with Fourier Transform Near-infrared

ZHANG Zhao, GE Shao-lin, SHE Shi-ke*et al

(Research and Development Center, China Tobacco Anhui Industrial Co. Ltd., Hefei, Anhui 230088)

[Objective] To discuss routine chemical components in tobacco with fourier transform near-infrared method. [Method] Selecting 681 samples, partial least squares (PLS) was used to forecast the contents of total chlorine, nicotine, total potassium, total sugar, reducing sugar and total nitrogen in tobacco. [Result] The correlation coefficients for these 6 components were 0.977 4, 0.992 7, 0.982 1, 0.986 0, 0.991 1 and 0.975 0, respectively. The root mean square error of cross validation( RMSECV) were 0.057, 0.126, 0.160, 1.170, 0.994 and 0.127, respectively. The accuracy of the model was satisfactory. [Conclusion] The results showed that the two methods have no significant difference. It could be used to determine the contents of total chlorine, nicotine, total potassium, total sugar, reducing sugar and total nitrogen in tobacco rapidly.

FT-NIR spectroscopy; Tobacco; Chemical components

安徽中煙工業(yè)有限責任公司科技項目。

張朝(1985- )，男，河北保定人，工程師，碩士，從事煙草化學分析研究。*通訊作者，工程師，從事煙草有害成分分析研究。

2014-11-20

S 572

A

0517-6611(2015)02-286-03