楚文娟，李文偉，李 顥，程向紅

(1.河南中煙工業(yè)有限責任公司安陽卷煙廠，河南安陽455004；2.長江大學，湖北荊州434023；3.河南中煙工業(yè)有限責任公司技術中心，河南鄭州450000)

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近紅外光譜法快速測定河南煙葉中木質素的含量

楚文娟1，李文偉1，李 顥2，程向紅3

(1.河南中煙工業(yè)有限責任公司安陽卷煙廠，河南安陽455004；2.長江大學，湖北荊州434023；3.河南中煙工業(yè)有限責任公司技術中心，河南鄭州450000)

[目的]實現對河南煙葉中木質素含量的快速測定。[方法]首先改進了煙葉中木質素含量的測定方法，并對該方法測定的準確性進行了評定(對同一樣品，8次平行測定的RSD值為3.58%)，隨后用此方法測定了河南地區(qū)95個初烤煙葉樣品中的木質素含量，然后用近紅外光譜儀采集相應的光譜，進行二階微分處理和平滑預處理后，用偏最小二乘法和完全交互驗證方式建立相應預測模型。[結果]試驗建立的煙葉中木質素預測模型的相關系數達到96.13%，內部交叉檢驗均方根誤差(RMSECV)為0.104，說明煙葉中木質素含量和近紅外光譜之間存在較好的相關性。[結論]采用近紅外光譜法可以快速預測河南煙葉中木質素含量。

近紅外光譜；煙葉；木質素

煙草中木質素含量測定是卷煙產品配方設計、產品研發(fā)等過程中的重要品質控制因素，歷來受到煙草行業(yè)研究者的廣泛重視。目前，煙草行業(yè)標準采用的洗滌劑法(YC/T 347—2010煙草及煙草制品中性洗滌纖維、酸性洗滌纖維、酸洗木質素的測定 洗滌劑法)，在硫酸法的基礎上做了一些改進，但洗滌劑法忽略了酸溶木質素的測定，導致測定的煙草木質素含量偏低。最近，孔浩輝等采用NaOH/尿素低溫溶解法，對煙梗木質素含量進行了測定。該方法減少了有機溶劑預處理和濃硫酸處理，提高了測試的安全性，但是測定酸溶木質素的時候，采用的是麥草堿木質素為標準物質。由于不同來源的木質素結構有較大的差異，所以測定結果有一定的偏差[1]。此外，濕化學分析法具有操作繁瑣，費時、費力，對人員的技術水平要求較高，容易引入人為誤差，分析結果重現性較差，尤其是在提供分析數據的及時性方面能力較差等缺點。

近紅外光譜分析(NIR)技術是光譜測量技術與化學計量學和計算機技術的有機結合，分析過程具有簡便、快速、高效、無污染、低成本及樣品的非破壞性、多組分同時測定及適合在線分析，實現實時監(jiān)測等優(yōu)點，因此備受重視，并逐步在農業(yè)、食品、醫(yī)藥、石油、化工、紡織等領域得到較為深入的研究，且在實際中得到了較為廣泛的應用[2]。國內的某些煙草企業(yè)已開始研究并使用該技術，如樂俊明等應用偏最小二乘法結合近紅外光譜建立了貴州初烤煙葉粉末中煙堿、總氮、氯和鉀的預測模型，應用于貴州初烤煙葉以上4種常規(guī)化學成分的快速測定[3]；吳玉萍等將近紅外光譜應用于云南省初烤煙葉粉末中蘋果酸、檸檬酸、石油醚提取物的測定[4]；段焰青等將近紅外光譜技術應用于國產烤煙中纖維素含量的測定[5]；王家俊等采用多元校正技術偏最小二乘法結合具有代表性的煙氣總粒物萃取液的傅立葉變換近紅外透射光譜，分別建立了焦油、煙堿、一氧化碳的校正模型，應用于以上3種成分的快速測定[6]；段焰青等通過再造煙葉化學成分的NIR預測研究，建立了再造煙葉中的總糖、總氮、煙堿、鉀和氯5種化學成分含量的近紅外預測模型[7]。關于將近紅外光譜法應用到木質素含量的預測也有相關報道，如劉棟梁等將近紅外光譜技術應用到歐美楊Kalson木質素含量的測定[8]；王晶等利用近紅外光譜技術建立了玉米皮渣組分中木質素、灰分及蛋白質的快速檢測方法[9]；黃安民等利用近紅外光譜法實現了杉木中棕纖維素及Kalson木質素快速測定[10]。目前已有的相關報道中，測定的木質素都為Klason木質素(酸不溶木質素)，忽略了酸溶木質素部分的測定，所以，測定結果不能代表樣品中木質素的真實含量?；诖藳r，筆者改進了煙葉中木質素含量的測定方法，并對該方法測定的準確性進行了評定。隨后采用此方法測定了河南地區(qū)95個煙葉樣品中的木質素含量，并利用近紅外光譜技術分析了河南煙葉的木質素含量，這對實現煙葉中木質素含量的快速預測以及合理利用煙葉及改進卷煙配方具有重要意義。

1　材料與方法

1.1材料主要試劑：氫氧化鈉、尿素、冰乙酸、乙酸鈉、1，4-二氧六環(huán)、丙酮、正己烷，均為分析純；纖維素酶(1萬U/g)。

原料：許昌、平頂山、南陽、三門峽、洛陽等地區(qū)煙葉，生產年份為2007～2014年。原料類型為初烤煙葉、小配方混打片煙，樣品共計95個。

主要儀器設備：德國Bruker公司MATRIX-1型傅立葉近紅外光譜儀：內置鍍金漫反射積分球，窗口2 cm，直徑97 mm的石英旋轉樣品杯，PbS檢測器；定量分析軟件為OPUS6.5軟件包；FW80 型高速萬能粉碎機(配40目篩網)；德國Binder FED240烘箱。

1.2方法

1.2.1煙末樣品的制備。 將煙葉樣品在溫度40 ℃的條件下進行通風干燥，干燥至能用手捻碎即可，取出，冷卻至室溫，粉碎成煙葉粉末，過40目篩網，所得的煙末樣品直用于近紅外光譜的采集和木質素含量測定。

1.2.2木質素含量的測定。稱取2 g左右煙末樣品(記作m0)于250 mL圓底燒瓶，加入預先冷卻至-10 ℃的氫氧化鈉/尿素水溶液(固液比1∶25 g/mL)，在-10 ℃下反應30 min。反應結束后，將混合液離心10 min(10 000 r/min)，得到濾液A，固體經離心、水洗至中性，80 ℃干燥4 h，即得預處理后的煙葉樣品(固體1)。

將固體1以固液比1∶80 g/mL加入質量分數為17.5 wt%的硫酸溶液中，在100 ℃攪拌反應30 min，離心分離(10 000 r/min，10 min)，得到用于測定酸溶木質素含量的濾液B；將固體離心、水洗至中性，再用100 mL丙酮洗滌3次后80 ℃干燥4 h，得到固體2。

將固體2加入100 mL已經預先冷卻至-10 ℃的氫氧化鈉/尿素溶液中(固液比1∶200 g/mL)，于-10 ℃下攪拌30 min。反應結束后，將混合液離心10 min(10 000 r/min)，得到濾液C，固體經離心、水洗至中性，用定量濾紙過濾，105 ℃干燥至恒重得到固體3。將干燥后定量濾紙和固體3轉移到坩堝中，800 ℃下焙燒4 h，剩余固體即為煙草木質素中的灰分。通過灼燒前后質量之差再減去定量濾紙的質量即為煙梗酸不溶木質素的質量(記作m)。

酸不溶木質素的含量(%)=m/(1-w%)/m0×100%

酸溶木質素標準曲線的繪制。采用酶解-溫和酸解法從煙草中分離出的木質素作為標準物質[8]，配置酸溶木質素的標準溶液。酸溶木質素的標準溶液的配置步驟如下：將上述木質素標準物質溶于稀酸溶液中，以相同的稀酸水解工藝(17.5 wt% H2SO4、固液比為1∶80 g/mL、酸解溫度為100 ℃、酸解時間為30 min)部分溶于酸中，通過失重法標定其質量濃度。將離心過后的上清液分別稀釋至5個濃度梯度，測定其在波長325 nm 處的吸光度，以吸光度對酸溶木質素的濃度作圖，即得酸溶木質素標準曲線[1](見圖1)。

圖1　測定濾液B中酸溶木質素的標準曲線Fig.1　Standard curve of acid-soluble lignin in solution B

1.2.3木質素含量測定方法評價。根據以上的試驗條件，對2011年洛陽C3L煙葉樣品木質素的含量進行了多次測量，驗證方法的精密度，結果如表1所示。8次平行試驗測得的酸溶木質素、酸不溶木質素和總木質素的含量分別為1.72%、3.20%和4.92%，其相對標準偏差(RSD)分別為4.59%、4.61%和3.58%。RSD值低于5%，說明這種方法的測定精密度較高、重復性較好。

表1　木質素含量測定的方法評價

木質素含量測定根據“1.2.2”的方法進行測定，每個樣品平行測定2次，取其算術平均值作為最終結果。

1.2.4煙末樣品近紅外光譜的采集。取30 g左右煙末樣品，置于直徑為97 mm石英測量杯中，放入質量為500 g的“圖章”形壓樣器輕輕壓平杯中樣品，直至無明顯裂紋，用鍍金的漫反射體做背景，放入旋轉臺內掃描，要求每10個樣品掃一次背景。光譜采集前，光譜儀開機預熱不低于30 min，并進行PQ測試，要求儀器測試有關指標全部通過，并進行信號測試。光譜采集條件為：掃描范圍：4 000～12 500 cm-1；分辨率：8 cm-1；掃描次數：64 次，每個樣品平行測定2次，存貯所測樣品的近紅外光譜圖。

1.2.5光譜預處理及定量校正數學模型的建立。對煙草中木質素這單一化學組分，應用OPUS6.5數據處理軟件，采用矢量歸一化(SNV)、一階導數、一階導數+減去一條直線、一階導數+矢量歸一化(SNV)、一階導數+多元散射校正(MSC)等光譜預處理方法結合偏最小二乘法(PartialLeastSquare，PLS)多元線性回歸技術對光譜進行預處理和初步優(yōu)化。在此基礎上，進行內部交叉檢驗，根據檢驗結果剔除異常值，逐步優(yōu)化，確定最佳的主成分維數，建立不同光譜預處理方法條件下決定系數(R2)較大，內部交叉驗證均方根誤差(RMSECV)較小較優(yōu)的近紅外模型。

2　結果與分析

2.1樣品分布樣品的選擇對所建模型具有非常大的影響，為了使選擇的樣品具有代表性，同時考慮到煙葉復烤打葉等情況，共制備了樣本95個。表2對95個煙葉樣本分別按照上部煙片、中部煙片、下部煙片、混打煙片進行了統計，在95個樣品中，煙草木質索含量最低的為2.91%，最高的為5.51%，極差達2.70%。

表295個煙葉樣品木質素含量分布

Table 2Distribution of lignin content of 95 samples of tobacco leaves

項目Item樣本數Samplenumber木質素含量Lignincontent∥%最大值Maximumvalue最小值Minimumvalue極差Range%上部煙片Uppertobaccoleaves244.742.911.83中部煙片Middletobaccoleaves314.913.671.24下部煙片Lowertobaccoleaves175.223.821.40混打煙片Mixedtobaccoleaves232.855.512.66平頂山PingdingMountain194.912.912.00許昌Xuchang174.873.351.52南陽Nanyang164.873.341.53洛陽Luoyang195.513.671.84三門峽Sanmenxia242.814.781.97全體Total952.815.512.70

2.2河南煙葉近紅外定量分析模型煙葉中木質素這單一組分，應用OPUS 6.5數據處理軟件，設定光譜17點平滑，最大優(yōu)化維數為15，光譜優(yōu)化范圍為：4 000～9 000 cm-1。采用矢量歸一化、一階導數、一階導數+減去一條直線、一階導數+矢量歸一化(SNV)、一階導數+多元散射校正(MSC)預處理方法，結合偏最小二乘法(PLS)多元線性回歸技術，對光譜進行初步的優(yōu)化。當光譜預處理方法為一階導數時，建立的模型均方根誤差(RMSECV)最小，決定系數(R2)最大，樣品剔除異常值數也相對較少，主成分維數為9。因此，確定在采用一階導數為光譜預處理方法條件下所建的模型為最優(yōu)模型，所建立的煙末木質素校正集近紅外預測值與實測值散點圖和預測值與實測值偏差分布分別見圖2、表3。

注：維數為9；R2為96.13；RMSECV為0.104；偏移0.000 156；RPD為5.08。Note：Number of dimensions was 9；R2 was 96.13；RMSECV was 0.104；deviation was 0.000156；RPD was 5.08.圖2　煙末木質素校正集近紅外預測值與實測值散點圖Fig.2　Scatter diagrams of near infrared prediction value and measured value in correction set in tobacco powder lignin

%

接下表

3　結論

該研究先采用濕化學方法測定了95個煙葉樣品的木質素含量，隨后利用近紅外光譜技術，建立了河南地區(qū)煙葉中木質素含量的預測模型，該預測模型的相關系數為0.961 3，內部交叉檢驗均方根誤差(RMSECV)為0.104。以上分析表明，近紅外光譜法可以實現對河南地區(qū)煙葉中木質素含量的快速預測。隨后，將對模型建立過程中的相關影響因素進行深入分析，對模型逐步進行優(yōu)化，形成實用性好、操作性強的近紅外分析方法，促進其進一步推廣應用。

[1] 孔浩輝，李秀麗，黃翼飛，等．NaOH/尿素低溫溶解法測定煙梗木質素含量的研究[J].中國煙草學報，2014，20(3)：9-15.

[2] 劉發(fā)龍，馬新剛，程福銀，等．近紅外光譜分析技術在快速分析上的應用[J].分析測試技術與儀器，2008，14(4)：241-247.

[3] 樂俊明，陳鷹，丁映，等.近紅外光譜分析法測定煙草化學成分[J].貴州農業(yè)科學，2005，33(3)：62-63.

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Rapid Determination of Lignin Content in Henan Tobacco Leaves by Near Infrared Spectroscopy

CHU Wen-juan1, LI Wen-wei1, LI Hao2et al

(1. Anyang Cigarette Factory, China Tabacco Henan Industrial Co., Ltd., Anyang, Henan 4550041; 2. Yangtze University, Jingzhou, Hubei 434023)

[Objective] To realize the repaid prediction of lignin content in tobacco leaves of Henan Province. [Method] Determination method of lignin content in tobacco leaves was improved and the accuracy of the method was evaluated (for the same sample, theRSDvalue of 8 parallel tests was 3.58%). The lignin content in 95 samples of early baked tobacco leaves in Henan Province was determined by this method. Then, corresponding spectra were collected by the near infrared spectrometer. After the second order differential treatment and smooth pretreatment, corresponding prediction model were established by partial least square method and fully interactive authentication method. [Result] The correlation coefficient of lignin prediction model was 96.13%, RMSECV was 0.104. [Conclusion] There is good correlation between lignin content and near infrared spectrum, and the lignin content in Henan tobacco can be predicted by near infrared spectroscopy.

Near infrared spectroscopy; Tobacco leaves; Lignin

河南中煙科技項目(豫煙工產〔2013〕11號)。

楚文娟(1983- )，女，河南平頂山人，工程師，博士，從事煙草、煙用材料的分析研究。

2016-04-30

S 572

A

0517-6611(2016)18-072-04