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        淺析近紅外光譜分析技術(shù)在煙草成分分析中的可用性

        2019-09-23 06:35:54杞燕
        智富時(shí)代 2019年8期
        關(guān)鍵詞:近紅外光譜煙草分析

        杞燕

        【摘 要】近紅外光譜信息和有機(jī)物的構(gòu)造有著緊密的關(guān)系,近紅外光譜分析技術(shù)能用于探討和檢測(cè)煙草的很多品質(zhì)特點(diǎn)。作者重點(diǎn)簡(jiǎn)述近紅外分析工藝和它在煙草運(yùn)用中所需的提前處理、降維和建模措施。在這個(gè)前提上,主要研究了近紅外分析工藝在煙草組成定量預(yù)測(cè)中的運(yùn)用。

        【關(guān)鍵詞】近紅外光譜;煙草;成分;分析

        近紅外光譜分析技術(shù)普遍運(yùn)用到食品行業(yè)、石油行業(yè)、化工行業(yè)、制藥行業(yè)等方面。近紅外技術(shù)在煙草工業(yè)中被普遍運(yùn)用到水分的測(cè)量,此外,該分析技術(shù)也不斷運(yùn)用到其他成分的定量分析和探討。最近時(shí)期,利用近紅外分析技術(shù)開(kāi)展對(duì)煙草的化學(xué)組成、焦油特別煙氣組成開(kāi)展了探討。按照和相關(guān)專業(yè)人士的溝通知道,一些國(guó)外煙草企業(yè)早在幾年前就已經(jīng)開(kāi)始使用近紅外分析技術(shù)對(duì)煙草中的化學(xué)組成含量開(kāi)展常規(guī)分析。

        一、近紅外光譜分析技術(shù)及原理概述

        近紅外(NIR)光指的是可見(jiàn)光和中紅外光兩者間的電磁波,波長(zhǎng)一般在零點(diǎn)七五到二點(diǎn)五μm之間,近紅外區(qū)分子的吸收大多數(shù)是部分能量低的電子與分子振動(dòng)情況下的躍遷。近紅外區(qū)因?yàn)轭l率比較高,所以分子的吸收大部分是分子振動(dòng)的倍頻吸收以及組合頻率吸收。因?yàn)楹瑲浠鶊F(tuán)如碳-氫、氮-氫、氧-氫的吸收頻率特點(diǎn)在近紅外區(qū)尤其是強(qiáng)大,并且相對(duì)穩(wěn)定,因此近紅外分析工藝更適合分析和該類基團(tuán)有直接或間接聯(lián)系的自然產(chǎn)物里的相關(guān)東西,比如煙草中的糖、尼古丁等化學(xué)組成。當(dāng)檢測(cè)光線投射到煙草粉末上時(shí),可在煙草粉末的表層與內(nèi)部會(huì)出現(xiàn)漫反射,通過(guò)檢測(cè)器可以獲得煙草樣品的近紅外漫反射光譜信息。因?yàn)椴灰粯訜煵萁M成也不一樣,對(duì)于近紅外光線吸收效果不一樣,近紅外反射光線也不可能完全相同。

        運(yùn)用煙草化學(xué)組成含量和近紅外光譜曲線的聯(lián)系,能夠構(gòu)建對(duì)應(yīng)的聯(lián)系模型。聯(lián)系模型的構(gòu)建過(guò)程是:

        (1)選取適當(dāng)數(shù)量的具有代表性煙草;

        (2)以平常的手段檢測(cè)煙草化學(xué)組成含量,當(dāng)作標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo);

        (3)用傅立葉改變近紅外漫反射光譜器檢測(cè)煙草樣品的近紅外光線;

        (4)利用主要成分回歸與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等信息分析手段,構(gòu)建煙草近紅外光線和不同化學(xué)組成含量的聯(lián)系模型。按照這個(gè)模型,就能夠由近紅外光譜中算出同一類型煙草中有關(guān)化學(xué)組成的含量。

        二、近紅外光譜分析煙草成分的實(shí)驗(yàn)儀器、材料及方法

        1.儀器

        近紅外光譜一般通過(guò)用安塔里斯福特-近紅外分析儀掃描煙草樣品獲得,安塔里斯福特-近紅外分析儀擁有美國(guó)ThermoFisher企業(yè)制造的積分球漫反射取樣體系與InGaAs探測(cè)儀?;蛘吡硗庖恍╊愋偷母盗⑷~近紅外變換光譜器用于信息采集。

        2.樣品光譜采集

        通常來(lái)說(shuō),樣品光譜的收集過(guò)程如下:取適量測(cè)驗(yàn)制備的煙操粉末,放入相應(yīng)的樣品器皿中,并壓緊,接著在傅立葉變換近紅外分析器上開(kāi)展漫反射吸收NIRS收集。在光譜收集過(guò)程中,樣品器皿對(duì)著入射光斑進(jìn)行偏心旋轉(zhuǎn),掃描范圍在三千八百至一萬(wàn)cm-1之內(nèi),分辨率為8cm-1左右,進(jìn)行掃描的次數(shù)可根據(jù)煙葉粉末質(zhì)量確定,大約為50-150次左右。

        3.分析方法

        和原有的檢測(cè)手段或其他專業(yè)設(shè)備比較,近紅外光譜法有著下面特性:①檢測(cè)簡(jiǎn)單方便,無(wú)需復(fù)雜的預(yù)處理以及化學(xué)反應(yīng)時(shí)間;(2)檢測(cè)快速,大幅度地減少了檢測(cè)時(shí)間;(3)對(duì)檢測(cè)工作者沒(méi)有化學(xué)專業(yè)技能方面的要求,一個(gè)人能夠完成多項(xiàng)化學(xué)數(shù)據(jù)的許多檢測(cè),大幅度提升了檢測(cè)速度;(4)檢測(cè)期間沒(méi)有污染,檢測(cè)成本低;⑤緊跟模型中良好信息的積累與模型的創(chuàng)新,檢測(cè)準(zhǔn)確度能夠逐步提高。⑥檢測(cè)功能能夠逐步擴(kuò)展?,F(xiàn)在,大部分運(yùn)用三種信息分析措施:

        (1)預(yù)處理方法

        煙草的近紅外光譜涵蓋了多種的信息,它不但包括煙草的信息特點(diǎn),還包括設(shè)備和環(huán)境等方面的背景信息。該背景信息都能夠?qū)胍褬?gòu)建的分類和定量模型中,干擾模型的精準(zhǔn)度。所以,在構(gòu)建模型的前期,有必要針對(duì)煙草的近紅外光譜信息開(kāi)展提前處理。一般運(yùn)用的提起處理措施包括:平均、求導(dǎo)、平滑、向量歸一化等。

        (2)降維方法

        信息降維的宗旨是消除許多化學(xué)數(shù)據(jù)共存時(shí)的反復(fù)數(shù)據(jù),并將原始很多變量整合成幾個(gè)互不聯(lián)系的變量,且同時(shí)盡量體現(xiàn)原始變量的信息結(jié)構(gòu)特性,從而盡量減少丟失的數(shù)據(jù)?,F(xiàn)在,煙草近紅外光譜信息降維大多用主構(gòu)成分析法與偏最小二乘法。

        (3)建模算法

        運(yùn)用煙草近紅外光譜信息構(gòu)建煙草來(lái)源和煙草化學(xué)組成定性、定量模型,主要措施包括聚類、分類、偏最小二乘回歸與手動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。現(xiàn)在,支持向量機(jī)算方法得到了越來(lái)越多的運(yùn)用。在許多研究中,為了獲得比較準(zhǔn)確的模型構(gòu)造,研究人員一般會(huì)選擇比較多的提前處理措施開(kāi)展組合,因此,盡管能夠去除近紅外光譜里面比較多的背景數(shù)據(jù),可待檢測(cè)樣品的數(shù)據(jù)常常也會(huì)丟失,造成最終構(gòu)建的信息統(tǒng)計(jì)模型普遍運(yùn)用效果不佳。我們提議盡可能不應(yīng)多于三種提前處理計(jì)算組合。

        三、近紅外光譜分析技術(shù)在煙草成分分析中的應(yīng)用情況

        1.煙葉中淀粉含量的定量預(yù)測(cè)

        2009年,付秋娟、申國(guó)明等根據(jù)煙葉近紅外光譜信息,構(gòu)建了煙草淀粉所占比率的支持向量回歸模型。本研究運(yùn)用偏最小二乘法投影,來(lái)壓縮與縮小樣本譜矩陣的維數(shù),采用前十二個(gè)偏最小二乘投影變量,構(gòu)建了煙草淀粉比率的虛擬現(xiàn)實(shí)標(biāo)定模型[1]。

        2016年,羅瓊、李青等運(yùn)用煙草近紅外光譜信息,構(gòu)建了煙草淀粉比率的遺傳支持向量回歸模型[2]。不同于付秋娟、申國(guó)明等構(gòu)建的預(yù)測(cè)煙草淀粉比率的近紅外-奇異值分解模型,羅瓊、李青等運(yùn)用遺傳算法(GA)選擇主成分因子變量。變量選取是模型構(gòu)建中十分重要的一個(gè)程序,采取變量選取,較好的變量通常能夠用來(lái)構(gòu)建更加精確的模型。

        2.煙葉中化學(xué)成分定量預(yù)報(bào)

        2013年,常嶺,樊新順等采用付立葉改變近紅外漫反射光譜與日?;瘜W(xué)手段檢測(cè)再造煙草制造過(guò)程中濃縮液的組成,基于偏最小二乘法構(gòu)建了煙草日?;瘜W(xué)組成的近紅外分析模型,并用于測(cè)定再造煙葉濃縮液里面的總糖、煙堿、氯離子與鉀離子[3]。現(xiàn)場(chǎng)制造結(jié)果顯示,所構(gòu)建的分析模型能夠快速、簡(jiǎn)便、大量地測(cè)定濃縮液中化學(xué)組成的含量,并能達(dá)到對(duì)產(chǎn)品日?;瘜W(xué)組成的及時(shí)管理。

        2018年,賓俊、范偉等,為了處理近紅外漫反射光譜分析工藝應(yīng)用道煙草整葉測(cè)試時(shí),因?yàn)闊煵菝娣e大,化學(xué)組成分散不均勻,光譜收集的代表性與循環(huán)性沒(méi)有辦法確保的問(wèn)題,對(duì)煙草整葉采樣方法開(kāi)展了全面研究[4]。此研究把國(guó)內(nèi)不一樣產(chǎn)地、不一樣等級(jí)的二百多片生煙草為例,最小二乘法模型的決策參數(shù)約大約是零點(diǎn)九,模型里面交叉驗(yàn)證與預(yù)測(cè)參數(shù)的差異小于一。此發(fā)明的取樣量少、代表性強(qiáng)、循環(huán)性好的煙草全葉近紅外光譜取樣措施,提升煙草質(zhì)量田間快速分析的速度及精確度有著重要的意義。

        四、結(jié)語(yǔ)

        簡(jiǎn)而言之,近紅外漫反射光譜分析工藝在傳統(tǒng)光纖中具有較好的傳導(dǎo)特點(diǎn),并且,這個(gè)設(shè)備使用相對(duì)簡(jiǎn)單方便,分析效果比較快,不具有損壞性,試驗(yàn)樣品提前制備數(shù)量比較少,它能夠適用于每種樣品的分析。按照該分析工藝的這一特性,我國(guó)煙葉中日?;瘜W(xué)組成的檢測(cè)技術(shù)已經(jīng)相對(duì)趨于完善,所牽涉的檢測(cè)指標(biāo)規(guī)模很普遍,并且,模型的預(yù)檢測(cè)準(zhǔn)確性日益提高。在煙葉工業(yè)里,它在高速、精準(zhǔn)地測(cè)試化學(xué)組成環(huán)節(jié)起到了更大的作用。然而,目前對(duì)煙草香氣組成環(huán)節(jié)的研究還存在不足,這個(gè)區(qū)域的研究人員還有必要繼續(xù)開(kāi)展他們的開(kāi)拓性探究。緊跟近紅外光譜分析工藝的發(fā)展和完善,近紅外技術(shù)在煙草收購(gòu)、二次儲(chǔ)存和在線復(fù)烤中開(kāi)展化學(xué)組成高速檢測(cè)的運(yùn)用,一定能成為發(fā)展的方向。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]付秋娟, 申國(guó)明, 高春亮,等. FT-NIR法預(yù)測(cè)陳化煙葉的淀粉、多酚和色素含量[J]. 煙草科技, 2009(8):000038-55.

        [2]羅瓊, 李青, 于小紅,等. 近紅外光譜法快速測(cè)定煙草中淀粉含量[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016, 44(30):72-73.

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