王 戈，徐瑋杰，尹 旭，劉 威，張 鑫，沈 晗，徐其敏，楊 凱*

1. 上海煙草集團(tuán)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，上海市浦東新區(qū)秀浦路3733 號(hào) 200120

2. 華環(huán)國(guó)際煙草有限公司，安徽省滁州市鳳陽縣門臺(tái)子工業(yè)園 233121

打葉復(fù)烤是銜接煙草農(nóng)業(yè)種植與卷煙工業(yè)生產(chǎn)的重要紐帶［1］。依托于配方技術(shù)，煙葉原料在打葉復(fù)烤過程中經(jīng)歷了從農(nóng)產(chǎn)品（初烤原煙）到工業(yè)半成品（復(fù)烤片煙）的轉(zhuǎn)變，最終成為卷煙產(chǎn)品的葉組配方原料。復(fù)烤片煙的均勻性和穩(wěn)定性直接影響卷煙產(chǎn)品質(zhì)量，因此提高打葉復(fù)烤均質(zhì)化加工水平具有重要意義。煙堿是最常用的打葉復(fù)烤均質(zhì)化調(diào)控因子，楊凱等［2］選取煙堿作為調(diào)控因子參與配方設(shè)計(jì)，通過混合挑選、選后煙堿含量（質(zhì)量分?jǐn)?shù)，下同）調(diào)節(jié)以及兩者組合的方法實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)烤片煙煙堿均勻性的控制；王宏鋁等［3］利用在線近紅外煙堿模型檢測(cè)原煙煙堿含量，并以此進(jìn)行分類均質(zhì)化加工，復(fù)烤片煙的煙堿和顏色均勻性都得到明顯改善；沈晗等［4］以煙堿作為過程參數(shù)，兼顧煙葉產(chǎn)地、部位、品種等因素，研究了平庫條件下不同出入庫模式的均質(zhì)化調(diào)控效果，其中“相似組合”模式簡(jiǎn)單有效，有利于實(shí)際生產(chǎn)。但是僅采用煙堿作為調(diào)控因子進(jìn)行均質(zhì)化調(diào)控往往過于片面，難以實(shí)現(xiàn)復(fù)烤片煙綜合品質(zhì)的均質(zhì)化。為此，王戈等［5］首次將煙葉顏色和近紅外光譜兩個(gè)新型調(diào)控因子應(yīng)用于均質(zhì)化調(diào)控中，通過提供更多均質(zhì)化調(diào)控維度，實(shí)現(xiàn)打葉復(fù)烤多指標(biāo)、多維度的均質(zhì)化；龔濤等［6］比較了煙堿控制與光譜控制下的均質(zhì)化調(diào)控效果，結(jié)果顯示選用光譜作為調(diào)控因子能夠提升復(fù)烤片煙化學(xué)成分均勻性和內(nèi)在品質(zhì)。但關(guān)于新型調(diào)控因子的研究目前還處于起步階段，由于選取的試驗(yàn)樣本數(shù)有限，相關(guān)結(jié)論的普適性還有待進(jìn)一步驗(yàn)證。此外，組成打葉復(fù)烤投料配方的煙葉原料，其均勻性和穩(wěn)定性受到產(chǎn)地、種植水平、調(diào)撥等級(jí)、收購質(zhì)量、工業(yè)二次分選等因素制約［7-8］，有可能影響不同調(diào)控策略下的均質(zhì)化加工效果。而研究打葉復(fù)烤投料配方的原料特征與最優(yōu)調(diào)控模式之間的關(guān)系，則有助于實(shí)現(xiàn)不同配方模塊的定制化加工，避免因盲目選取均質(zhì)化調(diào)控模式而造成資源浪費(fèi)，影響打葉復(fù)烤均質(zhì)化加工效果。為此，以工業(yè)二次分選為切入點(diǎn)，研究打葉復(fù)烤配方原料均勻性與最優(yōu)調(diào)控模式之間的關(guān)系，旨在為提高打葉復(fù)烤均質(zhì)化加工水平提供支持。

1 材料與方法

1.1 材料和儀器

材料：2018 年遼寧、陜西、河南、湖北、重慶、四川、福建7 個(gè)產(chǎn)區(qū)C2F 等級(jí)烤煙，共計(jì)25.85 萬擔(dān)（1.29×107kg），按照初配方要求進(jìn)行工業(yè)二次分選后配打加工為A1、A2、B1、B2、C1、C2 共計(jì)6 個(gè)配方模塊，其中相同大寫字母的模塊所使用的初烤煙葉原料的產(chǎn)區(qū)和比例相同。

儀器：Armor711 在線近紅外光譜儀（德國(guó)Carl Zeiss 公司）；CV-X200 面陣相機(jī)（日本 Keyence 公司）；Antaris Ⅱ傅里葉變換近紅外光譜儀（美國(guó)Thermo Fisher 公司）；AAS-305D 連續(xù)流動(dòng)分析儀（美國(guó)API 公司）；FED115 熱風(fēng)循環(huán)烘箱（德國(guó)Binder公司）；CSM-I旋風(fēng)磨［60目（250 μm）網(wǎng)篩，北京一輕研究院有限公司］；DFS197粉碎機(jī)（上海鼎廣機(jī)械設(shè)備有限公司）。

1.2 方法

1.2.1 工業(yè)二次分選

按照YC/Z 575—2018［9］的要求對(duì)初烤煙葉進(jìn)行工業(yè)二次分選，采用把選和片選兩種分選方式。其中，把選是指以把為單位（20～25 片）剔除原煙中青、霉煙等無使用價(jià)值煙葉和光滑、僵厚、虛飄、雜色嚴(yán)重等低使用價(jià)值煙葉的分選方式；將把選后原煙裝入煙架，每架煙葉質(zhì)量為200 kg。片選是指以片為單位剔除原煙中青、霉煙以及低使用價(jià)值煙葉，并且挑選出符合中高端卷煙產(chǎn)品質(zhì)量需求煙葉的分選方式；片選后將原煙裝入煙架，每架煙葉質(zhì)量為150 kg。模塊A1、B1、C1使用把選方式；模塊A2、B2、C2使用片選方式。

分選后原煙以50 架為取樣單元，運(yùn)用五點(diǎn)取樣法，各單元按每10架取1個(gè)樣品組成綜合樣，將所取樣品去梗后干燥并磨制成60 目（過250 μm 網(wǎng)篩）粉末，利用AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀檢測(cè)常規(guī)化學(xué)成分。

1.2.2 在線檢測(cè)

應(yīng)用Armor711 在線近紅外光譜儀和CV-X200面陣相機(jī)實(shí)時(shí)采集輸送帶上煙葉的煙堿、顏色和光譜信息。煙架裝滿后反饋架滿信號(hào)，由計(jì)算機(jī)賦予對(duì)應(yīng)的煙堿、顏色和光譜信息后，進(jìn)入配方高架庫。其中，顏色和光譜定性值的計(jì)算方法同文獻(xiàn)［5］。

在線顏色信息采集參數(shù)：像素大小512 pixel×480 pixel；檢測(cè)高度（15±5）cm；相機(jī)快門速度1/1 000 s；電荷耦合器（CCD）敏感度設(shè)為6.4 lx；采集頻率0.2 Hz；光源類型選擇環(huán)形光源。輸出數(shù)據(jù)包括平均色調(diào)（H）、平均飽和度（S）和平均明亮程度（V）。

在線光譜信息采集參數(shù)：光譜分辨率10 nm；檢測(cè)高度（17±5）cm；掃描波長(zhǎng)910～2 200 nm；掃描頻率0.2 Hz；背景自動(dòng)校正30 min；檢測(cè)器使用InGaAs；檢測(cè)器二極管陣列數(shù)256個(gè)。

1.2.3 均質(zhì)化調(diào)控

將高架庫內(nèi)相同配方模塊的煙葉原料隨機(jī)均分為3個(gè)投料批次，通過高架庫的自動(dòng)控制系統(tǒng)，分別選取“煙堿”“光譜”“顏色”3 種調(diào)控因子生成出庫隊(duì)列，完成均質(zhì)化投料配方。

1.2.4 成品片煙檢測(cè)

成品片煙每25箱取1個(gè)綜合樣，并隨機(jī)均分為2份檢測(cè)樣品。將其中1 份樣品干燥后磨制成60 目（過250 μm網(wǎng)篩）粉末，利用AntarisⅡ傅里葉變換近紅外光譜儀檢測(cè)常規(guī)化學(xué)成分，樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)用于光譜離散度分析。利用CV-X200面陣相機(jī)檢測(cè)另1份樣品的顏色信息，用于顏色均勻性分析，方法同文獻(xiàn)［10］。

1.2.5 評(píng)價(jià)指標(biāo)

1.2.5.1 化學(xué)成分整體均勻性K

不同分選方式下，化學(xué)成分整體均勻性K越小，配方原料均勻性越佳。K值計(jì)算方法為：

式中：S1～S6分別為煙葉樣品的煙堿、總糖、還原糖、總氮、鉀、氯含量（質(zhì)量分?jǐn)?shù)，下同）的標(biāo)準(zhǔn)偏差，%；分別為煙葉樣品的煙堿、總糖、還原糖、總氮、鉀、氯含量的平均值，%。

1.2.5.2 均質(zhì)化調(diào)控效果綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)Z

選擇成品片煙煙堿含量變異系數(shù)CV煙堿、總糖含量變異系數(shù)CV總糖、總氮含量變異系數(shù)CV總氮、顏色值變異系數(shù)CV顏色和光譜離散度T光譜共5個(gè)參評(píng)指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)均質(zhì)化調(diào)控效果。其中，基于樣品近紅外光譜進(jìn)行無監(jiān)督模式投影分析可得到T光譜，計(jì)算方法同文獻(xiàn)［5］。在相同配方模塊中，均質(zhì)化調(diào)控效果綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)Z越大，調(diào)控模式的均質(zhì)化調(diào)控效果越差，不宜選用對(duì)應(yīng)的調(diào)控因子。Z值計(jì)算方法為：

式中：Rij為參評(píng)指標(biāo)的無量綱數(shù)據(jù)矩陣；w 為參評(píng)指標(biāo)的權(quán)向量；i = 1,2,3，分別代表煙堿、顏色和光譜3種調(diào)控模式；j = 1,2,…,5，分別代表 CV煙堿、CV總糖、CV總氮、CV顏色和T光譜5個(gè)參評(píng)指標(biāo)。

由于選取的5 個(gè)參評(píng)指標(biāo)的計(jì)量單位或數(shù)量級(jí)不相同，需要對(duì)各參評(píng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理［11］。本文中選用線性無量綱化處理的閾值法，以配方模塊為單元，將不同調(diào)控模式下均質(zhì)化參評(píng)指標(biāo)無量綱化并壓縮在（0,1］區(qū)間內(nèi)，即：

式中：Nij為某配方模塊中第i 個(gè)調(diào)控模式下第j 個(gè)參評(píng)指標(biāo)。

原始數(shù)據(jù)完成無量綱化處理后，需要對(duì)參評(píng)指標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確賦權(quán)。依據(jù)各參評(píng)指標(biāo)對(duì)配方模塊均質(zhì)化的重要程度來確定權(quán)重，這種方法存在一定主觀性。為了獲得科學(xué)合理的評(píng)價(jià)結(jié)果，本文中選用了主觀法，即通過三標(biāo)度-層次分析法（AHP）［12-13］來判斷參評(píng)指標(biāo)影響配方模塊均質(zhì)化的重要程度，并構(gòu)建比較矩陣bij：

為保證比較矩陣的客觀性，選擇7位卷煙配方和打葉復(fù)烤均質(zhì)化調(diào)控專家（記作α、β、γ、δ、ε、ζ和η），分別獨(dú)立判斷任意兩種參評(píng)指標(biāo)對(duì)模塊均質(zhì)化重要性的影響，見表1。

表1 參評(píng)指標(biāo)的重要性比較Tab.1 Importance comparison between assessment indexes

結(jié)合表1，分別形成7位專家的權(quán)重判斷矩陣D5×5：

利用權(quán)重判斷矩陣計(jì)算最大特征值（λmax）和對(duì)應(yīng)的特征向量，將特征向量歸一化后可獲得7位專家的權(quán)重分配，同時(shí)計(jì)算平均權(quán)重W。判斷矩陣階數(shù)為5，查表［14］得到平均隨機(jī)一致性指標(biāo)（RI）為1.12，采用不一致程度指標(biāo)（CI）與RI 的比值，即隨機(jī)一致性比率（CR）評(píng)價(jià)賦權(quán)結(jié)果的一致性，結(jié)果（表2）顯示7位專家的權(quán)重分配CR 值均小于0.1，說明賦權(quán)結(jié)果自洽可信［15］。

為排除個(gè)別專家對(duì)所涉及的參評(píng)指標(biāo)存在“青睞”或“歧視”現(xiàn)象，通過Spearman秩相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)各專家的權(quán)重排名［16］，結(jié)果見表3?？梢姡?、β、γ、δ、ζ和η這6 位專家權(quán)重分配排名的Spearman 秩相關(guān)系數(shù)均大于0.700，呈高度線性相關(guān)；而專家ε與α、β、δ、ζ、η的相關(guān)性較弱且不顯著，故排除專家ε的結(jié)果，最終權(quán)重分配w見表2。

表2 權(quán)重分配與秩Tab.2 Weight allocation and rank

表3 權(quán)重排名的Spearman秩相關(guān)系數(shù)Tab.3 Spearman rank correlation coefficients of weight ranking

2 結(jié)果與討論

2.1 分選方式對(duì)配方原料均勻性的影響

不同分選方式下選后原煙主要化學(xué)成分的變異系數(shù)、整體均勻性K 值及其下降度見表4?？梢钥闯?，相較于把選方式，片選方式獲得的選后原煙主要化學(xué)成分的變異系數(shù)和K值均有所下降（除A2模塊的煙堿和B2 模塊的氯），其中K 值的平均下降度達(dá)28.1%，片選后平均K值降低至10.0%，說明通過片選方式獲得的配方原料均勻性更佳。此外，不同化學(xué)成分變異系數(shù)的下降度存在差異，CV總糖、CV總氮和CV還原糖的平均下降度較大，CV氯、CV煙堿的平均下降度較小。值得注意的是，盡管中部煙葉的煙堿與總糖、總氮含量高度相關(guān)［17］，但片選方式下 CV總糖和CV總氮的平均下降度（31.6%和28.9%）明顯大于CV煙堿的平均下降度（6.6%），說明片選方式對(duì)選后原煙總糖和總氮的選擇性更強(qiáng)。

表4 不同分選方式下選后原煙主要化學(xué)成分的變異系數(shù)、K值及其下降度Tab.4 CVs, K values and their decrease percentages of main chemical components in cured leaves under different selection methods （%）

2.2 調(diào)控模式對(duì)成品片煙均勻性的影響

各配方模塊在不同調(diào)控模式下成品片煙均質(zhì)化調(diào)控效果見表5。參與試驗(yàn)的6 個(gè)配方模塊通過3 種調(diào)控模式共得到18 批次成品片煙，除B1 模塊的3 個(gè)調(diào)控批次和A1 模塊的煙堿調(diào)控批次外，其余批次的 CV煙堿均小于 3.50%，CV總糖均小于4.00%，相比于選后原煙，成品片煙煙堿和總糖的均勻性得到有效提升。為研究調(diào)控模式對(duì)參評(píng)指標(biāo)均勻性控制的選擇性，將各配方模塊不同參評(píng)指標(biāo)的均勻性進(jìn)行排序，均勻性越好則秩越小，同時(shí)計(jì)算秩平均值，并進(jìn)行檢驗(yàn)值為2 的單樣本t 檢驗(yàn)。結(jié)果（表5）表明，顏色和光譜調(diào)控模式對(duì)成品片煙顏色均勻性分別有極顯著和顯著影響。顏色調(diào)控模式下CV顏色的秩平均值為1.17，說明可以極顯著提高成品片煙顏色均勻性；光譜調(diào)控模式下CV顏色的秩平均值為2.67，說明對(duì)提高成品片煙顏色均勻性有一定反作用。此外，光譜調(diào)控模式對(duì)煙堿、總糖、總氮和光譜的均勻性控制存在選擇性優(yōu)勢(shì)，說明該模式具有調(diào)控多種化學(xué)成分均勻性和光譜離散度的能力，與文獻(xiàn)［5-6］的結(jié)果一致。

表5 不同調(diào)控模式下成品片煙均質(zhì)化參評(píng)指標(biāo)的均勻性和秩Tab.5 Uniformity and ranks of assessment indexes for homogenization of redried tobacco strips under different control modes

2.3 均質(zhì)化調(diào)控效果綜合評(píng)價(jià)與調(diào)控策略選擇

由于調(diào)控模式對(duì)成品片煙均勻性控制具有選擇性，為全面評(píng)價(jià)均質(zhì)化調(diào)控效果并明確各配方模塊的最優(yōu)調(diào)控模式，利用綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)Z 對(duì)均質(zhì)化調(diào)控效果進(jìn)行評(píng)價(jià)。考慮到各配方模塊所使用的選后原煙存在差異，為控制變量并消除參評(píng)指標(biāo)計(jì)量單位或數(shù)量級(jí)差異對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成的影響，選擇以配方模塊為單元對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理并計(jì)算綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)Z，結(jié)果見表6。可以看出，采用把選方式獲得的均勻程度較差的配方原料，經(jīng)配打加工形成的配方模塊A1、B1 和C1，其煙堿調(diào)控批次的Z 值最大，說明此類配方原料不宜選用煙堿作為調(diào)控因子，可以使用涵蓋多維度均質(zhì)化信息的顏色或光譜作為調(diào)控因子。采用片選方式獲得的均勻程度較好的配方原料，經(jīng)配打加工形成的配方模塊A2、B2 和C2，其3 種調(diào)控模式下Z 值極差較?。ň∮?.10），說明不同調(diào)控模式的均質(zhì)化控制效果差異不大，此類配方原料原則上可以任意選擇均質(zhì)化調(diào)控因子，即使是最常用的煙堿調(diào)控因子也能獲得較理想的調(diào)控效果。煙堿具有調(diào)控優(yōu)勢(shì)的原因，一是片選方式對(duì)于糖類（總糖和還原糖）和總氮的選擇性強(qiáng)于煙堿，二是相較于把選方式，片選方式增加了煙葉松散程度，可提高在線煙堿測(cè)量精度。

表6 不同調(diào)控模式下成品片煙均質(zhì)化參評(píng)指標(biāo)的無量綱化結(jié)果及Z值、秩和極差Tab.6 Nondimensionalization results, Z values, ranks and ranges of assessment indexes for homogenization of redried tobacco strips under different control modes

值得注意的是，初烤原煙未分選或僅經(jīng)過把選或配方原料部位、等級(jí)、產(chǎn)地差異較大均會(huì)造成配方原料均勻性不足。對(duì)于未配備顏色或光譜調(diào)控裝置、僅使用煙堿作為調(diào)控因子的復(fù)烤企業(yè)，提高選后配方原料均勻性有利于提升煙堿調(diào)控模式下成品片煙均質(zhì)化控制水平。在實(shí)際生產(chǎn)中，可以根據(jù)不同配方模塊或不同卷煙工業(yè)企業(yè)的分選特點(diǎn)，選擇最適宜的均質(zhì)化調(diào)控模式，避免資源浪費(fèi)，改善打葉復(fù)烤均質(zhì)化加工效果。

3 結(jié)論

①二次分選中片選方式獲得的配方原料均勻性顯著優(yōu)于把選方式，化學(xué)成分整體均勻性K 值為10.0%，與把選方式相比，K值下降度為28.1%。②調(diào)控模式對(duì)參評(píng)指標(biāo)均勻性控制具有選擇性，顏色調(diào)控模式能夠極顯著提高成品片煙顏色均勻性，光譜調(diào)控模式對(duì)煙堿、總糖、總氮和光譜的均勻性控制存在選擇性優(yōu)勢(shì)。③配方原料均勻性對(duì)最優(yōu)均質(zhì)化調(diào)控策略具有影響，當(dāng)配方原料均勻性較差時(shí)，調(diào)控策略宜選擇涵蓋多維度均質(zhì)化信息的顏色或光譜調(diào)控因子；反之，可以任意選擇均質(zhì)化調(diào)控因子，即使選擇煙堿調(diào)控因子也可獲得較理想的綜合均質(zhì)化調(diào)控效果。