陳毅，胡蕓，何軍，謝有超，彭黔榮，*，楊敏

(1.貴州大學 化學與化工學院，貴陽 550025；2.貴州中煙工業(yè)有限責任公司 技術(shù)中心，貴陽 550009；3.貴州大學 藥學院，貴陽 550025)

煙用料液是煙草制品中不可或缺的輔料添加劑，用于改善卷煙的吸味品質(zhì)，賦予卷煙特征香氣，關(guān)系著卷煙品牌特征風味的構(gòu)成和樹立[1]。因此，有效控制不同批次煙用料液的配制質(zhì)量對提升和維護卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量具有重要的意義。然而，料液化學成分的多樣性與復雜性給卷煙產(chǎn)品的質(zhì)量控制造成很大的困擾。目前，煙草企業(yè)大多是依據(jù)行業(yè)標準YC/T 164－2012《煙用香精》[2]中規(guī)定的相對密度、折光指數(shù)、酸值、揮發(fā)性成分總量等4個理化指標，從整體上對煙用香精香料進行質(zhì)量控制與評價，以保證產(chǎn)品質(zhì)量的穩(wěn)定性，而沒有從料液中的化學成分分析出發(fā)來有效地解決這個問題。料液具有高糖的特點，顯著影響卷煙的吸味品質(zhì)，因此可以通過監(jiān)控料液中水溶性糖的含量來評價料液配制質(zhì)量的穩(wěn)定性。

目前，根據(jù)糖類物質(zhì)的理化性質(zhì)而發(fā)展的檢測方法包括滴定法[3]、連續(xù)流動法[4]、離子色譜法[5]、氣相色譜法[6]、液相色譜-串聯(lián)質(zhì)譜法[7]以及高效液相色譜法[8]等。這些方法易受到樣品穩(wěn)定性和揮發(fā)性影響，且需要對樣品進行繁瑣的前處理，對儀器及操作人員的專業(yè)知識要求較高，限制了方法的實際應用，很難滿足工業(yè)上快速在線檢測的需求。

近紅外光譜法是新型、發(fā)展迅速的分析技術(shù)之一，因快速、簡便、成本低和無損檢測等優(yōu)勢在煙草行業(yè)引起廣泛關(guān)注。該方法已應用于煙草化學指標測定[9]、產(chǎn)地溯源[10]、卷煙真假鑒別[11]、煙葉等級鑒定[12]、煙用香精香料品控[13-15]等方面，而以水溶性糖含量作為煙用料液的配制質(zhì)量控制指標的研究卻鮮有報道。由于料液樣品中的糖類化合物含有O－H、C－H 等多種含氫基團，這些含氫基團的吸收頻率特征性強且受分子內(nèi)外環(huán)境影響小，更容易被近紅外光吸收，因此近紅外光譜法可用于料液的檢測。本工作采用近紅外光譜法結(jié)合偏最小二乘法(PLS)，建立了快速預測料液中總糖與還原糖含量的模型，通過將樣品的水溶性糖含量與正常樣品糖含量控制閾值進行比對，以判斷待檢料液配制質(zhì)量的穩(wěn)定性，為煙用料液配制過程的質(zhì)量監(jiān)控提供方法和技術(shù)支撐。

1 試驗部分

1.1 儀器與試劑

AntarisII型傅里葉變換近紅外光譜儀，配透射分析模塊和TQ Analyst 9.4、Result Integration、Result Operation分析軟件，光程為1 mm 玻璃比色皿；Alliance-Futura II型連續(xù)流動分析儀；DR-45 SC30型密度折光聯(lián)用儀；AE100型電子天平。

對羥基苯甲酸酰肼、無水乙酸、氫氧化鈉、鹽酸為分析純；試驗用水為蒸餾水。

某煙草公司在線配制的不同品牌和不同批次的煙用料液樣品，于4℃保存。料液樣品120個，其中A品牌20 個、B品牌20 個、C品牌30 個、D品牌25個、E品牌25個；待檢料液樣品112 個，其中A品牌30 個、B品牌30 個、C品牌23 個、D品牌15個、E品牌14個。

1.2 儀器工作條件

透射分析模塊；掃描范圍4 000～10 000 cm－1；掃描次數(shù)32次；分辨率為8 cm－1。

1.3 試驗方法

1.3.1 近紅外光譜的采集

將儀器開機預熱30 min后自檢。從冰箱中取出待檢樣品，在室溫環(huán)境(22±2)℃下放置2 h后轉(zhuǎn)移至1 mm 光程的比色皿中。以儀器的內(nèi)置背景為參比，按照儀器工作條件采集樣品的近紅外光譜。每個樣品分析3次，取平均值用于數(shù)據(jù)分析。

1.3.2 水溶性糖含量的測定

依據(jù)YC/T 164－2012測定樣品的相對密度和折光指數(shù)；參考YC/T 159－2019《煙草及煙草制品 水溶性糖的測定 連續(xù)流動法》和連續(xù)流動分析法[16]測定煙用料液中總糖和還原糖的含量。每個樣品平行測定2次，取平均值。

1.3.3 模型的建立

采用TQ Analyst 9.4軟件處理數(shù)據(jù)，選擇90個具有代表性的樣本為建模的校正集，剩余30個樣本作為驗證集；采用二階導數(shù)結(jié)合Norris濾波平滑對原始近紅外光譜進行預處理，在5 400～7 600 cm－1和4 000～4 600 cm－1波段內(nèi)用PLS建立總糖和還原糖的定量分析模型。以模型的校正相關(guān)系數(shù)(Rc)、預測相關(guān)系數(shù)(Rp)、交互驗證相關(guān)系數(shù)(Rcv)、校正均方根誤差(RMSEC)、預測均方根誤差(RMSEP)和交互驗證均方根誤差(RMSECV)等參數(shù)評價所建模型的準確度。

2 結(jié)果與討論

2.1 水溶性糖含量的測定

按照1.3.2節(jié)試驗方法分析120個不同品牌料液樣品，計算測定值的相對標準偏差(RSD)，結(jié)果見表1。

表1 樣品分析結(jié)果Tab.1 Analytical results of the samples

表1(續(xù))

結(jié)果顯示：120個料液樣品的相對密度和折光指數(shù)均符合行業(yè)標準YC/T 164－2012 的技術(shù)要求；A 品牌料液樣品中水溶性糖的含量較大，B品牌料液樣品中水溶性糖的含量較小，這與料液的配方設計有關(guān)；D 和E 品牌料液樣品中水溶性糖的含量比較接近；總糖和還原糖測定值的RSD 均不超過4.0%，表明該方法精密度高、重現(xiàn)性好。

2.2 近紅外光譜

按照儀器工作條件采集120個料液樣品的近紅外光譜，并采用二階導數(shù)結(jié)合Norris濾波平滑對原始近紅外光譜進行預處理，結(jié)果見圖1。

圖1 煙用料液樣品的近紅外光譜圖Fig.1 Near infrared spectra of tobacco casings samples

由圖1(a)可以看出，料液樣品的近紅外光譜大致分為7 600～10 000 cm－1，5 400～7 600 cm－1、4 600～5 400 cm－1和4 000～4 600 cm－1等4個波段范圍。其中，7 600～10 000 cm－1主要是含氫基團伸縮振動的二級倍頻及其合頻的吸收，但是譜帶吸收強度較弱，各品牌料液樣品間幾乎無差異；4 600～5 400 cm－1主要是水中O－H 鍵的伸縮振動吸收，不同料液在該波段內(nèi)的吸收強度均處于飽和狀態(tài)，其對建模的意義不大；各品牌料液樣品近紅外光譜信息的差異主要集中在5 400～7 600 cm－1和4 000～4 600 cm－1波段內(nèi)，反映了含氫基團的一級倍頻及其合頻的吸收。由圖1(b)可見，預處理后，在5 400～7 600 cm－1和4 000～4 600 cm－1波段內(nèi)，樣品中由糖含量不同引起的光譜差異明顯，因此可建立其定量分析模型。

2.3 水溶性糖定量分析模型的建立與評價

為了消除樣品不均勻性、基線漂移及噪聲等因素的影響，同時采用二階導數(shù)和Norris濾波平滑對樣品的近紅外光譜進行預處理，并用PLS 在5 400～7 600 cm－1和4 000～4 600 cm－1波段內(nèi)建立總糖和還原糖的定量分析模型，結(jié)果見表2。相關(guān)系數(shù)越接近1，且均方根誤差越小，表明所建模型的準確性越好，預測能力越強。

表2 模型參數(shù)Tab.2 Parameters of the models

由表2可知，當主因子數(shù)為6時，總糖和還原糖定量分析模型的Rc、Rp、Rcv均大于0.998 0，且RMSEC、RMSEP、RMSECV 均較小，說明所建模型較優(yōu)。

2.4 模型的驗證

利用所建模型預測120個料液樣品中總糖和還原糖的含量，并與1.3.2節(jié)所得結(jié)果(參考值)進行比較，結(jié)果見圖2。

由圖2可知，總糖和還原糖的預測值和參考值基本一致。

圖2 總糖與還原糖預測值和參考值的關(guān)系Fig.2 Relationships between the predicted values and the reference values for total sugar and reducing sugar

為進一步驗證所建模型的預測效果，對30個驗證集樣本中總糖和還原糖進行配對T檢驗統(tǒng)計學分析，結(jié)果見表3。

表3 驗證集樣本的配對T 檢驗結(jié)果Tab.3 Results of paired T-test for the validation set samples

由表3可知，總糖、還原糖預測值與參考值基本一致。通過配對T檢驗，總糖和還原糖的顯著性水平(P)分別為0.346和0.123，均大于0.05，說明連續(xù)流動法和本方法對料液樣品中水溶性糖含量的測定不存在顯著性差異，表明建立的模型對總糖和還原糖的預測效果較好，可用于料液中總糖和還原糖含量的快速預測。

2.5 模型的應用

利用建立的模型對112個待檢煙用料液樣品中水溶性糖含量進行預測，結(jié)果見圖3。運用統(tǒng)計過程控制技術(shù)中的3σ過程控制原理將總糖和還原糖含量的上、下控制限(UCL，LCL)分別設為為連續(xù)流動法測定校正集樣本中水溶性糖含量的平均值(CL)，σ為標準偏差]，觀測預測值是否在質(zhì)量控制范圍內(nèi)，進而對料液配制質(zhì)量穩(wěn)定性進行評價[17]。

圖3 112個待檢料液樣品中總糖和還原糖含量的質(zhì)控圖Fig.3 Quality control charts of the contents of total sugar and reducing sugar in 112 test tobacco casing samples

通過監(jiān)控不同批次料液樣品中的水溶性糖含量，發(fā)現(xiàn)A 品牌5，14，28號樣品中的總糖和還原糖含量分別為10.36%和7.89%，20.24%和19.29%，21.04%和20.14%，明顯低于正常樣品總糖和還原糖含量的平均值22.40%和21.73%，說明這3個樣品不屬于正常樣品。為了驗證結(jié)果的準確性，對該批次樣品的理化指標進行檢測。A 品牌正常樣品的相對密度和折光指數(shù)的平均值分別為1.135 5 和1.392 2，但是5，14，28號樣品的相對密度和折光指數(shù) 分別 為1.056 3 和1.358 9，1.122 3 和1.388 4，1.127 3和1.389 5，與正常樣品的理化指標存在較大的差異，進一步證明了該方法的適用性和準確性。同樣地，C品牌21號樣品中總糖和還原糖含量分別為10.38%和9.42%，相對密度和折光指數(shù)分別為1.074 7和1.378 9，與正常樣品存在較大差異，說明該樣品不屬于正常樣品。而B、D 和E 品牌樣品中水溶性糖含量均在質(zhì)量控制范圍內(nèi)波動，表明樣品配制質(zhì)量的穩(wěn)定性較好。

由于配方不同，不同品牌煙用料液中水溶性糖含量亦不同。本工作采用近紅外光譜法，結(jié)合PLS建立了料液樣品中總糖和還原糖含量的定量分析模型，利用該模型可快速、實時預測不同品牌、不同批次樣品中的水溶性糖含量，通過質(zhì)控圖分析料液配制質(zhì)量的穩(wěn)定性。該方法極大地提高了檢測效率，為煙用料液的質(zhì)量評價提供了一定的參考，對配制工藝過程的改善具有指導意義。