周沫希，陳云璨，蔣昊，張玲玲，唐杰

重慶中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心（重慶 400060）

隨著煙草行業(yè)的發(fā)展，卷煙煙絲的發(fā)展方向體現(xiàn)在特色彰顯和質(zhì)量提升[1]。每個(gè)品牌都具有固定消費(fèi)人群，如果煙絲品味波動(dòng)較大，則會(huì)對(duì)卷煙銷售產(chǎn)生影響[2]。目前不同品牌的煙絲風(fēng)格特征不能量化，仍以感官評(píng)吸為主進(jìn)行區(qū)分[3]，存在主觀性強(qiáng)且難以實(shí)現(xiàn)在線監(jiān)控等問題，企業(yè)很難有效地對(duì)煙絲質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)及穩(wěn)定性判定[4-5]。指紋圖譜作為一種較為全面、先進(jìn)的質(zhì)控方法，對(duì)復(fù)雜成分的樣品質(zhì)控具有較強(qiáng)的適用性和可操作性[6-8]。

煙絲化合物中價(jià)電子吸收一定光子能量發(fā)生躍遷會(huì)產(chǎn)生紫外吸收光譜，通過光譜峰高低能反映價(jià)電子吸收光子能量的大小，煙絲紫外吸收光譜能將微觀的價(jià)電子躍遷過程轉(zhuǎn)化為宏觀的光譜圖，具有“指紋”特性，紫外指紋圖譜分析技術(shù)也逐漸被廣泛應(yīng)用在煙草質(zhì)量控制和真?zhèn)舞b別領(lǐng)域。左旭等[9]以紫外吸收光譜建立指紋圖譜，通過紫外指紋圖譜間相似度評(píng)價(jià)鑒別摻假苦蕎；楊天偉等[10]探討了不同產(chǎn)地、種類牛肝菌的紫外圖譜差異；黎洪利等[11]通過紫外光譜相似度計(jì)算控制煙用香精香料質(zhì)量穩(wěn)定性。團(tuán)隊(duì)前期也建立了煙用爆珠紫外模型[12-13]，以主成分分析法和向量回歸算法進(jìn)行穩(wěn)定性評(píng)價(jià)。紫外光譜技術(shù)因其快速、高效等特點(diǎn)在石油化工、醫(yī)藥和食品等領(lǐng)域已被廣泛應(yīng)用[14]，在煙草理化指標(biāo)定量分析、煙葉分級(jí)和煙草溯源等方面也有較多的研究[15]，但鮮有涉及紫外光譜法直接用于煙絲區(qū)分方面的研究，文章立足重慶特色煙絲化學(xué)基礎(chǔ)信息庫構(gòu)建，借助指紋圖譜技術(shù)，為煙絲質(zhì)量評(píng)估提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

2021年5—9月生產(chǎn)的天子（中支）共50批次樣品，在卷煙工業(yè)企業(yè)的煙絲制備工藝線上抽取成品煙絲，煙絲應(yīng)不少于300 g；若是成品煙支，應(yīng)不少于600支。

天子（中支）由重慶中煙技術(shù)中心提供。

1.2 試劑與儀器

甲醇（AR，上海國藥集團(tuán)）；UV5Nano超微量紫外可見分光光度計(jì)（瑞士Mettler Toledo公司）；Milli-QTM Direc16全自動(dòng)超純水系統(tǒng)（法國Merck Millipore公司）；XSE204電子天平（感量0.000 1 g，瑞士Mettler Toledo公司）。

1.3 方法

1.3.1 樣品制備

稱取2 g樣品，精確至0.1 mg，成品煙絲直接稱取，成品煙支應(yīng)去掉濾嘴后剪成5 mm的小段。置于50 mL離心管中，加入20 mL甲醇，放置于旋渦振蕩器上以2 500 r/min的轉(zhuǎn)速振蕩10 min，經(jīng)0.22 μm有機(jī)濾膜過濾后，得到待測液。

1.3.2 UV-vis光譜采集

設(shè)定光纖紫外光譜儀測定波長范圍為190～800 nm，光程為自動(dòng)；測量時(shí)長為5 s；以甲醇作為參比液調(diào)零，以連續(xù)波長掃描3次的光譜數(shù)據(jù)平均值作為樣品最終的UV-vis數(shù)據(jù)。

1.3.3 計(jì)算相似度匹配值

將檢驗(yàn)合格且通過感官鑒評(píng)的成品煙絲作為首批模型，按照1.3.2小節(jié)的方法以月維度采集5—9月共50批天子（中支）樣品光譜，每批10個(gè)重復(fù)，運(yùn)用TQ Analyst 9.4軟件對(duì)紫外光譜曲線上每一采樣點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，獲得樣品間的相似度匹配值（Similarity Match Value，SMV），并求出10個(gè)重復(fù)光譜的平均值，作為該批的SMV。以前期試驗(yàn)中最小值為相似度閾值，某一待鑒定樣品的相似度質(zhì)量評(píng)價(jià)可通過該樣品的光譜曲線相似度的平均值與閾值比較確定，相似度大于閾值的樣品與選定標(biāo)準(zhǔn)品質(zhì)量一致，反之為質(zhì)量有差異。

1.4 數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析采用TQ Analyst 9.4化學(xué)計(jì)量學(xué)軟件（美國Thermo Fisher公司）。

2 結(jié)果與分析

2.1 特征波長區(qū)間的選擇

選擇恰當(dāng)?shù)墓庾V范圍是建模過程中一個(gè)重要環(huán)節(jié)，建模波長的不同將直接影響模型的測量精度。圖1為50批卷煙樣品的紫外光譜圖。各批次的紫外光譜圖無太大差異，吸收峰形和出峰位置較為相似，無法直觀進(jìn)行區(qū)分，需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理[16]。從圖1可以看到，前端（190～230 nm）區(qū)域存在較強(qiáng)的吸收，末段（＞300 nm）區(qū)域吸收度小，整體相對(duì)平滑。如圖2所示，中間段（230～330 nm）均出現(xiàn)明顯且峰形良好的物質(zhì)峰，各峰貢獻(xiàn)率適度，較完整地體現(xiàn)了化學(xué)成分的全面信息，符合指紋圖譜的目標(biāo)要求。煙草中的化學(xué)成分如酮醛類、羧酸類、雜環(huán)化合物等吸收光譜也主要在這個(gè)區(qū)域[17-18]。然而，在優(yōu)選譜區(qū)各樣品紫外光譜信息重疊嚴(yán)重（圖2），各特征峰很難從峰位等方面直觀鑒別，因此，必須選擇合適的數(shù)據(jù)處理方式，以過濾噪聲，降低基線漂移干擾。

圖1 樣品原始紫外指紋圖譜圖

圖2 優(yōu)選譜區(qū)的紫外指紋圖譜圖

2.2 預(yù)處理方式的確定

由于受到樣品性質(zhì)因素的影響，光譜信號(hào)存在基線漂移和噪音，導(dǎo)數(shù)處理不僅可以消除基線漂移，對(duì)復(fù)雜的組分可不經(jīng)分離而直接測定，還可以起到一定的放大和分離重疊信息的作用，目前研究報(bào)道的最高為四階導(dǎo)數(shù)光譜[19]，由于求導(dǎo)后噪聲信號(hào)也被放大，通常需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)作平滑處理。試驗(yàn)中應(yīng)用TQ Analyst 9.4數(shù)據(jù)處理軟件，對(duì)部分樣品光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行一階導(dǎo)數(shù)，二階導(dǎo)數(shù)處理，結(jié)合不平滑、Savitzky-Golay平滑、Norris平滑處理后的光譜如圖3所示。圖a和圖d是不同求導(dǎo)方式，二階導(dǎo)數(shù)環(huán)境噪聲和背景較??；圖b和圖c、圖e和圖f是Savitzky-Golay平滑與Norris平滑對(duì)比，Norris平滑更能消除煙絲條狀的散射影響。綜合分析預(yù)處理方式，經(jīng)一階求導(dǎo)結(jié)合Norris平滑處理后光譜特征明顯。

圖3 不同預(yù)處理后的紫外指紋圖譜圖

2.3 煙絲固液比的選擇

樣品不同濃度時(shí)，其在不同波長的吸光度不同，光譜也會(huì)有差異。與標(biāo)準(zhǔn)樣品相比，表1列出了同一批天子（中支）不同固液質(zhì)量比下的相似度結(jié)果，結(jié)果表明，固液比為1∶10（W/W）時(shí)相似度差異較小，因此選取1∶10作為優(yōu)選固液比。

表1 不同固液質(zhì)量比的相似度結(jié)果

2.4 精密度試驗(yàn)

取6份同一天子（中支）標(biāo)準(zhǔn)樣品，按1.3小節(jié)的方法獲得圖譜，兩樣品間進(jìn)行相似度評(píng)價(jià)。最小相似度為95.44，相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差分為1.35%，無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，表明該儀器精密度好，符合要求。根據(jù)樣品間SMV的極值，研究選取相似度閾值95。

2.5 相似度匹配模型的建立

采集5—9月天子（中支）煙絲的光譜數(shù)據(jù)，在230～330 nm波段內(nèi)，以一階導(dǎo)數(shù)和Norris相結(jié)合的預(yù)處理辦法，對(duì)樣品的光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，并計(jì)算樣品與累積建立的模型庫相似度，當(dāng)SMV大于95則該批次樣品視為合格，將合格的光譜模型導(dǎo)入到模型庫中，結(jié)果如表2所示，并獲得天子（中支）紫外指紋圖譜模型。

表2 樣品紫外指紋圖譜相似度分析結(jié)果

2.6 模型的驗(yàn)證

利用1種同品牌不同產(chǎn)地（樣品編號(hào)1）、10種不同品牌中式卷煙（樣品編號(hào)2～11）及3種不同品牌混合卷煙（樣品編號(hào)12～14）煙絲對(duì)建立的模型進(jìn)行分析預(yù)測，紫外光譜處理后如圖4所示。與天子（中支）模型進(jìn)行比較，相似度結(jié)果如表3所示。1號(hào)樣品的相似度大于95，2～14號(hào)樣品均低于95。因此，根據(jù)判別規(guī)則該模型對(duì)驗(yàn)證集樣品中煙絲均能準(zhǔn)確判別，正確判別率為100%，能有效區(qū)分不同品牌的煙絲。

圖4 不同牌號(hào)煙絲紫外指紋圖譜圖

表3 不同牌號(hào)煙絲相似度分析結(jié)果

3 結(jié)論

研究聚焦重慶中煙中支卷煙產(chǎn)品質(zhì)量穩(wěn)定性評(píng)價(jià)和特色煙發(fā)展，采用紫外光譜結(jié)合一階導(dǎo)數(shù)和相似度匹配法，以2021年5—9月煙絲為基礎(chǔ)建立了紫外指紋圖譜模型，從煙絲化學(xué)物質(zhì)基礎(chǔ)出發(fā)，能夠準(zhǔn)確鑒別出不同批次中不良的樣品。結(jié)果顯示，所建模型預(yù)測精度和可靠性較高，能夠快速鑒別出不同品牌煙絲、同品牌不同批次及不同產(chǎn)地的煙絲。該方法操作簡單，適用煙絲快速檢測，效果良好，為同一品牌不同批次間樣品內(nèi)在物質(zhì)基礎(chǔ)整體差異和差距的定量表征、多點(diǎn)加工、產(chǎn)品一致性評(píng)價(jià)等產(chǎn)品質(zhì)量管控工作提供數(shù)據(jù)支撐。