基于GC-IMS的香精香料体系的模式识别分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于GC

【技术实现步骤摘要】
基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法


[0001]本专利技术涉及烟草制品质量评价
，尤其涉及一种基于GC
‑
IMS的香精香料体系的模式识别分析方法。

技术介绍

[0002]香精香料体系是指在卷烟纸制造过程中添加具有增香、增甜、赋色等用途的香精香料、提取物及其材料制备而成的特种卷烟纸。当烟支燃烧时，卷烟纸上的赋香添加剂通过挥发、裂解等方式释放香味成分达到赋予一定特征香味的目的。近年来，卷烟纸赋香技术已大量应用于高端卷烟生产中，以提升卷烟的抽吸品质，具有有效掩盖卷烟杂气、赋予烟气甜润感、降低卷烟刺激性，增加烟气柔和细腻等优点。由于香精香料体系所含挥发性组分众多、组分复杂、致香成分含量较低，导致香精香料体系原料难以溯源，缺乏有效的稳定性监控方法等众多问题，因此目前尚未针对香精香料体系品质建立其成熟、可靠的品质控制体系，对卷烟品牌的感官品质稳定性造成影响。
[0003]目前我国香精香料品质控制的主要方法仍然是酸度、混溶度、折光指数、密度等物理评判指标，此外国标现有的GC/MS方法对于痕量香气化合物的检测存在专属性、灵敏度不足的缺点，且主要以靶向化合物定性、定量分析方法为主，缺乏对香精香料体系这一复杂体系的整体质量评价手段。上述问题构成了当前香精香料品质控制的短板。
[0004]如何有效分析香精香料体系的模式识别以实现产品整体质量的精准评价，成为烟草行业亟待解决的关键技术瓶颈。
[0005]因此，亟需一种基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，以解决上述现有技术中的问题，能够采用有监督的模式识别方法对包括赋香卷烟纸、成品烟纸以及空白纸样进行基于样品GC
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IMS感官组学数据的特征模式识别，确定未知样品所属的样品类别，有助于实现产品整体质量的精准评价。
[0007]本专利技术提供了一种基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，包括：
[0008]对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；
[0009]采用有监督的模式识别方法，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征模式识别，并建立香精香料复杂体系的分类模型；
[0010]根据所述分类模型，确定未知样品所属的样品类别。
[0011]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述采用有监督的模式识别方法，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征模式识别，并建立香精香料复杂体系的分类模型，具体包括：
[0012]通过ModelLab Matman通用化学计量学解决方案软件，对各类别样品的气相色谱
串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征分析；
[0013]在ModelLab Matman通用化学计量学解决方案软件中，通过随机森林模式识别建模算法和偏最小二乘判别建模算法中的至少一个，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征模式识别。
[0014]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述随机森林模式识别建模算法所采用的决策树个数为100；所采用的特征值算法为Sqrt；最大树深度为30；最小不纯度下降为0.01；所采用的预处理算法为UV标度化。
[0015]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述偏最小二乘判别建模算法所保留的潜变量个数为5；在交叉验证中采用k＝7重交叉验证；随机模拟的次数为10次；所采用的预处理算法为UV标度化。
[0016]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述未知样品所属的样品类别包括赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样。
[0017]如上所述的基于GC
‑
IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述根据所述分类模型，确定未知样品所属的样品类别，具体包括：
[0018]对未知样品进行检测，得到未知样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；
[0019]将未知样品的气相色谱串联离子迁移谱数据输入所述分类模型，得到未知样品所属的样品类别。
[0020]如上所述的基于GC
‑
IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据，具体包括：
[0021]采用GC
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IMS风味分析仪，对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据。
[0022]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，所述采用GC
‑
IMS风味分析仪，对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据，具体包括：
[0023]采用GC
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IMS风味分析仪，对不同批次的直罗纹木浆卷烟纸样品、木浆卷烟纸样品、进口横纹卷烟纸样品进行检测，对每个样品重复进样测定3次，得到各赋香卷烟纸样品的呈香性挥发性化合物的气相色谱串联离子迁移谱和典型化合物鉴别结果；
[0024]采用GC
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IMS风味分析仪，对不同产地、不同批次的成品烟纸及燃烧后的成品烟纸进行检测，对每个样品重复进样测定3次，得到各成品烟纸样品的呈香性挥发性化合物的气相色谱串联离子迁移谱和典型化合物鉴别结果；
[0025]采用GC
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IMS风味分析仪，对无纹卷烟纸原纸进行检测，重复进样测定3次，得到空白纸样的呈香性挥发性化合物的气相色谱串联离子迁移谱和典型化合物鉴别结果。
[0026]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，在采用GC
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IMS风味分析仪进行检测前，所述方法还包括：
[0027]对样品进行前处理，具体包括：
[0028]取烟纸0.5g置于20mL顶空瓶中，在90℃孵育20min后进样。
[0029]如上所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其中，优选的是，在
采用GC
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IMS风味分析仪进行检测时的顶空进样条件包括：
[0030]进样体积本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，包括：对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；采用有监督的模式识别方法，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征模式识别，并建立香精香料复杂体系的分类模型；根据所述分类模型，确定未知样品所属的样品类别。2.根据权利要求1所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，所述采用有监督的模式识别方法，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征模式识别，并建立香精香料复杂体系的分类模型，具体包括：通过ModelLab Matman通用化学计量学解决方案软件，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征分析；在ModelLab Matman通用化学计量学解决方案软件中，通过随机森林模式识别建模算法和偏最小二乘判别建模算法中的至少一个，对各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据进行感官组学数据的特征模式识别。3.根据权利要求2所述的基于GC
‑
IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，所述随机森林模式识别建模算法所采用的决策树个数为100；所采用的特征值算法为Sqrt；最大树深度为30；最小不纯度下降为0.01；所采用的预处理算法为UV标度化。4.根据权利要求2所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，所述偏最小二乘判别建模算法所保留的潜变量个数为5；在交叉验证中采用k＝7重交叉验证；随机模拟的次数为10次；所采用的预处理算法为UV标度化。5.根据权利要求1所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，所述未知样品所属的样品类别包括赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样。6.根据权利要求5所述的基于GC
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IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，所述根据所述分类模型，确定未知样品所属的样品类别，具体包括：对未知样品进行检测，得到未知样品的气相色谱串联离子迁移谱数据；将未知样品的气相色谱串联离子迁移谱数据输入所述分类模型，得到未知样品所属的样品类别。7.根据权利要求1所述的基于GC
‑
IMS的香精香料体系的模式识别分析方法，其特征在于，所述对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品、燃烧后的成品烟纸样品和空白纸样进行检测，得到各类别样品的气相色谱串联离子迁移谱数据，具体包括：采用GC
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IMS风味分析仪，对赋香卷烟纸样品、成品烟纸样品...

【专利技术属性】
技术研发人员：李超，李娥贤，王慧，王庆华，田润涛，
申请(专利权)人：云南中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：