一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法技术

本发明专利技术提供了一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，属于香料加工技术领域，该用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法具体包括以下步骤：S01：获取所需烟叶提质效果数据，至少包括风格典型度、劲头、香气量、杂气、余味、燃烧性熄火的分值；S02：将所述所需烟叶提质效果数据输入训练好的复合生物酶系烟叶提质效果模型；S03：利用所需烟叶提质效果输入所述复合酶系烟叶提质模型，输出最佳复合酶系配比，本发明专利技术能够在较短试验周期内得到最佳的复合生物酶配比，使低等级烟叶在该复合生物酶配比下的处理后质量能够得到显著提高，进而提高其工业可用性。而提高其工业可用性。而提高其工业可用性。

【技术实现步骤摘要】
一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法


[0001]本专利技术属于香料加工
，具体而言，涉及用于一种降解低等级烟叶的复合酶系及其在烟叶提质中的应用。

技术介绍

[0002]烟草是一种特殊的经济作物，对于我国经济的发展意义重大。烟叶作为卷烟产品的主体，其品质和风格特征直接决定卷烟产品的优劣，随着各卷烟品牌的转型升级，烟草企业越来越倾向于采购风格特征突出、化学成分比例协调的优质烟叶，而低次等级烟叶则大量积压，造成了结构性的供需矛盾，并给企业仓储、人工和资金等方面造成了压力。
[0003]低次等级烟叶总体存在香气平淡、杂气重、刺激性大和舒适性差等问题，而这与烟叶内在化学成分较为相关，烟叶中的总糖、还原糖、烟碱、生物质大分子(淀粉、蛋白质、木质纤维素等)、总氮含量对烟叶品质的影响较为显著。生物酶作为一种催化剂，可以对烟叶的内在化学组成和比例进行调解，进而起到改善烟叶品质的作用。
[0004]但是现有技术，在使用生物酶对低等级烟叶进行提质时，并未对复合生物酶的配比进行详细研究，使低等级烟叶在使用合适的复合生物酶配比时达到最佳提质效果，但是复合生物酶配比数据繁多，且验证烟叶提质效果的实验过程也冗长繁杂，对每个复合生物酶配比下处理过的烟叶进行实验难以在短试验周期内完成。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供一种降解低等级烟叶的复合酶系及其在烟叶提质中的应用，能够在相对较短的试验周期内得到最佳的复合生物酶配比，使低等级烟叶在该复合生物酶配比下的处理后质量能够得到显著提高，提高其工业可用性。
[0006]本专利技术是这样实现的：
[0007]本专利技术提供一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其中，具体包括以下步骤：
[0008]S01：获取所需烟叶提质效果数据，至少包括风格典型度、劲头、香气量、杂气、余味、燃烧性熄火的分值；
[0009]S02：将所述所需烟叶提质效果数据输入训练好的复合生物酶系烟叶提质效果模型；
[0010]S03：利用所需烟叶提质效果输入所述复合酶系烟叶提质模型，输出最佳复合酶系配比。
[0011]在上述技术方案的基础上，本专利技术的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法还可以做如下改进:
[0012]其中，所述复合生物酶系烟叶提质效果模型建立的步骤具体包括：
[0013]第一步：采集生物酶系配比和对应烟叶提质效果数据作为深度学习网络训练样本；将所述深度学习网络训练样本按照3:1:1的比例进行划分为训练集、验证集和测试集；
[0014]第二步：利用卷积神经网络构建复合生物酶系烟叶提质效果模型；
[0015]第三步：采用训练集对复合生物酶系烟叶提质效果模型雏形通过卷积神经网络训练得到复合生物酶系烟叶提质效果模型；
[0016]第四步：采用验证集和测试集对所述复合生物酶系烟叶提质效果模型进行验证和测试，优化所述复合生物酶系烟叶提质效果模型。
[0017]进一步的，所述卷积神经网包括1个输入层，1个骨干层、1个Flatten层，1个全连接层以及1个输出层。
[0018]进一步的，所述骨干层用于处理复合生物酶系比例，对所述理复合生物酶系比例进行特征提取，得到所述烟叶提质效果数据的高维稀疏数据，然后将得到的高维稀疏数据利用Flatten层进行展平，将展平后的数据输入4层的节点数为256的激活函数为Relu的全连接网络进行特征提取，得到表示复合生物酶系比例的256维的向量，记为第一向量，所述骨干层进行特征提取所使用骨干是DenseNet121；所述骨干网络DenseNet121由1个包含6个卷积层的Dense Block、1个包含12个卷积层的Dense Block块、1个包含24个卷积层的Dense Block块和1个包含16个卷积层的Dense Block块依次堆叠而成，Dense Block中每个卷积层的输入为前面所有卷积层的输出。
[0019]进一步的，复合生物酶系组成至少包括：纤维素酶、半纤维素酶、淀粉酶、蛋白酶、漆酶、果胶酶。
[0020]进一步的，所述"采集生物酶系配比和对应烟叶提质效果数据作为深度学习网络训练样本"中使用的实验烟叶为山东B3F低等级烟叶。
[0021]进一步的，所述"采集生物酶系配比和对应烟叶提质效果数据作为深度学习网络训练样本"的具体采集方法包括：
[0022]步骤一：实验烟叶近红外光谱数据采集；
[0023]步骤二：对实验烟叶进行生物酶处理；
[0024]步骤三：对生物酶处理过的实验烟叶进行感官质量评价、连续流动法测定常规化学成分、生物质大分子含量测定、氨基酸含量的测定。
[0025]进一步的，所述步骤一“烟叶近红外光谱数据采集”的具体操作方法如下：
[0026]第一步：将实验烟叶置于打料机中粉碎后，过40目筛后，得到烟末样品；
[0027]第二步：将所述烟末样品置于40℃烘箱中6小时以达到平衡水分；
[0028]第三步：将所述烟末样品置于近红外光谱仪中全波长扫描，光谱分辨率为8cm
‑1，扫描次数为64，得到烟叶扫描光谱数据；
[0029]第四步：常规化学成分评价模型采用偏最小二乘方法，将烟叶扫描光谱数据与流动分析仪测量数据进行关联，建立近红外数据模型。
[0030]进一步的，所述步骤二“对烟叶进行生物酶处理”的具体操作方法如下：
[0031]第一步：将实验烟叶经切丝机切丝，称量100g烟丝样品；
[0032]第二步：将复合生物酶溶解于0.02M pH4.8的乙酸
‑
乙酸钠缓冲液中，按质量比20％的喷施量均匀喷施于烟丝表面；
[0033]第三步：将烟丝放置于50℃培养箱中静置催化3天；
[0034]第四步：催化结束后，烟丝于80℃烘箱放置10分钟进行生物酶的灭活；
[0035]第五步：晾制烟丝水分在12％
±
1％后卷制成烟支，并放于温度20℃、相对湿度
65％的恒温恒湿箱中平衡两天后，供专家进行感官质量评价；
[0036]对照样品为喷施缓冲液，其余条件同上。
[0037]进一步的，所述步骤三中“对生物酶处理过的实验烟叶进行感官质量评价”由至少5名具有行业感官评吸资质的专家进行评吸，对烟叶原料进行定性描述或定量评价，评价指标包括风格特征的香型、风格典型度、浓度和劲头指标和品质特征的香气质、香气量、透发性、杂气、刺激性、余味、甜度、燃烧性和灰分指标，其中，风格特征各指标不计入总分，品质特征的香气质和香气量指标赋分权重为2.5，其余指标赋分权重为1，分值越高，烟叶感官质量越好。
[0038]与现有技术相比较，本专利技术提供的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法的有益效果是：通过使用复合生物酶系烟叶提质效果模型，在相对较短的实验周期内得到最佳的复合生物酶配比，使低等级烟叶在该复合生物酶配比下的处理后质量能够得到显著提高，避免人工对每个复合生物酶系配比下处理过的烟本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S01：获取所需烟叶提质效果数据，至少包括风格典型度、劲头、香气量、杂气、余味、燃烧性熄火的分值；S02：将所述所需烟叶提质效果数据输入训练好的复合生物酶系烟叶提质效果模型；S03：利用所需烟叶提质效果输入所述复合酶系烟叶提质模型，输出最佳复合酶系配比。2.根据权利要求1所述的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其特征在于，所述复合生物酶系烟叶提质效果模型建立的步骤具体包括：第一步：采集生物酶系配比和对应烟叶提质效果数据作为深度学习网络训练样本；将所述深度学习网络训练样本按照3:1:1的比例进行划分为训练集、验证集和测试集；第二步：利用卷积神经网络构建复合生物酶系烟叶提质效果模型；第三步：采用训练集对复合生物酶系烟叶提质效果模型雏形通过卷积神经网络训练得到复合生物酶系烟叶提质效果模型；第四步：采用验证集和测试集对所述复合生物酶系烟叶提质效果模型进行验证和测试，优化所述复合生物酶系烟叶提质效果模型。3.根据权利要求2所述的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其特征在于，所述卷积神经网包括1个输入层，1个骨干层、1个Flatten层，1个全连接层以及1个输出层。4.根据权利要求3所述的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其特征在于，所述骨干层用于处理复合生物酶系比例，对所述理复合生物酶系比例进行特征提取，得到所述烟叶提质效果数据的高维稀疏数据，然后将得到的高维稀疏数据利用Flatten层进行展平，将展平后的数据输入4层的节点数为256的激活函数为Relu的全连接网络进行特征提取，得到表示复合生物酶系比例的256维的向量，记为第一向量，所述骨干层进行特征提取所使用骨干是DenseNet121；所述骨干网络DenseNet121由1个包含6个卷积层的Dense Block、1个包含12个卷积层的Dense Block块、1个包含24个卷积层的Dense Block块和1个包含16个卷积层的Dense Block块依次堆叠而成，Dense Block中每个卷积层的输入为前面所有卷积层的输出。5.根据权利要求2所述的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其特征在于，复合生物酶系组成至少包括：纤维素酶、半纤维素酶、淀粉酶、蛋白酶、漆酶、果胶酶。6.根据权利要求2所述的一种用于低等级烟叶提质的复合生物酶系配置方法，其特征在于，所述"采集生物酶系配比和对应烟叶...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙帅帅，杜文杰，陈帅伟，胡苏林，张鹏，高丽伟，苏海建，杨明峰，
申请(专利权)人：山东中烟工业有限责任公司，
类型：发明
国别省市：