一种快速鉴别烟用香液料液种类的方法技术

技术编号:7974190 阅读:192 留言:0更新日期:2012-11-15 07:01
本发明专利技术公开一种快速鉴别烟用香液料液种类的方法,其通过标准样品准备、通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图、对近红外谱图进行预处理和建立模型四个步骤将建立得到的分类模型存入存储器中。在未知样品分析步骤中扫描待测样品获得其近红外谱图,对标准光谱进行主成分分析,用标准光谱主成分分析的结果来确定未知样品光谱的得分值;得分图用来计算马氏距离,依次进行分类;判别分析的结果是显示与未知样品光谱最相似的那个类别的名称。本发明专利技术操作更加简便,省时省力,不需要对样品进行前处理,直接扫描其近红外谱图在2分钟内就可以获得未知样品的种类,避免将错误牌号的香液料液施加于产品中。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于快速鉴别烟用香液料液种类的方法,具体来讲是利用近红外光谱技术结合判别分析方法应用于烟用香液料液种类的快速鉴别。
技术介绍
卷烟制丝过程中加入一定量的香液、料液来改善烟丝、片烟的吸味品质及物理性能,并赋予卷烟一定的特征香气。香液是由香基、保润剂、酒精按照一定比例调配所获得,料液是由料基、保润剂、水按照一定比例调配获得。卷烟工业企业对于烟用香液料液的品控主要是依照《YC/T 164-2003烟用香精和 料液》行业标准中所规定的酸值、相对密度、折光指数和挥发性成分总量等理化指标来监控质量。有限的理化指标信息单一,存在一定的局限性,并且不同牌号卷烟香液、料液的理化指标的控制范围存在交叉,仅使用这四项理化指标无法区分不同牌号的香液、料液。色谱指纹图谱具有指纹特征分析的特点,能够对微量痕量成分进行定性定量分析,适合分析复杂体系组成,是目前香液料液质量评价普遍采用的方法。使用色谱技术对香液料液进行种类鉴别的前提是要寻找到不同种类香液料液的目标物,并能够对目标物进行有效的分离以实现鉴别。但香液料液体系及组成复杂,为每种香液料液确定目标物的难度较大。并且色谱分析技术前处理过程繁杂,时间成本较高,较难与工业企业生产的相衔接。随着计算机技术的发展、化学计量学研究的深入和近红外光谱仪器制造技术的逐步完善,近红外光谱分析技术已经成为发展最快、备受关注的分析测试技术之一。近红外光谱主要是由分子振动的非谐性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,分子在近红外区的吸收主要由C 一 H,O — H,S — 0,N — H和C=O等基团的合频吸收与倍频吸收组成,近红外光谱具有丰富的结构和组成信息。近红外光谱技术主要有以下特点分析速度快、工业上可以做到实时监控,样品不需预处理、操作简单、人员要求低,无浪费、无污染,一次测试可以测定多种成分和指标,具有很高的精确度,分析结果准确度逼近标准方法。其应用领域涉及农业、林业、造纸、烟草、茶叶、食品、石化及中草药等领域香液料液的近红外光谱包含了其所有微量组分的信息,其组分的变化最终在近红外光谱中得到整体体现。使用近红外技术避免了对香液料液目标物的确定,且不必对香液料液样品进行前处理,直接采集样品近红外谱图,结合判别分析的方法实现对其种类的鉴另O。使用近红外光谱技术结合判别分析法对于香液料液的种类进行鉴别的方法还未见报道。
技术实现思路
本专利技术针对现有分析技术存在的不足,提供。该方法操作简便,分析测试速度快,测定结果准确,重复性好,能够与工业企业生产相衔接,避免将错误牌号的香液料液施加于产品中。为实现上述目的,本专利技术技术方案为,其鉴别步骤如下(I)标准样品准备于香料厨房生产现场分别取2个批次以上的不同种类的香液、料液样品;(2)光谱扫描通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图,仪器的工作参数为光谱范围12500 3800CHT1,分辨率2 64CHT1,扫描次数I 100次。(3)光谱预处理采用多元信号校正、一阶导数、二阶导数、光谱平滑等方法对近红外谱图进行预处理;(4)建立模型采用判别分析法建立模型,首先选择合适的谱区范围计算标准样品的平均光谱,把每条标准光谱减去该类别的平均光谱,然后利用所有类别的光谱信息生成 一条单一的变异光谱,最后通过估计在分析区域内每个波数点的变化建立一个分类模型,将建立得到的分类模型存入存储器中;(5)未知样品分析按步骤2扫描待测样品获得其近红外谱图,对标准光谱进行主成分分析,用标准光谱主成分分析的结果来确定未知样品光谱的得分值;得分图用来计算马氏距离,依次进行分类;判别分析的结果是显示与未知样品光谱最相似的那个类别的名称。进一步的,上述步骤4中所述的合适的谱区范围为9800 3900 cnT1。上述技术方案的有益之处在于本专利技术操作更加简便,省时省力,不需要对样品进行前处理,直接扫描其近红外谱图在2分钟内就可以获得未知样品的种类。本专利技术充分发挥了近红外检测技术的优势,并且检测结果准确性高,能够与工业企业生产相衔接,适合于车间大批量样品的分析,避免将错误牌号的香液料液施加于产品中。附图说明图I本专利技术实施例I中烟用料液判别分析示意图;图2本专利技术实施例2中烟用香液判别分析示意图;图3本专利技术实施例3中烟用香液料液判别分析示意图。具体实施例方式实施例I(I)标准样品准备于香料厨房生产现场分别取10个批次的L1、L2、L3、L4、L5、L6六个牌号的料液样品;(2)光谱扫描通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图,仪器的工作参数为光谱范围10000 4000cm-1,分辨率8cm—1,扫描次数40次。(3)光谱预处理采用多元信号校正、二阶导数、光谱平滑对近红外谱图进行预处理;(4)建立模型采用判别分析法建立模型,首先在9800. 00 4100. 00 cnT1谱区范围内计算标准样品的平均光谱,把每条标准光谱减去该类别的平均光谱,然后利用所有类别的光谱信息生成一条单一的变异光谱,最后通过估计在分析区域内每个波数点的变化建立一个分类模型(如图I所示),将建立得到的分类模型存入存储器中;(5)未知样品分析按步骤2扫描待测样品获得其近红外谱图,对标准光谱进行主成分分析,用标准光谱主成分分析的结果来确定未知样品光谱的得分值。得分图用来计算马氏距离,依次进行分类。判别分析的结果是显示与未知样品光谱最相似的那个类别的名称。实施例2(I)标准样品准备于香料厨房生产现场分别取9个批次的父1、乂233、乂4四个牌号的香液样品;(2)光谱扫描通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图,仪器的工作参数为光谱范围9000 3800cm-1,分辨率48CHT1,扫描次数50次。 (3)光谱预处理采用多元信号校正、一阶导数、光谱平滑对近红外谱图进行预处理;(4)建立模型采用判别分析法建立模型,首先在9800 5500 cm—1及5300 3900cm-1谱区范围内计算标准样品的平均光谱,把每条标准光谱减去该类别的平均光谱,然后利用所有类别的光谱信息生成一条单一的变异光谱,最后通过估计在分析区域内每个波数点的变化建立一个分类模型(如图2所示),将建立得到的分类模型存入存储器中;(5)未知样品分析按步骤2扫描待测样品获得其近红外谱图,对标准光谱进行主成分分析,用标准光谱主成分分析的结果来确定未知样品光谱的得分值。得分图用来计算马氏距离,依次进行分类。判别分析的结果是显示与未知样品光谱最相似的那个类别的名称。实施例3(I)待测样品于香料厨房生产现场分别取5个批次的L1、L2、L3、L4、L5、L6、XI、X2、X3、X4等不同牌号的香液料液样品;(2)光谱扫描通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图,仪器的工作参数为光谱范围9500 4100cm-1,分辨率4cm—1,扫描次数65次。(3)光谱预处理采用多元信号校正、一阶导数、光谱平滑对近红外谱图进行预处理;(4)建立模型采用判别分析法建立模型,首先在8000 5600 cm—1及5300 4100cm-1谱区范围内计算标准样品的平均光谱,把每条标准光谱减去该类别的平均光谱,然后利用所有类别的光谱信息生成一条单一的变异光谱,最后通过估计在分析区域内每个波数点的变化建立一个分类模型,将建立得到的分类模型存入存储器中;(5)未知样品分析于本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种快速鉴别烟用香液料液种类的方法,其特征在于:鉴别步骤如下:(1)标准样品准备:于香料厨房生产现场分别取2个批次以上的不同种类的香液、料液样品;(2)光谱扫描:通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图,仪器的工作参数为:光谱范围12500~3800cm?1,分辨率2~64cm?1,扫描次数1~100次。(3)光谱预处理:采用多元信号校正、一阶导数、二阶导数、光谱平滑等方法对近红外谱图进行预处理;(4)建立模型:采用判别分析法建立模型,首先选择合适的谱区范围计算标准样品的平均光谱,把每条标准光谱减去该类别的平均光谱,然后利用所有类别的光谱信息生成一条单一的变异光谱,最后通过估计在分析区域内每个波数点的变化建立一个分类模型,将建立得到的分类模型存入存储器中;(5)未知样品分析:按步骤2扫描待测样品获得其近红外谱图,对标准光谱进行主成分分析,用标准光谱主成分分析的结果来确定未知样品光谱的得分值;得分图用来计算马氏距离,依次进行分类;判别分析的结果是显示与未知样品光谱最相似的那个类别的名称。

【技术特征摘要】
1.一种快速鉴别烟用香液料液种类的方法,其特征在于鉴别步骤如下 (1)标准样品准备于香料厨房生产现场分别取2个批次以上的不同种类的香液、料液样品; (2)光谱扫描通过近红外光谱仪扫描标准样品获得其近红外谱图,仪器的工作参数为光谱范围12500 3800CHT1,分辨率2 64CHT1,扫描次数I 100次。(3)光谱预处理采用多元信号校正、一阶导数、二阶导数、光谱平滑等方法对近红外谱图进行预处理; (4)建立模型采用判别分析法建立模型,首先选择合适的谱区范围计算标准样品的平均光谱,把每条标准光谱减去该类别的...

【专利技术属性】
技术研发人员:张峰陈小明陈群邓小华洪祖灿庄吴勇
申请(专利权)人:福建中烟工业有限责任公司
类型:发明
国别省市:

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