一种初烤烟叶主流烟气中苯酚释放量的预测方法技术

本发明专利技术涉及一种初烤烟叶主流烟气中苯酚释放量的预测方法。该方法是将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝等样品前处理；对待测样品8项化学成分（亚油酸、总糖、总氮、绿原酸、丙二酸、总多酚、烟丝烟碱、挥发酸）进行检测；将8项化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层13个节点的网络值；将隐含层13个节点的网络值转换为隐含层13个节点的输出值；将隐含层13个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气苯酚的释放量预测值。该方法可通过模型预测其烟气中苯酚含量，无需进行烟支卷制及使用吸烟机设备抽吸来捕集粒相物质；能够由初烤烟叶原料对未来形成的卷烟成品中可能的苯酚累积含量进行有效预判，从而指导生产过程中的原料选择。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于烟草

技术介绍
苯酚是卷烟主流烟气中的重要有害物质，被列为评价卷烟安全性的7种卷烟烟气有害成分之一。目前我国已经建立了卷烟主流烟气中苯酚测定的行业标准。但是通常测定烟气中苯酚的含量需要对样品进行卷制、吸烟机抽吸捕集及捕集物进样前处理等较为烦琐 的步骤。相对而言，烟草中的一些常量化学成分的测定步骤就较为简便。而烟气中的苯酚主要是烟叶中多酚类大分子化合物裂解生成，这些烟草化学成分的变化最终会对烟气成分含量造成影响。由此可知，在烟草化学成分通过燃烧转换为烟气成分的过程中经历了一系列复杂的化学反应和物质分解、生成过程，这一切过程都属于一个复杂的非线性变化体系。但是从大量文献及相关资料来看，对于这种复杂变化体系间的关系研究还较少。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供。对初烤烟叶的几项化学成分(由本方法确定)进行测定后通过本方法预测其烟气中的苯酚释放量，以便于卷烟配方人员及时了解该原料的苯酚释放量水平，并在后期的选料和叶组配方设计中有效应用，从而达到选料降低苯酚释放量的一种减害措施。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种初烤烟叶主流烟气中苯酚释放量的预测方法，其特征在于按以下步骤进行：1）将待测初烤烟叶通过人工撕片、剔梗、切丝三个步骤进行样品前处理；2）对待测样品8项烟草化学成分进行检测，所述的8项烟草化学成分是亚油酸、总糖、总氮、绿原酸、丙二酸、总多酚、烟丝烟碱、挥发酸；3）将待测样品8项烟草化学成分测定结果结合模型各输入层系数计算隐含层13个节点的网络值；4）将计算所得隐含层13个节点的网络值转换为隐含层13个节点的输出值；5）将计算所得隐含层13个节点输出值结合模型输出层系数计算得到烟气苯酚的释放量预测值。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张涛，崔柱文，刘巍，王岚，胡守毅，马燕，孙桂芬，曹红云，杨帅，
申请(专利权)人：云南烟草科学研究院，
类型：发明
国别省市：