均值化生产控制型打叶复烤新方法.pdf

本发明公开了一种均值化生产控制型打叶复烤新方法，该方法包括原料准备工序、打叶工序、复烤工序和包装，其中在打叶复烤前和打叶复烤后分别增加近红外在线检测烟叶叶片化学成分含量工序，并且复烤前的近红外光谱仪在线检测与电脑控制系统协同配合，与打叶复烤工艺设备相联动，形成了闭环控制。本发明在叶片复烤前增加近红外在线检测工序，实现了打叶复烤线的均值化管理，解决了以往打叶复烤工艺中缺乏内在质量控制指标的不足，为打叶复烤企业提高加工水平、更好地满足卷烟加工企业的要求奠定了良好的基础。复烤后增加近红外在线检测，使每箱产品都有化学成分含量数据的标识，为烟叶醇化和卷烟配方提供了有力的数据参考，使所有的工作都有较为准确的化学指标数据作为依据。

1、  一种均值化生产控制型打叶复烤新方法，所述打叶复烤新方法包括原料准备工序、打叶工序、复烤工序和包装，其特征在于：
a、在叶片复烤工序前增加利用近红外光谱仪在线检测烟叶叶片化学成分工序，具体操作过程如下：
将近红外光谱仪安装在复烤工序前、打叶工序后，储叶柜进料传送带的正上方，近红外光谱仪与电脑控制系统相连接，电脑控制系统与打叶复烤工艺中的设备相联动，形成闭环控制，传送带上烟叶叶片的流量为6000～9000kg/h时，近红外光谱仪的光学窗口距离叶片叶面为3～6cm，传送带上打叶处理过的叶片经近红外光谱仪实时扫描生成光谱，通过生成的光谱在线检测出叶片的每种化学成分含量，电脑系统根据每种化学成分的含量计算出对应的变异系数CV值，根据设定好的叶片中每种化学成分含量的检测标准判断叶片是否合格，如果某项或多项化学成分检测结果超出设定的变异系数值，则该叶片不合格，电脑自控系统将会输出自控信号使传送带做出反应，不合格叶片自动进入故障柜，故障柜中的叶片进行处理后再次被近红外光谱仪检测，经在线检测合格的叶片，进入下一道工序；
b、在复烤工序后增加利用近红外光谱仪在线检测烟叶叶片化学成分工序，具体操作过程如下：
将近红外光谱仪安装在复烤机后出料的传送带上方，传送带上烟叶叶片的流量为6000～9000kg/h时，近红外光谱仪的光学窗口距离叶片叶面为3～6cm，近红外光谱仪与电脑控制系统相连接，复烤后的叶片经近红外光谱仪实时扫描生成光谱，根据建立的化学成分与在线光谱对应的数学模型，在线检测出烟叶叶片的化学成分含量，根据传送带的倒转信号，判断每箱中叶片的化学成分含量，将每箱叶片化学含量的数据平均处理后打印到成品烟箱的标签上，作为装箱后每箱产品的化学指标。

2、  根据权利要求1所述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，其特征在于：所述近红外光谱仪采用美国BRIMROSE公司生产的Luminar4030型AOTF近红外光谱分析仪。

3、  根据权利要求1所述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，其特征在于：特征a中所述近红外光谱仪的光谱范围为1100～2300nm，波长增量为2.0nm，扫描平均次数为200，数据格式为透射比，扫描模式为比率模式。

4、  根据权利要求1所述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，其特征在于：特征b中所述近红外光谱仪的光谱范围为1100～2300nm，波长增量为2.0nm，扫描平均次数为1000，数据格式为透射比，扫描模式为比率模式。

5、  根据权利要求1所述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，其特征在于：特征a中所述在线检测烟叶叶片中的化学成分为烟碱、总糖、钾和氯；每种化学成分的检测标准为烟碱的检测标准为变异系数CV值＜5％，总糖的检测标准为变异系数CV值＜7％，钾的检测标准为变异系数CV值＜5％，氯的检测标准为变异系数CV值＜5％。

6、  根据权利要求1所述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，其特征在于：特征a所述故障柜中的叶片进行处理的过程为进入故障柜中的叶片分别进行横向、纵向的均匀布料，经过混合、掺配后再次被近红外光谱仪检测。

7、  根据权利要求1所述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，其特征在于：特种b中所述在线检测烟叶叶片的化学成分为烟碱、总糖、钾和氯。

均值化生产控制型打叶复烤新方法
一、技术领域：
本发明涉及一种烟叶打叶复烤的方法，特别是涉及一种均值化生产控制型打叶复烤新方法。
二、背景技术：
目前，打叶复烤企业对片烟成品质量的控制侧重于物理指标的控制，例如：大中片率、叶中含梗率、含水率等，这些指标在国标上已有较为明确的要求。但是，在整个打叶复烤加工过程中其内在质量的控制基本上是空白的，而烟叶内在质量的好坏一般是由烟叶的感官评吸质量好坏来判断，烟叶感官评吸质量与烟叶内在的化学成分含量有着密切的关系。因而，烟叶的内在质量与烟叶的化学成分含量密切相关，可以由烟叶的化学成分含量来评价烟叶的内在质量特性。为了解决只利用片烟物理指标来评价烟叶质量的不足，国内多家打叶复烤企业近年来也开始研究如何将烟叶的化学成分与打叶复烤工艺相联系，以便提高烟叶的内在质量。
近年来，随着近红外分析技术在食品、纺织、制药、石油、化工和酿酒等行业的品质检测、控制和相关研究，烟草行业领域的技术人员根据近红外分析技术的特点，对其在烟叶领域的应用进行了大量研究。近红外(NIRS)是指介于可见光与中红外之间的电磁波，其波长范围为780～2526nm。分子在近红外区的吸收主要由C-H、O-H、N-H、C-O等基团的合频吸收与倍频吸收组成，可得到有机物的大量信息，适合复杂的天然产物的分析。随着计量化学的进展以及仪器硬件和计算机硬件的快速发展，近红外光谱技术迅速发展成一门独立的分析技术，成为质量分析的重要手段。目前，国外烟草行业对近红外技术的应用已经较为成熟，不但用于烟草的烟碱、总糖、还原糖、总氯、总钾、总氮等化学成分的快速测试，也用来检测多酚、烟叶陈化和焦油等一些质量指标。同时还可以用于卷烟质量判断、真假鉴别等等。实践证明利用近红外技术具有“快速”、“简便”、“准确”、“对检测环境无特殊要求”的优势。即AOTF近红外分析技术具有快速、无损、不消耗试剂、不需要样品预处理等特点，该分析技术具有以下优点：(1)AOTF滤光器体积小、重量轻；(2)精度高，抗干扰能力强；(3)AOTF为全固态分光器件：无移动部件，抗震性能好，光谱仪光学部件采用全密封设计，对环境影响(如温度、湿度、粉尘等)不敏感，仪器工作稳定；(4)采用电子信号控制扫描：波长切换快，重现性好，程序化的波长控制，满足了实时快速检测的需要；(5)建立模型速度快。
关于近红外技术在烟草行业领域的应用也有不少文献报道，例如：1、申请号为20061004339.7，发明名称为采用近红外光检测烟叶叶片化学成分的方法，该发明解决了现有烟叶叶片化学成分分析时存在的成本高、周期长等问题，具有简便易行，快捷方便，能有效地对烟叶叶片化学成分进行分析的优点。2、申请号为200810230653.3，发明名称为采用近红外光谱测定烟叶叶面密度的方法，该发明方法简单易行，省力省时，可实现对烟叶叶面密度的快速分析。
传统观念认为，烟叶内在化学成分在打叶复烤过程中是不可逆的过程，而且现有控制方法与设备的联动控制存在较大难度，因此普遍认为现阶段打叶复烤工艺中无法对片烟内在化学成分进行定量控制。
天昌国际烟草有限公司根据AOTF近红外分析技术所具有的特点和优点，对近红外光谱分析技术在烟叶打叶复烤工艺中进行了大量研究，成功地研制出一种利用近红外分析技术达到在线检测控制烟叶叶片的化学成分含量，使其打叶复烤过程实现均值化生产。在该方法中采用的近红外光谱分析仪是第五代AOTF近红外分析仪Luminar4030型，直接对打叶复烤在线流程中的片烟样品进行快速检测，快速高效。
三、发明内容：
本发明的目的是针对打叶复烤企业在生产过程中无法控制烟叶内在化学成分的不足，提供一种利用近红外分析技术达到均值化生产控制型的打叶复烤新方法。
本发明的技术方案是：
本发明提供一种均值化生产控制型打叶复烤新方法，所述打叶复烤新方法包括原料准备工序、打叶工序、复烤工序和包装，其中：
a、在叶片复烤工序前增加利用近红外光谱仪在线检测烟叶叶片化学成分工序，具体操作过程如下：
将近红外光谱仪安装在复烤工序前、打叶工序后，储叶柜进料传送带的正上方，近红外光谱仪通过屏蔽网线与电脑控制系统相连接，电脑控制系统与打叶复烤工艺中的设备相联动，形成闭环控制，传送带上烟叶叶片的流量为6000～9000kg/h时，近红外光谱仪的光学窗口距离叶片叶面为3～6cm，传送带上打叶处理过的叶片经近红外光谱仪实时扫描生成光谱，通过建立的化学成分与在线光谱对应的数学模型，在线检测出叶片的每种化学成分含量，电脑系统根据每种化学成分的含量计算出对应的变异系数CV值，根据设定好的叶片中每种化学成分含量的检测标准判断叶片是否合格，叶片中化学成分烟碱的检测标准为变异系数CV值＜5％，总糖的检测标准为变异系数CV值＜7％，钾的检测标准为变异系数CV值＜5％，氯的检测标准为变异系数CV值＜5％，如果某项或多项化学成分检测结果超出设定的变异系数值，则该叶片不合格，电脑自控系统将会输出自控信号使传送带做出反应，不合格叶片通过传送带自动进入故障柜，故障柜中的叶片进行混合处理后均匀随入储叶柜的传送带上，再次被近红外光谱仪检测，经在线检测合格的叶片，传送带正常运转，进入下一道工序；
b、在复烤工序后增加利用近红外光谱仪在线检测烟叶叶片化学成分工序，具体操作过程如下：
将近红外光谱仪安装在复烤机后出料的传送带上方，传送带上烟叶叶片的流量为6000～9000kg/h时，近红外光谱仪的光学窗口距离叶片叶面为3～6cm，近红外光谱仪与电脑控制系统相连接，复烤后的叶片经近红外光谱仪实时扫描生成光谱，根据建立的化学成分与在线光谱对应的数学模型，在线检测出烟叶叶片中的每种化学成分含量，根据传送带的倒转信号，判断每箱中叶片的每种化学成分含量，将每箱叶片中化学含量的数据平均处理后，通过标签打印系统打印到成品烟箱的标签上，作为装箱后每箱产品的化学指标。
根据上述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，所述近红外光谱仪采用美国BRIMROSE公司生产的Luminar4030型AOTF近红外光谱分析仪。
根据上述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，特征a中所述近红外光谱仪的光谱范围为1100～2300nm，波长增量为2.0nm，扫描平均次数为200，数据格式为透射比，扫描模式为比率模式。
根据上述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，特征b中所述近红外光谱仪的光谱范围为1100～2300nm，波长增量为2.0nm，扫描平均次数为1000，数据格式为透射比，扫描模式为比率模式。
根据上述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，特征a中所述在线检测烟叶叶片中的化学成分为烟碱、总糖、钾和氯；每种化学成分的检测标准为烟碱的检测标准为变异系数CV值＜5％，总糖的检测标准为变异系数CV值＜7％，钾的检测标准为变异系数CV值＜5％，氯的检测标准为变异系数CV值＜5％。
根据上述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，特征a所述故障柜中的叶片进行混合处理的过程为进入故障柜中的叶片分别进行横向、纵向的均匀布料，经过混合、掺配后再次被近红外光谱仪检测。
根据上述的均值化生产控制型打叶复烤新方法，特种b中所述在线检测烟叶叶片的化学成分为烟碱、总糖、钾和氯。
本发明采用的AOTF近红外光谱分析仪配套使用的是SNAP32！软件，利用该软件处理扫描生成的光谱，得到叶片中各种化学成分的含量；采用SNAP32！软件CV值改进版将其各种化学成分含量数据转换为变异系数CV值；数学模型是采用CAMO公司的The Unscrambler化学计量学软件进行建立的。
化学成分与在线光谱对应的数学模型的建立：
1、模型建立的基本原理：
近红外光是介于可见光和中红外光之间的电磁波，按ASTM(美国试验和材料检测协会)定义是指波长在780～2526nm范围内的电磁波，习惯上又将近红外区划分为近红外短波(780～1100nm)和近红外长波(1100～2526nm)两个区域。
近红外光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，具有较强的穿透能力。近红外光主要是对含氢基团X-H(X＝C、N、O)振动的倍频和合频吸收，其中包含了大多数类型有机化合物的组成和分子结构的信息，因此近红外光谱可作为获取信息的一种有效的载体。
近红外谱区内的信息主要是分子内部原子间震动的倍频与合频的信息。谱图特征为重叠严重，官能团的倍频峰、合频峰叠加在一起，形成宽峰，吸收系数低。因此，必须采用化学计量学，依赖计算机从谱图中提取信息。
现代近红外光谱分析是光谱测量技术、计算机技术、化学计量学技术与基础测试技术的有机结合，是将近红外光谱所反映的样品基团、组成或物态信息与用标准或认可的参比方法测得的组成或性质数据采用化学计量学技术建立校正模型，然后通过对未知样品光谱的测定和建立的校正模型来快速预测其组成或性质的一种分析方法。该分析方法包括校正和预测两个过程：(1)在校正过程中，收集一定量有代表性的样品，在测量其光谱图的同时，根据需要使用有关标准分析方法进行测量，得到样品的各种质量参数，称之为参考数据。通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与参考数据关联，这样在光谱图和其参考数据之间建立起一一对应映射关系，通常称之为模型。虽然建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型应具有较强的普适性。对于建立模型所使用的校正方法视样品光谱与待分析的性质关系不同而异，常用的有多元线性回归、主成分回归、偏最小二乘、人工神经网络和拓扑方法等。显然，模型所适用的范围越宽越好，但是模型的适用范围大小与建立模型所使用的校正方法、待测的性质数据、以及测量所要求达到的分析精度范围等因素都有紧密的关系。(2)在预测过程中，首先使用近红外光谱仪测定待测样品的光谱图，通过软件自动对模型库进行检索，选择正确模型计算待测质量参数。
2、模型的建立：
建立近红外光谱分析模型：(1)首先收集一批有代表性的、含量或性质(称为化学值)已知的标准样品；(2)准确测定其近红外光谱与化学值；(3)将样品的近红外光谱数据导入化学计量学软件，然后与相应的化学值进行一一对应；(4)利用化学计量学算法(PLS1偏最小二乘法等)，建立光谱信息与含量或性质间的数学关系(称为数学模型，相当于标准曲线)，并且通过严格的统计验证、选择最佳数学模型。对于未知样品，只要测定其光谱，就可由选定的数学模型计算其对应成份的含量或性质。
数据分析原理：近红外光谱分析仪根据扫描得到的光谱，得到每种化学成分的含量，然后根据每种化学成分的含量自动计算出该种化学成分的变异系数CV值。
变异系数CV值的计算方法：变异系数又称为离散系数，它是标准差与均值的比值，以CV表示变异系数，其计算公式为
C.V.=σx‾]]>σ2=Σi=1n(xi-x‾)2n]]>
本发明近红外在线实时检测除了检测烟叶中化学成分烟碱、总糖、钾和氯的含量，还可以在线检测烟叶中其他化学成分的含量(例如：还原糖、氮)
本发明的积极有益效果：
1、本发明在现有烟叶打叶复烤技术的复烤工序前打叶工序之后，采用AOTF近红外光谱仪在线检测与电脑自控系统的协同配合，实现了对烟叶化学成分的实时检测和控制，即实现了打叶复烤线的均值化管理，稳定了产品的质量，使复烤企业能够根据工业客户的特殊要求进行初配方的控制。烟叶化学成分在线实时检测的成功，解决了以往打叶复烤加工过程中缺乏内在质量控制指标的不足，为打叶复烤企业提高加工水平、更好地满足卷烟加工企业的要求奠定了良好的基础。
2、本发明采用AOTF近红外光谱仪在线检测烟叶化学成分与电脑自控系统协同配合，实现了烟叶化学成分的实时在线检测，并且AOTF近红外光谱仪在线检测通过电脑自控系统与打叶复烤工艺设备相联动，形成了闭环控制，对在线加工烟叶的内在化学成分含量的变异系数CV值进行闭环控制，弥补了目前打叶复烤企业对生产加工过程中内在化学成分无法控制的不足。
3、本发明在烟叶复烤后通过AOTF近红外光谱仪与电脑控制系统的协同配合，实现了在线实时检测片烟的化学成分含量，根据传送带倒转信号，判断每箱的数据并做平均处理后，将检测到得的化学成分含量数据打印到标签上，直接作为每箱片烟产品的标识，从而为烟叶醇化和卷烟配方提供了有力的数据参考，使所有的工作都有较为准确的化学指标数据作为依据。
4、本发明将AOTF近红外在线检测技术成功应用于烟叶打叶复烤工艺中，不仅可以实时反映流水线上片烟的质量状况，更能进一步实现质量控制，实现打叶复烤线的均质化管理。通过在线检测烟叶化学成分含量提供的在线检测数据，有利于企业指导生产、优化工艺、提高产品质量，从而为企业增加经济效益。
四、附图说明：
图1本发明均值化生产控制型打叶复烤新方法的工艺流程图
图2本发明复烤前近红外在线检测质量控制方案示意图
图3本发明复烤后近红外在线检测质量控制方案示意图
五、具体实施方式：
以下实施例仅为了进一步说明本发明，并不限制本发明的内容。
实施例一：一种均值化生产控制型打叶复烤新方法
本发明采用的近红外光谱仪是美国BRIMROSE公司生产的Luminar4030型AOTF近红外光谱分析仪。
复烤前近红外光谱仪在线检测时的有关参数为：近红外光谱仪的光谱范围为1100～2300nm，波长增量为2.0nm，扫描平均次数为200，数据格式为透射比，扫描模式为比率模式。
复烤后近红外光谱仪在线检测时的有关参数为：近红外光谱仪的光谱范围为1100～2300nm，波长增量为2.0nm，扫描平均次数为1000，数据格式为透射比，扫描模式为比率模式。
近红外在线检测叶片的化学成分为烟碱、总糖、钾和氯；每种化学成分的检测标准为烟碱的检测标准为变异系数CV值＜5％，总糖的检测标准为变异系数CV值＜7％，钾的检测标准为变异系数CV值＜5％，氯的检测标准为变异系数CV值＜5％。
均值化生产控制型打叶复烤新方法的详细步骤如下：
参见附图1均值化生产控制型打叶复烤新方法的工艺流程图，将原料上部烟叶进行选叶选把，当烟叶的含水率＜17％或烟叶板结率＞5％时进行真空回潮，然后依次经过摆把铺叶、一次润叶、定量喂料、二次润叶、打叶去梗工序，将打叶去梗处理后的烟梗依次经过定量喂料、烟梗复烤、烟梗筛分工序，最后将筛分后的烟梗装包贮存；将打叶去梗过程中产生的叶片进行碎片筛分，得到的碎片进行定量喂料、碎片烘烤，最后将烘烤后的碎片装包贮存；将打叶去梗、碎片筛分后得到的叶片依次经过近红外在线实时检测、掺配贮存叶、定量喂料、叶片复烤、近红外在线检测，最后预压打包贮存；其中：
将打叶去梗、碎片筛分后得到的叶片进行近红外在线实时检测，近红外在线实时检测的具体过程为：将Luminar4030型AOTF近红外光谱分析仪安装在复烤机前、打叶工序后，储叶柜进料传送带的正上方，近红外光谱分析仪通过屏蔽网线与电脑控制系统相连接，电脑控制系统与打叶复烤工艺中的设备相联动，形成闭环控制(参见说明书附图图2)，传送带上烟叶叶片的流量为6000～9000kg/h时，近红外光谱分析仪的光学窗口距离叶片叶面为3～6cm，传送带上打叶处理过的叶片经近红外光谱仪实时扫描生成光谱，通过建立的化学成分与在线光谱对应的数学模型，在线检测出叶片中化学成分烟碱、总糖、钾和氯的含量，根据检测得到的四种化学成分含量，电脑系统利用SNAP32！软件CV值改进版，计算出每种化学成分的变异系数CV值，根据设定好的叶片中四种化学成分含量的检测标准，判断叶片中四种化学成分是否合格，叶片中四种化学成分的检测标准为烟碱的检测标准为变异系数CV＜5％，总糖的检测标准为变异系数CV＜7％，钾的检测标准为变异系数CV＜5％，氯的检测标准为变异系数CV＜5％，如果出现一项或多项化学成分得检测结果超出设定的变异系数值，则该叶片不合格，电脑根据检测标准输出4～20mA电流信号接入自控系统，自控系统将会输出自控信号使传送带做出反应，将不合格叶片通过传送带自动进入故障柜，故障柜中的叶片进行横向、纵向的均匀布料，然后经混合、掺配处理后再次被近红外光谱仪检测，经在线检测合格的叶片，传送带正常运转，叶片进入下一道工序；
叶片复烤后进行近红外在线检测，具体操作过程为：近红外光谱仪安装在复烤机后出料的传送带上方，传送带上烟叶叶片的流量为6000～9000kg/h时，近红外光谱仪的光学窗口距离烟叶叶面为3～6cm，近红外光谱仪与电脑控制系统相连接，复烤后的叶片经近红外光谱仪实时扫描生成光谱，根据建立的化学成分与在线光谱对应的数学模型，在线检测出烟叶叶片中化学成分烟碱、总糖、钾和氯的含量，根据传送带的倒转信号，判断每箱中叶片的化学成分含量，将其数据平均处理后通过打印系统打印到成品烟箱的标签上，作为装箱后每箱产品的化学指标。
化学成分与在线光谱对应的数学模型的建立详见说明书第5-7页。
实施例二：与实施例一基本相同，相同之处不再叙述，不同之处在于：
原料为中部烟叶，传送带上烟叶叶片的流量为8000kg/h。
实施例三：与实施例一基本相同，相同之处不再叙述，不同之处在于：
原料为下部烟叶，传送带上烟叶叶片的流量为7000kg/h。
实施例四：与实施例一基本相同，相同之处不再叙述，不同之处在于：
原料为中部烟叶，传送带上烟叶叶片的流量为8000kg/h。
实施例五：与实施例一基本相同，相同之处不再叙述，不同之处在于：
原料为下部烟叶，传送带上烟叶叶片的流量为9000kg/h。
实施例六：与实施例一基本相同，相同之处不再叙述，不同之处在于：
传送带上烟叶叶片的流量为6000kg/h。