應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法建立卷煙風(fēng)格與其GC-MS數(shù)據(jù)之間的定量模型.pdf

1、卷煙風(fēng)格在卷煙工業(yè)和銷售方面都有重要意義，卷煙風(fēng)格的確定一般是由具有資質(zhì)的專家進(jìn)行評(píng)吸。這種專家評(píng)吸方式具有悠久的歷史，但也存在一些不足如再現(xiàn)性差、因人而異等。因此，為卷煙產(chǎn)品建立一種客觀評(píng)估其風(fēng)格的數(shù)學(xué)模型十分必要，而且具有實(shí)際價(jià)值。
　　 建立這種模型的前提是卷煙風(fēng)格和卷煙化學(xué)成分之間存在內(nèi)在聯(lián)系。一些研究表明卷煙中大量的揮發(fā)性和半揮發(fā)性物質(zhì)與卷煙風(fēng)格有著重要關(guān)系?；谶@樣的事實(shí)，就可能建立一種有效的數(shù)學(xué)模型，通過處理卷煙化

2、學(xué)成分的含量，預(yù)測(cè)出相應(yīng)的風(fēng)格值。
　　 在卷煙化學(xué)成分的分析中，氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用（gas chromatography-masss pectrometry, GC-MS）是一種優(yōu)良方法，可以獲得豐富的組分信息。但是，GC-MS數(shù)據(jù)包含的自變量數(shù)目一般遠(yuǎn)大于樣品數(shù)目，不能直接用于建模。這種情況下，必須對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。主成分分析(principal component analysis，PCA)是廣泛應(yīng)用的降維方法，與多

3、元回歸相結(jié)合就是主成分回歸(principal component regression，PCR)。在化學(xué)計(jì)量學(xué)中，偏最小二乘法(partial least squares，PLS)也是應(yīng)用較為廣泛的回歸方法。
　　 本文詳細(xì)闡述了GC-MS在化學(xué)分析中的應(yīng)用和地位，PCR、PLS等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在處理大量數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)及應(yīng)用成果。在此基礎(chǔ)上，本研究使用PCR、PLS回歸方法建立卷煙的風(fēng)格評(píng)吸數(shù)據(jù)和GC-MS數(shù)據(jù)之間的定量模型，

4、旨在找到一種客觀、準(zhǔn)確的評(píng)估卷煙風(fēng)格的方法，具體工作包括以下兩個(gè)方面:
　　 1.利用加速溶劑萃取法萃取卷煙中的成分，GC-MS做儀器分析，檢測(cè)其中的揮發(fā)性成分。二氯甲烷作萃取劑，正十六烷和煙酸甲酯做內(nèi)標(biāo)，用加速溶劑萃取法萃取卷煙煙絲樣品中的可溶性物質(zhì)。利用旋轉(zhuǎn)蒸發(fā)濃縮儀在低于40℃、低壓下蒸發(fā)濃縮接收液到1 mL，4℃保存，然后利用氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用儀做儀器分析。
　　 本研究中共用到78個(gè)樣品，所有的樣品在同一條件下批

5、量前處理，批量?jī)x器分析。
　　 2.利用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法分析卷煙樣品的GC-MS數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)得到的氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)前處理，如扣背景，峰對(duì)齊等，選取4.546min到49.885min的6800個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)作為最終的分析數(shù)據(jù)。
　　 利用主成分回歸法建立卷煙風(fēng)格與其GC-MS數(shù)據(jù)之間的模型。根據(jù)是否對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理和是否在模型中加常數(shù)項(xiàng)，建立四種模型。分別用這四種模型對(duì)測(cè)試集樣品的風(fēng)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，并以平均絕對(duì)誤差(M