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![應(yīng)用化學(xué)計量學(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_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/2dd1c36b-f9c9-4d90-b982-538da4bca087/2dd1c36b-f9c9-4d90-b982-538da4bca0871.gif)
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文檔簡介
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)行評吸。這種專家評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)品建立一種客觀評估其風(fēng)格的數(shù)學(xué)模型十分必要,而且具有實際價值。
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,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)計量學(xué)方法在處理大量數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢及應(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)確的評估卷煙風(fēng)格的方法,具體工作包括以下兩個方面:
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個樣品,所有的樣品在同一條件下批
5、量前處理,批量儀器分析。
2.利用化學(xué)計量學(xué)方法分析卷煙樣品的GC-MS數(shù)據(jù)。實驗得到的氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)前處理,如扣背景,峰對齊等,選取4.546min到49.885min的6800個數(shù)據(jù)點作為最終的分析數(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)是否對數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理和是否在模型中加常數(shù)項,建立四種模型。分別用這四種模型對測試集樣品的風(fēng)格進(jìn)行預(yù)測,并以平均絕對誤差(M
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