用氯丙嗪-磷钼杂多酸分光光度法测定烟叶中的磷

在１－５ ｍｏｌ／ＬＨＣｌ 介质中及聚乙烯醇（ＰＶＡ） 存在的条件下,氯丙嗪能与磷钼杂多酸形成摩尔比１∶１ 的离子缔合物, 可稳定１－５ ｈ 以上, 其最大吸收波长在３４５ ｎｍ 处, 磷在０ ～０－４８ ｍｇ／Ｌ 范围内符合Ｂｅｅｒ 定律, 表观摩尔吸光系数为６－０５ ×１０４ Ｌ·ｍｏｌ－ １ ·ｃｍ － １ 。 该法用于烟叶中磷的测定, 操作简便, 选择性好, 灵敏度高, 结果令人满意。     

近红外光谱结合灰狼算法优化支持向量机实现烟叶产地快速鉴别

烟草是一种成分复杂的天然植物,地理位置、生长条件等外界因素直接影响着烟叶的品质;我国烟叶种植范围十分广泛,每个产区种植的烟叶都有其独特的风格特征,不同产区的烟叶配比对卷烟的质量起着决定性的作用。为实现烟叶产地准确、快速判别,基于近红外光谱（NIRS）,采用灰狼算法（GWO）优化的支持向量机（SVM）算法实现烟叶产地鉴别分类。以8个产地的824个烟叶样本为研究对象,基于x-y距离样本集划分（SPXY）方法得到校正集617个和验证集207个样品。首先应用最佳波长筛选方法,如竞争自适应加权采样（CARS）和随机青蛙（RF）算法减少光谱冗余信息,最终从1 609个变量中分别获得141和534个与产地相关的重要变量,并以此输入SVM作为建模数据,接下来在相同搜索范围内比较了粒子群优化算法（PSO）、遗传算法（GA）和GWO对SVM分类模型的优化效果。结果表明,经RF筛选后的光谱变量较CARS具有更好的产地建模性能,其中RF-GWO-SVM对8个产地烟叶的整体判别正确率达到了96.62%,相较于RF-PSO-SVM和RF-GA-SVM正确率更高。同时,RF-GWO-SVM的运行时间分别比RF-PSO-SVM和RF-GA-SVM的运行时间缩短156和131 min,RF-GWO-SVM具有精度更高、寻优速度更快等优点。GWO对于SVM模型参数具有更高效的优化能力,可用于烟叶产地快速鉴别模型的建立。     

应用可见-近红外高光谱分析烟叶的颜色和部位特征（英文）

颜色和部位是烟叶分级的重要组成部分,是影响烟叶质量的关键因素。以红塔集团提供的6类工业分级烟叶标样作为试验样品,其中包括上(B)、中(C)、下(X)三个部位,每个部位包含桔黄(O)、柠檬黄(L)两个色组。采用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法和支持向量机(SVM)方法分析烟叶可见-近红外高光谱的颜色和部位特征,结果表明,采用PPF投影模型法分别对烟叶颜色、部位以及颜色和部位分组进行投影和相似性分析,两种颜色能完全区分,其相似度值为-1.00 08;上部烟叶和下部烟叶能完全区分,与中部烟叶有部分交集,其中上部烟叶和下部烟叶的相似性值为-0.405 3;6类分组烟叶样品能完全区分,且投影位置关系符合实际的烟叶外观特点。采用SVM方法分别对烟叶颜色、部位以及颜色和部位分组进行判别分析,烟叶颜色的平均识别正确率达到98%,部位的平均识别正确率为96%,颜色和部位分组的平均识别正确率为94%,判别效果良好。因此,应用可见-近红外高光谱分析烟叶的颜色和部位特征具有可行性,为烟叶质量评价、计算机辅助分级以及烟叶智能收购等方面提供参考,同时也为其他农产品外观特性的分析提供了一种新方法。     

分子印迹固相萃取-高效液相色谱法同时检测烟叶中磺酰脲类农药残留

以氯磺隆（CS）为模板分子,甲基丙烯酸为功能单体,三羟甲基丙烷三甲基丙烯酸酯为交联剂,在二氯甲烷氛围中,经沉淀聚合制备氯磺隆分子印迹聚合物（CS-MIP）微球。将该聚合物微球作为填料制得分子印迹固相萃取柱用于样品前处理,建立了分子印迹固相萃取-高效液相色谱（MIP-SPE-HPLC）同时检测烟叶中6种磺酰脲类除草剂残留的分析方法。针对氯磺隆、甲磺隆、苄嘧磺隆、苯磺隆、胺苯磺隆和烟嘧磺隆6种磺酰脲类除草剂,在烟叶中加标0.50~50 μg/g,经氯磺隆分子印迹固相萃取柱（CS-MIP-SPE）净化和富集,高效液相色谱（HPLC）检测,其平均回收率为77.60%~102.05%,相对标准偏差为0.16%~7.07%,检出限为0.08~0.46 μg/g。将MIP-SPE-HPLC方法用于实际农药残留检测,结果表明可同时满足烟叶中多种磺酰脲类除草剂残留量的检测要求。     

应用近红外光谱分析不同年度工业分级烟叶的特性

以红塔集团2007年—2010年在云南省玉溪烤烟产区内采集的主要工业分级烟叶样品为试验对象,其品种为红大,包括不同部位及色组的主要工业分级,共计近红外光谱5 730条;应用光谱特征投影及相关分析方法对不同年度的主要分级烟叶近红外光谱的分析结果表明：相同年度下,将各类型工业分级样品随机按2∶1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集特征投影均值的相关系数达0.98以上,具有较好的一致性;不同年度间,其工业分级样品光谱特征投影均值的相关系数在0.97以上,其中年度一致性最高的是2008年和2009年,较低的是2007年和2010年。同时,应用一种相似度计算方法得到了各工业分级样品光谱之间的相似度值,该相似度值以及不同年度之间的一致性系数,可为烟叶的模块配方组合或替代等提供量化的参考数据。     

液相色谱法分析烟叶酸性洗涤纤维素的碱性氧化铜降解产物

应用石油醚-乙醇(6 : 4, v/v)、30 g/L十二烷基硫酸钠溶液以及含20 g/L十六烷基三甲基溴化铵的0.5 mol/L硫酸溶液依次处理烟叶样品,制备得到烟叶酸性洗涤纤维素(ADF)。采用碱性氧化铜氧化降解方法制备得到ADF降解产物。以Ultimate XB C18色谱柱为固定相,甲醇和水为流动相,梯度洗脱,在柱温35 ℃、流速0.8 mL/min、检测波长280 nm和320 nm条件下,对6种烟叶样品的ADF降解产物进行了液相色谱分离,得到4个特征色谱峰。以这4个特征色谱峰为考察对象,可研究不同烟叶木质素组成的差异及其与烟叶吸味品质的关系。     

高效液相色谱法测定烟叶中茄尼醇的含量

选用Ｚｏｒｂａｘ－ＳＩＬ（２５０ｍｍ×４．６ｍｍｉ．ｄ．）色谱柱,以正己烷－异丙醚－乙酸乙酯（６３１）混合溶剂作流动相,用示差折光检测器测定了烟叶提取物中茄尼醇的含量,结果表明所用方法具有良好的分离效果和回收率,在０．２～４μｇ之间有良好的线性关系,可用于烟叶或茄尼醇产品中茄尼醇含量的测定。     

初烤完整烟叶总植物碱的近红外光谱测量方法研究

为了探讨近红外光谱分析技术检测完整烟叶化学成分的可行性,利用近红外光谱分析技术,对初烤完整烟叶的光谱采集方式及总植物碱定量分析建模方法进行了研究。以云南省昆明市不同乡镇、不同品种的初烤烟叶为研究对象,分别采用烟叶的叶尖、叶中、叶基光谱及其平均光谱建立初烤完整烟叶总植物碱近红外偏最小二乘法(PLS)定量分析模型以选择出代表完整烟叶信息的建模光谱;分别用KS和SPXY方法对样品的校正集进行选择,采用向后区间偏最小二乘法(BiPLS)、无信息变量消除法(UVE)、竞争适应性重加权采样法(CARS)等选择特征变量,对模型进一步优化。研究结果表明,采用叶尖、叶中、叶基3个部位的平均光谱建立的模型相比单独每个部位光谱所建立模型的预测精度提高了8.5%~9.5%,与全光谱建模相比,用KS-BiPLS建立模型能明显改善模型的预测能力,模型的预测精度约提高了10%,模型的校正集决定系数和均方根误差分别为0.917 4和0.226 1,检验集决定系数和预测均方根误差分别为0.902 0和0.200 7。本研究方法适用于完整的初烤烟叶,无需对样品进行预处理,对于大量的初烤烟叶,能够快速、无损测定烟叶总植物碱含量,可以节省大量的时间。同时,该研究为初烤烟叶分级、提高原料的品质提供技术支持,也将为卷烟生产的过程控制提供科学依据。     

火焰光度法测定烤烟烟叶中钾的不确定度评定

根据JJF 1059.1–2012 《测量不确定度评定与表示》建立了数学模型,对火焰光度法测定烤烟上、中、下部烟叶中钾含量的标准不确定度分量进行评定和合成。不确定度主要来源于标准曲线拟合、标准溶液配制、加标回收率和测定重复性。当烤烟上部烟叶钾含量为1.817 1%时,其扩展不确定度为0.068 3% (k=2);当中部烟叶钾含量为2.154 8%时,其扩展不确定度为0.073 3%(k=2);当下部烟叶钾含量为2.420 7%时,其扩展不确定度为0.071 2%(k=2)。该方法确定了影响火焰光度法测定烤烟烟叶中钾的关键因素,提高了检测准确性和可靠性。