烟草中多酚热裂解产物研究

多酚类化合物对烟草品质、色泽和烟气生理强度等方面有着重要影响,因此是衡量烟草质量的一个重要因素[7],对卷烟的香气品质有很重要的作用.绿原酸、芸香苷和莨菪亭是烟草中最主要的酚类物质[7],有证据表明酚类物质的存在能显著提高多环芳烃的致癌活性[1,6].卷烟主流烟气中酚类物质的含量的多少直接影响到卷烟的安全性.另外某些酚类物质可能是影响卷烟的口感,引起涩味、辣味、余味不干净的一种因素.研究它们的裂解产物对探索降低卷烟烟气有害成分,提高卷烟的吸食品质十分必要[2,5].     

热裂解-气相色谱-质谱联用技术研究多羟基吡嗪的热裂解行为

采用热裂解-气相色谱-质谱联用技术（Py—GC-MS）,选择不同温度,在空气存在的条件下对烟叶重要组分多羟基吡嗪进行了热裂解挥发性成分分析,结果表明：该方法具有较好的重复性（相对标准偏差〈1．1％）;不同温度下挥发性的热裂解产物不同;该化合物的热裂解能够产生吡嗪类化合物,而且,随着热裂解温度的升高吡嗪类化合物的含量增加。在挥发性的热裂解产物中,在300℃时吡嗪类化合物只占8．35％,吡啶类化合物占19．07％;在600℃时吡嗪类化合物占16．96％,吡啶类化合物占30．58％;在900℃时吡嗪类化合物占21．61％,吡啶类化合物占27．08％。     

烟草中β-胡萝卜素的热裂解产物的研究

为了研究烟草中β-胡萝卜素的高温裂解产物对卷烟抽吸品质的影响,利用热裂解气相色谱/质谱联用仪在不同裂解氛围(空气、氮气中含10%O2及N2)和不同温度(300,600和900 ℃)下对β-胡萝卜素进行裂解,裂解产物用固相微萃取装置进行吸附,然后将吸附到的裂解产物用气相色谱/质谱联用仪(GC/MS)进行分析。结果表明,β-胡萝卜素在不同裂解条件下主要的裂解产物是甲苯、对二甲苯、1,2,3,4-四氢-1,1,6-三甲基萘和2,7-二甲基萘等化合物,另外还生成异佛尔酮、β-环柠檬醛、β-紫罗兰酮、二氢猕猴桃内酯等香味化合物,这些物质随裂解温度和裂解氛围的不同其含量有所差异。     

烟用香料无花果提取物的热裂解产物研究

为了评价无花果提取物在卷烟加料中的使用效果,采用热裂解-气相色谱-质谱联用(PY-GC-MS)方法对无花果提取物的热裂解产物进行剖析.结果表明无花果提取物热裂解后产生大量醛类、酮类和呋喃类物质,这些物质是构成卷烟香味的重要成分,能有效改善卷烟吸味.     

热脱附和气-质联用测定卷烟包装材料中的酞酸酯

建立热脱附-气相色谱-质谱的方法对卷烟包装材料中的酞酸酯(邻苯二甲酸二乙酯、邻苯二甲酸二异丁酯、邻苯二甲酸二正丁酯和邻苯二甲酸正丁正辛酯)进行测定,采用正交实验优化了热脱附条件,优化条件为卷烟包装材料在100℃的热脱附系统(TDS)中热脱附4min,目标物随流量为50mL/min的载气进入-50℃的冷进样系统(CIS4)中冷却,脱附结束后CIS4升温至200℃将目标物挥发进入GC-MS中进行分离和鉴定.采用外标法进行定量,所得校准曲线的线性关系良好,4种酞酸酯在100℃时脱附2min的加标平均回收率范围为80%-90%,相对标准偏差分别为2.07%、3.57%、2.21%和6.38%.该方法样品用量少,前处理简单,重现性较好,可用于卷烟包装材料中酞酸酯的同时测定.     

基于OSC–WT–PLS近红外光谱法测定烟草中芸香苷

采用正交信号校正(OSC)结合小波变换(WT)对烟草光谱进行光谱预处理,将预处理后的烟草光谱结合偏最小二乘法(PLS)建立了烟草光谱对芸香苷的预测模型。利用OSC滤除光谱中与芸香苷含量无关的光谱信息,确定OSC提取的最佳主成分数为7,再选择WT中的最佳小波基函数bior1.1对OSC预处理后的光谱进行压缩及进一步滤噪,然后进行PLS建模,OSC–WT–PLS所建模型决定系数r~2=0.874,校正标准偏差RMSEC=0.85,预测均方根误差RMSEP=0.743,交互验证系数Q_(ext)~2=0.887。结果表明,用OSC–WT–PLS可滤除光谱信息中与待测样品含量无关的信息、减少光谱数据量,降低建立模型的复杂度、提高建模速度及模型的预测能力、准确度。     

烤烟烟叶和烟梗的热裂解产物的研究

为了加深理解梗丝在卷烟叶组配方中的作用,对比研究了烤烟叶片和烟梗的化学组成以及它们在不同温度下的热裂解产物。一个改进后的热裂解装置被用来模拟卷烟的燃烧行为。采用热裂解仪研究了烤烟叶片和烟梗在大气环境中于300 ℃、600 ℃和900 ℃下的热裂解行为,并采用气相色谱-质谱联用仪对它们的热裂解产物进行分析。结果表明,烤烟烟叶和烟梗的热裂解产物种类随着热裂解温度的增加而增多;在相同热裂解温度条件下,烟叶的热裂解产物种类明显多于烟梗的热裂解产物。     

卷烟化学指标的因子分析

运用因子分析法对A牌号卷烟的18个化学指标进行分析,结果表明:烟丝的总糖、还原糖、总氮、总植物碱、水分、氯离子、钾离子、葡萄糖、麦芽糖、苹果酸、异戊酸、苯甲醇、茄酮、β-大马酮14个指标,及主流烟气的水分、CO、烟碱、焦油4个指标所含的信息可由8个因子来表示。该8个因子模型解释了试验数据总方差的86.7%;烟丝的致香成分、水分、糖类物质、有机酸类物质对卷烟A的质量风格具有重要影响,特别是致香成分在进行卷烟质量表征时应该重点关注。因子分析结果为卷烟的化学表征和质量控制提供了有用的参考。     

考虑超声探测器脉冲响应和方向性的光声图像重建方法

在光声成像中,假设超声探测器为具有全向响应的理想点探测器通常会导致图像分辨率下降。为了解决探测器效应引起的图像质量下降问题,提出一种考虑探测器特性的光声图像重建方法,建立包含探测器方向性和脉冲响应的前向成像模型,通过迭代求解前向模型的逆问题,实现光吸收能量分布图的高质量重建。仿真和仿体实验结果表明,与未考虑或未充分考虑探测器特性的传统重建方法和其他重建增强方法相比,所提方法可以显著提高图像分辨率和对比度,改善图像质量。     

近红外光谱快速鉴别不同产地药用植物重楼的方法研究

重楼属植物极具药用价值,野生资源主要分布在我国西南省区。应用近红外漫反射光谱,以贵州、广西和云南三个不同产区的70份野生药用植物重楼为研究对象进行产地鉴别。采用多元信号校正、标准正态变量、一阶导数、二阶导数、Norris平滑和Savitzky-Golay滤波六种方法,对训练集(50份样品)原始光谱进行优化处理。结果表明,多元信号校正结合二阶导数和Norris平滑预处理光谱效果最好。采用光谱标准偏差选择光谱波段(7 450~4 050cm-1),结合主成分-马氏距离(principal component analysis-mahalanobis distance,PCA-MD)建立分类模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.44%,97.58%,0.179 6,0.266 4,预测正确率90%;采用变量重要性图选择光谱波段(7 135.33~4 007.35cm-1),结合偏最小二乘判别分析法(partial least square discrimination analysis,PLS-DA)建立判别模型,前三个主成分累计贡献率、R2、RMSEC和RMSEP分别为89.28%,95.88%,0.234 8,0.348 2,预测正确率为100%。比较两种方法的结果可知:采用变量重要性图方法选择光谱波段结合偏最小二乘判别分析法建立的判别模型能更准确地鉴别不同产区的重楼,该方法的建立为中药材真伪和品质评价奠定基础。