烟叶样品在进行近红外分析测试前的样品处理方法

本发明涉及烟叶样品在进行近红外分析测试前的样品处理方法，属烟草样品的近红外光谱分析测试技术领域。本发明的烟叶样品在进行近红外分析测试前的样品处理方法包括干燥粉碎及压样三步骤，其中：a．粉碎步骤为：将干燥的样品取出并静止10S后放入家用食物搅拌器中进行粉碎处理，粉碎时间为20-30S，粉碎粒度达375μm以下；b．压样步骤为：将质量为300g的重锤自然平稳置入装有粉碎后样品的样品杯中，取出重锤，随后将样品杯放入仪器样品池内进行测量10min就能完成一个烟叶样品的测试工作。本发明具有操作简单、节省时间、成本低、效率高等优点。     

烟叶中26种挥发性与半挥发性有机酸的GC-MS/SIM法同时分析

采用加速溶剂萃取,以二氯甲烷-乙腈(体积比1 : 2)为萃取溶剂,N,O-双(三甲基硅基)三氟乙酰胺硅烷化,反-2-己烯酸和肉桂酸为内标,GC-MS/SIM法同时测定了烟叶中的甲酸、乙酸、乳酸、苯甲酸、十六酸、十八酸等26种挥发性、半挥发性有机酸.方法的回收率为81% ～106%,相对标准偏差为1.73% ～7.08%,检出限为0.1 ～13.72 μg/g.以该方法对部分烟叶样品中挥发性、半挥发性有机酸进行了定量分析.     

半监督偏最小二乘法在烟叶近红外感官评价模型中的应用

半监督学习方法可以充分利用大量未标注样本来弥补已标注样本的不足,针对应用近红外光谱建立农产品等复杂体系的分析模型中,存在获得大量精确标注样本较困难,而使用少量标注样本或大量未准确标注样品建模结果不理想的问题,基于半监督自训练理念,提出半监督偏最小二乘(Semi supervised-partial least squares,SS-PLS)方法优化模型。本研究以全国不同产地、不同等级的211份原料烟叶近红外光谱及其对应感官评价数据为例,应用SS-PLS方法优化模型,模型性能较原始模型有显著提高,优化后SS-PLS方法模型的决定系数(R2)达90%左右,建模标定值分布标准差与拟合值标准差的比值(Ratio of Performance to Deviation,RPD)达3.0以上,模型内部交叉验证及预测标准差(Standard error of cross validation SECV以及Standard Error of Prediction,SEP)值达1.0以下;并将原始感官评价数据与SS-PLS优化后的数据,按照固定阈值划分为优、中、差三个等级,应用基于主成分及FISHER准则的投影方法(Projection Model based on Principal Component and Fisher Criterion,PPF)分析得到的结果表明,SS-PLS优化后的分类结果也显著好于原始感官评价数据。SS-PLS可解决使用小样品集建模的数据代表性问题,在获得大量精确标注样本较困难情况下,为建立近红外光谱分析模型提供了一种新的化学计量学方法。     

高效液相色谱法同时测定烟叶中茄尼醇和辅酶Q10的含量

高效液相色谱法同时测定烟叶中茄尼醇和辅酶Q10的含量;反相高效液相色谱;二级管阵列检测器;烟叶;茄尼醇;辅酶Q10     

原子吸收光谱法测定烟叶中的重金属总量及形态分析

采用火焰原子吸收光谱法测定烟叶中Mn,Cu,Zn元素,石墨炉原子吸收光谱法测定Cd,Cr,Pb元素,以HNO3-H2O2微波消解法获取烟叶中的重金属总量,以超声水提取法获取水溶态重金属进行初级形态分析,以Tessier逐级提取法获取5种形态的重金属进行次级形态分析。实验结果表明,原子吸收光谱法检测6种重金属线性良好,相关系数(r2)不低于0.998 8,检出限为0.16~3.1μg·L-1。烟叶样品中Mn,Cu,Zn,Cd元素主要以可交换态和碳酸盐结合态的形式存在;Cr主要以残渣态的形式存在;而Pb主要以碳酸盐结合态和残渣态的形式存在。     

云南烟草专用肥的微量元素研究

施肥是烤烟栽培的关键技术之一,烟叶产量和质量的高低在很大程度上取决于施肥是否合理。通过对几种烤烟专用肥的水溶态营养元素的研究,为烤烟的合理施肥提供科学依据。     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

声光可调近红外光谱技术快速检测再造烟叶的厚度

厚度是衡量再造烟叶品质及稳定性的一项重要指标,目前再造烟叶厚度测定方法存在读数不稳定、测量准确性受样品特性影响,不利于检测和控制.本文应用声光可调滤光器近红外光谱仪建立再造烟叶厚度检测方法模型,能准确预测再造烟叶厚度指标,具有准确性好,精密度高的特点,符合再造烟叶厚度检测的需要.     

h-ADAPTIVITY ANALYSIS BASED ON MULTIPLE SCALE REPRODUCING KERNEL PARTICLE METHOD

IntroductionAs one of the meshfree methods, multiple scale reproducing kernel particle method(RKPM)[1,2]bears, besides the common features of all meshfree methods, a uniqueinherent feature of multiresolution analysis by which the structural response can b…