近紅外光譜法快速測定河南煙葉中木質素的含量

　　摘要[目的]實現(xiàn)對河南煙葉中木質素含量的快速測定。[方法]首先改進了煙葉中木質素含量的測定方法，并對該方法測定的準確性進行了評定（對同一樣品，8次平行測定的RSD值為3.58%），隨后用此方法測定了河南地區(qū)95個初烤煙葉樣品中的木質素含量，然后用近紅外光譜儀采集相應的光譜，進行二階微分處理和平滑預處理后，用偏最小二乘法和完全交互驗證方式建立相應預測模型。[結果]試驗建立的煙葉中木質素預測模型的相關系數(shù)達到96.13%，內(nèi)部交叉檢驗均方根誤差（RMSECV）為0.104，說明煙葉中木質素含量和近紅外光譜之間存在較好的相關性。[結論]采用近紅外光譜法可以快速預測河南煙葉中木質素含量。
　　關鍵詞近紅外光譜；煙葉；木質素
　　中圖分類號S572文獻標識碼A文章編號0517-6611（2016）18-072-04
　　Abstract[Objective] To realize the repaid prediction of lignin content in tobacco leaves of Henan Province. [Method] Determination method of lignin content in tobacco leaves was improved and the accuracy of the method was evaluated （for the same sample， the RSD value of 8 parallel tests was 3.58%）. The lignin content in 95 samples of early baked tobacco leaves in Henan Province was determined by this method. Then， corresponding spectra were collected by the near infrared spectrometer. After the second order differential treatment and smooth pretreatment， corresponding prediction model were established by partial least square method and fully interactive authentication method. [Result] The correlation coefficient of lignin prediction model was 96.13%， RMSECV was 0.104. [Conclusion] There is good correlation between lignin content and near infrared spectrum， and the lignin content in Henan tobacco can be predicted by near infrared spectroscopy.
　　Key wordsNear infrared spectroscopy； Tobacco leaves； Lignin
　　煙草中木質素含量測定是卷煙產(chǎn)品配方設計、產(chǎn)品研發(fā)等過程中的重要品質控制因素，歷來受到煙草行業(yè)研究者的廣泛重視。目前，煙草行業(yè)標準采用的洗滌劑法（YC/T 347—2010煙草及煙草制品中性洗滌纖維、酸性洗滌纖維、酸洗木質素的測定 洗滌劑法），在硫酸法的基礎上做了一些改進，但洗滌劑法忽略了酸溶木質素的測定，導致測定的煙草木質素含量偏低。最近，孔浩輝等采用NaOH/尿素低溫溶解法，對煙梗木質素含量進行了測定。該方法減少了有機溶劑預處理和濃硫酸處理，提高了測試的安全性，但是測定酸溶木質素的時候，采用的是麥草堿木質素為標準物質。由于不同來源的木質素結構有較大的差異，所以測定結果有一定的偏差[1]。此外，濕化學分析法具有操作繁瑣，費時、費力，對人員的技術水平要求較高，容易引入人為誤差，分析結果重現(xiàn)性較差，尤其是在提供分析數(shù)據(jù)的及時性方面能力較差等缺點。
　　近紅外光譜分析（NIR）技術是光譜測量技術與化學計量學和計算機技術的有機結合，分析過程具有簡便、快速、高效、無污染、低成本及樣品的非破壞性、多組分同時測定及適合在線分析，實現(xiàn)實時監(jiān)測等優(yōu)點，因此備受重視，并逐步在農(nóng)業(yè)、食品、醫(yī)藥、石油、化工、紡織等領域得到較為深入的研究，且在實際中得到了較為廣泛的應用[2]。國內(nèi)的某些煙草企業(yè)已開始研究并使用該技術，如樂俊明等應用偏最小二乘法結合近紅外光譜建立了貴州初烤煙葉粉末中煙堿、總氮、氯和鉀的預測模型，應用于貴州初烤煙葉以上4種常規(guī)化學成分的快速測定[3]；吳玉萍等將近紅外光譜應用于云南省初烤煙葉粉末中蘋果酸、檸檬酸、石油醚提取物的測定[4]；段焰青等將近紅外光譜技術應用于國產(chǎn)烤煙中纖維素含量的測定[5]；王家俊等采用多元校正技術偏最小二乘法結合具有代表性的煙氣總粒物萃取液的傅立葉變換近紅外透射光譜，分別建立了焦油、煙堿、一氧化碳的校正模型，應用于以上3種成分的快速測定[6]；段焰青等通過再造煙葉化學成分的NIR預測研究，建立了再造煙葉中的總糖、總氮、煙堿、鉀和氯5種化學成分含量的近紅外預測模型[7]。關于將近紅外光譜法應用到木質素含量的預測也有相關報道，如劉棟梁等將近紅外光譜技術應用到歐美楊Kalson木質素含量的測定[8]；王晶等利用近紅外光譜技術建立了玉米皮渣組分中木質素、灰分及蛋白質的快速檢測方法[9]；黃安民等利用近紅外光譜法實現(xiàn)了杉木中棕纖維素及Kalson木質素快速測定[10]。目前已有的相關報道中，測定的木質素都為Klason木質素（酸不溶木質素），忽略了酸溶木質素部分的測定，所以，測定結果不能代表樣品中木質素的真實含量�；�于此況，筆者改進了煙葉中木質素含量的測定方法，并對該方法測定的準確性進行了評定。隨后采用此方法測定了河南地區(qū)95個煙葉樣品中的木質素含量，并利用近紅外光譜技術分析了河南煙葉的木質素含量，這對實現(xiàn)煙葉中木質素含量的快速預測以及合理利用煙葉及改進卷煙配方具有重要意義。

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