北京六一生物科技有限公司
1 引言
多酚是煙葉中重要的香氣前體物之一,其含量與煙葉顏色和卷煙的香氣味有關(guān); 在抽吸過(guò)程中,多酚及其熱解產(chǎn)物轉移到煙氣中,直接影響煙氣香味; 測定煙葉中的多酚含量對了解煙葉品質(zhì)和指導卷煙配方有很大意義。煙草多酚的檢測方法有高錳酸鉀滴定法,光譜分析法和色譜分析法等。本文是用分光光度法檢測總多酚含量,而后用近紅外光譜建立煙草中多酚的近紅外模型,使檢測效率大幅度提高。
近紅外光譜分析已被廣泛應用于食品、石油、化工、醫藥等行業(yè)。在煙草行業(yè)中,用近紅外光譜法測定水分含量已廣泛應用,利用此項技術(shù)測定煙草中煙堿、總糖、還原糖、總氮、全磷、全鉀,有機酸等成分也有研究 ,但用近紅外光譜分析煙草中多酚含量國內未見(jiàn)報道。本文建立了煙草中多酚的近紅外模型,并將模型用于樣品的快速定量分析,結果較為滿(mǎn)意。
2 試驗儀器、材料及方法
2. 1 儀器
Matrix-I型傅立葉變換近紅外漫反射光譜儀(德國B(niǎo)ruker公司) ,定量分析軟件為OPU S 5. 5。
2. 2 材料
云南省各地初烤煙葉, 40℃烘干,粉碎過(guò)0. 355mm( 40目)篩,數量340個(gè)。
2. 3 光譜數據的采集
將制好的粉末樣品置于石英杯內(H= 5cm, h= 5cm;樣品裝至杯子的1 /3— 1 /2處) ,用500g 重的壓樣器壓上,用近紅外光譜儀掃描煙樣,得到其近紅外光譜圖,根據標準值與光譜曲線(xiàn)間的擬合關(guān)系,建立相應的數學(xué)模型。本試驗設置的儀器工作參數為: 光譜采集范圍: 4000— 10001cm- 1 ,分辨率: 8cm- 1 ,掃描次數: 64次,開(kāi)機預熱光譜儀1h后,進(jìn)行樣品掃描。
3 結論
模型選取的樣品要求代表性較好,才能保證模型的穩定性與適應性; 本文建立的多酚模型, 近紅外預測值與實(shí)測值的平均相對誤差為2. 04% ,說(shuō)明近紅外與分光光度法的測量差異較小,模型已經(jīng)具有一定的實(shí)用價(jià)值,可試用于預測466 光譜實(shí)驗室第25 卷未知煙草樣品中的多酚含量。目前,由于采集的樣品數量不夠多,模型的適用性和精度還有所欠缺; 需繼續采集不同年份的樣品來(lái)完善模型;且模型投入使用后,需對模型的適應性適時(shí)進(jìn)行校驗,采用獨立校驗集驗證能比較可靠、有效地對模型的適應性進(jìn)行評價(jià)。
