卷煙有害成分分析的化學(xué)計量學(xué)新方法及應(yīng)用研究.pdf

1、吸煙與健康的問題越來越受到人們的關(guān)注，尤其是對煙氣中有害成分的研究，目前煙草行業(yè)對煙氣中的有害成分的檢測主要是依靠各種昂貴的儀器，如氣質(zhì)聯(lián)用、液質(zhì)聯(lián)用或者更復(fù)雜的儀器。這些檢測方法存在樣品的前處理繁瑣復(fù)雜、對分析員技術(shù)水平要求高、試劑對環(huán)境有污染等問題?？紤]到紅外光譜技術(shù)不需要昂貴的儀器和化學(xué)試劑，分析成本極低，不受樣品形態(tài)的限制，不破壞樣品，分析速度快，提供的信息多等優(yōu)點，擬結(jié)合紅外光譜技術(shù)和化學(xué)計量學(xué)方法，實現(xiàn)卷煙主流煙氣中有害成分

2、的快速分析。
　　本論文的內(nèi)容主要涉及以下幾個方面：
　　1、結(jié)合紅外光譜的特點，提出了一種基于離散粒子群優(yōu)化算法的自適應(yīng)小波包變換特征提取偏最小二乘的新算法。小波包變換在提取光譜特征信息、去噪以及修正基線漂移等方面非常有效。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步調(diào)用偏最小二乘回歸建立校正模型。上面提到的兩步紅外光譜分析彼此密切相關(guān)，協(xié)同優(yōu)化，通過一種全局優(yōu)化的離散粒子群算法優(yōu)化算法同時確定小波包變換的最優(yōu)小波包分解樹，小波系數(shù)和隱變量個數(shù)用于

3、偏最小二乘建模。從而構(gòu)建了用于紅外光譜分析的上述新算法。本文第二章采用氣質(zhì)聯(lián)用測定卷煙主流煙氣中有害成分苯并[a]芘的含量，結(jié)合上述新算法和煙葉粉末的衰減全反射紅外光譜建立定量校正模型，對苯并[a]芘的量測數(shù)據(jù)進(jìn)行快速定量分析，結(jié)果良好。同時與多元線性回歸、偏最小二乘、基于逐步回歸變量選擇后構(gòu)建的偏最小二乘算法處理的結(jié)果比較，結(jié)果顯示上述新算法建立的模型能夠提供更好的性能，模型更穩(wěn)健，結(jié)果更可信。說明該算法能應(yīng)用于主流煙氣中有害成分苯并

4、[a]芘的分析，有望成為一種新的有效的卷煙主流煙氣中有害成分苯并[a]芘的快速定量分析方法。
　　2、本文第三章采用微型氧彈式量熱器測定煙葉燃燒熱的值，結(jié)合上述新算法和煙葉粉末的衰減全反射紅外光譜建立定量校正模型，對煙葉燃燒熱的量測數(shù)據(jù)進(jìn)行快速定量分析，同時對上述算法建模的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，建模選用“db4”為母小波，小波包分解層數(shù)為4層，結(jié)果良好。并與偏最小二乘、基于逐步回歸變量選擇后構(gòu)建的偏最小二乘算法處理的結(jié)果比較，結(jié)果顯示上

5、述新算法建立的模型能夠提供更好的性能，模型更穩(wěn)健，結(jié)果更可信。說明此方法能應(yīng)用于煙葉燃燒熱的分析，有望成為一種新的有效的煙葉燃燒熱的快速定量分析方法。
　　3、本文第四章采用串聯(lián)四級桿液質(zhì)聯(lián)用測定卷煙主流煙氣中的四種煙草特有亞硝胺的含量，四種亞硝胺分別為：N’-亞硝基去甲煙堿、4-(甲基亞硝胺基)-1-(3-吡啶基)-1-丁酮、N’-亞硝基新煙堿、N’-亞硝基假木賊堿，結(jié)合上述新算法和煙葉粉末的衰減全反射紅外光譜建立定量校正模型，

6、優(yōu)化建模的參數(shù)，對四種煙草特有亞硝胺的量測數(shù)據(jù)進(jìn)行快速定量分析，同時分析了四種亞硝胺，都獲得了滿意的結(jié)果。并與偏最小二乘、基于逐步回歸變量選擇后構(gòu)建的偏最小二乘算法處理的結(jié)果比較，結(jié)果顯示上述新算法建立的模型能夠提供更好的性能，模型更穩(wěn)健，方法可行。說明此方法能應(yīng)用于主流煙氣中有害成分煙草特有亞硝胺的分析，克服了現(xiàn)有方法的不足，實現(xiàn)了主流煙氣中有害成分煙草特有亞硝胺的快速定量分析，有望成為一種新的有效的卷煙主流煙氣中煙草特有亞硝胺的分析