近红外光谱法快速测定河南烟叶中木质素的含量

　　摘要[目的]实现对河南烟叶中木质素含量的快速测定。[方法]首先改进了烟叶中木质素含量的测定方法，并对该方法测定的准确性进行了评定（对同一样品，8次平行测定的RSD值为3.58%），随后用此方法测定了河南地区95个初烤烟叶样品中的木质素含量，然后用近红外光谱仪采集相应的光谱，进行二阶微分处理和平滑预处理后，用偏最小二乘法和完全交互验证方式建立相应预测模型。[结果]试验建立的烟叶中木质素预测模型的相关系数达到96.13%，内部交叉检验均方根误差（RMSECV）为0.104，说明烟叶中木质素含量和近红外光谱之间存在较好的相关性。[结论]采用近红外光谱法可以快速预测河南烟叶中木质素含量。
　　关键词近红外光谱；烟叶；木质素
　　中图分类号S572文献标识码A文章编号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
　　烟草中木质素含量测定是卷烟产品配方设计、产品研发等过程中的重要品质控制因素，历来受到烟草行业研究者的广泛重视。目前，烟草行业标准采用的洗涤剂法（YC/T 347—2010烟草及烟草制品中性洗涤纤维、酸性洗涤纤维、酸洗木质素的测定 洗涤剂法），在硫酸法的基础上做了一些改进，但洗涤剂法忽略了酸溶木质素的测定，导致测定的烟草木质素含量偏低。最近，孔浩辉等采用NaOH/尿素低温溶解法，对烟梗木质素含量进行了测定。该方法减少了有机溶剂预处理和浓硫酸处理，提高了测试的安全性，但是测定酸溶木质素的时候，采用的是麦草碱木质素为标准物质。由于不同来源的木质素结构有较大的差异，所以测定结果有一定的偏差[1]。此外，湿化学分析法具有操作繁琐，费时、费力，对人员的技术水平要求较高，容易引入人为误差，分析结果重现性较差，尤其是在提供分析数据的及时性方面能力较差等缺点。
　　近红外光谱分析（NIR）技术是光谱测量技术与化学计量学和计算机技术的有机结合，分析过程具有简便、快速、高效、无污染、低成本及样品的非破坏性、多组分同时测定及适合在线分析，实现实时监测等优点，因此备受重视，并逐步在农业、食品、医药、石油、化工、纺织等领域得到较为深入的研究，且在实际中得到了较为广泛的应用[2]。国内的某些烟草企业已开始研究并使用该技术，如乐俊明等应用偏最小二乘法结合近红外光谱建立了贵州初烤烟叶粉末中烟碱、总氮、氯和钾的预测模型，应用于贵州初烤烟叶以上4种常规化学成分的快速测定[3]；吴玉萍等将近红外光谱应用于云南省初烤烟叶粉末中苹果酸、柠檬酸、石油醚提取物的测定[4]；段焰青等将近红外光谱技术应用于国产烤烟中纤维素含量的测定[5]；王家俊等采用多元校正技术偏最小二乘法结合具有代表性的烟气总粒物萃取液的傅立叶变换近红外透射光谱，分别建立了焦油、烟碱、一氧化碳的校正模型，应用于以上3种成分的快速测定[6]；段焰青等通过再造烟叶化学成分的NIR预测研究，建立了再造烟叶中的总糖、总氮、烟碱、钾和氯5种化学成分含量的近红外预测模型[7]。关于将近红外光谱法应用到木质素含量的预测也有相关报道，如刘栋梁等将近红外光谱技术应用到欧美杨Kalson木质素含量的测定[8]；王晶等利用近红外光谱技术建立了玉米皮渣组分中木质素、灰分及蛋白质的快速检测方法[9]；黄安民等利用近红外光谱法实现了杉木中棕纤维素及Kalson木质素快速测定[10]。目前已有的相关报道中，测定的木质素都为Klason木质素（酸不溶木质素），忽略了酸溶木质素部分的测定，所以，测定结果不能代表样品中木质素的真实含量。基于此况，笔者改进了烟叶中木质素含量的测定方法，并对该方法测定的准确性进行了评定。随后采用此方法测定了河南地区95个烟叶样品中的木质素含量，并利用近红外光谱技术分析了河南烟叶的木质素含量，这对实现烟叶中木质素含量的快速预测以及合理利用烟叶及改进卷烟配方具有重要意义。

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