制絲工藝參數對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的效應分析

肖克毅 戴亞 楊文敏

摘要：為考察主流煙氣苯并芘釋放量受不同卷煙制絲工藝參數[切絲寬度（X1）、HT工作蒸汽壓力（X2）、熱風溫度（X3）、熱風風門開度（X4）、筒壁溫度（X5）和筒體轉速（X6）]的影響規律，運用均勻設計法制備不同試驗樣品，用二次多項式逐步回歸法建立模型，通過分析單因素效應、雙因素效應、邊際效應，并進行參數優化和試驗驗證，明確了卷煙6種制絲工藝參數對主流煙氣苯并芘釋放量的影響。結果表明，6種參數對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的影響順序為X3>X1>X5>X6>X4>X2；兩兩因素交互作用明顯的有X3和X5、X4和X6、X5和X6；X3對主流煙氣苯并芘的影響最顯著，隨X3的增大主流煙氣苯并芘釋放量下降明顯。

關鍵詞：卷煙；均勻設計法；苯并芘；制絲工藝

中圖分類號：TS452+.3 文獻標識碼：A

文章編號：0439-8114（2018）17-0070-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.17.018 開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： A mathematical model and model analysis were applied to investigate the influence of cigarette spinning process factors on B[a]P yield in cigarette mainstream smoke， including cutting width（X1）， HT working steam pressure（X2）， air temperature（X3）， hot air damper opening degree（X4）， the temperature of the tube wall（X5） and cylinder speed（X6）. The single factor effect， double factor effect and marginal effect were analyzed. The results showed that， the order of the effect of six factors on the B[a]P yield was：X3>X1>X5>X6>X4>X2； the two obvious interacting factor pairs were：X3 and X5、 X4 and X6、X5 and X6；The most significant effect is X3 on cigarette mainstream smoke of B[a]P， and with the increase of X3，B[a]P release in mainstream smoke decreased significantly.

Key words： cigarette； mathematical model； B[a]P； spinning process

隨著中國加入《國際煙草控制框架公約》，吸煙和健康問題越來越成為大眾關心的焦點。謝劍平等[1]通過研究確定了7種成分作為卷煙主流煙氣中的代表性有害成分，苯并芘（B[a]P）等為其中之一。B[a]P是煙草在高溫缺氧條件下不完全燃燒，并通過各種有機物熱解、聚合所生成的產物。目前卷煙煙氣中已鑒別出約30種有致癌性的稠環芳烴，其中 B[a]P最典型，致癌性最高[2，3]。減少或者去除卷煙煙氣中的苯并芘物質已成為煙草降焦減害方面的重要研究方向。

切絲寬度、HT工作蒸汽壓力、熱風溫度、熱風風門開度、筒壁溫度、筒體轉速作為制絲關鍵工序的重要參數，對煙絲的化學成分、物理特性和感官質量有重要影響[4，5]。國內外學者對這些工藝參數有過較多研究，大多采用單因素循環法或簡單的組合性研究[6-9]，并未將單因素貢獻率的比較，兩兩因素的交互間影響及邊際效應等進行綜合討論。為此本研究采用均勻設計法進行試驗[10]，利用多項式逐步回歸建立數學模型進行分析，旨在較寬的水平范圍內研究單因素，多因素制絲工藝參數對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的影響，討論了單因素貢獻率和邊際效應，為工藝參數的進一步優化提供理論指導。

1 材料與方法

1.1 材料與設備

材料：某牌號三類烤煙型卷煙（涪陵卷煙廠）。

設備：SQ313切葉絲機（昆明船舶制造有限責任公司）；直線型吸煙機（英國，CERULEAN公司）；旋轉振蕩器（國華電器有限公司）；電子天平（感量0.000 1 g，Mettler Toledo儀器公司）；超純水系統（德國，SGwater公司）；SKALAR流動分析儀（荷蘭，SKALAR公司）。

1.2 方法

1.2.1 試驗設計、建模及模型分析 選擇制絲工藝重點工序中切絲寬度（X1）、HT工作蒸汽壓力（X2）、熱風溫度（X3）、熱風風門開度（X4）、筒壁溫度（X5）和筒體轉速（X6）6個因素，采用均勻設計法[11]進行試驗設計，共7個組合，3次重復（表1），由于各因素的量綱和數量級不一致，為便于統計分析，采用極差歸一化變換[12]對試驗設計的各因素進行變換（表2）。以卷煙主流煙氣苯并芘釋放量為因變量，采用二次多項式逐步回歸方法建立模型，并采用因子主效應分析法計算了模型中各因素的貢獻率；對模型中涉及的兩兩因素，將相應其他4因素置于高中低（1、0.5、0）水平下，采用等高線分析法分析了兩兩因素的交互作用及對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的影響；用求解各因素的偏導數來反映試驗范圍內該因素對因變量的影響方向；而在求解各因素偏導數基礎上討論函數的最小最大值反映了苯并芘釋放量的邊際效應[13]。

1.2.2 卷制要求 按照表1中涉及的因素進行卷煙樣品卷制，煙絲等其余參數保持不變，在GB/T 16447-1996[14]規定條件下平衡48 h。

1.2.3 苯并芘釋放量的檢測 依據相關國家標準[15]對樣品卷煙主流煙氣中苯并芘釋放量進行檢測。

2 結果與討論

2.1 苯并芘釋放量的數據統計

卷煙樣品主流煙氣苯并芘釋放量檢測結果的描述性統計見表3。從表3可知，偏度系數略大于0，為正偏峰，峰度系數略大于0，為平闊峰，數據稍顯分散；標準差和變異系數均較小，偏度系數和峰度系數的絕對值均較小，說明苯并芘釋放量的各個數據分布比較對稱，接近正態分布，總體的協調性較好，可作為一個整體進行分析評價。

2.2 回歸分析模型

以表3中各因素為自變量，苯并芘釋放量為因變量，p不小于0.01為變量剔出標準，通過回歸方法得到的數學模型為：

Y=13.2+0.590 X12-0.314 X32-0.538 X3X5-0.010 6 X4X6-2.61 X5X6

對該模型進行F檢驗，F值Df=（5，1）94 897.65，表明二次回歸方程本身達到顯著水平；決定系數R2=0.999 9，表明模型擬合度良好，具有統計學意義；殘差獨立性檢驗，Durbin-Watson統計量d=2.38，說明殘差無自相關性。

2.3 因子主效應分析

統計得到各因子的貢獻率分別為：熱風溫度1.492、切絲寬度0.999、筒壁溫度0.996、筒體轉速0.969、熱風風門開度0.470和HT工作蒸汽壓力0。此統計結果表明熱風溫度的貢獻率最高，說明熱風溫度對主流煙氣中苯并芘釋放量的影響程度最高，在制絲工藝中必須充分注意；其次分別為切絲寬度、筒壁溫度和筒體轉速；熱風風門開度影響最弱；而HT工作蒸汽壓力為0，表明對苯并芘釋放量無影響。

2.4 單因素對苯并芘釋放量的影響

2.4.1 熱風溫度 單因素分析可深入研究某一特定因素在其余因素設定為不同水平時對因變量的影響規律[16，17]。設定X1、X2、X4、X5和X6為高（1）、中（0.5）、低（0）3個水平，根據回歸方程得到熱風溫度（X3）對苯并芘釋放量的影響關系（圖1）。通過關系式方程和圖1可知，當其他5個因素為高（1）、中（0.5）兩個個水平時，隨著X3的增大，苯并芘釋放量逐漸減小且減小趨勢越加明顯。當其他5個因素為低（0）水平時，隨著X3的增大苯并芘釋放量先增高達極大值，再逐漸減小且減小趨勢明顯；而X3水平不變時，增高其他5個因素苯并芘釋放量會減小。

2.4.2 切絲寬度 設定X2、X3、X4、X5和X6為高（1）、中（0.5）、低（0）3個水平，根據回歸方程得到切絲寬度（X1）與苯并芘釋放量的影響關系（圖2）。由圖2可知，X1與苯并芘釋放量呈正相關，隨X1的增大，苯并芘釋放量會逐漸增大；而X1水平不變時，其他5個因素增高苯并芘釋放量會減小。

2.4.3 筒壁溫度 設定X1、X2、X3、X4和X6為高（1）、中（0.5）、低（0）3個水平，得到筒壁溫度（X5）與苯并芘釋放量的影響關系（圖3）。由圖3可知，其他因素在低水平時苯并芘釋放量為固定值；當其他因素在高和中兩個水平時，X5和苯并芘釋放量呈現負相關，隨X5的增大，苯并芘釋放量逐漸減少；而X5水平不變時，其他5個因素增高苯并芘釋放量會減小。

熱風風門開度和筒體轉速對苯并芘釋放量的影響關系與筒壁溫度相似，均呈負效應，分析方法同上。

2.5 雙因素的交互作用

采用等高線分析法對因素間交互作用進行分析，利用DPS軟件對回歸方程繪制等高線圖可知，兩兩因素的交互作用均達到顯著水平的有X3和X5、X4和X6、X5和X6。因此，在相應其他4個因素置于高（1）、中（0.5）、低（0）水平下，根據回歸方程得到每組兩兩因子的交互作用和對主流煙氣苯并芘的影響關系圖（方程在一定取值范圍內出現的負值，只表示在軟件計算下苯并芘釋放量的變化趨勢，實際并不會出現）。具體分析如下。

2.5.1 X3和X5的交互作用 模型中的X1，X2，X4和X6固定在高、中、低（1、0.5、0）水平下，得出X3和X5兩個因素與主流煙氣苯并芘釋放量的因子模型和影響圖形（圖4）。由圖4可見，當其他4個因素固定在高、中、低水平時，X3與X5的交互曲線是相似的。當X3、X5均處于高水平（0.5

2.5.2 X5和X6的交互作用 模型中的X1、X2、X3和X4固定在高、中、低（1、0.5、0）水平下，得出X5和X6兩個因素與主流煙氣苯并芘釋放量的因子模型和影響圖形（圖5）。由圖5可見，當其他4個因素固定在高、中、低水平時，X5與X6的交互曲線是相似的。當X5、X6均處于高水平（0.5

2.5.3 X4和X6的交互作用 模型中的X1、X2、X3和X5固定在高、中、低（1、0.5、0）水平下，得出X4和X6兩個因素與主流煙氣苯并芘釋放量的因子模型和影響圖形（圖6）。由圖6c可見，其他4個因素固定在低水平時，當X4和X6高水平（0.5

2.6 主流煙氣苯并芘釋放量邊際效應

對回歸方程求一階偏導數，比較各工藝水平變化對主流煙氣苯并芘釋放量影響的速率，設定其他5個因素在高（1）、中（0.5）、低（0）水平下每個工藝因素的邊際苯并芘釋放量效應關系式（表4）。由表4可知，X3對苯并芘釋放量的影響速率絕對值均隨其他因素水平的增加而增大，負效應影響不斷增強，表明高水平下增加X3可使苯并芘釋放量迅速減少；X5、X6和X4對苯并芘釋放量影響的變化率依次變慢，均為負效應；X1對苯并芘釋放量的影響速率在高、中、低水平下均為正效應，且速率絕對值不變，表明提高X1使苯并芘釋放量均勻增加。這也印證了單因素效應分析結果，即各因素在不同水平下對苯并芘釋放量的影響變化速率越快，在其相應的單因素苯并芘釋放量效應關系圖中的斜率也越大；反之亦然。

3 小結

通過各種分析，不同工藝參數對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的影響貢獻率排序為熱風溫度>切絲寬度>筒壁溫度>筒體轉速>熱風風門開度>HT工作蒸汽壓力。

本研究選擇了6種卷煙工藝指標，與前人大量文獻相比更全面地反映出卷煙成型過程中不同工藝對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的影響；在分析方法上運用均勻設計法，利用多項式逐步回歸建立數學模型后進行相關分析，能在確保統計學意義的條件下有效降低試驗次數。通過主效應、雙因素交互作用和邊際效應分析等能有效量化單因素、多因素卷煙材料對卷煙主流煙氣苯并芘釋放量的影響大小。分析數據進行參數組合尋優并驗證，確保了重現性。

上述研究結論是針對同一葉組配方得出的，對于不同葉組或配方組成的情況值得深入探究。

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