紫外指紋圖譜在煙絲質量穩定性監測中的應用

周沫希，陳云璨，蔣昊，張玲玲，唐杰

重慶中煙工業有限責任公司技術中心（重慶 400060）

隨著煙草行業的發展，卷煙煙絲的發展方向體現在特色彰顯和質量提升[1]。每個品牌都具有固定消費人群，如果煙絲品味波動較大，則會對卷煙銷售產生影響[2]。目前不同品牌的煙絲風格特征不能量化，仍以感官評吸為主進行區分[3]，存在主觀性強且難以實現在線監控等問題，企業很難有效地對煙絲質量進行評價及穩定性判定[4-5]。指紋圖譜作為一種較為全面、先進的質控方法，對復雜成分的樣品質控具有較強的適用性和可操作性[6-8]。

煙絲化合物中價電子吸收一定光子能量發生躍遷會產生紫外吸收光譜，通過光譜峰高低能反映價電子吸收光子能量的大小，煙絲紫外吸收光譜能將微觀的價電子躍遷過程轉化為宏觀的光譜圖，具有“指紋”特性，紫外指紋圖譜分析技術也逐漸被廣泛應用在煙草質量控制和真偽鑒別領域。左旭等[9]以紫外吸收光譜建立指紋圖譜，通過紫外指紋圖譜間相似度評價鑒別摻假苦蕎；楊天偉等[10]探討了不同產地、種類牛肝菌的紫外圖譜差異；黎洪利等[11]通過紫外光譜相似度計算控制煙用香精香料質量穩定性。團隊前期也建立了煙用爆珠紫外模型[12-13]，以主成分分析法和向量回歸算法進行穩定性評價。紫外光譜技術因其快速、高效等特點在石油化工、醫藥和食品等領域已被廣泛應用[14]，在煙草理化指標定量分析、煙葉分級和煙草溯源等方面也有較多的研究[15]，但鮮有涉及紫外光譜法直接用于煙絲區分方面的研究，文章立足重慶特色煙絲化學基礎信息庫構建，借助指紋圖譜技術，為煙絲質量評估提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料

2021年5—9月生產的天子（中支）共50批次樣品，在卷煙工業企業的煙絲制備工藝線上抽取成品煙絲，煙絲應不少于300 g；若是成品煙支，應不少于600支。

天子（中支）由重慶中煙技術中心提供。

1.2 試劑與儀器

甲醇（AR，上海國藥集團）；UV5Nano超微量紫外可見分光光度計（瑞士Mettler Toledo公司）；Milli-QTM Direc16全自動超純水系統（法國Merck Millipore公司）；XSE204電子天平（感量0.000 1 g，瑞士Mettler Toledo公司）。

1.3 方法

1.3.1 樣品制備

稱取2 g樣品，精確至0.1 mg，成品煙絲直接稱取，成品煙支應去掉濾嘴后剪成5 mm的小段。置于50 mL離心管中，加入20 mL甲醇，放置于旋渦振蕩器上以2 500 r/min的轉速振蕩10 min，經0.22 μm有機濾膜過濾后，得到待測液。

1.3.2 UV-vis光譜采集

設定光纖紫外光譜儀測定波長范圍為190～800 nm，光程為自動；測量時長為5 s；以甲醇作為參比液調零，以連續波長掃描3次的光譜數據平均值作為樣品最終的UV-vis數據。

1.3.3 計算相似度匹配值

將檢驗合格且通過感官鑒評的成品煙絲作為首批模型，按照1.3.2小節的方法以月維度采集5—9月共50批天子（中支）樣品光譜，每批10個重復，運用TQ Analyst 9.4軟件對紫外光譜曲線上每一采樣點進行計算，獲得樣品間的相似度匹配值（Similarity Match Value，SMV），并求出10個重復光譜的平均值，作為該批的SMV。以前期試驗中最小值為相似度閾值，某一待鑒定樣品的相似度質量評價可通過該樣品的光譜曲線相似度的平均值與閾值比較確定，相似度大于閾值的樣品與選定標準品質量一致，反之為質量有差異。

1.4 數據分析

數據分析采用TQ Analyst 9.4化學計量學軟件（美國Thermo Fisher公司）。

2 結果與分析

2.1 特征波長區間的選擇

選擇恰當的光譜范圍是建模過程中一個重要環節，建模波長的不同將直接影響模型的測量精度。圖1為50批卷煙樣品的紫外光譜圖。各批次的紫外光譜圖無太大差異，吸收峰形和出峰位置較為相似，無法直觀進行區分，需要對光譜數據進行預處理[16]。從圖1可以看到，前端（190～230 nm）區域存在較強的吸收，末段（＞300 nm）區域吸收度小，整體相對平滑。如圖2所示，中間段（230～330 nm）均出現明顯且峰形良好的物質峰，各峰貢獻率適度，較完整地體現了化學成分的全面信息，符合指紋圖譜的目標要求。煙草中的化學成分如酮醛類、羧酸類、雜環化合物等吸收光譜也主要在這個區域[17-18]。然而，在優選譜區各樣品紫外光譜信息重疊嚴重（圖2），各特征峰很難從峰位等方面直觀鑒別，因此，必須選擇合適的數據處理方式，以過濾噪聲，降低基線漂移干擾。

圖1 樣品原始紫外指紋圖譜圖

圖2 優選譜區的紫外指紋圖譜圖

2.2 預處理方式的確定

由于受到樣品性質因素的影響，光譜信號存在基線漂移和噪音，導數處理不僅可以消除基線漂移，對復雜的組分可不經分離而直接測定，還可以起到一定的放大和分離重疊信息的作用，目前研究報道的最高為四階導數光譜[19]，由于求導后噪聲信號也被放大，通常需要對光譜數據作平滑處理。試驗中應用TQ Analyst 9.4數據處理軟件，對部分樣品光譜數據進行一階導數，二階導數處理，結合不平滑、Savitzky-Golay平滑、Norris平滑處理后的光譜如圖3所示。圖a和圖d是不同求導方式，二階導數環境噪聲和背景較小；圖b和圖c、圖e和圖f是Savitzky-Golay平滑與Norris平滑對比，Norris平滑更能消除煙絲條狀的散射影響。綜合分析預處理方式，經一階求導結合Norris平滑處理后光譜特征明顯。

圖3 不同預處理后的紫外指紋圖譜圖

2.3 煙絲固液比的選擇

樣品不同濃度時，其在不同波長的吸光度不同，光譜也會有差異。與標準樣品相比，表1列出了同一批天子（中支）不同固液質量比下的相似度結果，結果表明，固液比為1∶10（W/W）時相似度差異較小，因此選取1∶10作為優選固液比。

表1 不同固液質量比的相似度結果

2.4 精密度試驗

取6份同一天子（中支）標準樣品，按1.3小節的方法獲得圖譜，兩樣品間進行相似度評價。最小相似度為95.44，相對標準偏差分為1.35%，無統計學差異，表明該儀器精密度好，符合要求。根據樣品間SMV的極值，研究選取相似度閾值95。

2.5 相似度匹配模型的建立

采集5—9月天子（中支）煙絲的光譜數據，在230～330 nm波段內，以一階導數和Norris相結合的預處理辦法，對樣品的光譜數據進行處理，并計算樣品與累積建立的模型庫相似度，當SMV大于95則該批次樣品視為合格，將合格的光譜模型導入到模型庫中，結果如表2所示，并獲得天子（中支）紫外指紋圖譜模型。

表2 樣品紫外指紋圖譜相似度分析結果

2.6 模型的驗證

利用1種同品牌不同產地（樣品編號1）、10種不同品牌中式卷煙（樣品編號2～11）及3種不同品牌混合卷煙（樣品編號12～14）煙絲對建立的模型進行分析預測，紫外光譜處理后如圖4所示。與天子（中支）模型進行比較，相似度結果如表3所示。1號樣品的相似度大于95，2～14號樣品均低于95。因此，根據判別規則該模型對驗證集樣品中煙絲均能準確判別，正確判別率為100%，能有效區分不同品牌的煙絲。

圖4 不同牌號煙絲紫外指紋圖譜圖

表3 不同牌號煙絲相似度分析結果

3 結論

研究聚焦重慶中煙中支卷煙產品質量穩定性評價和特色煙發展，采用紫外光譜結合一階導數和相似度匹配法，以2021年5—9月煙絲為基礎建立了紫外指紋圖譜模型，從煙絲化學物質基礎出發，能夠準確鑒別出不同批次中不良的樣品。結果顯示，所建模型預測精度和可靠性較高，能夠快速鑒別出不同品牌煙絲、同品牌不同批次及不同產地的煙絲。該方法操作簡單，適用煙絲快速檢測，效果良好，為同一品牌不同批次間樣品內在物質基礎整體差異和差距的定量表征、多點加工、產品一致性評價等產品質量管控工作提供數據支撐。