专利名称：一种烤烟香型的检测判定方法
技术领域：
本发明方法涉及一种烤烟香型检测判定方法，属于烤烟香型梯度定性、定量鉴别应用技术领域。为烤烟的香型梯度分类、烟叶采购，品牌风格特征叶组配方的维护与研究开发、香精香料的参配，提供数据化的化学判断。
背景技术：
卷烟按其制作工艺一般分为四类:混合型、烤烟型、外香型、雪茄型。主料不同，口味不同，中国的卷烟一般为烤烟型，也称中式卷烟；国外的卷烟一般为混合型。混合型由白肋烟、香料烟、烤烟等为原料，焦油含量低于烤烟型。混合型香烟和烤烟型香烟相比最大的优点就是香气量足而且焦油含量低。我国幅员辽阔，各地气候及土壤条件不同，生产出的烤烟原料在烟质特性上差异较大。20世纪50年代，根据烤烟吸食时的香气特点，将其分为三种类型，即清香型，中间香型，浓香型。①清香型:香气清雅飘逸，具有清甜香韵,香气传感速度快,扩散力强,是给予良好香气感觉的重要因素，吃味舒适，烟味浓度较淡，地方性杂气较轻，劲头柔软至适中，代表类型云南，福建的烟叶。②中间香型:香气纯正稳定,烟草本香突出，香气传感速度中等,是卷烟产品的主体香气，吃味干净，烟味浓度较淡至较浓，地方性杂气有至较大，劲头柔软至较大，代表类型贵州、山东以及东北的烟叶。③浓香型:香气浓馥沉溢，具有焦甜香韵，香气传感速度较慢、绵长厚实，吃味舒适，地方性杂气很轻至较重，劲头适中，代表类型河南、湖南、安徽的烟叶。由于烤烟香型具有梯度，人们对应赋予一定数值，数值从低值到高值。根据烟叶香型有从清香型到浓香型的梯度含义，可以采用赋值的方法，将香型由定性指标转变成数值指标。将清香型、中间香型和浓香型由小到大予以赋值。赋值的依据是以云南烟叶、卷烟玉溪(软)为清香型的典型代表，在统计学上根据分析出的化学成分和含量赋值的。烤烟香型有一定的梯度:清香型——中间香型——浓香型。为区分香型方便，人们将烤烟香型:清香型、中香型和浓香型再细分为:清香型——清偏中——中偏清——中间香型一一中偏浓一一浓偏中一一浓香型；相应赋值为:1.8 — 一 2.13一一 2.46一一 2.8一一3.13--3.46--3.8 0中国科技大学李章海建立烤烟香型指数Y，以不同地区烤烟的中部叶片为材料，测定其香气成分及常规化学成分，并对烟叶进行单料评吸.采用逐步回归的方法建立烤烟烟叶香型指数模型。其中中国科技大学李章海以122个烟样的36种香气成分和6种常规化学成分的含量为自变量，以香型(赋值)为因变量的烟叶香型指数方程如下:Y香型指 数=1.61+0.018X异戊酸+0.027X苯甲酸+0.027X茄酮+0.039X二氢—e紫罗兰醇+0.265X二氧猕獅t内酷+0.005X巨豆三稀酮+0.019X法尼基丙酮一0.048X大马酮一0.155様榈酸甲酷，
该回归方程的复相关系数R = 0.941，决定系数R2 = 0.886，P = O。应用上述烤烟香型指数Y，可以帮助人们初步判断香型，但该烤烟烟叶香型指数模型仅采用36种香气成分和6种常规化学成分的含量为自变量，故判断准确率在87.9%，存在可靠性不够高的缺点。
发明内容
本发明目的在于克服上述现有技术的缺点。优化的烟草致香物的(SDE)萃取方法，获得更多致香物化学基础技术数据，再通过对烤烟的致香物分析和对照烤烟香型指数Y的计算，能够较准确地从定性化到定量化(数字化)确定出烤烟香型的范围:清香型、中间香型、浓香型，从而判断烤烟香型风格，为生产厂家卷烟叶组配方香型(主要为清香型)提供香型物质调整的定性、定量技术参数，为烤烟的香型梯度分类、烟叶采购、品牌风格特征叶组配方的维护与研究开发、香精香料参配数量，提供数据化的判断标准。本发明一种烤烟香型的检测判定方法，其特征在于步骤如下:(I)烤烟香型致香物萃取:用同时蒸馏萃取(SDE)优化萃取方法进行如下操作:在蒸馏瓶中，拟进行烤烟致香物分析的烟丝样品20或30克，加入水350或450ml，加入内标物质，以备蒸馏；在萃取瓶中，加入40ml 二氯甲烷。①萃取时间:萃取剂使用二氯甲烷，水浴恒温60°C，常规萃取方式进行3小时；②萃取温度:加热套蒸馏温度为198°C -200°C，使得沸腾剧烈，以便更完全地萃取半挥发性的物质；③按常规分离:在分液漏斗中，对萃取的二氯甲烷溶液加入过量的硫酸钠，比例是烟丝样品重量的0.5倍，让硫酸钠充分吸收萃取的二氯甲烷溶液中的水分，随后，先后各一次，用IOml 二氯甲烷冲洗瓶，保证萃取物全部萃取；
④按常规浓缩:将步骤(3)中的萃取剂浓缩至0.5-0.4ml,回流至1_1.Iml ；⑤按常规将步骤(4)中萃取的样品不过夜冷藏，直接上机进行GC-MS气相色谱-质谱的气质分析。(2)气相色谱质谱(GC-MS)定性、定量分析烤烟香型致香物。所述的GC-MS气相色谱-质谱条件:色谱柱:DB-5(30mX0.25mm1.d.X0.25ym d.f.)；程序升温:按4°C /min的加热速度，第一次升温到40°C保温2min，随后升温到250°C，保温 IOmin ；进样口:2500C ;载气=He ;柱头压:1OOkPa ；分流比:30: I ;进样量LOyL;传输线温度:250°C ；离子源温度:150°C;EI 能量:70eV ；扫描范围:35 350u ;内标:正十七烷；对采集到的图谱利用NIST1.11升级版谱库进行检索；采用面积
归一法定量；分析的结果是:理论上峰图面积达0.03%以上的可以认为是一种物质，因为有些致香物的含量实际很少，不同种类、不同产地的烤烟；同一种类，不同产地的烤烟，它们被分析出来的致香物种类一般在120 - 190种，有比较性的101个，用于统计分析89个；(3)分析判定:采用步骤(2)获得的对烤烟致香物定性、定量分析出来的14种相关性大的物质，代入能由Matlab软件进行逐步回归分析的下列公式，进行烤烟香型的检测判定；烤 烟香型指数Y= 1.875-2.702X1 (异戊烯醛)+0.150X2 (2-乙酰基呋喃)+0.061X3(苯甲醇)-0.416X4 (2 —乙酰吡咯)+0.367X5 (茶酮)+1.053X6 (壬酸)+0.760X7 (吲哚)+0.010X8 (异茄酮)+0.027X9 (大马士酮)+0.352X10 (二氢猕猴桃内酯)-0.029X11 (巨豆三烯酮)-0.31X12 (I (二氢)石脑油)+0.051X13 (法尼基丙酮)-0.281X14 (棕榈酸甲酯);该回归方程的复相关系数R=0.968041，决定系数R2=0.937103，P = 6.64 X 10 一 14，香型指数回归方程方差分析的F值达显著水平(P < 0.05) ;14个显著因子回归系数的偏相关系数达显著水平；(4)计算后获得相应烤烟香型指数Y数值，作为烤烟香型判断数值，为烤烟的香型梯度分类、烟叶采购、品牌风格特征叶组配方的维护与研究开发、香精香料的参配，提供数据化的判断标准。本发明烤烟香型指数Y的统计学方程体系，是基于逐步回归分析方法的原理、方法和步骤。采用Matlab软件对采集的样品数据进行逐步回归分析，建立Y (因变量)与X(自变量)的“最优”回归方程。以43个烤烟样品多批次分析的89种香气成分的含量为自变量，以香型(赋值)为因变量进行逐步回归分析，建立了以下方程，即“烤烟香型指数”方程。烤烟香型指数Y= 1.875-2.702X1 (异戊烯醛)+0.150X2 (2-乙酰基呋喃)+0.061X3(苯甲醇)-0.416X4 (2 —乙酰吡咯)+0.367X5 (茶酮)+1.053X6 (壬酸)+0.760X7 (吲哚)+0.010X8 (异茄酮)+0.027X9 (大马士酮)+0.352X10 (二氢猕猴桃内酯)-0.029X11 (巨豆三烯酮)-0.31Χ12 (I (二氢)石脑油)+0.051X13 (法尼基丙酮)-0.281X14 (棕榈酸甲酯)该回归方程的复相关系数R=0.968041，决定系数R2=0.937103，P = 6.64 X 10 一 14，香型指数回归方程方差分析的F值达显著水平(P < 0.05) ;14个显著因子回归系数的偏相关系数达显著水平。在一个多元线性回归模型中，并不是所有的X (自变量)和Y (因变量)都有显著的线性关系。为解决如何从大量可能相关的自变量中挑选出与因变量Y有显著关系的部分自变量X的问题，采用逐步回归分析的方法就是一种有效的方法。逐步回归的基本思想是:对全部因变量按其对Y影响程度大小，采用偏回归平方的大小进行判断，从大到小地依次逐个地引入回归方程，并随时对回归方程当时所含的全部变量进行检验，看其是否仍然显著，如不显著就将其剔除，直到回归方程中所含的所有变量对Y的作用都显著，才考虑引入新的变量。再在剩下的未选因子中，选出对Y作用最大者，检验其显著性，如显著，引入方程，不显著，则不引入。对已经引入的变量逐个检验，将不显著的剔出，这样就保证了最后得到的变量子集中所有的变量都是显著的。这样经过若干步，就得到了最优子集。多元线性回归方程表示为:Y=a+b1X1+b2X2+...+bnXn在多元线性回归分析中，应该使得估计值f与观测值y之间的残差在所有样本点上达到最小。我们用判定系数，或称可决系数，来评价多元线性回归模型的拟合程度。
权利要求
1.一种烤烟香型的检测判定方法，其特征在于步骤如下: (1)烤烟香型致香物萃取:用同时蒸馏萃取(SDE)优化萃取方法进行如下操作:在蒸馏瓶中，拟进行烤烟致香物分析的烟丝样品20或30克，加入水350或450ml，加入内标物质，以备蒸馏；在萃取瓶中，加入40ml 二氯甲烷。
①萃取时间:萃取剂使用二氯甲烷，水浴恒温60°C，常规萃取方式进行3小时； ②萃取温度:加热套蒸馏温度为198°C-200°C，使得沸腾剧烈，以便更完全地萃取半挥发性的物质； ③按常规分离:在分液漏斗中，对萃取的二氯甲烷溶液加入过量的硫酸钠，比例是烟丝样品重量的0.5倍，让硫酸钠充分吸收萃取的二氯甲烷溶液中的水分，随后，先后各一次，用IOml 二氯甲烷冲洗瓶，保证萃取物全部萃取； ④按常规浓缩:将步骤(3)中的萃取剂浓缩至0.5-0.4ml,回流至1-1.1ml ； ⑤按常规将步骤(4)中萃取的样品不过夜冷藏，直接上机进行GC-MS气相色谱-质谱的气质分析。
(2)气相色谱质谱(GC-MS)定性、定量分析烤烟香型致香物。
所述的GC-MS气相色谱-质谱条件:色谱柱:DB-5 (30mX 0.25mm1.d.X 0.25 μ m d.f.)； 程序升温:按4°C /min的加热速度，第一次升温到40°C保温2min，随后升温到250°C，保温IOmin ；进样口:2500C ;载气=He ;柱头压:1OOkPa ； 分流比:30: I ;进样量LOyL ; 传输线温度:250°C ； 离子源温度:150°C ; EI 能量-JOeN ； 扫描范围:35 350u ； 内标:正十七烷；对采集到的图谱利用NIST1.11升级版谱库进行检索；采用面积归一法定量; 分析的结果是:理论上峰图面积达0.03%以上的可以认为是一种物质，因为有些致香物的含量实际很少，不同种类、不同产地的烤烟；同一种类，不同产地的烤烟，它们被分析出来的致香物种类一般在120 - 190种，有比较性的101个，用于统计分析89个； (3)分析判定:采用步骤(2)获得的对烤烟致香物定性、定量分析出来的14种相关性大的物质，代入能由Matlab软件进行逐步回归分析的下列公式，进行烤烟香型的检测判定； 烤烟香型指数Y= 1.875-2.702X1 (异戊烯醛)+0.150X2 (2-乙酰基呋喃)+0.061X3(苯甲醇)-0.416X4 (2—乙酰吡咯)+0.367X5 (茶酮)+1.053X6 (壬酸)+0.760X7 (吲哚)+0.010X8 (异茄酮)+0.027X9 (大马士酮)+0.352X10 (二氢猕猴桃内酯)-0.029X11 (巨豆三烯酮)-0.31X12 (I (二氢)石脑油)+0.051X13 (法尼基丙酮)-0.281X14 (棕榈酸甲酯); 该回归方程的复相关系数R=0.968041，决定系数R2=0.937103，P = 6.64X 10 — 14，香型指数回归方程方差分析的F值达显著水平(P<0.05) ;14个显著因子回归系数的偏相关系数达显著水平； (4)计算后获得相应烤烟香型指数Y数值，作为烤烟香型判断数值，为烤烟的香型梯度分类、烟叶采购、品牌风格特征叶组配方的维护与研究开发、香精香料的参配，提供数据化的 判断标准。
全文摘要
本发明涉及一种烤烟香型检测判定方法，属于烤烟香型梯度定性、定量鉴别应用技术领域。本发明通过对烤烟致香物的同时蒸馏萃取(SDE)优化方法,在比传统同时蒸馏萃取(SDE)萃取更多种类致香物的基础上, 进行烤烟致香物的定性、定量分析，从而为上述应用技术领域提供数字化的烤烟致香物化学基础数据。优化烤烟致香物分析和对照烤烟香型指数Y的计算，准确地从定性化到定量化(数字化)确定出烤烟香型范围清香型、中间香型、浓香型。本发明烤烟香型判断准确率在91.1%。为烤烟的香型梯度分类、烟叶采购，品牌风格特征叶组配方的维护与研究开发、香精香料的参配，提供数据化的判断标准。
文档编号G01N30/02GK103226135SQ20121038837
公开日2013年7月31日 申请日期2012年10月15日 优先权日2012年10月15日
发明者李晋明, 董伟, 任继阳, 孟昭宇, 郭仁, 台希, 朱慧贤, 吴亿勤, 张伟, 李忠任, 许健, 秦云华, 汤建国, 张凤梅, 龚文岗, 桂永发, 冯磊, 戚文辉, 汤利民 申请人:红塔烟草(集团)有限责任公司