专利名称：采用因素筛选进行工序质量检测的方法
技术领域：
本发明涉及一种确定影响工序质量主要因素的方法，尤其涉及一种在此基础上，为全线联机优化试验(既全线工序质量评价)提供了一种新的质量检测方法即采用因素筛选进行工序质量检测的方法。
背景技术：
目前国内卷烟企业在进行工序质量评价时，通常采用只改变某一因素水平，固定其它因素水平的试验方法，希望逐一把每个因素对试验指标的影响摸清，分别找到每个因素的最优水平，最终找到全部因素水平的最优试验结果。实际上这种试验是有一定缺陷的，它只适合于因素间没有交互作用的情况。会造成单个工序最佳因素水平组合并非就是该工序的最优组合，每个工序的最佳组合也并非就是全线的最优组合，而且对这种试验数据也难以做深入的统计分析，试验效率低，不能充分发挥工序质量评价的作用。由于直接采用全线联机优化试验(既全线工序质量评价)涉及的工序、参数繁多，导致试验量巨大，几乎难以完成。
发明内容
本发明的目的就是为了解决目前全线联机优化试验(即全线工序质量评价)涉及的工序、参数繁多，导致试验量巨大，无法对全线联机优化试验(既全线工序质量评价)进行评测的问题，提供一种通过前期采用因素筛选进行单工序或多工序质量评价，为全线联机优化试验(既全线工序质量评价)提供具有试验量小、数据量小，易于判断评价等优点的采用因素筛选进行工序质量检测的方法。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案一种采用因素筛选进行工序质量检测的方法，它的方法为，(1)首先确定组成工序的设备和所用原料；(2)将各设备的工作参数作为因素，在设备能力范围内选取参数平均值或标准值作为一个水平，在设备能力范围内选取靠近上限或下限值作为另一个水平，运用正交试验原理建立试验方案数表；(3)对工序的最终产品采样，将烟草产品的特性利用方差分析法进行分析，与各因素进行相关性分析，筛选对各单项处理结果有显著性影响的各因素和对综合处理结果有影响的显著性因素；(4)确定影响工序质量的主要因素，再进行全线联机优化试验，即全线工序质量评价，指导工序生产。
所述步骤(2)中，在确定设备因素时，对相同功能与作用的因素选择稳定和直接可控的因素。
所述步骤(3)中，通过正交试验分析，得出各参数与烟草一个特性的相关性，并依次剔出与结果相关性最差的因素，然后进行二次分析；对烟草的其余各个特性分别进行该相关性分析，并建立数表。
所述步骤(3)中，根据方差分析原理，确定单因素即过程参数对综合处理结果的影响显著性得分，按非常显著相关(p＜0.01)得2分，显著相关(p＜0.05)得1分，不显著相关得0分的计分办法，对各参数与物理质量指标、感官质量的显著性得分相加，得到各参数对综合质量的显著性总得分；依据各参数对综合质量显著性得分的变化幅度、专业知识和后续试验的具体情况，按总得分由大到小的排序，筛选出对综合处理结果起主要作用的少数关键因素，在此基础上，再进行全线联机优化试验，即全线工序质量评价。
本发明通过对试验设计及数据分析的理论研究，确定了首先对单个工序或多个工序进行因素筛选试验，通过方差分析找到对试验指标起决定作用的少数主要因素，再以该部分少数主要因素设计全线联机优化试验(即全线工序质量评价)。为科学地分析、制定各卷烟牌号主要工序的加工参数设计水平，提高最终产品的总体质量提供了一种科学的试验设计及分析方法。
本发明的有益效果是1、评测结果科学准确该方法通过科学的试验设计和结果统计分析，消除了烟草企业传统的工序质量评价方法对试验结果造成的误差，因而，试验结论更具科学性。
2、极大地减少了全线联机优化(既全线工序质量评价)试验量在采用因素筛选进行单工序或多工序质量评价的基础上，筛选出对试验结果起主要作用的少数关键因素，以该部分少数关键因素进行全线联机优化试验，可大大地减少全线联机优化试验量。
3、能对试验数据进行深入的统计分析，提高试验效率，改善卷烟质量水平在采用因素筛选进行单工序或多工序质量评价的基础上，只用较少的全线联机试验次数就可找出因素水平间的最优搭配或由试验结果通过深入的统计分析推断出最优搭配。能充分挖掘设备潜能，使原料使用价值最大化，切实提高卷烟产品的技术含量。同时，也为单工序或多工序质量评价和全线联机优化试验(既全线工序质量评价)提供了一种科学的试验方法。
图1为本发明实施例1的因素正交表；图2为实施例1物理指标汇总表；图3为实施例1感官评吸汇总表；图4为实施例1的正交方差表；图5为实施例1的相关性分析表。
具体实施例方式
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
实施例1下面以松散回潮和筛分加料工序的因素筛选试验为例，具体介绍因素筛选在工序质量评测中的运用。
首先，选择某牌号三类烤烟型叶片配方；WQ3116A型松散回潮机，SJ1525型加料机作为工序用设备。RAYMX2C型红外温度计，TM710型红外水分仪，CJ201型叶片振动分选筛，作为工序质量检测仪器。
然后，将烟片松散回潮、润叶加料两工序的11项参数作为11个因素，在设备能力范围内选取其平均值或标准值作为一个水平，在设备能力范围内选取靠近上限或下限值作为另一个水平，运用正交试验的原理，设计一套11因素2水平的试验方案，如图1所示，筛选出对卷烟质量，尤其是对卷烟感官质量影响较大的参数。其具体的设备如下A回潮机滚筒转速，7转/分(34HZ)、9转/分(43HZ)；B回潮机热风风机转速35HZ、48HZ；C回潮机工作蒸汽压力0.4MPa、0.6MPa；D回潮机工作蒸汽开度65％、95％；E回潮机混合喷嘴蒸汽压力0.2MPa、0.4MPa；F回潮机物料出口水分18％、20％；G加料机滚筒转速，7.3转/分(30HZ)、10.2转/分(41HZ)；H加料机热风风机转速20HZ、40HZ；I加料机工作蒸汽压力0.4MPa、0.6MPa；J加料机工作蒸汽开度35％、65％；
K加料机混合喷嘴蒸汽压力0.02MPa、0.10MPa。
同时为减少试验量，按筛选试验的通常要求不考虑各因素的交互作用。试验所用原料要提前圈定，保证试验期间各批次叶片配方的一致性；每次试验均要先入预配柜，再入贮叶柜的二级烟叶掺配方式，保证每批次烟叶配方的均匀性。为避免回潮烟叶水分不一致，造成的加料比例不一致，导致干扰试验效果问题的出现。项目组对每个试验的加料比例进行相应换算，要求2#、5#、6#、8#、9#、11#试验的加料比例(体积比)为4.0％，1#、3#、4#、7#、10#、12#试验的加料比例(体积比)为3.9％。每批试验的叶片贮存时间均为4小时。全部试验过程均要在指定的切丝机上完成切叶丝，且刀门压力等参数相应固定。做试验的顺序依照随机化原则，以抽签的方式确定，尽量避免操作人员、仪器设备、环境等试验因素外的其它因素对试验的影响。整批烟叶全部入柜后，迅速沿贮叶柜断面接出烟叶约50公斤，混合均匀，装箱，送至指定地点贮存。贮存4小时，立刻进行切丝制样。在切丝机工作正常后，取叶丝约15公斤，由项目组人员送至贮丝房晾制。烟丝凉制到适宜水分后，由项目组成员送至卷接包车间卷制。卷烟样品在恒温恒湿平衡48小时后，经重量挑选，由技术中心组织评吸鉴定，得出图2、图3所示的物理指标汇总表和感官评吸汇总表。
将试验设计中11项参数作为因素，以香气量单项评吸得分作为处理结果，进行正交试验分析，得出各参数与香气量的相关性。为提高检测分析效率，按照正交试验的分析原理，依次剔出与结果相关性最差的A回潮机滚筒转速、C回潮机工作蒸汽压力等二项因素列(因素合并到误差列的一般原则为凡因素的均方小于误差均方的，均可合并到误差列)，进行二次分析。如图4所示，确定与卷烟香气量显著相关的因素依次为 D回潮机工作蒸气开度、J加料机工作蒸气开度、B回潮机热风风机转速、I加料机工作蒸气压力、K加料机混合喷嘴蒸汽压力。
按照以上分析程序，分别以结饼重量、大中片率、碎片率、香气质、浓度、劲头、细腻程度、杂气、刺激性、干净程度做为处理结果，进行过程参数对卷烟质量相关性分析。
按非常显著相关(p＜0.01)得2分，显著相关(p＜0.05)得1分，不显著相关得0分的计分办法，对各参数与物理质量指标、感官质量得分的相关性进行综合判定，找到松散回潮、筛分加料工序对结饼重量、香气质、香气量、浓度、劲头、细腻程度、杂气、刺激性、干净程度等单项质量指标相关性显著的主要过程参数，如图5所示。
(1)在试验范围内，D回潮机工作蒸气开度、A回潮机滚筒转速与叶片的物理加工质量结饼重量显著相关；且随D回潮机工作蒸气开度、A回潮机滚筒转速的增加，叶片的结饼量显著减少。各因素与大中片率、碎片率关系不大。
(2)在试验范围内，C回潮机工作蒸气压力、D回潮机工作蒸气开度、I加料机工作蒸气压力、K加料机混合喷嘴蒸汽压力、J加料机工作蒸汽开度与感官质量指标得分显著相关。
(3)在试验范围内，综合分析得出与物理质量指标、感官质量得分显著相关的重要参数因素依次为C回潮机工作蒸气压力、D回潮机工作蒸气开度、I加料机工作蒸气压力、K加料机混合喷嘴蒸汽压力、J加料机工作蒸汽开度、A回潮机滚筒转速。
权利要求
1.一种采用因素筛选进行工序质量检测的方法，其特征是它的方法为，(1)首先确定组成工序的设备和所用原料；(2)将各设备的工作参数作为因素，在设备能力范围内选取参数平均值或标准值作为一个水平，在设备能力范围内选取靠近上限或下限值作为另一个水平，运用正交试验原理建立试验方案数表；(3)对工序的最终产品采样，将烟草产品的特性利用方差分析法进行分析，并与各因素进行相关性分析，筛选对各单项处理结果有显著性影响的各因素和对综合处理结果有影响的显著性因素；(4)确定影响工序质量的主要因素，再进行全线联机优化试验，即全线工序质量评价，指导工序生产。
2.根据权利要求1所述的采用因素筛选进行工序质量检测的方法，其特征是所述步骤(2)中，在确定设备因素时，对相同功能与作用的因素选择稳定和直接可控的因素。
3.根据权利要求1所述的采用因素筛选进行工序质量检测的方法，其特征是所述步骤(3)中，通过正交试验分析，得出各参数与烟草一个特性的相关性，并依次剔出与结果相关性最差的因素，然后进行二次分析；对烟草的其余各个特性分别进行该相关性分析，并建立数表。
4.根据权利要求1或3所述的采用因素筛选进行工序质量检测的方法，其特征是所述步骤(3)中，根据方差分析原理，确定单因素即过程参数对综合处理结果的影响显著性得分，按非常显著相关(p＜0.01)得2分，显著相关(p＜0.05)得1分，不显著相关得0分的计分办法，对各参数与物理质量指标、感官质量的显著性得分相加，得到各参数对综合质量的显著性总得分；依据各参数对综合质量显著性得分的变化幅度、专业知识和后续试验的具体情况，按总得分由大到小的排序，筛选出对综合处理结果起主要作用的少数关键因素，在此基础上，再进行全线联机优化试验，即全线工序质量评价。
全文摘要
本发明公开了一种采用因素筛选进行工序质量检测的方法。它解决了目前全线联机优化试验(即全线工序质量评价)涉及的工序、参数繁多，导致试验量巨大，无法对全线联机优化试验(即全线工序质量评价)进行评测的问题，提供一种通过前期采用因素筛选进行单工序或多工序质量评价，为全线联机优化试验(即全线工序质量评价)提供具有试验量小、数据量小，易于判断评价等优点，其方法为通过对试验设计及数据分析的理论研究，确定了首先对单个工序或多个工序进行因素筛选试验，通过方差分析找到对试验指标起决定作用的少数主要因素，再以该部分少数主要因素设计全线联机优化试验。
文档编号G05B19/048GK1987696SQ20061007076
公开日2007年6月27日 申请日期2006年12月19日 优先权日2006年12月19日
发明者赵国庆, 米强 申请人:将军烟草集团有限公司