一種煙葉配方的設(shè)計方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于煙草加工技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種煙葉配方的設(shè)計方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 我國烤煙的原料類型非常多，包含43個收購等級，每個等級均具有不同產(chǎn)地，不 同種類，不同香型風(fēng)格特征等屬性特征，在卷煙產(chǎn)品配方設(shè)計時的原料種類可達(dá)成百上千 種，主要依靠專業(yè)人員來實現(xiàn)中式卷煙配方的設(shè)計和維護(hù)也存在一些問題和局限性，譬如 評吸工作量大容易產(chǎn)生感官疲勞，評價結(jié)果的重復(fù)性不穩(wěn)定，不同評價個體之間的偏好和 評價分值梯度很難一致，可能引起產(chǎn)品質(zhì)量的較大波動等。因此，利用多維度煙葉品質(zhì)量化 數(shù)據(jù)，以滿足專業(yè)人員需求為導(dǎo)向，輔助專業(yè)人員進(jìn)行配方設(shè)計與維護(hù)為目標(biāo)，研究開發(fā)數(shù) 字化配方設(shè)計與維護(hù)方法系統(tǒng)，對提高專業(yè)人員的效率、水平，實現(xiàn)中式卷煙的長期可持續(xù) 發(fā)展具有重要作用，對避免中式卷煙依靠梗絲、膨脹煙絲、薄片等輔料和外加香來拉開產(chǎn)品 質(zhì)量梯度的趨勢，穩(wěn)定和提升高端產(chǎn)品的質(zhì)量等可產(chǎn)生積極作用。
[0003]目前，現(xiàn)有方法所獲取的多維度煙葉品質(zhì)特性的客觀量化數(shù)據(jù)，尚缺乏合理、有效 的綜合利用手段，具體體現(xiàn)在中式卷煙加工過程中煙葉原料模塊及葉組的配方設(shè)計中目前 還主要以配方設(shè)計人員的主觀評價為導(dǎo)向的模式，配方種類繁多，缺乏有效的以客觀評價 量化數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的配方組合推薦及比例設(shè)計，不利于產(chǎn)品質(zhì)量、數(shù)量的長期穩(wěn)定以及可持 續(xù)發(fā)展。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷，提供一種煙葉配方設(shè)計方法。該方法 在檢測獲得煙葉原料特征參數(shù)的實測值的基礎(chǔ)上，設(shè)定特征參數(shù)的目標(biāo)值，通過加權(quán)絕對 值距離分析法（WeightedAbsoluteValueDistanceAnalysis，WAD)處理，得到所述特征 參數(shù)的實測值與目標(biāo)值之間的加權(quán)距離絕對值，按照所述加權(quán)距離絕對值由小到大的順序 對煙葉原料進(jìn)行排序后，通過模塊設(shè)計以及骨架設(shè)計，獲得新的煙葉配方。
[0005]具體而言，本發(fā)明所述方法包括以下步驟：
[0006] (1)采集多種煙葉原料，檢測每種煙葉原料的特征參數(shù)，獲得每種煙葉原料的特征 參數(shù)實測值；
[0007]所述特征參數(shù)包括化學(xué)成分指數(shù)、部位指數(shù)、風(fēng)格指數(shù)、感官指數(shù)、煙氣指數(shù)；
[0008] (2)設(shè)定目標(biāo)煙葉配方中特征參數(shù)的目標(biāo)值、權(quán)重以及允許誤差；
[0009] (3)采用加權(quán)絕對值距離分析法，計算每種煙葉原料的特征參數(shù)實測值與所述特 征參數(shù)目標(biāo)值之間的加權(quán)距離絕對值，按照所述加權(quán)距離絕對值由小到大的順序?qū)熑~原 料進(jìn)行排序，得到煙葉原料的距離序列；
[0010] (4)將所述距離序列中排序第一的煙葉原料作為優(yōu)先樣本，將其余煙葉原料按照 距離序列的順序依次與所述優(yōu)先樣本進(jìn)行t檢驗，獲得無顯著性差異樣本；由所述優(yōu)先樣 本以及無顯著性差異樣本組成集合，即模塊設(shè)計配方。
[0011] 本發(fā)明所述煙葉原料的種類可由其產(chǎn)地和等級決定。在本發(fā)明中，采自相同產(chǎn)地 且等級相同的煙葉原料，作為同一種煙葉原料；若產(chǎn)地或/和等級不同，則屬于不同種煙葉 原料。
[0012] 步驟⑴所述特征參數(shù)包括化學(xué)成分指數(shù)、部位指數(shù)、風(fēng)格指數(shù)、感官指數(shù)、煙氣 指數(shù)。其中，所述化學(xué)成分指數(shù)可進(jìn)一步包括煙堿指數(shù)、總糖指數(shù)；所述風(fēng)格指數(shù)可進(jìn)一步 包括濃香指數(shù)、中香指數(shù)、清香指數(shù)。
[0013] 本發(fā)明中，各特征參數(shù)可采用本領(lǐng)域的常規(guī)方法獲得。例如，煙堿指數(shù)、總糖指數(shù)、 濃香指數(shù)、中香指數(shù)和清香指數(shù)、部位指數(shù)均可通過近紅外光譜法等方法采集，所述煙氣指 數(shù)可通過高效液相色譜法采集，所述質(zhì)量指數(shù)可通過感官評吸方法獲得。
[0014]其中，所述近紅外方光譜法可通過應(yīng)用基于主成分及Fisher準(zhǔn)則的投影方法 (PPF)建立近紅外特征模型，將紅外光譜數(shù)據(jù)代入模型中，獲得各特征參數(shù)。
[0015] 所述步驟（2)中，各特征參數(shù)在目標(biāo)配方中的目標(biāo)值依據(jù)對目標(biāo)煙葉配方的設(shè)計 要求進(jìn)行設(shè)定；各特征參數(shù)在目標(biāo)配方中的權(quán)重以及允許誤差值可根據(jù)已有的評吸數(shù)據(jù)、 生產(chǎn)經(jīng)驗以及產(chǎn)品的特殊需要等因素進(jìn)行人為限定。
[0016] 所述步驟（3)包括以下具體步驟：求解第i種煙葉原料的加權(quán)絕對值距離山，按照 所得山值由小到大的順序?qū)熑~原料進(jìn)行排序，所得{cU，cU……cLddj序列即為煙葉 原料的距離序列；
[0017] 所述山按照以下公式計算：
[0018]
[0019]展開為：山=a工IXifAi卜<12|Xi2_A」+......+ak11Xiki_Ak!卜ak|Xik_Ak |;
[0020] 其中，Xx]代表第i種煙葉原料中第j種特征參數(shù)的實測值;A,代表第j種特征參 數(shù)的目標(biāo)值W,代表第j種特征參數(shù)的權(quán)重；煙葉原料的種類數(shù)i= 1，2,3……n-l，n，即 煙葉原料共n種；特征參數(shù)的種類數(shù)j= 1，2, 3……k-l，k，即特征參數(shù)共k種。
[0021] 步驟⑷所述t檢驗過程方程為4 =
[0022] 其中，cU為優(yōu)先樣本的加權(quán)絕對值距離，yi為第i種煙葉原料與優(yōu)先樣本的加權(quán) 絕對值距離的平均值，0i為第i種煙葉原料的加權(quán)絕對值距離與yi的標(biāo)準(zhǔn)差；當(dāng)ti值小 于檢驗水平a時的臨界值時，則判定第i種煙葉原料與優(yōu)先樣本無顯著性差異，并將優(yōu)先 樣本、第i種煙葉原料以及距離序列中位于第i種煙葉原料之前的全部樣本組成集合，作為 模塊設(shè)計配方；當(dāng)求得的t1+1值大于檢驗水平a時的臨界值時，則判定第i+1種煙葉原料 與優(yōu)先樣本存在顯著性差異，并將第i+1種煙葉原料以及距離序列中位于第i+1種煙葉原 料之后的全部樣本排除在模塊設(shè)計配方之外。所述t檢驗的顯著性水平a值可根據(jù)實際 生產(chǎn)需要，限定為〇. 01~〇. 05,可取0. 01、0. 05等具體值。
[0023] 本發(fā)明所述方法獲得的模塊設(shè)計配方將最符合設(shè)計要求（距離最小）的樣品篩選 出來，作為模塊設(shè)計配方，可以直接、方便地滿足設(shè)計要求。
[0024]為了使設(shè)計得到的煙葉配方豐富、有序、協(xié)調(diào)、穩(wěn)定，本發(fā)明所述方法進(jìn)一步包括 步驟（5)骨架設(shè)計。所述骨架設(shè)計是指，將距離序列經(jīng)t檢驗進(jìn)行梯度篩選，獲得多個類別， 在每一類別隨機(jī)選取一種原料，組成的集合即得骨架設(shè)計配方。
[0025] 具體而言，所述步驟（5)包括以下步驟：將所述模塊設(shè)計配方所包含的全部樣本 作為第一類集合，可記為〇 1= {d^cU...，(!"};將所述距離序列中第一個與優(yōu)先樣本有顯 著性差異的煙葉原料作為第二類標(biāo)準(zhǔn)樣本，可記為cLu，將其余煙葉原料按照距離序列的 順序依次與第二類標(biāo)準(zhǔn)樣本分別進(jìn)行t檢驗，由第二類標(biāo)準(zhǔn)樣本以及與其無顯著性差異樣 本組成集合，即第二類集合，可記為％= {d^i，cLe...，(!"_};依次類推，獲得不同梯度類 別共x類，即得梯度類別集合，可記為{Di，D2,……，DJ;從每個類別集合中分別隨機(jī)選擇一 個樣本，組成煙葉原料梯度集合，即骨架設(shè)計配方。
[0026] 所述方法在應(yīng)用時，可根據(jù)實際需要，人為設(shè)定骨架設(shè)計結(jié)果所需要的類別個數(shù) x'，從所述{DpD2,……，DJ集合中選擇前x'類，即得實際所需的x'種類別，并在各個不 同類別中，分別隨機(jī)獲得其中一個樣本，得到由X'種原料構(gòu)成的煙葉原料梯度集合，即骨架 設(shè)計配方。
[0027] 所述步驟（5)中的t檢驗原理與步驟（4)相同，區(qū)別僅在于，將優(yōu)先樣本的加權(quán)絕 對值距離替換為不同類別標(biāo)準(zhǔn)樣本的加權(quán)絕對值距離。
[0028]本發(fā)明所述方法還可以進(jìn)一步包括步驟（6)，運(yùn)用附加均值矢量為極小值目標(biāo)的 線性規(guī)劃方法，對步驟（5)所得煙葉原料梯度集合進(jìn)行求解，獲得骨架設(shè)計配方中各煙葉 原料的用量。
[0029] 所述步驟（6)具體包括以下步驟：
[0030] 將每個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)矩陣標(biāo)記為Qu，其中，i= 1，2,...n，n為 則待配比煙葉原料的種類，j= 1，2, ...k，k為每個待配比煙葉原料的特征評價指數(shù)個數(shù)；
[0031] 設(shè)定數(shù)量約束條件，對每個待配比煙葉原料分別設(shè)定最大比例值MaXl和最小比例 值Min1;
[0032] 計算附加均值矢量：即⑴=② %'
[0033] 設(shè)定目標(biāo)約束條件和允差值：設(shè)第i個待配比煙葉原料的配方比例為Xl，且其附 加均值矢量的配方比例為最小，即xn+1的值為最?。辉O(shè)第j個特征評價指數(shù)的配方目標(biāo)值為 %，允差值為vj;
[0034] 建立配方比例Xl的求解方程：
[0035] minxf (x),f (x)=xn+1
[0036] Uj-Vj^Qjj ? Xj+^^+Q^j ? Xi+---+Qnj ?xn+Qav(j)?xn+1^U j+Vj
[0037] Mir^S x丄…，Xi…，xn，xn+1< Max;
[0038] ~100%
[0039] 根據(jù)上述公式求解Xi，設(shè)定xn+1趨向于0,故忽略最小值xn+1，則xjP為每個待配比 煙葉原料所對應(yīng)的配方比例。
[0040] 本發(fā)明進(jìn)一步保護(hù)采用所述方法設(shè)計得到的煙葉配方。
[0041] 本發(fā)明提供的方法以及所得配方可采用本領(lǐng)域常規(guī)的方法進(jìn)行驗證，包括比例均 值和線性相關(guān)系數(shù)相結(jié)合的方法、感官評吸法等。
[0042]例如，關(guān)于模塊設(shè)計配方的驗證，因為模塊設(shè)計的結(jié)果中每一個樣品都與最接近 目標(biāo)值的樣品沒有顯著差別，用每一個樣品的各個指數(shù)組合分別與目標(biāo)值組合求解線性相 關(guān)系數(shù)，比例均值應(yīng)均不低于設(shè)定值0. 8 (理想狀態(tài)接近于1)，即說明配方設(shè)計成功。
[0043] 再例如，關(guān)于骨架設(shè)計配方的驗證：以煙堿指數(shù)為例，設(shè)定的目標(biāo)值為Ay，假設(shè)配 方結(jié)果中含有五個（分屬不同類）樣品，其煙堿指數(shù)分別為六142