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作者：王志才;张建栋;杨松;朱先约;谭涛;王泽理;张志军;王祯;黄伟;李嘉;李山;秦国鑫;王聪;王洪波;赵乐;
单位：甘肃烟草工业有限责任公司技术中心;中国烟草总公司郑州烟草研究院;
摘要：为实现企业库存烟叶原料烟气焦油、烟碱及CO释放量的快速检测，通过采集889种片烟的近红外光谱（NIR），结合Kennard-Stone(K-S)算法筛选出150种代表性片烟进行建模。采用偏最小二乘法（PLS）作为建模方法，运用多元散射校正（MSC）、Savitzky-Golay(SG)平滑及一阶导数进行光谱预处理，选择特征谱段和最佳主成分数，建立了基于烟叶原料NIR的烟气焦油、烟碱及CO释放量预测模型。结果表明：(1)在显著性水平0.05时，预测结果与标准方法检测结果不存在显著性差异。(2)焦油、烟碱及CO最佳PLS预测模型的决定系数（R~2）均大于0.80。(3)焦油、烟碱和CO校正均方根误差（RMSEC）分别为1.13、0.13和0.97，预测均方根误差（RMSEP）与其比值分别为1.03、1.00和0.95。(4)叶组叠加实验结果显示，各原料预测结果按照配方比例线性加和结果与叶组实测结果相当，相对偏差<10%。建立的焦油、烟碱及CO释放量的近红外预测模型准确可靠，可用于烟叶原料烟气常规化学成分释放量的快速定量预测。
关键词：近红外(NIR)光谱;烟叶;烟气常规化学成分;释放量;焦油;烟碱;CO;偏最小二乘法
基金资助：甘肃省重点研发计划-工业类项目“基于近红外光谱的卷烟产品数字化设计与维护技术研究”（22YF7GA052）; 中国烟草实业发展中心科技项目“‘兰州’品牌叶组配方模块化替代技术研究”（ZYSYQ-2024-08）; 甘肃烟草工业有限责任公司科技项目“‘兰州’品牌卷烟烟气常规成分释放量近红外预测技术研究”（KJXM-2022-02）
