为了解烟草行业质量数据分析利用现状以及应用需求,选取卷烟、烟叶、烟用材料等12类产品对行业重点工商企业质量检测机构开展调研.结果表明:①行业质量数据分布层级清晰,数据量大,覆盖率高,能够满足大数据分析需求;②主要采用传统描述性统计方式完成数据分析,数据分析需求集中在卷烟产品的质量状况、质量趋势和预测、实验室能力水平和资源配置情况等方面;③数据分布分散且孤立,信息化系统多且系统间协同性差是存在的主要问题.在构建行业质量大数据时要重点围绕质量数据库建设、数据标准体系制定、大数据分析技术应用、数据共享与安全以及技术人才培养等方面开展工作.该研究可为充分利用质量数据资源提升卷烟产品质量提供支持.

为了快速、准确的判别不同牌号烟用爆珠类型及其一致性,采用无水乙醇稀释爆珠内液,紫外可见光谱(UV)扫描,平滑后标准正态变量变换(SNV)预处理光谱,偏最小二乘判别分析(PLS-DA)算法建立了烟用爆珠的分类判别模型,并对模型进行了验证.结果表明:3个牌号烟用爆珠PLS模型的校正集分类变量的预测值与实测值的相关系数均≥0.9562,模型拟合性好,PLS-DA模型对于参与建模的310个烟用爆珠样本(校正集)和未参与建模的60个烟用爆珠样本(验证集)的预测准确率均为100％,说明烟用爆珠PLS-DA模型预测准确度高,判别效果好.基于PLS-DA模型的分类变量值建立的单值控制图可以对烟用爆珠内液的一致性进行快速判定.因此,紫外光谱技术结合PLS-DA算法可用于烟用爆珠内液的判别分析,且方法快速准确、经济环保.

In order to study the chemical stability of liquids in breakable capsules for cigarette filter, the liquid samples were diluted by anhydrous ethanol before UV-visible spectra were collected. The obtained spectra were preprocessed by smoothing to obtain first derivative. The relationships between the chemical components and UV-visible spectra were analyzed by principal component analysis (PCA). The characterization models for chemical stability of the liquids in breakable capsules were developed and validated. The results showed that:1) The chemical components with characteristic ultraviolet absorption in the breakable capsules could be characterized by UV-visible spectra. 2) At the significance level of 0.05, the recognition rates to normal and abnormal samples by the characterization models for six types of capsules were 100% . 3) Both UV-visible method and headspace-GC-MS method could successfully distinguish the normal and abnormal breakable capsule samples with cluster analysis. This method is rapid, accurate, economical and environmentally friendly, thus suitable for the quality control of breakable capsule liquids for cigarette filter.

[目的]基于紫外(UV)光谱技术和支持向量机回归(SVR)算法,建立一种烟用爆珠内液判别和稳定性分析方法.[方法]采用无水乙醇稀释爆珠内液,UV扫描,光谱经预处理后,建立四种不同牌号烟用爆珠SVR模型,并对模型进行了验证.[结果](1)最佳UV图谱预处理方法是平滑后归一化;最佳SVR类型是 ν-SVR;最佳核函数是径向基核函数.(2)四个牌号烟用爆珠内液 ν-SVR模型校正集分类变量的预测值与实测值的相关系数均≥0.9993,SVR模型对于参与建模的400个烟用爆珠内液样本(校正集)和未参与建模的80个烟用爆珠内液样本(验证集)的预测准确度均为100％,模型拟合性好,预测精度高,判别能力强.(3)基于SVR模型分类变量值建立的单值控制图可以对烟用爆珠内液的稳定性进行快速判定,判定结果与GC/MS检测结果一致.[结论]紫外可见光谱技术结合SVR算法可对不同牌号烟用爆珠内液质量进行有效判别,且方法快速准确、经济环保、易于推广.

为了掌握和了解卷接工序过程能力现状，建立了卷接过程烟支质量、圆周和长度工序能力指数的判定标准，并对3个物理指标实际工序能力指数进行了测定，结果表明质量和圆周指标上工序能力总体上较充足，长度指标上工序能力不足且在不同机台之间存在显著差异，不同机台在3个物理指标上工序的稳定性相对较差。

为了考察相同规格卷烟产品的卷接质量在不同卷接机台之间的差异，通过对卷接过程检测数据进行了均值和方差分析，结果表明相同规格卷烟烟支的质量、圆周和长度在不同卷接机台之间存在明显差异，可通过质量、圆周和长度指标的统计分析，对不同机台的质量控制能力进行评价。

应用SIMCA分类法结合滤棒密度曲线建立了三种滤棒的分类模型，并用于滤棒的判别分类，结果表明不同规格滤棒的密度曲线SIMCA分类模型可以较好地区分不同规格滤棒，三种滤棒分类模型的判对率均大于80%。