馬波波,張?jiān)氯A,孫溢明,黃培元,陳小龍,孫興敏,張 楠,王根發(fā)
(1.河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司,河南 鄭州 450000;2.國(guó)家煙草專(zhuān)賣(mài)局中國(guó)煙葉公司,北京 100050)
以多個(gè)單等級(jí)原煙進(jìn)行配方打葉在煙草工業(yè)企業(yè)中已是較為普遍的技術(shù)[1-2],其核心是基于卷煙葉組配方的可用性,將若干個(gè)具有相同或相近風(fēng)格特點(diǎn)的煙葉原料按適宜的比例進(jìn)行配比打葉,最終形成具有一定質(zhì)量和規(guī)模的原煙模塊[3]。為保持模塊質(zhì)量的穩(wěn)定性,原煙模塊設(shè)計(jì)每年度均需要進(jìn)行單等級(jí)煙葉質(zhì)量評(píng)價(jià)、調(diào)配、確定比例和打葉復(fù)烤等工作,而傳統(tǒng)的技術(shù)手段主要依靠感官評(píng)吸,不僅工作量大、主觀性強(qiáng),而且模塊質(zhì)量也存在不穩(wěn)定的風(fēng)險(xiǎn)?;瘜W(xué)成分作為煙葉質(zhì)量的內(nèi)在基礎(chǔ),具有可定量以及與品質(zhì)密切相關(guān)等特征[4-6],依據(jù)化學(xué)成分對(duì)煙葉原料進(jìn)行質(zhì)量分組具有一定的客觀性[7]。基于此,前人以多種統(tǒng)計(jì)方法在煙葉質(zhì)量研究方面獲得了豐碩的成果。王曉輝等[8]建立了以煙葉原料中β-紫羅蘭酮、β-二氫大馬酮和巨豆三烯酮總量的聚類(lèi)結(jié)果為依據(jù)的卷煙配方葉組化學(xué)分組方法;顏克亮等[9]基于主成分分析及聚類(lèi)分析,結(jié)合配方經(jīng)驗(yàn),組建了晾曬煙葉模塊;王鵬澤等[10]利用因子、聚類(lèi)及判別分析評(píng)價(jià)了煙葉風(fēng)格特征,并進(jìn)行了不同風(fēng)格特征煙葉區(qū)域分類(lèi);張?zhí)毂萚11]利用逐步判別分析方法對(duì)江蘇中煙庫(kù)存煙葉樣品進(jìn)行了劃分;劉曙光等[12]基于主要化學(xué)成分,利用相關(guān)性分析、主成分分析和回歸分析等多種方法建立了醇化片煙感官質(zhì)量預(yù)測(cè)模型;樸永革等[13]采用灰色關(guān)聯(lián)度分析和主成分分析方法對(duì)煙葉中有機(jī)酸和pH 進(jìn)行了相關(guān)性分析。目前的研究多集中于原煙或成品片煙的質(zhì)量評(píng)價(jià)等方面,而以原煙模塊質(zhì)量為目標(biāo),基于化學(xué)成分對(duì)原煙質(zhì)量進(jìn)行預(yù)測(cè)鮮有報(bào)道。因此,本研究以復(fù)烤前的原煙配方模塊化學(xué)成分為目標(biāo),利用模糊綜合評(píng)判方法對(duì)風(fēng)格相近的原煙葉進(jìn)行質(zhì)量相似性研究,并利用感官質(zhì)量相似性進(jìn)行驗(yàn)證,以期對(duì)原煙進(jìn)行定制分類(lèi)。
試驗(yàn)材料來(lái)自河南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“河南中煙”)2019—2021 年調(diào)撥的云南某產(chǎn)區(qū)21 個(gè)單等級(jí)煙葉和同產(chǎn)區(qū)的2 個(gè)原煙模塊,原煙模塊按照當(dāng)年的配方比例組配形成。(1) 化學(xué)成分?jǐn)?shù)據(jù)獲取:所有樣品在40 ℃以下低溫烘干后粉碎過(guò)60 目篩,按照煙草行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)YC/T1 59—2002、YC/T 160—2002、YC/T 161—2002、YC/T 217—2007 和YC/T 162—2002 對(duì)其總糖、還原糖、煙堿、總氮、鉀和氯含量進(jìn)行測(cè)定。(2) 感官評(píng)吸數(shù)據(jù)獲?。阂詿煵菪袠I(yè)標(biāo)準(zhǔn)《煙草及煙草制品感官評(píng)價(jià)方法》(YC/T 138—1998)為基礎(chǔ),由河南中煙技術(shù)中心的專(zhuān)職評(píng)吸人員對(duì)煙葉的香氣質(zhì)、香氣量、濃度、勁頭、刺激性、雜氣和余味等7 項(xiàng)感官指標(biāo)進(jìn)行評(píng)吸,按照單料煙 9 分制評(píng)吸方法評(píng)分(表1)。
表1 感官評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Standard of sensory evaluation
采用模糊綜合評(píng)判方法對(duì)煙葉化學(xué)成分和感官質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。模糊綜合評(píng)判是一種基于模糊數(shù)學(xué)的綜合評(píng)價(jià)方法[14-15],利用模糊數(shù)學(xué)理論的隸屬度和隸屬函數(shù)以及模糊關(guān)系合成的原理,把各參評(píng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為0.1~1.0 的數(shù)值,計(jì)算各質(zhì)量指標(biāo)的隸屬度,消除量綱的影響,以綜合指數(shù)反映對(duì)象的品質(zhì),具有較好的準(zhǔn)確性和客觀性,在食品和煙草的感官質(zhì)量評(píng)價(jià)中有廣泛的應(yīng)用[16-18]。
煙葉質(zhì)量指標(biāo)的隸屬度函數(shù)根據(jù)文獻(xiàn)[19]確定,包括拋物線(xiàn)型、S 型和反S 型3 種,函數(shù)表達(dá)式分別為:
式中:x1為下限,x2為上限,x3為最優(yōu)值下限,x4為最優(yōu)值上限,且x2>x4>x3>x1。
1.3.1 化學(xué)成分指標(biāo)
根據(jù)化學(xué)成分指標(biāo)與煙葉品質(zhì)的相關(guān)性,確定鉀為S 型函數(shù),氯為反S 型函數(shù),其他指標(biāo)為拋物線(xiàn)型函數(shù)?;瘜W(xué)成分指標(biāo)的上限和下限根據(jù)優(yōu)質(zhì)煙葉化學(xué)成分含量范圍[20]和相關(guān)研究結(jié)果[7,19]確定,最優(yōu)上限和最優(yōu)下限以2019—2021 年原煙模塊的化學(xué)成分范圍確定。各指標(biāo)的權(quán)重根據(jù)模塊的質(zhì)量特征以及在產(chǎn)品中的應(yīng)用實(shí)際確定。
1.3.2 感官評(píng)吸指標(biāo)
感官指標(biāo)直接反映了煙葉品質(zhì),但是不同的卷煙或模塊對(duì)不同感官指標(biāo)的要求不一,已有研究多采用多項(xiàng)感官指標(biāo)值簡(jiǎn)單相加作為煙葉品質(zhì)的最終得分,一定程度上淡化了各項(xiàng)感官指標(biāo)在工業(yè)可用性前提下的具體要求。因此,本研究采用模糊綜合評(píng)判的方法對(duì)感官指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,以綜合指數(shù)來(lái)反映單等級(jí)煙葉與目標(biāo)模塊的相似程度,確保驗(yàn)證結(jié)果真實(shí)、可靠。
根據(jù)感官質(zhì)量指標(biāo)與煙葉品質(zhì)的相關(guān)性,確定其隸屬度函數(shù)類(lèi)型包括S 型和拋物線(xiàn)型2 種,由于香氣質(zhì)、香氣量、雜氣、刺激性和余味是煙葉的品質(zhì)指標(biāo),確定其函數(shù)類(lèi)型為S 型;濃度和勁頭是煙葉的風(fēng)格指標(biāo),確定其函數(shù)類(lèi)型為拋物線(xiàn)型。感官指標(biāo)的臨界值和權(quán)重以2019—2021年原煙模塊的評(píng)吸結(jié)果以及模塊的需求定位確定。
將質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)帶入對(duì)應(yīng)的函數(shù)模型,并進(jìn)行歸一化,得出相似性綜合指數(shù)。綜合指數(shù)為各指標(biāo)隸屬度值與對(duì)應(yīng)權(quán)重的乘積之和,其值的高低可反映該等級(jí)煙葉與目標(biāo)模塊的整體相似度,結(jié)合前人研究[7,19],將相似程度為 0.80~1.00、0.60~0.79 和0.60 以下的煙葉分別劃分為高、中、低目標(biāo)值原料。
根據(jù)單等級(jí)煙葉和原煙模塊化學(xué)成分測(cè)定結(jié)果(表2 和表3)得出各化學(xué)成分指標(biāo)函數(shù)類(lèi)型、臨界值和權(quán)重(表4 和表5),由于化學(xué)成分間接反映煙葉的品質(zhì),因此2 個(gè)模塊權(quán)重保持一致。將單等級(jí)煙葉化學(xué)成分指標(biāo)帶入相應(yīng)的隸屬函數(shù)進(jìn)行單因素評(píng)價(jià),可得到隸屬模糊關(guān)系矩陣(表6和表7)。
表2 單等級(jí)煙葉化學(xué)成分Tab.2 Chemical components of single grade tobacco
表3 不同原煙模塊化學(xué)成分Tab.3 Chemical components of different raw tobacco formula module
表4 化學(xué)成分指標(biāo)函數(shù)類(lèi)型、臨界值及權(quán)重(模塊1)Tab.4 Function types,critical value and weight of the chemical components (module 1)
表6 單等級(jí)煙葉化學(xué)成分模糊關(guān)系矩陣(模塊1)Tab.6 Chemical components fuzzy relation matrix of the single grade tobacco (module 1)
表7 單等級(jí)煙葉化學(xué)成分模糊關(guān)系矩陣(模塊2)Tab.7 Chemical components fuzzy relation matrix of the single grade tobacco (module 2)
將單等級(jí)原煙化學(xué)成分指標(biāo)結(jié)果帶入計(jì)算,得出目標(biāo)模塊1 中21 個(gè)單等級(jí)煙葉的化學(xué)成分綜合指數(shù)分別為:0.96、0.97、0.92、0.61、0.76、0.79、0.55、0.88、0.64、0.39、0.69、0.49、0.24、0.40、0.35、0.29、0.48、0.38、0.41、0.41 和0.54,目標(biāo)模塊2 中21 個(gè)單等級(jí)煙葉的化學(xué)成分綜合指數(shù)分別為:0.55、0.50、0.55、0.55、0.95、0.84、0.75、0.68、0.74、0.70、0.92、0.79、0.46、0.50、0.63、0.48、0.75、0.68、0.42、0.42 和0.77。
根據(jù)單等級(jí)煙葉和原煙模塊感官質(zhì)量測(cè)定結(jié)果(表8 和表9)得出各感官質(zhì)量指標(biāo)函數(shù)類(lèi)型、臨界值和權(quán)重(表10 和表11),由于2 個(gè)模塊的感官質(zhì)量指標(biāo)范圍不一,模塊對(duì)不同感官指標(biāo)的要求和側(cè)重不同,根據(jù)專(zhuān)家意見(jiàn),對(duì)感官質(zhì)量指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行了修正。計(jì)算結(jié)果可得出目標(biāo)模塊1 中21 個(gè)單等級(jí)煙葉的感官質(zhì)量綜合指數(shù)分別為:0.95、0.95、0.90、0.36、0.83、0.77、0.33、0.85、0.77、0.28、0.67、0.53、0.14、0.15、0.45、0.11、0.21、0.11、0.29、0.27 和0.58,目標(biāo)模塊2 中21 個(gè)單等級(jí)煙葉的感官質(zhì)量綜合指數(shù)分別為:0.63、0.62、0.58、0.31、0.99、0.98、0.64、0.61、0.62、0.23、0.96、0.75、0.43、0.33、0.69、0.23、0.42、0.42、0.58、0.55 和0.76。
表9 不同原煙模塊感官質(zhì)量Tab.9 Sensory quality of different raw tobacco formula module
表10 感官質(zhì)量指標(biāo)函數(shù)類(lèi)型、臨界值及權(quán)重(模塊1)Tab.10 Function types,critical value and weight of sensory quality (module 1)
表11 感官質(zhì)量指標(biāo)函數(shù)類(lèi)型、臨界值及權(quán)重(模塊2)Tab.11 Function types,critical value and weight of sensory quality (module 2)
由表12 可知:以模塊1 的化學(xué)成分為目標(biāo),21 個(gè)單等級(jí)煙葉可分為高、中、低目標(biāo)值原料3 種,其中高目標(biāo)值原料4 個(gè),占19.05%;中目標(biāo)值原料5 個(gè),占23.81%;低目標(biāo)值原料12 個(gè),占57.14%。由表13 可知:以模塊2 的化學(xué)成分為目標(biāo),21 個(gè)單等級(jí)煙葉也可分為高、中、低目標(biāo)值原料3 種,其中高目標(biāo)值原料3 個(gè),占14.29%;中目標(biāo)值和低目標(biāo)值原料均有9 個(gè),占42.86%。經(jīng)感官質(zhì)量綜合指數(shù)驗(yàn)證,化學(xué)成分模糊綜合評(píng)判結(jié)果基本正確,模塊1 只有中目標(biāo)值原料中的5 和4 號(hào)得分檔次不一致,吻合度達(dá)90.48%;模塊2 中目標(biāo)值原料中的17、10 和18 號(hào)以及低目標(biāo)值中的1 和2 號(hào)得分檔次不一致,吻合度稍低,達(dá)76.19%,這主要是因?yàn)榛瘜W(xué)成分是煙葉品質(zhì)的內(nèi)在反映,感官質(zhì)量指標(biāo)則是煙葉品質(zhì)的直接表現(xiàn),以化學(xué)成分預(yù)測(cè)感官質(zhì)量難免存在一定的誤差,但是在可接受范圍之內(nèi)。
表12 原料綜合評(píng)判得分及感官驗(yàn)證得分(模塊1)Tab.12 Comprehensive evaluation score and smoking score of raw materials (module 1)
表13 原料綜合評(píng)判得分及感官驗(yàn)證得分(模塊2)Tab.13 Comprehensive evaluation score and smoking score of raw materials (module 2)
原煙配方模塊的質(zhì)量和風(fēng)格由組成其的各單等級(jí)煙葉決定,化學(xué)成分是其品質(zhì)的內(nèi)在基礎(chǔ),感官質(zhì)量是其質(zhì)量的直接表現(xiàn),以化學(xué)成分指標(biāo)預(yù)測(cè)煙葉品質(zhì)、以感官質(zhì)量指標(biāo)驗(yàn)證預(yù)測(cè)結(jié)果是當(dāng)前科研人員普遍采用的研究方式[3,7-8,21]。本研究以原煙模塊的化學(xué)成分為目標(biāo),利用模糊綜合評(píng)判方法可將同產(chǎn)區(qū)的單等級(jí)煙葉分為高、中、低目標(biāo)值3 種原料,再以感官質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行效果驗(yàn)證,在原煙模塊設(shè)計(jì)時(shí),如某一單等級(jí)煙葉原料不足,可快速?gòu)姆诸?lèi)結(jié)果中選擇相似性高的煙葉予以替換,節(jié)省模塊設(shè)計(jì)調(diào)整的時(shí)間。
馬慧婷等[7]曾以模糊綜合評(píng)判方法對(duì)長(zhǎng)白山某一牌號(hào)卷煙配方煙葉原料進(jìn)行分類(lèi)研究,其綜合評(píng)判結(jié)果和感官質(zhì)量評(píng)價(jià)的吻合度為78.95%,本研究結(jié)果印證了模糊綜合評(píng)判在煙葉質(zhì)量分類(lèi)上的適用性。不同的是,本研究以原煙模塊為目標(biāo),對(duì)模塊配方中既有的原料以及模塊配方之外的原料統(tǒng)一進(jìn)行了相似性分類(lèi);同時(shí),本研究將以往僅比較感官質(zhì)量得分的驗(yàn)證手段創(chuàng)新為以感官質(zhì)量指標(biāo)綜合評(píng)判結(jié)果為依據(jù)的驗(yàn)證手段,提高了驗(yàn)證結(jié)果的客觀性和可靠性。
模糊綜合評(píng)判在制定目標(biāo)因素時(shí)具有主動(dòng)性和客觀性[7],但需要注意的是,由于煙葉質(zhì)量客觀存在波動(dòng)性,原煙配方模塊的化學(xué)成分作為目標(biāo),各個(gè)化學(xué)成分指標(biāo)是一個(gè)范圍而不是固定值,因此,采用模糊綜合評(píng)判進(jìn)行煙葉質(zhì)量相似性分類(lèi)需要解決目標(biāo)各指標(biāo)范圍和權(quán)重2 個(gè)問(wèn)題。根據(jù)原煙配方模塊的質(zhì)量情況,可制定各目標(biāo)指標(biāo)的適當(dāng)范圍,根據(jù)原煙配方模塊在卷煙配方中的應(yīng)用定位,可規(guī)定各指標(biāo)的適宜權(quán)重,才可準(zhǔn)確地進(jìn)行質(zhì)量相似性劃分。
以河南中煙云南某產(chǎn)區(qū)2 個(gè)原煙模塊的化學(xué)成分為目標(biāo),利用模糊綜合評(píng)判方法將同產(chǎn)區(qū)的單等級(jí)煙葉分為高、中、低目標(biāo)值3 種原料,在以感官質(zhì)量指標(biāo)進(jìn)行吻合度驗(yàn)證后,證明結(jié)果相對(duì)良好,對(duì)模塊配方設(shè)計(jì)工作中的原煙快速使用定位具有良好的實(shí)踐指導(dǎo)意義。