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近红外光谱分析技术是一种新型高效分析技术,具有分析速度快、样本前处理简单、环保、低消耗和可进行多组分同时测定等优点,在烟草行业的应用日益广泛。然而由于近红外光谱存在着光谱信息冗余,特征区域不明显等问题,在使用近红外光谱分析技术对复杂体系进行定量分析时,通常需要借助化学计量学方法(如PCR和PLS)才能从复杂体系(如卷烟主流烟气)的近红外光谱数据中提取出有用的化学信息。本论文的主要目的是考察近红外光谱与化学计量学方法相结合在烟气有害成分和卷烟工艺物理参数的预测方面的实际应用,其主要内容如下:1)使用偏最小二乘回归法在卷烟样本的近红外光谱数据与其主流烟气中酚类化合物的释放量之间建立了性能较稳健的定量分析模型。该定量分析模型的预测范围为37.0~101.1μg/cig,预测偏差分布在±13μg/cig之间,交互检验均方差为5.1μg/cig,预测平均相对偏差为6.7%。2)使用偏最小二乘回归法在卷烟样本的近红外光谱数据与其主流烟气中NH3的释放量之间建立了性能较稳健的定量分析模型。实验结果表明该模型对主流烟气中NH3释放量的预测值与实测值比较吻合。预测偏差分布在±10μg/cig之间,交互检验均方差为4.2μg/cig。该定量分析模型的预测范围为5.6~39.7μg/cig。3)考查了新型化学计量学方法OPLEC用于烟丝样本的近红外光谱数据分析的性能,并首次在卷烟样本的近红外光谱数据与其吸阻之间成功建立了具有良好预测能力的卷烟吸阻预测模型。4)采用OPLEC方法在卷烟粉末样本的近红外光谱数据与其燃烧热之间建立了定量预测模型。该模型能从卷烟粉末样本的近红外光谱中准确预测出其燃烧热(平均相对误差=0.7%)。燃烧热与卷烟主流烟气里的尼古丁、焦油、CO和总粒子相物(TPM)之间的相关性分析表明:这4种烟气组分含量和卷烟粉末样本燃烧热呈正线性相关。因此卷烟粉末样本燃烧热具有评估卷烟品质的潜在应用。本论文的研究结果与技术可以用于烟草有害成分指标的准确、快速、低成本,无污染测定,实现对卷烟过程的实时控制,使企业快速稳定地生产各种的卷烟产品。