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| 內容簡介： |
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《烟草近红外数据库构建、管理及应用》旨在研究构建烟草行业近红外数据库平台，有效解决烟草行业亟待解决的问题，如1、对样品粒度、仪器参数、 环境条件等缺乏系统全面的研究与控制，质量控制样品缺失，近红外光谱采集质量参差不齐；2、化学成分预测模型指标偏少；3、化学成分预测结果的可比性差；4、样品含水率对近红外光谱的干扰难以消除；5、部分近红外光谱仪之间预测模 型传递效果差；6、近红外分析数据分散等。近红外数据库的构建将行业近红外光谱仪一体化连通，实现烟叶和卷烟近红外分析数据的自动收集，充分发挥基础化学成分数据潜力，将显著提高行业近红外分析研究与应用技术水平，有效拓展近红外分析技术应用的广度与深度，对烟草行业技术进步具有重要意义。
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| 關於作者： |
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郭军伟，硕士，中国烟草总公司郑州烟草研究院高级工程师。赵乐，中国烟草总公司郑州烟草研究院研究员。王洪波，中国烟草总公司郑州烟草研究院研究员。
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| 目錄：
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第1章 绪论
第1节 国内外研究进展
第二节 烟草近红外数据库构建的技术路线
第二章 近红外光谱采集操作规范建立
第1节 样品制备方法研究
第二节 光谱仪采集参数
第三节 《烟草及烟草制品近红外分析质量控制样品要求与应用》制定
第四节 《烟草及烟草制品近红外光谱采集规范》制定
第三章 建模样品、化学成分分析与近红外光谱采集
第1节 近红外预测模型化学成分指标确定
第二节 样品征集与筛选
第三节 化学成分分析与近红外光谱采集
第四章 近红外烟草化学成分指标预测模型构建与维护
第1节 近红外烟草化学成分指标预测模型构建方法研究
第二节 近红外烟草化学成分指标预测模型建立
第三节 近红外烟草光谱水分校正研究
第四节 近红外烟草化学成分指标预测模型维护
第五章 近红外烟草化学成分指标预测模型转移
第1节 模型转移方法对比研究
第二节 光谱波数不一致光谱转移研究
第三节 近红外预测模型转移及评价
第六章 烟草近红外数据库系统平台建立
第1节 烟草近红外数据分析编码规则制订
第二节 烟草近红外数据库系统软件开发
第三节 烟草近红外数据库系统数据安全保证措施
第四节 烟草近红外数据库系统平台测试
第七章 烟草近红外数据库建设及管理
第1节 烟草近红外数据库内容
第二节 烟草近红外数据库建设
第三节 烟草近红外数据库管理
第八章 烟草近红外数据库的应用举例
第1节 初烤烟叶化学成分分布
第二节 醇化片烟化学成分与醇化时间的关系规律
第三节 基于近红外分析的卷烟烟丝质量稳定性表征研究
附录Ａ 建立和完善的分析方法
１ 烟草及烟草制品钾、钙和镁的测定（电感耦合等离子体质 谱法）
２ 烟草及烟草制品难挥发有机酸的测定（气相色谱法）
３ 烟草及烟草制品 Ａｍａｄｏｒｉ 化合物的测定（高效液相色谱－串联质谱法）
４ 烟草及烟草制品二氯甲烷提取物的测定
５ 烟草及烟草制品新植二烯的测定（反吹气相色谱法）
６ 烟草及烟草制品无机阴离子的测定（离子色谱法）
７ 烟草及烟草制品多酚类化合物的测定（高效液相色谱法）
８ 烟草及烟草制品游离氨基酸的测定（氨基酸分析仪法）
９ 烟草及烟草制品游离态茄尼醇的测定（高效液相色谱法）
Ｂ 规范性文件
１ 烟草及烟草制品近红外分析编码规则
２ 烟草及烟草制品近红外光谱采集规范
３ 烟草及烟草制品近红外分析质量控制样品要求与应用
Ｃ 化学成分指标预测模型评价参数
１ 初烤烟叶／ 复烤片烟化学成分指标预测模型评价参数
２ 醇化片烟化学成分指标预测模型评价参数
３ 卷烟烟丝化学成分指标预测模型评价参数
４ 卷烟烟气常规指标预测模型评价参数
Ｄ 预测模型维护后化学成分指标预测模型评价参数
１ 维护后初烤烟叶／ 复烤片烟化学成分指标预测模型 评价参数
２ 维护后醇化片烟化学成分指标预测模型评价参数
３ 维护后卷烟烟丝化学成分指标预测模型评价参数
Ｅ 系统应急预案
参考文献
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| 內容試閱：
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我国烟草行业目前各类近红外光谱仪保有量近 ３００ 台， 分布在打叶复烤 厂、 工业企业技术中心、 地市级烟草技术中心等单位， 广泛应用于烟叶化学 成分分析、 烟叶质量评价、 打叶模块组配、 复烤片烟质量均一性控制和卷烟 原辅材料质量控制等方面， 并逐步拓展应用于卷烟配方维护与设计。 近红外 光谱分析技术作为便捷高效?化学数据获取手段， 将随着物联网技术和大数 据技术的发展， 进一步深化和拓展在烟叶原料、 卷烟、 辅助材料等方面的应 用， 在烟草行业数字化转型中必将发挥越来越大的作用。 在近红外光谱分析技术的研究与应用方面， 烟草行业目前存在若干亟待 解决的问题， 包括 （１） 对样品粒度、 仪器参数、 环境条件等缺乏系统全面的 研究与控制， 质量控制样品缺失， 近红外光谱采集质量参差不齐； （２） 化学 成分预测模型指标偏少， 基本只有总糖、 还原糖、 总氮、 总植物碱、 钾、 氯 ６ 种化学成分， 不能适应客观全面地评价烟叶质量、 烟叶风格和烟叶可用性的 需要， 也不能适应卷烟数字化设计与维护的迫切需要； （３） 化学成分预测结 果的可比性差， 不同单位建立的预测模型在一次数据准确性和建模样品代表 性上存在较大差异， 导致预测结果之间存在系统偏差； （４） 样品含水率对近 红外光谱的干扰难以消除， 含水率较高或极低样品的预测结果存在大的误差， 且缺乏有效的解决手段； （５） 部分近红外光谱仪之间预测模型传递效果差， 严重制约预测模型应用效果的最大化； （６） 近红外分析数据分散， 单位之间 或行业层面无法共享烟叶基础分析数据， 甚至同一单位的部门之间也无法共 享， 加之样品信息、 数据格式不统一， 难以集聚、 融合和挖掘分析。 本书旨在研究构建烟草行业近红外数据库平台， 有效解决上述问题， 将 行业近红外光谱仪一体化连通， 实现烟叶和卷烟近红外分析数据的自动收集， 充分发挥基础化学成分数据潜力， 显著提高行业近红外分析研究与应用技术 水平， 有效拓展近红外分析技术应用的广度与深度， 对烟草行业技术进步具 有重要意义。 本书共分为八章。 第1章为绪论， 简要概述了近红外光谱技术在国内外 的研究进展及烟草近红外数据库构建的技术路线； 第二章至第五章分别介绍了构建烟草近红外数据库的基础性工作———近红外光谱采集操作规范的建立， 建模样品、 化学成分分析与近红外光谱采集， 近红外烟草化学成分预测模型 的构建与维护及近红外化学成分预测模型转移； 第六章介绍了烟草近红外数 据库系统平台建立； 第七章介绍了烟草近红外数据库建设及管理； 第八章对 烟草近红外数据库的应用给出实例。 本书在编写过程中得到了相关同事及同行专家的支持和帮助， 谨向他们 表示衷心的感谢。 近红外分析技术与应用发展迅猛， 加之编写人员水平有限， 书中疏漏和 不当之处在所难免， 敬请读者批评指正。
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