王玉真，高占勇，王 慧，汪显国，李思源，马晓龙，杨晶津，高 辉

[1.红云红河烟草(集团)有限责任公司，云南 昆明 650231；2.云南同创检测技术股份有限公司，云南 昆明 650106]

打叶去梗作为打叶复烤生产的一道重要工序，其工艺任务是对初烤后的烟叶进行叶梗分离，使叶片和烟梗均达到相应的质量标准[1]。打叶去梗工序由多级打叶机和风分器交替串联组成，每级打叶机与若干级风分器构成1 个打叶单元。生产时，烟叶首先进入一级打叶单元，由打叶机利用机械力进行梗、叶分离，风分器利用风力将分离后的梗、叶分开，叶片经风分器出口流出，剩余带梗物料进入下一级打叶单元继续进行打叶去梗[2]。基于打叶去梗工序的上述工艺特点，再结合烟叶不同区位的内在化学成分[3-5]和物理耐加工性[6]存在较大差异，导致打叶去梗过程中从各级打叶风分口分离出的片烟尺寸及其化学成分含量存在一定差异和变化规律[7-8]。颜色是烤烟分级标准的重要指标之一[9]，烟叶颜色的差异在很大程度上反映了烟叶中各种色素及化学成分比例的不同，与烟叶的外观质量和内在品质密切相关[10]。随着国外色度学理论与实践的发展，国内烟草行业也逐步引入色度这一指标，并开展了色度值与烟叶物理指标[11]及内在化学成分[12-15]的相关性研究，结果表明：烟叶的色度值与其拉力、单叶质量、叶质量、厚度、总糖、还原糖、烟碱、钾、总氮、蛋白质、挥发碱、质体色素和多酚等重要质量指标存在显著或极显著相关。可见色度能够较好地反映烟叶原料外观品质和内在质量的差异，且色差法具有操作简单、快捷高效和成本低的优点。为此，选择单等级初烤烟叶作为对象，研究各级打叶风分口分离片烟色度值的差异性及变化趋势，并基于标准化的色度值矩阵利用Fisher 最优分割法对各级打叶风分口进行划分，旨在为打叶后不同品质片烟的分类及差异化复烤加工和调配利用提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

2019 年云南昆明产云烟87 C3F 初烤烟叶，该烟叶原料在进入打叶工序的真空回潮前经过了专业分级人员的鉴定，等级合格率达到99%以上。

昆明卷烟厂打叶复烤生产线：12 000 kg/h，打叶工序由四级打叶单元11 个风分口串联而成，其中，第1 级打叶单元有4 个风分口(编号依次为1-1、1-2、1-3 和1-4)，第2 级打叶单元有3 个风分口(编号依次为2-1、2-2 和2-3)，第3 级打叶单元有2 个风分口(编号依次为3-1 和3-2)，第4 级打叶单元有2 个风分口(编号依次为4-1 和4-2)。

1.2 试验方法

1.2.1 试验样品制作

将初烤烟叶原料投入到打叶复烤生产线，待打叶去梗工序运行稳定后开始取样。在各风分器出口截面接取片烟样品，每个风分器出口均间隔10 min 取样1 次，每次取样约1 000 g，每个风分器出口分别取样10 次，并将每个风分口接取的片烟样品做好标识分类存放。取样完成后，分别将每个风分口接出的片烟样品充分混匀，再从每个大样本的不同位置共取样约1 kg 置于45 ℃的烘箱中干燥1 h，用旋风磨粉碎，过孔径250 μm(60 目)筛，所得粉末再置于(20±1)℃、相对湿度为(65±2)%的恒温恒湿箱中平衡48 h 后备用。

1.2.2 色度值测定

按照文献[16]的方法利用全自动测色色差计测定不同试验样品的CIE-L*a*b*色空间值。其中，L*为从黑到白，表示明度值；a*为从绿到红，表示红度值；b*为从蓝到黄，表示黄度值。每个风分口的片烟粉末取样20 次进行测定，即每个风分口的片烟粉末样品记录20 个L*、a*和b*值。色差计主要技术指标按照文献[17]中的方法进行设置。按照公式(1)计算总色差值[18]：

1.2.3 色度值方差分析

利用IBM SPSS 19.0 进行单因素方差分析和多重比较。

1.2.4 Fisher 最优分割法分析

(1) 原始数据的标准化处理

为消除指标间数量级的影响，先利用IBM SPSS 19.0 对不同试验样品的色度值矩阵进行标准化处理，标准化处理后，矩阵中每1 列指标的均值为0，标准偏差为1。

(2) 定义类的直径

Fisher 最优分割法用“直径”来表示段内的差异程度，段内差异越小，直径就越小[19]。设某一类P包含的样本有记为P={i,i+1,···,j}。它们的均值为用D(i,j)表示这一类的直径，一般采用“离差平方和”作为直径，即D(i,j)=其中T 为向量的转置。

(3) 计算最小目标函数和分类

最优分割的实质是找到某一组分点，使得各分类的总离差平方和最小，据此，定义目标函数目标函数值越小，表明分类内部差异越小，分类之间差异越大。使目标函数值最小的分割就是最优分割，即对于上式有如下定理：n 个有序样本的最优k 分割，一定是在其某1个截尾子段的最优k-1分割之后再添加1 段形成的，因此 e*[p(n,k)]可由最优二分割的公式递推得出最优k 分割的递推公式。假定分类数k 已知，可由递推得到所有分类P1、P2、···、Pk，这就是最优k分类的分类结果。

(4) 最优分类数的确定

由于最优分割法本身没有明确给出分类数，一般常用以下方法来确定[20]。

①建立最小目标函数随分类数k变化的曲线，取该曲线明显拐弯处或开始变平处对应的分类数为最适宜的分类数。

②如果有2 个或2 个以上的明显拐点，计算比值β(k)=e[p(n,k-1)]/e[p(n,k)]，β(k)值较大时对应的分类数k为最优分类数。

③对分类结果进行F检验，最适宜的分类数k必须使分割结果通过F检验，而且F值要尽可能大。F值按公式(2)进行计算：

根据自由度f1、f2和给定的显著性水平α，查表可求出Fα。若F＞Fα，即可通过检验。如果最优k分割的结果不能通过F检验，则说明这种分割虽然在同一分类数k的各种分割中是最优的，但类与类之间却并不具有显著性差异，因而是没有意义的。

2 结果与分析

2.1 不同打叶风分口分离片烟色度值的差异及变化趋势分析

由表1 可知：不同风分口分离片烟的4 个色度值总体均存在差异。对于第1 级和第2 级打叶单元，随着风分级数的增加(1-1→1-4，2-1→2-3)，分离片烟的明度值L*呈降低的趋势，红度值a*、黄度值b*及总色差值ΔE呈升高的趋势；而对于第3 级和第4 级打叶单元，随着风分级数的增加(3-1→3-2，4-1→4-2)，分离片烟的明度值L*呈升高的趋势，红度值a*、黄度值b*及总色差值ΔE呈降低的趋势。

表1 不同打叶风分口片烟色度值的均值及多重比较Tab.1 Mean values and multiple comparisons of color values in tobacco strips separated from different threshing and pneumatic separation outlets

2.2 基于色度值和Fisher 最优分割法的不同打叶风分口划分

2.2.1 色度值标准化处理

对11 个打叶风分口分离片烟的色度值L*、a*、b*和ΔE值进行标准化处理，结果见表2。

2.2.2 不同打叶风分口类直径计算

对表2 中的标准化色度值矩阵进行最优分割法分析，得到不同打叶风分口的类直径(表3)。

表2 标准化处理后的色度值矩阵Tab.2 Color values matrix after standardization

表3 不同风分口类直径计算结果Tab.3 The diameter of the group of different pneumatic separation outlets

2.2.3 打叶风分口不同分类数最小目标函数计算和具体分类

计算11 个打叶风分口不同分类数k的最小目标函数并列出分类情况，结果见表4。

2.2.4 打叶风分口最优分类数确定

根据表4 建立最小目标函数值e[p(n,k)]与不同分类数k值的相关曲线，结果(图1)显示：最小目标函数在k值为3 和4 处出现拐弯，所以分3 类或4 类为好。通过计算最小目标函数比值β(k)可知：β(3)=1.321，β(4)=2.365，β(4)＞β(3)，因此，k=4 时为最优分类数。根据自由度f1=3，f2=7 和α=0.05，查表求得Fα=4.347。按照公式(2)计算11 个打叶风分口分4 类时的F=11.027，则F＞Fα，即通过F检验。因此，可将11 个打叶风分口的片烟基于色度值的差异按顺序划分为4 段，即一打一分(1-1)为第1 段，一打二分～一打四分(1-2～1-4)为第2 段，二打一分～二打二分(2-1～2-2)为第3 段，二打三分至四打二分(2-3～4-2)为第4 段。

图1 最小目标函数e [ p (n,k)]与k 值的相关曲线)Fig.1 Correlation curve between the minimum objective function e [ p (n,k)] and k value

表4 11 个风分口不同分类数的最小目标函数值及分类情况Tab.4 The minimum objective function values and classification of different classifications of 11 pneumatic separation outlets

3 讨论

打叶复烤是行业产业链中的重要环节，其上游是烟叶生产，下游对接卷烟生产制造，对于中式卷烟品牌原料保障发挥着重要的桥梁作用。但与卷烟生产产业链的其他环节相比，打叶复烤技术发展明显滞后，亟须进行技术升级。2018 年，国家烟草专卖局在关于启动打叶复烤技术升级重大专项的通知(国烟科〔2018〕55 号)中明确提出，打叶复烤技术升级是中式卷烟创新发展的必然选择。在新形势下，卷烟品牌发展和产品创新对打叶复烤提出了新的更高要求：一是提升模块化水平，二是提升均质化水平，三是提升纯净化水平。项目组在前期研究[8]的基础上，选择云烟87 C3F 初烤烟叶作为对象，利用色差法进一步开展不同打叶风分口分离片烟色度值的差异及变化趋势研究，并利用Fisher 最优分割法对其进行分类。本研究可为云烟品牌核心原料不同打叶风分口片烟的差异化复烤加工和调配利用提供一定参考，对于提高复烤片烟的均质化水平、提高原料等级纯度和使用价值具有重要意义。同时，利用色差法识别烟叶原料外观品质和内在质量的差异，较化学法具有操作简单、快捷高效和成本低的优势。

同一等级烟叶在打叶去梗过程中，从各级打叶风分口分离的片烟的色度值存在较大差异和规律性变化趋势，这与其化学成分含量的差异有直接关系。高占勇等[8]研究表明：不同打叶单元及风分口分离片烟的常规化学成分、多酚类化合物及致香成分含量均存在较大差异和规律性变化趋势。相关研究也表明：烤烟烟叶的色度值与其常规化学成分和多酚类化合物等化学指标存在显著或极显著相关关系[12-15]。由此可见，从不同打叶风分口分离的片烟因其化学成分含量的差异而导致其色度值存在差异和规律性变化趋势。

综合文献[7-8]和本研究结果可知：由于从不同打叶风分口分离片烟的尺寸(片烟结构)、化学成分及色度值均存在较大差异，因此，这些分离片烟的混配均匀度对复烤后片烟质量的稳定性和均质化水平会有一定影响。此外，通过工艺改造，可将各段分离的片烟分别存贮并进行差异化复烤加工、醇化和调配利用，对调控烟叶品质和控制卷烟质量具有重要意义。但是不同打叶风分口的片烟在分类后如何进行差异化复烤，以及如何优化各类片烟复烤后的醇化时间尚需进一步研究。

4 结论

同一等级初烤烟叶在打叶去梗工序中，从各级打叶风分单元分离片烟的色度值存在显著差异和规律性变化趋势，即：在一级和二级打叶单元，随着风分级数的增加，片烟的L*值呈降低的趋势，a*、b*及ΔE值呈升高的趋势；在三级和四级打叶单元，随着风分级数的增加，L*值呈升高的趋势，a*、b*及ΔE值呈降低的趋势。基于片烟色度值的变化，利用Fisher 最优分割法可将11 个串联的打叶风分口按顺序划分为4 段，且段间的片烟色度值存在显著差异。通过工艺改造，将各段片烟分别存贮并进行差异化复烤和调配利用，对调控烟叶品质、控制卷烟质量具有重要意义。