陈武林 吉雄 周伟 武晓萌

深圳烟草工业有限责任公司 广东深圳 518100

梗丝是卷烟成品烟丝的重要组成部分，起到提高填充值，改善燃烧性，降低焦油的作用。目前行业内采用较多的是气流式和流化床式两种梗丝干燥方式[1-2]。我司使用的是江苏智思烟机公司的SH85型流化床干燥设备。流化床干燥后的梗丝填充性较好，但在使用过程中容易出现梗丝干燥出口含水率波动大、端面差异大等问题，造成后续工序的物料含水率不稳定。笔者以SH85型流化床干燥机为研究对象，研究了7个干燥参数对干燥后水分的影响，以提高过程控制能力，稳定成品梗丝品质。

1 材料与方法

1.1 试验材料

原料选用2016年云南昆明中部长梗，经过储梗、切丝、增温增湿等工序后的梗丝含水率稳定可控，水分Cpk值稳定在2.0以上，可视为试验原料梗丝水分含水率一致。

1.2 试验方法

增温增湿出口的梗丝，经过流化床干燥后，在风送后由红外水分仪（MoistTech828，高比国际有限公司）探测含水率，剔除料头和料尾10分钟数据，由Intouch信息系统采集并测算出梗丝的Cpk。

1.3 Plackett-Burman法筛选影响干燥后水分Cpk的主要因子

选用试验次数N=7的Plackett-Burman试验设计[4]，考察了一区温度、二区蒸汽压力、风门开度、一区风机频率、二区风机频率、三区风机频率、排潮风机频率7个因子，以干燥出口水分Cpk为响应值。每个因子取2个水平,采用minitab15对数据进行回归分析。

1.4 Box-Behnken响应面设计

跟据Plackett-Barman试验结果，利用Minitab15软件，进行Box-Behnken的中心组合试验设计，找出干燥出口水分Cpk的最优水平。

2 结果与分析

2.1 Plackett-Burman试验设计处理

参考各工艺参数的标准设定范围，采用Plackett-Burman设计法，筛选7个参数中影响干燥后水分Cpk的主要因素，每个参数设计高低2个水平。

2.2 确定关键影响因子

采用minitab15对数据进行回归分析，以多干燥出口水分Cpk为响应值，最优回归方程为：Y=-0.00722*一区温度+0.000783*二区蒸汽压力+-0.00392*风门开度+0.0225*一区风机频率+0.000556*二区风机频率+0.00167*三区风机频率+0.0658*排潮风机频率-1.51458，见表1。

该回归方程的系数R-sq为0.9565，调整后R-sq为0.9054，回归方程显著(P＜0.05)，模型在整个回归区域拟合度很好。从结果中能看出，二区蒸汽压力、风门开度、排潮风机频率主效应显著，是影响干燥出口水分的关键因子。在下一步的响应面分析中，重点研究这三个参数的最优水平组合。

表1 Plackett-Burman试验结果

2.3 响应面优化试验

（1）Box-Behnken试验设计与分析。利用Minitab15软件，在Plackett-Burman试验基础上对二区蒸汽压力、风门开度、排潮风机频率3个因素设计3因素3水平响应面分析试验。响应面优化工艺试验中心组合设计及结果如表3所示。通过回归拟合，干燥出口水分Cpk与二区蒸汽压力、风门开度、排潮风机频率之间的关系可用下列回归方程来表示：干燥出口水分Cpk=0.2762*二区蒸汽压力+0.1806*风门开度+15.4466排潮风机频率-0.0003296二区蒸汽压力*二区蒸汽压力-0.001341*风门开度*风门开度-0.2069*排潮风机频率*排潮风机频率-350.852。多元相关系数为R-Sq=93.51%，R-Sq（调整）=88.65%，回归方程P=0．015＜0.05，失拟检验 P=0．407＞0．05，表明该模型拟合度较好，不存在弯曲，见表2。

运用响应优化器，可以得出，最优的参数组合是，二区蒸汽压力419Mpa，风门开度67.3°，排潮风机频率37.3HZ，理论可以达到的最高Cpk为1.36。

（3）回归模型的验证。为了确定模型预测和试验结果的一致性，进行了验证试验。X1（二区蒸汽压力）设定为419Mpa，X2（风门开度）设定为67.3°，X3（排潮风机频率）设定为37.3HZ，进行了3次平行试验，干燥出口水分Cpk平均可达1.32。

3 讨论

影响流化床干燥效果的因素很多，恰当的运用Plackett-Burman试验设计可以通过较少的试验从众多影响因素中筛选出显著的因素，避免了在后期的优化试验中因部分因子不显著而浪费了试验资源。Box-Behnken响应曲面分析法是一种优化多变量系统的有效试验工具。相比较于传统正交试验设计，响应曲面分析法可以找出整个区域上因子的最佳水平组合和最优值[4]。本试验将Plackett-Burman设计与Box-Behnken响应曲面相结合，节约了试验时间和资源，优化得出的预测结果和试验结果吻合也较好。该设计方法在研究多因子变量试验中，具有一定的应用价值。

表2 Box-Behnken响应面试验结果