制丝工艺参数对卷烟主流烟气苯并芘释放量的效应分析

2018-10-12肖克毅戴亚杨文敏

湖北农业科学 2018年17期

肖克毅戴亚杨文敏

摘要：为考察主流烟气苯并芘释放量受不同卷烟制丝工艺参数[切丝宽度（X1）、HT工作蒸汽压力（X2）、热风温度（X3）、热风风门开度（X4）、筒壁温度（X5）和筒体转速（X6）]的影响规律，运用均匀设计法制备不同试验样品，用二次多项式逐步回归法建立模型，通过分析单因素效应、双因素效应、边际效应，并进行参数优化和试验验证，明确了卷烟6种制丝工艺参数对主流烟气苯并芘释放量的影响。结果表明，6种参数对卷烟主流烟气苯并芘释放量的影响顺序为X3>X1>X5>X6>X4>X2；两两因素交互作用明显的有X3和X5、X4和X6、X5和X6；X3对主流烟气苯并芘的影响最显著，随X3的增大主流烟气苯并芘释放量下降明显。

关键词：卷烟；均匀设计法；苯并芘；制丝工艺

中图分类号：TS452+.3 文献标识码：A

文章编号：0439-8114（2018）17-0070-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.17.018 开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

Abstract： A mathematical model and model analysis were applied to investigate the influence of cigarette spinning process factors on B[a]P yield in cigarette mainstream smoke， including cutting width（X1）， HT working steam pressure（X2）， air temperature（X3）， hot air damper opening degree（X4）， the temperature of the tube wall（X5） and cylinder speed（X6）. The single factor effect， double factor effect and marginal effect were analyzed. The results showed that， the order of the effect of six factors on the B[a]P yield was：X3>X1>X5>X6>X4>X2； the two obvious interacting factor pairs were：X3 and X5、 X4 and X6、X5 and X6；The most significant effect is X3 on cigarette mainstream smoke of B[a]P， and with the increase of X3，B[a]P release in mainstream smoke decreased significantly.

Key words： cigarette； mathematical model； B[a]P； spinning process

隨着中国加入《国际烟草控制框架公约》，吸烟和健康问题越来越成为大众关心的焦点。谢剑平等[1]通过研究确定了7种成分作为卷烟主流烟气中的代表性有害成分，苯并芘（B[a]P）等为其中之一。B[a]P是烟草在高温缺氧条件下不完全燃烧，并通过各种有机物热解、聚合所生成的产物。目前卷烟烟气中已鉴别出约30种有致癌性的稠环芳烃，其中 B[a]P最典型，致癌性最高[2，3]。减少或者去除卷烟烟气中的苯并芘物质已成为烟草降焦减害方面的重要研究方向。

切丝宽度、HT工作蒸汽压力、热风温度、热风风门开度、筒壁温度、筒体转速作为制丝关键工序的重要参数，对烟丝的化学成分、物理特性和感官质量有重要影响[4，5]。国内外学者对这些工艺参数有过较多研究，大多采用单因素循环法或简单的组合性研究[6-9]，并未将单因素贡献率的比较，两两因素的交互间影响及边际效应等进行综合讨论。为此本研究采用均匀设计法进行试验[10]，利用多项式逐步回归建立数学模型进行分析，旨在较宽的水平范围内研究单因素，多因素制丝工艺参数对卷烟主流烟气苯并芘释放量的影响，讨论了单因素贡献率和边际效应，为工艺参数的进一步优化提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 材料与设备

材料：某牌号三类烤烟型卷烟（涪陵卷烟厂）。

设备：SQ313切叶丝机（昆明船舶制造有限责任公司）；直线型吸烟机（英国，CERULEAN公司）；旋转振荡器（国华电器有限公司）；电子天平（感量0.000 1 g，Mettler Toledo仪器公司）；超纯水系统（德国，SGwater公司）；SKALAR流动分析仪（荷兰，SKALAR公司）。

1.2 方法

1.2.1 试验设计、建模及模型分析选择制丝工艺重点工序中切丝宽度（X1）、HT工作蒸汽压力（X2）、热风温度（X3）、热风风门开度（X4）、筒壁温度（X5）和筒体转速（X6）6个因素，采用均匀设计法[11]进行试验设计，共7个组合，3次重复（表1），由于各因素的量纲和数量级不一致，为便于统计分析，采用极差归一化变换[12]对试验设计的各因素进行变换（表2）。以卷烟主流烟气苯并芘释放量为因变量，采用二次多项式逐步回归方法建立模型，并采用因子主效应分析法计算了模型中各因素的贡献率；对模型中涉及的两两因素，将相应其他4因素置于高中低（1、0.5、0）水平下，采用等高线分析法分析了两两因素的交互作用及对卷烟主流烟气苯并芘释放量的影响；用求解各因素的偏导数来反映试验范围内该因素对因变量的影响方向；而在求解各因素偏导数基础上讨论函数的最小最大值反映了苯并芘释放量的边际效应[13]。

1.2.2 卷制要求按照表1中涉及的因素进行卷烟样品卷制，烟丝等其余参数保持不变，在GB/T 16447-1996[14]规定条件下平衡48 h。

1.2.3 苯并芘释放量的检测依据相关国家标准[15]对样品卷烟主流烟气中苯并芘释放量进行检测。

2 结果与讨论

2.1 苯并芘释放量的数据统计

卷烟样品主流烟气苯并芘释放量检测结果的描述性统计见表3。从表3可知，偏度系数略大于0，为正偏峰，峰度系数略大于0，为平阔峰，数据稍显分散；标准差和变异系数均较小，偏度系数和峰度系数的绝对值均较小，说明苯并芘释放量的各个数据分布比较对称，接近正态分布，总体的协调性较好，可作为一个整体进行分析评价。

2.2 回归分析模型

以表3中各因素为自变量，苯并芘释放量为因变量，p不小于0.01为变量剔出标准，通过回归方法得到的数学模型为：

Y=13.2+0.590 X12-0.314 X32-0.538 X3X5-0.010 6 X4X6-2.61 X5X6

对该模型进行F检验，F值Df=（5，1）94 897.65，表明二次回归方程本身达到显著水平；决定系数R2=0.999 9，表明模型拟合度良好，具有统计学意义；残差独立性检验，Durbin-Watson统计量d=2.38，说明残差无自相关性。

2.3 因子主效应分析

统计得到各因子的贡献率分别为：热风温度1.492、切丝宽度0.999、筒壁温度0.996、筒体转速0.969、热风风门开度0.470和HT工作蒸汽压力0。此统计结果表明热风温度的贡献率最高，说明热风温度对主流烟气中苯并芘释放量的影响程度最高，在制丝工艺中必须充分注意；其次分别为切丝宽度、筒壁温度和筒体转速；热风风门开度影响最弱；而HT工作蒸汽压力为0，表明对苯并芘释放量无影响。

2.4 单因素对苯并芘释放量的影响

2.4.1 热风温度单因素分析可深入研究某一特定因素在其余因素设定为不同水平时对因变量的影响规律[16，17]。设定X1、X2、X4、X5和X6为高（1）、中（0.5）、低（0）3个水平，根据回归方程得到热风温度（X3）对苯并芘释放量的影响关系（图1）。通过关系式方程和图1可知，当其他5个因素为高（1）、中（0.5）两个个水平时，随着X3的增大，苯并芘释放量逐渐减小且减小趋势越加明显。当其他5个因素为低（0）水平时，随着X3的增大苯并芘释放量先增高达极大值，再逐渐减小且减小趋势明显；而X3水平不變时，增高其他5个因素苯并芘释放量会减小。

2.4.2 切丝宽度设定X2、X3、X4、X5和X6为高（1）、中（0.5）、低（0）3个水平，根据回归方程得到切丝宽度（X1）与苯并芘释放量的影响关系（图2）。由图2可知，X1与苯并芘释放量呈正相关，随X1的增大，苯并芘释放量会逐渐增大；而X1水平不变时，其他5个因素增高苯并芘释放量会减小。

2.4.3 筒壁温度设定X1、X2、X3、X4和X6为高（1）、中（0.5）、低（0）3个水平，得到筒壁温度（X5）与苯并芘释放量的影响关系（图3）。由图3可知，其他因素在低水平时苯并芘释放量为固定值；当其他因素在高和中两个水平时，X5和苯并芘释放量呈现负相关，随X5的增大，苯并芘释放量逐渐减少；而X5水平不变时，其他5个因素增高苯并芘释放量会减小。

热风风门开度和筒体转速对苯并芘释放量的影响关系与筒壁温度相似，均呈负效应，分析方法同上。

2.5 双因素的交互作用

采用等高线分析法对因素间交互作用进行分析，利用DPS软件对回归方程绘制等高线图可知，两两因素的交互作用均达到显著水平的有X3和X5、X4和X6、X5和X6。因此，在相应其他4个因素置于高（1）、中（0.5）、低（0）水平下，根据回归方程得到每组两两因子的交互作用和对主流烟气苯并芘的影响关系图（方程在一定取值范围内出现的负值，只表示在软件计算下苯并芘释放量的变化趋势，实际并不会出现）。具体分析如下。

2.5.1 X3和X5的交互作用模型中的X1，X2，X4和X6固定在高、中、低（1、0.5、0）水平下，得出X3和X5两个因素与主流烟气苯并芘释放量的因子模型和影响图形（图4）。由图4可见，当其他4个因素固定在高、中、低水平时，X3与X5的交互曲线是相似的。当X3、X5均处于高水平（0.5

2.5.2 X5和X6的交互作用模型中的X1、X2、X3和X4固定在高、中、低（1、0.5、0）水平下，得出X5和X6两个因素与主流烟气苯并芘释放量的因子模型和影响图形（图5）。由图5可见，当其他4个因素固定在高、中、低水平时，X5与X6的交互曲线是相似的。当X5、X6均处于高水平（0.5

2.5.3 X4和X6的交互作用模型中的X1、X2、X3和X5固定在高、中、低（1、0.5、0）水平下，得出X4和X6两个因素与主流烟气苯并芘释放量的因子模型和影响图形（图6）。由图6c可见，其他4个因素固定在低水平时，当X4和X6高水平（0.5

2.6 主流烟气苯并芘释放量边际效应

对回归方程求一阶偏导数，比较各工艺水平变化对主流烟气苯并芘释放量影响的速率，设定其他5个因素在高（1）、中（0.5）、低（0）水平下每个工艺因素的边际苯并芘释放量效应关系式（表4）。由表4可知，X3对苯并芘释放量的影响速率绝对值均随其他因素水平的增加而增大，负效应影响不断增强，表明高水平下增加X3可使苯并芘释放量迅速减少；X5、X6和X4对苯并芘释放量影响的变化率依次变慢，均为负效应；X1对苯并芘释放量的影响速率在高、中、低水平下均为正效应，且速率绝对值不变，表明提高X1使苯并芘释放量均匀增加。这也印证了单因素效应分析结果，即各因素在不同水平下对苯并芘释放量的影响变化速率越快，在其相应的单因素苯并芘释放量效应关系图中的斜率也越大；反之亦然。

3 小结

通过各种分析，不同工艺参数对卷烟主流烟气苯并芘释放量的影响贡献率排序为热风温度>切丝宽度>筒壁温度>筒体转速>热风风门开度>HT工作蒸汽压力。

本研究选择了6种卷烟工艺指标，与前人大量文献相比更全面地反映出卷烟成型过程中不同工艺对卷烟主流烟气苯并芘释放量的影响；在分析方法上运用均匀设计法，利用多项式逐步回归建立数学模型后进行相关分析，能在确保统计学意义的条件下有效降低试验次数。通过主效应、双因素交互作用和边际效应分析等能有效量化单因素、多因素卷烟材料对卷烟主流烟气苯并芘释放量的影响大小。分析数据进行参数组合寻优并验证，确保了重现性。

上述研究结论是针对同一叶组配方得出的，对于不同叶组或配方组成的情况值得深入探究。

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