[发明专利]一种基于助燃剂的卷烟烟气中的氨释放量预测模型构建方法

摘要

本发明公开了一种基于助燃剂的卷烟烟气中的氨释放量预测模型构建方法，属于卷烟添加剂对卷烟危害性影响技术领域。本发明将助燃剂含量分解为助燃剂离子含量后，采用离散化方法处理数据，进而以分组样本比较算法筛选重要性助燃剂和助燃剂离子，并根据筛选的重要性的助燃剂和/或助燃剂离子构建卷烟烟气中的氨释放量的二次函数预测数学模型，该方法简单实用，所建立的模型预测精度较高，为柠檬酸盐及苹果酸盐助燃剂体系或其它助燃剂卷烟烟气中的氨释放量预测模型的建立提供一种新方法。

主权项

一种基于助燃剂的卷烟烟气中的氨释放量预测模型构建方法，其特征在于：将助燃剂含量分解为助燃剂离子含量后，采用离散化方法处理数据，进而以分组样本比较方法筛选重要性助燃剂和助燃剂离子，并根据筛选的重要性助燃剂和/或离子构建卷烟烟气中的氨释放量预测数学模型；具体步骤如下：（1）数据离散化处理：将卷烟中所用助燃剂含量数据转化为助燃剂离子含量数据；将所有助燃剂和助燃剂离子含量数据以中位数法进行离散化处理；（2）重要性助燃剂和助燃剂离子筛选：采用分组样本比较方法，考察卷烟烟气中的氨释放量在每个助燃剂和助燃剂离子分组下的分布情况，确定对卷烟烟气中的氨释放量影响较大助燃剂和/或助燃剂离子；所述卷烟烟气中的氨释放量是按照《YC/T 377‑2010 卷烟 主流烟气中氨的测定 离子色谱法》进行检测测得的；（3）卷烟烟气中的氨释放量预测数学模型建立：从助燃剂和助燃剂离子中选择对卷烟烟气中的氨释放量影响最大的前2个为自变量，以卷烟烟气中的氨释放量为因变量，模型采用两变量二次模型，参数拟合方法采用Levenberg‑Marquardt结合GlobalSearch方法，上界为两个自变量的最大值，下界为两个自变量的最小值；步骤（4），模型验证：在相同的助燃体系下，随机选择样品通过常规方法测定步骤（3）中从助燃剂和助燃剂离子中选择对卷烟烟气中的氨释放量影响最大的前2个的含量，并代入步骤（3）所构建的卷烟烟气中氨释放量数学模型进行计算，得到卷烟烟气中的氨释放量的预测值，再以按照《YC/T 377‑2010 卷烟 主流烟气中氨的测定 离子色谱法》进行卷烟烟气中氨的实际释放量测定，通过计算预测与实测值之间的相对偏差，比较预测值及实测值的差异。