数字烟草及烟草加工新工艺研发
1. 多源光谱技术
通过将紫外、可见光、近红外、中红外、高光谱等光谱技术进行有机融合，我们构建了烟叶、香精香料、卷烟辅料、再造烟叶等原/辅料质量控制的多源光谱分析技术。通过该技术的运用，可以实现如下特定目标：
• 初烤烟叶——理化指标检测、智能定级：实现了烟叶总糖、总氮、烟碱、水分等理化指标的快速无损检测，同时结合图像识别技术构建烟叶等级、成熟度、均匀性等判别模型，形成了烟叶原料质量的全数字化管控体系。
• 香精香料——化学构成解析、相似度判别：利用光谱技术解析香原料的微观化学构成，建立天然香料与合成香料的特征指纹库，通过气味活性物质比对实现相似度精准判别，为调香和溯源提供技术支撑。
• 卷烟辅料——卷烟纸、滤棒等的质量稳定性分析：研发卷烟辅料专用快速检测设备，对卷烟纸质量稳定性、滤棒三乙酸甘油酯含量等关键指标实施动态监测，可快速评估辅料生产过程中的质量波动状况。
• 再造烟叶——烟碱、总糖等化学成分检测：构建再造烟叶生产全过程质量监控技术体系，可实时监测原料、涂布液、成品中烟碱、总糖等化学成分的梯度分布，有效支撑再造烟叶产品质量全面提升。
• 数字配方——配方的数字化表征及其快速匹配：构建烟用物料的数字化表征数据库，集成近红外快速筛查与化学计量学算法，实现配方组分智能匹配与动态优化，支持配方设计的快速迭代与标准化输出。
2. 数字化管理平台
通过研究烟用香原料特征信息的数字化表征，运用气相色谱-质谱联用技术建立香气成分指纹图谱，我们创建了包含海量香气物质的数字化特征库。同时，我们开发基于机器学习的智能调香算法平台，该平台可自动解析目标香型的关键特征组分，自动生成原料配比优化方案。在实际应用中，该平台还可实现：
• 香原料虚拟筛选：通过分子模拟技术预测化合物的香气阈值与稳定性；
• 配方动态优化：根据感官评价数据实时调整加料加香策略；
•品质预测建模：建立烟气成分与感官特性的关联模型，大幅提升预测可靠性。
由此，立体化、多维度的智能化辨香、仿香、创香技术体系得以建立。该体系可实现数字化调香技术与叶组配方、卷烟材料、品质控制的有机融合，使新品研发周期大幅缩短，配方一致性控制达到国际领先水平，推动调香工艺从经验驱动向数据驱动的跨越式发展。
