基于均质化加工的烟叶生产投料方式对比研究*

杨江平 ，林珈夷 ，易百灵 ，彭云发 ，李小生 ，张薇薇

（1.重庆烟叶复烤有限公司，重庆 400054；2.上海创和亿电子科技发展有限公司，上海 200082）

0 引言

打叶复烤作为卷烟工业中第一道加工环节起着关键的作用，在这一环节将不同产地、品种、等级的原烟按照一定比例均匀掺配后再进入打叶复烤的过程即为打叶复烤均质化。这一处理过程对构建一个内在质量稳定、量化指标均匀的成品片烟或配方模块尤为重要。随着国家烟草专卖局“卷烟上水平”的提出，卷烟工业企业对复烤片烟产品的质量要求已不单纯停留在满足复烤加工过程中的简单理化指标上，烟叶复烤加工均质化控制需在最大程度上促使成品具备一致性和稳定性[1]。为提高打叶复烤的均质化加工能力，提升烟叶成品加工的均匀性，很多学者对这一工序不同环节的加工生产进行研究。

沈晗等从比例调控模式上进行各批次的调配，根据原烟小产地品种、叶位、外观等综合质量进行相似性组合，形成相似单元有序入库出库组合，但对最终成品片烟CV 的降低效果并不显著[2]。宋照凯等在投料环节以不同投料模式对配方模块均质化影响开展不同投料模式的试验，发现双循环模式下感官评吸质量更加均质化且稳定[3]。钟永健等发现在大模块、多等级均质化加工条件下，按照选后堆垛化学成分搭配投料对烟叶化学成分均质化更有利，在小模块、少等级加工条件下需根据实际情况选择合适的生产投料方式[4]。说明不同复烤企业在根据不同原料和模块选择合适的投料方式的同时需要根据实时原料情况优化预处理算法来达到理想的均匀品质输出。王发勇等通过研究不同的仓库堆码方式，采用不同种因子做均质化调控，发现这种调控方式在实际生产过程中的自动化程度仍有很大上升空间[5-7]。刘华友等从出库方式上研究备料原烟内部品质的均匀性，发现均质化分类组批出库方式比非均质化的随机出库方式检测到的烟碱均匀性更好[8-9]。尹凡等利用分选器和高架库自动进行烟叶的分选入库，最后通过高低搭配的方式均质化自动投料出库来观察原烟品种的均匀性[10-12]。高宏通过对打叶复烤均质化加工主要工序的烟叶烟碱变异系数开展研究，发现现有加工流程可以确保同一模块间烟碱变异系数控制在较低水平以内[1]。

虽然众多学者从原料和工艺各环节的角度上进行了较多研究，但是鲜少有从选叶、铺叶混配环节分别进行的针对性调控研究，而选叶后按照四分位区间搭配堆垛方式对整条加工程序可以起到综合均质化作用。因此，本研究根据选叶后原烟烟碱做四分位区间搭配堆垛出库，待原料做好配方铺叶入库后，再运用遗传算法计算出最佳组合原料做搭配出库。与原有非均质化的随机出库方式相比，选叶后按照四分位区间搭配堆垛方式可最大程度地挖掘原料品质，在满足原料配方和创新产品的需求的基础上，可提高成品片烟的稳定性，实现原料经济价值。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 烟叶原料

选取某中烟公司均质化加工模块，投料等级10 个，最小投料配方比例0.96%，最大投料配方比例58%，均来自重庆等产地。选叶后原烟等级包括B3F-B2F、B2F-0、B2F-A、C2F-C4F、C3F-W、C2F-W2、C2F-G、C3F-C4F、C3F-W2等。

1.1.2 主要设备

AntarisⅡ实验室近红外光谱仪，美国赛默飞世尔科技公司生产；FED240 电热烘，德国Binder 公司生产；旋转式烟叶粉碎机，丹麦福斯有限公司生产；Armor711 在线近红外光谱仪，德国卡尔蔡司集团（Carl Zeiss AG）生产；5 000 m2高架仓库，为深圳市今天国际物流技术股份有限公司所拥有。

1.2 均质化算法流程

1.2.1 选叶后搭配堆垛

本环节是对每个等级的选叶后原烟逐框做烟碱检测，将测得的所有烟碱数据按照大小排序，分别以烟碱值的25%、50%、75%分位处作为分割点，划分出A、B、C、D 四个烟碱数值区间，即0～25%分位数范围作为A 区间，25%～50%分位数范围作为B 区间，50%～75%分位数范围作为C 区间，75%～100%分位数范围作为D 区间，按烟碱划分的四个分位区间如图1 所示。将A 和B 分位区间内烟框按照烟碱值从小到大排序，C 和D 分位区间内烟框按照烟碱值从大到小排序；然后把A 和D 区间内烟框按照排序的位置序号依次组合堆放待出库，B 和C 区间内烟框按照排序的位置序号依次组合堆放待出库。例如：A 区间内排在序号1 位置的烟框和D 区间内排在序号1 位置的烟框两两组合放置出库，B 区间内排在序号1 位置的烟框和C 区间内排在序号1 位置的烟框两两组合放置出库，以此类推，A 和D 区间内烟框、B 和C 区间内烟框搭配堆放出库示意图如图2 所示。

图1 按烟碱划分的四个分位区间

图2 A 和D区间内烟框、B和C区间内烟框搭配堆放出库示意图

1.2.2 基于遗传算法的高架库出库

将入库原料的50%作为试验组，采用遗传算法计算最佳烟碱组合的原则做烟框搭配，利用高架库自动控制功能实现均质化配方打叶，按批次出库；库内的另外50%原料作为参照，不做任何控制，随机出库投料打叶。

遗传算法是一种受到生物进化思想启发的优化算法，用于解决搜索和优化问题。基于自然界中的适者生存和优胜劣汰原理，模拟生物个体的遗传、交叉、变异等操作来实现问题的优化。其核心是构建一个适应度函数，该函数衡量了每个个体的优劣程度，称为适应度。初始时，随机生成一组个体称为种群，然后通过选择、交叉和变异等操作对种群进行演化，逐步优化个体的适应度。本研究采用遗传算法求解，使得烟碱搭配后综合烟碱变异系数最小的烟框搭配出库组合，严格按照计算结果中的组合出库。算法的实现采用Python 语言，运用Geatpy 库的遗传算法模型计算。基于现场的生产条件，每3 框混配后的原烟作为出库组合数量，即设置种群个体数为3，将最大遗传代数设置为3 000。交叉操作模拟生物个体的基因交换过程是指对初始生成的烟碱搭配种群进行交换重组生成新的个体。变异操作是模拟生物个体基因发生突变的过程，通过对某些个体进行随机变换，引入新的个体。通过以上的重复选择、交叉和变异操作，逐代演化直到达到综合烟碱变异系数最小的停止条件，计算最终的烟碱变异系数来比较出最适合的出库批次，算法实现流程如图3所示。

图3 算法实现流程

α为每3 框烟碱计算的均值θi1为每框混配后原烟的烟碱检测值，̅α为每个出库批次内每3框烟碱均值的总体均值，σ为每个批次内烟碱标准偏差为每个批次烟碱的变异系数。具体求解算式函数为：

1.2.3 成品检验与评价

成品片烟每50箱取样检测主要化学成分，用密封袋单独封装送至实验室，烟叶样品抽去主脉及≥2 mm的支脉后放入烘箱中，在40 ℃下烘4 h，使用带60目筛选网的旋风磨磨制成粉末，再利用实验室近红外光谱仪检测烟碱含量，最后采用变异系数分析评价片烟成品稳定性的调控效果。

2 结果与分析

2.1 两种出库方式对混配铺叶后烟叶烟碱和糖碱比均匀性的影响

为了研究两种选叶原烟堆放方式对烟叶烟碱和糖碱比均匀性的影响，在每条选叶线近红外光谱仪下面采集烟碱和糖碱比监测数据。本研究涉及选叶后原烟等级包括酉阳B3F-B2F、B2F-0、B2F-A、C2FC4F、C3F-W、C2F-W2、C2F-G、C3F-C4F、C3F-W2。依照1.2.1 方法根据线上采集的烟碱数据做A、B、C、D 四分位区间划分后，如图4、图5、图6、图7、图8、图9、图10、图11、图12 所示，将A 和D 分位区间内烟框分别按照烟碱值从小到大和从大到小排序后搭配放置待出库，B 和C 分位区间内烟框分别按照烟碱值从小到大和从大到小排序后搭配放置待出库。

图4 整选后B3F-B2F烟碱区间划分

图5 整选后B2F-0烟碱区间划分

图6 整选后B2F-A烟碱区间划分

图7 整选后C2F-C4F 烟碱区间划分

图8 整选后C3F-W烟碱区间划分

图9 整选后C2F-W2烟碱区间划分

图10 整选后C2F-G烟碱区间划分

图11 整选后C3F-C4F烟碱区间划分

图12 整选后C3F-W2烟碱区间划分

从经选叶装框后的烟碱和糖碱比的检测数据计算来看，按照随机搭配出库方式的50%原烟烟碱变异系数范围在8.74%～17.89%，糖碱比的变异系数范围在16.22%～31.90%。另外50%的部分按照四分位划分后均质化搭配出库的原烟烟碱变异系数范围在6.40%～12.00%，具体数据描述见表1，其数据走势如图13 所示；糖碱比的变异系数范围在6.20%～21.60%，具体数据描述见表2，其数据走势如图14 所示。可见，根据烟碱的四分位将属于各分位区间的烟框有序搭配放置，BC 区间烟框的搭配能够令处于烟碱中位数附近且烟碱值接近的原料充分混合，AD 区间烟框的搭配使得烟碱含量处于较高和较低水平的原料混合，这样整一批的混合后原料烟碱会趋于同一水平区间，有效起到均质化的作用。

表1 两种出库方式烟碱数据描述

表2 两种出库方式糖碱比数据描述

图13 随机搭配与均质化搭配出库烟碱变异系数对比

图14 随机搭配与均质化搭配出库糖碱比变异系数对比

2.2 随机组合出库和基于遗传算法的高架库出库对成品烟碱和糖碱比均匀性的影响对比

本环节是对原烟配方铺叶装框后逐框检测烟碱值，然后直接将50%混配原烟送入平库储存并随机搭配出库翻箱喂料送入打叶复烤生产线；另外50%混配原料送入高架库储存并依照1.2.2 方法基于遗传算法计算出的烟框组合抓取3 框1 组出库进行翻箱喂料，继而送入生产线加工得到成品烟等级分别为C4F、C3F-W、C2F-G。按照1.2.3 中的方法进行取样后做烟碱和糖碱比的检测。

C4F 等级经均质化出库后数据计算10 个批次内的糖碱比变异系数范围在8.46%～10.32%，烟碱变异系数范围在3.41%～3.82%，具体信息见表3，其变化情况如图15 所示。按照随机搭配出库的成品烟碱变异系数范围在3.87%～4.2%，糖碱比变异系数范围为9.32%～11.2%。

表3 C4F高架库配比投料后成品等级各批次烟碱、糖碱比均值、变异系数

图15 C4F等级高架库出库烟碱、糖碱比各批次变异系数

C 3 F-W 等级各批次糖碱比变异系数范围在6.04%～7.72%，烟碱变异系数范围在2.62%～2.90%，具体信息见表4，其变化情况如图16 所示。随机搭配出库的成品片烟烟碱变异系数为3.56%～3.77%，糖碱比变异系数范围在8.13%～11.89%。

表4 C3F-W高架库配比投料后成品等级各批次烟碱、糖碱比均值、变异系数

图16 C3F-W等级高架库出库烟碱、糖碱比各批次变异系数

C 2 F-G 等级各批次糖碱比变异系数范围在6.39%～8.75%，烟碱变异系数范围在2.69%～2.97%，具体信息见表5，其变化情况如图17 所示。随机搭配出库成品片烟烟碱变异系数为3.46%～3.68%，糖碱比变异系数为8.47%～12.66%。

表5 C2F-G高架库配比投料后成品等级各批次烟碱、糖碱比均值、变异系数

图17 C2F-G等级高架库出库烟碱、糖碱比各批次变异系数

依C4F、C3F-W、C2F-G 这三个等级的两种出库方式对比结果来看，根据遗传算法搜索最佳出库搭配组合形成的成品片烟烟碱和糖碱比变异系数均有很大程度的降低。因为在很多情况下，大多数传统搜索和优化算法很容易陷入局部最优解，这些值代表的解比周围的解要好，但并不是对于全局最佳的解。本研究将最终变异系数最小化设为适应度函数，在每次迭代中对单个烟碱值做评估，将适应度得分较高的烟碱组合作为更好的解，这部分烟碱组合也更有可能被选择繁殖且其形状会在下一代中体现。随着迭代次数的增加，烟碱组合会更替得出质量较高的搭配。之后还要通过选择不同烟碱做交叉重组，随机更新组合来在解空间的未知区域进行搜索，使得每3 个烟碱形成的组合搭配得到的均值逐批次相近，从而在批次内提高烟叶质量均匀性的基础上令批次间的综合烟碱变异系数也降到极低水平。

3 结语

烟叶生产投料是打叶复烤均质化加工的关键前提，投料对原料化学成分的均匀掺配起到重要作用。在大模块均质化加工条件下，从选后烟叶化学成分均匀性和感官评吸结果来看，按照横进纵出的出库投料方式更多地考量不同时段进出料的均匀掺配，难以满足大模块、多等级加工条件下的精细化投料要求。本研究分别在投料前两个原料处理关键点展开对比研究，发现根据原料烟碱划分四个区间分位并按顺序前后搭配出库的方法可以提高混配后原料烟碱的均匀性，为高架库配比出库奠定稳定原料基础。在另一投料关键点高架库配比出库时采用遗传算法计算最佳出库搭配组合，与随机出库对照组相比各等级成品片烟烟碱变异系数降幅范围在10%～30%，糖碱比变异系数降幅范围在20%～50%，可见在原料均匀性上配比出库较随机出库有较大幅度的提升。这对于打叶复烤加工质量的提高起到助推作用，可最大限度地发挥原料基本性质作用，满足配方和产品更新的需求。本研究系统地将打叶复烤均质化加工技术做投料关键环节试验对照分析，在实践中提升打叶复烤加工的质量和效率，提高烟叶加工质量和可用性。