干燥工艺适配方法、装置和系统、存储介质和程序产品与流程

本公开涉及烟草制丝加工工艺，特别涉及一种干燥工艺适配方法、装置和系统、存储介质和程序产品。

背景技术：

1、在烟草制丝加工工艺领域，烟叶原料功能模块化加工是提升卷烟产品品质与原料利用价值的重要技术方向。随着叶组配方设计理念从"重等级"向"重功能"转变，底蕴、衔接、品质等若干功能模块的精细化加工需求日益迫切。相关技术行业内针对烟叶原料加工工艺优化的研究主要形成了三种技术路线：通用工艺参数调控路线、分组加工工艺路线和工艺参数精准优选路线。

技术实现思路

1、发明人通过研究发现：相关技术的三种技术路线均在一定程度上推动了制丝工艺技术的进步，但在功能模块差异化精准适配方面仍存在明显不足。

2、鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种干燥工艺适配方法、装置和系统、存储介质和程序产品，可以实现加工强度与模块预设功能的精准匹配。

3、根据本公开的一个方面，提供一种干燥工艺适配方法，包括：

4、获取待测烟叶功能模块的近红外光谱；

5、将所述待测烟叶功能模块的光谱特征与规则库中已知烟叶功能模块的特征光谱库进行比对，确定所述待测烟叶功能模块的模块类型，其中，所述模块类型包括底蕴功能模块、衔接功能模块和品质功能模块中的至少一种；

6、根据所述待测烟叶功能模块的模块类型，以及模块类型、干燥方案和品质特性的三维适配规则表，确定所述待测烟叶功能模块的至少一种干燥方案，其中，每种干燥方案包括干燥方式和加工强度指数（hi，heating intensity index）区间。

7、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括以下步骤中的至少一个步骤：

8、根据所述待测烟叶功能模块的模块类型，以及模块类型、干燥方案和品质特性的三维适配规则表，确定多个感官指标的品质特性预测值；

9、对所述多个感官指标的品质特性预测值进行加权，确定模块功能实现度评估指数（mfri，module function realization index）的预测值。

10、在本公开的一些实施例中，所述干燥方式为薄板烘丝或气流烘丝。

11、在本公开的一些实施例中，所述hi区间包括至少一个hi区间，在每个hi区间，设置对应的加工强度参数，其中，所述加工强度参数包括筒壁温度、热风温度、风量、烘丝时间的至少一项。

12、在本公开的一些实施例中，所述多个感官指标包括甜香特征类指标、品质特性类指标、烟气特性类指标和模块特殊要求类指标中的至少一种，其中，甜香特征类指标包括清甜、焦甜、醇甜、蜜甜和甜度中的至少一种；品质特性类指标包括香气质、香气量、余味和刺激中的至少一种；烟气特性类指标包括浓度、劲头、细柔度和顺畅度中的至少一种；模块特殊要求类指标包括前后一致性、透发性、干燥感和杂气中的至少一种。

13、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括：

14、根据所述待测烟叶功能模块的干燥方案进行小样加工；

15、采集加工后叶丝样品光谱；

16、将加工后叶丝样品光谱输入近红外叶丝品质预测模型，确定mfri的实测值；

17、在mfri的实测值和mfri的预测值的偏差小于第一预定阈值的情况下，判定工艺适配成功。

18、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括以下步骤中的至少一个步骤：

19、预先建立己知烟叶功能模块的干燥工艺响应指纹，其中，所述干燥工艺响应指纹包括所述已知烟叶功能模块的化学成分、物理特性、感官指标、加工强度指数和热响应特性指纹中的至少一项。

20、在本公开的一些实施例中，所述预先建立己知烟叶功能模块的干燥工艺响应指纹包括：

21、获取所述已知烟叶功能模块的样本；

22、对各功能模块样本进行热分析，确定样本关键成分的分解温度区间和表观分解活化能(ea, apparent activation energy)中的至少一项；

23、量化各功能模块对温度、脱水速率的差异化敏感性，形成各功能模块的热响应特性指纹。

24、在本公开的一些实施例中，所述预先建立己知烟叶功能模块的干燥工艺响应指纹还包括：

25、获取各功能模块样本烘丝过程中筒壁温度、热风温度、风量和烘丝时间中的至少一项；

26、根据筒壁温度、热风温度、风量和烘丝时间中的至少一项，确定各功能模块样本的加工强度指数hi；

27、将单位hi变化引起的感官品质综合评分变化率，作为各功能模块的热响应敏感性系数。

28、在本公开的一些实施例中，所述预先建立己知烟叶功能模块的干燥工艺响应指纹还包括：

29、针对每种类型功能模块，依次开展每种干燥方式和每种hi区间的干燥工艺试验；

30、收集每个试验点的加工后样品；

31、获取每个试验点加工后样品的化学成分、物理特性和感官指标中的至少一项，其中，所述物理特性包括填充值、整丝率、含水率和叶片结构中的至少一项，所述化学成分包括总糖、还原糖、总氮和烟碱中的至少一项。

32、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括：

33、采集所述每个试验点的加工后样品的近红外光谱；

34、根据所述近红外光谱建立多层次近红外校正模型，其中，所述多层次近红外校正模型包括功能模块类型识别模型、近红外片烟化学成分预测模型和感官品质综合评分预测模型中的至少一种。

35、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括：

36、以模块类型、干燥方式和hi区间为三维索引，以感官指标预期值域及关键化学成分预期值域为输出，通过多元回归分析建立hi与各品质特性指标的量化关联关系；

37、挖掘并形成“模块类型、干燥方式和hi区间”与“品质特性”之间的量化映射关系，建立模块类型、干燥方案和品质特性的三维适配规则表。

38、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括：

39、在mfri大于等于第二预定阈值的情况下，判定烟叶功能模块的功能实现良好。

40、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括：

41、在所述至少一种干燥方案的范围内进行调优，以mfri最大化为目标函数，确定最优工艺参数组合，其中，所述工艺参数组合包括干燥方式和hi。

42、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配方法还包括：

43、采集生产过程中的加工强度指数hi；

44、在当前hi偏离所述hi区间大于预定偏差阈值的情况下，触发工艺偏差预警，推送调整建议。

45、根据本公开的另一方面，提供一种干燥工艺适配装置，包括：

46、光谱获取单元，被配置为获取待测烟叶功能模块的近红外光谱；

47、模块类型确定单元，被配置为将所述待测烟叶功能模块的光谱特征与规则库中已知烟叶功能模块的特征光谱库进行比对，确定所述待测烟叶功能模块的模块类型，其中，所述模块类型包括底蕴功能模块、衔接功能模块和品质功能模块中的至少一种；

48、干燥方案确定单元，被配置为根据所述待测烟叶功能模块的模块类型，以及模块类型、干燥方案和品质特性的三维适配规则表，确定所述待测烟叶功能模块的至少一种干燥方案，其中，每种干燥方案包括干燥方式和加工强度指数hi区间。

49、根据本公开的另一方面，提供一种干燥工艺适配装置，包括：

50、存储器，被配置为存储指令；以及

51、耦接至所述存储器的处理器，所述处理器被配置为基于存储在所述存储器的指令，执行如上述任一实施例所述的干燥工艺适配方法。

52、根据本公开的另一方面，提供一种干燥工艺适配系统，包括如上述任一实施例所述的干燥工艺适配装置。

53、在本公开的一些实施例中，所述干燥工艺适配系统还包括以下装置中的至少一个装置，其中：

54、近红外光谱仪，被配置为采集烟叶功能模块的近红外光谱；

55、薄板烘丝与气流烘丝试验平台，被配置为对烟叶功能模块样品进行干燥工艺试验；

56、热重-差示扫描量热联用分析仪，被配置为对烟叶功能模块样品进行热分析。

57、根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的干燥工艺适配方法。

58、根据本公开的另一方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的干燥工艺适配方法。

59、本公开可以针对底蕴、衔接、品质等若干功能模块制定差异化的加工策略，可以实现功能模块与加工强度的精准适配。