基于DTOPSIS法的楚雄基地烟叶化学质量综合评价

对烟叶的化学质量进行综合评价,在卷烟工业体系有着十分重要的意义。通过应用DTOPSIS法,对楚雄卷烟厂2022年种植K326品种的6个区域不同部位的烟叶进行化学质量综合评价。结果显示,对于B2F为代表的上部烟来说,楚雄市和禄丰县综合化学质量明显较好,而永仁县的烟叶质量远落后于其他;对于C3F为代表的中部烟来说,楚雄市烟叶化学质量相对较好,而南华县烟叶较差;对于X2F为代表的下部烟来说,永仁县的烟叶化学质量明显较好。

基于随机森林算法的烟叶化学成分预测模型研究

烟叶化学成分影响因子众多,尤以生长环境、品种和等级影响较大。通过收集楚雄卷烟厂2020—2022年入库烟叶烟碱、总糖、总氮、氯共4项化学质量数据,并选取对应的烟叶品种、等级和地理、生态等生长环境影响因子作为数据源,利用随机森林算法,对烟叶中的烟碱、总糖、总氮、氯4项化学成分建立预测模型,并在数据源中随机抽取9550个样品对模型进行训练和调优。通过建模分析和模型验证,烟叶中烟碱、总糖、总氮成分的预测精准度都在83%以上。烟碱预测模型真实值与预测值之间相关性最强,拟合度最高,其精准度也较高,模型的预测效果最好;总糖预测模型虽然精准度较高,但其真实值与预测值的拟合度较低;氯的预测精准度为36.09%,为4项化学指标中精度最低者。预测结果对楚雄烟叶种植基地的化学品质的评估具有参考意义,可指导楚雄卷烟厂生产基地规划、优质特色品种烟叶适种区域的界定。

基于聚类分析和曼哈顿距离实现平库烟叶堆码及均匀投料技术研究

[目的]降低复烤加工成品片烟化学质量指标变异系数及提高现场工作效率。[方法]选择云南昆明地区50 t烟叶,以烟叶化学成分烟碱作为主要参数,结合总糖、总氮、还原糖等多项指标进行分组均匀投料研究。首先按烟叶化学成分烟碱高、中、低分组混配挑选出半成品烟叶,通过曼哈顿距离模型指导半成品烟叶出入库堆码;然后运用系统聚类分析方法对半成品烟叶进行聚类分组,化学指标相似的聚为一组;最后投料时,利用贪心算法模型对聚类分组结果进行小批次均匀投料。[结果]采用信息系统结合曼哈顿模型指导烟叶出入库堆码能有效提高现场作业效率;使用系统聚类分组和贪心算法均匀投料,能有效降低烟叶各化学指标变异系数,提高烟叶化学质量稳定性。[结论]该研究结果可应用于平库条件下提高复烤均质化加工水平,同时对未来组建高架库支撑复烤均质化加工提供参考。