基于确定性筛选设计的膨胀烟丝填充值优化研究

摘 要：在膨胀烟丝生产工艺中，填充值一直是重点关注的物理指标。本文以提升膨胀烟丝填充值为研究目标，选用干冰法膨胀烟丝生产线为研究对象，主要针对预处理和热端工序进行工艺参数梳理与数据分析，最终确定以预处理松散回潮工序、热端工序参数为突破口。结果表明，松散回潮加水比例、松散回潮回风温度、松散回潮拔风罩压力、松散回潮加蒸汽比例、冷却回潮含水率以及膨胀叶丝风选负压对填充值均值均有一定影响，通过确定性筛选试验设计方法确定最优参数组合，最终提升了成品膨胀烟丝填充值水平。

关键词：膨胀烟丝；工艺参数；填充值；确定性筛选

中图分类号：TS 43" " " " " 文献标志码：A

膨胀烟丝在卷烟配方中具有重要作用[1]，其填充性能与填充值密切相关。膨胀烟丝有提升卷烟产品质量的潜力，能够改善整体质量，同时提升低级烟草的品质和烟叶的使用水平。膨胀烟丝技术的发展为低焦油卷烟生产提供了新的可能性，并在降低烟草对吸烟者健康的危害方面发挥了积极作用[2]。

膨胀烟丝生产过程中存在膨胀烟丝填充值偏低、影响后续卷接质量的问题。常规的卷烟工艺优化方法主要采用2步试验设计。首先，通过筛选关键工艺参数来确定对响应值有显著影响的因子。其次，基于筛选出的关键工艺参数进行响应曲面试验设计，如BBD设计（Box-Behnken Design，BBD），其目的是确定一组满足预设响应值标准的关键工艺参数的操作范围[3]。每个膨胀烟丝生产批次的产量均较大，需要投入大量材料成本[4]。因此，选择合适的试验设计方法对快速提高成品膨丝填充值具有重要意义。

本文将进一步解析膨胀烟丝优质制造核心因素，在有效落实生产流程、设备和工艺优化的基础上[5]，采用确定性筛选设计试验方法[6]，持续提升成品膨胀烟丝填充值水平。

1 材料与方法

1.1 材料与设备

本文所用膨胀烟丝原料为中华牌号烟草，由上海烟草集团有限责任公司提供。该烟叶原料性能良好，经初制工序处理后得到的烟丝纤维结构松散，含水率均匀，适合进行膨胀工艺。

本文所用生产线为上海卷烟厂1140kg/h规格的膨胀烟丝生产线，整线由卷烟机械国内外知名企业所制造，主要包括浸渍系统、膨胀系统和冷却回潮系统3个部分。其中浸渍系统的主要设备由德国Scholz公司提供，工艺气体风机由德国REITZ公司提供，压缩机由德国Neuman公司提供。该生产线配套精良，工艺过程可控，能够满足本文对产品质量和过程控制的需求。

1.2 方法

1.2.1 工艺流程分析

膨胀烟丝生产线主要由制丝预处理和浸渍、膨胀和冷却回潮系统组成。制丝预处理包括开箱计量、切片松散回潮、风选除杂、预配、增温增湿以及切丝工序。膨胀烟丝生产的核心工艺是在密闭的金属浸渍器内，利用高压状态的液态二氧化碳对烟丝进行浸渍，通过松散器、振动柜和干冰皮带秤将含有一定量二氧化碳的干冰烟丝送入膨胀塔中。通过高温、高流速工艺气体吹扫，使烟丝内的二氧化碳迅速汽化，实现烟丝组织结构膨胀。后经冷却回潮装置进行烟丝降温和烟丝定型，经过一定量加水回潮和膨胀叶丝风选杂物过滤，最终形成成品膨胀烟丝。

烟丝内部结构发生急剧变化的环节主要在烟丝浸渍、烟丝膨胀和冷却回潮工序中。其中，含水率的控制贯穿整个膨丝工序，在不同的含水率、温度控制条件下，膨胀烟丝对液态二氧化碳的吸收能力有差异，会影响膨胀工序、冷却回潮环节的膨胀和冷缩效果。在对原料的强加工工序中，预处理段含水率、温度的控制会直接影响物料对液态二氧化碳的吸收能力，因此对填充值的影响进行研究时，浸渍前工序可以从物料含水率、温度控制着手，膨胀工序的脱水量慧直接影响膨胀工序膨胀烟丝细胞中干冰迅速升华和水分迅速蒸发的效果。冷却回潮环节的加水对温度相对较高的膨胀烟丝有一定的冷缩效果。因此，对填充值的影响进行研究要同时考虑浸渍工序前物料含水率、温度的控制、冷却回潮以及风选环节含水率控制。

1.2.2 因子关联分析

收集上海卷烟厂中华牌膨胀烟丝生产线2022年11月～2023年4月从预处理段至膨胀烟丝暂存段的设备参数、工艺参数和检测数据，以生产批次号为索引，将膨胀烟丝全工序参数进行整理和关联分析。其中，对填充值影响较显著的因子的分析如下。1）成品膨胀烟丝含水率与膨胀烟丝填充值呈中等强度负相关关系，皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient，PCC）为-0.492，相关系数0.1～0.3为弱相关，0.3～0.5为中等相关，0.5～1.0为强相关。由于成品膨胀烟丝含水率属于最终结果指标，无法直接控制，因此需要通过控制前道工序的含水率、温度，以达到间接控制成品膨胀烟丝含水率和填充值的目的。2）前道工序冷却回潮工序含水率的设定和膨胀叶丝风选负压的控制决定了成品膨胀烟丝含水率。冷却回潮含水率与膨胀烟丝填充值呈中等强度负相关，相关系数为-0.405；膨胀叶丝风选负压与膨胀烟丝填充值呈弱负相关，相关系数为-0.177。3）在浸渍工序前，膨胀烟丝的含水率、温度控制主要在于松散回潮工序加水量、松散回潮回风温度、松散回潮拔风罩压力和松散回潮加蒸汽比例等的设置。作为膨胀烟丝过程的主要加工工序，松散回潮是膨胀烟片吸收水分的首道工序，烟片对水分的吸收能力是影响后续工序产品质量的关键质量指标。因此将松散回潮主要控制参数即松散回潮加水比例、松散回潮回风温度、松散回潮拔风罩压力以及松散回潮加蒸汽比例等作为填充值的怀疑因子并进行关联分析。松散回潮加水比例与填充值呈中等强度正相关，相关系数为0.402；松散回潮回风温度与填充值呈强正相关，相关系数为0.548；松散回潮拔风罩压力与填充值呈中等强度正相关，相关系数为0.327；松散回潮加蒸汽比例与填充值呈弱负相关，相关系数为-0.233。

通过上述对比和梳理，本文发现膨胀烟丝生产线预处理和热端工序工艺参数存在一定的关联性，对填充值有一定的可优化空间。

2 确定性筛选试验设计方案

作为一种小型设计方法，确定性筛选设计的试验次数约为因子数的2倍，适用于含6个或6个以上因子的多因素过程优化。本文将填充值的相关连续因子设定3个水平，可以识别参数对填充值的非线性效应。而在标准筛选设计中，连续因子仅含2个水平。确定性筛选设计可以估计主效应、二次效应和二阶交互效应，同时可避免不同效应间的混杂，仅需要较少试验次数即可实现。本文的目标是消除填充值过程中参数效应的不确定性，明确各因子对填充值的具体影响，并在此基础上识别关键因子。放宽非关键参数范围、缩小关键参数范围，既可降低试验成本，又能提高产品质量。同时，可以明确操作方法，指导标准化的参数调节，提高生产效率。最终可以找到填充值过程的最佳参数组合，以达到质量优化的目的。

2.1 试验设计

上文对填充值有关参数进行了单因子试验，结合上述关联分析结果，为了进一步优化这些参数，本文设计了确定性筛选试验。共选用6个因子，每个因子设置高、中、低3个水平，松散回潮加水比例（U加水比例）、松散回潮回风温度（T回风温度）、松散回潮拔风罩压力（P拔风压力）、松散回潮加蒸汽比例（U蒸汽比例）、冷却回潮工序含水率（S冷却含水率）以及膨胀叶丝风选负压（P风选负压），以填充值（Y，cm3/g）为响应，利用JMP软件的确定性筛选设计模块进行试验设计。采用方差分析（ANOVA）确定模型、效应的显著性（P）以及效应的大小，即估计值，并根据双侧P值对因子效应进行排序。

根据确定性筛选试验方案，关键因子数量k=6（次），确定性筛选设计中的最小试验次数为2k+1=13（次）。为了生成额外试验，向设计中添加2个假因子，生成4个额外试验，因此需要做17个批次试验。每次试验要求膨丝线操作人员按照确定性筛选试验设计表，调整各参数水平（低水平代码为-1，高水平代码为1，中心点为0）。参数设定后，在每个生产批次中取成品膨胀烟丝样品，测量3次填充值并取平均值，具体试验设计和结果见表1。

2.2 试验结果分析

确定性筛选拟合得到的填充值预测模型拟合分析结果显示（如图1所示），模型预测范围为5.8cm3/g～6.4cm3/g的R2（RSq）gt;0.95，P值lt;0.05，说明该模型对样本点的解释能力较强，拟合模型具有较大的统计学意义。

参数估计值按照概率大于|t|升序排名前8位（见表2）排序，其中概率gt;|t|表示双侧P值。分析结果表明，上述因素对Y的影响不是单一线性关系，还存在多因素交互项和二次项，如P拔风压力的二次项因子排序排在第3位且与Y呈明显负相关，说明P拔风压力对Y的影响存在明显弯曲，

T回风温度与S冷却含水率间存在交互作用。

因子对Y的影响并非简单的线性关系，试错法和传统的试验设计需要耗费大量时间且结果不确定，因此需要使用预测刻画器。预测刻画器具有良好的交互性，可使因子刻画更形象、直观，进行因子重要性分析时更方便，更快了解每个参数的改变对Y造成的影响，进而轻松地优化参数，达到提升Y的目的。

2.3 因子优化

对试验参数的水平范围进行调整可以得到对应的成品膨胀烟丝填充值最佳的预测值和置信区间（如图2所示）。

第一步，观察预测刻画器，预测刻画器清楚显示出每个因子的参数水平和Y的关系。P拔风压力、U加水比例、U蒸汽比例、

S冷却含水率与Y的刻画图均存在一定的弯曲现象；T回风温度对Y呈比较明显的线性关系；P风选负压对Y的影响有限，可以综合考虑参数设置水平和生产工艺标准进行推荐设置。

第二步，拖动X轴各因子参数水平控制线，Y会随各参数水平的调整而变动。以Y望大为控制方向，通过不断调整预测刻画器的控制线，推算最优参数组合设置。将

U加水比例设置为中心点（代码0），T回风温度设置为高水平（代码1），P拔风压力设置为中心点（代码0），U蒸汽比例设置为低水平（代码-1），S冷却含水率设定值设置为中心点（代码0），P风选负压设置为低水平（代码-1），此时Y的预测值为最高。该条件下的参数组合可推荐为最优参数组合。

根据确定性筛选设计推算最优参数组合并进行生产验证，成品膨胀烟丝填充值均值为6.20cm3/g，证明了上述试验结果的可用性。确定性筛选试验改善效果明显，达到了试验预期。

3 结论

本文基于确定性筛选设计方法，通过分析松散回潮、膨胀和冷却回潮3个关键工序的多参数影响，对填充值进行了多因素优化，解决了传统全因素试验需要大量试验次数限制的问题。研究发现，填充值控制的关键在于合理设置如下2个方面的参数。第一，松散回潮工序参数可以直接调节物料的含水率和温度，从而影响后续膨胀效果。第二，冷却回潮工序参数可以直接调控冷却效果和成品含水率。通过优化这2个工序的多个参数，最终提升了成品膨胀烟丝填充值。本文成功应用确定性筛选设计方法实现了成品烟丝填充值的多参数优化，仅通过较少试验次数就完成了工艺因素的筛选和优化，为类似多参数过程优化提供了可靠实用的方法论，具有推广应用的价值。

参考文献

[1]陆妍，刘远涛，李坚，等.膨胀丝填充值稳健参数设计优化研究[J].轻工科技，2020（6）：124-125.

[2]赵敏，王宗英，张凤侠，等.CO2膨胀工艺参数对烟丝物理和感官质量的影响[J].安徽农学通报，2020，26（7）：126-128.

[3]丁乃红，寇霄腾，张卉，等.基于层次分析和响应面设计的烟丝膨胀工艺优化[J].食品与机械，2020（2）：219-223.

[4]迟广俊，宁伟，徐赫男，等.制丝在线添加复合生物酶对膨胀烟丝感官质量及适用性的影响[J].中国烟草科学，2021，42（2）：91-97.

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[6]李凯，张美萍，麻开香，等.确定性筛选设计优化一种复合钙制剂的工艺[J].食品研究与开发，2019，40（20）：127-131.