卷烟烟丝中1,2-丙二醇和丙三醇含量测试方法的改进

为了快速测定卷烟烟丝中1,2-丙二醇和丙三醇的含量,通过气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)结合内标法建立了上述两种保润剂的定量分析方法。结果表明:1,2-丙二醇和丙三醇的相对标准偏差(RSD)均在5%以内,回收率分别在98.59%～103.87%和95.12%～104.76%范围内,检测限和定量限分别为3.28、10.95μg/g和15.95、53.18μg/g,表明该法具有较好的重现性和准确性。与行业标准方法相比较,两种方法之间没有显著性差异,表明该法可用于快速地测定卷烟烟丝中1,2-丙二醇和丙三醇的含量。     

连续流动法测定烟草中氨含量的改进方法

为了实现烟草中氨含量的快速检测,采用二氯异氰脲酸钠代替行业标准方法中使用的次氯酸钠,建立了一种新的烟草中氨含量的连续流动测定法。实验结果表明,该法重复测定的变异系数小于3%,回收率98.83%~101.97%,具有较好的重现性和准确性。t检测结果表明本法与行业标准法测试结果之间不存在显著性差异。     

利用色差测定再造梗丝回填率

回填率是再造梗丝工艺的关键质量指标,目前的测定方法费时费力。为了建立简单、快捷的再造梗丝回填率测定方法,本文考察了再造梗丝回填率与其外观色差（基于空白梗丝）、白度之间的相关关系。结果表明线性关系成立,相关系数大于0.99,回填率越大,外观白度越小,再造梗丝与空白梗丝之间的色差越大。建立的工作模型准确度、精密度满足检测需求。      

天然甜味剂瑞鲍迪甙A在烟用接装纸上的应用

为丰富烟用接装纸上甜味剂的种类,拓展天然香原料在卷烟生产中的应用,在维持现有甜味接装纸产品风格的基础上,探讨了天然甜味剂瑞鲍迪甙A应用于烟用接装纸的生产方法,研究了其水性油墨配方及接装纸全涂布制作工艺,对成品接装纸的物理性能和卫生指标进行验证,并对成品接装纸和成品卷烟进行感官评价。结果表明:①天然甜味剂瑞鲍迪甙A具有甜度较高、味感品质好的优点,适用于烟用接装纸。②涂布工艺选择全涂布,能有效避免色差问题,保证接装纸的上机适应性。③以柠檬酸∶瑞鲍迪甙A ∶水性油墨=1 ∶ 20 ∶ 1 000（质量比）配制的瑞鲍迪甙A的水性油墨配方能有效改善口感且符合生产需要。④涂布有天然甜味剂瑞鲍迪甙A的成品接装纸的物理指标和卫生指标均符合技术要求,能够满足生产上机适应性和消费者体验需求。⑤所卷制的成品卷烟样品口感绵甜纯正、余味深长,可突出卷烟的绵甜甜味风格。      

气相色谱-质谱联用法测定水基胶中邻苯二甲酸酯含量的方法改进

为了提高检测效率,同时又避免仪器的损伤,采用测试水基胶中苯系物含量的毛细管色谱柱建立了测定水基胶中邻苯二甲酸酯含量的改进方法.实验结果表明,该法重复测定的变异系数小于6%,平均回收率为88.06%~104.26%,具有较好的重现性和准确性.该方法的检测限和定量限范围分别为0.002~0.027μg/m L和0.007~0.089μg/m L.对比检测表明,使用本法与使用行业标准法的测试结果之间不存在显著性差异,表明该法可适用于水基胶中邻苯二甲酸酯含量的测定.     

基于四元整数的ElGamal公钥密码体制

介绍了既约剩余类的概念以及四元整数的一些基本性质,提出了基于四元整数群的ElGamal公钥密码体制(PKC),其安全性基于大整数分解和离散对数问题的困难性,并在计算机上进行模拟实现,分析了其安全性。     

烟用接装纸中非挥发性物质总迁移量测定方法的改进

目的提高烟用接装纸中非挥发性物质总迁移量的测试效率。方法对标准GB 31604.8-2016中测试方法进行改进,通过考察接装纸迁移前后的质量变化,从而得出接装纸中非挥发性物资总迁移量,建立一种新的烟用接装纸中非挥发性物质总迁移量的测试方法,并采用该方法测定15个样品的含量。结果样品的检测时间由原来10 h缩短至6 h。一次检测样品数量由1个增加至5个,减少了分析设备,降低了能耗。改进后方法的相对标准偏差小于10.0%。结论标准与建立的方法的测试结果无显著性差异,改进后的方法完全适用于烟用接装纸中非挥发性物质总迁移量的快速测定。     

电力变压器空载损耗附加系数统计分析

对电力变压器空载损耗进行了研究,分析了影响空载损耗及其附加系数的相关因素。基于回归分析方法建立了数据分析模型,通过计算分析取得了空载损耗附加系数,通过实际产品检验了其有效性。     

NIR光谱法快速测定烟草中的草酸、苹果酸和柠檬酸

为了快速分析烟草中草酸、苹果酸、柠檬酸的含量,采用近红外(NIR)漫反射光谱仪对113个烤烟烟叶样品进行了扫描,GC法测定了其草酸、苹果酸、柠檬酸含量,再采用消除常数法、最大最小归一化法和一阶导数 多元散射校正(MSC)法分别对4246.7～7502.1 cm-1谱区范围内的光谱进行预处理和偏最小二乘法数据拟合,建立了烟草中草酸、苹果酸、柠檬酸的NIR预测模型,并对这些模型进行了外部验证.结果表明,草酸、苹果酸、柠檬酸的预测值与GC测定值的平均相对偏差均在5%以内,RSD均<4%.这些模型可用于批量烟草样品中这3种酸的快速测定.