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《纸和造纸》2019,(1)
为了研究不同梗叶比例对造纸法再造烟叶的影响,分别从物理性能、化学成分、烟气成分、热性能及微观结构等方面,对不同梗叶配比下制备的再造烟叶片基进行全面系统地比较。结果表明:(1)随着梗叶比的增大,再造烟叶片基的抗张强度、透气度、松厚度及灰分均呈上升趋势;(2)再造烟叶片基随着梗类占比的上升,总氮及总植物碱含量下降,主要是由于氮元素和总植物碱主要来自于叶类物质,而梗类物质中含量较少;(3)不同梗叶比例下的再造烟叶热性能相近,相比于叶类,梗类含有较多的半纤维素;(4)随着梗类含量的逐渐上升,再造烟叶中长纤维含量占比提高,长、短纤维交接形成的孔隙结构增多,整个再造烟叶的结构向立体化方向发展。 相似文献
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为更好地了解加热非燃烧烟草材料特性,收集了造纸法、辊压法、稠浆法3种工艺制造的加热非燃烧再造烟叶烟草材料,从微观结构、纤维形态、抗张性能、再造烟叶化学成分、烟气化学成分、感官质量等方面进行了系统研究。结果表明,造纸法加热非燃烧再造烟叶的微观结构及纤维形态与其他2种截然不同,主要是纤维交织形成的网状结构,辊压法与稠浆法加热非燃烧再造烟叶的微观结构主要是烟草颗粒结聚形成的不平整平面,三者的抗张强度与断裂拉伸伸长率呈反比;3种加热非燃烧再造烟叶的水分及甘油含量均较高,其对应烟气中的水分及甘油含量亦然,且3种再造烟叶和其对应烟气中水分及甘油含量呈正比关系,3种再造烟叶烟气中除甘油焦油释放量均明显低于传统烤烟型卷烟;辊压法和稠浆法加热非燃烧再造烟叶的综合感官质量接近,均优于造纸法的。 相似文献
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基于TMCI再造烟叶生产线的综合技术改造 总被引:1,自引:1,他引:0
TMCI300kg/h稠浆法再造烟叶生产线的烘烤箱热风烘干具有一定的局限性,在再造烟叶的产量与抗张强度、含水率等质量指标间产生一定的矛盾。通过改造,把烘烤箱改成2个独立的热风加热系统,同时通过改变钢带运行的线速度和稠浆浇注厚度,改进烟末的输送设备,使再造烟叶生产能力由300kg/h提高到350kg/h,解决了质量和产量的矛盾,满足了卷烟生产需求,增加了企业的效益。 相似文献
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《烟草科技》2021,(9)
为研究加热卷烟再造烟叶干燥过程中的水分迁移规律,考察不同工艺及甘油含量对加热卷烟再造烟叶干燥特性的影响,利用热重分析仪,在50~90℃下对不同甘油含量的辊压法、造纸法、干法和稠浆法再造烟叶进行等温干燥实验,建立了加热卷烟再造烟叶等温干燥动力学模型。结果表明:(1)再造烟叶干燥过程中存在升速干燥、恒速干燥、第一降速干燥与第二降速干燥4个阶段。(2)根据再造烟叶干燥过程的特点建立加热卷烟再造烟叶等温干燥动力学分段模型,拟合效果R2均大于0.995 2,RMSE在0.002 8以下,可准确描述加热卷烟再造烟叶等温干燥过程中的水分迁移规律。(3)甘油含量增加可提高干燥过程的平衡含水率,随着甘油含量的增加,干燥速率常数k_1升高,k_2、k_3均降低。(4)相同的干燥条件下,4种工艺再造烟叶的干燥速率从大到小依次为造纸法、干法、辊压法及稠浆法。 相似文献
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为揭示颗粒型加热卷烟烟芯材料热解与烟气释放规律,采用湿法造粒技术,利用热重-红外联用装置(TG-FTIR)与锥型量热仪(CONE),探究了烟叶原料种类对其热解与释烟特性的影响规律。结果表明:①不同种类烟叶原料制备的烟草颗粒失重过程基本一致,相较于烤烟颗粒而言,梗丝、再造烟叶、白肋烟、雪茄烟和香料烟制备的烟草颗粒最大失重速率温度向低温区偏移,且梗丝颗粒和再造烟叶颗粒易挥发性物质释放阶段的失重速率较大,该阶段烤烟颗粒具有最大失重比例,且热解完成后固体残余量最小。②红外光谱结果显示,不同烟叶原料制备的烟草颗粒气相产物释放过程基本一致,因化学成分的差异使得释放温区范围略有差异。其中碳水化合物、酚类和醇类等含羟基化合物的释放温区主要集中在150~300 ℃之间;含C=O的羰基、酯类等化合物以及CO释放过程分为两个阶段,分别为250~400 ℃和500 ℃左右;当温度超过500 ℃时,烟草颗粒热解释放出NH3和CH4。③梗丝、再造烟叶以及雪茄烟制备的烟草颗粒的堆积密度约在0.54~0.56 g/cm3之间,相较其他原料而言较小,但烟气释放速率较大,累积释烟总量较高,其中,梗丝颗粒起始释烟速率最大;CO与CO2释放的整体变化趋势与释烟速率曲线变化规律一致,即释烟速率越大,CO与CO2的释放速率越大。 相似文献
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【背景】实时的烟叶状态识别和烘烤阶段判别是实现烘烤工艺精准调节和建立烟叶智能烘烤系统的关键技术。目前烟叶烘烤状态识别方面的研究受到模型规模的制约,难以应用于实际生产,因此有必要研究高精度轻型识别模型。【过程】采用工业摄像头和补光灯组成的图像采集系统采集烘烤过程的烟叶图像,通过伽马变换和HSI颜色空间转化并对烟叶数据集进行处理,使用改进的轻量级EfficientNetB0模型进行训练,并在Jetson Nano嵌入式开发板上进行模型可行性测试。【结果】改进模型在测试集上的准确率达到了96.13%,参数量仅为2.74 M,相比于原始EfficientNetB0,改进模型的识别准确率提高了1.59%,参数量减少了48.50%。在Jetson Nano开发板上,相比于MobileNetv2、MobieleNetv3等轻型模型,改进模型的识别速度和准确率均有明显提升。【结论】改进的EfficientNetB0模型可以实现烟叶烘烤阶段的快速、精准识别。同时本研究可为烟叶智能烘烤系统的建立提供了理论依据和现实参考。 相似文献
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