迄今为止，在诸多的经济作物中，很少有像烟草这样被深入的研究，根据有关资料报道，从烟草和烟草燃烧后的烟气中鉴定出来的化学成分分别达5600余种和6000余种，在烟叶、烟气中共有的化合物达2200余种，故大家把烟草视为一种成分比较复杂的化学体系来进行研究。其中的化学成分对烟草及其制品的质量内涵、风格特征的形成起着决定性的作用，虽然很多成分与烟草质量的相关性尚未探明，但通过一些常规化学成分指标（如烟碱、总糖、还原糖、淀粉、蛋白质、钾、钙、镁、氯和灰分等）以及相应的化学成分量比协调性（如糖碱比、氮碱比等）来分析评估烟草及其制品的质量已有大量研究，并形成了相关的烟草领域知识[151-152 ]。所以，掌握烟草及其制品的主要化学成分信息，不论对研究原料质量，提升原料应用水平，辅助烟草制品设计，还是对烟草及其制品进行质检质控，提高烟草制品的安全性，都具有重要的基础支持作用。
通常，按照烟草行业标准方法来定量检测烟草及其制品的主要化学成分指标和烟气成分，除了使用普通的湿化学分析法，还涉及使用较多的现代高价值分析仪器，如色谱、质谱、原子吸收光谱等等，且需要消耗大量的化学试剂，对环境造成一定的污染，检测成本高，速度慢，难于实现大批量烟草样本的检测分析。现代近红外光谱分析技术具有样品前处理简单，无需化学试剂，是一种对环境无污染的绿色分析技术，操作简便，可同时快速检测同一个样品多个成分或性质。应用该分析技术，可实现烟草化学分析从小批量长周期离线分析走向大批量的快速现场分析、实时在线分析，对烟草及烟草制品的现场质检质控、品质评价和生产过程质量稳定性监测发挥了重要的支撑作用。特别是近些年来，应用近红外技术对烟草和燃吸烟草时产生的一些高关注微量化学成分（如烟草特有亚硝胺，TSNA）进行定量检测分析有了新的突破，这对辅助开发烟草制品，减害降焦，提高烟草制品安全性有着重要的意义。
长期以来，在对烟草及其制品的品质研究中，人们发现在吸食烟草时产生的劲头、刺激性和柔和性与烟碱、糖碱比等成分指标以及这些成分指标的量比关系密切相关，可采用这些成分指标对烟草的吸食质量特征进行局部评估，但对其感官的整体质量、风格特征，很难使用一个或几个成分指标来进行考量。烟草的感官整体质量特征、品质内涵是烟草中这些复杂化学成分相互协同作用的结果，目前，对这一观点已形成了一个比较普遍的共识。幸运的是，近红外光谱包含丰富的理化信息，通常的近红外定量分析，通过建立近红外校正模型不仅可预测烟草中的化学成分指标，在近红外光谱中包含的大部分潜在的或隐含的信息，还可通过定性分析挖掘利用。众所周知，物质的化学结构、组成及含量决定物质的属性、特征，烟草也同样如此，烟草的近红外光谱包含丰富的化学物质结构信息，并且近红外光谱与物质本身的组成及含量相关，不同品质内涵、质量特征的烟草具有自身相应的特征近红外光谱。近些年来，在对烟草进行近红外定量检测分析的同时，应用现代化学计量学模式识别方法结合烟草领域知识、专家经验，对隐含在近红外光谱中的潜在质量信息进行深入的探索，定性分析烟草的整体质量特征，判断其质量类别归属，对寻求质量、风格特征相似或相近的替代原料，保障产品生产稳定的原料供给具有良好的实用价值。
一、沿革
2003年，W.F.McClure在回顾和评述204年（1800~2003）近红外光谱分析技术的历史总结到，近红外光谱分析技术已经成熟，它与其他主要的分析技术并驾齐驱，尽管它自身存在一些问题，但它的优势使它成为解决众多领域分析问题引人注目的工具[153]。下面，先回顾一下近红外光谱分析技术在烟草领域应用研究的发展历程，以便更好的认识近红外光谱分析技术的应用。
在国外烟草行业，近红外光谱分析技术的应用研究始于1968年，W.F.McClure等应用近红外光谱研究了烟叶的透射特性[154]，随后，W.F.McClure、Karl.Norris和A.Hamid等相继应用近红外光谱检测了烟草中的还原糖、总生物碱和多酚含量[155-157]。1986年Williamson利用近红外分析香烟中的焦油含量[158]。到了1995年，C.Los应用近红外光谱结合人工神经网络（ANN）对烟草配方进行分析和分类研究[159]，同年，M.Dilucio和D.Cardinale利用近红外对剑桥滤片收集的主流烟气粒相物进行了分析[160]。
在国内烟草行业，约在1987年，郑州烟草研究院、云南玉溪卷烟厂引进了美国IA-450 Analyzer滤光片近红外光谱仪，开始近红外的应用研究。1995年，中国农科院作物品种资源研究所、中国烟草总公司青州烟草研究所利用IA-450近红外快速测定烟草中的总氮含量[161]。上世纪90年代后期，中国农业大学、上海烟草集团和云南烟草研究院等分别应用近红外光谱分析技术对烟草一些主要化学成分测定进行了研究[162-164]。2000年之后，近红外在烟草领域的应用研究十分迅速，在云南、湖南和贵州的烟草企业，如红河卷烟厂、玉溪卷烟厂、长沙卷烟厂和贵阳卷烟厂等都在生产现场纷纷建立了近红外光谱实验室，把近红外应用于烤烟收购的现场质量检测，打叶复烤过程质量稳定性监测，后续的烟叶仓储醇化质量跟踪分析，以及辅助材料（如卷烟纸、嘴棒、香精香料和再造烟叶）质量控制，卷烟生产过程质量监测和烟气分析等方面。如今，无论是从常量到微量化学成分指标的定量分析，还是综合应用近红外光谱对烟草及其制品的质量特征、质量类别归属定性分析，近红外已成为烟草行业重要的光谱分析技术手段之一。
近红外在国内烟草行业的研究与应用至今已有二十余年，为企业从原辅材料到产品的质量管控带来丰厚经济效益的同时，也积淀了大量的近红外光谱分析数据和与之相关的质量属性、特征数据，为大数据分析提供了基础性的数据资源。从长期积累培育的历史数据中，挖掘对企业有价值的信息，引导工业可用性的原料精细化生产种植、合理应用原辅材料和辅助产品配方设计等方面发挥了良好的支撑作用；近十年来，伴随互联网、云计算和边缘计算等技术的兴起，凭近红外自身的优势，基于“近红外+互联网”模式的近红外光谱分析网络化应用已初见成效[165]。
为了普及和规范化应用近红外光谱分析技术，通过总结多年来的应用实践经验，云南中烟工业公司、红云红河烟草集团和北京卷烟厂等作为起草单位先后参加起草了DB 53T 497-2013 烟草及烟草制品主要化学成分指标近红外校正模型建立与验证导则，DB 53T 498-2013 烟草及烟草制品主要化学成分指标的测定近红外漫反射光谱法，GB/T 29858-2013分子光谱多元校正定量分析通则和GB/T 37969-2019近红外光谱定性分析通则。这些标准作为指导性技术文件，对近红外的应用走向规范，形成标准化的快速分析方法，发挥重要的推动作用。
二、应用场景
从原料种植到卷烟成品制造整个生产链，无论是离线的实验室，还是实时在线的工艺过程，都可看到近红外应用于质检质控的场景，见图6-18示意。
图6-18从烟叶原料种植到卷烟成品生产的过程示意图
在烤烟种植生产环节，对种子的淀粉、蛋白质的测定[166-167 ]，以及从幼苗到采收烟叶的过程，应用近红外可快速定量监测烟草根、茎、叶各个时期的常规化学成分和矿质（营养）元素含量，予辅助评估烟草的生长质量[168-169 ]。在烟叶调制阶段，应用近红外结合自适应进化极限学习机（SaE-ELM），对烟叶烘烤过程中的含水率、叶绿素和淀粉含量的动态变化进行监测，辅助烟叶烘烤工艺调控[170]。
在烟叶工商交接过程中，应用近红外快速检测初烤烤烟烟碱、总氮、总糖、还原糖、氯和钾等主要化学成分[171]，见图6-19示意，为烟叶分类分级质量评估，从外观质量判定走向与内在化学成分结合，提供数据支持。手持式近红外也可很方便用于工商交接现场烟叶常规化学成分的快速检测，辅助烟叶原料规律性分类堆码，为打叶复烤片烟模块均质化加工的混配投料，提供高性价比数据支撑。值得关注的是，小型化近红外仪器日趋成熟，已成为各行业应用研究的热点，手持式近红外检测效率高，应用场景多样灵活，检测数据可通过无线网络或公网（4G/5G）实时传送，便于高效应用数据，见图6-20示意。在打叶复烤加工过程中，采用在线近红外定性、定量分析技术结合马氏距离、统计过程控制技术(MSPC/ SPC)，可对复烤片烟过程质量的稳定性、均匀性进行实时监测[172-173]，见图6-6-4示意，同时，也可辅助打叶复烤工艺参数的调控。初烤烟叶经过配方打叶复烤加工后，需要将复烤片烟储藏于适宜的环境中自然醇化，醇化时间一般不低于18个月。在片烟的醇化过程中，应用近红外可快速检测片烟的一些主要化学成分指标，如烟碱、总氮、总糖、还原糖、多酚、pH值、醚提物总量、总挥发碱和蛋白质等，对片烟的醇化质量进行跟踪分析，支持醇化片烟在卷烟产品设计中的合理应用。
图6-19烟叶近红外光谱分析 图6-20便携式近红外应用现场图 
图6-21 在线近红外应用
在卷烟的生产过程中，为了保证产品质量的稳定，与复烤加工过程近红外的应用相似，应用在线近红外定性、定量分析技术结合MSPC / SPC技术，可实现对卷烟配方模块烟丝加工过程质量稳定性和模块烟丝掺配均匀性的实时监测[174-176]。同时，通过近红外、中红外光谱定量或定性模式识别技术，亦可对入库卷烟辅助材料，如香精香料、BOPP膜、卷烟纸、再造烟叶和滤棒等的理化指标或整体质量一致性进行质检质控，保证卷烟辅助材料质量的稳定[177-183]，见图6-22示意。
图6-22 香精香料红外光谱分析
卷烟产品能否上市，在燃吸卷烟时，主流烟气中的焦油、烟气烟碱和一氧化碳释放量是其重要的质量指标。对于卷烟产品同样可以采用近红外快速定量分析成品烟丝的主要化学成分和卷烟主流烟气中焦油、烟气烟碱和一氧化碳释放量，监测产品质量的稳定性，也可用于卷烟产品的真伪甄别[184-185]。在烟气分析中，还可采用近红外、中红外对剑桥滤片捕集到的总粒相物的萃取液进行分析，同时快速定量主流烟气中的焦油、烟气烟碱和一氧化碳释放量[186-187]。通过改进积分球漫反射采样装置，可直接扫描剑桥滤片获取高质量近红外光谱，实现对烟气的常规分析，以及烟气中一些低含量有害成分，如氢氰酸（HCN），烟草特有亚硝胺（NNK）、氨（NH3）、苯并[a]芘（B[a]P）、多酚（PhOH）和巴豆醛（Crot.）等的同时快速分析[188]，见图6-23示意，对提高卷烟的安全性，辅助开发低危害卷烟产品有重要的指导作用。同时，采用近红外进行烟气分析，也减少了诸多高价值分析仪器的频繁使用，显著降低了人财物资源成本的支出。
图6-23卷烟烟气分析示意图
在研究烟草及其制品的质量和感官风格特征方面，除了应用烟草常规化学成分指标之外，人们还在不断开发新的分析方法，检测可能与质量和感官风格特征相关的常量、微量和痕量化学成分，如阴阳离子、多酚、非挥发性有机酸、氨基酸和Amadori化合物等，增补烟草化学性质应用的维度，以便更深入研究化学成分与烟草及其制品的质量和感官风格特征的相关性。例如，人们不断尝试一些与烟草质量、风格特征相关的化学成分（如茄尼酮、多酚、植物色素和氨基酸等）的近红外定量检测分析[189-193]，希望能快速表征烟草质量、风格特征。随着各种分析技术的融合发展，越来越多的烟草化学成分被定量，但对烟草这样的复杂多组分化学体系，就烟草近红外光谱来说，所包含的大量潜在的物质组成信息还尚未被充分利用。由于不同质量、风格特征的烟草具有自身的特征近红外光谱，可应用适当的化学计量学模式识别方法，对这些不同质量、风格特征烟草的近红外光谱进行模式分类或深度学习，从宏观上挖掘烟草整体质量、风格特征归属，同时对不同特征烟草相应的化学成分进行差异性统计分析，最大限度地从有限的化学成分指标中寻找具有显著性差异的化学成分，使近红外光谱模式分类后的“模糊特征”变得清晰，具有更明确的化学成分（或成分群组）表征。例如，烤烟成熟度是烟叶重要的综合质量因素，是烟叶从生理生化转向适宜的工业可用性需求的变化程度。从化学组成上来说，烤烟成熟度可认为是烟叶完成营养积累之后，烟叶化学成份的相互交替和转化程度，可结合烟草领域专家评估烤烟成熟度的经验知识，对积累的不同成熟度（如欠熟、尚熟和成熟）烤烟的近红外光谱进行模式分类，并对不同成熟度烤烟的主要化学成分之间的相关性进行统计分析，就可初步获得烤烟成熟趋势的化学表征[194-195]。当然，不仅可通过模式分类近红外光谱，整体性、模糊性表征烟叶或卷烟产品的风格特征，也可用于辅助产品配方设计、质量维护和原料替代研究等方面[196-200]。为了提高模式分类的效果，人们还把近红外与中红外、图像识别技术结合，用于烟叶风格特征、成熟度判别[201-202],从而能够更准确的掌握烟叶的风格特征和成熟状态。
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