简介：为考察烤烟烟叶中主要元素对其燃烧特性的影响，对全国17个区域、7个品种、上中下三个部位的37个烤烟样品进行元素分析和燃烧热测试，利用R统计方法对烤烟总燃烧热（THR）及其主要元素含量（C、H、O、N、K、S和Cl）进行了描述，并研究了两者间的相关性。结果表明：①烤烟烟叶总燃烧热主要由三个部分组成，按照产生顺序依次为易挥发小分子挥发热解产物燃烧热、难挥发大分子热解产物燃烧热以及焦炭热解产物燃烧热；②烤烟七种元素中C和O含量最高，然后依次为H、N、K、S和Cl。其中，不同烤烟烟叶中Cl含量差异较大，C、H和O含量则差异较低；③烤烟THR与C、H和N含量呈极显著正相关，与S呈显著正相关，与O、K、Cl、K/Cl无显著相关性。

简介：采用元素分析法测定总硫含量。有机和无机硫化物标样的测定结果与理论值偏差小于1%，在烟叶中的加标回收率为95.3%～98.9%，烟叶及卷烟中的测定结果RSD为0.11%～2.22%。表明该方法具有良好的准确度，可用于烟草及烟草制品中总硫含量的测定。

简介：为实现醇化烟叶中霉变烟的自动在线精选，设计了基于机器视觉的霉变烟在线检测系统。该系统通过高速线阵CCD动态获取烟叶图像，采用MSD微结构描述算法提取烟叶图像颜色、纹理特征，基于神经网络集成分类算法，通过合格烟叶样本和霉烟样本的训练学习，实现霉变烟的在线检测识别。经过测试，该检测算法对霉烟图像样本的测度为0.918。在线检测试验结果显示，采用霉烟靶物单独过料时，机器视觉系统对霉烟的平均在线识别率在95%以上；将霉烟靶物与合格烟片混掺过料时，系统对霉烟的平均识别率在87%以上。研究结果表明，机器视觉方法用于醇化后烟叶中霉变烟的在线精选是可行的。

简介：研究了烟田地膜覆盖栽培和裸栽条件下烟田土壤中镁、硼、铜、锌、氯等中微量元素变化规律.结果表明,土壤中交换性镁、水溶性硼、有效锌有一定的迁移性,但土壤对其的吸持能力相对较强,使肥料附近土壤持续维持较高的含量.土壤有效铜移动性较差,试验中3种栽培方式下,各有效铜在土层中分布较为均匀.有效氯在土壤中有一定的移动性,这在覆膜条件下表现较为明显.地膜覆盖条件下,0～2cm表土层的养分较难被烟株利用;裸栽条件下,除肥料附近土壤外,各土层中微量元素含量基本相似,且随时间变化不大.

简介：对四川会理烟区烤烟中的11种矿质元素（氮、磷、钾、钙、镁、铁、锰、硼、锌、铜、氯）含量及其与香气质、香气量和评吸总分的关系进行了分析。结果表明：（1）会理烟区烟叶中磷、钙、硼、铁、锰、锌、氯的含量在较适宜的范围内，但烟叶中氮、钾含量较低，镁、铜含量缺乏；（2）偏相关分析表明，香气量得分与氯的含量显著负相关，评吸总分分别与氯和钾的含量显著负相关和正相关，但香气质得分与分析的11中矿质元素关系不显著；（3）通径分析表明，镁和钾的含量对烟叶香气质得分、香气量得分和评吸总分有较大的正面影响，铁和氯的含量对烟叶香气质得分、香气量得分和评吸总分有较大的负面影响。