我國煙草行業(yè)目前各類近紅外光譜儀保有量近 ３００ 臺， 分布在打葉復烤 廠、 工業(yè)企業(yè)技術中心、 地市級煙草技術中心等單位， 廣泛應用于煙葉化學 成分分析、 煙葉質量評價、 打葉模塊組配、 復烤片煙質量均一性控制和卷煙 原輔材料質量控制等方面， 并逐步拓展應用于卷煙配方維護與設計。 近紅外 光譜分析技術作為便捷高效?化學數據獲取手段， 將隨著物聯(lián)網技術和大數 據技術的發(fā)展， 進一步深化和拓展在煙葉原料、 卷煙、 輔助材料等方面的應 用， 在煙草行業(yè)數字化轉型中必將發(fā)揮越來越大的作用。 在近紅外光譜分析技術的研究與應用方面， 煙草行業(yè)目前存在若干亟待 解決的問題， 包括 （１） 對樣品粒度、 儀器參數、 環(huán)境條件等缺乏系統(tǒng)全面的 研究與控制， 質量控制樣品缺失， 近紅外光譜采集質量參差不齊； （２） 化學 成分預測模型指標偏少， 基本只有總糖、 還原糖、 總氮、 總植物堿、 鉀、 氯 ６ 種化學成分， 不能適應客觀全面地評價煙葉質量、 煙葉風格和煙葉可用性的 需要， 也不能適應卷煙數字化設計與維護的迫切需要； （３） 化學成分預測結 果的可比性差， 不同單位建立的預測模型在一次數據準確性和建模樣品代表 性上存在較大差異， 導致預測結果之間存在系統(tǒng)偏差； （４） 樣品含水率對近 紅外光譜的干擾難以消除， 含水率較高或極低樣品的預測結果存在大的誤差， 且缺乏有效的解決手段； （５） 部分近紅外光譜儀之間預測模型傳遞效果差， 嚴重制約預測模型應用效果的*大化； （６） 近紅外分析數據分散， 單位之間 或行業(yè)層面無法共享煙葉基礎分析數據， 甚至同一單位的部門之間也無法共 享， 加之樣品信息、 數據格式不統(tǒng)一， 難以集聚、 融合和挖掘分析。 本書旨在研究構建煙草行業(yè)近紅外數據庫平臺， 有效解決上述問題， 將 行業(yè)近紅外光譜儀一體化連通， 實現煙葉和卷煙近紅外分析數據的自動收集， 充分發(fā)揮基礎化學成分數據潛力， 顯著提高行業(yè)近紅外分析研究與應用技術 水平， 有效拓展近紅外分析技術應用的廣度與深度， 對煙草行業(yè)技術進步具 有重要意義。 本書共分為八章。 第1章為緒論， 簡要概述了近紅外光譜技術在國內外 的研究進展及煙草近紅外數據庫構建的技術路線； 第二章至第五章分別介紹了構建煙草近紅外數據庫的基礎性工作近紅外光譜采集操作規(guī)范的建立， 建模樣品、 化學成分分析與近紅外光譜采集， 近紅外煙草化學成分預測模型 的構建與維護及近紅外化學成分預測模型轉移； 第六章介紹了煙草近紅外數 據庫系統(tǒng)平臺建立； 第七章介紹了煙草近紅外數據庫建設及管理； 第八章對 煙草近紅外數據庫的應用給出實例。 本書在編寫過程中得到了相關同事及同行專家的支持和幫助， 謹向他們 表示衷心的感謝。 近紅外分析技術與應用發(fā)展迅猛， 加之編寫人員水平有限， 書中疏漏和 不當之處在所難免， 敬請讀者批評指正。