卷烟烟气是一种复杂的混合物,目前可以检测到的组分已达4000多种,其中大多数组分对人体是有害的。传统的卷烟烟气检测方法多为色谱法,样品前处理过程复杂,进样及分析过程耗时,无法实现大批量样品的快速检测;而且需要消耗大量的化学试剂,对环境造成污染。近年来,近红外光谱分析技术在烟草行业中受到了广泛关注。近红外光谱分析技术具有分析速度快、非破坏性、低消耗、无污染等特点。而且卷烟烟气的近红外光谱包含了卷烟烟气中多个有害组分的特征信息,结合多元校正方法可实现大批量样本中多组分的同时定量检测。卷烟烟气中有害成份的近红外光谱校正模型的建立通常需要耗费一定的人力和物力,因此实现近红外光谱校正模型在烟草行业内不同实验室之间,不同品牌近红外光谱仪器之间,以及不同检测条件下的共享和有效利用是非常有意义的。本论文旨在研究利用近红外光谱技术结合剑桥滤片对卷烟主流烟气中的有害成分的释放量进行定量检测,同时建立卷烟主流烟气成分智能检测运维系统,通过该系统实现卷烟烟气中有害成份的近红外光谱校正模型在烟草行业内的广泛共享。本论文的主要研究成果如下:1)使用偏最小二乘回归法建立了剑桥滤片捕集到的主流烟气粒相物的傅立叶近红外光谱与卷烟主流烟气中苯并芘和亚硝胺释放量之间的定量分析模型。实验结果表明:该定量模型能准确地预测不同卷烟样本的卷烟主流烟气中苯并芘和亚硝胺的释放量,其平均相对预测误差在7%～10%之间,实现了卷烟烟气中有害成分苯并芘和亚硝胺释放量的快速准确定量检测。2)巴豆醛作为卷烟烟气有害成分中的一个重要指标,现有的烟草行业标准检测方法步骤繁琐,耗时长。本论文建立了 2,4-二硝基苯肼处理过的剑桥滤片捕集的主流烟气粒相物的近红外光谱与卷烟主流烟气中巴豆醛释放量之间的定量分析模型。试验结果表明:该定量分析模型能准确地预测卷烟主流烟气中巴豆醛的释放量,其平均相对预测误差约为8%,达到了烟草行业对卷烟烟气中巴豆醛释放量的定量检测的要求。3)为了使建立的卷烟烟气中有害成份的近红外光谱校正模型能够在烟草行业内共享,且长期使用,本论文在本实验室发展的模型转移理论基础上建立了一个可以大规模推广应用的卷烟主流烟气成分智能检测运维系统。该系统可以在烟草行业内各实验光谱仪器和检测条件存在显著差别的情况下实现卷烟烟气中有害成份的近红外光谱校正模型在烟草行业内的广泛共享。本论文发展的卷烟主流烟气中苯并芘、亚硝胺和巴豆醛释放量的近红外光谱检测方法具有检测速度快、预测结果准确度高的特点,可以实现大批量卷烟样本的主流烟气中多组分的快速检测,有望成为烟草行业中实现产品质量监控的可靠工具。