網絡化應用

　　傳統的近紅外分析技術主要是采用單臺儀器進行樣品測定，難以滿足煙葉原料收購、復烤、入庫、醇化過程中廣域范圍內大規?？焖贆z測及信息匯總的需求。近年來，以網絡技術為依托的近紅外檢測網絡體系構建已成為近紅外分析技術檢測的一個重要發展方向，煙草行業也達成共識，認為構建近紅外光譜分析網絡體系是將近紅外技術的優勢在實際應用中發揮到最大的一個重要途徑?；诖?，上海煙草集團針對近紅外檢測管理現狀，提出“動態建模，網絡共享，全程管控”的網絡化管控體系，保證近紅外檢測數據質量。云南中煙構建了煙葉原料近紅外光譜分析物聯網系統。山東煙草研究院以煙葉品質控制為切入點，研發形成支撐多檢測終端的煙葉品質快速分析網絡化平臺。湖南中煙開發了專門用于煙氣快速檢測的近紅外云服務系統。貴州中煙提出了“數據規范、中心建模、資源共享、智能分析”的網絡化管控方案，組織實施了《貴州中煙化學成分近紅外速測系統的云分析系統軟件開發》項目，開發了基于互聯網技術的煙草近紅外速測系統。

數據應用

　　基于近紅外分析技術快速高效、成本低、綠色環保的優點，行業每年產生了海量的近紅外光譜數據，但也存在不少問題。

(1)首先，近紅外數據分散在各中煙企業、復烤企業和科研機構，只能為各自單位發揮作用。

(2)其次，由于各工商企業經典化學分析數據存在較大差異，且近紅外建模樣品的地域差異大，再加上光譜采集參數、操作方法和操作流程各異，導致各單位近紅外預測數據偏差較大。

(3)第三，由于各單位的近紅外分析技術采集信息格式不統一，數據整合難度大，嚴重制約了行業近紅外光譜數據的有效利用。

　　為了解決上述問題，2019年中國煙草總公司批復了《煙草近紅外大數據構建與應用》項目。希望借此項目統一近紅外光譜數據采集規范、開發近紅外光譜數據采集系統、構建近紅外光譜數據庫和化學成分數據庫，形成行業共享的煙草近紅外大數據平臺，實現數據規范、中心建模、資源共享、智能分析的目標，為煙草行業高質量發展提供有力支撐。