Rapid Quantitative Detection of Multiple Additives in E-liquids Based on Near-infrared Spectroscopy Technology

HUANG Ruo-bing; LIU Yi-jia; GUO Ya-qin

doi:10.12452/j.fxcsxb.241023478

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Rapid Quantitative Detection of Multiple Additives in E-liquids Based on Near-infrared Spectroscopy Technology

Experimental Techniques and Methods | 更新时间：2025-06-09

- Rapid Quantitative Detection of Multiple Additives in E-liquids Based on Near-infrared Spectroscopy Technology
- Journal of Instrumental Analysis Vol. 44, Issue 6, Pages: 1196-1201(2025)
- 作者机构：
  
  华宝香精股份有限公司，上海 201800
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.12452/j.fxcsxb.241023478
  CLC： O657.3;TB9
- Received：23 October 2024，
  
  Revised：12 December 2024，
  
  Accepted：17 December 2024，
  
  Published：15 June 2025
- 稿件说明：
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黄若冰,刘易佳,郭亚勤.基于近红外光谱技术的电子烟油中多种添加剂含量的快速定量检测研究[J].分析测试学报,2025,44(06):1196-1201.

HUANG Ruo-bing,LIU Yi-jia,GUO Ya-qin.Rapid Quantitative Detection of Multiple Additives in E-liquids Based on Near-infrared Spectroscopy Technology[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1196-1201.
黄若冰,刘易佳,郭亚勤.基于近红外光谱技术的电子烟油中多种添加剂含量的快速定量检测研究[J].分析测试学报,2025,44(06):1196-1201. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.241023478.

HUANG Ruo-bing,LIU Yi-jia,GUO Ya-qin.Rapid Quantitative Detection of Multiple Additives in E-liquids Based on Near-infrared Spectroscopy Technology[J].Journal of Instrumental Analysis,2025,44(06):1196-1201. DOI： 10.12452/j.fxcsxb.241023478.

摘要

该研究选取160份市售及自配的电子烟油样本，采用傅里叶近红外光谱仪进行光谱扫描，并通过与化学真实值对比，实现了近红外光谱技术（NIRS）对电子烟油中苯甲酸、尼古丁、WS-23、WS-3、丙二醇、丙三醇6种成分含量的准确预测。利用TQ Analyst软件，采用偏最小二

乘法（PLS），以一阶导数结合Savitzky-Golay平滑进行光谱预处理，基于多重相关光谱确定波段区间，建立了6种添加剂的近红外定量模型。结果显示，尼古丁、苯甲酸、WS-23、丙二醇、丙三醇5种模型的校正相关系数（

）与预测相关系数（

）均高于0.98，可以比较准确地预测电子烟油中5种添加剂的含量；WS-3模型的交叉验证相关系数（

）为0.95，相对偏低，模型仍有优化空间。该研究建立的定量模型为电子烟油质量的快速评价提供了有效工具。

Abstract

This study selected 160 commercially available and laboratory-prepared E-liquid samples for spectral scanning using a Fourier transform near-infrared（NIR） spectrometer（Thermo Fisher，USA）. By comparing with chemical reference values，the near-infrared spectroscopy（NIRS） technique was validated for accurate prediction of six components in E-liquids：benzoic acid，nicotine，WS-23，WS-3，propylene glycol，and glycerol. Utilizing TQ Analyst software，partial least squares（PLS） regression was employed to establish quantitative models for these additives. Spectral preprocessing involved first-derivative transformation combined with Savitzky-Golay smoothing，and optimal wavelength ranges were determined based on multivariate correlation spectroscopy. Results demonstrated that the calibration correlation coefficient（

） and prediction correlation coefficient（

） for nicotine，benzoic acid，WS-23，propylene glycol，and glycerol all exceeded 0.98，indicating high accuracy in predicting these five additives. The cross-validation correlation coefficient（

） for the WS-3 model was 0.95，suggesting potential for further optimization. The established quantitative models provide an effective tool for rapid quality assessment of E-liquids.

关键词

Keywords

references

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