ニコチンは電子タバコ液の主要成分であり、その含有量は液の風味や製品の安全性を決定します。電子タバコ液のニコチン含有量の測定効率を向上させるため、本論文では近赤外分光法と極限学習機回帰(ELMR)を用いてニコチン含有量の定量予測モデルを構築しました。実験結果は、従来の主成分回帰(PCR)および部分最小二乗回帰(PLSR)モデルと比較して、構築したELMR予測モデルの決定係数R2が0.9262と非常に高く、PCR予測モデルの0.8590およびPLSR予測モデルの0.8604を上回っていることを示しました。また、ELMRモデルの予測平均二乗根誤差(RMSEP)は0.0268で、PCRモデルの0.0431およびPLSRモデルの0.0409よりも小さいことがわかりました。以上の結果は、本研究で構築した近赤外分光定量モデルがニコチン含有量の迅速かつ正確な測定に適用可能であり、電子タバコ液のニコチン含有量のリアルタイムオンライン監視およびその他の品質パラメータの迅速測定の実現に良好な基盤を提供することを示しています。

電子タバコ液; ニコチン含有量; 近赤外分光; 極限学習機; 迅速検出