A nicotina é o principal componente do líquido para cigarros eletrônicos, e seu teor determina o sabor do líquido e a segurança do produto. Para melhorar a eficiência da medição do teor de nicotina no líquido para cigarros eletrônicos, este artigo utiliza a tecnologia de espectroscopia no infravermelho próximo e a regressão de máquina de aprendizado extremo (ELMR) para estabelecer um modelo preditivo quantitativo do teor de nicotina. Os resultados experimentais mostram que o coeficiente de determinação R2 do modelo preditivo ELMR é 0,9262, muito superior aos modelos tradicionais de regressão por componentes principais (PCR) com 0,8590 e regressão por mínimos quadrados parciais (PLSR) com 0,8604; simultaneamente, o erro quadrático médio da previsão (RMSEP) com o modelo ELMR é 0,0268, menor que os modelos PCR (0,0431) e PLSR (0,0409). Esses resultados indicam que o modelo quantitativo de espectroscopia no infravermelho próximo estabelecido neste artigo pode ser aplicado para a medição rápida e precisa do teor de nicotina, proporcionando uma boa base para o monitoramento online em tempo real do teor de nicotina no líquido para cigarros eletrônicos e para a medição rápida de outros parâmetros de qualidade.

líquido para cigarros eletrônicos; teor de nicotina; espectroscopia no infravermelho próximo; máquina de aprendizado extremo; detecção rápida