La nicotina es el componente principal en el líquido para cigarrillos electrónicos, y su contenido determina el sabor y la seguridad del producto. Para mejorar la eficiencia en la medición del contenido de nicotina en el líquido para cigarrillos electrónicos, este artículo emplea la tecnología de espectroscopía en el infrarrojo cercano y la regresión de máquina de aprendizaje extremo (ELMR) para establecer un modelo de predicción cuantitativa del contenido de nicotina. Los resultados experimentales muestran que el coeficiente de determinación R2 del modelo predictivo ELMR es de 0.9262, mucho más alto que el modelo tradicional de regresión por componentes principales (PCR) con 0.8590 y el modelo de regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR) con 0.8604; simultáneamente, el error cuadrático medio de predicción (RMSEP) del modelo ELMR es de 0.0268, menor que los modelos PCR (0.0431) y PLSR (0.0409). Estos resultados indican que el modelo cuantitativo de espectroscopía en el infrarrojo cercano establecido en este artículo puede aplicarse para la medición rápida y precisa del contenido de nicotina, sentando una buena base para la monitorización en línea en tiempo real del contenido de nicotina en el líquido para cigarrillos electrónicos y la medición rápida de otros parámetros de calidad.

líquido para cigarrillos electrónicos; contenido de nicotina; espectroscopía en el infrarrojo cercano; máquina de aprendizaje extremo; detección rápida