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    重庆时时彩中奖怎么算: 一种卷烟烟气指标预测方法及系统.pdf

    关 键 词:
    一种 卷烟 烟气 指标 预测 方法 系统
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    摘要
    申请专利号:

    CN201510143835.7

    申请日:

    2015.03.30

    公开号:

    CN104697955A

    公开日:

    2015.06.10

    当前法律状态:

    驳回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的驳回IPC(主分类):G01N 21/359申请公布日:20150610|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 21/359申请日:20150330|||公开
    IPC分类号: G01N21/359(2014.01)I; G01N21/3563(2014.01)I 主分类号: G01N21/359
    申请人: 吉林烟草工业有限责任公司
    发明人: 李元实; 崔龙吉; 周萍; 王艳丽; 金哲; 岳恒
    地址: 133001吉林省延边朝鲜族自治州延吉市天池路795号
    优先权:
    专利代理机构: 北京集佳知识产权代理有限公司11227 代理人: 王宝筠
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201510143835.7

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2018.11.09|||2015.07.08|||2015.06.10

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的驳回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明公开了一种卷烟烟气指标预测方法,包括:获取待测烟丝的常规化学成分含量;输入所述待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气预测模型,所述烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型;运行所述烟气预测模型,输出待测烟丝的烟气指标,能够实现通过烟丝的常规化学成分对烟气指标进行预测。本发明还公开了一种卷烟烟气指标预测系统。

    权利要求书

    权利要求书
    1.  一种卷烟烟气指标预测方法,其特征在于,包括:
    获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    输入所述待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气预测模型,所 述烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型;
    运行所述烟气预测模型,输出待测烟丝的烟气指标。

    2.  根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取待测烟丝的常规 化学成分含量之前还包括:
    对待测烟丝进行近红外光谱采集,生成所述待测烟丝光谱数据;
    分析所述光谱数据,生成所述待测烟丝的常规化学成分含量。

    3.  根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预先生成烟气预测模 型包括:
    获取一定时期内卷烟的烟气检测数据和卷烟烟丝的常规化学成分含量;
    将所述常规化学成分含量定义为自变量,将烟气检测数据定义为因变量;
    对所述自变量和因变量进行多元线性回归分析,生成烟气预测模型。

    4.  根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述常规化学成分包括: 总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯;
    所述烟气指标包括:焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标。

    5.  根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述烟气预测模型包括:
    焦油预测方程:Y焦油=-3.207+0.588X总糖-0.46X还原糖+0.293X总氮+3.849X烟碱-2.726X钾+6.853X氯;
    烟碱预测方程:Y烟碱=-0.192+0.048X总糖-0.036X还原糖+0.363X烟碱-0.249X钾+0.524X氯;
    一氧化碳预测方程:Y一氧化碳=1.477+0.078X总糖+0.108X还原糖+0.103X总氮+3.046X烟碱-3.645X钾+6.735氯。

    6.  一种卷烟烟气指标预测系统,其特征在于,包括:
    获取单元,用于获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    输入单元,用于输入所述待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟 气预测模型,所述烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的 模型;
    烟气预测模型,用于依据所述待测烟丝的常规化学成分含量,输出待测 烟丝的烟气指标。

    7.  根据权利要求6所述的系统,其特征在于,还包括:近红外光谱分析 仪;
    所述近红外光谱分析仪用于:对所述待测烟丝进行近红外光谱采集,生 成所述待测烟丝光谱数据,分析所述光谱数据,生成所述待测烟丝的常规化 学成分含量。

    8.  根据权利要求7所述的系统,其特征在于,所述常规化学成分包括: 总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯;
    所述烟气指标包括:焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标。

    9.  根据权利要求8所述的系统,其特征在于,所述烟气预测模型包括:
    焦油预测方程:Y焦油=-3.207+0.588X总糖-0.46X还原糖+0.293X总氮+3.849X烟碱-2.726X钾+6.853X氯;
    烟碱预测方程:Y烟碱=-0.192+0.048X总糖-0.036X还原糖+0.363X烟碱-0.249钾+0.524X氯;
    一氧化碳预测方程:Y一氧化碳=1.477+0.078X总糖+0.108还原糖+0.103X总氮+3.046X烟碱-3.645X钾+6.735氯。

    说明书

    说明书一种卷烟烟气指标预测方法及系统
    技术领域
    本发明涉及卷烟制造技术领域,尤其涉及一种卷烟烟气指标预测方法及 系统。
    背景技术
    近年来,随着社会对吸烟与健康的关注加强,烟气中焦油、烟碱、一氧 化碳的检测成为烟支合格与否的重要标准之一。卷烟烟气中的焦油主要是有 机物在高温乏氧条件下不完全燃烧的产物,大部分是稠环芳烃;一氧化碳是 许多烟草成分如淀粉、纤维素、糖、羧酸、酯、氨基酸等通过热分解和燃烧 而形成的;烟碱可以直接挥发进入烟气,烟叶中的生物碱含量越高,烟气碱 性成分含量越高。因此,卷烟烟气指标与烟丝常规化学成分存在关联。目前, 传统的卷烟焦油、烟碱、一氧化碳的检测只考虑了卷烟吸阻、通风等物理指 标,无法基于烟丝的化学成分进行预测。
    发明内容
    本发明提供了一种卷烟烟气指标预测方法及系统,能够通过烟丝中的化 学成分快速准确的预测烟气指标。
    本发明提供了一种卷烟烟气指标预测方法,包括:
    获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    输入所述待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气预测模型,所 述烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型;
    运行所述烟气预测模型,输出待测烟丝的烟气指标。
    优选地,所述获取待测烟丝的常规化学成分含量之前还包括:
    对所述待测烟丝进行近红外光谱采集,生成所述待测烟丝光谱数据;
    分析所述光谱数据,生成所述待测烟丝的常规化学成分含量。
    优选地,所述预先生成烟气预测模型包括:
    获取一定时期内卷烟的烟气检测数据和卷烟烟丝的常规化学成分含量;
    将所述常规化学成分含量定义为自变量,将烟气检测数据定义为因变量;
    对所述自变量和因变量进行多元线性回归分析,生成烟气预测模型。
    优选地,所述常规化学成分包括:总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯;
    所述烟气指标包括:焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标。
    优选地,所述烟气预测模型包括:
    焦油预测方程:Y焦油=-3.207+0.588X总糖-0.46X还原糖+0.293X总氮+3.849X烟碱-2.726X钾+6.853X氯;
    烟碱预测方程:Y烟碱=-0.192+0.048X总糖-0.036X还原糖+0.363X烟碱-0.249X钾+0.524X氯;
    一氧化碳预测方程:Y一氧化碳=1.477+0.078X总糖+0.108X还原糖+0.103X总氮+3.046X烟碱-3.645X钾+6.735氯。
    一种卷烟烟气指标预测系统,包括:
    获取单元,用于获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    输入单元,用于输入所述待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟 气预测模型,所述烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的 模型;
    烟气预测模型,用于依据所述待测烟丝的常规化学成分含量,输出待测 烟丝的烟气指标。
    优选地,所述系统还包括:近红外光谱分析仪;
    所述近红外光谱分析仪用于:对所述待测烟丝进行近红外光谱采集,生 成所述待测烟丝光谱数据,分析所述光谱数据,生成所述待测烟丝的常规化 学成分含量。
    优选地,所述常规化学成分包括:总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯;
    所述烟气指标包括:焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标。
    优选地,所述烟气预测模型包括:
    焦油预测方程:Y焦油=-3.207+0.588X总糖-0.46X还原糖+0.293X总氮+3.849X烟碱-2.726X钾+6.853X氯;
    烟碱预测方程:Y烟碱=-0.192+0.048X总糖-0.036X还原糖+0.363X烟碱-0.249X钾+0.524X氯;
    一氧化碳预测方程:Y一氧化碳=1.477+0.078X总糖+0.108X还原糖+0.103X总氮+3.046X烟碱-3.645X钾+6.735氯。
    由上述方案可知,本发明提供的一种卷烟烟气指标预测方法,首先通过 获取待测烟丝的常规化学成分含量,然后将常规化学成分含量输入到预先生 成的依据烟气指标与常规化学成分含量构建的烟气预测模型中,运行烟气预 测模型,得出待测烟丝的烟气指标,实现了通过烟丝的常规化学成分对烟气 指标进行预测。
    附图说明
    为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实 施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面 描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲, 在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
    图1为本发明实施例公开的一种卷烟烟气指标预测方法的流程图;
    图2为本发明另一实施例公开的一种卷烟烟气指标预测方法的流程图;
    图3为本发明实施例公开的生成烟气预测模型的流程图;
    图4为本发明实施例公开的一种卷烟烟气指标预测系统的结构框图;
    图5为本发明另一实施例公开的一种卷烟烟气指标预测系统的结构框图。
    具体实施方式
    下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行 清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而 不是全部的实施例?;诒痉⒚髦械氖凳├?,本领域普通技术人员在没有做 出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明?;さ姆段?。
    如图1所示,为本发明实施例公开的一种卷烟烟气指标预测方法,包括:
    S101、获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    S102、输入待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气预测模型, 烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型;
    S103、运行烟气预测模型,输出待测烟丝的烟气指标。
    具体的,上述实施例的工作过程为:在需要对卷烟的烟气指标进行预测 时,首先获取待测烟丝的常规化学成分含量,然后将获取到的待测烟丝的常 规化学成分含量输入到预先生成的烟气预测模型中,所述的烟气预测模型为 依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型,然后运行烟气预测模型,输 出依据待测烟丝的常规化学成分含量预测的待测烟丝的烟气指标。
    如图2所示,为本发明另一实施例公开的一种卷烟烟气指标预测方法, 包括:
    S201、对待测烟丝进行近红外光谱采集,生成待测烟丝光谱数据;
    S202、分析光谱数据,生成待测烟丝的常规化学成分含量;
    S203、获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    S204、输入所述待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气预测模 型,所述烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型;
    S205、运行所述烟气预测模型,输出待测烟丝的烟气指标。
    具体的,上述实施例的工作过程为:在需要对卷烟的烟气指标进行预测 时,首先对待测烟丝进行近红外光谱采集,生成待测烟丝的光谱数据,在对 待测烟丝进行近红外光谱采集时,可以是在线采集,在线采集时近红外光谱 仪安装在卷烟制丝车间生产线出料皮带上方,在生产线出料稳定时扫描皮带 上的烟丝样品;也可以离线采集,即人工对烟丝样品取样,然后将一定重量 的烟丝样品放入样品杯中,通过近红外光谱仪对样品杯中的样品进行扫描。 然后近红外光谱仪对扫描得到的光谱数据进行分析,生成待测烟丝的常规化 学成分含量;所述的常规化学成分包括总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯。
    然后从近红外光谱仪中获取待测烟丝的常规化学成分含量,即总糖、还 原糖、总氮、烟碱、钾和氯的含量,然后将获取的总糖、还原糖、总氮、烟 碱、钾和氯的含量输入至预先生成的烟气预测模型,所述的烟气预测模型为 依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模型,构建过程如图3所示:
    S301、获取一定时期内卷烟的烟气检测数据和卷烟烟丝的常规化学成分 含量;
    S302、将常规化学成分含量定义为自变量,将烟气检测数据定义为因变 量;
    S303、对自变量和因变量进行多元线性回归分析,生成烟气预测模型。
    具体的,在构建烟气预测模型时,首先获取一定时期内各批次不同规格 烟丝的常规化学成分数据和烟气检测数据,即获取总糖、还原糖、总氮、烟 碱、钾和氯以及烟气中的焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标,为了使搭建 的模型更精确,采样点遍及整个制丝过程。然后将总糖、还原糖、总氮、烟 碱、钾和氯的含量定义为自变量,将焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标定 义为因变量,对自变量和因变量进行多元线性回归分析,在“进入”、“逐 步”、“删除”方法所建立的模型中,选取t检验最显著的,残差最小,即为 烟气预测模型。最后形成的烟气预测模型包括:焦油预测方程:Y焦油=-3.207+0.588X总糖-0.46X还原糖+0.293X总氮+3.849X烟碱-2.726X钾+6.853X氯,烟碱预测方程: Y烟碱=-0.192+0.048X总糖-0.036X还原糖+0.363X烟碱-0.249X钾+0.524X氯和一氧化碳预测方程: Y一氧化碳=1.477+0.078X总糖+0.108X还原糖+0.103X总氮+3.046X烟碱-3.645X钾+6.735氯。
    然后将获取的待测烟丝的常规化学成分含量即总糖、还原糖、总氮、烟 碱、钾和氯的含量输入至烟气预测模型,并运行烟气预测模型,输出待测烟 丝的烟气指标,即输出焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标。
    如图4所示,为本发明实施例公开的一种卷烟烟气指标预测系统,包括: 获取单元41、输入单元42和烟气预测模型43;其中:
    获取单元41,用于获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    输入单元42,用于输入待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气 预测模型43,烟气预测模型43为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模 型;
    烟气预测模型43,用于依据待测烟丝的常规化学成分含量,输出待测烟 丝的烟气指标。
    具体的,上述实施例的工作原理为:在需要对卷烟的烟气指标进行预测 时,首先通过获取单元41获取待测烟丝的常规化学成分含量,然后通过输入 单元42将获取到的待测烟丝的常规化学成分含量输入到预先生成的烟气预测 模型中,所述的烟气预测模型为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模 型,然后运行烟气预测模型43,输出依据待测烟丝的常规化学成分含量预测 的待测烟丝的烟气指标。
    如图5所示,为本发明另一实施例公开的一种卷烟烟气指标预测系统, 包括:近红外光谱分析仪51、获取单元52、输入单元53和烟气预测模型54; 其中:
    近红外光谱分析仪51用于:对待测烟丝进行近红外光谱采集,生成待测 烟丝光谱数据,分析所述光谱数据,生成所述待测烟丝的常规化学成分含量;
    获取单元52,用于获取待测烟丝的常规化学成分含量;
    输入单元53,用于输入待测烟丝的常规化学成分含量至预先生成的烟气 预测模型54,烟气预测模型54为依据烟气指标与常规化学成分含量构建的模 型;
    烟气预测模型54,用于依据待测烟丝的常规化学成分含量,输出待测烟 丝的烟气指标。
    具体的,上述实施例的工作原理为:在需要对卷烟的烟气指标进行预测 时,首先通过近红外光谱分析仪51对待测烟丝进行近红外光谱采集,生成待 测烟丝的光谱数据,在对待测烟丝进行近红外光谱采集时,可以是在线采集, 在线采集时近红外光谱仪51安装在卷烟制丝车间生产线出料皮带上方,在生 产线出料稳定时扫描皮带上的烟丝样品;也可以离线采集,即人工对烟丝样 品取样,然后将一定重量的烟丝样品放入样品杯中,通过近红外光谱仪51对 样品杯中的样品进行扫描。然后近红外光谱仪51对扫描得到的光谱数据进行 分析,生成待测烟丝的常规化学成分含量;所述的常规化学成分包括总糖、 还原糖、总氮、烟碱、钾和氯。
    然后通过获取单元52从近红外光谱仪51中获取待测烟丝的常规化学成 分含量,即总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯的含量,然后通过输入单元 53将获取的总糖、还原糖、总氮、烟碱、钾和氯的含量输入至预先生成的烟 气预测模型54,所述的烟气预测模型54为依据烟气指标与常规化学成分含量 构建的模型,构建过程如图3所示:
    S301、获取一定时期内卷烟的烟气检测数据和卷烟烟丝的常规化学成分 含量;
    S302、将常规化学成分含量定义为自变量,将烟气检测数据定义为因变 量;
    S303、对自变量和因变量进行多元线性回归分析,生成烟气预测模型。
    具体的,在构建烟气预测模型54时,首先获取一定时期内各批次不同规 格烟丝的常规化学成分数据和烟气检测数据,即获取总糖、还原糖、总氮、 烟碱、钾和氯以及烟气中的焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标,为了使搭 建的模型更精确,采样点遍及整个制丝过程。然后将总糖、还原糖、总氮、 烟碱、钾和氯的含量定义为自变量,将焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标 定义为因变量,对自变量和因变量进行多元线性回归分析,在“进入”、“逐 步”、“删除”方法所建立的模型中,选取t检验最显著的,残差最小,即为 烟气预测模型。最后形成的烟气预测模型包括:焦油预测方程:Y焦油=-3.207+0.588X总糖-0.46X还原糖+0.293X总氮+3.849X烟碱-2.726X钾+6.853X氯,烟碱预测方程: Y烟碱=-0.192+0.048X总糖-0.036X还原糖+0.363X烟碱-0.249X钾+0.524X氯和一氧化碳预测方程: Y一氧化碳=1.477+0.078X总糖+0.108X还原糖+0.103X总氮+3.046X烟碱-3.645X钾+6.735氯。
    然后将获取的待测烟丝的常规化学成分含量即总糖、还原糖、总氮、烟 碱、钾和氯的含量输入至烟气预测模型54,并运行烟气预测模型54,输出待 测烟丝的烟气指标,即输出焦油指标、烟碱指标和一氧化碳指标。
    本实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的 产品销售或使用时,可以存储在一个计算设备可读取存储介质中?;谡庋?的理解,本发明实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可 以以软件产品的形式体现出来,该软件产品存储在一个存储介质中,包括若 干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机,服务器,移动计算设备 或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前 述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、 随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可 以存储程序代码的介质。
    本说明书中各个实施例采用递进的方式描述,每个实施例重点说明的都 是与其它实施例的不同之处,各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。
    对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用 本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易 见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下, 在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例, 而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

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