本文關(guān)鍵詞：近紅外法制漿材定性識別技術(shù)與定量模型的建立

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【摘要】：木片作為造紙的主要原料,其材性直接影響終產(chǎn)品質(zhì)量,根據(jù)木片的材性信息可以對木片進(jìn)行篩選、在線監(jiān)測,及時控制和預(yù)測紙漿質(zhì)量,同時通過控制參數(shù)和加藥量對制漿造紙過程優(yōu)化精煉,達(dá)到最佳木片使用率和得率。近紅外光譜作為一種無損快速檢測手段,且木片在近紅外光譜上有豐富的吸收峰,可以通過建立近紅外光譜快速預(yù)測木材材性的模型實(shí)現(xiàn)其在線分析。本文以桉木(尾巨桉、尾葉桉LH1、尾葉桉U6、藍(lán)桉、廣西桉木)和相思木(馬占相思、厚莢相思)為原料,首先用Anatris傅里葉近紅外光譜儀和阿達(dá)瑪近紅外光譜儀測定其木片和木粉的近紅外光譜圖,其次測定了所有木材的綜纖維素、克拉森木質(zhì)素和苯醇抽出物的含量及藍(lán)桉和馬占相思綜纖維素和木質(zhì)素的近紅外光譜圖,對比發(fā)現(xiàn)木材的化學(xué)組分含量和光譜圖的吸光度均有差異。通過觀察綜纖維素和克拉森木質(zhì)素在近紅外光譜上的吸收峰及綜合CARS變量篩選兩種方法篩選出兩者的特征吸收點(diǎn)分別為4740、4756、4767、4787、6719、6734、6765 cm-1;4289、4304、4382、4405、5793、5827、5863、5920、6850、6885、6908、6923 cm-1,并且通過對比原木粉與烘干后木粉得出水分的特征吸收峰為4700~5200 cm-1。采用偏最小二乘法判別分析(PLS-DA)建立了桉木和相思木木粉的分類模型,校正集和驗(yàn)證集的預(yù)測值與實(shí)際值之間的回歸線基本重合,決定系數(shù)(R2)分別為0.99和0.97,模型效果較好,且對未知樣本的識別正確率為100%;而對于屬間的6種木材的判別,采用MSC和Savitzky-Golay平滑對7500~4000 cm-1光譜進(jìn)行預(yù)處理后,結(jié)合主成分分析建立判別模型,獲得了較理想的預(yù)測結(jié)果;對于6種桉木和相思木木片同樣采用預(yù)處理方式為MSC、Savitzky-Golay平滑、波段5500~6500 cm-1,并結(jié)合主成分分析建立判別模型,模型識別率和驗(yàn)證正確率均為100%。結(jié)果表明基于近紅外光譜結(jié)合化學(xué)計量學(xué)算法可以對桉木和相思木進(jìn)行快速鑒別,阿達(dá)瑪近紅外光譜儀也可以用于桉木和相思木的木材種類鑒別。以桉木和相思木為原料,木片和木粉兩種木片狀態(tài),共計44種,建立近紅外快速預(yù)測木材綜纖維素、木質(zhì)素和苯醇抽出物的模型。采用偏最小二乘法建立木粉綜纖維素、II木質(zhì)素、苯醇抽出物的模型,采用內(nèi)部交叉驗(yàn)證的方法對其驗(yàn)證,最終綜纖維素、木質(zhì)素、苯醇抽出物近紅外模型RCV分別為0.9812、0.9226、0.9709,RMSECV分別為0.1890、0.6019、0.2288,RPD值分別為5.1815、2.5923、4.1756。利用建立好的模型對驗(yàn)證集進(jìn)行預(yù)測并與標(biāo)準(zhǔn)方法測定值進(jìn)行對比,三種化學(xué)成分近紅外模型預(yù)測值與真實(shí)值的偏差不大。預(yù)測結(jié)果再通過配對樣本T檢驗(yàn)進(jìn)一步確認(rèn)模型的預(yù)測精準(zhǔn)度,兩者無顯著性差異。同樣的建模方式,最終木片綜纖維素、木質(zhì)素、苯醇抽出物近紅外模型RCV分別為0.9046、0.9052、0.9305,RMSECV分別為0.5173、0.6601、0.3425,RPD值分別為2.3460、2.3530、2.7300。通過對比Antaris傅里葉近紅外光譜儀和阿達(dá)瑪近紅外光譜儀建立的木材定量模型效果,前者效果更好,后者的建模模型效果也在可接受范圍之內(nèi)。
【學(xué)位授予單位】：中國林業(yè)科學(xué)研究院
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TS749;O657.33

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本文編號：1301369