近紅外法制漿材定性識(shí)別技術(shù)與定量模型的建立.pdf

1、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(duì)木片進(jìn)行篩選、在線監(jiān)測(cè)，及時(shí)控制和預(yù)測(cè)紙漿質(zhì)量，同時(shí)通過(guò)控制參數(shù)和加藥量對(duì)制漿造紙過(guò)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(wú)損快速檢測(cè)手段，且木片在近紅外光譜上有豐富的吸收峰，可以通過(guò)建立近紅外光譜快速預(yù)測(cè)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，

2、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(cè)定其木片和木粉的近紅外光譜圖，其次測(cè)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(duì)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(guò)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、6765cm-1;4

3、289、4304、4382、4405、5793、5827、5863、5920、6850、6885、6908、6923 cm-1，并且通過(guò)對(duì)比原木粉與烘干后木粉得出水分的特征吸收峰為4700～5200cm-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(lèi)模型，校正集和驗(yàn)證集的預(yù)測(cè)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(duì)未知樣本的識(shí)別正確率為100％;而

4、對(duì)于屬間的6種木材的判別，采用MSC和Savitzky-Golay平滑對(duì)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(cè)結(jié)果;對(duì)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5500～6500cm-1，并結(jié)合主成分分析建立判別模型，模型識(shí)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(jì)量學(xué)算法可以對(duì)桉木和相思木進(jìn)行快速鑒別，阿達(dá)瑪近紅外光

5、譜儀也可以用于桉木和相思木的木材種類(lèi)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(jì)44種，建立近紅外快速預(yù)測(cè)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、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(duì)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5.18

6、15、2.5923、4.1756。利用建立好的模型對(duì)驗(yàn)證集進(jìn)行預(yù)測(cè)并與標(biāo)準(zhǔn)方法測(cè)定值進(jìn)行對(duì)比，三種化學(xué)成分近紅外模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差不大。預(yù)測(cè)結(jié)果再通過(guò)配對(duì)樣本T檢驗(yàn)進(jìn)一步確認(rèn)模型的預(yù)測(cè)精準(zhǔn)度，兩者無(wú)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、2.7