五种海南常见速生材种制化学机械浆性能评估

采集了海南地区常见的适龄速生材种:尾巨桉、尾叶桉、尾细桉、马占相思和厚荚相思,以P-RC APMP为工艺流程,评估了5个树种样本的制浆性能。实验结果表明:在相同制浆工艺条件下,尾细桉的纸浆得率最高,达91.2%,厚荚相思纸浆得率最低,为84.2%。纸浆磨至相同加拿大游离度(300 mL)时,马占相思磨浆电耗最低,为1 209 kW·h/t,而尾巨桉的磨浆电耗最高,为1 361 kW·h/t;尾巨桉的松厚度最高,为2.84 cm³/g,马占相思和尾细桉的松厚度均较低,分别为2.45和2.51 cm³/g;马占相思的强度性能最优,抗张强度28.42 N·m/g、耐破强度1.54 kPa·m²/g和撕裂强度2.7 mN·m²/g,尾巨桉的强度性能最差;尾细桉和尾叶桉白度最高,达83%(ISO)以上,马占相思白度最低,约78%。     

四种算法用于近红外测定制浆材材性的对比研究

采集了常见制浆材(桉木、相思木及杨木)样品的近红外光谱,测定了样品的基本密度、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量,用人为控制水分的方法测定了样品的水分含量。对原始光谱进行预处理后,分别运用偏最小二乘法(PLS)、LASSO算法、支持向量机法(SVR)和人工神经网络法(BP-ANN)建立基本密度、水分含量、综纤维素、木质素和苯醇抽出物含量的预测模型。对预测模型进行独立验证,结果显示:LASSO算法建立的基本密度和综纤维素模型性能最优,其预测均方根误差(RMSEP)分别为0.006 3 g/cm~3和0.49%,绝对偏差(AD)范围分别为-0.008 8~0.009 6 g/cm~3和-0.85%~0.87%;PLS建立的水分含量模型及苯醇抽出物模型最优,RMSEP值分别为1.21%和0.24%,AD范围分别为-1.99%~2.03%和-0.35%~0.38%;SVR建立的木质素模型最优,RMSEP值为0.43%,AD范围为-0.76%~0.74%,均满足制浆造纸工业中对误差的要求。     

近红外光谱法快速测定速生桉木化学成分含量

用常规方法测定了104个速生桉木样品的综纤维素、聚戊糖、酸不溶木素及苯醇抽出物含量并采集了样品的近红外光谱。对原始光谱进行多元散射校正后,运用偏最小二乘法和交互验证的方法,确定最佳主成分数并建立样品相关化学成分含量的校正模型。独立验证中综纤维素、聚戊糖、酸不溶木素和苯醇抽出物模型的决定系数 Rval2分别为0.9067、0.9033、0.9504、0.9570;预测均方根误差(RMSEP)分别为0.33%、0.50%、0.31%、0.17%;相对分析误差(RPD)值分别为3.22、3.20、4.43、4.73;绝对偏差(AD)分别为?0.53%~0.60%、?0.95%~0.77%、?0.55%~0.52%、?0.22%~0.29%,4个校正模型较好地预测了验证集样品的化学成分含量,基本满足制浆造纸工业中快速测定速生桉木原料的需求。     

基于LASSO法的桉木-相思混合制浆原料近红外分析模型的建立

为提高国内木浆产量和利用率,缓解制浆造纸行业优质原料紧缺的现状,针对我国南方特定的制浆原料模式——桉木-相思混合原料进行快速分析研究。采集了175个桉木-相思混合原料和45个单一材种原料的近红外光谱,明确其混合程度和化学成分含量。通过平滑、矢量归一化(V-Norm)、多元散射校正(MSC)、一阶导数(1st Der)和二阶导数(2nd Der)等方法组合预处理原始光谱,结合LASSO算法,确定了混合程度(桉木质量分数)、综纤维素、Klason木质素、聚戊糖、苯醇抽出物和1%NaOH抽出物含量分析模型的建模方法,并建立了相应的模型。建模过程中最优调整参数(μ)分别为13.62、 18.30、 6.39、 9.64、 7.49和12.07。6个模型的预测均方根误差(RMSEP)值分别为1.93%、 0.61%、 0.51%、 0.80%、 0.28%和0.41%。绝对偏差范围(AD)分别为-3.19%～3.24%、-0.96%～1.01%、-0.89%～0.84%、-1.37%～1.46%、-0.43%～0.39%和-0.58%～0.60%。模型适应性好,能够满足制浆造纸工业需求,同时也证...     

近红外光谱结合支持向量机快速识别树种

利用阿达玛变换近红外光谱结合支持向量机,对制浆造纸常用木材树种的快速识别进行研究。将各树种近红外光谱先进行多点平滑和标准正态变换预处理以消除噪音干扰和光散射导致的测量偏差,然后基于不同建模策略建立一对多和一对一两种支持向量机模型,考察这两种模型对多树种属间分类和种间分类的预测能力,并与传统的偏最小二乘判别分析分类法进行对比。结果表明,支持向量机预测模型对桉木、相思木、杨木、水杉等树种的属间分类正确率达到98%以上,种间分类正确率均达到95%以上,在处理复杂分类问题时模型稳健性明显优于传统分类方法,从方法上证明了近红外技术工业化应用的可能性,为进一步建立近红外在线检测木片材性分析系统奠定了基础。