CN102192890A - 利用近红外光谱分析技术快速测定木材化学成分 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种利用近红外光谱分析技术快速测定木材化学成分的方法。它解决了现有木材化学成分分析测定时存在的成本高、周期长的问题,具有简便易行、快捷方便,能有效、快速、准确地对木材化学成分进行分析测定等优点。其方法为:a.将木片粉碎并通过40~60目的筛子;b.用常规分析方法测定木材化学成分;c.利用近红外光谱分析仪采集木材样品的近红外光谱数据;d.采用化学计量法将木材的各种化学成分实测值与其近红外光谱数据分别建立对应的木材数学预测模型;e.采用建立的数学预测模型对按步骤c采集的未知化学成分的木材近红外光谱数据进行分析,从而快速、准确地确定木材的化学成分。
Description
技术领域
本发明是一种木材化学成分测定方法,尤其是一种利用近红外光谱分析技术快速测定木材化学成分的方法。
背景技术
众所周知,为了能更好的利用造纸木材进行制浆造纸,需要准确、迅速、广泛地获取木材的性质。然而,采用传统的木材性质评价方法一般需要消耗大量的人力、物力、财力、时间及对环境产生一定影响。因此,寻求一种快速、准确评价木材化学成分的方法,已经成为制浆造纸科学研究的重要内容之一。
近红外光谱(Near Infrared Spectroscopy,简称NIRS)分析技术是利用样品的近红外特征吸收峰与样品成分含量及性能之间建立的数学关系,来预测未知样品成分含量及其性能。与中红外相比,尽管近红外光谱的倍频或组合频吸收强度比基频峰强度大约低1~3个数量级,但由于这些弱的吸收带没有在MIR吸收带显示出边缘干扰,所以在一个较大的吸收动态范围内这些吸收带强度与被测物浓度之间有线性关系。近红外光谱分析技术也是一种高效快速的现代分析技术,综合运用了计算机技术、光谱技术和化学计量学等多个学科的最新研究成果,以其独特的优势在多个领域得到了日益广泛的应用,并已逐渐得到大众的普遍接受。近年来,由于计算机与化学统计学软件的发展,特别是化学计量学的深入研究和广泛应用,使近红外光谱技术成为发展最快、最引人注目的光谱技术。在短短十几年内,近红外光谱技术已快速发展成为一项极具竞争力的分析技术。
近红外光谱分析技术是一项新的木材无损评价技术,能够迅速、准确地对固体木材或木粉等试样的性质进行全面无损评价。
发明内容
本发明的目的就是为了解决现有木材化学成分分析测定时存在的需要消耗大量的人力、物力、财力、时间及对环境产生一定影响的问题,提供一种简便易行、快捷方便,能有效、快速、准确地对木材化学成分进行分析测定的方法。
为了实现上述目的,本发明采用了如下技术方案:一种利用近红外光谱分析技术快速测定木材化学成分的方法。其方法为:a.将木片粉碎并通过40~60目的筛子;b.用常规分析方法测定木材化学成分;c.利用近红外光谱分析仪在12500~3600cm-1光谱区间内采集木材样品的近红外光谱数据;d.采用化学计量法将木材的各种化学成分实测值与其近红外光谱数据分别建立对应的木材数学预测模型;e.采用建立的数学预测模型对按步骤c采集的未知化学成分的木材近红外光谱数据进行分析,从而快速、准确地确定木材的化学成分。
所述步骤b中木材样品包括针叶木和阔叶木。
所述步骤c中近红外光谱数据为利用近红外光谱分析仪采用积分球漫反射方式获得的吸光度值。
所述步骤d中化学计量法为偏最小二乘法,对光谱数据采用一阶导数、一阶导数+多元散射校正和一阶导数+矢量归一化等进行预处理,数学预测模型为针叶木和阔叶木混合建立的数学预测模型。
所述步骤e中木材化学成分包括灰分、硝酸-乙醇纤维素、聚戊糖、酸不溶木质素、冷水抽出物、热水抽出物、苯醇抽出物、1%NaOH抽出物。
本发明采用近红外光谱仪在木材少量的情况下,按步骤a和c进行备料和采集近红外光谱数据,采用建好的数学模型可以快速、准确地测定木材化学成分,为制浆造纸和林木培育提供快速技术数据支持。
附图说明
图1为采用本方法建立的硝酸-乙醇纤维素模型图;
图2为采用本方法建立的聚戊糖模型图;
图3为采用本方法建立的酸不溶木质素模型图;
图4为采用本方法建立的1%NaOH抽出物模型图;
图5为采用本方法建立的冷水抽出物模型图;
图6为采用本方法建立的热水抽出物模型图;
图7为采用本方法建立的苯醇抽出物模型图;
图8为采用本方法建立的灰分模型图。
具体实施方式
收集120种阔叶木和针叶木样品木片各约1000g,风干后,把各种木片分别置入原料粉碎机中磨成细末,磨出来的细末分别用振动筛筛分出40~60目的木粉,再将木粉试样分别装入洁净的密封塑料袋中,平衡水分后用常规方法测定木材化学成分和采用近红外光谱仪在12500~3600cm-1光谱区间内采集近红外光谱数据。
采用化学计量法中的偏最小二乘法将木材的各种化学成分实测值与其近红外光谱数据分别建立对应的木材数学模型,并对模型进行优化,剔除一些异常样品,使得模型的决定系数(R2)达到0.93以上,交叉验证均方根偏差(RMSECV)与常规分析方法误差相当,残留预测偏差(RPD)大于4,如图1所示。
利用建立好的模型对未知化学成分木材的近红外光谱数据进行分析,即可测定快速、准确地确定木材的化学成分。
本发明的实施例子硝酸-乙醇纤维素、聚戊糖和酸不溶木质素的测定结果见表1。
表1近红外化学成分模型与实测法测定值比较
Claims (7)
1.一种利用近红外光谱分析技术快速测定木材化学成分的方法。其特征在于包括以下几个步骤:a.将木片粉碎并通过40~60目的筛子;b.用常规分析方法测定木材化学成分;c.利用近红外光谱分析仪在12500~3600cm-1光谱区间内采集木材样品的近红外光谱数据;d.采用化学计量法将木材的各种化学成分实测值与其近红外光谱数据分别建立对应的木材数学预测模型;e.采用建立的数学预测模型对按步骤c采集的未知化学成分的木材近红外光谱数据进行分析确定木材的化学成分。
2.根据权利要求书1所述的方法,其特征是:所述木材样品包括针叶木和阔叶木。
3.根据权利要求书1所述的方法,其特征是:所述木材样品为过40~60目筛的木粉。
4.根据权利要求书1所述的方法,其特征是:所述近红外光谱数据为利用近红外光谱分析仪采用积分球漫反射方式获得的吸光度值。
5.根据权利要求书1所述的方法,其特征是:对光谱数据进行一阶导数、一阶导数+多元散射校正和一阶导数+矢量归一化等预处理。
6.根据权利要求书1所述的方法,其特征是:所述数学预测模型为针叶木和阔叶木混合建立的数学预测模型。
7.根据权利要求书1所述的方法,其特征是:所述木材化学成分包括灰分、硝酸-乙醇纤维素、聚戊糖、酸不溶木质素、冷水抽出物、热水抽出物、苯醇抽出物、1%NaOH抽出物。
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