DE19827743C2 - Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung und/oder Regelung eines holzverarbeitenden Prozesses - Google Patents
Verfahren und Vorrichtung zur Steuerung und/oder Regelung eines holzverarbeitenden ProzessesInfo
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Description
Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Steuerung
und/oder Regelung eines holzverarbeitenden Prozesses, bei dem
unterschiedliche Holzarten in Mischungen von Holz-Hack
schnitzeln verwendet werden, wobei an den unbehandelten Holz-
Hackschnitzeln kontinuierliche Infrarotspektren aufgenommen
werden und aus den Spektren online zumindest die einzelnen
Holzarten und deren Anteile in der Mischung bestimmt und zur
Gewinnung von Prozeßführungsgrößen herangezogen werden. Da
neben bezieht sich die Erfindung auch auf die zugehörige
Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens.
Bei der Holzverarbeitung, beispielsweise bei der Zellstoff
herstellung durch Kochen von Hackschnitzeln mit Kochflüssig
keit in einem Kocher, werden in vielen Fällen verschiedene
Holzarten verarbeitet. Selbst wenn die Art und Qualität der
einzelnen Holzlieferungen bekannt ist, so vermischen sich bei
der Vorverarbeitung für die spätere bestimmungsgemäße Verwen
dung des Holzes die unterschiedlichen Hackschnitzel. Das
genaue Mischungsverhältnis in den einzelnen Produktions
schritten ist oft unbekannt, so daß üblicherweise die Pro
duktionsbedingungen nicht an die Holzarten, von welchen die
Qualität und die Ausbeute des erzeugten Produktes abhängen,
angepaßt werden können.
Speziell bei der Zellstoffherstellung können sich Schwankun
gen in der Qualität des erzeugten Zellstoffes ergeben, auch
wenn das Mischungsverhältnis der Hackschnitzel im Mittel
konstant ist. Eine genaue Regelung oder Steuerung des Produk
tionsprozesses ist schwierig. Gefordert wird daher eine
schnelle Messung zumindest des Mischungsverhältnisses unter
schiedlicher Holzarten in Mischungen von Holz-Hackschnitzeln.
Vom Stand der Technik sind zwar Untersuchungen zur Holzart
klassifizierung mit Hilfe der Infrarotspektroskopie bekannt.
Insbesondere wurde bereits gezeigt, daß durch Auswertung der
Infrarotspektren die Holzart bestimmt werden kann, wozu auf
die zur Veröffentlichungen "Eucalypt wood classification by
NIR Spectroscopy and Principle Component Analysis" in der
Zeitschrift Appita 96, S. 295 ff. und "Orientierende Unter
suchungen zur Anwendung der NIR-Spectroskopie für die Be
urteilung des Mischungsverhältnisses Laubholz/Nadelholz und
des Klebstoffanteiles in Spangemischen" in der Zeitschrift
Holz als Roh- und Werkstoff 50 (1992), S. 25-28, verwiesen
wird.
Bei den bekannten Methoden werden üblicherweise Proben in
spezieller Weise präpariert. Z. B. wird das Holz zunächst
gemahlen, mit Kaliumbromid in Pillen gepreßt und wird an
schließend die Transmission der Infrarotstrahlung gemessen.
Durch eine solche Präparation ergeben sich zwar gute und
reproduzierbare Spektren. Für industrielle Anwendungen ist
jedoch dieses Verfahren aufgrund der aufwendigen Proben
vorbereitung nicht anwendbar. Insbesondere erfolgen keine
Online-Messungen im Praxisbetrieb, die unmittelbar in die
Prozeßführung bei der Produktion einfließen könnten.
Daneben ist aus der DE 195 10 008 C2 ein Verfahren und eine
zugehörige Vorrichtung zur Prozeßführung bei der Zellstoff-
und Papierherstellung bekannt, bei denen mit einer Meßein
richtung spektrale Kennwerte bei unterschiedlichen Wellen
längen wenigstens der Ausgangsstoffe für die Zellstoff- und/
oder Papierherstellung erfaßt werden, wobei die Ausgangs
stoffe entweder der Rohstoff "Holz" oder der Sekundärrohstoff
"Altpapier" ist. Bei letzterem Stand der Technik erfolgt die
Auswertung der Spektren also bei einzelnen Wellenlängen, die
empirisch ermittelt wurden. Durch Korrelationsanalysen werden
dort einzelne Spektrallinien selektiert, die einen Zusammen
hang zur Holzart aufweisen. Es werden dann die entsprechenden
Absorptionswerte an den selektierten Wellenlängen für die
Auswertung herangezogen. Gar nicht berücksichtigt werden beim
Stand der Technik die diversen in der industriellen Anwendung
existierenden Störeinflüsse, wie z. B. Schwankungen der Tem
peratur, Luftfeuchtigkeit oder Holzfeuchte, da die bisherigen
Messungen im Labor unter konstanten Bedingungen durchgeführt
wurden.
Weiterhin ist aus der WO 95/31710 A1 ein spektroskopisches
Verfahren zur Messung von Qualitätsparametern an einzelnen
Holzarten, an Holz-Hackschnitzeln, an Holzspänen, an einer
Holzpulpe und an Papier bekannt. Dabei geht es im wesent
lichen um eine geeignete Auswertung der Spektren über chemo
metrische Methoden, insbesondere um die sogenannte Haupt
komponente der Analyse. Im einzelnen werden die über diese
Auswertemethoden ermittelten Werte mit Modellwerten ver
glichen. Schließlich ist aus der DE 42 35 956 A1 die Ver
wendung von elektromagnetischen und/oder akustischen Wellen
zur Identifizierung von Materialien bekannt, wobei mit den
Wellen die Materialstruktur der Proben erfaßt und durch ge
eignete Signalverarbeitung des Material identifiziert wird.
Demgegenüber ist es Aufgabe der Erfindung, ein Verfahren zur
Bestimmung einer Holzart und deren Anteil in Mischungen von
Holzhackschnitzeln in geeigneter Weise zur Prozeßführung bei
der Holzverarbeitung weiterzubilden. Dabei soll das Verfahren
und die zugehörige Vorrichtung beim Produktionsprozeß in der
industriellen Praxis einsetzbar und insbesondere zur Prozeß
führung und Prozeßoptimierung bei der Holzverarbeitung geeig
net sein.
Die Aufgabe ist erfindungsgemäß durch die Gesamtheit der
Merkmale des Patentanspruches 1 gelöst. Eine zugehörige ge
eignete Vorrichtung zur Ausführung der Erfindung ist im
Anspruch 11 gekennzeichnet. Vorteilhafte Weiterbildungen sind
in den Unteransprüchen angegeben.
Bei der Erfindung kann mit Hilfe der Infrarot-Spektroskopie
an unbehandelten Hackschnitzeln nicht nur die Holzart und
deren Anteil in der Mischung klassifiziert werden. Vielmehr
ist auch die Qualität der einzelnen Holzart feststellbar und
zur Gewinnung der Prozeßsteuer- und/oder Regelgrößen einsetz
bar. Bei der zugehörigen Vorrichtung mißt ein Meßgerät die
von einem Gemisch aus unbehandelten Hackschnitzeln reflek
tierte Strahlung, vorzugsweise im Bereich des Nahen Infrarots
(NIR). Vorteilhafterweise werden aus den gemessenen Spektren
durch multivariate Auswerteverfahren zumindest die relativen
Anteile verschiedener Holzarten berechnet und erfindungsgemäß
zusätzlich die Holzqualität einer einzelnen Holzart in einer
Mischung unterschiedlicher Holzarten erfaßt und bei der
Prozeßführung berücksichtigt.
Für die industrielle Praxis, insbesondere für die Zellstoff
herstellung durch Kochen von Hackschnitzeln in Kochflüssig
keit in einem Zellstoffkocher, ergeben sich mit der Erfindung
erhebliche Vorteile. Durch die Online-Messung der unter
schiedlichen Holzanteile und der diesbezüglichen Holzqualität
ist eine Anpassung der Prozeßparameter im Produktionsprozeß
möglich, so daß eine Vergleichmäßigung der Produktqualität
erreicht wird. Durch die Verringerung von Qualitätsschwan
kungen lassen sich wesentliche Einsparungen erzielen. Die
Ausbeute kann erhöht und/oder die Produktionszeit verringert
werden.
Im Rahmen der Erfindung kann die Auswertung vorteilhafter
weise mit sogenannten Klassifikatoren erfolgen. Dies bedeutet
im einzelnen, daß zunächst mit eigenen Modellen jeweils die
Holzart festgestellt wird und anschließend über weitere Mo
delle für die einzelnen Holzarten die Qualitätseigenschaften
der jeweiligen Holzart bestimmt werden. Insbesondere kann
dazu eine Vielzahl von weiteren Parametern genutzt werden,
die im einzelnen bekannt sind, wie die Erbanlagen, Wachs
tumsgebiet und auch physiologisch/chemische und mechanische
Eigenschaften des Holzes.
Letztere Zusammenhänge zwischen den verschiedenen Einflüssen
und den Stoffdaten sind bisher nur in Einzelfällen bekannt,
sie können aber durch empirische Näherungen beschrieben
werden. Beispielsweise gibt es Gleichungen für den Zellulose
gehalt in Abhängigkeit vom Baumalter und Durchschnittswerte
für die Holzzusammensetzung für die gängigen Holzarten. Diese
Zusammenhänge können nunmehr gezielt ausgenutzt werden.
Weitere Einzelheiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich
aus der nachfolgenden Figurenbeschreibung von Ausführungs
beispielen.
Es zeigen
Fig. 1 eine Ausführungsform einer Meßeinrichtung,
Fig. 2a ein mit einer Einrichtung gemäß Fig. 1 erfaßtes
Spektrum,
Fig. 2b mehrere zu Fig. 1 zugehörige zweite Ableitungen von
Holzspektren,
Fig. 3 eine Auswerteeinrichtung mit Klassifikatoren für die
Holzarten,
Fig. 4 und Fig. 5 Darstellungen von durch die Auswertung
der Spektren gemäß Fig. 2a und 2b erzielten Ergeb
nisse,
Fig. 6 die Wiedergabe eines bezüglich einer Holzart genorm
ten Anteiles in einer Holzmischung,
Fig. 7 die Anwendung der anhand der Fig. 1 bis 6
erhaltenen Signale für eine Vorwärtsregelung bei der
Zellstoffkochung und
Fig. 8 eine Anwendung entsprechender Signale bei der Rück
wärtsregelung für die Vorgabe einer Hackschnitzel
mischung.
Die Figuren, insbesondere die Diagramme, werden teilweise
gemeinsam beschrieben. Dabei haben sich entsprechende Teile
gleiche bzw. sich entsprechende Bezugszeichen.
Bei der in Fig. 1 dargestellten Einrichtung beleuchten zwei
identische Halogenlampen 1 und 1' einzelne Holzstücke 10, die
sich beispielsweise auf einem Förderband befinden. Durch eine
geeignete Optik 20, die beispielsweise durch Linsen 21 und 22
angedeutet ist, wird ein Meßfleck auf dem durchlaufenden
Hackschnitzelstück 10 ausgeleuchtet. Das reflektierte Licht
wird über eine Sammellinse 23 in einen Lichtwellenleiter 30
eingekoppelt, der das Licht zu einem Spektrometer 50 führt.
Vorteilhafterweise sind der Lichtquelle 1, 1' und den opti
schen Einrichtungen Mittel zur Unterdrückung von Tageslicht
einflüssen, insbesondere zur Abschirmung von Streulicht,
zugeordnet.
Das Spektrometer kann aufgrund der Lichtwellenleiter 30
dezentral angeordnet sein. Die gemessenen Spektren werden zu
einem Rechner 100, beispielsweise PC, übertragen und dort
ausgewertet.
In der Fig. 2a und 2b sind die Absorption als Funktion der
Wellenlänge und die zugehörigen 2. Ableitungen im Bereich des
nahen Infrarots (NIR) dargestellt. Gemessen wird die direkte
spektrale Reflexion des Lichtes unter 30° an unbehandelten
Hackschnitzeln. Neben dem beispielhaften Spektrum im Bereich
von 1,0 bis 2,0 µm sind gleichermaßen für bestimmte konti
nuierliche Spektralbereiche die mathematischen Ableitungen,
d. h. der Differenzquotient, der Spektralfunktionen aufgetra
gen. Insbesondere die 2. Ableitung im Bereich zwischen 1,62
und 1,78 µm beinhaltet wichtige Informationen für unter
schiedliche Holzsorten.
Die Messung mit der Vorrichtung gemäß Fig. 1 mit Spektren
entsprechend Fig. 2a und 2b erfolgt also im nahen Infrarot
bereich (NIR) oder auch im mittleren Infrarotbereich (MIR).
Dabei wird mit einem oder mehreren Sensoren gemessen. Es ist
eine Messung mit einem über dem Förderband traversierenden
Sensor möglich oder es können eine Vielzahl von Sensoren über
dem Förderband für die Hackschnitzel fest angeordnet sein.
Die Auswertung der mit einem Meßgerät gemäß Fig. 1 erhaltenen
Spektren erfolgt mit chemometrischen Methoden. Vorteilhafter
weise kommen Modellierungsverfahren zum Einsatz. Beispiels
weise kann die Auswertung mit einem Modell 110 gemäß Fig. 3
in mehreren Stufen erfolgen.
Gemäß Fig. 3 wird mit einem ersten Klassifikator 111 ermit
telt, ob es sich beim Hackschnitzel um Laubholz oder Nadel
holz handelt. Laub- und Nadelhölzer haben eine prinzipiell
unterschiedliche chemische Struktur. In einem zweiten Schritt
werden dann jeweils ein separates Modell 121 für Laubhölzer
und ein eigenes Modell 122 für Nadelhölzer eingesetzt. In
dieser Stufe erfolgt die Klassifikation in die einzelnen
Laub- und Nadelholzspezies, wofür Untermodelle 131 bis 133
für beispielsweise Buche, Birke, Eukalyptus und Untermodelle
136 bis 139 für beispielsweise, Fichte, Pinie, Tanne ver
wendet werden. Beispielsweise für Pinie lassen sich weitere
Klassifikatoren 141 für pinus pinaster und 142 für pinus
caribea bilden.
Durch letztere für die einzelnen Arten entsprechend konzi
pierten und unterlagerten Modelle ist es auch möglich, die
chemische Zusammmensetzung und weitere Eigenschaften, bei
spielsweise die Feuchte oder den Rindenanteil einer einzelnen
Holzart, zu bestimmen. Z. B. wird über ein weiteres Unter
modell 140 die Feuchte von pinus pinaster entsprechend dem
Klassifikator 141 und von pinus caribea entsprechend dem
Klassifikator 142 gebildet.
Durch die stufenweise Auswertung gemäß Fig. 3 wird eine
höhere Genauigkeit erzielt als mit einem globalen Modell.
Dabei wird das Spektrum nur einmal mit der. Vorrichtung gemäß
Fig. 1 aufgenommen und kann dann im Rechner 100 mit geeigne
ter Software nacheinander für die Klassifikatoren und die
Teilmodelle ausgewertet werden.
In Fig. 4 ist ein Histogramm dargestellt, das das Ergebnis
an 120 einzelnen Hackschnitzeln wiedergibt. Dazu wurden die
Spektren mit bekannten mathematischen Methoden ausgewertet,
wobei insbesondere die Methode der kleinsten Quadrate (PLS =
partial least square) zum Einsatz kommt. Auf der x-Achse ist
der Modelloutput aufgetragen. Letzterer ist so konfiguriert,
daß er im Idealfall 0 für Eukalyptus und 1 für Pinie beträgt.
Auf der Ordinate ist die Anzahl der Hackschnitzel, die in den
jeweiligen Bereich fallen, aufgetragen.
Es wird deutlich, daß eine eindeutige Klassifizierung der
Holzart möglich ist. Alle Werte für Eukalyptus liegen unter
halb von 0,5 und alle Werte für Pinie oberhalb von 0,5 der
Abszissenskalierung.
Ein entsprechendes Ergebnis ergibt sich für die Unterschei
dung von pinus pinaster und pinus caribea gemäß Fig. 5.
Die Labormessungen an den einzelnen unbehandelten Hack
schnitzeln können auch dazu verwendet werden, um einen
konkreten Anwendungsfall zu simulieren. Der Sensor kann das
Mischungsverhältnis von beispielsweise pinus pinaster, pinus
caribea und eucalyptus globulus erfassen. Dazu wird der
Sensor über ein laufendes Förderband installiert und als
Meßzeit 1 min gewählt. In der Meßzeit wird der Sensor ca.
1000 Hackschnitzel erfassen, d. h. das in der Zeit von 1 min
gemessene Spektrum ist in diesem Fall eine Überlagerung der
Spektren von 1000 einzelnen Hackschnitzeln. Gemäß Fig. 6
läßt sich daraus eine Eichkurve y-x für den Eukalyptusgehalt,
beispielsweise die Regressionslinie y = x, ableiten.
Zur zusätzlichen Bestimmung der Qualität einzelner in einer
Hackschnitzelmischung vorhandener Holzarten werden mathema
tische Modellierungsverfahren eingesetzt, wobei die Auswer
tungssoftware aus einem selbstlernenden Algorithmus besteht.
Beispielsweise können Neuronale Netze eingesetzt werden. Da
bei wird das jeweilige Modell mit einem geeigneten Trainings
set trainiert, um die Zusammenhänge zwischen den Spektren und
den Qualitätsparametern herzustellen. Für das Training kann
dabei "künstliches Holz" verwendet werden.
Zur Definition von "künstlichem Holz" werden die einzelnen
Komponenten von Holz, beispielsweise Lignin und Hemizellulo
sen, wie z. B. Polyosen, Xylan, Xylen, Mannan, und die Zellu
lose, verwendet, die jeweils in reiner Form erhältlich sind.
Auf synthetischem Weg läßt sich somit künstliches Holz ge
eigneter Zusammensetzung herstellen, dadurch, daß die ein
zelnen Komponenten in definierten Konzentrationen gemischt
und gepreßt werden. Damit läßt sich für das Modell ein opti
males Trainingsset erstellen, da die einzelnen Parameter
jeweils einzeln beeinflußt werden können.
In anderer Ausbildung kann das Training des Modells auch mit
Prozeßdaten erfolgen, wozu sich Fuzzy-Methoden anbieten.
Hierzu wird das Modell mit den Daten aus dem Prozeß direkt
trainiert. Die am Holz gemessenen Infrarotspektren werden
zusammen mit allen anderen wichtigen Prozeßgrößen, wie
beispielsweise Temperatur, Druck, Geschwindigkeit, im Modell
verarbeitet, wobei die im Labor gemessene Produktqualität im
Trainingsset enthalten ist. Das Modell lernt aus den Spektren
und den Prozeßdaten die Produktqualität zu berechnen, um dann
die Labormessungen ersetzen zu können.
Letzteres Verfahren liefert ein auf jede spezielle Anwendung
passendes Modell. Nachteilig ist jedoch, daß sich das Trai
ningsset nicht beeinflussen läßt, sondern durch die natür
lichen Schwankungen der Holzqualität bestimmt wird. Insofern
ist der Eingangsraum kleiner als beim ersten Verfahren.
Ideal ist, wenn beide Verfahren in Kombination angewandt
werden: Für die grobe Einstellung erfolgt das Training am
künstlichen Holz und zur Feinjustage der Modellparameter das
Training anhand der Prozeßdaten.
Bei Einsatz des Meßgerätes gemäß Fig. 1 läßt sich somit also
neben der Holzart auch die Holzqualität unmittelbar ausgeben,
wobei die Definition der Holzqualität vom Prozeß selbst ab
hängt. Bestimmende Größen sind dabei die Holzart, das Wachs
tumsgebiet sowie dessen Klima und Bodenbeschaffenheit, der
Ligningehalt oder allgemeiner die chemische Zusammensetzung,
die Holzfeuchte, das Alter der geschlagenen Bäume, Rinden
anteil, die Position der Holzstücke innerhalb des Baumes,
z. B. Splint- oder Kernholz, die Lagerungszeit oder auch Pilz
befall oder Holzfäule. Dabei handelt es sich zum Teil um
redundante Größen, da die Problematik oft in einer für den
speziellen Prozeß geeigneten Definition der Holzqualität
liegt. Mit dem neuen Meßgerät ist es möglich, einzelne Größen
oder die entsprechende Holzqualität direkt auszugeben.
Die so erhaltenden Meßgrößen dienen für den Einsatz in einer
Prozeßsteuerung. Insbesondere bei Einsatz der Steuerung im
Rahmen der Zellstoffkochung kann eine Vorwärtssteuerung
durchgeführt werden. Dabei erfolgt die Qualitätsmessung des
Holzes dadurch, daß anhand eines Holzqualitätsmodells 170 die
Zusammensetzung des Holzes, insbesondere die Ligninkonzentration,
bestimmt wird und diese Ligninkonzentration Eingang
in ein Kochermodell 180 zur Berechnung der Kochzeit bzw. der
Kochdauer findet. Unter Berücksichtigung der Prozeßmeßwerte
wird jeweils ein Offset ΔH zum sog. H-Faktor und ein Offset
ΔT, Δt zur Kochtemperatur T und/oder Kochzeit t gebildet.
Somit wird die Streuung der Qualität reduziert, die Kappazahl
angehoben und dann insbesondere die Zellstoffausbeute erhöht.
Es ist auch möglich, eine Prozeßsteuerung als Rückwärtssteue
rung auszubilden. Dazu kann die Bewertung der Holzqualität
zur Beeinflussung des dem Zellstoffkocher vorgeschalteten
Holzplatzes und insbesondere der Hackschnitzelaufbereitung
dienen. In Fig. 8 ist mit 210 ein Transportband zum Trans
port von Hackschnitzelmischungen bezeichnet, dem über einen
Trichter 215 von Vorratsbehältern Hackschnitzel von unter
schiedlichen Holzsorten, beispielsweise eucalyptus globulus,
picea abies und pinus caribea, zugeführt werden. Dafür sind
jeweils wieder einzelne Transportbänder 221 bis 223 vorhan
den. Über das Spektrometer 250, das im wesentlichen dem
Spektrometer gemäß Fig. 1 entspricht, wird ein kontinuier
liches Spektrum aufgenommen, aus dem über den Rechner 100 aus
Fig. 1 und unter Zuhilfenahme der entsprechenden Modelle mit
den Klassifikatoren gemäß Fig. 3 zunächst das Mischungsver
hältnis 261 der Holzsorten ermittelt wird. Durch den Ver
gleich in Einheit 260 mit dem vorgegebenen Mischungsmodell
262 lassen sich dann Signale ableiten, die die Bandgeschwin
digkeit der Einzelbänder 221 bis 223 ausregeln. Somit gelangt
zur Weiterverarbeitung eine genau definierte Mischung der
unterschiedlichen Holzarten und gegebenenfalls vorgegebener
Qualität der einzelnen Holzart in der Holzmischung.
Abhängig von der spektrometrisch gemessenen Holzqualität
werden dann die verschiedenen Holzarten zusammengemischt bzw.
die Mischungsverhältnisse geändert. Somit ist eine geeignete
Prozeßführung bzw. Prozeßoptimierung möglich.
Claims (21)
1. Verfahren zur Steuerung und/oder Regelung eines holzver
arbeitenden Prozesses, bei dem unterschiedliche Holzarten in
Mischungen von Holz-Hackschnitzeln verwendet werden, wobei an
den unbehandelten Holz-Hackschnitzeln kontinuierliche Infra
rotspektren aufgenommen werden und aus den Spektren online
zumindest die einzelnen Holzarten und deren Anteile in der
Mischung bestimmt und zur Gewinnung von Prozeßführungsgrößen
herangezogen werden, dadurch gekenn
zeichnet, daß neben den Anteilen der unterschied
lichen Holzarten in der Hackschnitzelmischung weiterhin die
Holzqualität der einzelnen Holzarten bestimmt und zur Gewin
nung der Prozeßführungsgrößen herangezogen wird, wobei zur
Definition der Holzqualität ein Standard aus künstlichem Holz
verwendet und wobei aus einzelnen Holzkomponenten auf synthe
tischem Weg künstliches Holz geeigneter Zusammensetzung her
gestellt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, gekennzeichnet
in der Anwendung bei der Zellstoff- und Papierherstellung als
holzverarbeitender Prozeß.
3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch ge
kennzeichnet, daß die Holzart und die Holz
qualität zur Vorwärtssteuerung und/oder -regelung der Zell
stoff- und Papierherstellung eingesetzt wird.
4. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch ge
kennzeichnet, daß die Holzart und die Holz
qualität zur Rückwärtssteuerung und/oder -regelung der für
den holzverarbeitenden Prozeß vorgelagerten Schritte, ins
besondere der Holzaufbereitung, eingesetzt wird.
5. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekenn
zeichnet, daß zur Bestimmung der Holzqualität die
chemische Zusammensetzung und weiterhin Messungen und/oder
Daten charakteristischer Eigenschaften des Holzes, wie insbe
sondere der Rindenanteil, Anteil von Splint- und/oder Kern
holz, die Holzfeuchte sowie weiterhin gegebenenfalls fest
zustellender Pilzbefall und/oder Holzfäule, herangezogen
werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, daß die
Spektren im nahen Infrarotbereich (NIR) oder mittleren
Infrarotbereich (MIR) aufgenommen werden.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet, daß konti
nuierliche Spektren ausgewertet werden und daß zur Auswertung
chemometrische Methoden, wie insbesondere die Hauptkomponen
tenanalyse (PCA = Principal Component Analysis) oder die
sogenannte PLS-Methode (Partial Least Square) herangezogen
werden.
8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekenn
zeichnet, daß zusätzlich zu den kontinuierlichen
Spektren auch deren erste und zweite Ableitungen ausgewertet
werden.
9. Verfahren nach Anspruch 7 oder 8, dadurch ge
kennzeichnet, daß zur Auswertung neuronale
Netze und/oder Fuzzy-Methoden herangezogen werden.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 7 bis 9, da
durch gekennzeichnet, daß die Auswer
tung stufenweise unter Zuhilfenahme von Klassifikatoren vor
genommen wird und daß zunächst die Holzartgruppe, wie Laub
holz und/oder Nadelholz, und daß anschließend die Holzart
selbst und für die ermittelten Holzarten separat deren Anteil
in der Hackschnitzelmischung und/oder die Qualität der ein
zelnen Holzarten bestimmt wird.
11. Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch
1 oder einem der Ansprüche 2 bis 10, mit einer Lichtquelle
(1, 1'), wenigstens einer Sonde (23, 30) für das reflektierte
Licht, einem Spektrometer (50) mit geeignetem Spektralbe
reich, Auflösung und Dynamik, sowie mit einem Rechner (PC)
als Auswerteeinrichtung (100), wobei der Rechner software
mäßig mit geeigneten Auswertealgorithmen für die Holzqualität
programmiert ist, die den Standard aus künstlichem Holz
berücksichtigen.
12. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge
kennzeichnet, daß als Auswertungsalgorithmus
ein selbstlernendes mathematisches Modell vorhanden ist.
13. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge
kennzeichnet, daß das Modell vor bestimmungs
gemäßer Anwendung der Vorrichtung mit geeigneten Trainings
daten trainiert wird.
14. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch ge
kennzeichnet, daß zum Training des Modells das
künstliche Holz zur Verfügung steht.
15. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch ge
kennzeichnet, daß zum Training des Modells die
Daten aus dem Meßprozeß herangezogen wrden, sofern der Meß
prozeß mit Labormessungen für die Holzqualität korreliert.
16. Vorrichtung nach Anspruch 12, insbesondere zur Durch
führung des Verfahrens nach Anspruch 10, dadurch
gekennzeichnet, daß das Modell aus mehreren
Teilmodellen besteht, die stufenweise im Sinne von Klassi
fikatoren für die Holzart und/oder Holzqualität zum Einsatz
kommen.
17. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge
kennzeichnet, daß der Lichtquelle (1, 1') eine
Optik (21, 22) für die Ausleuchtung der Hackschnitzel vor
geschaltet ist.
18. Vorrichtung nach Anspruch 17, dadurch ge
kennzeichnet, daß der Lichtquelle (1) und Optik
(21, 21', 23) Mittel zur Unterdrückung von Tageslichtein
flüssen zugeordnet sind.
19. Vorrichtung nach Anspruch 18, dadurch ge
kennzeichnet, daß die Mittel zur Unterdrückung
von Tageslichteinflüssen eine Einrichtung zur Abschirmung von
Streulicht sind.
20. Vorrichtung nach einem der Ansprüche 17 bis 19, da
durch gekennzeichnet, daß die Optik
(21, 21', 23) für die Ausleuchtung einerseits und für die
Erfassung des reflektierten Lichtes andererseits eine
gemeinsame Einheit bilden.
21. Vorrichtung nach Anspruch 11, dadurch ge
kennzeichnet, daß die Sonde für das reflek
tierte Licht Lichtwellenleiter (30) enthalten, so daß das
Spektrometer (50) dezentral anordenbar ist.
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WO1995031710A1 (en) * | 1994-05-18 | 1995-11-23 | Sjoeberg Kjell | Spectrophotometric method to measure quality and strength parameters in trees, lumber, timber, chips, saw dust, pulp and paper |
DE19510008C2 (de) * | 1995-03-23 | 1997-01-30 | Siemens Ag | Verfahren und Vorrichtung zur Prozeßführung bei der Zellstoff- und/oder Papierherstellung |
-
1998
- 1998-06-22 DE DE1998127743 patent/DE19827743C2/de not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
"Eucalypt wood classification by NIR Spectroscopy and Principle Component Analysis", in: Appita 96, S. 295 ff. * |
"Orientierende Untersuchungen zur Anwendung der NIR-Spectroskopie für die Beurteilung des Mischungsverh„ltnisses Laubholz/Nadelholz und des Klebstoffanteils in Spangemischen", in: Holz als Roh- und Werkstoff 50 (1992), S. 25-28 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
DE19827743A1 (de) | 2000-01-13 |
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