EA000988B1 - Способ качественного и количественного определения параметров древесной панели и способ управления переменными процесса ее изготовления с учетом этих параметров - Google Patents
Способ качественного и количественного определения параметров древесной панели и способ управления переменными процесса ее изготовления с учетом этих параметров Download PDFInfo
- Publication number
- EA000988B1 EA000988B1 EA199800126A EA199800126A EA000988B1 EA 000988 B1 EA000988 B1 EA 000988B1 EA 199800126 A EA199800126 A EA 199800126A EA 199800126 A EA199800126 A EA 199800126A EA 000988 B1 EA000988 B1 EA 000988B1
- Authority
- EA
- Eurasian Patent Office
- Prior art keywords
- wood
- spectral data
- spectral characteristics
- panels
- parameters
- Prior art date
Links
- 239000002023 wood Substances 0.000 title claims abstract description 201
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 139
- 230000008569 process Effects 0.000 title claims abstract description 52
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 claims abstract description 101
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims abstract description 44
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 38
- 238000004611 spectroscopical analysis Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000000491 multivariate analysis Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 claims abstract description 15
- 230000035699 permeability Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000008961 swelling Effects 0.000 claims abstract description 8
- 238000010238 partial least squares regression Methods 0.000 claims abstract description 7
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 3
- 238000000611 regression analysis Methods 0.000 claims abstract description 3
- 239000002994 raw material Substances 0.000 claims description 68
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 47
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 claims description 33
- 239000011093 chipboard Substances 0.000 claims description 9
- 238000000149 argon plasma sintering Methods 0.000 claims description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 3
- 238000004886 process control Methods 0.000 claims description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 18
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 abstract description 6
- 238000000513 principal component analysis Methods 0.000 abstract 2
- 238000012628 principal component regression Methods 0.000 abstract 2
- 239000007771 core particle Substances 0.000 abstract 1
- WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N Formaldehyde Chemical compound O=C WSFSSNUMVMOOMR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 31
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 19
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 18
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 16
- 229920005989 resin Polymers 0.000 description 11
- 239000011347 resin Substances 0.000 description 11
- 230000004044 response Effects 0.000 description 7
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 description 6
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 6
- 238000004497 NIR spectroscopy Methods 0.000 description 5
- 229920001807 Urea-formaldehyde Polymers 0.000 description 5
- 238000012569 chemometric method Methods 0.000 description 5
- 238000011161 development Methods 0.000 description 5
- 230000006870 function Effects 0.000 description 5
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 5
- UXKUODQYLDZXDL-UHFFFAOYSA-N fulminic acid Chemical compound [O-][N+]#C UXKUODQYLDZXDL-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N Toluene Chemical compound CC1=CC=CC=C1 YXFVVABEGXRONW-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 238000000862 absorption spectrum Methods 0.000 description 3
- GZCGUPFRVQAUEE-SLPGGIOYSA-N aldehydo-D-glucose Chemical compound OC[C@@H](O)[C@@H](O)[C@H](O)[C@@H](O)C=O GZCGUPFRVQAUEE-SLPGGIOYSA-N 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 150000001875 compounds Chemical class 0.000 description 3
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 239000003292 glue Substances 0.000 description 3
- 239000011121 hardwood Substances 0.000 description 3
- 239000000123 paper Substances 0.000 description 3
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 239000002253 acid Substances 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 2
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 2
- 239000011094 fiberboard Substances 0.000 description 2
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 2
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 2
- 238000000227 grinding Methods 0.000 description 2
- 238000002329 infrared spectrum Methods 0.000 description 2
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 description 2
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 2
- 241000894007 species Species 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 238000000411 transmission spectrum Methods 0.000 description 2
- 239000012855 volatile organic compound Substances 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 229920001131 Pulp (paper) Polymers 0.000 description 1
- 150000007513 acids Chemical class 0.000 description 1
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 1
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 1
- 235000013405 beer Nutrition 0.000 description 1
- 238000005452 bending Methods 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 1
- 238000012630 chemometric algorithm Methods 0.000 description 1
- 230000003749 cleanliness Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 239000000498 cooling water Substances 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000001035 drying Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 238000004993 emission spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 238000000295 emission spectrum Methods 0.000 description 1
- 239000000839 emulsion Substances 0.000 description 1
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 1
- 150000002148 esters Chemical class 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- HANVTCGOAROXMV-UHFFFAOYSA-N formaldehyde;1,3,5-triazine-2,4,6-triamine;urea Chemical compound O=C.NC(N)=O.NC1=NC(N)=NC(N)=N1 HANVTCGOAROXMV-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000007731 hot pressing Methods 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000002655 kraft paper Substances 0.000 description 1
- 239000006101 laboratory sample Substances 0.000 description 1
- 238000012886 linear function Methods 0.000 description 1
- 238000007620 mathematical function Methods 0.000 description 1
- 238000009659 non-destructive testing Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 239000010893 paper waste Substances 0.000 description 1
- 239000005011 phenolic resin Substances 0.000 description 1
- 230000000704 physical effect Effects 0.000 description 1
- 239000011120 plywood Substances 0.000 description 1
- 239000004848 polyfunctional curative Substances 0.000 description 1
- ODGAOXROABLFNM-UHFFFAOYSA-N polynoxylin Chemical compound O=C.NC(N)=O ODGAOXROABLFNM-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000004451 qualitative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000013074 reference sample Substances 0.000 description 1
- 238000000985 reflectance spectrum Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 230000005070 ripening Effects 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
- 238000002791 soaking Methods 0.000 description 1
- 238000010561 standard procedure Methods 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 238000013179 statistical model Methods 0.000 description 1
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 1
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 1
- 238000002235 transmission spectroscopy Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- 239000001993 wax Substances 0.000 description 1
- 238000005303 weighing Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B27—WORKING OR PRESERVING WOOD OR SIMILAR MATERIAL; NAILING OR STAPLING MACHINES IN GENERAL
- B27N—MANUFACTURE BY DRY PROCESSES OF ARTICLES, WITH OR WITHOUT ORGANIC BINDING AGENTS, MADE FROM PARTICLES OR FIBRES CONSISTING OF WOOD OR OTHER LIGNOCELLULOSIC OR LIKE ORGANIC MATERIAL
- B27N1/00—Pretreatment of moulding material
- B27N1/02—Mixing the material with binding agent
- B27N1/029—Feeding; Proportioning; Controlling
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
- G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
- G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
- G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
- G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light
Description
Область техники, к которой относится изобретение
Данное изобретение касается способа качественного и количественного определения различных параметров, характеризующих свойства древесно-стружечных плит (ДСП) и других древесных панелей, и более конкретно относится к спектроскопическому анализу, объединенному с многомерным калиброванием, выполняемым на древесном сырье, поступающем на завод, осуществляющий процесс изготовления древесных панелей, преимущественно на высушенных частицах поверхности и среднего слоя ДСП, путем мгновенного и непрерывного анализа различных параметров, отражающих качество древесной панели, и на основании этой информации определения переменных процесса.
Изобретение преимущественно относится к использованию метода спектров ближней инфракрасной области (БИК), объединенного с многомерным калиброванием, в качестве средства для прогнозирования свойств ДСП и других древесных панелей.
Оно также касается способа определения параметров древесной панели путем анализа самой древесной панели с помощью спектрометрического метода в сочетании с многомерным анализом.
Предпосылки создания изобретения
Древесно-стружечную плиту (ДСП) можно производить из сухих мелких древесных частиц, которые смешивают со связующими веществами и формуют в мат, который затем спрессовывают при высокой температуре и давлении в уплотненную плиту.
Можно использовать древесное сырье практически любой породы дерева. Однако свойства готовой плиты, такие, например, как плотность, способность склеиваться и т.п., зависят от свойств древесины.
В качестве древесного сырья используются древесные стружки, макулатура, щепки и обрезки круглых лесоматериалов, в данном описании и формуле изобретения называемые частицами. Отслаивание круглых лесоматериалов осуществляется в барабанных стружечных станках, тогда как щепки обрабатываются на ножевых роторных стружечных станках.
После измельчения весь древесный материал сушится до 2-4% влажности в сушилках большой емкости. После процесса сушки древесные частицы отсортировываются до предпочтительного размера. Отсортированный материал проходит через молотковые мельницы и поступает обратно в систему сортирования.
Для свойств плиты важны как форма стружек - древесных опилок, так и их распределение по размерам.
Чаще всего используемым связующим веществом для ДСП и древесно-волокнистых плит средней плотности (ДПСП) является мочевиноформальдегидная смола (МФС), но до некоторой степени используются также меламиномочевиноформальдегидная смола (ММФС), феноловая смола (ФС) и изоциановая смола (ИЦС), особенно в производстве устойчивых к непогоде плит.
Смолу, воду, отвердитель и парафиновую эмульсию дозируют автоматически на весовой основе. Дозировки химикатов рассчитывают для сухого вещества в процентном отношении к материалу сухой древесины. Количество добавляемого связующего вещества изменяется в зависимости от типа смолы и требуемого качества плиты.
Дозировка смолы МФС обычно находится между 7-10%, смолы ММФС между 11-13%, смолы ФС между 6-8%, а смолы ИЦС между 25%. Сравнительно низкие дозировки смол ФС и ИЦС отражают превосходную связывающую способность этих смол.
Нормальная ДСП содержит порядка 6% влаги, 9% связующего вещества и других химикатов и 85% древесины. Несмотря на то, что абсолютно доминирующим компонентом является древесина научно-исследовательская и опытно-конструкторская (НИ и ОК) работы в индустрии древесно-стружечных плит вплоть до 80-х годов почти исключительно проводились со связующими веществами, а роль древесины была незначительна.
В целлюлозной и бумажной промышленности хорошо известно, что древесина должна храниться в течение определенного времени до осуществления производства целлюлозы, чтобы избежать проблем, связанных с качеством и обработкой. Во время хранения древесина, претерпевает важные изменения в химическом составе. Например, некоторые летучие соединения пропадают, количество свободных и связанных кислот возрастает, насыщенные связи окисляются, происходит гидролиз сложных эфиров и т.д.
Однако в производстве древесностружечных плит на эти факты не обращалось большого внимания, а вместо этого делали вывод, что разрешение проблем обработки и качества, более вероятно, тормозится из-за изменений качества связующего вещества.
До настоящего времени не было установлено достоверной связи между результатом анализа материала древесины и свойствами плиты, хотя существовало предположение, что имеется связь между содержанием кислоты и обрабатываемостью древесины.
Целью настоящего изобретения является выполнение оперативного до, в процессе или после подачи на технологическую линию анализа поступающего на фабрику древесного сырья, позволяющего отсортировывать неподходящий материал до того, как он поступит в линию поточной обработки.
Исследования частиц древесного сырья с помощью соответствующего настоящему изо3 бретению способа анализа показали очень тесные связи между измеряемыми анализируемыми величинами древесины и свойствами плиты, например, с содержанием в плите свободного формальдегида, который в настоящее время крайне важен, учитывая очень жесткие условия окружающей среды, а также прочность и водостойкость.
Информация о ДСП и способах их изготовления имеется в работе Современное изготовление древесно-стружечных плит и древесно-волокнистых плит сухим способом Томаса М. Малоуни (1993 г.) (сравните особенно главу 4 и 5), которая включена здесь полностью путем ссылки.
Принципы спектроскопии БИК описаны П. Уильямсом, К. Норрисом в работе Новая инфракрасная технология в сельскохозяйственной и пищевой промышленности (1987 г.), ААСС, Сент-Пол, штат Миннесота, и Е. Стерком, К. Латчером в работе Анализ ближней инфракрасной области (АБИО), технология для количественного и качественного анализа (1986 г.) (Обзор прикладной спектроскопии 22:4), которые включены здесь путем ссылки.
Использование многомерного информационного анализа в определении параметров многокомпонентных систем в настоящее время является областью развития. Применяемые, главным образом, к области химии, эти статистические методы также называются методами хемометрии. Способ хемометрии более полно представлен в работе С.Д. Брауна Хемометрия, Аналитическая химия, 62, 84R-101R (1990 г.), которая включена здесь полностью путем ссылки.
Термин плита в данном описании и формуле изобретения включает следующие типы плит: ДСП, древесно-волокнистую плиту средней плотности (ДВПСП), вафельную плиту, плиту с ориентированными пучками (ПОП), жесткий строительный картон и фанеру.
Переменными процесса, которые влияют на качество плиты, являются, например, древесное сырье, т.е. сорт древесины, уровень созревания, структура частиц, а также размер и содержание влаги; образование частиц, типа частиц Хомбак-Мейера; сушилка, ее температура на входе и выходе, влажность высушенных частиц; параметры сортирования, типа частиц для поверхности и среднего слоя, концентрация пыли, класс крупности, содержание влаги, температура части; переменные смесителя клея и стружки, типа части для среднего и наружных слоев, установки масштаба, температуры частиц, количества клея, содержание воска, содержание влаги, охлаждающая вода; переменные участка формирования, типа удельного веса, толщины и т.д.; переменные пресса предварительного прессования, типа продолжительности прессования и температур; переменные горячего прессования типа продолжительности прессования, давления, температуры; переменные охлаждения, типа температуры; и переменные шлифования, типа чистоты поверхности.
В трудах 48-й ежегодной общей конференции Аппита (проходившей в Мельбурне, Австралия, 2-6 мая 1994 г.) Медер и др. представили статью под названием Прогнозирование свойств древесных стружек и целлюлозы и бумаги с помощью многомерного анализа спектральных данных (стр. 479-484). Согласно заключительной части статьи (стр. 484), Медер и др. использовали анализ ОКР спектров FTIR (дальней инфракрасной области), БИК и NMR1 (ближней промежуточной области) образцов древесной стружки для прогнозирования химического состава стружек (т.е. фактически для определения упомянутого состава из спектров) и для попытки (хотя, как ясно показано в статье, не очень успешной) прогнозирования некоторых физических свойств крафт-целлюлозы и термомеханической древесной массы и свойств бумаги. В статье, однако, не предложено никакого способа для качественного или количественного определения параметров древесных панелей, образованных из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей, практически никакого способа для управления какими-либо переменными обработки в таком процессе.
В статье научного журнала Holz als Rohund Werkstoff, 50 (1992), стр. 25-28 Ниемца и др. установлено, что на качество плиты оказывает влияние содержание твердых смол и соотношение древесины лиственных пород - хвойных пород. Ниемц и др. использовали спектроскопию БИК для количественного определения части мочевиноформальдегидной смолы в стружке и отношение концентраций компонентов смеси древесины лиственных пород к древесине хвойных пород. Целью выполняемых исследований было установить, подходит ли этот процесс для проверки мочевиноформальдегида на склеиваемых древесных опилках и для получения отношения концентраций компонентов смеси древесины лиственных пород к древесине хвойных пород.
В упомянутой статье также было установлено, что метод БИК можно использовать в сочетании с линейной множественной регрессией для неавтономного и автономного управления влажностью древесины и для анализа химикатов и сельскохозяйственных продуктов. Кроме того, было установлено, что Норрис в 1962 г. для количественного анализа пищевых продуктов и комбикормов применил метод БИК, объединенный с методами математической статистики (хемометрии), который позже был использован для количественного анализа в классической химии.
В другой статье в том же самом журнале на стр. 73-78 Книстом смесь опилок с клеем характеризуется с помощью БИК-спектроскопии в сочетании с линейной множественной регрессией. Однако на стр. 77 в 3-м пункте 2-го параграфа утверждается, что измерение несклеенных образцов невозможно из-за назначений запрашиваемых данных для моделирования процесса каждой плиты. [Zur Durchfurung o.g. Industrieversuche ist die Messung der zugehorigen unbeleimten Probe aufgrund der fur die Prozessmodellierung notwendigen Datenzuordnung zur jeweiligen Spanplatte nicht moglich].
Из упомянутой ссылки очевидно, что специалист в данной области техники не рассматривал возможность ни прогнозирования свойств плиты на основании несклеенных частиц, ни определения таких свойств неразрушающим контролем у изготовленной плиты, и проблема нахождения эффективного оперативного, до, в процессе или после подачи на технологическую линию сырья способа в начале процесса для определения параметров, характеризующих плиту, осталась нерешенной.
Относящимися к данному вопросу параметрами, определяющими свойства плиты, являются, например, плотность и профиль плотности, внутреннее сцепление, разбухание по толщине, абсорбция, проницаемость, величина перфоратора, предел прочности при изгибе или кручении, параметры, касающиеся летучих органических соединений (ЛОС) и величины эмиссионных камер.
Плотность в этой связи является тем же, что и удельный вес, и обычно определяется с помощью взвешивания полос плиты с известным объемом и деления массы на объем. Значения выражаются в кг/м3.
Внутреннее сцепление (ВС) является свойством данной плиты противостоять растяжению перпендикулярно плоскости плиты. Результат зависит от содержания смолы и плотности плиты; в обоих случаях это почти линейная функция.
Разбухание по толщине измеряют путем помещения образца с определенным размером в воду при температуре 20 или 23°С на период 224 ч. Толщину образца измеряют до и после вымачивания. Разность толщин делят на первоначальную толщину и выражают в процентах. Разбухание по толщине является мерой способности плиты противостоять, например, неожиданному дождю или краске на водной основе и т.д.
Величину абсорбции обычно определяют с помощью того же самого образца, который использовался для измерения разбухания по толщине. Образец взвешивают до и после воздействия воды. Разность веса делят на первоначальный вес и выражают в процентах. Величину абсорбции можно использовать для прогнозирования поведения плиты в суровых условиях.
Величину проницаемости получают путем всасывания воздуха через образец (края плиты уплотняют парафином), и перепад давления через плиту измеряют вместе с потоком воздуха сквозь образец. Проницаемость изменяется по поверхности плиты в зависимости от изменений плотности плиты, но обычно существует хорошая связь между средней проницаемостью и величиной эмиссии формальдегида. Проницаемость оценивает сопротивление, которое формальдегид имеет при утечке из плиты. Эти величины выражаются в см/мин.
Величина перфоратора выражает содержание формальдегида в плите при определенном содержании влаги (6,5%). Формальдегид получается путем экстрагирования из плиты в толуоле. Освобожденный формальдегид абсорбируется в воде и определяется фотометрически. Как можно ожидать, существует связь между величиной перфоратора и эмиссией формальдегида из плиты, и, следовательно, метод перфоратора является одобренным методом во многих странах. Эти величины выражаются в мг НСНО/100 г высушенной в печи плиты.
Способ эмиссионных камер теперь принят во всем мире в качестве наиболее точного способа определения выделения формальдегида из древесных плит или других материалов. Условия в камере устанавливают с целью моделирования условий в обычном доме. Размер камеры в разных странах изменяется от 1 до 40 м3. Температура изменяется от 23 до 25°С, нагрузка изменяется от 0,3 до 1,0 м2/м3, относительная влажность - от 45 до 50%, а скорость воздухообмена - от 0,5 до 1,0/ч. Образцы плиты помещают вертикально на некотором расстоянии в стойках в камере. Берутся образцы воздуха до тех пор, пока не будет достигнуто стационарное состояние, что обычно занимает 3-10 дней. Величины выражаются в ppm HCHO (миллионных частей НСНО) или в мг НСНО/м3.
Профиль плотности является мерой образующей мат функции и функции давления, а также геометрической формы и состава смеси частиц древесины. В настоящее время профиль измеряют с помощью аппаратуры с рентгеновскими лучами, способной измерять плотность для каждого 0,1 мм между поверхностями. Нормальный профиль плотности для ДСП демонстрирует плотности поверхности 1100 кг/м3, уменьшающиеся до 600 кг/м3 во внутреннем слое.
Таким образом, в течение ряда лет была проведена большая исследовательская работа, чтобы найти решение упомянутой проблемы, но до настоящего изобретения подходящего решения не имелось.
Краткое изложение сущности изобретения
Изобретение направлено на способ качественного и количественного определения различных параметров, отражающих качество плиты и других древесных панелей, и может определять переменные процесса, управляемые на основании упомянутых параметров. Изобретение более конкретно касается спектроскопиче7 ского способа для мгновенного и непрерывного анализа различных параметров, отражающих качество плиты, изготовленной из поступающего древесного сырья, преимущественно высушенных частиц поверхности и среднего слоя, или самой древесной панели.
С помощью настоящего изобретения было показано, что можно прогнозировать свойства плиты и посредством этого, необязательно, параметры, управляющие переменными процесса изготовления плиты, определяемыми одновременным применением спектроскопии БИК и многомерного калибрования поступающего на завод древесного сырья, преимущественно высушенных частиц поверхности и среднего слоя.
В соответствии с изобретением, анализируют древесное сырье, имеющее содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического метода, дающего спектральные характеристики, после чего упомянутые спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонного древесного сырья, имеющего содержание влаги ниже 1 0%, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны с помощью многомерного анализа по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого древесного сырья.
Свойства древесных панелей также можно определить с помощью способа, соответствующего той же заявляемой концепции, содержащей этапы анализа самой древесной панели, имеющей содержание влаги ниже 1 0%, путем спектрометрического анализа, позволяющего определить спектральные характеристики, и сравнения упомянутых спектральных характеристик с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью упомянутого спектрометрического метода от эталонных древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по известным параметрам древесных плит с помощью многомерного анализа.
В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения, древесное сырье или древесную панель исследуют с помощью спектрометрического анализа, дающего спектральные характеристики, которые затем объединяют в комбинацию с одной или больше переменными процесса, и эту комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик, получаемых с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, с эталонными переменными процесса, и эти эталонные комбинации откалиброваны по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья, или по известным параметрам упомянутых эталонных древесных панелей с помощью многомерного анализа. В данном случае выражение объединяться в комбинацию означает, что комбинация представляет математическую функцию спектральных характеристик одной или больше переменных процесса, где последняя, таким образом, представляет независимые переменные для функции; это означает, что упомянутые независимые переменные обычно должны вводиться в некоторое математическое выражение или формулу, когда следует определять зависимую переменную, то есть комбинацию.
В соответствии с одним вариантом осуществления настоящее изобретение касается применения БИК-спектроскопии высушенных частиц поверхности или внутреннего слоя, или и того и другого плиты в сочетании с многомерным анализом полученного спектра для калибрования изготовления плиты.
Подробное описание изобретения
В соответствии с изобретением показано, что можно непосредственно и непрерывно определять различные параметры плиты и других древесных панелей, преимущественно плотность, профиль плотности, внутреннее сцепление, разбухание по толщине, величину абсорбции, величину проницаемости, величину перфоратора и величину эмиссионных камер путем определения спектров сырья плит, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, и преобразования этих спектров в упомянутые параметры с помощью метода многомерного калибрования. Этот способ можно использовать для определения, то есть управления, переменными процесса в ходе изготовления плит. Используемым спектрометрическим методом может быть абсорбционная, отражательная, эмиссионная спектрометрия или спектрометрия пропускания, которая предпочтительно осуществляется в так называемом ближнем инфракрасном (БИК) диапазоне длин волн.
В частности, показано, что можно непосредственно и непрерывно определять спектр абсорбции или пропускания высушенных древесных частиц поверхности и внутреннего слоя, образующих основу плиты, и с помощью использования упомянутых значений на дискретных длинах волн из этих спектров вычислять различные параметры плиты.
Цели настоящего изобретения достигаются путем анализа древесной плиты или ее исходного сырья, имеющего содержание влаги менее 10%, преимущественно сухой поверхности или частиц внутреннего слоя в линии обработки с помощью спектрометрического метода, в частности, в диапазоне длин волн в пределах 1802500 нм, подходящим является 400-2500 нм и особенно 1000-2500 нм, и применения хемометрической оценки спектра. Этот способ обеспечивает возможность мгновенного и непрерывного анализа различных параметров, отражаю9 щих качество плиты или других древесных панелей, и с помощью которого можно определить переменные, управляющие процессом.
Способ предпочтительно применяют к сырью и древесным плитам, изготовленным из такого материала, который высушен в подходящей сушилке на изготавливающем плиты заводе; предпочтительно древесную панель или сырье, в частности, частицы поверхности и внутреннего слоя высушивают при условиях, известных специалистам в данной области техники, до уровня влаги ниже 8%, предпочтительно ниже 4%.
Настоящее изобретение благоприятно, например, тем, что низкое содержание влаги способствует воспроизводимым результатам измерений; в противном случае влага имеет тенденцию блокировать или искажать спектрометрическую информацию. Кроме того, полагают, что летучие соединения натурального или синтетического происхождения в сырье или панели, которые также могут блокировать или искажать спектрометрическую информацию, испаряются из сырья или панели, когда содержание влаги понижается. Таким образом, благодаря выполнению анализа при довольно низком содержании влаги, удается получить наиболее полную спектрометрическую информацию, что гарантирует большую точность и воспроизводимость результатов измерений. Что касается сырья, то, конечно, большое преимущество состоит в том, что анализируют материал, когда он находится в состоянии, близком к тому, в котором он будет действительно использоваться в процессе изготовления, т. е. когда он довольно сухой.
Древесная панель предпочтительно является плитой, соответствующей древесностружечной плите (ДСП).
Выполняемый в соответствии с настоящим изобретением многомерный анализ может быть основным компонентным анализом (ОКА), регрессией частичных (частных) наименьших квадратов (РЧНК), основной компонентной регрессией (ОКР), анализом полилинейной регрессии (АПР) или дискриминантным анализом, предпочтительно регрессией частичных наименьших квадратов.
Соответствующий настоящему изобретению способ также можно применять в способе управления переменными процесса, влияющими на параметры древесной панели, изготавливаемой из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей; в этом случае настоящий способ можно использовать для определения параметров плиты, причем эта информация затем поступает в систему управления процессом. Кроме того, можно сконструировать управляющую систему, в которой получаемые спектры, по выбору, после снижения шума или дрейфа базовой линии, вводятся непосредственно в систему для установления переменных процесса без преобразования спектров в параметры плиты; это можно выполнить надлежащим образом, создав модель калибрования, в которой переменные процесса выражаются в виде функций и параметров панели и спектральных данных, и затем используя модель при действительном изготовлении, при котором спектральные характеристики получают, анализируя сырье, т.е. параметры на входе, или параметры изготовления плиты, или параметры на выходе, и связанные с нужными параметрами панели, задают требуемые переменные процесса.
В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения анализируют древесную плиту, имеющую содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического метода, определяют спектральные данные, и полученные таким образом спектральные данные сравнивают с эталонными спектральными данными, полученными с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонных древесных панелей, изготовленных в упомянутом процессе с известными переменными процесса, причем упомянутая эталонная панель имеет содержание влаги ниже 1 0%, и параметры упомянутой эталонной древесной панели известны, и эти эталонные спектральные данные откалиброваны в соответствии с упомянутыми известными переменными процесса с помощью многомерного анализа.
В соответствии с другим вариантом осуществления изобретения анализируют таким же образом древесное сырье или древесную панель, имеющую содержание влаги ниже 1 0%, с помощью спектрометрического метода, позволяющего определить спектральные характеристики, которые сравнивают с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью упомянутого спектрометрического анализа используемого древесного сырья или эталонных древесных панелей, выполненных из упомянутого эталонного древесного сырья при эталонном процессе для изготовления древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 10%, и эти эталонные спектральные данные откалиброваны по переменным процесса, применяемым в упомянутом эталонном процессе, с помощью многомерного анализа.
В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения анализируют древесное сырье или древесную панель, имеющие содержание влаги ниже 1 0%, с помощью спектрометрического анализа, позволяющего получить спектральные данные, которые объединяют в комбинацию, по меньшей мере, с одним требуемым параметром, и упомянутую комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, полученными путем объединения эталонных спектральных данных, полученных с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, с известными параметрами упомянутого эталонного древесного сырья или упомянутых эталонных древесных панелей, где эталонная комбинация откалибрована в соответствии с известными переменными процесса с помощью многомерного анализа.
Технически спектрометрический анализ можно выполнять с помощью централизованного, включаемого или включенного в процесс волоконно-оптического зонда или с помощью взятия единичных образцов для отдельного анализа. В обоих случаях спектры являются объектом для дальнейшей обработки данных с использованием значения от нескольких дискретных длин волн из каждого конкретного спектра. Должно быть понятно, что используемое в спектрометрическом методе излучение направляют непосредственно на сырье или древесную панель.
Спектральная информация отражает множество свойств. В зависимости от интересующего параметра относящаяся к данному вопросу и выбранная информация соотносится с определенным параметром.
Примером такого технического решения является использование устройства, размещенного на расстоянии от технологической линии, содержащего источник света, детектор, электронные элементы и другие необходимые элементы, для передачи сигнала по оптическому волокну к образцу, где свет проходит сквозь образец или отражается от него, или частично проходит сквозь образец. Полученные в результате сигналы возвращаются в детектор по прилагаемому волоконно-оптическому кабелю и регистрируются.
В спектрометре свет преобразуется в электрический сигнал, который затем передается в вычислительную машину, где спектр запомненного прежде эталонного сканирования может быть связан, например, путем вычитания со спектром образца, и вычисляется эталонный откорректированный спектр.
Другим примером является отбор образцов вручную или автоматически в подходящие интервалы времени и осуществление анализа образцов в аналитическом измерительном приборе, содержащем источник света, детектор, электронные элементы и другие необходимые элементы. Абсорбируемый или пропускаемый спектр затем подвергают дополнительной обработке по данным, используя значения от нескольких дискретных длин волн из каждого конкретного спектра.
Предпочтительно, чтобы детектор имел интервал измерения самое большее 1 0 нм, более предпочтительно 2 нм и еще более предпочтительно 1 нм или меньше. Определение осуществляется в диапазоне VIS-БИК длин волн в пределах 180-2500 нм.
Это можно выполнить путем использования сканирующего измерительного прибора, измерительного прибора с диодной матрицей, устройства преобразования Фурье или какоголибо другого аналогичного оборудования, известного специалистам в данной области техники.
Оценка длин волн, которая содержит поглощение или прохождение, обеспечивает характеристики, подходящие для анализа. С помощью применения хемометрического метода к полученным спектрам затем возможно не учитывать длины волн, которые не содержат информацию, вносящую вклад в химический анализ, даже если измерение включает информацию от всего диапазона длин волн.
Определение и управление параметрами плиты путем использования спектрометрического измерения содержит два основных этапа, первый из которых представляет разработку модели калибрования, включающую подэтапы разработки обучающих множеств; обработки данных; и анализа данных путем использования частиц поверхности и среднего слоя, имеющих известные значения параметров. Второй основной этап представляет спектрометрический анализ образца, имеющего неизвестные значения параметров, обработку спектральных данных, за которыми факультативно следует анализ данных; и применение модели калибрования, разработанной на первом основном этапе, к полученным благодаря этому данным.
Один вариант осуществления изобретения представляет собой анализ спектра ближней инфракрасной области в диапазоне длин волн 400-2500 нм, в частности, 1000-2500 нм высушенных частиц поверхности и среднего слоя и применение хемометрической оценки спектров для вычисления параметров частиц, таких, например, как плотность, профиль плотности, внутреннее сцепление, абсорбция, проницаемость, величина перфоратора и величины эмиссионных камер.
Связь между переменными плиты и результатами, полученными с помощью БИКизмерений высушенных частиц поверхности и среднего слоя, очевидна из таблиц при сравнении приведенных в них данных.
В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления изобретения настоящий способ содержит этапы:
I) разработки модели калибрования посредством la) регистрации с помощью спектрометрического анализа эталонных спектральных характеристик сырья эталонных образцов древесного сырья или древесной панели;
lb) обработки эталонных спектральных характеристик сырья, с целью снижения шума и регулирования дрейфа и диффузионного рассеяния света;
lc) калибрования обработанных эталонных спектральных характеристик с учетом известных параметров эталонных образцов путем ана13 лиза данных, включающего многомерный анализ; и
II) регистрации посредством упомянутого спектрометрического анализа спектральных характеристик сырья образца древесного сырья или древесной панели, имеющих неизвестные параметры;
обработки полученных таким образом спектральных характеристик сырья с целью снижения шума и регулирования дрейфа и диффузного рассеяния света; и применения разработанной модели калибрования к обрабатываемым спектральным характеристикам для определения неизвестных параметров.
Многомерный анализ в подэтапе (1с) предпочтительно включает в себя преобразование спектральных характеристик в скрытые переменные, а на подэтапе (II) обработанные спектральные характеристики предпочтительно преобразуют в скрытые переменные, как в подэтапе (Ic), и разработанную модель калибрования применяют к скрытым переменным для определения неизвестных параметров. Преобразование в скрытые переменные осуществляют с помощью основного компонентного анализа (ОКА). Этот предпочтительный вариант осуществления изобретения ниже обсуждается более подробно.
I) Разработка модели калибрования.
Для ряда образцов параметры плиты измеряются традиционным способом. Затем значения используются в разработке модели калибрования, в которой к регистрируемым абсорбционному, отражательному или эмиссионному спектрам упомянутых образцов применяются три обсуждаемые ниже подэтапа.
Ш) Разработка обучающих множеств.
Обучающие множества модели состоят из большого количества спектров абсорбции или пропускания от образцов с известными значениями, которые предпочтительно должны отражать линию производства. Обучающие множества используются в хемометрических алгоритмах для вычисления результирующих параметров модели.
Ib) Обработка данных.
Для снижения шума и регулирования дрейфа базовой линии спектральные характеристики сырья следует обработать. Эта обработка также может отображать скрытую информацию такого типа, как идентичность явно непохожих спектров или неидентичность явно очень похожих спектров. Более того, предположения, ведущие к закону Беера (утверждающему, что для данных коэффициента поглощения и длины оптического пути в поглощающей среде общее количество поглощенного света пропорционально молекулярной концентрации образца), не всегда выполняются в комплексной системе, которую составляют образцы. Это обусловлено рядом факторов, часто обнаруживаемых в промышленных и лабораторных образцах. Другим усложняющим фактором являются изменения рассеяния света, зависящие от частиц в образце. Для преодоления этой проблемы разработаны различные теории, наиболее используемыми являются: преобразование Кубелки-Манка (П. Кубелка, Ф. Манк, Z.Tech. Physik (Техническая физика) 12, стр. 593, (1931 г.), включенного здесь путем ссылки), которое учитывает поглощение и рассеяние; и коррекция мультипликативного рассеяния (П. Гелади, Д. Мак-Дугалл, Х. Мартенз, Appl. Spect. (Прикладная спектроскопия), 39, стр. 491-500 (1985 г.), включенная здесь путем ссылки), где каждый спектр корректируется по сдвигу и наклону путем сравнения его с идеальным спектром (средний спектр). Другой способ линеаризации спектральных характеристик также осуществляется путем использования производных, например, вплоть до производных четвертого порядка (А. Савицкий, М.Дж.Э. Голэй, Аналитическая химия (Anal. Chem.) 36, стр. 1627-1639 (1964 г), включенный здесь путем ссылки). Производная спектра дает преобразованный спектр, состоящий только из относительных изменений между соседними длинами волн, и было показано, что с концентрацией пиковые интенсивности производных спектров имеют тенденцию становиться более линейными (Т.С. O'Хавер, Т. Бегли, Аналитическая химия (Anal. Chem.) 53, стр. 1876 (1981 г.), включенный здесь путем ссылки). Линеаризацию также можно выполнить путем использования преобразования Фурье или путем использования преобразования стандартной нормированной случайной переменной, как это раскрыто в работе Р.Дж. Барнза, М.С. Даноа и С.Дж. Листера, Appi. Spectrosc. (Прикладная спектроскопия), том 43, номер 5, стр. 772-777 (1989 г.), включенной здесь путем ссылки.
Ю) Анализ данных.
Анализ характеристик при использовании хемометрических методов в этом случае обеспечивает возможность разработать модель калибрования. Существует несколько хемометрических методов, которые можно использовать, например, такие как основной компонентный анализ (ОКА), регрессия частичных наименьших квадратов (РЧНК), основная компонентная регрессия (ОКР), анализ полилинейной регрессии (АПР) и дискриминантный анализ. Соответствующим изобретению предпочтительным хемометрическим методом является метод РЧНК.
Ic.1) Основной компонентный анализ (ОКА).
С помощью ОКА множество коррелированных переменных сжимается в меньшее множество некоррелированных переменных. Это преобразование состоит из поворота системы координат, в результате чего происходит выравнивание информации по меньшему количеству осей, чем в первоначальном расположении. Таким образом, переменные, которые коррелированы относительно друг друга, будут назы15 ваться единичной категорией. Следовательно, с помощью использования ОКА можно получить небольшое множество некоррелированных переменных, все еще отображающее большую часть информации, которая присутствовала в исходном множестве переменных, но значительно более удобное для использования в моделях. В общем, 2-1 5 основных компонентов объясняют 85-98% расхождения переменных.
Ic.2) Регрессия частичных наименьших квадратов (РЧНК).
РЧНК является способом моделирования и вычислений, с помощью которого можно установить количественные соотношения между блоками переменных, например, блоком данных дескриптора (спектра) для серий образцов и блоком ответных данных, измеренных на этих образцах. С помощью количественного соотношения между блоками можно вводить спектральные данные для нового образца в блокдескриптор и делать прогнозирования ожидаемых ответных характеристик. Одно большое преимущество способа состоит в том, что результаты можно оценивать графически, с помощью различных графиков. В большинстве случаев визуальные интерпретации графика достаточны для получения хорошего понимания разных соотношений между переменными. Способ основан на предсказаниях значений случайных величин, аналогично ОКА. Способ РЧНК более подробно раскрыт в работе Р. Карлсона Конструирование и оптимизация в органическом синтезе, Б.Г.М. Вандегинст, О.М. Квалхейм и др. Обработка данных в науке и технике (Elsevier, 1992), т. 8, включенной здесь путем ссылки.
Ю.3) Основная компонентная регрессия (ОКР).
ОКР тесно связана с ОКА и РЧНК. Как и в ОКА, каждый объект в блоке дескриптора проектируется на пространство с меньшим числом измерений, дающих расчеты и нагрузки. Затем расчеты регрессируют относительно блока ответных данных методом наименьших квадратов, приводящим к модели регрессии, которую можно использовать для прогнозирования неизвестных образцов. Те же самые статистические модели, как в РЧНК и ОКА, можно использовать для проверки достоверности модели. В качестве превосходного учебного пособия в отношении ОКА, РЧНК и ОКР смотрите работу П. Гелади и др. Регрессия частичных наименьших квадратов: Учебное пособие в Трудах аналитической химии (Anal. Chim. Acta), 185, стр. 1-32 (1986 г.), которая включена здесь полностью путем ссылки.
Ю.4) Анализ полилинейной регрессии (АПР).
С помощью АПР определяется наилучшая плоскость подгонки для параметров плиты в функции спектров путем использования метода наименьших квадратов для определения каждой границы плоскости. Затем эта плоскость используется для распознавания и определения прогнозируемой величины для неизвестной величины параметра плиты. Этот технический прием в общем ограничен относительно чистыми системами, в которых нет существенного взаимного влияния матриц, и в противоположность РЧНК он требует больше объектов, чем переменных.
Ic.5) Дискриминантный анализ.
Это способ, благодаря которому путем использования спектральных характеристик известные величины параметров плиты группируют в различные группы элементов, разделенные линейными границами принятия решения. На основании его спектра образец с неизвестными величинами параметров плиты затем можно согласовать с группой элементов и величине параметра плиты может быть присвоено значение, например значение средней величины группы элементов. Это полезный технический прием для качественного отбора, но он требует очень большой базы данных для получения статистически существенных результатов.
II) Определение с помощью применения модели калибрования.
После разработки модели калибрования можно выполнять определение неизвестных величин путем регистрации спектра поглощения или прохождения в соответствии с подэтапом (I). Обработка полученных таким путем спектральных характеристик сырья в соответствии с подэтапом (Ib); необязательное выполнение анализа данных на обработанных спектральных данных в соответствии с подэтапом (Ш); и применение разработанной модели калибрования к полученным таким образом данным.
Теперь изобретение будет проиллюстрировано с помощью примеров.
В лаборатории были сделаны пять исследуемых плит, имеющих разный состав частиц, но одно и то же склеивающее средство. Были использованы три разных вида частиц сырья трех различных возрастов (старые, 3-месячные и сырые). В лаборатории их высушили и рассортировали на частицы поверхности и внутреннего слоя. Каждый возраст был представлен одной исследуемой плитой, а четвертая плита представляла смесь трех других. Пятая исследуемая плита представляла эталонный образец, имеющий частицы поверхности и внутреннего слоя из коммерческой продукции. Смеси частиц плит приведены ниже в табл. I. Состав смеси каждого образца анализировали в соответствии со стандартными способами. БИК измерения каждого типа частиц выполняли на устройстве AKZO NOBEL Analyscentrum в Нака, Швеция. Используемым измерительным прибором был FT-БИК прибор Bomem 1 60 с элементом дрейфа. Частицы помещали в лабораторный стакан, и образцы сканировали 16 раз на спектр между 1000-2500 нм. В дополнение к измерениям, сделанным в соответствии с известным техническим прие17 мом на завершенных плитах, проведены также исследования размера эмиссии крышками эксикатора (EXS-способ, описываемый ниже), а также способа, в котором плиту помещали в ящик и сквозь плиту всасывали воздух (ВОХспособ, описываемый ниже). Результаты изображались на мониторе непосредственно измерительного прибора Interscans для формальдегида. Измерение, которое наиболее близко отображает централизованный способ на заводе, было сделано на плите из охлажденного сырья, когда воздух в крышке эксикатора имел температуру 30°С и следовало давать информацию независимо от того, хорошо ли централизованное измерение формальдегида совпадало с камерной величиной. Результаты упомянутых измерений приведены ниже в табл. II. В целях извлечения дополнительной информации из нормированных БИК спектров была использована программа Сириус (Sirius) для многомерных данных. Модели ответных характеристик для переменных частиц, а также переменных плит были образованы с помощью 6 компонентов РЧНК. Модели ответных характеристик можно выразить в виде уравнения Y = КХ + М, т.е. уравнения, описывающего прямую линию в обычной системе координат X-Y, где Y представляет прогнозируемый параметр, Х - фактически измеренный параметр, К - корреляционная постоянная для модели ответных характеристик (показывающая наклон линии), а М показывает пересечение линии с осью Y, т.е. величину Y при нулевом значении Х в модели. Для идеальной модели ответных характеристик К равно 1, а М равно 0. Величины К и М для различных измерений показаны в табл. III вместе с коэффициентами корреляции моделей с действительными величинами, которые для идеальной модели равны 1 , и усредненными погрешностями прогнозирования. Спектроскопия на множестве длин волн, выполняемая на частицах поверхности и внутреннего слоя, с последующей линеаризацией спектральных данных и оценкой многомерных данных (алгоритм РЧНК) была использована для определения величин параметров плит. Эталонные образцы состояли в общем из 1 0 образцов различного происхождения, как показано в таблицах, и благодаря этому имели различные параметры. Образцы были высушены до содержания влаги между 0,9 и 2,3% и рассортированы на частицы поверхности и внутреннего слоя.
Фракция частиц поверхности: (0,5-2 мм)
Фракция частиц внутреннего слоя: (5-8 мм)
Для каждого состава было выполнено одно исследование, содержащее трехслойные плиты 2 х 4, и тем же способом было проделано исследование смеси из трех составов в равных частях. Было проведено одно исследование эталонных частиц поверхности и внутреннего слоя. Во всех исследованиях использовалась мочевиноформальдегидная смола UF 1155 фирмы Каско Продактс АБ (Casco Products AB). Четыре плиты были объединены в камерную плиту. Измерения эмиссии проводили с помощью крышек эксикатора, а также воздуха, всасываемого сквозь плиту в ящике. После камерного испытания при каждом исследовании проводили исследования готовой плиты.
В таблицах использовались следующие сокращения:
Плот. - Плотность
ВС - Внутреннее сцепление
РТ 24 ч - Разбухание по толщине
Абс 24 ч - Абсорбция
Пр - Проницаемость, см/мин
ВП - Величина перфоратора фотометр., мг НСНО/100 г
БЭС - Быстрый эмиссионный способ, мг НСНО/л
Эм. кам. - Эмиссионная камера, мг
НСНО/м3
ЭКС 30°С - Крышка эксикатора 0,82 дм2, с мерной лентой в качестве расстояний относительно плиты. Сквозь плиту всасывалось 3 л воздуха в минуту. Плита из недавно спрессованного сырья. Температура 30°С.
ЭКС 23°С - Крышка эксикатора 0,82 дм2, с мерной лентой в качестве расстояний относительно плиты. Сквозь плиту всасывалось 3 л воздуха в минуту. Плита из недавно спрессованного сырья. Температура 23°С.
ЭКС 1д - Крышка эксикатора 0,82 дм2, с мерной лентой в качестве расстояний относительно плиты. Сквозь плиту всасывалось 3 л воздуха в минуту. Полированная плита, 1 день.
Ящик 4д - Сквозь плиту 4,8 дм2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, 4 дня.
Ящик 12д - Сквозь плиту 4,8 дм2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, 12 дней.
Ящик 27д - Сквозь плиту 4,8 дм2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, 27 дней.
Ящик k-sk - Сквозь плиту 4,8 дм2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, измерение на доске, исследуемой в камере.
ТаблицаI
Смеси частиц , для прессования
| Код плиты | Частицы поверхности | Возраст | Влажность, % |
| 50185 | Эталон. частицы | Нормальн.пр. | 2,3 |
| 50186 | Комп. 1 | Старые | 4,2 |
| 50187 | Комп. 2 | Свежие | 3,3 |
| 50188 | Комп. 3 | 3 месяца | 3,5 |
| 50189 | Комп. 1+2+3 | Смесь | 3,8 |
| Код плиты | Частицы внутреннего слоя | Возраст | Влажность, % |
| 50185 | Эталон. частицы | Норм. пр. | 2,0 |
| 50186 | Комп. 1 | Старые | 2,8 |
| 50187 | Комп. 2 | Свежие | 2,9 |
| 50188 | Комп. 3 | 3 месяца | 3,2 |
| 50189 | Комп. 1+2+3 | Смесь | 3,1 |
Таблица II
Переменные плиты для согласования с БИКизмерениями частиц поверхности и внутреннего слоя
| Код плиты | Плот. | ВС | РТ 24 ч | Абс. 24 ч | Пр | ВП | БЭС | Эм. кам |
| 50185 | 746 | 1,01 | 8,5 | 24,7 | 1,0 | 5,3 | 2,4 | 0,112 |
| 50186 | 756 | 0,82 | 16,8 | 35,8 | 0,7 | 4,7 | 2,5 | 0,091 |
| 50187 | 751 | 0,66 | 15,5 | 32,1 | 1,2 | 4,2 | 2,4 | 0,076 |
| 50188 | 760 | 0,76 | 17,2 | 36,5 | 1,3 | 4,5 | 2,6 | 0,081 |
| 50189 | 755 | 0,72 | 18,6 | 39,3 | 0,7 | 4,4 | 2,6 | 0,083 |
| Код плиты | ЭКС 30°С | ЭКС 23°С | ЭКС 1д | PBL- ящик 4д | PBL- ящик 12д | PBL- ящик 27д | PBL- Ящик k-sk |
| 50185 | 0,140 | 0,055 | 0,085 | 0,240 | 0,16 | 0,4 | 0,15 |
| 50186 | 0,070 | 0,055 | 0,055 | 0,225 | 0,19 | 0,17 | 0,16 |
| 50187 | 0,045 | 0,045 | 0,050 | 0,245 | 0,20 | 0,17 | 0,14 |
| 50188 | 0,055 | 0,045 | 0,040 | 0,320 | 0,22 | 0,19 | 0,14 |
| 50189 | 0,045 | 0,040 | 0,045 | 0,330 | 0,22 | 0,20 | 0,16 |
Таблица III
| Параметр | К | М | Корреля- ция | Усредненная погрешность прогнозирования |
| Влажность | 0,975 | 0,78 | 0,987 | 0,226 |
| Плот. | 0,908 | 69,403 | 0,953 | 2,587 |
| ВС | 0,998 | 0,002 | 0,999 | 0,034 |
| РТ 24 ч | 0,996 | 0,057 | 0,998 | 0,467 |
| Абс. 24 ч | 0,999 | 0,034 | 0,999 | 0,510 |
| Пр | 0,872 | 0,125 | 0,934 | 0,148 |
| Эм.кам. | 0,984 | 0,001 | 0,992 | 0,003 |
| БЭС | 0,991 | 0,021 | 0,996 | 0,013 |
| ВП | 0,997 | 0,016 | 0,998 | 0,103 |
| ЭКС 30°С | 0,996 | 0,000 | 0,998 | 0,008 |
| ЭКС 23°С | 0,966 | 0,002 | 0,983 | 0,004 |
| ЭКС 1д | 0,975 | 0,001 | 0,987 | 0,004 |
| Ящик 4д | 0,980 | 0,006 | 0,990 | 0,017 |
| Ящик 12д | 0,995 | 0,001 | 0,997 | 0,005 |
| Ящик 27 д | 0,997 | 0,000 | 0,999 | 0,005 |
| Ящик k-sk | 0,889 | 0,017 | 0,943 | 0,005 |
Как можно видеть из табл. III, все наклоны К и корреляции очень близки к идеальному значению 1. Большинство пересечений М очень близки к идеальному значению 0, параметр плотности является ожидаемым, однако в этом случае следует отметить, что фактические величины измеряемой плиты находятся в диапазоне от 745 до 760, показывая, что расхождение относительно действительных величин фактически было весьма маленьким, что также отражено в данном случае небольшой усредненной погрешностью прогнозирования.
Claims (20)
1 . Способ качественного или количественного определения параметров древесной панели, изготавливаемой из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей, отличающийся тем, что способ включает в себя спектрометрический анализ древесного сырья или древесной панели, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, и определения спектральных характеристик этого древесного сырья и древесной панели, и сравнение упомянутых спектральных характеристик с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью спектрометрического метода для эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, с содержанием влаги ниже 1 0% и откалиброванных по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья, или по известным параметрам эталонной древесной панели с помощью многомерного анализа.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что полученные спектральные характеристики древесного сырья или древесной панели, имеющих содержание влаги ниже 10%, объединяют в комбинацию с переменной процесса и сравнивают упомянутую комбинацию с эталонными комбинациями, которые получают путем объединения эталонных спектральных характеристик, получаемых с помощью упомянутого спектрометрического метода для эталонного древесного сырья или для эталонных древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, с эталонными переменными процесса, причем используют эталонные комбинации, которые откалиброваны по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья, или по известным параметрам упомянутой эталонной древесной панели с помощью многомерного анализа.
3. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализируют древесное сырье, и полученные спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками, полученными для эталонного древесного сырья, причем эти эталонные спектральные данные откалиброваны по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья.
4. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализируют древесную панель и полученные спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками, полученными от эталонных древесных панелей, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по известным параметрам упомянутых эталонных древесных панелей с помощью многомерного анализа.
5. Способ по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что древесной панелью является плита.
6. Способ по п.5, отличающийся тем, что плитой является древесно-стружечная плита.
7. Способ по п.1, отличающийся тем, что (I) разрабатывают модель калибрования путем (1а) - регистрации с помощью спектрометрического метода эталонных спектральных характеристик сырья эталонных образцов эталонного древесного сырья или эталонной древесной панели, (Ib) - обрабатывают эталонные спектральные характеристики сырья с обеспечением сни21 жения шумов и регулирования дрейфа и диффузного рассеяния света, (1с) - осуществляют калибрование обработанных эталонных спектральных характеристик с учетом известных параметров эталонных образцов путем выполнения анализа характеристик, включая многомерный анализ, и (II) - регистрируют с использованием спектрометрического метода спектральные характеристики сырья образца древесного сырья или древесной панели, имеющие неизвестные параметры, обрабатывают полученные спектральные характеристики сырья с обеспечением снижения шумов и регулирования дрейфа и диффузного рассеяния света и применяют разработанную модель калибрования к обрабатываемым спектральным характеристикам для определения неизвестных параметров.
8. Способ по п.7, отличающийся тем, что на этапе (1с) многомерный анализ включает в себя преобразование обрабатываемых эталонных спектральных характеристик в скрытые переменные, и на этапе (II) обрабатываемые спектральные характеристики преобразуют в скрытые переменные, как на этапе (Ic), и разработанную модель калибрования применяют к скрытым переменным для определения неизвестных параметров.
9. Способ по п.7 или 8, отличающийся тем, что спектрометрический метод является абсорбционным, отражательным, эмиссионным или пропускным спектрометрическим методом.
10. Способ по п.1, отличающийся тем, что древесное сырье или древесная панель и эталонное древесное сырье или эталонные древесные панели высушивают до содержания влаги ниже 8%, предпочтительно ниже 4%.
11. Способ по п.1, отличающийся тем, что древесное сырье содержит частицы поверхности или внутреннего слоя или и те, и другие вместе.
12. Способ по п.1, отличающийся тем, что спектрометрический метод является БИК спектрометрическим методом.
13. Способ по п.1, отличающийся тем, что подлежащие определению параметры плиты выбирают из плотности, профиля плотности, внутреннего сцепления, разбухания по толщине, величины абсорбции, величины проницаемости, величины перфоратора и величины эмиссионных камер.
14. Способ по п.1, отличающийся тем, что многомерный анализ выбирают из основного компонентного анализа, регрессии частичных наименьших квадратов, основной компонентной регрессии, анализа полилинейной регрессии и дискриминантным анализом.
15. Способ по п.14, отличающийся тем, что используемый многомерный анализ осуществляют путем регрессии частичных наименьших квадратов.
1 6. Способ управления переменными процесса, влияющими на параметры древесной панели, изготовленной из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей, отличающийся тем, что он содержит этапы: анализа древесного сырья или древесной панели, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, с помощью спектрометрического метода и определение спектральных характеристик этого сырья или панелей и сравнения упомянутых спектральных характеристик с эталонными спектральными характеристиками, получаемыми с помощью спектрометрического метода для эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, изготовленных из эталонного древесного сырья в процессе изготовления древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 1 0%, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по переменным процесса с помощью многомерного анализа.
1 7. Способ управления переменными процесса по п.16, отличающийся тем, что спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, изготовленных из эталонного древесного сырья в эталонном процессе для изготовления древесных панелей, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по переменным процесса, принимаемым в упомянутом эталонном процессе.
18. Способ управления переменными процесса по п.16, отличающийся тем, что спектральные характеристики объединяют в комбинацию с требуемым параметром и упомянутую комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей с известными параметрами упомянутого эталонного древесного сырья или упомянутых эталонных древесных панелей, причем эти эталонные комбинации откалиброваны по известным переменным процесса с помощью многомерного анализа.
19. Способ управления процессом по п.18, отличающийся тем, что анализируют древесное сырье и комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик с известными параметрами упомянутого эталонного древесного сырья.
20. Способ управления процессом по п.18, отличающийся тем, что анализируют древесную панель, и комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик с известными параметрами упомянутых эталонных древесных панелей.
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| SE9502611A SE9502611D0 (sv) | 1995-07-14 | 1995-07-14 | Prediction of the properties of board |
| PCT/SE1996/000892 WO1997004299A1 (en) | 1995-07-14 | 1996-07-02 | Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| EA199800126A1 EA199800126A1 (ru) | 1998-08-27 |
| EA000988B1 true EA000988B1 (ru) | 2000-08-28 |
Family
ID=20399001
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| EA199800126A EA000988B1 (ru) | 1995-07-14 | 1996-07-02 | Способ качественного и количественного определения параметров древесной панели и способ управления переменными процесса ее изготовления с учетом этих параметров |
Country Status (33)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5965888A (ru) |
| EP (1) | EP0839317B1 (ru) |
| JP (1) | JP3370681B2 (ru) |
| KR (1) | KR100233948B1 (ru) |
| CN (1) | CN1117271C (ru) |
| AR (1) | AR002823A1 (ru) |
| AT (1) | ATE188033T1 (ru) |
| AU (1) | AU690470B2 (ru) |
| BG (1) | BG62533B1 (ru) |
| BR (1) | BR9609761A (ru) |
| CA (1) | CA2226727C (ru) |
| CZ (1) | CZ296823B6 (ru) |
| DE (1) | DE69605801T2 (ru) |
| DK (1) | DK0839317T3 (ru) |
| EA (1) | EA000988B1 (ru) |
| EE (1) | EE03938B1 (ru) |
| ES (1) | ES2140878T3 (ru) |
| HU (1) | HU221230B1 (ru) |
| IL (1) | IL122437A (ru) |
| MX (1) | MX9800413A (ru) |
| MY (1) | MY118744A (ru) |
| NO (1) | NO325268B1 (ru) |
| NZ (1) | NZ312816A (ru) |
| PL (1) | PL181795B1 (ru) |
| PT (1) | PT839317E (ru) |
| RO (1) | RO117048B1 (ru) |
| SE (1) | SE9502611D0 (ru) |
| SI (1) | SI0839317T1 (ru) |
| SK (1) | SK282825B6 (ru) |
| TR (1) | TR199800033T1 (ru) |
| UA (1) | UA28105C2 (ru) |
| WO (1) | WO1997004299A1 (ru) |
| ZA (1) | ZA965808B (ru) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104390932A (zh) * | 2014-11-12 | 2015-03-04 | 中南林业科技大学 | 基于红外差谱技术的木材含水率检测方法 |
| CN106442382A (zh) * | 2016-07-15 | 2017-02-22 | 中国林业科学研究院热带林业研究所 | 一种快速预测尾细桉木材基本密度的方法 |
| RU2730407C1 (ru) * | 2020-02-03 | 2020-08-21 | Фин Скан Ою | Способ оценки качества пиломатериала и устройство для его реализации |
Families Citing this family (35)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1999045367A1 (en) * | 1998-03-05 | 1999-09-10 | Akzo Nobel N.V. | A method for controlling a process for the production of a cellulose fibre containing product |
| US6414312B1 (en) | 1998-03-05 | 2002-07-02 | Akzo Nobel N.V. | Method for controlling a process for the production of a cellulose fiber containing product |
| ATE348221T1 (de) | 1998-06-22 | 2007-01-15 | Siemens Ag | Verfahren zur prozessführung und prozessoptimierung bei der herstellung von fasermatten und/oder faserplatten |
| US6207956B1 (en) * | 1998-09-04 | 2001-03-27 | The Toro Company | Method and apparatus for quantitative determination of turfgrass color |
| US6647343B1 (en) * | 1999-04-29 | 2003-11-11 | Agilent Technologies, Inc. | Temporal profile analysis of mass data in a mass sensor system |
| AU771753B2 (en) * | 1999-06-28 | 2004-04-01 | New Zealand Forest Research Institute Limited | Method for identifying properties of wood by infra-red or visible light |
| SE523308E (sv) * | 2000-03-02 | 2007-09-26 | Valmet Fibertech Ab | Förfarande för kontinuerlig bestämning av egenskaper hos ett trägiberflöde för träfiberskiveframställning |
| US6606568B2 (en) | 2000-06-28 | 2003-08-12 | Midwest Research Institute | Method for predicting dry mechanical properties from wet wood and standing trees |
| US6525319B2 (en) | 2000-12-15 | 2003-02-25 | Midwest Research Institute | Use of a region of the visible and near infrared spectrum to predict mechanical properties of wet wood and standing trees |
| US6593572B2 (en) | 2000-12-13 | 2003-07-15 | Midwest Research Institute | Method of predicting mechanical properties of decayed wood |
| GB0031522D0 (en) * | 2000-12-22 | 2001-02-07 | Enigma Nv | Use of NIR (near-infra red spectroscopy) in composite production |
| GB0102688D0 (en) * | 2001-02-02 | 2001-03-21 | Enigma Nv | Method for assessing remaining useful life and overall quality of laminating paper |
| US7167773B2 (en) | 2001-03-21 | 2007-01-23 | Signature Control Systems | Process and apparatus for improving and controlling the curing of natural and synthetic moldable compounds |
| US7245985B2 (en) | 2001-03-21 | 2007-07-17 | Signature Control Systems | Process and apparatus for improving and controlling the vulcanization of natural and synthetic rubber compounds |
| US7194369B2 (en) * | 2001-07-23 | 2007-03-20 | Cognis Corporation | On-site analysis system with central processor and method of analyzing |
| US7321425B2 (en) * | 2004-12-20 | 2008-01-22 | Honeywell International Inc. | Sensor and methods for measuring select components in sheetmaking systems |
| US7279684B2 (en) * | 2005-12-13 | 2007-10-09 | Huber Engineered Woods Llc | Method using NIR spectroscopy to monitor components of engineered wood products |
| US20070222100A1 (en) * | 2006-03-21 | 2007-09-27 | Huber Engineered Woods L.L.C. | Method and system using NIR spectroscopy for in-line monitoring and controlling content in continuous production of engineered wood products |
| US20090230306A1 (en) * | 2008-03-17 | 2009-09-17 | Andre Nicolas | Spectroscopic Prediction of Formaldehyde Emission and Thickness Swell of Wood Panels |
| US8519337B2 (en) * | 2008-06-28 | 2013-08-27 | The Boeing Company | Thermal effect measurement with near-infrared spectroscopy |
| US8552382B2 (en) * | 2008-08-14 | 2013-10-08 | The Boeing Company | Thermal effect measurement with mid-infrared spectroscopy |
| US8436311B2 (en) * | 2008-08-14 | 2013-05-07 | The Boeing Company | Method of predicting thermal or chemical effect in a coated or painted composite material |
| US7807971B2 (en) * | 2008-11-19 | 2010-10-05 | The Boeing Company | Measurement of moisture in composite materials with near-IR and mid-IR spectroscopy |
| EP2431144B1 (de) | 2010-09-15 | 2012-10-31 | Kronotec AG | Verfahren und Einrichtung zur Nassbeleimung von Holzfasern |
| US9182360B2 (en) | 2013-07-22 | 2015-11-10 | Honeywell Asca Inc. | Multi-frequency microwave sensor for temperature independent measurement of moisture |
| CN104865944B (zh) * | 2014-07-17 | 2017-11-28 | 辽宁石油化工大学 | 基于pca‑lssvm的气分装置控制系统性能评估方法 |
| DE102014214363B4 (de) | 2014-07-23 | 2018-03-22 | Türmerleim Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Beeinflussung und Regelung eines Verleimungsprozesses |
| PT3078959T (pt) * | 2015-04-09 | 2017-08-28 | Flooring Technologies Ltd | Processo para a determinação da resistência à abrasão de pelo menos uma camada de desgaste disposta numa placa de suporte |
| CN108362702A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-08-03 | 北京木业邦科技有限公司 | 一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、系统及设备 |
| TWI762271B (zh) * | 2020-08-13 | 2022-04-21 | 日商名南製作所股份有限公司 | 板狀木材的缺陷檢測系統、缺陷檢測方法以及缺陷檢測用程式 |
| CN113109290B (zh) * | 2021-04-08 | 2023-03-03 | 晨光生物科技集团股份有限公司 | 一种快速预判天然色素衰减速度的方法 |
| ES2932150A1 (es) * | 2021-06-29 | 2023-01-13 | Luque Ripoll Luis De | Procedimiento de determinación del origen geográfico y/o la especie botánica en muestras de madera |
| CN113447452A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-28 | 西安交通大学 | 一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及系统 |
| DE102021004704A1 (de) * | 2021-09-17 | 2023-03-23 | Dieffenbacher GmbH Maschinen- und Anlagenbau | Anlage und Verfahren zur kontinuerlichen Herstellung von Werkstoffplatten sowie eine Testvorrichtung und Testverfahren zur Ermittlung von zumindest einer Werkstoffkenngrösse |
| EP4303567A1 (de) * | 2022-07-04 | 2024-01-10 | Flooring Technologies Ltd. | Verfahren zur bestimmung der menge von mindestens einem pulverförmigen bindemittel in einer mischung mit holzpartikeln |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4606645A (en) * | 1984-10-29 | 1986-08-19 | Weyerhaeuser Company | Method for determining localized fiber angle in a three dimensional fibrous material |
| US4800279A (en) * | 1985-09-13 | 1989-01-24 | Indiana University Foundation | Methods and devices for near-infrared evaluation of physical properties of samples |
| US5252836A (en) * | 1991-03-07 | 1993-10-12 | U.S. Natural Resources, Inc. | Reflective grain defect scanning |
| CA2062447C (en) * | 1991-03-07 | 1998-10-13 | Peter Charles Matthews | Reflective grain defect scanning |
| SE507486C3 (sv) * | 1991-09-12 | 1998-07-13 | Valmet Automation Kajaani Ltd | Foerfarande och anordning foer maetning av fiberegenskaper med naera-infra-roed-spektroskopi |
| US5360972A (en) * | 1993-08-17 | 1994-11-01 | Western Atlas International, Inc. | Method for improving chemometric estimations of properties of materials |
| NZ270892A (en) * | 1994-08-24 | 1997-01-29 | Us Natural Resources | Detecting lumber defects utilizing optical pattern recognition algorithm |
-
1995
- 1995-07-14 SE SE9502611A patent/SE9502611D0/xx unknown
-
1996
- 1996-07-02 BR BR9609761A patent/BR9609761A/pt not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 CA CA002226727A patent/CA2226727C/en not_active Expired - Fee Related
- 1996-07-02 SK SK40-98A patent/SK282825B6/sk not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 CN CN96195529A patent/CN1117271C/zh not_active Expired - Fee Related
- 1996-07-02 AU AU64735/96A patent/AU690470B2/en not_active Ceased
- 1996-07-02 DK DK96924218T patent/DK0839317T3/da active
- 1996-07-02 PL PL96324493A patent/PL181795B1/pl unknown
- 1996-07-02 UA UA98020738A patent/UA28105C2/ru unknown
- 1996-07-02 HU HU9900683A patent/HU221230B1/hu not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 SI SI9630149T patent/SI0839317T1/xx unknown
- 1996-07-02 KR KR1019970709810A patent/KR100233948B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 DE DE69605801T patent/DE69605801T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1996-07-02 EP EP96924218A patent/EP0839317B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-07-02 JP JP50660197A patent/JP3370681B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1996-07-02 CZ CZ0003198A patent/CZ296823B6/cs not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 US US08/981,590 patent/US5965888A/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-07-02 TR TR1998/00033T patent/TR199800033T1/xx unknown
- 1996-07-02 WO PCT/SE1996/000892 patent/WO1997004299A1/en active IP Right Grant
- 1996-07-02 EE EE9800029A patent/EE03938B1/xx unknown
- 1996-07-02 IL IL12243796A patent/IL122437A/xx not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 ES ES96924218T patent/ES2140878T3/es not_active Expired - Lifetime
- 1996-07-02 RO RO98-00052A patent/RO117048B1/ro unknown
- 1996-07-02 EA EA199800126A patent/EA000988B1/ru not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 AT AT96924218T patent/ATE188033T1/de active
- 1996-07-02 NZ NZ312816A patent/NZ312816A/xx not_active IP Right Cessation
- 1996-07-02 PT PT96924218T patent/PT839317E/pt unknown
- 1996-07-09 ZA ZA965808A patent/ZA965808B/xx unknown
- 1996-07-10 MY MYPI96002843A patent/MY118744A/en unknown
- 1996-07-12 AR ARP960103559A patent/AR002823A1/es unknown
-
1998
- 1998-01-13 MX MX9800413A patent/MX9800413A/es unknown
- 1998-01-13 NO NO19980135A patent/NO325268B1/no not_active IP Right Cessation
- 1998-02-09 BG BG102237A patent/BG62533B1/bg unknown
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104390932A (zh) * | 2014-11-12 | 2015-03-04 | 中南林业科技大学 | 基于红外差谱技术的木材含水率检测方法 |
| CN106442382A (zh) * | 2016-07-15 | 2017-02-22 | 中国林业科学研究院热带林业研究所 | 一种快速预测尾细桉木材基本密度的方法 |
| RU2730407C1 (ru) * | 2020-02-03 | 2020-08-21 | Фин Скан Ою | Способ оценки качества пиломатериала и устройство для его реализации |
Also Published As
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EA000988B1 (ru) | Способ качественного и количественного определения параметров древесной панели и способ управления переменными процесса ее изготовления с учетом этих параметров | |
| AU2006280518B2 (en) | Method for production of layered substrates | |
| Kokutse et al. | Rapid prediction of shrinkage and fibre saturation point on teak (Tectona grandis) wood based on near-infrared spectroscopy | |
| US20070039678A1 (en) | Method for production of layered substrates | |
| Meder et al. | At-line validation of a process analytical technology approach for quality control of melamine-urea-formaldehyde resin in composite wood-panel production using near infrared spectroscopy | |
| AU748287B2 (en) | A method for controlling a process for the production of a cellulose fibre containing product | |
| US6414312B1 (en) | Method for controlling a process for the production of a cellulose fiber containing product | |
| AU2002228248B2 (en) | Method for assessing remaining useful life and overall quality of laminating paper | |
| Vikberg | Industrial Wood Drying: Airflow Distribution, Internal Heat Exchange and Moisture Content as Input and Feedback to the Process | |
| So et al. | NIR | |
| Diaz | Rapid non-destructive assessment of southern yellow pine lumber properties by near infrared spectroscopy | |
| Hein et al. | Beurteilung physikalischer und mechanischer Eigenschaften von agro-basierten Spanplatten mittels Nahinfrarot-Spektroskopie |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): AM AZ KZ KG MD TJ TM |
|
| MM4A | Lapse of a eurasian patent due to non-payment of renewal fees within the time limit in the following designated state(s) |
Designated state(s): BY RU |