JPH10500216A

JPH10500216A - 紙質の量的測定の方法と手段

Info

Publication number: JPH10500216A
Application number: JP7529567A
Authority: JP
Inventors: ウラハルマー; ラースレンバーグ; ラルフオレッソン
Original assignee: エカノーベルアクチェボラーグ
Priority date: 1994-05-18
Filing date: 1995-05-12
Publication date: 1998-01-06
Also published as: FI113985B; AU2582395A; CA2189858C; CA2189857C; DE69501333D1; WO1995031714A1; AU2582495A; NO964851D0; ES2111403T3; ES2116750T3; FI960244A0; FI960244A; EP0760094B1; ATE165446T1; EP0760094A1; CA2189858A1; DE69501333T2; JPH10500215A; WO1995031713A1; SE9401718L

Abstract

(57)【要約】パルプおよび／または紙における乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性から選択される１または複数の物理的性状の量的測定方法であって、（Ｉ）校正モデルを下記の方法で発展し：（Ｉ．ａ）既知の性状の参照紙サンプルの吸収、反射または発光スペクトル記録して学習セットを作成し；（Ｉ．ｂ）スペクトル生データを処理してノイズを減少し、光散乱によるずれおよび拡散を調整し、（Ｉ．ｃ）処理されたラーニングセットに対してケモメトリツク技術を適用してデータ分析を行なう；（II）パルプおよび／または紙の未知性状に関し、前記パルプおよび／または紙から、上記（Ｉａ）に対応して吸収、反射または発光スペクトルを記録することにより測定し、この得られたスペクトル生データを上記（Ｉｂ）と同様に処理して、かつ上記発展された校正モデルをこの処理されたデータに適用することによってパルプおよび紙の前記未知性状を判定する方法。付加的に、（Ｉ．ｃ）に従うデータ分析ステップを未知性状の紙からの処理済みスペクトル生データに対しても適用する。

Description

【発明の詳細な説明】紙質の量的測定の方法と手段発明の分野作用化学薬品で処理したパルプと紙の性状は、現在製紙機械では量的測定ができないが、製紙工場ではオフ−ラインで検査しなければならない。前記の手順は、製紙プロセスの生産性と経済性とにとって欠点である。本発明は、製紙用化学薬品で処理したパルプと紙の物理的性状を量的に測定する方法に関し、さらに詳しくは、例えば湿乾強化剤、でん粉および保持剤、また例としてアルキルケテンダイマー（ＡＫＤ）、アルキレンこはく酸無水物（ＡＳＡ）、カルバモイルクロライドおよびロジンのごとき疎水性（サイジング）剤、例として第４級脂肪アミン類や脂肪アミン酸化物類のごとき緩解剤（ｄｅｂｏｎｄｉｎｇａｇｅｎｔｓｏｒｆｌｕｆｆｃｈｅｍｉｃａｌｓ）などを含む紙の性状を量的に測定する方法に関する。測定すべき性状は、例えば乾燥引張強度、疎水性、緩解エネルギー（ｄｅｂｏｎｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙ）、破裂強度、湿潤性および印刷性である。しかしながら、それらの性状を予測するのに化学薬品の添加量および残留量を知るだけでは十分ではない。これは作用化学薬品の添加量と得られるべき性状値との間に、明らかな関連のないことがしばしばあるからである。ある紙またはボード（ｂｏａｒｄ）の耐収着性は、サイジングを使用したことによる繊維の表面特性の関数であるのみでなく、ウエブ（紙の網状組織）（すなわち細孔サイズ、紙の密度、紙に対してなされた表面処理など）の構造にも依存する（ジェイ．シー．ロバーツ、紙化学、ブラッキーアカデミックアンドプロフェッショナル、グラスゴー、１９９２年、９７ページを参照されたい）。発明の背景多くの紙応用にとって、上述の物理的性状は、基本的に重要である。例えば、薄葉紙の物理的性状のみならず、紙袋、印刷物品質およびペーパーボード（ｐａｐｅｒｂｏａｒｄ）の物理的性状である。パルプおよび紙産業技術協会（ＴＡＰＰＩ）およびスカンジナビアパルプ、紙およびボード検査委員会（ＳＣＡＮ）がパルプや紙の性状検査方法を決めている。これら性状の量的測定方法における１つの主な欠点は、紙を製造する際のパラメーターの変化と性状測定の応答との間の遅れである。この遅れは、紙の性状が不適切と判った場合に重大な損失を招くことがある。その理由は前記不適切との判定が下されるまでに、その不適切な性状を有する大量の紙が製造されるおそれがあるからである目下、製紙産業において使用されているこれらの性状を検査する方法は、製紙プロセスの生産性と経済性にとって欠点であることは明らかである。従って、性状を検査するもっと便利な方法に対する要望が製紙業界で起きている。本発明は、製造プロセス中の紙およびパルプの前記性状の量的測定を可能とする方法を提供することによって上述の課題を解決することを目的としている。この目的は、分光測定技術およびケモメトリック（ｃｈｅｍｏｍｅｔｒｉｃ）技術を組合わせ使用することで達成される。本発明によれば、製造ライン上のまたは製造ラインを出た紙またはパルプは、分光分析される。しかしながら、紙と同様にパルプもまた多成分組織すなわち、分光分析上の問題を増加させる高程度の背後（バックグラウンド）妨害事情を有する組織であると言われるものである。多成分組織の特性表示に多変量データ分析または解析を使用することは、現在、成長分野である。いくつかの統計的方法が一般に、化学の分野に適用され、特に分析化学の分野に適用されて、それらはケモメトリック方法と呼ばれ、ケモメトリックの原理を形成している。ケモメトリックの技術については、エス．ディー．ブラウン、“ケモメトリックス”、分析化学、６２、８４Ｒ−１０１Ｒ’（１９９０）でもっと十分に説明されており、本明細書には文献としてそっくりそのままの状態で含まれている。未こう解パルプの初期特性およびこう解（叩解）の影響との関数としてさまざまな物理的性状を予測するために、多変量デー（分光学および多変量データ解析を使用するパルプ特性表示、エル．ウォルベッ（１９９１））に、前記ケモメトリックの使用例が示されている。さらに、ブラウン（Ｂｒｏｗｎ）等は米国特許Ｎｏ．５，１２１，３３７（１９９０）において、多変量データ解析を基礎にして、スペクトルのデータを、スペクトル測定プロセス自体によるデータに補正したり、あるサンプルの未知の特性および／組成データを上記のような方法を使用して評価算定するための、多変量データ解析に基づく方法を開示している。一方、リチャードソン（Ｒｉｃｈａｒｄｓｏｎ）等は米国特許Ｎｏ．５，２４２，６０２において、波長が２００〜２５００ｎｍの範囲の波長における水性組織のスペクトル分析や、ケモメトリックアルゴリズムをスペクトルに適用して同時に種々異なる作用指示薬（化学成分）の濃度を測定することによって、水性組織において彼らが作用指示薬と呼ぶ多様な化学成分濃度を同時に測定する方法を開示している。ウェイヤー（Ｗｅｙｅｒ）の米国特許Ｎｏ．５，１０４，４８５には、パルプ微粒子と、製紙の際に発生するような、水／セルロースマトリックス中の個々の化学薬品の極めて低い濃度とを差別することを含めて、水／マトリックス中の非水性成分または化学薬品の極めて低い濃度を測定する方法が記載されている。前記水／マトリックスは、近赤外線スペクトル１０００〜２５００ｎｍにさらされて、非水性成分による吸水に直接比例する記録電圧を発生する。非水性成分の量は、非水性成分の増加した添加分の電圧値で決められる。また、ヘラクレス（Ｈｅｒｃｕｌｅｓ）は調査発表において、水／セルロースマトリックスは、製紙プロセスの際に抄紙網スクリーン上に置かれて、繊維とさまざまな添加剤を残して水が濾過されると報告している。製造された紙シートは、セルロース繊維、粘土および炭酸カルシウムのような充填剤、光学増白剤、サイズおよび湿乾強化樹脂のような添加剤から成る。さまざまな器械装置はこれら幾つかの成分のうち若干、例えば粘土を測定することに利用できる。しかしながらこれらの装置は測定可能なものに限定される。紙シートに含まれるいくつかの化学成分を、それぞれ同時に測定する方法はヘラクレスによって発展させられてきた。近赤外線源から発生する放射物は、紙シートに衝突させられ、シート中に含まれる化学成分と放射物との相互作用の後、反射した放射線が集められ蓄積される。化学組成は数学的処理が施された後に、蓄積されたデータから計算される。測定装置は既知の組成を有するサンプルを用いて校正される。１１００〜２５００ナノメートルの近赤外スペクトルを使用することで、同時にいくつかの化学成分を分析でき、導関数が数学的処理の一部として使われる時に特に分析できる。この分析は、化学添加剤と充填剤の保持の程度を測定することを目的としている。しかしながら本発明は、分光学を基礎として化学薬品の有用な量的測定に４つの段階を含むべきことを示している。最初の段階は莫大な数の波長（例えば３００〜６００の数の波長は並みはずれたものではない）から、放出、透過率または反射率の値の測定を同時に記録することである。第２段階はスペクトルデータの予備処理であり、これはＮＩＲ領域に絶対必要である（８００〜２４００ｍ）。第３段階はデータの変換であり、通常データをセンタリング、標準化または自動スケーリングすることによって行われる。第４段階は校正関数用の数学的表現を見つけ出すことである。ヘラクレスによる方法の記載は、第１段階と第２段階しか開示していない。スペクトルの情報が収集され、不確定の数学的処理がそれに続く。得られる詳細といえば導関数を適用することだけである（これは分光学においてはよく使用されるテクニックである）。校正用のアルゴリズムやデータの変換に使用される数値上のアルゴリズムについては開示されていない。この段階は分光学を基礎とする化学薬品の有用な量的測定にとっては最も重要である。しかしながら、本発明では特別なアルゴリズムが、特に以下の２つの不都合を克服するために適用される、すなわち：１．校正のため使用するのに、波長の数は、考慮することができ、またサンプル数より多い。例えば、もし３００波長の反射率が２０サンプルに対し記録された場合、従来の数学的モデルを使用したときにサンプル数から２を引いた値だけしか校正用には使用できない。従って、この場合２０−２＝１８波長からの数値しか使用できず、その他の２８２波長からの情報は考慮に入れることはできない。本発明では、すべてのスペクトル情報が使用され、記録されたすべての情報を主成分分析を基準とするいわゆる潜在的変数に変換することで収集、蓄積される。２．スペクトル情報はしばしば非常に相互に関連させられ、このことは量的測定の成功に重要な影響を及ぼす。もしスペクトル情報が主成分分析によって潜在的な変数に変換させられたとしたら、高度な直交化（ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌｉｓａｔｉｏｎ）が得られ、これは成功のための極めて重大な要因となり得る。さらに前述の著者らは誰も、製紙プロセスにおいて以下のパラメーターを監視しかつ校正手順の詳細が述べられていない状態で、紙に含まれる化学薬品の影響または紙の性状を検査する問題をどのように解決するか提示していない。本文脈において“検査”という表現は、定性分析か定量分析のどちらかに解釈してもよいということが強調されるべきである。定性分析は化学薬品または性状の存在の検査であり、一方定量分析はある値の不確定度を含む前記値（統計学用語では、例えば信頼区間として表される）の算定に関する。本発明の目的は、ケモメトリック技術を用いた多変量データ解析と組み合わせた分光測定によって紙に含まれる化学薬品の影響を監視-すなわち量的測定-する確実で正確な方法を提供することである。従って本発明の目的は、従来の測定時間の長い機械測定および分析方法を使用せず、作用化学薬品によって処理されたパルプおよび紙の上記性状を実時間で検査する方法を提供することである。本発明の他の目的は、上記性状を量的測定してどんな変化をも察知して制御入力を提供して、異なる化学添加剤の最適投与量レベルを確実にする効果的なプロセス制御プログラムを維持する方法を提供することである。本発明の方法および手段は、請求項に定義されているものである。本発明は紙の性状を検査することに関し、特に引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性に関する。パルプおよび紙の強度は、乾燥プロセス中に表面張力によりセルロース繊維が一緒に引っ張られる時に生じる繊維間水素結合により得られる。例えばでん粉のような化学添加剤は、紙中の繊維間に大きな接触域を作り出すことで紙の乾燥強度を改善する。セルロースパルプの乾燥解繊により、おむつ等の衛生的な吸収性製品に使用される綿のような柔らかい物質、ふわふわしたうぶ毛羽状のものが得られる。乾燥解繊用に使用する意図があるパルプ製品は、時として疎水基と親水基の両方を含む緩解剤によって処理されなければならない。親水基は最終製品の吸収速度および容量を増大させ、疎水基による疎水性の効果を打ち消す。毛羽のようにすわふわにしようとするパルプ中には、できるだけ繊維間水素結合がないようにすべきである。最も一般的な緩解剤は第４級脂肪アミン類である。大きな疎水基は水素結合の生成を妨害しかつ防止する。毛羽様パルプは製紙機械で厚い紙として製造され、緩解剤は原料に通常の製紙化学薬品として添加される。解繊プロセス中に繊維破壊を起こしてはならず、毛羽様パルプの解繊に必要とされるエネルギーはできるだけ小さくすべきである。破裂強度はパルプ／紙の良好な解繊に必要とされる緩解エネルギーの良好な測定である。破裂強度の定義：紙中に破損が生ずることなく、紙に加えられる最も高い圧力。この強度の単位はＮ／ｍ²＝Ｐａである。複合単位１０００Ｐａ＝ｋＰａは紙に使われている。この特性は破裂指数として与えられる：グラム重で破裂強度を割る（単位ｋＰａ・ｍ²／ｇ）。破裂強度および破裂指数の試験は、現在以下のようなＳＣＡＮＰ２４：７７スカンジナビアパルプ、紙およびボード検査委員会に従って行われる：サンプル紙を円形のゴム膜上に固定する。この膜の下で紙が破裂するまで流体をポンプ送入する。破裂が起きた時の液体の圧力が破裂強度である。毛羽様パルプの評価にとって、サンプルパルプの標準繊維化は最大の重要性を占めているものではない。このような評価は現在、例えばストラコーポレートリサーチセンター（ＳｔｏｒａＣｏｒｐｏｒａｔｅＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅr）によって開発されたピン−繊維化によってなされる。この方法により、毛羽化しようとするパルプの緩解エネルギーが検査される。毛羽にとって別の重要な性状として、吸収時間として測定される湿潤性がある。吸収した水がテストサンプルを完全に飽和するのに要する時間（秒）は、ＳＣＡＮ−Ｃ３３：８０に従って標準化されている。テスト操作は以下のとおりである。すなわち、特定の毛羽様サンプルを、標準に従い直径５０ｍｍで３ｇの円柱状のサンプルとして用意する。次にこのサンプルを低いビーカー中のネット上に垂直に配置し、このサンプルの上に５００ｇの重りを載せる。水をビーカーに加えるとサンプルが下から水を吸収し、この水がサンプルの上面まで浸透するのに要する時間を測定し、これを吸収時間として報告する。紙またはボードにとって重要なさらに別の性状として、通常サイジングによって達成される疎水性がある。内面サイジングとは、ウェットエンドに化学薬品を加えて紙に疎水性を与える工程である。該工程は、水や印刷インク等の液体に対する耐浸透性が向上した紙やボードを製造するために行われる。ジェイ．シー．ロバーツ、ブラッキーアカデミックエンドプロフェッショナルによる紙化学のジェイ．エム．ジェス、９７〜１１３ページによれば、サイジングという用語の意味は、紙やボードのシートの水の収着に対する耐性のことを言うか、あるいはセルロース繊維の耐水性のことを言うかによって異なってくる。この区別は極めて重要であり、その理由は、或る紙の水の収着に対する耐性は、サイジング剤を使用したことによる繊維の表面特性の関数であるのみならず、ウェブの構造、すなわち細孔のサイズ、ウェブの密度、ウェブに対し成された表面処理等にも依存するからである。また、サイジングを測定するのに使われるテスト流体の性状やテスト操作自身にも依存する。同様に他にも多くの因子が、紙やペーパーボードの液体の浸透に対する耐性の度合いに影響を及ぼす。この中には、紙に保持されるサイジング剤の量やタイプ、ｐＨ、乾燥状態等が含まれうる。サイジングは、種々の異なるメカニズムおよび種々の化学薬品によって成される。種々の組成のロジンは、内面サイジング剤として通常最も使用される。針葉樹からロジン酸を製造する方法はいくつかある。現在では経済的な面から、トール油が原料として好まれている。トール油ロジンは、針葉樹のクラフト法パルプ化からの酸性化黒色液を蒸留して得られる。その主成分はいわゆるロジン酸と呼ばれ、全て３環状酸である。アビエチン酸およびレボピマール酸は非常に重要であり、それぞれカルボキシル基を一つ有する。そのカルボキシル基は、アルミニウム陽イオン（硫酸アルミニウム、製紙用ミョウバンから生じる）とイオン結合を形成して、ロジンによるサイジングの進展に重要な役割を果す。良好な疎水性はロジン自身によってではなく、ロジン酸アルミニウムによって得られる。ロジン粒子はその組成に依存して０．０５から１μｍの大きさを有する。それらはイオン結合によって微細繊維や繊維に保持される。ロジン酸アルミニウムをより多く形成するためには、レボピマール酸を無水マレイン酸またはフマル酸で変性して得られる、三つのカルボキシル基を有する強化ロジンと呼ばれるものを使用する。多くのウェットエンド因子、すなわちｐＨ、ミョウバンレベル、ロジン組成のタイプ、繊維のタイプ、精製の度合い、原料温度、溶解物質、消泡剤等が、ロジンによるサイジングに変化を与える。これらの多くが、イオン結合形成やセルロースへのミョウバン架橋に影響を与える。低いｐＨ環境での製紙の間、繊維の内部ｐＨが高ければ、この架橋は時間と共に破壊され、紙は疎水性を失い、かつサイジングは逃げてしまう。もしロジンでサイズされた紙が酸性溶液（牛乳、ジュース、インク等）にさらされれば、架橋やイオン結合は破壊され、かつ疎水性は失われる。サイジングに対する第２のメカニズムは、脂肪アルキル基を含有する単一分子をセルロース表面へ化学的に固着することである。最も一般的なセルロース反応性生成物はアルキルケテンダイマー（ＡＫＤ）であり、これは分散剤として原料に添加され、またカチオン性サイズ粒子のへテロ凝集および微細繊維や粗繊維の負帯電表面によって保持される。その分散小滴は製紙機械の乾燥セクション内に入り、ＡＫＤはその表面に幾分か広がって水酸基と反応する。そしてβ−ケトエステルによってセルロースと直接共有結合を形成する。このエステル結合はロジンに比べて酸性条件にあまり敏感ではなく、またＡＫＤは牛乳やジュース等にさらされる液体用ボード（ｌｉｑｕｉｄｂｏａｒｄ）に用いられる。該結合は、多くの紙品質に填料として用いられる水酸イオンを含有する新鮮な沈降炭酸カルシウム（ＰＣＣ）によって破壊することが出来る。このエステル結合の破壊はやや遅く進行する。そのサイジングは失われ、疎水性は減少する。アルケニル無水こはく酸（ＡＳＡ）、アルキルカルバモイルクロライド（ＤＡＣＣ）およびアルキルイソシアネート（ＳＩＣ）もＡＫＤと同様で、セルロースと反応することが出来る。第３のメカニズムは、種々の異なるワックスサイズ剤によって達成される。パラフィンは融解して表面を覆い、紙やボードの表面は疎水性となる。ワックスエマルジョンは種々の方法で安定化される。ソープ安定化エマルジョンはしばしばミョウバン沈殿し、該ソープ（ワックス小滴）はロジンとして表面に固着し、そしてワックス自身は物理的に吸着される。紙の疎水性「サイジング」は、耐吸水性を評価するために考え出されたコッブ試験に従ってテストされ、さらにこの試験はＳＣＡＮ−Ｐ１２：６４（１９６４）に記載されている。コッブ価は、ある時間内に紙１ｍ２が吸収する水の量を示す。ハーキュレスサイジング試験機（ＨＳＴ）は、品質管理のために広く使用され、また他の側（裏側）からインキや有色溶液が浸透するにつれて紙の反射率が変化するのを測定するために広く用いられている。ＨＳＴ試験では、液体が紙の上にリング状に含まれ、反射率の変化を紙底から光電的に測定する。通常の品質管理のためには、都合の良い終点が選ばれ、例えば反射光が２０％減少した時点を選ぶ（ＴＡＰＰＩ，Ｔ５３０ｐｍ−８９参照）。インク−ジェット印刷の印刷適性は、生じた像の品質を指す。測定される重要なパラメーターは、黒色本文活字（ｂｌａｃｋｔｅｘｔ）光学密度、繊維への黒インクのしん立ち（ｗｉｃｋｉｎｇ）、３原色からなる複合黒プリントの光学密度、およびカラー印刷背景への複合黒プリントのブリードである。カラーブリードはさらに、ライン幅の総体的増加の尺度である線成長（ｌｉｎｅｇｒｏｗｔｈ）と、ライン主体から近接した背景色への突出を考慮に入れたエッジ粗さとに分けられる。光学密度は反射光学密度計を用いて測定し、その密度はインク層の厚みに依存する。黒しん立ちとカラーブリードはイメージアナライザーを用いて、像を捕捉し、本文活字または印刷パターンのうちの一定部分の領域を測定することによって測定する。上述のような状態から例示されるように、短い工程時間での製紙工程には連続的な量的測定と制御が要求されている。このことは、後での手動制御調整が伴う迅速な反復試験や、または、センサーが化学原料ポンプや機械的縮充（ｍｉｌｌｉｎｇ）装置等を計測可能なコンピューター制御装置と直接つながっている動的制御調整が伴う連続自動試験を必要としている。発明の開示発明の上記目的の達成は、波長範囲２００ｎｍから４００μｍ、好ましくは８００ｎｍから２５００ｎｍでの工程ライン中の紙／パルプの可視の、近赤外のおよび／または赤外線のスペクトルの分析と、紙の物理的性状を計算するためのスペクトルのケモメトリック評価の適用による、紙の乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷適性から選ばれる１または幾つかの物理的性状の測定方法によって得られる。発明の詳細な説明広範な開発研究によって、本発明により次のことが今明らかとなった。すなわち、ＵＶ−ＶＩＳ−ＮＩＲおよび／またはＩＲ分光計を用いてパルプおよび紙の吸収、反射率および発光スペクトルを記録することが可能であり、またこれらスペクトルから得られるそれぞれ異なる波長における吸光度、反射率または透光度を用いることによって、対応する紙の上記パラメーターを計算することが可能である。ここで用いるパルプおよび／または紙という用語は、漂白パルプおよび／または漂白紙のみならず、未さらしまたは部分漂白パルプおよび／または紙ならびにてん料配合または未配合の紙（ｆｉｌｌｅｄｏｒｕｎｆｉｌｌｅｄｑｕａｌｉｔｉｅｓ）をも指す。これはクレープ紙（ｃｒｅｐｅｄｐａｐｅｒｑｕａｌｉｔｉｅｓ）と同様に、袋紙、ライナー、液体用ボード、印刷用紙等を含む。技術的に、分光分析はオン−ライン、イン−ライン、アト−ラインまたはオフ −ライン測定によって行われ、またオン−ライン、イン−ラインまたはアト−ラインプローブによってまたは分離分析（オフ−ライン）用に個々にサンプルを採取することによって、モニター（ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ）として行われる。どちらの場合においても、発光、透光度または反射率スペクトルが、各々の特定のスペクトルから得られる幾つかの別々の波長からの値を用いてさらにデータ処理をするのに供される。このような技術の例として、工程からある距離に配置され、光源、検出器、電子部分および光ファイバーを通してサンプルに信号を伝達するのに必要なその他の構成部分を備えた装置の使用が挙げられ、そこでは光がサンプルに伝達または反射または部分的に伝達される。その結果得られる信号は、付属の光ファイバーケーブル中の検出器に戻り、そして記録される。分光計中では、光は電気信号に変換され、続いてコンピューターに伝達される。そこでは予め蓄積された標準スキャンが、例えばサンプルのスペクトルから引き算されるといった形でサンプルスペクトルに関与して、標準補正スペクトルが計算される。別の例としては、手動または自動でサンプルを適切な時間間隔で採取して、これを光源、検出器、電子部分その他必要な構成部分を備えた分析機器にかけるという技術がある。そして発光、透光度または反射率スペクトルは、各々の特定のスペクトルから得られる幾つかの異なる波長からの値を用いてさらにデータ処理をするのに供される。検出は、ＵＶ−ＶＩＳ−ＮＩＲの波長範囲である２００ｎｍから２５００ｎｍ、好ましくは８００ｎｍから２５００ｎｍの範囲、および／またはＩＲの波長範囲である２５００ｎｍから４００μｍの範囲で行われる。これは走査機器、ダイオード配列機器、フーリエ変換器または当業者に公知のその他の同様な装置を用いて成される。検出器の測定間隔は少なくとも１０ｎｍであり、好ましくは２ｎｍ、最も好ましくは１ｎｍ未満である。吸収、反射率または発光を含む波長の評価によって、分析に関する特徴が与えられる。得られたスペクトルにケモメトリック的な方法を適用することによって、たとえ測定が全波長範囲からの情報を含んでいても、適切な情報を含んでいない波長を無視することが可能となる。パルプおよび／または紙の上述の物理的性状の、分光測定の使用による測定と制御は、３つの主なシーケンスを含んでいる。その第１の主なシーケンスは、既知性状のパルプおよび／または紙サンプルを用いることによる、ラーニングセットの発展（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆｌｅａｒｎｉｎｇｓｅｔｓ）のシーケンス、データ処理およびデータ解析を含む校正モデルの発展（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔｏｆａｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｌ）である。第２の主なシーケンスは、スペクトルのデータ処理の未知の性状のサンプルの分光分析のシーケンスであり、続いて任意でデータ解析が成される。そしてこのようにして得られたデータに、第１の主なシーケンスで発展した校正モデルを適用する。（Ｉ）校正モデルの発展多数のパルプおよび／または紙サンプルについての所望の性状を、従来の方法（ＴＡＰＰＩおよびＳＣＡＮに従う）によって測定する。これらサンプルは、従来法で測定した性状値によって特徴づけられ、次に校正モデルの発展に用いられる。そこでは上述した３つのシーケンスが、該サンプルの登録された吸収、反射率または発光スペクトルに適用される。（Ｉ．ａ）ラーニングセットの発展モデルラーニングセットは、既知性状特性を有するサンプルからの多数の吸収、反射率または発光スペクトルからなり、そのサンプルは好ましくは製造ラインの代表物（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｖｅ）であるべきである。そのラーニングセットは、得られたモデルパラメーターを計算するためケモメトリックアルゴリズムにおいて用いられる。（Ｉ．ｂ）データ処理ノイズを減らし、ベースラインドリフトを調節するため、スペクトルの生データを処理すべきである。この処理によって、一見非類似であるスペクトル同士の同一や一見酷似したスペクトル同士の非同一等という隠された情報が明らかとなる。さらに、ベールの法則に通じる仮定（吸収性媒体についてある一定の吸収係数と光路長が決まれば、吸収光の合計量はサンプルの分子濃度に比例することを規定するもの）は、パルプや紙を構成する複雑な系では普通成り立たない。これは主としてサンプルの物理的形状に依存する光散乱変化によるものである。この問題を克服するために様々な理論が発展してきているが、最も用いられるのが、１）キュベルカームンク変換（Ｐ．キュベルカ，Ｆ．ムンク，Ｚ．テク．フィジク１２，５９３（１９３１））である。これは吸収と散乱を考慮したもので、式１に従う：同式中、Ｒ_ikは、波長ｋにおける見かけの吸収率、Ａ_ikは波長ｋにおける変換された吸収率であり、インデックスｉは有効なスペクトルの試料を表す。２）各々のスペクトルがオフセット（ｏｆｆｓｅｔ）とスロープ（ｓｌｏｐｅ）の両方において、’理想の’スペクトル（平均スペクトル）によって、’補正’ されている場合、ザマルチプリカティブスカッターコレクション（ＭＳＣ）（ピー．ゲラディ、ディー．マクドゥガル、エイチ．マーテンズ、スペクトル器の適用、３９、４９１〜５００ページ（１９８５年））は、式２に従う。最小二乗の概算である。３）デリバティブ（導関数）の使用、例えば、第４番目のデリバティブまで、（エイ．サビッツキー、エム．ジェイ．イー．ゴレイ、化学分析、３６、１６２７〜１６３９ページ（１９６４年））。スペクトルのデリバティブは、結果として変換されたスペクトルとなるが、隣り合った波長間の関連する変化のみからなり、派生したスペクトルのピーク強度が、収束に従ってより直線状になることが実証されてきている（ティー．シー．オー’ハーバー、ティー．ベグレイ、化学分析５３、１８７６ページ（１９８１年））。４）フーリエ変換の使用、または、アール．ジェイ．バーンズ、エム．エス．ダノアエンドエス．ジェイ．リスター、分光器の適用、４３巻、５番、７７２〜７７７ページ（１９８９年）によって開示されている様な法線標準変換の使用による。（Ｉ．ｃ）データ分析ケモメトリック技術を用いたデータ分析によって、校正モデルが進歩する。主成分分析（ＰＣＡ）、部分最小二乗法回帰（ＰＬＳ）、主成分回帰（ＰＣＲ）、複数直線回帰分析（ＭＬＲ）および識別分析の様に、使用可能なケモメトリック技術はいくつか存在する。本発明に好適なケモメトリック技術は、ＰＬＳ法である。（Ｉ．ｃ．１）主成分分析（ＰＣＡ）ＰＣＡによって、互いに関係する変数のある一組が、互いに無関係の変数のより小さな一組に圧縮される。この変換は、コーディネートシステム（同格の系）の循環からなり、結果として、最初の取り合わせよりも少数のアクセス（ａｘｅｓ）で、情報の整理ができる。これによって、互いに高度に関連した変数は、一つの存在として扱われる。このように、ＰＣＡを用いることによって、最初の変数の一組に存在した情報の大部分をなお表す互いに無関係な変数の小さな一組を得ることが可能であるが、モデル中に用いることははるかに容易である。一般的には、２ないし１５の主成分がこれら変数の変動の８５％ないし９８％を占める。（Ｉ．ｃ．２）部分最小二乗法回帰（ＰＬＳ）ＰＬＳはモデリングおよび計算上の方法であり、これにより例えば、一連のサンプルのための１ブロックのデスクリプタ（ｄｅｓｃｒｉｐｔｏｒ）データ（スペクトル）である幾つかのブロックの変数と前記一連のサンプルに対して測定した１ブロックの応答データとの間に量的関係を樹立することが可能である。これらのブロック間の量的関係によって、新しいサンプルに対するスペクトルデータをデスクリプターブロックへ導入し、期待される応答を予測することができる。この方法の一つの大きな利点は、結果が異なったプロットによって、図表的に評価され得ることである。大抵の場合、プロットの視覚的な解釈は、変数間の異なった関係を良く理解するのに十分である。この方法は、ＰＣＡと同様に、投影法に基づいている。ＰＬＳ法は、カールソンアール．、有機合成における構想と最適化、ビー．ジー．エム．ヴァンデジンスト、オー．エム．クバルヘイム、Ｅｄｓ．、科学におけるデータ操作および技術（エルシヴィアー、１９９２年）、８巻に詳細に開示されている。（Ｉ．ｃ．３）主成分回帰（ＰＣＲ）ＰＣＲは、ＰＣＡおよびＰＬＳと深く関係している。ＰＬＳにおけるのと同様に、ＰＣＲにおけるデスクリプタブロック中の各々の対象物は、より低い次元の空間へ投影され、記録（ｓｃｏｒｅｓ）と荷（ｌｏａｄｉｎｇｓ）を得る。記録は、次いで、最小二乗法の手順で応答ブロックへ向かい回帰され、未知のサンプルの予報に用いることが可能な回帰モデルへと導かれる。ＰＬＳおよびＰＣＡと同じモデルの統計がそのモデルを有効にするために使用可能である。ＰＣＡ、ＰＬＳおよびＰＣＲにおける優れた指導書としては、ピー．ゲラディーエトアル“部分最小二乗回帰：ある教本”インアナル．キム．アクタ、１８５、１−３２（１９８６年）を参照されたい。これは、引例として、その全てをここに組み込まれたものである。（Ｉ．ｃ．４）複数直線回帰分析（ＭＬＲ）ＭＬＲによれば、スペクトルの機能としての性状の調査のための最もふさわしい水準は、定義されている。各々の水準の境界を最小二乗の技術を用いて定義することである。この水準は、その時、認識されており、予測値を未知の性状に割り当てることが常である。この技術は、一般的には比較的’純粋な’システムに限定されており、マトリックスの干渉の重要な統計は存在しなかった。そして、ＰＬＳに比較して、変数よりも多くの対象を必要とした。（Ｉ．ｃ．５）識別分析これは、スペクトルデータを用いることによる方法であり、既知の性状値は、異なったクラスターに分類され、直線により決められた境界により分けられる。そのスペクトルから、未知の性状値のサンプルは、その時、あるクラスターに調和させられることが可能であり、その性状は、例えばそのクラスターの平均値のような値が割り振られる。これは、質的ふるい分けには非常に有用な技術であるが、統計学上の重要な結果を得るのに、非常に広域なデータベースを必要とする。（ＩＩ）キャリブレイション（校正）モデルの適用による未知性状の測定一度校正モデルは発展されており、未知性状の測定は反射係数または放射スペクトルの吸収を計測することによって達成され得るが、これは、（Ｉ．ａ）に対応する。それによって得られたスペクトルの未加工データを、（Ｉ．ｂ）に従って処理すること、処理されたスペクトルデータに対して、任意に、（Ｉ．ｃ）に従う分析を行うこと、そして、発展された校正モデルを、これによって得られたデータに適用すること。以下に、本発明を実施例により説明する。実施例紙サンプルのスペクトル計による赤外線付近の拡散反射係数（ＮＩＲＲ）、ＰＬＳアルゴリズムを用いたスペクトルデータの線形投影および多変数データの評価は、乾燥引っ張り強度、疎水性度（ｈｙｄｒｏｐｈｏｂｉｃｉｔｙ）、解離エネルギー（ｄｅｂｏｎｄｉｎｇｅｎｅｒｇｙ）、破裂強度、湿潤性（ｗｅｔｔａｂｉｌｉｔｙ）および印刷適性から選択される、一つまたは２、３の物理的性状を決定するのが常であった。校正モデルの発展（ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ）の実施例（Ａ）ラーニングセット（ｌｅａｒｎｉｎｇｓｅｔ）の発展サンプル湿潤性の測定のための綿毛の標準サンプル（図１）、破裂インデックス（図２）および解離エネルギー（図３）は、漂白硫酸塩パルプの異なった質の合計６０枚の紙からなる。異なる量の緩解剤（第４級脂肪族アミンおよびアミンオキシド）が、そのパルプに既に添加されていた。それらのサンプルは、ＮＩＲＲおよび発展したモデルにより、詳しく調査された。以下の実験用のパラメータでもって、ＡＫＤによりサイジングされた紙サンプルが、実験用抄紙機によって製造された。パルプ：漂白堅木３０％、かば材３５％およびぶな材３５％、ｐＨ＝８．３〜８．５、パルプ８０％および賦形剤としてＣａＣＯ₃、３４°ＳＲ、結果として４９のサンプルとなる。化学：乾燥繊維換算で、０ないし０．２乾燥重量％のＡＫＤ、澱粉０．５％および陰イオン保有補助剤（ａｎｉｏｎｉｃｒｅｔｅｎｔｉｏｎａｉｄ）０．５％が添加された。添加順序：ＡＫＤ、澱粉および保有補助剤温度：２０℃ 圧力（ｇｒａｍｍａｇｅ）：７０ｇ／ｍ² 機械：密封系圧力セクション：１）４バール、２）１バール乾燥セクション：６０／８０／９５／１１０℃ 試験：コッブ法およびＨＳＴ、オフマシン（ｏｍ．）矯正後コッブ法およびＨＳＴ（ｃ．）３０’１００℃ 全てのサンプルがＮＩＲＲ計器を用いて、詳細に調査された。あるモデルがコッブ法およびＨＳＴによる既知の値に基づいて、発展された（図４および表Ｉを参照されたい）。以下の実験用のパラメータでもって、ロジンでサイジングされた紙サンプルが実験用抄紙機によって製造された。パルプ：漂白堅木３０％、かば材３５％およびぶな材３５％、みょうばん２％、Ｈ₂ＳＯ₄、ＰＨ＝４．５、結果として４９のサンプルが生じた。化学：乾燥繊維換算で、０ないし１．０乾燥重量％のロジン分散液が添加された。添加順序：みょうばん、ロジン温度：２０℃ 圧力（ｇｒａｍｍａｇｅ）：７０ｇ／ｍ² 機械：密封系圧力セクション：１）４バール、２）１バール乾燥セクション：６０／８０／９５／１１０試験：コッブ法およびＨＳＴ、オフマシンロジン処理され、コッブ法およびＨＳＴにより評価された紙サンプルが、ＮＩＲＲ計器を用いて詳細に調査され、モデルが発現された（表IIを参照されたい）。インクジェットによる印刷を意図した漂白硫酸塩の紙サンプル（４５）が、モノクローム領域（％）およびカラー領域（％）に関して試験され、各々のモデルが発展された（図５、６を参照されたい）。以下の実験用パラメータでもって、ＵＦ樹脂を含有する紙サンプルが実験用抄紙機によって製造された。パルプ：未晒し堅木３０％、硫酸塩３２°ＳＲ化学：乾燥繊維換算で、０ないし３．０乾燥重量％のＵＦ樹脂およびみょうばん１．５％が添加され、ｐＨ＝４．５（Ｈ₂ＳＯ₄）で結果として５１のサンプルを得た。温度：２０℃ 圧力（ｇｒａｍｍａｇｅ）：７０ｇ／ｍ² 機械：密封系圧力セクション：１）４バール、２）１バール乾燥セクション：６０／８０／９５／１１０℃ 前記５１のサンプルは、乾燥引っ張り強度について試験され、モデルが発展され表IIIによって理解される。赤外線付近の反射係数（ＮＩＲＲ）計測によって得られた。（この分光計は、）米国のＮＩＲ体系に従っており、高い脂肪／水比のセルで、調査表面が６０ｃｍ²まで、４００ｎｍと２５００ｎｍのスペクトル操作範囲で２ｎｍおきに、異なった波長について１０５０の測定結果を得る。拡散反射係数データは、明白な吸収として得られ、コンピュータ（マッキント（Ｂ）データ処理スペクトルデータのマトリックスは、より早いモデリング速度を得るためにＮＩＲ範囲（１１００〜２５００ｎｍ）に縮小される。それらのスペクトルは、（すべての第８波長が維持された）の要素８だけ縮小され、結果として１７５のモデリング用スペクトル点となった。線形変換線形化のための最高の要素は、工場の着想からのアプローチ（アール．ジェイ．オー．オルソン、赤外線付近のスペクトル分析、アイ．ティー．ヒルダム．、ケイ．エル．ナエスティー．エンドタンドベルグエー．、エッズ．エリスホーウッドリミテッド、キケスター、（１９９２年）１０３〜１０７ページ）を用いることによって確立され、平均スペクトル減法でのＭＳＣであり、そして、独立したデータセット（スペクトル）に計算されたインターセプトと、スロープを組み入れることであることが分かった。下記数式３に従う、平均二乗誤差予測（ＭＳＥＰ）（エイチ．マーテンス、ティー．ナエス、スペクトル器の適用、３９、４９１〜５００ページ（１９８５年））は、ＰＬＳモデルに保持されている多くの潜在的な変数として評価される。線形機能／異なったデスクリプタ用最小ＭＳＥＰを得る機能は、この時、続いて起こるＰＬＳモデリングに使用される。的実測値である。インデックスｉは、サンプルｉのデスクリプターである。（ＭＳＥＰに関する他の統計的パラメーターは、下記式４、５でそれぞれ示される標準誤差予測（ＳＥＰ）および平方根平均二乗誤差予測（ＲＭＳＥＰ）である。（Ｃ）データ分析マットラブ（ＭＡＴＬＡＢ）ソフトウエアＶ３．５は数値計算のために用いられた。ＰＬＳ−アルゴリズムはスペクトルとデスクリプタの間の関係をモデルするために用いられるものであって、ＮＩＰＡＬＳアルゴリズム（Ｈ．Ｗｏｌｄ，Ｐ．Ｋｒｉｓｈｎａｉａｈ，ＭｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅＡｎａｌｙｓｉｓ，３９１（１９６６）））を基礎とし、市販の“ケモメトリックスツールボツクス（ＣｈｅｍｏｍｅｔｒｉｘＴｏｏｌｂｏｘ）”において特に設けられた関数である。アルゴリズムの収束基準は１×１０^-10または１００の繰り返しである。ＰＬＳ−成分の有意の数を制定する方法は残された一つのサンプルとのクロス確認である（Ｓ．Ｗｏｌｄ，Ｔｅｃｈｎｏｍｅｔｒｉｃｓ２０，３９７−４０５（１９７８））（ジャックナイフ）。ここでこの数は漂白紙と未さらし紙サンプルでは共に１５であることが見出された。上述の通り性状の値は、上述のモデリング（自動規格またはＺ−変形体）に先立って平均を中心としユニット変化に対するスケールを合わせるようにされ、またモデル評価に先立ってスケーリングをやり直した。結果異なった紙質の乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性の測定された値およびモデル化された値は、最小二乗法の適合ラインのデータに対して９５％ｔ−試験信頼区間をもって、そして表Ｉ〜IIIに示されるようにそれぞれ図１〜６にプロットされている。従って、図１は、紙６０種のサンプルの秒単位の湿潤性に関する実測値対予測値を示す；図２は、紙６０種のサンプルのｋＰａ＊ｍ²の破裂指数としての破裂強度に関する測定値対予測値を示す；図３は、紙６０種のサンプルのｋｇジュール／ｋｇ単位の緩解エネルギーに関する実測値対予測値を示す：および図４は、コッブオフマシーン（Ｃｏｂｂｏｆｆｍａｃｈｉｎｅ）に従って測定された漂白紙４９種のサンプルを測定して得られた疎水性に関する実測値対予測値を示す；図５は、漂白硫酸塩紙４５種のサンプルの実測モノクローム領域（％）を示す；図６は、漂白硫酸塩紙４５種のサンプルの実測カラー領域（％）を示す；上述の図面や表において、未調整相関係数（ｒ²）、ＳＥＰ（ｋＮｍ／ｋｇ）は下記式４、ＲＭＳＥＰ（ｋＮｍ／ｋｇ）は下記式５、ＭＳＥＰ（ｋＮ²ｍ²／ｋｇ²）、インターセプト（切片）（ＩＮＴＥＲ）、カープのスロープ（Ｋ）でそれぞれ特定される。す）ＳＥＰはモデル留数の一標準偏差の良好に近似している。理論上、ｒ²およびＫは可能な限り１に近接すべきであり、一方、ＳＥＰ、ＲＭＳＥＰ、ＭＳＥＰおよびインターセプト（切片）は可能な限り０に近接すべきである。そのような値が得られるという見地から、モデルの非常に良好な確実性および正確性を実現することが適切である。使用される統計学上の用語の定義は、下記に示される。ｒ²：相関関数ｒ²は、最小二乗法の適合ストレートラインにデータがいか適合されているかによって決定する。ここでｒ²＝１．００は、校正式がデータのセット内で１００％の変化をモデル化していることを示す。もしｒ²＝０．００の場合には、そのときは相関は存在しない。ＳＥＰ標準誤差予測ＳＥＰは偏差の指標であり、無作為の説明できない誤差に対して寄与する。ＭＳＥＰ平均二乗誤差予測ＭＳＥＰは現実値と予測値の間の平均二乗差異、すなわち校正中に存在しない一連の対象物のためのものである。文献の中では、ＭＳＥＰはまたＰＲＥＳＳ（二乗の予測留数誤差）として言及されている。ＲＭＳＥＰ平方根平均二乗誤差予測ＭＳＥＰは最初に測定されたユニットに変換する。ケモメトリックを用いるパルプおよび／またはにおける乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性の１または複数の物理的性状を決定する新規な方法の利点は容易に理解できよう。事実、広く、多様の性状は校正セットを用いることによって分析される。このように本発明は、製造プロセスにおいて、いかなるタイプのパルプおよび紙に対しても非常に迅速かつ正確にパルプおよび紙の性状の量的測定方法を提供することができる。

【手続補正書】特許法第１８４条の８【提出日】１９９６年５月２１日【補正内容】請求の範囲１．製紙用化学薬品で処理したパルプまたは紙の物理的性状の１または複数の量的測定方法であって、（Ｉ）校正モデルを下記の方法で発展し：（Ｉ．ａ）既知の性状の参照紙サンプルの吸収、反射率または発光スペクトル生データを記録して学習セットを作成し；（Ｉ．ｂ）このスペクトル生データを処理してノイズを減少し、ドリフト及び拡散した光散乱を調整し、（Ｉ．ｃ）処理されたラーニングセットに対してケモメトリツク技術を適用してデータ分析を行ない；（ＩＩ）未知性状を有する紙またはパルプの試料の吸収、反射率または発光スペクトルを記録し；このスペクトル生データを上記（Ｉ．ｂ）と同様に処理し；かつ前記未知性状を測定するためにこの処理されたスペクトルデータに上記発展された校正モデルを適用することを特徴とする前記方法。２．湿潤強度剤、乾燥強度剤、でん粉、保持剤、サイズ剤または緩解剤を含む紙の１または複数の物理的性状が量的測定される請求の範囲第１項記載の方法。３．物理的性状が湿潤強度、乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性から選ばれる請求の範囲第１または２項記載の方法。４．物理的性状が乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性から選ばれる請求の範囲第１または２項記載の方法。５．前記吸収、反射または発光スペクトルの表示が波長範囲２００ｎｍ〜４００μｍ、好ましくは８００ｎｍ〜２５００μｍでなされる請求の範囲第１項記載の方法。６．前記スペクトルデータ処理がキューべルカムンク変換：［式中、Ｒｉｋは波長ｋにおける見掛けの吸収率、Ａｉｋは波長ｋにおける変換された吸収率、インデックスｉは有効な分光の試料を表わす］を使用することによってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。７．前記スペクトルデータ処理がマルチプリカティブスキャッターコレクション：［式中、Ｒｉｋは波長ｋにおける見掛けの吸収率、Ａｉｋは波長ｋにおける変プ変数の最小二乗の概算、インデックスｉは有効な分光の試料を表わす］を使用することによってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。８．前記スペクトルデータ処理がフーリエ変換の使用によってなされる請求項第１項に記載の方法。９．前記スペクトルデータ処理が第４次導関数まで使用することによってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。１０．前記スペクトルデータ処理が法線標準変換の使用によってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。１１．前記データ分析が識別分析によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１２．前記データ分析が複数直線回帰分析技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１３．前記データ分析が主成分分析技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１４．前記データ分析が主成分回帰技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１５．前記データ分析が部分最小二乗法回帰技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１６．乾燥時引張強度の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１７．疎水性の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１８．破裂強度の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１９．緩解エネルギーの量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。２０．湿潤性の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。２１．印刷性の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。２２．前記（Ｉ．ｃ）において、参照サンプルの処理されたスペクトルデータを主成分分析及び校正モデルの数学的表現を見出すために潜在的な変数に対してケモメトリツク技術に基づいて潜在的な変数に変換し；そして前記（II）において、この処理されたスペクトルデータを上記（Ｉ．ｃ）及び未知の性状を測定するために潜在的な変数に対して適用された発展された校正モデルに従って潜在的な変数に変換することを特徴とする請求の範囲第１〜２１項記載の方法。２３．プロセス制御プログラムを維持する方法であって、紙の性状を量的に測定してその変化を検知し、製紙用化学薬品の最良の投与量を確保するための制御入力を与え、それにより請求の範囲第１〜２２項記載の方法が用いられる前記方法。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (81)指定国ＥＰ(ＡＴ，ＢＥ，ＣＨ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＳ，ＦＲ，ＧＢ，ＧＲ，ＩＥ，ＩＴ，ＬＵ，ＭＣ，ＮＬ，ＰＴ，ＳＥ)，ＯＡ(ＢＦ，ＢＪ，ＣＦ，ＣＧ，ＣＩ，ＣＭ，ＧＡ，ＧＮ，ＭＬ，ＭＲ，ＮＥ，ＳＮ，ＴＤ，ＴＧ)，ＡＰ(ＫＥ，ＭＷ，ＳＤ，ＳＺ，ＵＧ)，ＡＭ，ＡＴ，ＡＵ，ＢＢ，ＢＧ，ＢＲ，ＢＹ，ＣＡ，ＣＨ，ＣＮ，ＣＺ，ＤＥ，ＤＫ，ＥＥ，ＥＳ，ＦＩ，ＧＢ，ＧＥ，ＨＵ，ＩＳ，ＪＰ，ＫＥ，ＫＧ，ＫＰ，ＫＲ，ＫＺ，ＬＫ，ＬＲ，ＬＴ，ＬＵ，ＬＶ，ＭＤ，ＭＧ，ＭＮ，ＭＷ，ＭＸ，ＮＯ，ＮＺ，ＰＬ，ＰＴ，ＲＯ，ＲＵ，ＳＤ，ＳＥ，ＳＧ，ＳＩ，ＳＫ，ＴＪ，ＴＭ，ＴＴ，ＵＡ，ＵＧ，ＵＳ，ＵＺ，ＶＮ (72)発明者オレッソンラルフスウェーデン国、エス―112 42 ストックホルム、ドロットニングホルムスベゲン 74

Claims

【特許請求の範囲】１．パルプおよび／または紙における乾燥時引張強度、疎水性、緩解エネルギー、破裂強度、湿潤性および印刷性から選択される１または複数の物理的性状の量的測定方法であって、（Ｉ）校正モデルを下記の方法で発展し：（Ｉ．ａ）既知の性状の参照紙サンプルの吸収、反射または発光スペクトルを記録して学習セットを作成し；（Ｉ．ｂ）スペクトル生データを処理してノイズを減少し、光散乱によるずれおよび拡散を調整し、（Ｉ．ｃ）処理されたラーニングセットに対してケモメトリツク技術を適用してデータ分析を行なう；（II）パルプおよび／または紙の未知性状に関し、前記パルプおよび／または紙から、上記（Ｉａ）に対応して吸収、反射または発光スペクトルを記録することにより測定し、この得られたスペクトル生データを上記（Ｉｂ）と同様に処理して、かつ上記発展された校正モデルをこの処理されたデータに適用することによってパルプおよび紙の前記未知性状を判定する方法。２．前記吸収、反射または発光スペクトルの表示が波長範囲２００ｎｍ〜４００μｍ、好ましくは８００ｎｍ〜２５００μｍでなされる請求の範囲第１項記載の方法。３．前記スペクトルデータ処理がキューベルカムンク変換：［式中、Ｒ_ikは波長ｋにおける見掛けの吸収率、Ａ_ikは波長ｋにおける変換された吸収率、インデックスｉは有効な分光の試料を表わす］を使用することによってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。４．前記スペクトルデータ処理がマルチプリカティブスキャッターコレクション：［式中、Ｒ_ikは波長ｋにおける見掛けの吸収率、Ａ_ikは波長ｋにおける変換さの最小二乗の概算、インデックスｉは有効な分光の試料を表わす］を使用することによってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。５．前記スペクトルデータ処理がフーリエ変換の使用によってなされる請求項第１項に記載の方法。６．前記スペクトルデータ処理が第４次導関数まで使用することによってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。７．前記スペクトルデータ処理が法線標準変換の使用によってなされる請求の範囲第１項に記載の方法。８．前記データ分析が識別分析によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。９．．前記データ分析が複数直線回帰分析技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１０．前記データ分析が主成分分析技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１１．前記データ分析が主成分回帰技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１２．前記データ分析が部分最小二乗法回帰技術によってなされる請求の範囲第１〜７項のいずれかに記載の方法。１３．乾燥時引張強度の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１４．疎水性の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１５．破裂強度の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１６．緩解エネルギーの量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１７．湿潤性の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１８．印刷性の量的測定である請求の範囲第１〜１２項記載の方法。１９．請求の範囲第１〜１８項に記載の方法を用いて、効果的なプロセス制御プログラムを維持する手段であって、紙の性状を量的に測定してその変化を検知し、それにより制御入力を行ない、化学添加剤の最良の投与量を確保する手段。２０．請求の範囲第９〜１８項に規定されたデータ分析を未知性状のパルプおよび／または紙から得られた処理済みスペクトルデータに対しても行なう請求の範囲１〜１９項のいずれかに記載の方法。