人工林杉木木材性質(zhì)的近紅外（NIR）光譜預(yù)測.pdf

1、基于我國森林資源的現(xiàn)狀、木材供需矛盾的現(xiàn)實以及國家對環(huán)境建設(shè)的需要，工業(yè)人工林的培育和高效利用已成為我國木材供應(yīng)戰(zhàn)略的必然選擇。在人工林的培育和高效利用中，需要快速、準(zhǔn)確、方便地對人工林木材性質(zhì)進(jìn)行無損檢測。 近紅外光譜技術(shù)是一類新型的分析技術(shù)，它不是采用傳統(tǒng)的研究譜峰歸屬，再進(jìn)行定性、定量分析的研究模式，而是隨著化學(xué)計量學(xué)中的多元校正方法，以及現(xiàn)代光學(xué)、計算機(jī)數(shù)據(jù)處理技術(shù)發(fā)展起來的現(xiàn)代分析技術(shù)，可以方便、快速、無損地對木材性質(zhì)

2、進(jìn)行分析和預(yù)測。本論文用近紅外光譜分析技術(shù)對我國特有人工林樹種杉木的微纖絲角、木材密度、力學(xué)性質(zhì)、化學(xué)組成進(jìn)行了預(yù)測；結(jié)合木材的特性，分析了木材中水分、表面溫度、空氣濕度、表面粗糙度等對近紅外預(yù)測木材性質(zhì)的影響。近紅外光譜技術(shù)的應(yīng)用對工業(yè)人工林的定向培育以及木材加工生產(chǎn)具有重大的指導(dǎo)意義。 論文闡述了近紅外光譜技術(shù)分析木材性質(zhì)的基本原理；對用近紅外光譜技術(shù)預(yù)測杉木微纖絲角、木材密度與水分、力學(xué)性質(zhì)和化學(xué)組成進(jìn)行了系統(tǒng)研究，提出了

3、將近紅外光譜技術(shù)應(yīng)用于木材分等的思想；研究了木材中水分、表面溫度、空氣濕度、表面粗糙度對近紅外光譜預(yù)測木材性質(zhì)效果的影響，并提出了減少不利影響的方法和思路。 論文的主要研究結(jié)果如下： 1利用近紅外光譜技術(shù)，可以對杉木木材性質(zhì)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確、無損分析。 (1)利用近紅外光譜和X射線衍射法對伐倒木材氣干樣品和從活立木上采集的生長錐樣品的微纖絲角進(jìn)行了快速測定與分析。實驗結(jié)果表明：近紅外光譜與X射線衍射儀測定的微纖絲角

4、之間具有較強的相關(guān)性；校正模型和驗證模型的相關(guān)系數(shù)r都在0.85以上，校正標(biāo)準(zhǔn)誤差和預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差比較小。 (2)分別從木材三個切面(橫切面、徑切面、弦切面)采集的近紅外光譜，結(jié)合偏最小二乘法，建立了密度的近紅外分析模型。結(jié)果表明，從木材橫切面采集光譜建立的分析模型效果最好，相關(guān)系數(shù)r為0.93，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.02g/cm3，可以實現(xiàn)杉木木材密度的快速無損檢測。 (3)利用近紅外光譜對無疵小試樣的力學(xué)性質(zhì)進(jìn)行了分析。對

5、MOR和MOE，近紅外預(yù)測模型的相關(guān)系數(shù)r分別為0.87和0.81，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差SEP分別為6.97MPa和980MPa。 論文中首次提出了將近紅外光譜技術(shù)用于木材分等的思想。分別根據(jù)MOR預(yù)測值和實測值對285個杉木試件進(jìn)行了分等，正確率為88.07％。這為近紅外光譜技術(shù)在木材加工中的應(yīng)用提供了新的思路。 (4)用近紅外光譜對杉木中綜纖維素和木質(zhì)素含量進(jìn)行了快速測定。綜纖維素校正模型和驗證模型的相關(guān)系數(shù)r分別為0.97

6、，0.94，校正標(biāo)準(zhǔn)誤差SEC為0.35％，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤SEP為0.48％；木質(zhì)素的校正模型和驗證模型的相關(guān)系數(shù)r分別為0.99、0.90，校正標(biāo)準(zhǔn)誤差SEC為0.18％，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤SEP為0.28％。 2水分、溫度、濕度和粗糙度對近紅外光譜預(yù)測木材性質(zhì)有較大的影響。 (1)水分對近紅外光譜預(yù)測木材性質(zhì)有較大的影響。分5個含水率(7％，12％，20％，30％，60％)水平進(jìn)行了實驗和分析。結(jié)果表明，當(dāng)預(yù)測樣品含水率和校正集

7、樣品含水率一致時，預(yù)測結(jié)果較好；當(dāng)預(yù)測樣品含水率和校正集樣品含水率不一致時，預(yù)測結(jié)果較差。最后，提出了減少水分對預(yù)測結(jié)果不利影響的方法和策略。 (2)樣品溫度、空氣濕度、表面粗糙度對近紅外光譜分析木材性質(zhì)有重要的影響。當(dāng)預(yù)測樣品的上述條件和校正集樣品的條件一致時，預(yù)測結(jié)果較好；不一致時，預(yù)測結(jié)果不理想。 因此，在條件允許的情況下，盡量將分析樣品的水分、溫度、濕度、粗糙度控制在較小的范圍內(nèi)；在實際建模(野外、室外)時，可以