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基于实验型和工业型近红外光谱仪的木片材性预测建模对比研究
Comparative Study on Predictive Modeling of Wood Chip Properties Based on Experimental and Industrial Near Infrared Spectrometer
收稿日期:2024-05-14  
DOI:10.11980/j.issn.0254-508X.2024.07.002
关键词:  近红外光谱  木片  材性分析  制浆造纸
Key Words:near infrared spectroscopy  wood chip  wood property analysis  pulp and paper
基金项目:科技创新2030-重大项目课题(2023ZD0405905);制浆造纸工程国家重点实验室开放基金(202311);林产化学与工程国家民委重点实验室暨广西林产化学与工程重点实验室开放课题重点项目(GXFK2205);泰山产业领军人才工程专项经费(tscy20200213)。
作者单位邮编
梁龙 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室 江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心国家林业和草原局林产化学工程重点 实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042
华南理工大学制浆造纸工程国家重点实验室广东广州510640 
510640
吕娜娜 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室 江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心国家林业和草原局林产化学工程重点 实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042 210042
吴珽* 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室 江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心国家林业和草原局林产化学工程重点 实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042
广西民族大学林产化学与工程国家民委重点实验室广西林产化学与工程重点实验室广西南宁530006 
530006
邓拥军 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室 江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心国家林业和草原局林产化学工程重点 实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042 210042
沈葵忠 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室 江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心国家林业和草原局林产化学工程重点 实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042 210042
房桂干* 中国林业科学研究院林产化学工业研究所江苏省生物质能源与材料重点实验室 江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心国家林业和草原局林产化学工程重点 实验室林木生物质低碳高效利用国家工程研究中心江苏南京210042
山东华泰纸业股份有限公司山东东营257335 
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摘要:本研究探讨了采用工业型光谱仪和实验型光谱仪建立近红外模型用于快速预测木片材性的可行性,分析对比不同光谱仪的建模效果。针对不同材性指标分析特点,通过光谱信号校正和特征波长筛选算法优化模型预测性能,建立适宜的建模方法。结果表明,基于工业型光谱仪建立的近红外模型对木片水分、基本密度、纤维形态等物理性能指标表现出更高的预测精度,而化学组分含量的预测精度与实验型光谱仪无显著差异。工业型光谱仪木片理化材性近红外模型适用于制浆原料品质评价和工业过程分析。
Abstract:In this study, the feasibility of near-infrared (NIR) modeling using an industrial near infrared spectrometer for rapid prediction of wood chips properties was explored and compared with the modeling results of experimental spectrometer. According to the characteristics of different wood properties, the model performance was optimized by spectral signal correction and wavelength screening algorithms, and a suitable modeling method was established. The results showed that the NIR model based on an industrial spectrometer exhibited higher prediction accuracy for physical properties such as moisture, basic density, and fiber length of wood chips, while the prediction accuracy of chemical component content was not significantly different from that of the experimental spectrometer. NIR model of wood chip properties based on industrial spectrometer was suitable for raw material quality evaluation and industrial process analysis.
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