怎样的木材才适合造纸?近红外助力木材化学分析
是我们日常生活中常用的物品,无论读书、看报,或是写字、作画,都得和纸接触。在工业、农业和国防工业生产中,也离不开纸。今天,如果没有纸,那简直是不可想像的。纸在交流思想、传播文化、发展科学技术和生产方面,是一种强有力的工具和材料。造纸术,是中国四大发明之一,发明于西汉时期、改进于东汉时期,是中国人民对世界科学文化发展所作出的巨大贡献。
纸浆及其纸制品的质量在很大程度上取决于其木质原料化学组成的含量和超微结构,所以纸浆材树种的育种与传统的以提高生长速度、改良干形或抗性的育种相比,除同样也要强调子代测定外,对木材材性的鉴定也上升到关键地位﹐以便选育出能生产符合各种纸张必须具备特性的遗传改良材料。
目前世界范围内浆和纸的产量和质量正不断增长,若仅仅依靠提供优质的纤维原料和改进制浆造纸工艺来促进生产是不够的,还必须研制和使用一些新型的分析仪器。现代近红外光谱分析技术,可充分利用全谱段或多波长下的光谱数据进行定性或定量分析、具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好、测量方便等特点,已经被越来越多地应用于食品工业、石油化工、制药工业等领域,并已实现野外检测、在线检测和产品质量控制。
国外对近红外光谱分析技术在木材和造纸工业中的应用作了大量的研究.如测定木材的化学组成、物理力学性能、微观结构、木材防腐、纸浆得率、在线检测等。近几年,国内也开始重视近红外光谱技术在木材中的应用。
大量的研究表明NIR光谱技术能快速、精确地检测木材的化学成分含量,木材基本物理性能和微观结构,其主要方法是应用多线性回归(MLR)、主成分分析(PCA)、偏最小二乘法(PLS)、人工神经网络法(ANN)和小波分析法等化学计量学方法建立被测样品光谱与木材材性之间的数学模型。
近红外技术在木材化学组成的应用现状
木材是由纤维素、半纤维素与木质素等高分子化合物为主体组成的多孔性天然高分子材料、木素与纤维素和半纤维素之间还不仅有物理的互穿,而且存在着化学键的连接。木材的化学组成是木材最基本的性质、它与木材材性及其纸浆性能密切相关,从近几十年来的文献报道来看,对木材化学组分变异和遗传的研究远不及木材密度和纤维形态等那样深入和广泛,这主要是用传统的化学分析法对其化学组成的分析不仅操作步骤复杂、耗时比较长、人为误差大,而且是破坏性分析法,需要消耗大量的人力、物力。因此,寻求一种快速、准确、低成本评价木材化学组成的方法对于林木遗传改良、木材原料的使用期或用途等,均具有重要的理论指导意义和实际应用价值。
纤维素含量
纤维素是木材的主要组分之一,是木材细胞组成的骨架物质,它直接影响木材的性能。确定纤维素含量是造纸工业中原料评价和纸浆材林木培育的重要因素。有实验证明,采用常规实验室方法测定106种木材样品的纤维素含量,并用NIR光谱法建立预测木材纤维素含量的模型,其相关性系数大于0.97,且预测偏差在国标固定范围内。证明可以利用近红外光谱法快速测定木材纤维素含量。
半纤维素含量
半纤维素是纸浆的成分之一,对制浆和纸张的性质有重要影响。半纤维素含量高,有利于提高纤维结合力,可以提高纸张的裂断长、耐破度和耐折度。将木材的近红外光谱与用传统的化学分析法测得的木材化学组成数据,结合多元统计分析方法,用PLS法进行相关分析建立了预测模型,成功地预测了木材中的葡萄糖、木糖、甘露糖、半乳糖含量(相关系数0.80以上)。
木质素含量
木质素存在于木材纤维素纤维之间,通过交织成网状来提高木材的硬度和抗压强度,对制浆蒸煮液用量和制浆得率有着重要的影响,用近红外光谱快速预测木材的木素含量有着重要的意义。
采用多元统计方法和光谱预处理技术建立了杉木木质素含量预测模型,其校正模型相关系数为0.99,预测标准误差为0.10,结果表明:NIR光谱法可以快速分析木材中木质素含量。
此外,还有实验利用NIR光谱仪测定了42个人工林杨木样品中木质素光谱,针对不同光谱数据区域和不同处理方法,分别用PLS1,PLS2和PCR方法建立预测模型,研究发现:利用PLS2建模方法可以准确快速地预测杨木中的木质素含量,模型相关系数高达0.96。
抽提物含量
木材抽提物对木材的渗透性能、耐久性能、表面涂饰性能及挥发性有机化合物释放量等指标影响显著,直接影响木材的材性和加工工艺。抽提物含量越低,制浆得率越高。同时,降低抽提物含量还可以增强纤维之间的结合强度。
实验表明,近红外光谱法在预测多种木材抽提物时,均有很好的相关性。
总结
NIR光谱技术可以对木材的物理和化学性质进行快速、准确、非破坏式预测,克服了传统的化学分析法耗时长,实验手段繁琐和破坏性检测的缺点,为木材的高效利用和节约生产成本提供了一种新途径。另外,NIR技术在木材的功能性改良,木材识别和无损检测等方面的应用,对于评估处理材材质、辨别性质相近木材种类、控制木材加工质量等都具有重要意义。NIR技术在木材研究方面的成功应用,为实现NIR技术在木材工业化生产中的应用提供了科技支撑。
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