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    近紅外光譜分析技術(shù)在木材機(jī)械性能檢測中的研究進(jìn)展

    2014-04-06 04:16:09李耀翔
    森林工程 2014年3期
    關(guān)鍵詞:性質(zhì)檢測模型

    張 鵬,李耀翔

    (東北林業(yè)大學(xué) 工程技術(shù)學(xué)院,哈爾濱 150040)

    木材作為三大主要建筑材料之一,在人類生活中得到非常廣泛地應(yīng)用。木材科學(xué)研究者在對木材的各向異性進(jìn)行研究時(shí)發(fā)現(xiàn),順紋抗拉約是橫紋抗拉的40倍,順紋抗壓約是橫紋抗壓的5~10倍,順紋彈性模量約是橫紋的20倍[1]。正是由于木材的這種各項(xiàng)的差異,相比其他材料而言,其用途更加廣泛。它的易于加工、可再生、強(qiáng)度高和密度小等特點(diǎn),使得木材具有不可替代的地位,從人類開始利用木材起,就把它的特性用到木結(jié)構(gòu)的建筑、室內(nèi)家具裝修、橋梁設(shè)施等方面中。對木材的材性及力學(xué)性質(zhì)進(jìn)行檢測,是提高木材利用率的重要手段。傳統(tǒng)木材檢測方法大多采用烘干、解剖、破壞等實(shí)驗(yàn)方法,消耗時(shí)間長,成本高,同時(shí)操作復(fù)雜,對樣本的破壞更在一定程度上造成了浪費(fèi)。無損檢測是一門新興的技術(shù),它以不破壞被檢測對象為前提,借以評價(jià)它們的物理量、化學(xué)量和機(jī)械量等。木材無損檢測的發(fā)展很短,在其發(fā)展初期,僅能對木質(zhì)材料的缺陷進(jìn)行定性檢測;發(fā)展至今,已經(jīng)能夠?qū)υS多物理力學(xué)指標(biāo)進(jìn)行快速準(zhǔn)確的預(yù)測。隨著木材研究和科學(xué)的不斷進(jìn)步,多種無損檢測手段被應(yīng)用于了物理力學(xué)性質(zhì)檢測當(dāng)中,主要有X射線檢測、超聲波檢測、核磁共振檢測、機(jī)械應(yīng)力波檢測等。這些方法各有其優(yōu)勢所在,同時(shí)也存在一定的局限性。近紅外光譜技術(shù)作為近二十幾年來發(fā)展起來的新型無損檢測技術(shù),以其快速、方便、不破壞樣品、無污染等特點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于石油化工、醫(yī)藥、造紙、林業(yè)、農(nóng)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域,在木材物理力學(xué)性質(zhì)檢測方面,國內(nèi)外許多學(xué)者都做了一定的探索[2-3]。

    1 NIR光譜技術(shù)原理

    近紅外光是英國天文學(xué)家Herschel于1800年在天文觀察中發(fā)現(xiàn)的,是人們最早發(fā)現(xiàn)的非可見光區(qū)域。近紅外光譜記錄了分子化學(xué)鍵的基頻振動(dòng)的倍頻和合頻信息,主要是某些含氫基團(tuán)(如C-H、N-H、O-H、S-H等)的信息,其波長范圍是780~2 650 nm。近紅外光譜能夠反映絕大多數(shù)的有機(jī)化合物的結(jié)構(gòu)和性能信息,木材是高分子天然有機(jī)物,主要由纖維素、木質(zhì)素等組成,主要成分中含有大量含氫基團(tuán),并且它們的組成和結(jié)構(gòu)各不相同,因此具有不同的吸光度,這與木材的物理、化學(xué)、力學(xué)等各種性質(zhì)有很大關(guān)系。因此,NIR光譜技術(shù)可以很好的表征木材不同性質(zhì)的差異,并進(jìn)行定性定量的預(yù)測。木材的NIR光譜采集分為漫反射和透射兩種,Thygesen[4]比較了這兩種技術(shù)對固體刨花的性質(zhì)的區(qū)別,結(jié)果表明,得到的兩種模型在精度方面并沒有顯著的區(qū)別。

    2 NIR光譜技術(shù)在木材物理力學(xué)性質(zhì)檢測方面的應(yīng)用

    國外科研工作者在利用NIR光譜技術(shù)預(yù)測木材性質(zhì)方面的研究進(jìn)行的比較早,而且研究的內(nèi)容也比較廣泛,如預(yù)測輻射松、藍(lán)桉、火炬松等都有許多研究報(bào)道。我國的NIR光譜技術(shù)在材性方面的預(yù)測是近些年才發(fā)展起來的,在管胞長度、含水率、密度、MOR和MOE等性質(zhì)方面也多了預(yù)測研究。

    2.1 抗彎強(qiáng)度(MOR)

    木材抗彎強(qiáng)度是木材抵抗彎曲的最大纖維應(yīng)力,是木材科學(xué)加工與合理利用的重要依據(jù),在家具柜體的橫梁架、地板、橋梁等易于彎曲構(gòu)件的設(shè)計(jì)中必須參考的性質(zhì)。Kelley[5]等用NIR技術(shù)對6種針葉木材的MOR進(jìn)行了預(yù)測,MOR預(yù)測的相關(guān)系數(shù)分布在0.80~0.92之間;Hoffmeyer[6]等對挪威云杉木材的MOR進(jìn)行了研究,預(yù)測效果不是很理想,測試集的決定系數(shù)R2為0.29;Schimleck[7]等對火炬松的幼齡材、成熟材和過渡材的不同切面的MOR進(jìn)行研究,結(jié)果表明利用NIR技術(shù)對過渡材的橫切面進(jìn)行建模,預(yù)測效果最好,MOR的預(yù)測相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.86;虞華強(qiáng)[8]等利用三點(diǎn)彎曲實(shí)驗(yàn)的方法,對155個(gè)杉木樣品的抗彎強(qiáng)度進(jìn)行了測定,并采集了徑切面和橫切面的光譜,建立偏最小二乘法矯正模型,結(jié)果表明,切面對模型預(yù)測效果的影響不大,主要受光譜波段范圍的影響;趙榮軍[9]等研究了人工林粗皮桉木材的抗彎強(qiáng)度,通過對采集到的光譜進(jìn)行不同的預(yù)處理和波段優(yōu)選,發(fā)現(xiàn)二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理后模型效果更好,在波段1 000~2 000 nm建立的模型相關(guān)系數(shù)最好為0.92,SEC為10.49。

    2.2 抗彎彈性模量(MOE)

    木材抗彎彈性模量表示木材在比例極限內(nèi),應(yīng)力與應(yīng)變之間的相關(guān)程度,能夠反應(yīng)木材的韌性和抵抗變形的能力。在國外學(xué)者研究中,Schimleck[10]等收集了59種具有代表性的商用樹種的木材樣本,并用NIR技術(shù)建立了MOE模型,獲得了非常好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,模型相關(guān)系數(shù)R達(dá)到了0.84;Thumm[11]等應(yīng)用NIR技術(shù)對566塊輻射松木材建立了MOE預(yù)測模型,通過分析比較,一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理比二階導(dǎo)數(shù)處理效果更好,相關(guān)系數(shù)R為0.85,另一方面,在長波區(qū)域(1 100~2 500 nm)比全區(qū)域(400~2 500)預(yù)測效果更好,相關(guān)系數(shù)R達(dá)到0.85。虞華強(qiáng)[8]等采用偏最小二乘法對杉木的MOE建立了預(yù)測模型,結(jié)果表明,對于全波段(350~2 500 nm)徑切面比橫切面建立的模型效果好,對于短波段光譜(780~1 050 nm)橫切面比徑切面建立的模型預(yù)測效果更好;楊忠[12]對木材的腐朽與對應(yīng)的力學(xué)性質(zhì)的關(guān)系進(jìn)行了探索,利用NIR技術(shù)結(jié)合偏最小二乘法預(yù)測得到的結(jié)果表明,對于早期的腐朽木材(失重率為3%),預(yù)測得到的MOE相關(guān)系數(shù)R為0.80。

    2.3 密度(Density)

    木材的密度與木材各項(xiàng)力學(xué)強(qiáng)度指標(biāo)有重要的聯(lián)系,木材作為承重結(jié)構(gòu)的材料,其性能大小主要取決于密度[13]。Mauricio[14]對花旗松的密度進(jìn)行了研究,將樣品分別制成伐倒木削片、氣干削片、木粉樣品,并采用NIR技術(shù)結(jié)合PLS方法建立定標(biāo)模型,結(jié)果表明氣干削片模型的預(yù)測精度較差,3中樣品的預(yù)測相關(guān)系數(shù)分別為0.74、0.56和0.85;Schimleck[15]等對藍(lán)桉木材的密度進(jìn)行了預(yù)測,研究表明當(dāng)密度范圍在0.378~0.656 g/cm3時(shí),預(yù)測精度在±0.03 g/cm3范圍內(nèi)。江澤慧[16]等應(yīng)用NIR技術(shù)對杉木的密度進(jìn)行了研究,采用偏最小二乘法,對木材橫切面、徑切面和弦切面分別建立模型,結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同切面的光譜有較大的差異,從橫切面采集到的光譜建立的預(yù)測模型最好,R2為0.977;李耀翔[17-18]等應(yīng)用NIR技術(shù)建立了落葉松木材的密度預(yù)測模型,并分別采用主成份回歸(PCR)和偏最小二乘(PLS)兩種方法,通過比較,兩種方法都可以實(shí)現(xiàn)對落葉松密度的有效預(yù)測,但PLS方法所建模型的精準(zhǔn)度和誤差都優(yōu)于PCR方法,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.918。

    2.4 壓縮強(qiáng)度(Compressive strength)

    木材在受到外壓力時(shí),能夠抵抗外力壓縮變形的能力稱為木材壓縮強(qiáng)度,俗語云“立木頂千斤”,就是說明木材的抗壓強(qiáng)度非常高。在壓縮強(qiáng)度預(yù)測方面,Hoffmeyer[6]等評價(jià)了NIR光譜和壓縮強(qiáng)度之間的相關(guān)性,采用PLS法并用獨(dú)立檢驗(yàn)對其有效性進(jìn)行檢驗(yàn),研究表明NIR對壓縮強(qiáng)度的預(yù)測能力很好,相關(guān)系數(shù)R=0.96;趙榮軍[9]等對粗皮桉的順紋抗壓強(qiáng)度進(jìn)行了研究,結(jié)果表明二階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理比一階導(dǎo)數(shù)處理效果更好,利用徑切面和弦切面光譜平均值建立的模型優(yōu)于單獨(dú)采用一個(gè)切面建立的模型,預(yù)測模型相關(guān)系數(shù)R達(dá)到0.88。

    3 結(jié)論與展望

    近紅外光譜技術(shù)是一種很有前景的、很有實(shí)用性的無損檢測方法,目前,可以實(shí)現(xiàn)對木材各種物理、化學(xué)和力學(xué)等性質(zhì)的預(yù)測,以及缺陷和腐朽等的判別[16],但是很多項(xiàng)目仍停留在實(shí)驗(yàn)室研究階段,并且模型效果不是很理想。如何更加廣泛地應(yīng)用于工業(yè)化生產(chǎn)、野外檢測和在線檢測,這就需要國內(nèi)外眾多的科研工作者繼續(xù)進(jìn)行不斷深入的研究和探索。木材的性質(zhì)決定著木材的加工方式以及用途,因此就要快速、準(zhǔn)確的獲悉木材的性質(zhì),對木材進(jìn)行科學(xué)合理的優(yōu)化規(guī)劃和利用,NIR技術(shù)在這方面具有很大的潛能,在很大程度上能夠緩解木材的供需矛盾。

    【參 考 文 獻(xiàn)】

    [1]成俊卿.木材學(xué)[M].北京:中國林業(yè)出版社,1985.

    [2]張 莉,周金池.近紅外光譜檢測技術(shù)及其在木材工業(yè)中的應(yīng)用[J].林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備,2010,38(9):19-22.

    [3]王玉榮,江澤慧,趙榮軍,等.快速檢測木材微纖絲角的近紅外光譜分析技術(shù)[J].林業(yè)機(jī)械與木工設(shè)備,2007,35(7):35-36+50.

    [4]Thygesen L G.Determination of dry matter content and basic density of Norway Spruce by near infrared reflectance and transmittance spectroscopy[J].Journal of Near Infrared Spectroscopy,1994,2(3):127-135.

    [5]Kelley S S,Rials T G,Groom L H R,et al.Use of near infrared spectroscopy to predict the mechanical properties of six softwoods[J].Holzforschung,2004,58(3):252-260.

    [6]Hoffmeyer P,Pedersen J G.Evaluation of density and strength of Norway spruce wood near infrared reflectance spectroscopy[J].Holzals Roh-und Werkstoff,1995,53:165-170.

    [7]Schimleck L R,Jones P D,Alexander III C,et al.Near infrared spectroscopy for the nondestructive estimation of clear wood properties of Pinus taeda L.from the southern United States[J].Forest Products Joumal,2005,55(12):21-28.

    [8]虞華強(qiáng),趙榮軍.利用近紅外光譜技術(shù)預(yù)測杉木力學(xué)性質(zhì)[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào),2007,22(5):149-154.

    [9]趙榮軍,邢新婷.粗皮桉木材力學(xué)性質(zhì)的近紅外光譜方法預(yù)測[J].林業(yè)科學(xué),2012,48(6):106-111.

    [10]Schimleck L R,Robert E.Application of near infrared spectroscopy to a diverse range of species demonstrating wide density and stiffness variation[J].IAWA Journal,2001,22(4):415-429.

    [11]Thumm A,Meder R.Stiffness prediction of Radiata Pine clearwood test pieces using infrared spectroscopy[J].Journal of Near Infrared Spedtroscopy,2001,9(3):117-122.

    [12]楊 忠.近紅外光譜技術(shù)預(yù)測人工林濕地松木材性質(zhì)和腐朽特性的研究[D].北京:中國林業(yè)科學(xué)研究院,2005.

    [13]黃安民,江澤慧.近紅外光譜技術(shù)在我國木材性質(zhì)分析中的應(yīng)用[J].光譜學(xué)與光譜分析,2006,26(7):161-162.

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    [15]Schimleck L R,Mitchell A J,Ray mond C A,et al.Estimation of basic density of Eucalyptus globulus using near infrared spectroscopy[J].Canadian Journal of Forest Research,1999,29(2):194-201.

    [16]江澤慧,黃安民,王 斌.木材不同切面但近紅外光譜信息與密度快速預(yù)測[J].光譜學(xué)與光譜分析,2006,26(6):1034-1037.

    [17]李耀翔,張鴻富.基于近紅外技術(shù)的落葉松木材密度預(yù)測模型[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2010,38(9):27-30.

    [18]張鴻富,李耀翔.近紅外光譜技術(shù)在木材無損檢測中應(yīng)用研究綜述[J].森林工程,2009,25(5):26-30.

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