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        液滴分析技術識別大興安嶺主要樹種的方法研究

        2021-01-08 05:33劉曼曼馮國紅孟令月
        綠色科技 2020年21期
        關鍵詞:置信區(qū)間落葉松液滴

        劉曼曼,馮國紅,劉 夢,孟令月

        (東北林業(yè)大學 工程技術學院,黑龍江 哈爾濱 150040)

        1 引言

        我國木材樹種種類繁多,據(jù)《中國主要木材名稱》介紹有近千種。不同樹種種類的木材,其性質(zhì)各有差異,有的輕,有的重,有的軟,有的硬,要達到適材適用和物盡其用的目的,就必須正確的識別木材樹種。現(xiàn)有的木材識別方法主要有[1]:微觀與宏觀結合的識別技術、計算機數(shù)據(jù)庫識別技術、計算機數(shù)字圖像處理技術[2]、DNA標記技術[3]、穩(wěn)定同位素分析技術以及近紅外光譜(NIR)分析技術[4~5]。識別木材是一件復雜的事情,即使是經(jīng)驗豐富的專家也會遇到很多困難,對一些不熟悉的樹種很容易出現(xiàn)不能識別或誤判的情況。

        光纖液滴分析技術是近些年來發(fā)展起來的一項新技術,其具有很強的液體識別能力[6]。而熱裂解技術是目前進行生物質(zhì)能研究的一項前沿技術,利用熱裂解技術能夠把木材由固體轉化為液體[7]。筆者基于熱裂解和光纖液滴分析技術對樹種識別進行了研究。通過熱裂解裝置將紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的木屑進行了液化,利用光纖液滴分析裝置獲得了相應的液滴指紋圖。為了實現(xiàn)基于樹種的液滴指紋圖對樹種進行識別,本文將對紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的液滴指紋圖特征提取方法進行研究。

        2 樹種的液滴指紋圖及其預處理

        基于影響生物質(zhì)熱裂解過程和產(chǎn)物組成的相關研究,本文對紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的樣本進行了粉碎,用分樣篩篩分粒徑小于0.2 mm的木屑顆粒,于干燥箱中進行烘干,使其含水率降為6%,采用高壓反應釜在380 ℃下對烘干后的木屑進行液化,濾除雜質(zhì)后得到待測液體。應用光纖液滴分析裝置對待測液體進行實驗,得到樹種液化后的液滴指紋圖。通過觀察得到的液滴指紋圖,發(fā)現(xiàn)該指紋圖存在高頻噪聲。為了提高識別的準確性,本文首先應用移動平均法對數(shù)據(jù)進行了預處理,經(jīng)過實驗得出,當期數(shù)N=20時,濾除噪聲效果較好。當N再增大,噪聲濾除效果沒有明顯提高,因此,本文確定的期數(shù)為N=20。經(jīng)過處理后的紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的液滴指紋圖如圖1所示。由圖1可以看出,5條曲線總體有明顯的差別,但柞木和落葉松的指紋圖曲線形狀比較相似。

        圖1 5個樹種的液滴指紋

        3 樹種的液滴指紋圖特征提取

        實驗曲線僅能提供直觀的觀察效果,樣品的識別主要依賴于從實驗數(shù)據(jù)中提取相應的特征。觀察圖1中5條曲線的特點,結合液滴的形成過程,提出包括液滴總周期(x1)、光纖信號的平均值(x2)、光纖信號的波谷值(x3)及光纖信號的主波峰值(x4)等9個特征,各特征值的具體定義如表1所示。

        為了避免1滴液滴的數(shù)據(jù)具有一定的隨機性,本文每種樹種測20滴液滴,以±3為特征值的置信區(qū)間,得到的結果如表2所示。其中落葉松和柞木的指紋圖不存在波谷,故表2中落葉松和柞木僅有3個特征值。比較表2中數(shù)據(jù)可以看出,5個樹種的指紋圖特征值差異性較大。

        表1 光纖液滴指紋圖的主要特征值定義

        表2 5個樹種的特征值置信區(qū)間

        4 樹種的液滴指紋圖識別方法驗證

        只有穩(wěn)定的特征值才能用于樹種的識別,本文對每種樹種取5滴液滴作為驗證樣本,分別提取x1~x9特征值,將得到的特征值與表2中的置信區(qū)間進行比較,落在置信區(qū)間內(nèi)的用“√”標識,落在置信區(qū)間外的用“×”標識,得到的結果如表3所示。由表3可以看出,x3、x4、x5、x6和x7的錯誤次數(shù)均為0,說明這5個特征值的穩(wěn)定性好,x1的錯誤次數(shù)最高,穩(wěn)定性最差,x2、x8和x9的錯誤次數(shù)較低,穩(wěn)定性較好。

        5 結論與討論

        論文基于熱裂解和光纖液滴分析技術對紅松、白松、落葉松、椴木和柞木的液滴指紋圖識別方法進行了研究。定義了液滴總周期、光纖信號的平均值、光纖信號的波谷值及光纖信號的主波峰值等9個特征值。每種樹種取20滴,計算了特征值的置信區(qū)間。驗證9個特征值的穩(wěn)定性,結果表明:5個特征值的穩(wěn)定性好?;?個特征值的穩(wěn)定性,進行樹種識別時,可將x3、x4、x5、x6和x7作為一級識別指標,將x2、x8和x9作為二級識別指標,將x1作為三級識別指標,指標的級數(shù)越高,其可參考性越高。本文研究的5個樹種的特征參數(shù)差別較大,采用5個穩(wěn)定的特征值可實現(xiàn)其樹種的識別。當樹種的液滴指紋圖差別較小時,可能會出現(xiàn)誤識別的現(xiàn)象,可結合其他方法,增加更多的識別特征,提高識別的精度。

        表3 特征值的驗證結果

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