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        近紅外光譜技術(shù)在造紙工業(yè)中的應(yīng)用

        2022-03-12 04:08:37盧芳華
        華東紙業(yè) 2022年12期
        關(guān)鍵詞:分類分析檢測

        盧芳華

        (泰安百川紙業(yè)有限責(zé)任公司 山東 泰安 271221)

        由于優(yōu)質(zhì)木材資源供應(yīng)短缺,選擇各種木材資源混合造紙已經(jīng)成為趨勢,但不同材料化纖形狀、化學(xué)成分的差異將直接與造紙?zhí)匦院图堉破焚|(zhì)量有關(guān),因此需要對(duì)原材料進(jìn)行定性評(píng)價(jià)和材料分析,合理調(diào)整原材料質(zhì)量控制,防止能耗和時(shí)間浪費(fèi)。采用傳統(tǒng)的方式對(duì)造紙?jiān)线M(jìn)行分析,不僅分析過程繁瑣,而且不能促進(jìn)實(shí)時(shí)交流檢驗(yàn)。因此,公司通常選擇高劑量、高能耗的措施來保證售后服務(wù),導(dǎo)致乳化劑消耗和污水控制嚴(yán)重。近紅外線(Near-infrared,NIR)光譜分析技術(shù)已廣泛應(yīng)用于幼苗、花卉、原油、化工、醫(yī)藥等行業(yè)[1]。在造紙分類檢測過程中,近紅外光譜分類平臺(tái)用于快速檢索原材料和造紙,實(shí)時(shí)跟蹤信息有利于提高工藝標(biāo)準(zhǔn),提高勞動(dòng)效率。本文重點(diǎn)介紹了近紅外光譜分析技術(shù)的基本原理和分析方法,以及原材料分類分析、材料分析、造紙性能分析等方面的應(yīng)用。

        1 近紅外光譜分析技術(shù)

        1.1 檢測基本原理

        特殊波長譜是基于原子振動(dòng)的非諧振,使原子振動(dòng)從基態(tài)相機(jī)或態(tài)跳躍,創(chuàng)建了非諧振動(dòng)的倍頻和合頻訪談信息,主要反映了氫丙基X—H(X=O,C,N,S)采訪信息。生物冶金成分富含氫丙基,因此特殊波長譜可用于分析木材的主要化學(xué)成分。此外,特殊波長會(huì)出現(xiàn)在試驗(yàn)產(chǎn)品內(nèi)部的照射、斜射、衍射、分解和與試驗(yàn)產(chǎn)品內(nèi)部的分子結(jié)構(gòu)相互作用。經(jīng)過整個(gè)過程后,特殊波長譜空載了試驗(yàn)產(chǎn)品的成分和序列信息,也可用于分析木纖維結(jié)構(gòu)形式等[2]。由于倍頻融合和頻率跳躍概率低,自發(fā)發(fā)射導(dǎo)致特殊波長譜中有大量重疊譜帶,無法準(zhǔn)確劃分譜帶,因此不能直接從譜圖中讀取有效信息,需要扭轉(zhuǎn)微電子技術(shù)和純度檢測,對(duì)光譜信息進(jìn)行染色處理和分析。整個(gè)過程的實(shí)際分析如下:①運(yùn)動(dòng)集樣板采用代表性試品,近紅外原子分解;②運(yùn)動(dòng)集樣板的成分或結(jié)構(gòu)特征等信息采用超聲波法或普遍認(rèn)可的方法確認(rèn);③在特殊波長譜和樣品編號(hào)之間建立響應(yīng)曲面;④將光譜信息帶到模型中計(jì)算待測樣品的編號(hào)。

        1.2 特征

        與基本光譜分析技術(shù)相比,近紅外光譜分析技術(shù)具有以下優(yōu)點(diǎn):

        (1)檢測范圍廣。射電觀測通??梢栽? min內(nèi)推動(dòng)。

        (2)分析精度高。同時(shí)可以快速檢索多個(gè)指標(biāo)值,大大提高了勞動(dòng)效率。

        (3)無損分析。光譜儀檢測結(jié)果不會(huì)消耗測試產(chǎn)品,反而會(huì)給測試產(chǎn)品造成任何麻煩[3]。

        (4)遠(yuǎn)程控制非成形分析。采用外置攝像頭和激光照射技術(shù),可促進(jìn)非接觸式分析,防止儀器設(shè)備和操作設(shè)備條件復(fù)雜惡劣。

        (5)適用于在線分析。隨著微電子技術(shù)和智能技術(shù)的創(chuàng)新,近紅外流量檢測系統(tǒng)可以作為預(yù)測控制模塊,在檢測現(xiàn)場可以靈活組裝,促進(jìn)在線實(shí)時(shí)發(fā)送[4]。

        近紅外光譜分析技術(shù)間接分析技術(shù)的準(zhǔn)確性主要在于模型的構(gòu)建,通常不普遍,不能用于科學(xué)院的超聲波法。此外,光譜儀受無用信息、寬帶和嚴(yán)重重疊、物理意義不確定、近紅外原子分解技術(shù)支持應(yīng)用的限制。

        1.3 純度檢測出學(xué)方法

        由于特殊波長譜主要反映了氫丙基的倍頻和合頻分解、積分強(qiáng)度弱、譜帶重疊嚴(yán)重、冗余和無用信息強(qiáng),如果傳統(tǒng)儀器分析方法基于朗伯比爾定律構(gòu)建管理曲線,則無法發(fā)送準(zhǔn)確可靠的分析結(jié)果。因此,有必要扭轉(zhuǎn)純度檢測方法,從復(fù)雜的光譜信息中收集有效信息,將相互麻煩的函數(shù)轉(zhuǎn)換為穩(wěn)定的序列,并將其與樣品編號(hào)連接起來,構(gòu)建解釋變量,并根據(jù)建模對(duì)不明樣品編號(hào)進(jìn)行分析和估計(jì)。常見的純度檢測方法主要包括多線性重回、主要成分重回、超幾何分布統(tǒng)計(jì)推斷、最小二乘法、最小二乘法等語義表示。

        2 近紅外光譜分析技術(shù)在造紙過程中的應(yīng)用

        在造紙領(lǐng)域,近紅外光譜分析技術(shù)最初被用來檢測廢紙纖維針的人數(shù)。此后,隨著元素分類平臺(tái)和數(shù)據(jù)分類方法的發(fā)展,近紅外光譜分類平臺(tái)在污水處理技術(shù)中的應(yīng)用越來越普遍,如定量、定量分類、宏觀分析分類、檢測漿得率、漿針人度等。此外,近紅外光譜分析技術(shù)還可作為造紙生產(chǎn)過程的現(xiàn)場分析,如在線檢測白液和黑液中適當(dāng)?shù)膲A成分。

        2.1 自動(dòng)分類和評(píng)估造紙?jiān)?/h3>

        由于化學(xué)成分和結(jié)構(gòu)的不同,造紙?jiān)暇哂胁煌脑旒執(zhí)匦?。評(píng)估和監(jiān)督造紙?jiān)峡梢源龠M(jìn)纖維性能的準(zhǔn)確評(píng)價(jià),確認(rèn)更合適的造紙技術(shù)。原料中的消化酶、木素等金屬離子含量通常延續(xù)傳統(tǒng)的有機(jī)化學(xué)方法,并對(duì)其進(jìn)行分類[16]。該方法歷時(shí)復(fù)雜,會(huì)破壞試驗(yàn)產(chǎn)品,不能滿足漂白廢水的自動(dòng)分類和運(yùn)行評(píng)價(jià)。近紅外光譜分析技術(shù)具有方便、快速、無損分析的特點(diǎn)。在造紙材料育種和培養(yǎng)過程中,能否批量分析原材料。

        近紅外光譜儀中木材中的水分解強(qiáng),其他成分分解弱;當(dāng)木材水分差異較大時(shí),會(huì)擾亂光譜儀中的其他信息,影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,通過近紅外光譜分類平臺(tái)構(gòu)建造紙?zhí)匦詷I(yè)務(wù)管理規(guī)范,促進(jìn)造紙分類、伸長率、耐油性等指標(biāo)值的快速、無損分類,同時(shí)選擇離散時(shí)間序列、正交、數(shù)據(jù)信號(hào)校準(zhǔn)等光譜儀預(yù)處理工藝,正確去除初始光譜儀中的波形失真和冗余無用信息,顯著提高了模型的估計(jì)特性和可靠性。

        2.2 檢測木材的硬度

        相對(duì)密度是木材的基本性質(zhì),與木材的化學(xué)成分和動(dòng)物細(xì)胞密切相關(guān)。因此,它仍然是評(píng)價(jià)木材性能和識(shí)別木材工藝性能的重要標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)引入信息熵核函數(shù)公式校準(zhǔn)近紅外光譜儀檢測環(huán)境、儀器要求激光振蕩,更好地估計(jì)木材甲醛釋放、微纖維死角、細(xì)胞壁厚度等材料指標(biāo)值。

        2.3 有機(jī)化學(xué)成分

        木材是以消化酶、半消化酶、木素等對(duì)苯二甲酸為主體的多孔純天然玄武巖纖維。木材的化學(xué)成分是其最基本的特性,與木材和造紙的特性密切相關(guān)。近紅外光譜分析技術(shù)作為一種高效、無損的快速分析方法,已廣泛應(yīng)用于木材的有機(jī)化學(xué)成分。通過近紅外光譜儀對(duì)杉木、杉木、柏木等不同針葉中的木素和粗纖維含量進(jìn)行分析;基于超幾何分布的模型對(duì)綜合消化酶和木素的估計(jì)和回收指數(shù)保持0.說明近紅外光譜儀能否快速檢索生物冶金成分。收集各種熱帶和溫帶杉木樣品,構(gòu)建近紅外模型,用于估計(jì)消化酶和木素的全球性。類型齊全、數(shù)量多的樣品集可以提高模型的準(zhǔn)確性和可靠性。特殊波段的采用對(duì)模型的構(gòu)建也具有長期價(jià)值。采用合適的波段模擬方法,消除無自變量的干擾,獲得數(shù)據(jù)強(qiáng)、更穩(wěn)定的模型。通過迭代更新篩選出塞浦利斯松試驗(yàn)產(chǎn)品的特性波段作為重回模型,以估計(jì)乳液的性能。與塞浦利斯松中木素相關(guān)的譜峰信息主要涵蓋譜峰信息,防止無用波段的干擾,提高模型計(jì)算技能。

        2.4 形成化纖形態(tài)

        木纖維的形態(tài)特征是木材的關(guān)鍵材料指標(biāo)值,直接考慮木材的化學(xué)性質(zhì)和力學(xué)特性;在造紙的整個(gè)過程中,對(duì)造紙和紙制品的質(zhì)量有明顯的影響。傳統(tǒng)的木纖維基因定量方法是阻礙望遠(yuǎn)鏡準(zhǔn)確檢測纖維細(xì)度,判斷木纖維的形狀這種分析過程繁瑣,阻礙了大規(guī)模測繪的實(shí)施。近紅外光譜分析技術(shù)是收集木材試驗(yàn)產(chǎn)品的光譜圖像,利用純度檢測提取特征自變量,構(gòu)建纖維細(xì)度之間的物理模型。探索近紅外光譜分析技術(shù),檢測宏觀偏析,與脈搏檢測方法相比;根據(jù)近紅外光譜儀與化纖試驗(yàn)檢測值之間的超幾何分布模型,估計(jì)相應(yīng)樹種纖維的細(xì)度;作為化纖較長的華山松,統(tǒng)計(jì)模型回收指數(shù)為0.90模型參數(shù)為161 μm,從模型監(jiān)測指標(biāo)可以理解,近紅外光譜分析技術(shù)可以準(zhǔn)確估計(jì)針葉材料和闊葉材料的木纖維形態(tài)特征,為估計(jì)大型人工林特殊樹種的纖維細(xì)度和造紙生產(chǎn)特性的自動(dòng)檢測做出了科學(xué)貢獻(xiàn)。

        2.5 檢測卡伯值和造紙率

        卡伯值是美白廢水中脫木素水平和造紙殘留乳液性能的關(guān)鍵指標(biāo),也是判斷造紙質(zhì)量的主要指標(biāo)。近紅外光譜分析技術(shù)用于檢測可以促進(jìn)造紙全過程中的智能運(yùn)行,同時(shí)可以阻礙生產(chǎn)過程中的節(jié)能減排。通過近紅外光譜儀檢測洗滌黑液中乳液的性能,構(gòu)建多分布函數(shù)模型,計(jì)算造紙針的人度。楊春節(jié)等近紅外凹透鏡光譜儀收集了45個(gè)杉木漿試驗(yàn)產(chǎn)品,采用15個(gè)激光刺激峰構(gòu)建了基于超幾何分布的造紙針人統(tǒng)計(jì)模型;該模型分別計(jì)算0.93和0.充分發(fā)揮預(yù)測特性。以各種桉樹的720個(gè)樣品為主題,系統(tǒng)討論了近紅外光譜分類平臺(tái)預(yù)測漿液生產(chǎn)率的合法性;通過識(shí)別和發(fā)送近紅外光譜圖像,構(gòu)建更可靠、更可變的超幾何分布解釋變量,最終獲得更好的預(yù)測精度;討論小組進(jìn)一步提高了實(shí)踐集儀器編號(hào),同時(shí),還構(gòu)建了預(yù)測粗纖維含量的模型。得率模型的回收指數(shù)和規(guī)范估計(jì)誤差分別為0.87和0.78%,消化酶模型的回收指數(shù)和規(guī)范估計(jì)誤差分別為0.87和1.29%;根據(jù)討論,近紅外光譜儀預(yù)測消化酶與預(yù)測得率之間的回收指數(shù)保持0.87和1.29%;說明兩者之間關(guān)系很低,即當(dāng)?shù)寐蕯?shù)據(jù)難以推進(jìn)時(shí),能否根據(jù)粗纖維含量對(duì)得率進(jìn)行估計(jì)和檢測。

        3 結(jié)束語

        近紅外光譜分析技術(shù)是一種高效、無損的快速分析方法,正在慢慢討論污染處理技術(shù)的應(yīng)用。其他應(yīng)用行業(yè)涵蓋了原漿材料的材料分類、漂白廢水監(jiān)督、造紙性能分類等方面。特別是在傳統(tǒng)造紙檢測方法中,近紅外光譜分類平臺(tái)的應(yīng)用尤為關(guān)鍵。未來,近紅外光譜分析技術(shù)的發(fā)展將主要統(tǒng)一在兩個(gè)層面:一是構(gòu)建更高效、更穩(wěn)定的模型。在近紅外光譜儀建模過程中,模型計(jì)算技能不穩(wěn)定、變化不強(qiáng)等問題尚未形成。作為品種繁多、主要用途多樣化的木材,需要建立更系統(tǒng)、更全面的實(shí)踐樣品集,以提高模型的可靠性;作為普通樹種,是否可以建立獨(dú)家估計(jì)模型。二是進(jìn)一步深化近紅外光譜分析技術(shù)在線檢測和模型建設(shè)中的應(yīng)用。傳統(tǒng)漂白廢水中的工藝主要通過壓力、溫度、總流量等主要參數(shù)進(jìn)行間接監(jiān)督,不能促進(jìn)漿原料和漿產(chǎn)品性能的快速分類。近紅外光譜分析技術(shù)不需要對(duì)試驗(yàn)產(chǎn)品進(jìn)行預(yù)處理,可以促進(jìn)多組分的同時(shí)檢測,非常喜歡工藝分類,可以直接了解生產(chǎn)設(shè)備的樣品組成和特點(diǎn),實(shí)時(shí)跟蹤分類結(jié)果,方便及時(shí)調(diào)整造紙技術(shù)。近紅外光譜分析技術(shù)基于智能商品和電子計(jì)算機(jī)的發(fā)展,慢慢實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)化學(xué)成分和工藝的先導(dǎo)技術(shù)。隨著漂白廢水的營銷和應(yīng)用,最終將促進(jìn)我國造紙業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

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