一種木材含水率快速檢測方法
2023-07-03 03:01:11 3
一種木材含水率快速檢測方法
【專利摘要】本發明公開了一種木材含水率快速檢測方法，包括以下步驟：製得不同相對溼度下的木材樣品；採集各個木材樣品在波長3100nm下的吸光度；將吸光度和木材樣品的含水率，利用最小二乘法線性回歸得到方程，用以測定木材樣品的含水率。本發明是單波長吸光度線性回歸分析，快速檢測木材含量率，降低檢測所需要的時間。
【專利說明】一種木材含水率快速檢測方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及木材品質測定領域，尤其涉及一種木材含水率快速檢測方法。
【背景技術】
[0002]木材含水率是木材重要的物理性質之一，與木材力學性質和木材的利用有著密切的關係。測定木材含水率的方法大致有4種:乾燥法、蒸餾法和滴定法。乾燥法耗時較長且需樣品量較大；蒸餾法的測定結果不精確，耗時長；滴定法也需要大量的時間。以上方法因為耗時長的局限性給林業研究人員帶來極大的不便。
[0003]紅外光譜為分子的振動光譜，每一條譜帶的頻率、強度與帶形都與分子本身的化學結構、空間幾何結構、分子內的力場結構、電子云分布狀況和原子核的性質等密切相關。紅外光譜中的單波長就可有效反應物質內部成分，並且單波長檢測速度快，這就為木材含水率快速檢測方法的建立提供了可行性。
【發明內容】
[0004]本發明提供了一種木材含水率快速檢測方法，解決了現有檢測方法費時的問題。
[0005]一種木材含水率快速檢測方法，包括以下步驟:
[0006]1)將待測木材樣品放置於恆溫恆溼箱中，製得不同相對溼度下的樣品；
[0007]2)利用傳統烘乾法測定不同相對溼度的木材樣品含水率W ；
[0008]3)分別採集波長3100nm所對應的不同相對溼度下的樣品的吸光度A ；
[0009]4)將步驟2)中各個木材樣品的含水率W和步驟3)中吸光度A利用最小二乘法線性回歸得到方程:W = aA+b，用以計算木材樣品的含水率；方程中W為木材含水率，a、b為不同木材樣品含水率測定的參數。
[0010]5)利用步驟4)中所獲得的回歸方程，可用於待測木材樣品的快速測定，每個樣品耗時0.5s。
[0011]本發明所測木材樣品為厚度10微米的木材切片，測定過程中所需使用的是固定波長3100nm,不需要一段波長範圍掃描，單個木材切片的測試時間縮短為0.5
[0012]所述木材樣品為銀杏、水曲柳、松木。
[0013]所述步驟1)中不同相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%。
[0014]步驟2)中，當木材為銀杏時，傳統烘乾法測得相對溼度分別為10120130?^40 %,50 %,60 %,70 %,80 %,90 % 的含水率分別為:0.020,0.042,0.060,0.080,0.100、
0.120.0.140.0.165,0.216。。
[0015]步驟3)中，當木材為銀杏時，相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%的吸光度分別為 0.4760,0.5851,0.7077,0.8273,0.9351,1.0493,1.1592、
1.2814,1.5180。
[0016]步驟4)中，當木材為銀杏時，所述a為0.1842、b為-0.07。
[0017]步驟2)中，當木材為水曲柳時，傳統烘乾法測得相對溼度分別為10%、20%、30 %,40 %,50 %,60 %,70 %,80 %,90 % 的含水率分別為:0.023,0.044,0.062,0.081、
0.103.0.122.0.141,0.167,0.217。
[0018]步驟3)中，當木材為水曲柳時，相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90% 的吸光度分別為 0.4778,0.5879,0.7100,0.8298,0.9371,1.0518、
1.1609,1.2830,1.5644。
[0019]步驟4)中，當木材為水曲柳時，所述a為0.1782、b為-0.0637。
[0020]步驟2)中，當木材為松木時，測得相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90% 的含水率分別為:0.032,0.051,0.072,0.091,0.112,0.132,0.151、
0.182.0.231。
[0021]步驟3)中，當木材為松木時，相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%的吸光度分別為 0.4883,0.5976,0.7199,0.8400,0.9481、1.0624、1.1720、
1.2945、1.6043。
[0022]步驟4)中，當木材為松木時，所述a為0.1806、b為-0.058。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0023]圖1為本發明建模中所用銀杏樣品所獲得的回歸方程。
【具體實施方式】
[0024]實施例1
[0025]將銀杏木材製作成木材切片lcmX lcmX 10um,放置於恆溫恆溼箱中，製得相對溼度為 10%,20%,30%,40%,50%,60%,70%,80%?Ρ 90%的木粉樣品；
[0026]利用天津市託普儀器有限公司TJ270-30型紅外分光光度計固定波長為3lOOnm對不問相對溼度下木材樣pin 的吸光度 A1(l%，A2(i%，A3(i%，A4(i%，A5(i%，A6o? A7(i%，A8o? △9(|%進/[丁測量，分別為 0.4760,0.5851,0.7077,0.8273,0.9351,1.0493,1.1592,1.2814,1.5180 ；
[0027]利用傳統烘乾法測定不同相對溼度木粉試樣的含水率W分別為0.020、0.042、0.060,0.080,0.100,0.120,0.140,0.165,0.216 ；
[0028]將各個樣品的含水率W和對應的吸光度A，利用最小二乘法線性回歸得到方程:W=0.1842A-0.07，如圖 1 所示。
[0029]將各個木材試樣的含水率W和對應的吸光度A構建木材含水率測定模型時，模型的相關係數為0.9968，獲得了滿意的預測精度，並且單個木材樣品耗時0.5s。隨機製得相對溼度為15%的銀杏試樣，利用上述方法，測得含水率為0.0311，而傳統烘乾法測得的含水率為0.030，計算相對誤差為3.67%。上述結果說明應用本發明的方法能夠快速準確地檢測木材含水率。
[0030]實施例2
[0031]利用實施例1中方法，將水曲柳木材製作成木材切片lcmX lcmX 10um，放置於恆溫恆溼箱中，製得相對溼度為10 %，20 %，30 %，40 %，50 %，60 %，70 %，80 %和90 %的木粉樣品；
[0032]利用天津市託普儀器有限公司TJ270-30型紅外分光光度計固定波長為3lOOnm對不問相對溼度下木材樣pin 的吸光度 A1(l%，A2(i%，A3(i%，A4(i%，A5(i%，A6o? A7(i%，A8o? △9(|%進/[丁測量，分別為 0.4778,0.5879,0.7100,0.8298,0.9371,1.0518,1.1609,1.2830,1.5644 ；
[0033]利用傳統烘乾法測定不同相對溼度木粉試樣的含水率W分別為0.023、0.044、0.062,0.081,0.103,0.122,0.141,0.167,0.217 ；
[0034]將各個樣品的含水率W和對應的吸光度A，利用最小二乘法線性回歸得到方程:W=0.1782A-0.0637。
[0035]將各個木材試樣的含水率W和對應的吸光度A構建木材含水率測定模型時，模型的相關係數為0.9988，獲得了滿意的預測精度，並且單個木材樣品耗時0.5s。隨機製得相對溼度為15 %的水曲柳試樣，利用上述方法，測得含水率為0.0341，而傳統烘乾法測得的含水率為0.034，計算相對誤差為0.29%。上述結果說明應用本發明的方法能夠快速準確地檢測木材含水率。
[0036]實施例3
[0037]利用實施例1中方法，將松木木材製作成木材切片lcmX lcmX 10um,放置於恆溫恆溼箱中，製得相對溼度為10 %，20 %，30 %，40 %，50 %，60 %，70 %，80 %和90 %的木粉樣品;
[0038]利用天津市託普儀器有限公司TJ270-30型紅外分光光度計固定波長為3lOOnm對不問相對溼度下木材樣pin 的吸光度 A1(l%，A2(i%，A3(i%，A4(i%，A5(i%，A6o7 A7(i%，A8o7 △9(|%進/[丁測量，分別為 0.4883,0.5976,0.7199,0.8400,0.9481,1.0624、1.1720,1.2945,1.6043 ；
[0039]利用傳統烘乾法測定不同相對溼度木粉試樣的含水率W分別為0.032、0.051、0.072,0.091,0.112,0.132,0.151,0.182,0.231 ；
[0040]將各個樣品的含水率W和對應的吸光度A，利用最小二乘法線性回歸得到方程:W=0.1806A-0.058。
[0041]將各個木材試樣的含水率W和對應的吸光度A構建木材含水率測定模型時，模型的相關係數為0.9981，獲得了滿意的預測精度，並且單個木材樣品耗時0.5s。隨機製得相對溼度為15%的松木試樣，利用上述方法，測得含水率為0.0430，而傳統烘乾法測得的含水率為0.042，計算相對誤差為2.38%。上述結果說明應用本發明的方法能夠快速準確地檢測木材含水率。
【權利要求】
1.一種木材含水率快速檢測方法，其特徵為包括以下步驟: 1)將待測木材樣品放置於恆溫恆溼箱中，製得不同相對溼度下的樣品； 2)利用傳統烘乾法測定不同相對溼度的木材樣品含水率I； 3)分別採集波長3100！！！！！所對應的不同相對溼度下樣品的吸光度八； 4)將步驟2)中各個木材樣品的含水率中吸光度八，利用最小二乘法線性回歸得到方程:1 = 「+13，用以計算木材樣品的含水率；方程中I為木材含水率，￡14為不同木材樣品含水率測定的參數。 5)利用步驟4)中所獲得的回歸方程，可用於待測木材樣品含水率的快速測定，每個樣品耗時0.58。
2.根據權利要求1所述的木材含水率快速檢測方法，其特徵在於:所測的木材樣品為厚度低於10微米的薄片試樣。
3.根據權利要求1所述的木材含水率快速檢測方法，其特徵在於:^^3)中所使用的單波長為310011111。
4.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:所述木材樣品為銀杏、水曲柳、松木。
5.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:所述步驟1)中不同相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%。
6.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:^^2)中，當木材為銀杏時，傳統烘乾法測得相對溼度分別為10 %、20 %、30 %、40 %、50 %、60 %、70 %、80 %、90 %的含水率分別為:0.020,0.042,0.060,0.080,0.100,0.120,0.140,0.165,0.216 ；步驟 3)中，當木材為銀杏時，相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%的吸光度分別為0.4760,0.5851,0.7077,0.8273,0.9351,1.0493,1.1592,1.2814,1.5180 ；步驟 4)中，當木材為銀杏時，所述￡1為0.18424為-0.07。
7.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:^^2)中，當木材為水曲柳時，傳統烘乾法測得相對溼度分別為10 %、20 %、30 %、40 %、50 %、60 %、70 %、80 %、90 %的含水率分別為:0.023,0.044,0.062,0.081,0.103,0.122,0.141,0.167,0.217 ；步驟 3)中，當木材為水曲柳時，相對溼度分別為10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%的吸光度分別為 0.4778,0.5879,0.7100,0.8298,0.9371,1.0518,1.1609,1.2830,1.5644 ；步驟 4)中，當木材為水曲柳時，所述3為0.1782、6為-0.0634。
8.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:^^2)中，當木材為松木時，測得相對溼度分別為 10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90% 的含水率分別為:0.032、0.051,0.072,0.091,0.112,0.132,0.151,0.182,0.231。
9.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:^^3)中，當木材為松木時，相對溼度分別為 10%、20%、30%、40%、50%、60%、70%、80%、90%的吸光度分別為 0.4883,0.5976、0.7199,0.8400,0.9481,1.0624,1.1720,1.2945,1.6043。
10.根據權利要求1所述的方法，其特徵在於:步驟4)中，當木材為松木時，所述3為.0.1806、6 為-0.058。
【文檔編號】G01N5/04GK104390880SQ201410603713
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年11月2日 優先權日:2014年11月2日
【發明者】張貴, 郭鑫 申請人:中南林業科技大學