HU221230B1 - Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration - Google Patents

Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration Download PDF

Info

Publication number
HU221230B1
HU221230B1 HU9900683A HUP9900683A HU221230B1 HU 221230 B1 HU221230 B1 HU 221230B1 HU 9900683 A HU9900683 A HU 9900683A HU P9900683 A HUP9900683 A HU P9900683A HU 221230 B1 HU221230 B1 HU 221230B1
Authority
HU
Hungary
Prior art keywords
wood
spectral data
raw
parameters
panel
Prior art date
Application number
HU9900683A
Other languages
English (en)
Inventor
Bjoern Engstroem
Mona Hedqvist
Original Assignee
Casco Products Ab
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casco Products Ab filed Critical Casco Products Ab
Publication of HUP9900683A2 publication Critical patent/HUP9900683A2/hu
Publication of HUP9900683A3 publication Critical patent/HUP9900683A3/hu
Publication of HU221230B1 publication Critical patent/HU221230B1/hu

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B27—WORKING OR PRESERVING WOOD OR SIMILAR MATERIAL; NAILING OR STAPLING MACHINES IN GENERAL
    • B27N—MANUFACTURE BY DRY PROCESSES OF ARTICLES, WITH OR WITHOUT ORGANIC BINDING AGENTS, MADE FROM PARTICLES OR FIBRES CONSISTING OF WOOD OR OTHER LIGNOCELLULOSIC OR LIKE ORGANIC MATERIAL
    • B27N1/00—Pretreatment of moulding material
    • B27N1/02—Mixing the material with binding agent
    • B27N1/029—Feeding; Proportioning; Controlling
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/3563—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light for analysing solids; Preparation of samples therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/17—Systems in which incident light is modified in accordance with the properties of the material investigated
    • G01N21/25—Colour; Spectral properties, i.e. comparison of effect of material on the light at two or more different wavelengths or wavelength bands
    • G01N21/31—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry
    • G01N21/35—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light
    • G01N21/359—Investigating relative effect of material at wavelengths characteristic of specific elements or molecules, e.g. atomic absorption spectrometry using infrared light using near infrared light

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Wood Science & Technology (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)
  • Spectrometry And Color Measurement (AREA)
  • Chemical And Physical Treatments For Wood And The Like (AREA)
  • Investigating, Analyzing Materials By Fluorescence Or Luminescence (AREA)
  • Complex Calculations (AREA)

Abstract

A találmány tárgya eljárás fa alapú panel gyártási folyamatábabetáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panel paramétereinekkvalitatív vagy kvantitatív meghatározására. Az eljárás a következőlépéseket tartalmazza: – spektrális adatokat szolgáltatóspektrometriai módszerrel analizálják a 10%-nál kevesebbnedvességtartalom mellett nyers faanyagot vagy a fa alapú panelt, és –a spektrális adatokat referencia nyers faanyagból vagy fa alapúreferenciapanelből 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett ezzel aspektrometriai módszerrel nyert spektrális referenciaadatokkalhasonlítják össze, amely spektrális referenciaadatokat előzőleg areferencia nyers faanyagból gyártott fa alapú panel ismertparamétereihez vagy a fa alapú referenciapanel ismert paramétereiheztöbbváltozós analízis felhasználásával hozzákalibrálnak. ŕ

Description

A találmány alkalmazási területe: a találmány tárgya olyan eljárás, amellyel részecske vagy más fa alapú panelek, lemezek különféle tulajdonságait visszatükröző paraméterek kvalitatív és kvantitatív meghatározására irányul, pontosabban többváltozós kalibrációval kombinált spektroszkópiai módszer, amelyet a fa alapú panelek, lemezek gyártását foganatosító létesítménybe bejuttatott nyers faanyagon kell végrehajtani, különösen a szárított felületen és középrész részecskéin a fa alapú panel minőségét tükröző különböző paraméterek azonnali és folyamatos elemzése céljából, és ezek ismeretében kívánt esetben meg lehet határozni a technológiai paramétereket.
A találmány szerinti eljárás különösen közeli infravörös (NIR=near infrared) módszer alkalmazásán alapul és többváltozós kalibrációval kombinálva módszert ad a részecskékből készített és más fa alapú panelek tulajdonságainak előrejelzéséhez.
A találmány kiterjed továbbá a fa alapú panel jellemzőinek meghatározására, magának a fa alapú panelnek spektrometriai módszerekkel történő elemzése útján többváltozós elemzéssel kombinálva.
A találmány technikai háttere: A részecskékből álló panelek, lemezek száraz, finom fa aprítékból készíthetők, amelyek kötőanyagokkal vannak keverve és paplanná vannak kiképezve, amelyeket azután nagy hőmérsékleten és nyomáson tömörített lemezzé, panellé préselnek össze.
Nyersanyagként majdnem minden fafajta felhasználható. Az elkészített lap tulajdonságai, például sűrűsége, ragaszthatósága stb., azonban a fa tulajdonságaitól is függnek. Fűrészpor, törmelék, forgács és kerek fából származó forgács jelen leírás és igénypontok vonatkozásában egységesen „részecske” elnevezéssel szerepel, és ezt használjuk fel fa nyersanyagként. A kerek fa pelyhesítése dobos pelyhesítőkben történik, míg a törmeléket késes pelyhesítőkben dolgozzák fel.
A faanyagot felaprítás után nagy teljesítményű szárítókban egészen 2-4% nedvességtartalomig kiszárítják. A szárítási eljárás után a fa részecskéket a kívánt méretre rostálják. A visszamaradó anyagot kalapácsos malmon átbocsátva visszabocsátják a rostáló szerkezetbe.
A pehely/fűrészpor szemcséinek mind az alakja, mind méreteloszlása jelentőséggel bír a panel tulajdonságainak tekintetében.
A részecskékből készített panelek és közepes sűrűségű szálas panelek (MDF) legszélesebb körben elterjedt kötőanyaga a karbamid-formaldehid-gyanta (UF), azonban melamin-karbamid-gyantát (MUF), fenolgyantát (PF) és izocianátgyantát (MDI) is használnak egy bizonyos mennyiségben, különösen időjárásálló panelek gyártásához.
A gyantát, vizet, keményítőt és viaszemulziót a tömeghez viszonyítva automatikusan adagolják. A vegyi anyagok adagolási mennyiségét a száraz anyagra számítják ki a száraz faanyag százalékában. A hozzáadott kötőanyag mennyisége változik a gyanta típusától és a panel megkívánt minőségétől függően.
A UF-gyanta hozzáadott mennyisége általánosan 7-10%, az MUF-gyantáé 11-13%, a PF gyantáé
6-8%, az MDI-gyantáé 2-5%. A PF és az MDI-gyanta viszonylag alacsony adagolása jelzi ezen gyanták kitűnő kötőképességét.
A szokásos részecskepanelek körülbelül 6% nedvességet, körülbelül 9% kötőanyagot és egyéb vegyi anyagokat, valamint 85% fát tartalmaznak. Azon körülmény ellenére, hogy a legfontosabb összetevő a fa, a részecskepanel-gyártó iparon belül a kutatási és fejlesztési erőfeszítések egészen a nyolcvanas évek közepéig majdnem kizárólag a kötőanyagokra irányultak és a fa szerepének jelentőségét elhanyagolták.
A rostok és papír feldolgozása során jól ismert körülmény, hogy a minőséggel és a feldolgozással kapcsolatos problémák elkerülése érdekében a pépesítés előtt a fát egy bizonyos ideig tárolni kell. A tárolás alatt a fa vegyi összetételében jelentős változások történnek. Egyes illékony vegyületek például eltűnnek, a szabad és kötött savak mennyisége megnövekszik, a telítetlen kötések oxidálódnak, az észterek hidrolizálnak stb.
A részecskéből készített panel gyártásakor azonban ezekre a körülményekre nem fordítottak sok figyelmet, ehelyett arra a következtetésre jutottak, hogy a feldolgozási és minőségi problémák eredete inkább a kötőanyag minőségének változásai miatt keletkeznek.
Egészen mostanáig nem volt lehetőség arra, hogy a faanyag elemzésének eredményei és a panel tulajdonságai között érvényes korrelációt állapítsanak meg, annak ellenére sem, hogy bizonyos összefüggést véltek felfedezni a savtartalom és a fa feldolgozhatósága között. A találmánnyal egyik célunk a feldolgozó berendezésbe áramló nyers faanyag valós idejű, a feldolgozó vonalban vagy vonal mentén történő mérése, ami lehetőséget ad arra, hogy a feldolgozási vonalba belépés előtt a feldolgozásra nem alkalmas anyagot kiszűrjék.
A nyers fa részecskéknek a találmány szerinti elemzési technikával történő vizsgálata meglepő módon igen szoros korrelációt mutatott ki a fa mért és elemzett értékei, valamint a panel tulajdonságai, például a panel szabad formaldehidtartalma között, ami az igen szigorú környezetvédelmi előírásokat, valamint szilárdságot és vízzel szembeni ellenálló képességet figyelembe véve manapság igen nagy fontossággal bír.
A részecskékből készített panelekre és gyártási eljárásokra vonatkozó információkat tartalmaz Thomas M. Maloney: Modem Partiele Board and Dry Process Fibre Board Manufacturing (Részecske panelek és szárazon feldolgozott rostlemezek modem gyártása) című könyve (1993), különösen annak 4. és 5. fejezete, amelynek teljes tartalmát jelen hivatkozás útján jelen bejelentésbe foglaljuk.
Az NIR-spektroszkópia elveit Williams P.; Norris K. (1987): New-Infrared Technology in: Agriculture and Food Industries, ACC, St. Paul/Min. cikke és Sterk, E., Luchter K. (1986): Near Infrared Analyses (NIRA) A Technology fór Quantitatíve and Qualitative Analyses (Applied Spectroscopy Revues 22:4.) cikke ismerteti, amelyek teljes tartalmát jelen hivatkozás útjánjelen bejelentésbe foglaljuk.
Jelen leírásban és az igénypontokban a „lemez” elnevezés a következő típusú panelekre, lemezekre vonat2
HU 221 230 Β1 kozik: részecske lemez, közepes sűrűségű rostlemez (MDF), ostya jellegű lemezek, irányított szálas lemezek (OSB), keménylemez és rétegelt lemez.
A panel vagy lemez minőségét befolyásoló technológiai paraméterek, például a fa nyersanyag, vagyis fafajta, az érési szint, a részecskék összetétele, valamint mérete és nedvességtartalma, a részecske-előállítás, például Hombak/Mayer részecskék; a szárító, annak bemeneti és kimeneti hőmérséklete, a szárított részecskék nedvességtartalma; a rostálási paraméterek, például felületi és középről származó részecskék, portartalom, frakciók, nedvességtartalom, részecske-hőmérséklet; a ragasztó-hozzákeverési paraméterek, például felületi vagy középrészből származó részecskék, mérlegelési beállítások, részecske-hőmérséklet, ragasztóanyag mennyisége, viasz mennyisége, nedvességtartalom, hűtővíz; az alakító állomás paraméterei, például térfogati tömeg, sűrűség stb.; előpréselési paraméterek, például préselési idő és hőmérséklet; a melegprés paraméterei, például préselési idő, nyomás, hőmérséklet; hűtési paraméterek, például hőmérséklet, fényezési paraméterek, például felületi finomság.
Niemz és társai: Holz als Roh- und Werkstoff 50 (1992) 25-28. oldal című tudományos folyóiratban azt jelentik ki, hogy a lemez minőségét befolyásolja a szilárd gyantatartalom és a keményfa-puhafa arány. Niemz és társai a karbamid-formaldehid-gyanta arányát a forgácsokon és a keményfa/puhafához képesti keverési arányának mennyiségi meghatározására NIRspektroszkópiát alkalmaznak. A végrehajtott vizsgálatnak az a célja, hogy megállapítsák, hogy a feldolgozás alkalmas-e karbamid-formaldehid-gyanta kimutatására a ragasztott fűrészporon és hogy meghatározzák a keményfa/puhafa keverési arányát.
Ebben a cikkben azt is állítják, hogy a NIR-módszer alkalmas lineáris többszörös regresszióval kombinálva a fa nedvességtartalmának közvetlen (on-line) és közvetett (off-line) vezérlésére, továbbá vegyi anyagok és mezőgazdasági termékek elemzésére. Megállapítják továbbá, hogy élelmiszer és takarmány minőségi elemzésére NIR-méréseket matematikai-statisztikai módszerekkel (kemometriával) kombinálva használtak, amit később kvantitatív analízishez használtak a klasszikus kémiában.
Ugyanezen folyóirat 73-78. oldalain egy másik cikkében Kniest azt ismerteti, hogy fűrészporragasztóanyag keveréke jellemezhető NIR-spektroszkópiával többszörös lineáris regresszióval kombinálva. A 77. oldal 3. szakaszának 2. bekezdésében azonban kijelenti, hogy a ragasztó nélküli minták mérésére nincs lehetőség, amiatt, hogy minden egyes lemez gyártásának modellezéséhez az adatok társítására van szükség. (Zűr Durchführung o.g. Industrieversuche ist die Messung dér zugehörigen unbeleimten Probe aufgrund dér fúr die Prozessmodellierung notwendigen Datenzuordnung zűr jeweiligen Spanplatte nicht möglich.)
A hivatkozott irodalomból nyilvánvaló, hogy a szakterületen jártas szakember nem tekintette lehetségesnek a lemez tulajdonságainak előrejelzését a ragasztás nélküli részecskék alapján, sem azon tulajdonságok roncsolás nélküli meghatározását a legyártott lemezek alapján és továbbra is megoldatlan maradt az a probléma, hogy milyen eljárással lehet hatékonyan, közvetlen (on-line, in-line vagy at-line) módszerrel meghatározni a lemez paramétereit az eljárás, gyártás kezdeténél.
A panel vagy lemez tulajdonságát meghatározó megfelelő gyártástechnológiai paraméterek például a következők: sűrűség és sűrűségeloszlás, belső kötés, vastagsági duzzadás, elnyelés, áthatolhatóság, átlyukasztási érték, törési modulus (MÓR), az illékony szerves vegyületekkel kapcsolatos paraméterek (VOC) és emissziós kamra értékek.
Ebben az összefüggésben a sűrűség ugyanazt jelenti, mint a térfogatsúly és ezt általában a lemezből készített ismert térfogatú csíkok mérlegelésével határozzák meg, majd a tömeget elosztják a térfogattal. Az értékeket kg/m3 egységekben fejezik ki.
A belső kötés (IB) egy adott lemeznek az a tulajdonsága, hogyan képes ellenállni a lemez síkjára merőleges húzásnak. A kapott eredmény függ a gyantatartalomtól és a lemez sűrűségétől, és mindkét esetben majdnem lineáris függvény szerint.
A vastagsági duzzadást úgy mérik, hogy egy bizonyos méretű mintát 20 vagy 23 °C hőmérsékletű vízbe helyeznek 2-24 óra időtartamra. A minta vastagságát megmérik mind a bemerítés előtt, mind a bemerítés után. A vastagsági különbséget elosztják az eredeti vastagsággal, majd ebből százalékos értéket fejeznek ki. A vastagsági duzzadás egy olyan mérőszám, ami jelzi a lemez például váratlan esővel vagy víz alapú festékkel stb. szembeni ellenálló képességét.
Az elnyelési érték mérését általában ugyanazzal a mintával végzik el, amelyet a vastagsági duzzadás mérésére használtak. A mintát mind a vízbe merítés előtt, mind utána megmérik. A tömegkülönbséget elosztják az eredeti tömeggel és ebből százalékos értéket számítanak. Az elnyelési érték felhasználható annak előrejelzésére, hogy a lemez hogyan fog viselkedni mostoha körülmények között.
Az áthatolhatósági érték oly módon kapható meg, hogy levegőt szívnak át a mintán (a lemez éleit viasszal letömítik) és eközben mérik a lemezre jutó nyomásesést és a mintán átáramló mennyiséget. Az áthatolhatóság változik a lemez felülete mentén a lemez sűrűségében jelentkező változásoktól függően, azonban általában véve jó a korreláció az átlagos áthatolhatóság és a formaldehid emisszió értéke között. Az áthatolhatóság mérőszáma azt az ellenállást fejezi ki, amelyet a lemezből távozó formaldehidnek le kell győznie. Az értéket cm/perc értékben fejezik ki.
A perforátorérték egy bizonyos nedvességtartalom (6,5%) mellett fejezi ki a lemez formaldehidtartalmát. A formaldehidet a lemez toliénben való extrahálása útján nyerik. A kibocsátott formaldehidet vízben nyeletik el és fotometrikus úton határozzák meg. Amint az várható, kapcsolat van a perforátorérték és a lemez formaldehid emissziója között, és a perforátor módszer ezért számos országban jóváhagyott módszer. Az értékeket mg HCHO/100 g értékben fejezik ki kemenceszáraz lemezre vonatkoztatva.
HU 221 230 BI
Az emissziós kamra módszer világszerte elfogadott mint a legfontosabb módszer fa alapú panelek, lemezek és más anyagok formaldehid kibocsátásának meghatározására. A kamrában a körülményeket úgy állítják be, hogy egy rendes lakás körülményeit utánozzák. A kamra mérete országonként 1 m3 és 40 m3 között változik. A hőmérséklet 23-25 °C között változik, és a betöltött mennyiség 0,3 m2/m3 és 1,0 m2/m3 értékek között, a relatív nedvességtartalom 45-50%, valamint a légcsere sebessége 0,5-1,0/h között változik. A lemezmintákat függőleges helyzetben egymástól távközönként a kamrában levő állványokra helyezik. Levegőmintákat vesznek mindaddig, amíg állandósult állapotot nem érnek el, ami általában véve 3-10 napot igényel. Az értékeket ppm HCHO vagy mg HCHO/m3 egységben fejezik ki.
A sűrűségeloszlás paplanformálási műveletet, valamint a prés működését, továbbá a fa részecskék geometriai alakját és keverékét jellemzi. Az eloszlást manapság olyan készülék felhasználásával mérik, amely röntgensugarakkal képes mérni a sűrűséget felületről felületre egyenként 0,1 mm távközönként. A részecskékből készített lemezek rendes sűrűségi eloszlása a felületek mentén 1100 kg/m3 értéket mutat, míg a magrészben ez 600 kg/m3 értékre csökken.
Ezért a múltban kitelj edt kutatási tevékenységet folytattak annak ellenére, hogy hosszú évek után megoldást találjanak a körvonalazott problémára, azonban a jelen találmány kidolgozásáig nem létezett megfelelő megoldás.
A találmány olyan eljárásra irányul, amelynek segítségével kvalitatív és kvantitatív módon meg lehet határozni lemezek és más fa alapú panelek, lapok minőségét és ezen paraméterek alapján meg lehet határozni, illetve szabályozni lehet a feldolgozást irányító változókat. A találmány pontosabban szólva olyan spektroszkópiai eljárásra irányul, amellyel azonnal és folyamatosan elemezni lehet a lemez minőségét tükröző különféle paramétereket, és amely eljárás a betáplált nyers fán végezhető el, különösen szárított felületi és középső részi részecskéken, vagy magán a fa alapú lemezen.
A jelen találmány révén bebizonyosodott, hogy a lemez tulajdonságai ennek révén előrejelezhetők és kívánt esetben lemez feldolgozását irányító paraméterek meghatározhatók NIR egyidejű alkalmazása és többváltozós kalibráció berendezésbe bejuttatott anyagában történő végrehajtása útján, különösen ha az eljárást szárított felületi és belső részecskéken hajtjuk végre.
A találmány értelmében a nyers faanyagot akkor elemezzük, amikor nedvességtartalma kisebb, mint 10%, és erre spektrometriai eljárást alkalmazunk, amely spektrális adatokat szolgáltat, és ezek után ezeket a spektrális adatokat referencia spektrális adatokkal hasonlítjuk össze, amelyet referencia nyers faanyag alapján ugyanezen spektrometriai módszerrel nyerünk, amely referencia faanyagnak a nedvességtartalma is kisebb, mint 10% és amely referencia spektrális adatokat a referencia nyers faanyagból gyártott fa alapú panel ismert paramétereihez többváltozós analízis segítségével kalibráljuk.
A fa alapú panelek tulajdonságai meghatározhatók ugyanezen feltalálói elképzelés alapján, amely a következő lépéseket tartalmazza:
- spektrális adatokat nyújtó spektrometriai eljárással magát a fa alapú panelt elemezzük, mikor nedvességtartalma kevesebb mint 10% és ezeket a spektrális adatokat referencia spektrális adatokkal hasonlítjuk össze, amelyeket ezen spektrometriai eljárással nyerünk referencia fa alapú panel elemzésével, amikor annak nedvességtartalma kevesebb mint 10% és amely referencia spektrális adatokat többváltozós elemzés útján hozzákalibráljuk a referencia fa alapú panel ismert paramétereihez.
Az egyik foganatosítás esetében nyers faanyagot vagy fa alapú panelt spektrális adatokat szolgáltató spektrometriai módszerrel elemzünk, amely spektrális adatokat egy vagy több technológiai változó kombinációjához kapcsoljuk, amely kombinációt referenciakombinációkkal hasonlítunk össze, amely referenciakombinációkat ezzel a spektrometriai módszerrel nyerünk referencia nyers faanyag vagy referencia fa alapú panelek alapján, referencia technológiai paraméterekkel, amely referenciakombinációkat a referencia faanyaggal készített panelek ismert paramétereihez vagy a referencia fa alapú panel ismert paramétereihez többváltozós elemzés útján kalibrálunk hozzá. Ebben az összefüggésben a „kombinációkhoz kapcsolunk” azt jelenti, hogy a kombináció a spektrális adatok és egy vagy több technológiai paraméter matematikai függvényét képezi, és így az egy vagy több technológiai változó a függvény független változóit képezi, és ez azt jelenti, hogy a független változók szokásosan behelyezendők valamilyen matematikai kifejezésbe vagy képletbe, ha a függő változót, vagyis „a kombinációt” kell meghatározni.
Az egyik foganatosítási mód értelmében a találmány NIR-spektroszkópia alkalmazását jelenti a panel felületi vagy belső részi szállított részecskén vagy mindkettőn, és ez kombinálva van a nyert spektrumok többváltozós analízisével a panel gyártásának kalibrálásához.
A találmány értelmében kiderült, hogy lehetséges panelek és más fa alapú lapok különböző paramétereinek közvetlen és folyamatos meghatározása, amely paraméterek közül különösen a sűrűség, sűrűségeloszlás, belső kötés, vastagsági duzzadás, elnyelési érték, áthatolhatósági érték, perforátor érték és emissziós kamra érték határozható meg a panelek készítésére szolgáló nyersanyag spektrumainak kimutatása útján, amikor a nedvességtartalom kisebb, mint 10%, majd ezeket a spektrumokat többváltozós kalibrációs módszerrel ezen paraméterekké fordítjuk át. Ez az eljárás felhasználható abból a célból, hogy meg lehessen határozni, vagyis szabályozni lehessen a panel gyártási eljárása során a technológiai paramétereket. A felhasznált spektrometriai módszer lehet abszorbciós, reflexiós, emissziós vagy transzmissziós spektrometria, és előnyösen az úgynevezett közeli infravörös (NIR) hullámhossz tartományon belül alkalmazzuk.
Különösen az mutatkozott meg, hogy lehetőség van a panelt alkotó szárított felületi és középső részi fa részecskék abszorbciós vagy transzmittanciás spektrumának közvetlen és folyamatos érzékelésére, és ezen spektrumokból diszkrét hullámhosszakhoz tartozó érté4
HU 221 230 Β1 kék felhasználásával kiszámíthatók a panel különféle paraméterei.
A kitűzött célok a találmány értelmében úgy érhetők el, ha a 10%-nál kevesebb nedvességtartalmú fa alapú panelt vagy nyersanyagát, különösen a száraz felületi vagy középrészi részecskéket a technológiai vonalban spektrometriás módszer segítségével különösen 180-2500 nm hullámhossztartományban, célszerűen 400-2500 nm és különösen 1000-2500 nm tartományban elemezzük, és a spektrumot kemometriailag kielemezzük. Az eljárás lehetővé teszi a panel vagy más fa alapú panel minőségét tükröző különféle paraméterek ennek alapján történő azonnali és folyamatos elemzését, és ennek alapján meghatározhatók a feldolgozást irányító változók.
Az eljárást előnyösen a nyersanyagon és az ilyen anyagból készített fa alapú lapokon hajtjuk végre, amely előzőleg szárítóban ki van szárítva, célszerűen a panelgyártó létesítményen belül; a fa alapú panel vagy a nyersanyag, különösen a felületi és középrészi részecskék, előnyösen a szakember számára ismert körülmények között ki vannak szárítva annyira, hogy nedvességtartalmuk kisebb, mint 8%, és előnyösen kisebb, mint 4%.
A találmány például azért előnyös, mert az alacsony nedvességtartalom elősegíti a mérési eredmények reprodukálását, egyébként a nedvesség hajlamos arra, hogy lezárja vagy lefedje a spektrometriai információt. Úgy gondoljuk továbbá, hogy a nyersanyagban vagy lapban levő természetes vagy mesterséges eredetű illékony vegyületek - amelyek ugyancsak lezárhatják vagy elfedhetik a spektrometriai információt - elpárolognak a nyersanyagból vagy lapból, miközben annak nedvességtartalma csökken. így az elemzést meglehetősen kicsi nedvességtartalom mellett végrehajtva több használható előnyös spektrometriai információt nyerhetünk, aminek révén pontosabb és reprodukálhatóbb mérési eredmények biztosíthatók. A nyersanyagot tekintve természetesen nagy előnye a találmánynak, hogy az anyagot olyan állapotban elemezzük, amely a lehető legjobban megközelíti azt az állapotot, amelyben feltételezhetően akkor vannak, amikor ténylegesen felhasználásra kerülnek a feldolgozási eljárás során, vagyis ahol meglehetősen szárazak a részecskék.
A fa alapú panel előnyösen lemez, célszerűen részecskékből álló lemez (farostlemez).
A találmány értelmében végrehajtott többváltozós elemzés lehet úgynevezett fő összetevő analízis (PCA=Principal Component Analysis), részleges legkisebb négyzetek regressziója (PLS=Partial Least Squares Regression), fő összetevő regresszió (PCR=Principal Component Regression), multilineáris regressziós analízis (MLR=Multilinear Regression Analysis) vagy diszkrimináns analízis, előnyösen részleges legkisebb négyzetek regressziója.
A találmány szerinti eljárás felhasználható egy olyan eljárás során, amely fa alapú panelek gyártására irányuló technológiai folyamatba bejuttatott nyers faanyagból gyártott fa alapú panelek paramétereit befolyásoló technológiai változások szabályozására irányul; amely esetben a találmány szerinti eljárás használható fel a panel paramétereinek meghatározására, amely információt azután a technológiai folyamatot vezérlő rendszerbe adjuk be. Lehetséges továbbá olyan szabályozó rendszer megtervezése, amelyben a nyert spektrumok, kívánt esetben zajcsökkentés vagy az alapvonal elcsúsztatása után közvetlenül beadható abba a rendszerbe, amely beállítja a technológiai paramétereket anélkül, hogy a spektrumot a panel paramétereivé átalakítaná; és az célszerűen úgy valósítható meg, hogy egy kalibrációs modellt állítunk fel, amelyben a technológiai paramétereket a panel paramétereinek és a spektrális adatoknak a függvényeként fejezzük ki, majd a modellt a tényleges gyártás során használjuk, amelynél a spektrális adatokat a nyersanyagból kapjuk, vagyis előre irányuló vezérlést alkalmazunk, vagy pedig az adatokat az előállított panelről nyerjük, vagyis visszacsatolt szabályozást alkalmazunk, amit a kívánatos panelparaméterekkel összekapcsolva adjuk meg a gyártás technológiai paramétereit.
Egy lehetséges foganatosítás szerint a fa alapú panelt olyan állapotban analizáljuk, amikor nedvességtartalma kevesebb mint 10%, és ekkor spektrális adatokat adó spektrometriai módszert alkalmazunk, és az ily módon nyert spektrális adatokat összevetjük referencia spektrális adatokkal, amelyet spektrometriai módszerrel nyerünk fa alapú referenciapanelekből, amelyeket ezzel az eljárással ismert technológiai paraméterekkel készítünk és amely referenciapanel nedvességtartalma kevesebb mint 10%, továbbá a referencia fa alapú panel paraméterei ismertek, és ezen ismert feldolgozási technológiai paraméterekhez többváltozós analízis segítségével referencia spektrális adatokat kalibrálunk.
Egy másik foganatosítási mód szerint a nyers faanyagot vagy a fa alapú panelt hasonló módon analizáljuk olyankor, amikor nedvességtartalma kisebb, mint 10%, és ekkor spektrális adatokat adó spektrometriai módszereket alkalmazunk, majd a spektrális adatokat referencia spektrális adatokkal hasonlítjuk össze, amelyeket ugyancsak spektrometriai módszerrel nyerünk, felhasznált referencia nyers faanyagból vagy referencia fa alapú panelből, amit a referencia nyers faanyagból gyártunk egy referencia gyártási folyamat során, amellyel fa alapú paneleket állítunk elő, amelyeknek a nedvességtartalma kisebb, mint 10%, és a referencia spektrális adatokat hozzákalibráljuk a referenciagyártás során alkalmazott gyártási technológiai paraméterekhez, amely kalibrációhoz többváltozós analízist alkalmazunk.
Még egy további foganatosítási mód esetében a nyers faanyagot vagy a fa alapú panelt analizáljuk, megint csak olyan állapotban, amikor nedvességtartalma kisebb, mint 10%, és ekkor spektrometriai módszert alkalmazunk, amely spektrális adatokat ad, és ezeket egy olyan kombinációvá kapcsoljuk össze legalább egy kívánt paraméterrel, és ezt a kombinációt olyan referenciakombinációkkal hasonlítjuk össze, amelyet referencia spektrális adatok összekapcsolása révén nyerünk, és ennek alapjául szolgáló spektrális adatokat referencia faanyagból vagy referencia fa alapú panelekből nyerjük spektrometriai módszerrel, amikor ezek nedvességtar5
HU 221 230 Bl talma kevesebb mint 10%, továbbá a kombinációhoz felhasználjuk a referencia nyers faanyag vagy az említett referencia fa alapú panelek ismert paramétereit, és amely referenciakombinációk hozzá vannak kalibrálva az ismert feldolgozási technológiai paraméterekhez többváltozós analízis felhasználásával.
Műszakilag a spektrometriai analízis végrehajtható on-line, in-line vagy at-line módszerrel működő optikai szálas mérőszondával vagy elkülönített analízishez egymástól független mintákat veszünk. Mindkét esetben a kapott spektrumok további adatkezelés tárgyát képezik, amihez az egyes jellemző spektrumok diszkrét hullámhosszakhoz tartozó értékeit használjuk fel. Ez úgy értendő, hogy e spektrometriai módszer során alkalmazott sugárzás közvetlenül a nyersanyagra vagy a fa alapú panelre ütközik fel.
A spektrális információ sokféle tulajdonságot tükröz vissza. Egy kérdéses paramétertől függően a vonatkozó és kiválasztott információt korrelációba állítjuk a meghatározott paraméterrel.
Ezen módszer alkalmazására példaként említjük egy olyan eszköz felhasználását, amely a technológiai feldolgozástól távolabb helyezkedik el, és fényforrást, érzékelőt, elektronikus alkatrészeket és más szükséges alkatrészeket tartalmaz, amelyek segítségével a jel optikai szálon át bocsátható rá a mintára, ahol a fény részben áthalad a mintán, vagy részben visszaverődik a mintáról. Az ennek eredményeként kapott jeleket visszaengedjük az érzékelőhöz egy ehhez társított optikai szálas kábel közvetítésével, majd a jelet feljegyezzük.
A spektrométerben a fényt elektromos jellé alakítjuk át, amelyet azután egy számítógéphez továbbítunk, ahol egy korábbról tárolt referencia pásztázás spektruma összevethető, például kivonás útján a mintáról vett spektrummal, és ebből referencia korrigált spektrum számítható.
Egy másik példaként említjük, hogy kézzel vagy automatikusan meghatározott időszakonként mintákat veszünk, és a mintákat analízis céljából analitikai készülékbe továbbítjuk, amely tartalmazza a fényforrást, érzékelőt, elektronikus alkatrészeket és más egyéb szükséges alkatrészeket. A spektrum abszorbciója vagy transzmittanciája ezután további adatkezelés tárgyát képezi, amihez minden egyes meghatározott spektrum diszkrét hullámhosszaihoz tartozó értékeket használunk fel.
Előnyös, ha a detektor mérési intervalluma legföljebb 10 nm, előnyösen 2 nm, és legelőnyösebb, ha 1 nm vagy ennél kevesebb. Az érzékelést látható és közeli infravörös sugárzáshoz tartozó 180 nm-2500 nm tartományban hajtjuk végre.
Ez a módszer végrehajtható pásztázó készülék felhasználásával, dióda elrendezéses műszerrel, Fouriertranszformációs műszerrel vagy bármilyen más hasonló berendezéssel, amelyek a szakember számára jól ismertek. További jelentőséget ad az analízisnek, hogy a hullámhosszakon történő kiértékelésbe beletartozik az abszorbciós vagy transzmissziós kiértékelés. A kapott spektrumok vonatkozásában a kemometriai módszerek alkalmazása révén azután lehetővé válik azon hullámhosszak figyelmen kívül hagyása, amelyek nem tartalmaznak olyan információt, amely hozzájárul a kémiai analízishez, még akkor sem, ha a mérés információt tartalmaz a teljes hullámhosszúság-tartomány vonatkozásában.
A panel paramétereinek a spektrometriai módszer alkalmazásával történő meghatározása és szabályozása két fő lépést tartalmaz, amelyek közül az első a kalibrációs modell kifejlesztése, amely magában foglalja a tanulási készletek fejlesztésének allépéseit; adatfeldolgozást; és az adatok analízisét olyan felületi és középrészi részecskék felhasználásával, amelyeknek ismert paraméter értékei vannak. A második fő lépés az ismeretlen paraméterértékekkel rendelkező minta spektrometriai analízise, a spektrometriai adatok feldolgozása, amit kívánt esetben adatanalízis követ; az első lépésben kifejlesztett kalibrációs modell alkalmazása az ily módon nyert adatokkal.
A találmány egyik foganatosítása esetében a közeli infravörös spektrumot analizáljuk a 400-2500 nm, különösen az 1000-2500 nm hullámhossz tartományban szárított felületi és középrészi részecskéken, majd a spektrumok kiértékelésére kemometriai módszereket alkalmazva, kiszámítjuk a részecskék paramétereit, mint például sűrűséget, sűrűségeloszlást, belső kötést, elnyelést, áthatolhatóságot, perforátorértéket és emissziós kamra értékeket.
A panelek változói és a szárított felületi és középrészből való részecskéken végrehajtott közeli infravörös tartományú mérésekből kapott eredmények közötti korreláció nyilvánvaló a táblázatokból.
A találmány szerinti eljárás előnyös megvalósítása a következő lépéseket tartalmazza:
(I) kalibrációs modellt fejlesztünk ki oly módon, hogy (I.a) referencia nyers faanyagból vagy referencia fa alapú panelből vett referencia minták referencia spektrum nyers adatait spektrometriai módszerek segítségével feljegyezzük;
(I.b) a referencia spektrális nyers adatokat feldolgozva csökkentjük a zajt és az alapvonal elcsúszását, vagyis a mérési vándorlást, valamint diffúz, szórt fény mérésre gyakorolt zavaró hatását kiszabályozzuk;
(I.c) többváltozós analízist magában foglaló adatanalízis végrehajtása útján a feldolgozott referencia spektrális adatokat a referenciaminták ismert paramétereivel kalibráljuk; és (II) a hivatkozott spektrometriai módszer segítségével feljegyezzük az ismeretlen paraméterekkel a nyers faanyag vagy a fa alapú panel spektrális nyers adatait;
az ily módon nyert spektrális nyers adatokat feldogozzuk annak érdekében, hogy csökkentsük a mérési zajt és kiszabályozzuk a mérési vándorlást és a szórt fény mérésre gyakorolt zavaró hatását; és a kifejlesztett kalibrációs modellt ezen feldolgozott spektrális adatokra alkalmazva meghatározzuk az ismeretlen paramétereket. Az (I.c) lépés szerinti többváltozós analízis előnyösen a feldolgozott referencia spektrális adatoknak látens változókká való átalakítását is magában foglalja; és a (II) lépésben a feldolgozott spektrális adatokat elő6
HU 221 230 Bl nyösen ugyanúgy látens változókká alakítjuk át, mint az (I.c) esetében, és a kifejlesztett kalibrációs modellt a látens változókon alkalmazva határozzuk meg az ismeretlen paramétereket. A látens változókká való átalakítás fő összetevő analízis (PCA) módszerrel történik. A módszer például Kirk-Othmer Encyclopedia of Chemical Technology (1993, New York, 4. kiadás, 5. kötet, 857. old.) kézikönyvből ismerhető meg. Ezt az előnyös foganatosítási módot az alábbiakban részletesebben ismertetjük:
(I) Kalibrációs modell kifejlesztése
A panel paramétereit több minta felhasználásával hagyományos módszerrel megmérjük. Az értékeket használjuk fel ezután a kalibrációs modell kifejlesztéséhez, amelynek során az alább ismertetett három allépést hajtjuk végre a feljegyzett abszorbciós, reflexiós vagy emissziós spektrumon a minták vonatkozásában.
(I.a.) Tanulókészletek fejlesztése
A modell-tanulókészletek nagyszámú abszorbciós vagy transzmissziós spektrumot tartalmaznak a mintákról, amelyeknek értékei ismertek, és amelyek előnyösen jellemzik a gyártási vonalat. Ezeket a tanulókészleteket használjuk fel a kemometriai algoritmusokban annak érdekében, hogy kiszámítsuk a kapott modellparamétereket.
(I.b) Adatfeldolgozás
A zaj és az alapvonal vándorlásának kiszabályozásához a nyers adatokat fel kell dolgozni. Ez a feldolgozás rejtett információt is felfedhet, például a nyilvánvalóan eltérő spektrumok létét vagy a nyilvánvalóan nagyon hasonló spektrumok nemlétét. Ezenfelül azok a feltételezések, amelyek a Beer-törvényhez vezetnek (amely azt tartalmazza, hogy egy adott abszorbciós koefficienshez és az abszorbciós közegben az optikai út hosszúsága esetében a teljes fényelnyelés arányos a minta molekuláris koncentrációjával) nincsenek mindig kielégítve abban a komplex rendszerben, amelyet a minták alkotnak. Ez számos tényezőnek a következménye, ami gyakran felmerül ipari és laboratóriumi minták esetében. Egy bonyolító tényezőt jelent a fény szóródásának változása, ami a mintában levő részecskéktől függ. Különböző elméleteket fejlesztettek ki ezen probléma áthidalására, amelyek közül a következők a legtöbbet alkalmazottak: a Kubelka-Munk transzformáció (T. Kubelka, S. Műnk, Z. Tech. Physik 12, 593 (1931), amelynek tartalmát jelen hivatkozás alapján beépítjük), amely figyelembe veszi az abszorbciót és a szórást; és a multiplikatív szórási korrekció (P. Geladi, D. MacDougall, H. Martens, Appl. Spect. 39, 491-500. oldal (1985), amelynek tartalmát jelen hivatkozással építjük be), amelynek értelmében minden egyes spektrumot mind elcsúszása, mind meredeksége vonatkozásában „korrigálnak” oly módon, hogy összehasonlítják egy „ideális” spektrummal (az átlagspektrummal). A spektrális adatok linearizálásának egy másik módját jelenti a derivátok alkalmazása, például egészen a negyedik rendű derivátokat is beleértve (A. Savitzky, M.-J.E. Golay, Anal. Chem. 36, 1627-1639. oldal (1964), amelynek tartalmát jelen hivatkozással építjük be). A spektrum derivátja transzformált spektrumot eredményez, amely kizárólag a szomszédos hullámhosszak közötti viszonylagos változást tartalmazza és bebizonyosodott, hogy a derivált spektrum csúcsintenzitásai sokkal inkább lineárisan függnek a koncentrációtól (T.C. O’Haver, T. Begley, Anal. Chem. 53, 1876.0. (1981), jelen hivatkozással beépítjük). Linearizálás hajtható végre Fourier-transzformáció felhasználásával vagy a standard normál változó transzformációval, amint azt R.J. Barnes, M.S. Dhanoa és S.J. Lister: Appl. Spectrosc., Vol. 43, 5. szám, 772-777. oldal (1989), ismerteti és amelynek tartalmát hivatkozással beépítjük.
(I.c) Adatok analízise
Az adatok kemometriai módszerek alkalmazásával történő analízise azután lehetővé teszi a kalibrációs modell kifejlesztését. Több olyan kemometriai módszer van, amely felhasználható, amilyen például a fő komponens analízis (PCA), a részleges legkisebb négyzetek regressziója (PLS), fő komponensek regressziója (PCR), multilineáris regressziós analízis (MLR), és diszkrimináns analízis. A találmány értelmében előnyösnek tekintjük a PLS módszer alkalmazását.
(I.c.l) Fő komponens analízis (PCA)
A PCA-módszerrel egymással korrelációban álló változók készletét egy kisebb, de egymással korrelációban nem levő változó készletté alakítjuk át. Ez a transzformáció a koordináta-rendszer elforgatása útján történik, aminek eredményeként az információ kisebb számú tengely mentén fejezhető ki, mint az eredeti elrendezésben. Ezáltal az egymással közeli korrelációban levő változókat egyetlen egységként lehet kezelni. A PCAmódszer alkalmazásával tehát lehetővé válik egy kisebb készlet egymással korrelációban nem álló változó létrehozása, amely azonban továbbra is hordozza azon információ túlnyomó részét, amely az eredeti változó készletben benne volt, azonban sokkal könnyebben felhasználható modellekben. Általában véve a változók varianciájának 85-98%-áért a fő összetevők közül 2-15 a felelős.
(I.c.2) Részleges (parciális) legkisebb négyzetek regressziója (PLS)
A PLS egy olyan modellező és számítási módszer, amelynek segítségével tömbök és változók között számszerű összefüggés határozható meg, amilyen lehet például leíró adatok tömbje (spektrum) egy mintasorozatra vonatkoztatva, és egy tömb válasz adat, amelyet ugyanezen mintákon mérünk. A tömbök közötti számszerű viszony révén lehetővé válik, hogy a leíró blokkba az új mintára vonatkozó spektrális adatokat bevigyük, és előre jelezzük a várt válaszokat. Ezen módszer egyik nagy előnye abban van, hogy az eredmények grafikusan kiértékelhetők, különféle diagramok segítségével. Legtöbb esetben a grafikon vizuális interpretációja elég annak jó megértéséhez, hogy milyen különféle kapcsolatok vannak az egyes változók között. Az eljárás projekciókon (vetítéseken) alapul, ami hasonló a PCA-módszerhez. A PLS módszert részletesen ismerteti Carlsson R.: Design and Optimization in Organic Synthesis, B.G.M. Vandeginste, O.M. Kvalheim, Eds., Adatok feldolgozása tudományban és a technikában (Elsevier, 1992), vol. 8, amelynek tartalmát hivatkozás útján beépítjük.
HU 221 230 Β1 (I.c.3) Fő összetevő regresszió (PCR)
A PCR-módszer szorosan összefügg a PCA- és PLSmódszerrel. Akárcsak a PCA-módszer esetében, a leíró tömb minden egyes elemét alacsonyabb dimenziójú térre vetítjük le, ami megadja a célokat és terheléseket. A célokat azután a választömbhöz képest regresszióval határozzuk meg, a legkisebb négyzetek módszerével, ami egy olyan regressziós modellhez vezet, amely felhasználható ismeretlen minták előrejelzéséhez. A modell érvényessé tételéhez ugyanazon modellstatisztikák használhatók fel, mint a PLS- és a PCA-módszer esetében. A PCA-, PLSés PCR-módszerekre vonatkozó kitűnő kitanítást tartalmaz például a P. Geladi és társai: Partial Least-Squares Regression: A Tutorial című cikke in Anal. Chim. Acta, 185, 1-32. oldal (1986), amelynek tartalmát teljes egészében beépítjük jelen hivatkozással.
(I.c.4) Multilineáris regressziós analízis (MLR)
Az MLR-módszer révén meghatározható a panel paramétereihez legjobban illeszkedő sík, amely függvénye a meghatározott spektrumoknak, és amelyhez felhasználható a legkisebb négyzetek technikája, és így állapítható meg a sík minden egyes határa. Ez a sík használható fel azután az előrejelzett érték felismeréséhez és egy ismeretlen panelparaméter-értékhez történő hozzárendeléséhez. Ez a módszer általában véve viszonylag „tiszta” rendszerekre korlátozódik, ahol a mátrixok között nincs számottevő interferencia és - szemben a PLS-módszerrel több objektumra és változóra van szükség.
(I.c.5) Diszkrimináns analízis
A spektrális adatok felhasználásával ezen módszer segítségével az ismert panelparaméter-értékeket különböző csoportokba soroljuk, amelyeket egymástól lineáris döntési határvonalak választanak el. Egy ismeretlen panelparaméter-értékekkel rendelkező minta spektruma alapján összehasonlítható e csoporttal és a panelparaméter értékéhez egy érték rendelhető hozzá, például egy csoport átlagos értéke. Ez egy jól használható módszert ad a minőség szűrésére, azonban igen nagy adatbázist igényel statisztikailag szignifikáns eredmények meghatározásához.
(II) Meghatározás a kalibrációs modell felhasználásával
Ha a kalibrációs modellt kifejlesztettük, akkor az ismeretlen értékek meghatározása végrehajtható az abszorbciós vagy transzmissziós spektrum feljegyzésével az (La) szakasznak megfelelően. Az ily módon nyert spektrális nyers adatok (I.b) szakasz szerinti feldolgozása; kívánt esetben a feldolgozott spektrális adatokon adatelemzés végrehajtása az (I.c) szakasz szerint; és a kifejlesztett kalibrációs módszert alkalmazzuk az ily módon nyert adatokra.
A találmányt a továbbiakban példák kapcsán ismertetjük.
Laboratóriumban öt vizsgálati lemezt készítettünk, amelyeknek egymástól eltérő részecske-összetétele volt, azonban ugyanazt az összetételű ragasztót használtuk hozzá. Három különböző korú (régi, három hónapos és friss), különféle fajtájú nyers részecskéket használtunk. A részecskéket szárítottuk és rostálással felületi és középrészi részecskékre választottuk szét a laboratóriumban. Minden egyes kor egy vizsgálati lemezt adott és a negyedik vizsgálati lemez a három másik keverékét képezte. Az ötödik vizsgálati lemez referenciaminta volt, amelynek felületi és középrészi részecskéi a szokásos termelésből származtak. A lemezek részecskekeverékeit az alábbi I. táblázatban tüntettük fel. Minden egyes minta nedvességtartalmát szokásos módszerrel meghatároztuk. Minden egyes típusú részecskén közeli infravörös méréseket hajtottunk végre az AKZO NOBEL Analyscentrumban (Nacka, SE). A felhasznált FT-NIR műszer egy Bomem 160 típusú és vándorló cellával ellátott műszer volt. A részecskéket mintatartóba helyeztük, majd a mintákat tizenhatszőr végigpásztázva 1000 és 2500 nm között felvettük a spektrumokat. Ezen méréseken felül kész lemezeken ismert módszerrel emissziós méréseket hajtottunk végre szárító fedéllel (a később ismertetett EXS-módszerrel), és olyan méréseket is végeztünk, amelyek során a lemezeket dobozba helyeztük, majd a levegőt átszívtuk a lemezeken (a később ismertetett BOX-módszer). Az eredményeket monitoron kijeleztük, formaldehidhez közvetlenül szolgáló Interscans műszerrel. Ezt a mérést, amely a lehető legjobban megközelítette a berendezéshez csatlakozó in-line módszert, hűtött nyers lemezen hajtottuk végre, amikor a szárító burokban a levegő hőmérséklete 30 °C volt, és arról kellett információt adnia, hogy az on-line formaldehid mérés jó korrelációban van-e a kamraértékkel. A mérések eredményeit az alábbi II. táblázatban tüntettük fel. A normalizált infravörös közeli spektrumokból további információ kinyerésére többváltozós adatokhoz Sirius programot használtunk. A részecskeváltozók, valamint a lemezváltozók válaszmodelljeit 6 PLS összetevővel építettük fel. A válaszmodellek kifejezhetők voltak, mint Y=KX+M, vagyis egy olyan egyenlőség, amely egy hagyományos X-Y koordináta-rendszerben egyenes vonalat ír le, amelyben Y az előrejelzett paraméter, és X a ténylegesen mért paraméter, K pedig a válaszmodell korrelációs állandója (amely a vonal meredekségét jelzi), és M jelzi az Y tengellyel való metszés helyét, vagyis ezen modell szerint az érték akkor Y, amikor X értéke 0. Ideális válaszmodell esetén K értéke 1, és M értéke 0. K és M értéke különböző mérések esetén a III. táblázatban van feltüntetve, együtt a modellek korrelációival és a tényleges értékekkel, amely ideális modell esetében 1, és itt vannak feltüntetve az előrejelzés átlagos hibái. A felületi és középrészi részecskéken végrehajtott több hullámhosszú spektroszkópia, majd a spektrális adatok ezt követő linearizációja és többváltozós adatkiértékelés (PLSalgoritmus) felhasználásával határoztuk meg a lemez paramétereinek értékeit. Referenciaként tíz mintát használtunk, amelyek különböző eredetűek voltak, és amint azt a táblázatból feltüntettük, emiatt különböző paramétereik voltak. A mintákat kiszállítottuk, amíg nedvességtartalmuk 0,9 és 2,3% közé nem csökkent, és felületi, valamint magrészeit rostáltuk.
Felületi részecskefrakció: 0,5-2mm
Középső rész részecskefrakció: 2-8 mm
Minden egyes összetétel esetében a vizsgálat 2 χ 4 háromrétegű lemezt foglal magában, és egy olyan vizsgála8
HU 221 230 Bl tót is végeztünk, amely a három összetétel egyforma arányú keverékét tartalmazta. Egy vizsgálatot végeztünk felületi és középrészi referenciarészecskékkel. Minden egyes vizsgálat esetében Casco Products AB gyártmányú UF 1155 típusú karbamid-formaldehid-gyantát hasz- 5 náltunk. A lemezek közül négyet egy kamralemezzé kombináltunk össze. Az emissziós méréseket szárító burkolattal hajtottuk végre, és a levegőt dobozban szívtuk a lemezről. Minden egyes vizsgálat esetében a kamravizsgálat után a lemezeket teljesen megvizsgáltuk. 10
A táblázatokban a következő rövidítéseket használtuk:
dens sűrűség
IB belső kötés
TSW 24 h vastagsági duzzadás 15
ABS 24 h abszorbció
PS áthatolhatóság cm/perc
PV fotometrikus perforátor érték, mg HCHO/100 g
RÉM gyors emissziós módszer, mg HCHO/1 20
Em.kam emissziós kamra mg HCHO/m3
EXS 30°C szárító burkolat 0,82 dm2, a lemezhez képesti távtartót szalag képezte és a lemezen át percenként 3 1 levegőt 25
szívtunk át. Frissen préselt nyers lemez, 30 °C hőmérsékleten.
EXS 23 °C szárító burkolat 0,82 dm2, a lemezhez képesti távtartót szalag képezte és a lemezen át percenként 3 1 levegőt szívtunk át. Frissen préselt nyers lemez, 23 °C hőmérsékleten.
EXS ld szárító burkolat 0,82 dm2, a lemezhez képesti távtartót szalag képezte és a lemezen át percenként 3 1 levegőt szívtunk át. Gumírozott lemez, gyártás után egy nappal, 23 °C hőmérsékleten.
Box 4d 4,8 dm2 lemezen 5 1/perc levegőt szívtunk át, gumírozott lemez, szalaggal zárt élek, gyártás után 4 nappal.
Box 12d 4,8 dm2 lemezen 5 1/perc levegőt szívtunk át, gumírozott lemez, szalaggal zárt élek, gyártás után 12 nappal.
Box 27d 4,8 dm2 lemezen 5 1/perc levegőt szívtunk át, gumírozott lemez, szalaggal zárt élek, gyártás után 27 nappal.
Box k-sk 4,8 dm2 lemezen 5 1/perc levegőt szívtunk át, gumírozott lemez, szalaggal zárt élek, a mérést a kamrában vizsgált lemezzel hajtottuk végre.
I. táblázat'.
Részecskekeverékek préseléshez
Lemez kódja Felületi részecskék Kor Ncdvcsség%
50185 Ref. részecskék Normál eljárás 2,3
50186 1. kompozíció régi 4,2
50187 2. kompozíció friss 3,3
50188 3. kompozíció 3 hónapos 3,5
50189 1+2+3. kompozíció keverék 3,8
Lemez kódja Középrészi részecskék Kor Ncdvcsscg%
50185 Ref. részecskék Normál eljárás 2,0
50186 1. kompozíció régi 2,8
50187 2. kompozíció friss 2,9
50188 3. kompozíció 3 hónapos 3,2
50189 1+2+3. kompozíció keverék 3,1
II. táblázat'.
Különböző lemezek mért paraméterei
Lemez kódja Dens. IB TSW 24h ABS 24h PB PV RÉM Em. kam.
50185 746 1,01 8,5 24,7 1,0 5,3 2,4 0,112
50186 756 0,82 16,8 35,8 0,7 4,7 2,5 0,091
50187 751 0,66 15,5 32,1 1,2 4,2 2,4 0,076
50188 760 0,76 17,2 36,5 1,3 4,5 2,6 0,081
50189 755 0,72 18,6 39,3 0,7 4,4 2,6 0,083
HU 221 230 Β1
II. táblázat (folytatás)
Lemez kódja EXS 30 °C EXS 23 °C EXS ld PBL-box 4d PBL-box 12d PBL-box 27d PBL-box k-sk
50185 0,140 0,055 0,085 0,240 0,16 0,14 0,15
50186 0,070 0,055 0,055 0,225 0,19 0,17 0,16
50187 0,045 0,045 0,050 0,245 0,20 0,17 0,14
50188 0,055 0,045 0,040 0,320 0,22 0,19 0,14
50189 0,045 0,040 0,045 0,330 0,22 0,20 0,16
III. táblázat'.
A mért paraméterek és az NIR-mérések közötti korreláció
Paraméter K M Korreláció Átlagos előrejelzési hiba
Nedvesség 0,975 0,078 0,987 0,226
Dens. 0,908 69,403 0,953 2,578
IB 0,998 0,002 0,999 0,034
TSW 24h 0,996 0,057 0,998 0,467
ABS 24h 0,999 0,034 0,999 0,510
PB 0,872 0,125 0,934 0,148
Em.kam 0,984 0,001 0,992 0,003
RÉM 0,991 0,021 0,996 0,013
PV 0,997 0,016 0,998 0,103
EXS 30 °C 0,996 0,000 0,998 0,008
EXS 23 °C 0,966 0,002 0,983 0,004
EXS ld 0,975 0,001 0,987 0,004
Box 4d 0,980 0,006 0,990 0,017
Box 12d 0,995 0,001 0,997 0,005
Box 27d 0,997 0,000 0,999 0,005
Box k-sk 0,889 0,017 0,943 0,005
Amint az a III. táblázatból látható, a K meredekségek és a korrelációk igen közel vannak az ideális 1 ér- 40 tékhez. Mindegyik M metszési érték nagyon közel van az ideális 0 értékhez. A sűrűségparaméter képezi a metszést; ebben az esetben azonban meg kell jegyezni, hogy a mért lemez tényleges értékei 745 és 760 közé estek, ami azt jelzi, hogy a tényleges divergencia igen kicsi volt, tekintettel a valóságos értékekre, amit ugyancsak visszatükrözött az erre az esetre vonatkozó előrejelzési hiba kicsi átlagértéke.

Claims (20)

  1. SZABADALMI IGÉNYPONTOK
    1. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáp- 50 Iáit nyers faanyagból előállított fa alapú panelre jellemző paraméter kvalitatív vagy kvantitatív meghatározására, azzal jellemezve, hogy
    - 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett a nyers faanyagot vagy a fa alapú panelt spektrális 55 adatokat szolgáltató spektrometriai módszerrel analizáljuk, és
    - a spektrális adatokat referencia nyers faanyagból vagy fa alapú referencia panelből 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett ezzel a 60 spektrometriai módszerrel nyert spektrális referenciaadatokkal hasonlítjuk össze, amely spektrális referenciaadatokat előzőleg a referencia nyers faanyagból gyártott fa alapú panel ismert paramétereihez vagy a fa alapú referenciapanel ismert paramétereihez többváltozós analízis felhasználásával hozzákalibrálunk.
  2. 2. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panelre jellemző paraméter kvalitatív vagy kvantitatív meghatározására, azzal jellemezve, hogy
    - 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett spektrális adatokat szolgáltató spektrometriai
    HU 221230Β1 módszerrel analizáljuk a nyers faanyagot vagy a fa alapú panelt,
    - ezeket a spektrális adatokat gyártástechnológiai paraméterrel kombinációvá kapcsoljuk össze, és
    - a spektrális adatokat referencia nyers faanyagból vagy fa alapú referenciapanelből 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett ezzel a spektrometriai módszerrel nyert spektrális referenciaadatoknak technológiai referenciaváltozókkal történő összekapcsolása útján nyert referenciakombinációkkal hasonlítjuk össze, amely referenciakombinációkat előzőleg a nyers referencia faanyagból gyártott fa alapú panel ismert paramétereihez vagy a fa alapú referenciapanel ismert paramétereihez többváltozós analízis felhasználásával hozzákalibrálunk.
  3. 3. Az 1. vagy 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy az eljárást nyers faanyagon hajtjuk végre.
  4. 4. Az 1. vagy 2. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy az eljárást fa alapú panelen hajtjuk végre.
  5. 5. Az 1-4. igénypontok bármelyike szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a fa alapú panelrészecske lemez.
  6. 6. Az 5. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a fa alapú panel farostlemez.
  7. 7. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy (I) kalibrációs modellt fejlesztünk ki, amihez (I.a), nyers referencia faanyagból vagy fa alapú referenciapanelből vett referenciamintákat spektrometriai módszer útján mérve referencia nyers spektrális adatokat veszünk fel; (I.b) a spektrális nyers referenciaadatokat feldolgozva csökkentjük a mérési zajt és kiszabályozzuk a mérési vándorlást és a szórt fény mérésre gyakorolt hatását; (I.c) a feldolgozott spektrális nyers referenciaadatokat többváltozós analízist magában foglaló adatelemzés végrehajtása útján hozzákalibráljuk a referenciaminták ismert paramétereihez; és (II) az említett spektrometriai módszerrel nyers faanyagból vagy ismeretlen paraméterekkel rendelkező fa alapú panelből vett minta nyers spektrális adatait feljegyezzük; az ily módon nyert nyers spektrális adatokat feldolgozva csökkentjük a mérési zajt és kiszabályozzuk a mérési vándorlást és a szórt fény mérésre gyakorolt hatását; a kifejlesztett kalibrációs modellt a feldolgozott spektrális adatokra alkalmazva meghatározzuk az ismeretlen paramétereket.
  8. 8. A 7. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy az (I.c) lépésben a többváltozós analízis során a feldolgozott referencia spektrális adatokat látens változókká alakítjuk; és a (II) lépésben a feldolgozott spektrális adatokat az (I.c) lépésnek megfelelően látens változókká alakítjuk, és a kifejlesztett kalibrációs modellt a látens változókra alkalmazva meghatározzuk az ismeretlen paramétereket.
  9. 9. A 7. vagy 8. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a spektrometriai módszer abszorbciós, reflexiós, emissziós vagy transzmissziós spektrometriai módszer.
  10. 10. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a nyers faanyagot vagy a fa alapú lapot és a referencia nyers faanyagot vagy a referencia fa alapú paneleket szárítjuk, amíg nedvességtartalmuk kisebb nem lesz, mint 8%, előnyösen kisebb, mint 4%.
  11. 11. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a nyers faanyag felületi vagy középrészi részecskéket vagy mindkettőt tartalmazza.
  12. 12. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a spektrometriai módszer közeli infravörös tartományba eső spektrometriai módszer.
  13. 13. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a panel meghatározandó paramétereit a következő paraméterek közül választjuk ki: sűrűség, sűrűségeloszlás, belső kötés, vastagsági duzzadás, elnyelési érték, áthatolhatósági érték, perforátorérték és emissziós kamra érték.
  14. 14. Az 1. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a többváltozós analízist a következő módszerek közül választjuk ki: fő komponens analízis (PCA), parciális legkisebb négyzetek regressziója (PLS), fő összetevő regresszió (PCR), multilineáris regressziós analízis (MLR) és diszkrimináns analízis.
  15. 15. A 14. igénypont szerinti eljárás, azzal jellemezve, hogy a többváltozós analízis során parciális legkisebb négyzet regressziót (PLS) alkalmazunk.
  16. 16. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panel paramétereit befolyásoló technológiai paraméterek szabályozására, azzal jellemezve, hogy
    - 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett spektrális adatokat szolgáltató spektrometriai módszerrel analizáljuk a fa alapú panelt, és
    - a spektrális adatokat ezzel a gyártási folyamattal, ismert technológiai paraméterek mellett gyártott fa alapú referenciapanelből 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett ezzel a spektrometriai módszerrel nyert spektrális referenciaadatokkal hasonlítjuk össze, amely fa alapú referenciapanel paraméterei ismertek, és a spektrális referenciaadatokat előzőleg többváltozós analízis felhasználásával hozzákalibrálunk az ismert technológiai paraméterekhez.
  17. 17. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panel paramétereit befolyásoló technológiai paraméterek szabályozására, azzal jellemezve, hogy
    - spektrális adatokat a 10%-nál kevesebb nedvességtartalmú nyers faanyagot szolgáltató spektrometriai módszenei analizáljuk és
    - a spektrális adatokat a 10%-nál kevesebb nedvességtartalmú nyers referencia faanyagból vagy referencia fa alapú panelből nyerjük, amelyet a referencia faanyagból fa alapú panelek gyártására szolgáló referenciatechnológiával készítünk el, amely spektrális referenciaadatokat előzőleg a referenciatechnológia során alkalmazott technológiai változókhoz többváltozós analízis felhasználásával hozzákalibrálunk.
  18. 18. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panel paramétereit befolyásoló technológiai paraméterek szabályozására, azzal jellemezve, hogy
    HU 221 230 Bl
    - 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett spektrális adatokat szolgáltató spektrometriai módszerrel analizáljuk a nyers faanyagot,
    - ezeket a spektrális adatokat a kívánt paraméterrel kombinációvá kapcsoljuk össze, és
    - a kombinációt referencia spektrális adatok és a referencia nyers faanyag vagy fa alapú referenciapanelek ismert paramétereivel való összekapcsolása útján nyert referenciakombinációkkal hasonlítjuk össze, amely spektrális adatokat ezzel a spektrometriai módszerrel referencia nyers faanyagból vagy fa alapú referenciapanelből nyerünk, ha azok 10%-nál kevesebb nedvességtartalommal rendelkeznek, amely referenciakombinációkat előzőleg ismert technológiai változókhoz kalibrálunk többváltozós analízis felhasználásával.
  19. 19. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panel paramétereit befolyásoló technológiai paraméterek szabályozására, azzal jellemezve, hogy
    - 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett spektrális adatokat szolgáltató spektrometriai módszerrel analizáljuk a nyers faanyagot,
    - ezeket a spektrális adatokat a kívánt paraméterrel kombinációvá kapcsoljuk össze, és
    - a kombinációt referencia spektrális adatoknak és a referencia nyers faanyagból ezzel a spektrometriai módszerrel nyert spektrális adatoknak a nyers referencia faanyag ismert paramétereivel való összekapcsolása útján nyert referenciakombinációkkal hasonlítjuk össze, amely referenciakombinációkat előzőleg ismert technológiai változókhoz kalibrálunk többváltozós analízis felhasználásával.
  20. 20. Eljárás fa alapú panel gyártási folyamatába betáplált nyers faanyagból előállított fa alapú panel paramétereit befolyásoló technológiai paraméterek szabályozására, azzal jellemezve, hogy
    - 10%-nál kevesebb nedvességtartalom mellett spektrális adatokat szolgáltató spektrometriai módszerrel analizáljuk a fa alapú panelt,
    - ezeket a spektrális adatokat a kívánt paraméterrel kombinációvá kapcsoljuk össze, és
    - a kombinációt referencia spektrális adatoknak és a fa alapú referencialapokból ezzel a spektrometriai módszerrel nyert spektrális adatoknak a referencia fa alapú panelek ismert paramétereivel való összekapcsolása útján nyert referenciakombinációkkal hasonlítjuk össze, amely referenciakombinációkat előzőleg ismert technológiai változókhoz kalibrálunk többváltozós analízis felhasználásával.
HU9900683A 1995-07-14 1996-07-02 Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration HU221230B1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
SE9502611A SE9502611D0 (sv) 1995-07-14 1995-07-14 Prediction of the properties of board
PCT/SE1996/000892 WO1997004299A1 (en) 1995-07-14 1996-07-02 Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration

Publications (3)

Publication Number Publication Date
HUP9900683A2 HUP9900683A2 (hu) 1999-06-28
HUP9900683A3 HUP9900683A3 (en) 1999-11-29
HU221230B1 true HU221230B1 (en) 2002-08-28

Family

ID=20399001

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
HU9900683A HU221230B1 (en) 1995-07-14 1996-07-02 Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration

Country Status (33)

Country Link
US (1) US5965888A (hu)
EP (1) EP0839317B1 (hu)
JP (1) JP3370681B2 (hu)
KR (1) KR100233948B1 (hu)
CN (1) CN1117271C (hu)
AR (1) AR002823A1 (hu)
AT (1) ATE188033T1 (hu)
AU (1) AU690470B2 (hu)
BG (1) BG62533B1 (hu)
BR (1) BR9609761A (hu)
CA (1) CA2226727C (hu)
CZ (1) CZ296823B6 (hu)
DE (1) DE69605801T2 (hu)
DK (1) DK0839317T3 (hu)
EA (1) EA000988B1 (hu)
EE (1) EE03938B1 (hu)
ES (1) ES2140878T3 (hu)
HU (1) HU221230B1 (hu)
IL (1) IL122437A (hu)
MX (1) MX9800413A (hu)
MY (1) MY118744A (hu)
NO (1) NO325268B1 (hu)
NZ (1) NZ312816A (hu)
PL (1) PL181795B1 (hu)
PT (1) PT839317E (hu)
RO (1) RO117048B1 (hu)
SE (1) SE9502611D0 (hu)
SI (1) SI0839317T1 (hu)
SK (1) SK282825B6 (hu)
TR (1) TR199800033T1 (hu)
UA (1) UA28105C2 (hu)
WO (1) WO1997004299A1 (hu)
ZA (1) ZA965808B (hu)

Families Citing this family (38)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE69937675T2 (de) * 1998-03-05 2008-11-27 Akzo Nobel N.V. Verfahren zum Kontrollieren eines Verfahrens zur Herstellung eines Zullulosefasern enthaltenden Produkts
US6414312B1 (en) 1998-03-05 2002-07-02 Akzo Nobel N.V. Method for controlling a process for the production of a cellulose fiber containing product
EP0967326B1 (de) 1998-06-22 2006-12-13 Siemens Aktiengesellschaft Verfahren zur Prozessführung und Prozessoptimierung bei der Herstellung von Fasermatten und/oder Faserplatten
US6207956B1 (en) * 1998-09-04 2001-03-27 The Toro Company Method and apparatus for quantitative determination of turfgrass color
US6647343B1 (en) * 1999-04-29 2003-11-11 Agilent Technologies, Inc. Temporal profile analysis of mass data in a mass sensor system
WO2001001113A1 (en) * 1999-06-28 2001-01-04 New Zealand Forest Research Institute Ltd. Method for identifying properties of wood by infra-red or visible light
SE523308E (sv) 2000-03-02 2007-12-27 Valmet Fibertech Ab Förfarande för kontinuerlig bestämning av egenskaper hos ett trägiberflöde för träfiberskiveframställning
US6525319B2 (en) 2000-12-15 2003-02-25 Midwest Research Institute Use of a region of the visible and near infrared spectrum to predict mechanical properties of wet wood and standing trees
US6606568B2 (en) 2000-06-28 2003-08-12 Midwest Research Institute Method for predicting dry mechanical properties from wet wood and standing trees
US6593572B2 (en) 2000-12-13 2003-07-15 Midwest Research Institute Method of predicting mechanical properties of decayed wood
GB0031522D0 (en) * 2000-12-22 2001-02-07 Enigma Nv Use of NIR (near-infra red spectroscopy) in composite production
GB0102688D0 (en) * 2001-02-02 2001-03-21 Enigma Nv Method for assessing remaining useful life and overall quality of laminating paper
US7245985B2 (en) 2001-03-21 2007-07-17 Signature Control Systems Process and apparatus for improving and controlling the vulcanization of natural and synthetic rubber compounds
US7167773B2 (en) 2001-03-21 2007-01-23 Signature Control Systems Process and apparatus for improving and controlling the curing of natural and synthetic moldable compounds
US7194369B2 (en) * 2001-07-23 2007-03-20 Cognis Corporation On-site analysis system with central processor and method of analyzing
US7321425B2 (en) * 2004-12-20 2008-01-22 Honeywell International Inc. Sensor and methods for measuring select components in sheetmaking systems
US7279684B2 (en) * 2005-12-13 2007-10-09 Huber Engineered Woods Llc Method using NIR spectroscopy to monitor components of engineered wood products
US20070222100A1 (en) * 2006-03-21 2007-09-27 Huber Engineered Woods L.L.C. Method and system using NIR spectroscopy for in-line monitoring and controlling content in continuous production of engineered wood products
US20090230306A1 (en) * 2008-03-17 2009-09-17 Andre Nicolas Spectroscopic Prediction of Formaldehyde Emission and Thickness Swell of Wood Panels
US8519337B2 (en) * 2008-06-28 2013-08-27 The Boeing Company Thermal effect measurement with near-infrared spectroscopy
US8552382B2 (en) * 2008-08-14 2013-10-08 The Boeing Company Thermal effect measurement with mid-infrared spectroscopy
US8436311B2 (en) * 2008-08-14 2013-05-07 The Boeing Company Method of predicting thermal or chemical effect in a coated or painted composite material
US7807971B2 (en) * 2008-11-19 2010-10-05 The Boeing Company Measurement of moisture in composite materials with near-IR and mid-IR spectroscopy
PL2431144T3 (pl) 2010-09-15 2013-02-28 SWISS KRONO Tec AG Sposób i urządzenie do nasycania na mokro klejem włókien drzewnych
US9182360B2 (en) 2013-07-22 2015-11-10 Honeywell Asca Inc. Multi-frequency microwave sensor for temperature independent measurement of moisture
CN104865944B (zh) * 2014-07-17 2017-11-28 辽宁石油化工大学 基于pca‑lssvm的气分装置控制***性能评估方法
DE102014214363B4 (de) 2014-07-23 2018-03-22 Türmerleim Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Beeinflussung und Regelung eines Verleimungsprozesses
CN104390932B (zh) * 2014-11-12 2017-06-30 中南林业科技大学 基于红外差谱技术的木材含水率检测方法
ES2637750T3 (es) * 2015-04-09 2017-10-16 Flooring Technologies Ltd. Procedimiento para la determinación de la resistencia a la abrasión de al menos una capa de desgaste dispuesta sobre una placa de soporte
CN106442382A (zh) * 2016-07-15 2017-02-22 中国林业科学研究院热带林业研究所 一种快速预测尾细桉木材基本密度的方法
CN108362702A (zh) * 2017-12-14 2018-08-03 北京木业邦科技有限公司 一种基于人工智能的单板缺陷检测方法、***及设备
RU2730407C1 (ru) * 2020-02-03 2020-08-21 Фин Скан Ою Способ оценки качества пиломатериала и устройство для его реализации
TWI762271B (zh) * 2020-08-13 2022-04-21 日商名南製作所股份有限公司 板狀木材的缺陷檢測系統、缺陷檢測方法以及缺陷檢測用程式
CN113109290B (zh) * 2021-04-08 2023-03-03 晨光生物科技集团股份有限公司 一种快速预判天然色素衰减速度的方法
ES2932150A1 (es) * 2021-06-29 2023-01-13 Luque Ripoll Luis De Procedimiento de determinación del origen geográfico y/o la especie botánica en muestras de madera
CN113447452A (zh) * 2021-06-29 2021-09-28 西安交通大学 一种用于绝缘纸光谱的水分影响因素校正方法及***
DE102021004704A1 (de) * 2021-09-17 2023-03-23 Dieffenbacher GmbH Maschinen- und Anlagenbau Anlage und Verfahren zur kontinuerlichen Herstellung von Werkstoffplatten sowie eine Testvorrichtung und Testverfahren zur Ermittlung von zumindest einer Werkstoffkenngrösse
EP4303567A1 (de) * 2022-07-04 2024-01-10 Flooring Technologies Ltd. Verfahren zur bestimmung der menge von mindestens einem pulverförmigen bindemittel in einer mischung mit holzpartikeln

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4606645A (en) * 1984-10-29 1986-08-19 Weyerhaeuser Company Method for determining localized fiber angle in a three dimensional fibrous material
US4800279A (en) * 1985-09-13 1989-01-24 Indiana University Foundation Methods and devices for near-infrared evaluation of physical properties of samples
CA2062447C (en) * 1991-03-07 1998-10-13 Peter Charles Matthews Reflective grain defect scanning
US5252836A (en) * 1991-03-07 1993-10-12 U.S. Natural Resources, Inc. Reflective grain defect scanning
SE507486C3 (sv) * 1991-09-12 1998-07-13 Valmet Automation Kajaani Ltd Foerfarande och anordning foer maetning av fiberegenskaper med naera-infra-roed-spektroskopi
US5360972A (en) * 1993-08-17 1994-11-01 Western Atlas International, Inc. Method for improving chemometric estimations of properties of materials
NZ270892A (en) * 1994-08-24 1997-01-29 Us Natural Resources Detecting lumber defects utilizing optical pattern recognition algorithm

Also Published As

Publication number Publication date
CN1191017A (zh) 1998-08-19
HUP9900683A2 (hu) 1999-06-28
JPH11509325A (ja) 1999-08-17
UA28105C2 (uk) 2000-10-16
BG62533B1 (bg) 2000-01-31
PL324493A1 (en) 1998-05-25
PT839317E (pt) 2000-05-31
TR199800033T1 (xx) 1998-06-22
ES2140878T3 (es) 2000-03-01
BG102237A (en) 1998-12-30
ATE188033T1 (de) 2000-01-15
ZA965808B (en) 1997-01-27
NO980135L (no) 1998-03-16
SI0839317T1 (en) 2000-04-30
CA2226727A1 (en) 1997-02-06
EE03938B1 (et) 2002-12-16
BR9609761A (pt) 1999-01-26
SE9502611D0 (sv) 1995-07-14
IL122437A0 (en) 1998-06-15
PL181795B1 (pl) 2001-09-28
CN1117271C (zh) 2003-08-06
CZ296823B6 (cs) 2006-06-14
EP0839317B1 (en) 1999-12-22
CZ3198A3 (cs) 1998-06-17
NO325268B1 (no) 2008-03-17
WO1997004299A1 (en) 1997-02-06
RO117048B1 (ro) 2001-09-28
SK282825B6 (sk) 2002-12-03
AU690470B2 (en) 1998-04-23
EA199800126A1 (ru) 1998-08-27
NZ312816A (en) 1999-05-28
IL122437A (en) 2001-01-28
DE69605801D1 (de) 2000-01-27
DE69605801T2 (de) 2000-05-18
AU6473596A (en) 1997-02-18
EP0839317A1 (en) 1998-05-06
SK4098A3 (en) 1998-10-07
AR002823A1 (es) 1998-04-29
MX9800413A (es) 1998-09-30
KR19990028494A (ko) 1999-04-15
EA000988B1 (ru) 2000-08-28
DK0839317T3 (da) 2000-05-08
US5965888A (en) 1999-10-12
KR100233948B1 (ko) 1999-12-15
HUP9900683A3 (en) 1999-11-29
EE9800029A (et) 1998-08-17
MY118744A (en) 2005-01-31
CA2226727C (en) 2002-10-01
NO980135D0 (no) 1998-01-13
JP3370681B2 (ja) 2003-01-27

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP0839317B1 (en) Prediction of the properties of board by using a spectroscopic method combined with multivariate calibration
US7279684B2 (en) Method using NIR spectroscopy to monitor components of engineered wood products
Hein et al. Robustness of models based on near infrared spectra to predict the basic density in Eucalyptus urophylla wood
CA2619330C (en) Method for production of layered substrates
US20070039678A1 (en) Method for production of layered substrates
WO1995031710A1 (en) Spectrophotometric method to measure quality and strength parameters in trees, lumber, timber, chips, saw dust, pulp and paper
AU748287B2 (en) A method for controlling a process for the production of a cellulose fibre containing product
US6414312B1 (en) Method for controlling a process for the production of a cellulose fiber containing product
AU771753B2 (en) Method for identifying properties of wood by infra-red or visible light
US20090230306A1 (en) Spectroscopic Prediction of Formaldehyde Emission and Thickness Swell of Wood Panels
Belini et al. Near infrared spectroscopy for estimating sugarcane bagasse content in medium density fiberboard
US20040113078A1 (en) Method for assessing remaining useful life and overall quality of laminating paper
Hein et al. Beurteilung physikalischer und mechanischer Eigenschaften von agro-basierten Spanplatten mittels Nahinfrarot-Spektroskopie
Curtiss et al. On-line lime mud analyzer for mud washer and lime kiln optimization
So et al. NIR

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A Lapse of definitive patent protection due to non-payment of fees