KR19990028494A - 다변수 보정과 조합된 분광학적 방법에 의해보드의 성질측정방법 - Google Patents
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Abstract
목재 패널의 매개변수 결정 방법은 10% 미만의 수분함량에서 원료목재/패널은 분광학적으로 분석하고 스펙트럼 데이타를 다변수 분석에 의해서 상기 기준 목재로 제조된 패널 또는 상기 기준 패널의 기지의 매개변수에 대해 보정된 기준 목재/패널의 기준 데이타와 비교하는 단계를 포함한다. 패널 매개변수에 영향을 주는 공정변수의 조절은 목재/패널을 분석하고, 스펙트럼 데이터를 필요한 매개변수와 조합으로 연결시키고, 상기 조합을 기준 목재/패널의 기지의 매개변수와 연결된 기준 목재/패널의 기준 데이타로 구성된 기준 조합과 비교하는 단계를 포함하고 상기 기준조합은 다변수 분석에 의해 기지의 변수에 대해 보정된다.
Description
파티클보드(particle board)는 바인더와 혼합되어 매트로 형성되고 이후에 고온 및 고압하에서 치밀한 보드로 압축되는 건조목재 미립자로 부터 제조될 수 있다.
거의 모든 종류의 목재 원료가 사용될 수 있다. 그러나, 밀도, 접착성과 같은 완성 보드의 성질은 목재의 성질에 달려있다.
본 명세서 및 청구범위에서 "입자"로 언급된 톱밥, 부스러기, 칩 및 조각목재에서 나온 부스러기가 목재 원료로서 사용된다.
조각 목재의 플레이킹(flaking)은 드럼 플레이커에서 이루어지며 칩은 나이퍼링(knifering) 플레이커에서 가공된다.
모든 목재의 해체에 이어서 고용량 건조기에서 2-4% 수분으로 건조된다. 건조공정 이후에 목재입자는 선호되는 크기로 걸러진다. 폐재료는 해머밀을 통과하고 스크린 시스템으로 다시 이송된다.
플레이크/톱밥의 형태 및 크기분포는 둘다 보드 성질에 중요하다.
파티클보드 및 중밀도 섬유 보드(MDF)용으로 가장 널리 사용된 바인더는 우레아-포름알데히드 수지(UF)이지만 멜라민-우레아 수지(MUF), 페놀수지(PF) 및 이소시아네이트 수지(MDI) 역시 특히 내후성 보드 제조에 사용된다.
수지, 물, 경화제 및 왁스 에멀젼은 중량을 기초로 자동 주입된다. 시약의 투입량은 건조 목재의 건조물질 백분율로 계산된다. 첨가된 바인더의 양은 수지종류 및 필요한 보드의 성질에 따라 변한다.
UF 수지 투입량은 7-10%, MUF 수지 투입량은 11-13%, PF 수지 투입량은 6-8%, MDI 수지 투입량은 2-5%이다. PF 및 MDI 수지의 비교적 낮은 투입량은 이들 수지의 탁월한 결합능력을 반영한다.
지배 성분이 목재임에도 불구하고 80년대 중반까지 파티클보드산업에서 연구개발(R&D)은 바인더를 배타적으로 취급하였으며 목재의 역할은 무시되었다.
목재는 펄프제조이전에 질 및 공정문제를 막기 위해서 일정시간동안 저장되어야 한다는 사실은 펄프 및 종이 산업에서 잘 알려져 있다. 저장동안 목재는 화학적 조성에서 중요한 변화를 겪는다. 예컨대, 일부 휘발성 화합물이 사라지고 유리산 및 결합된 산의 양이 증가하고 불포화 결합이 산화하고 에스테르의 가수분해가 일어난다.
그러나, 파티클보드 산업은 이러한 사실에 주의를 기울이지 않았으며 대신에 공정 및 품질문제는 바인더 품질의 변화에서 나온다는 결론을 내렸다.
지금까지 산의 함량과 목재의 가공성간에는 어떤 관계가 있다고 여겨질지라도 목재의 분석결과와 보드의 성질간에 타당한 상관관계를 확립할 수 없었다.
본 발명의 목적은 공장으로의 목재원료흐름을 온라인, 인라인, 또는 앳라인(at-line) 측정하여 공정라인에 들어가기 이전에 부적합한 재료를 분리해내는 것이다.
본 발명에 따른 분석기술을 사용하여 원료 목재 입자의 조사는 오늘날 견고성 및 내수성 뿐만 아니라 엄격한 환경적 조항을 고려시 매우 중요한 보드의 유리 포름알데히드 함량과 보드의 성질과 목재의 측정된 분석값간에 매우 높은 상관을 보여주었다.
파티클보드와 이의 제조방법에 대한 정보는 Thomas M. Maloney에 의한 "현대적 파티클보드 및 건조공정 섬유보드 제조"(1993, 4장 및 5장)에서 얻을 수 있다.
NIR 스펙트로스코피의 원리는 농업 및 식품 산업에서 새로운 적외선 기술(Williams, P. j Norris, K. (1987)), 근적외선 분석(NIRA)(AACC, St. Paul/MIn. Sterk, E.; Luchter, K. (1986)), 정량분석 및 정성분석기술(Applied Spectroscopy Revues 22:4)에 기술된다.
다중 성분 시스템 분석시 다변수 데이타 분석의 사용은 현재 개발중이다. 화학분야에 이러한 통계적 방법이 적용되면 화학측정법(Chemometrics)이라 불린다. 화학측정기술은 "Chemometrics" (S.D. Brown, Anal. Chem. 62, 84R-101R (1990))에 상술된다.
본 명세서 및 청구범위에서 "보드"라는 용어는 다음과 같은 보드형태를 포함한다: 파티클보드, 중밀도 섬유보드(MDF), 웨이퍼보드, 배향된 스트랜드 보드(OSB), 하드보드 및 합판.
보오드의 품질에 영향을 미치는 공정 변수는 목재 원료, 즉 목재의 종류, 성숙정도, 입자의 조성, 크기 및 수분함량; Hombak/Mayer 입자와 같은 입자 발생; 건조기 입구 및 출구 온도, 건조된 입자의 수분; 표면 및 코어입자의 먼지함량, 파편, 수분함량, 입자의 온도와 같은 스크린 변수; 표면 및 코어입자의 아교의 양, 왁스의 양, 입자의 온도, 수분함량, 냉각수, 스케일 세팅과 같은 글루블렌더(glueblender) 변수; 체적중량, 두께와 같은 성형지대변수; 압축시간 및 온도와 같은 프리-프레스 변수; 압축시간, 압력, 온도와 같은 고온-프레스 변수; 온도와 같은 냉각변수 및 표면 미세함과 같은 연마변수.
"Holz als Rohund Werkstoff 50 (1992) pp. 25-28"과 같은 과학잡지(Niemz)는 보오드의 품질이 고형 수지 함량과 경목/연목 관계에 의해 영향을 받는다고 기술한다. Niemz는 칩에서 우레아-포름알데히드 수지 부위와 연목에 대한 경목의 혼합비를 정량하기 위해서 NIR 스펙트로스코피를 사용한다. 테스트의 목적은 공정이 접착된 톱밥상의 우레아-포름알데히드를 테스트하고 경목/연목 혼합비를 얻는데 적합하는지를 확정하는 것이다.
상기 문헌에 NIR 기술이 목재수분의 온라인 및 오프라인 제어와 시약 및 농업 생성물의 분석을 위해 선형 다중 희귀법과 조합으로 사용될 수 있음을 기술한다. 게다가 식료품과 사료의 정량분석을 위해 Norris는 1962년에 고전화학내에서 정량분석을 위해 사용된 수리통계 방법(chemometrics)과 NIR을 조합한다.
동일 잡지의 또다른 문헌 73-78 페이지 (Kniest)에서 톱밥-아교 혼합물은 선형다중희귀법과 NIR 스펙트럼스코피의 조합에 의해서 분석된다. 그러나 77페이지 아이템 3의 2번째 문구는 접착되지 않은 샘플의 측정은 각 보오드의 공정 모델링을 위해 요구된 데이타 할당 때문에 가능하지 않음을 기술한다[Zur Durchfuhrung o.g. Industrieversuche ist die Messung der zugehorigen unbeleimten Probe aufgrund der fur die Prozessmodellierung notwendigen Datenzuordnung zur jeweiligen Spanplatte nicht moglich.].
상기 참고문헌으로 부터 당해분야 숙련자는 접착안된 입자로 부터 보오드의 성질을 예측할 수 없고 제조된 보오드로 부터 비파괴 방식으로 이러한 성질을 측정할 수 없고 보오드 분석을 위한 변수 결정을 위한 공정의 개시시 효율적인 온라인, 인라인 또는 앳라인 방법을 발견하는 문제가 미해결된채 남아있음을 알 수 있다.
보오드의 성질을 한정하는 관련 변수는 밀도 및 밀도 프로파일, 내부결합, 두께 스웰링, 흡수, 투과성, 천공값, 파괴모듈러스(MOR), 휘발성 유기화합물(VOC)에 관련된 변수 및 방출챔버 값이다.
밀도는 용적중량과 동일하며 알려진 용적의 보오드 스트립의 무게를 달고 질량을 용적으로 나눔으로써 결정된다. 값은 ㎏/㎥로 표현된다.
내부결합(IB)은 보오드 평면에 수직인 장력에 대해 저항하는 보오드의 성질이다. 결과는 수지함량과 보오드 밀도에 달려있으며 두 경우에 거의 선형함수이다.
두께 팽윤은 2-24시간동안 20℃ 또는 23℃의 물에 특정크기의 샘플을 위치시킴으로써 측정된다. 담그기 이전 및 이후에 샘플의 두께가 측정된다. 두께 차이는 최초의 두께로 나뉘어지고 백분율로 표현된다. 두께 팽윤은 예기치 못한 비나 수성 페인트를 견디는 보오드의 능력에 대한 측정이다.
흡수값은 두께 팽윤 측정에 사용된 동일한 샘플에서 수행된다. 물에 노출하기 이전과 이후의 샘플의 무게를 단다. 무게차이는 최초의 무게로 나뉘어지고 백분율로 표현된다. 흡수값은 심한 조건하에서 보오드의 거동을 예측하는데 사용될 수 있다.
투과성은 샘플을 통해 공기를 흡입시키고 (보오드 가장자리는 왁스로 밀폐된다) 보오드를 따른 압력강하가 샘플을 통해 공기를 흐르게 하면서 측정된다. 보오드 밀도의 차이에 따라 보오드 표면위의 투과성은 다르지만 평균 투과성과 포름알데히드 방출값 간에는 상관관계가 있다. 투과성은 포름알데히드가 보오드를 탈출할 때 갖는 저항성이다. 값은 ㎝/분으로 표현된다.
천공값은 특정 수분함량에서 (6.5%) 보오드의 포름알데히드 함량을 표현한다. 포름알데히드는 보오드를 톨루엔에서 추출함으로써 얻어진다. 방출된 포름알데히드는 물에 흡수되고 광도 측정법으로 측정된다. 천공값과 포름알데히드 방출간에는 관계가 있으므로 천공방법(perforator method)은 여러 나라에서 인정된 방법이다. 값은 오븐건조 보오드 100g당 HCHO ㎎으로 표현된다.
방출챔버방법은 목재기초 판넬 또는 다른 재료로 부터 방출된 포름알데히드의 가장 정확한 측정방법으로서 전세계적으로 수용되었다. 챔버내의 조건의 보통 가정의 조건을 모방하도록 설정된다. 챔버의 크기는 1 내지 40㎥이다. 온도는 23 내지 25℃이고 부하는 0.3 내지 1.0㎡/㎥이며 상대습도는 45 내지 50%이고 공기 교환속도는 0.5 내지 1.0/시간이다. 보오드 샘플은 챔버의 서랍에서 일정 거리로 수직위치된다. 통상 3 내지 10일이 걸리는 일정한 상태에 이를때까지 공기 샘플이 취해진다. 값은 ppm HCHO 또는 ㎎ HCHO/㎥으로 표현된다.
밀도 프로파일은 매트형성 가능 및 프레스와 목재입자의 기하 및 혼합의 함수이다. 프로파일은 표면에서 표면까지 0.1㎜마다 밀도를 측정할 수 있는 X-선 장치를 사용하여 측정한다. 파티클보드에 대한 밀도 프로파일은 표면에서 1100㎏/㎥, 코어에서 600㎏/㎥의 밀도를 보여준다.
본 발명은 파티클 보드 및 다른 목재 기초 판넬의 성질을 반영하는 다양한 변수의 정성적 및 정량적 측정 방법, 특히 목재 기초 판넬의 성질을 반영하는 다양한 변수를 순간적이고 연속적으로 분석하기 위해서 목재기초 판넬 제조공정을 포함하는 공장으로의 원료 목재흐름상에서, 특히 건조된 표면과 코어 입자상에서 수행된 다변수 보정과 조합된 분광학적 방법에 관계하며 이를 기초로 공정변수를 결정한다.
특히, 본 발명은 파티클보드 및 다른 목재기초 판넬의 성질을 예측하는 도구로서 NIR(근적외선) 기술의 사용에 관계한다.
또한, 다변수 분석과 조합으로 분광학적 방법을 수단으로 목재기초 판넬 자체를 분석함으로써 목재기초 판넬의 변수를 결정하는 방법에도 관계한다.
본 발명은 보오드 및 기타 목재 기초 패널의 성질을 반영하는 다양한 변수를 정성적 및 정량적으로 측정하는 방법에 관계하며 상기 변수를 기초로 하여 공정을 지배하는 변수가 결정되고 조절될 수 있다. 특히, 본 발명은 원료 목재흐름, 특히 건조된 표면 및 코어입자상에서 또는 목재기초 패널상에서 수행된 보오드의 성질을 반영하는 다양한 변수를 연속적이고 순간적으로 분석하기 위한 분광학적 방법에 관계한다.
본 발명에 의해서 보오드의 성질이 예측될 수 있으며 이를 통해서 보오드 공정변수를 지배하는 변수가 공장으로의 원료목재의 흐름, 특히 건조된 표면과 코어 입자에 대한 NIR 스펙트로스코피와 다변수 보정의 동시 적용에 의해 결정된다.
본 발명에 따르면 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 10%미만의 수분함량을 가지는 원료 목재가 분석되고 상기 스펙트럼 데이타는 10%미만의 수분함량을 가지는 기준원료 목재로 부터 상기 분광학적 방법에 의해 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교되며, 다변수 분석에 의해 상기 기준원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 공지의 매개변수로 기준 스펙트럼 데이타가 보정된다.
목재기초패널의 성질은 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 갖는 동안 목재기초 패널 자체를 분석하고, 상기 스펙트럼 데이타를 10% 미만의 수분함량을 갖는 기준 목재 기초 패널로 부터 상기 분광학적 방법에 의해 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교하는 단계를 포함하는 방법에 의해 결정되며, 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해 상기 기준 목재기초 패널의 공지의 매개변수에 대해 보정된다.
한 구체예에 따르면 원료목재나 목재 기초 패널은 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 분석되며, 이후에 스펙트럼 데이타는 하나이상의 공정변수와 조합으로 연결되며, 이의 조합은 상기 분광학적 방법에 의해 기준 원료 목재나 기준 목재기초 패널로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타를 기준 공정변수와 연결시킴으로써 수득된 기준 조합과 비교되며, 기준 조합은 다변수 분석에 의해 상기 기준 목재기초 패널의 공지의 매개변수나 상기 기준 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 공지의 매개변수에 대해 보정된다. "조합으로 연결시킨다는 것"은 조합이 스펙트럼 데이타와 하나이상의 공정변수의 수학적 함수를 나타내며 후자는 함수에 대해 독립변수를 나타냄을 의미한다; 이것은 종속변수, 즉 "조합"이 결정될 때 독립변수가 어떤 수식에 삽입된다는 것을 내포한다.
한 구체예에 따르면 본 발명은 보오드 제조의 보정을 위해 수득된 스펙트럼의 다변수 분석과 조합으로 건조된 표면 또는 코어입자상에 NIR-스펙트로스코피의 적용에 관계한다.
본 발명에 따르면 10% 미만의 수분함량을 가질 때 패널 원료의 스펙트럼을 탐지하고 다변수 보정 기술에 의해 스펙트럼을 매개변수로 전환시킴으로써 보오드 및 기타 목재 기초 패널의 다양한 매개변수, 특히 밀도, 밀도 프로파일, 내부결합, 두께 팽윤, 흡수값, 투과성, 천공값 및 방출 챔버값을 직접적이고 연속적으로 결정할 수 있다. 이 방법은 보오드 제조공정의 공정변수를 조절하는데 사용될 수 있다. 사용된 분광학적 방법은 흡수, 반사, 방출 또는 전달 분광학이며 소위 근적외선(NIR) 파장 범위내에서 적용된다.
건조된 표면과 보오드 베이스를 형성하는 코어 목재 입자의 흡수 또는 전달 스펙트럼을 직접적이고 연속으로 탐지할 수 있으며 상기 값을 사용하여 (이산 파장에서) 이들 스펙트럼으로 부터 보오드의 다양한 매개변수를 계산한다.
본 발명의 목적은 180-2500㎚, 특히 400-2500㎚, 더더욱 1000 내지 2500㎚에서 분광학적 방법에 의해서 공정 라인에 있는 10% 미만의 수분함량을 갖는 원료나 목재기초 패널, 특히 건조표면이나 코어입자를 분석하고 스펙트럼에 대해 수리통계평가를 적용함으로써 달성된다. 이 방법은 보오드나 기타 목재기초 패널의 성질을 반영하는 다양한 매개변수를 순간적이고 연속적으로 분석할 수 있게 하며 이를 통해서 공정 지배변수가 결정될 수 있다.
본 방법은 원료와 보오드 제조 공장내에서 건조기에서 건조된 원료로 제조된 목재기초 패널에 적용되며; 목재기초 패널 또는 원료, 특히 표면과 코어 입자는 당해분야에 공지된 환경하에서 8% 미만, 특히 4% 미만의 수분함량으로 건조된다.
본 발명은 낮은 수분함량이 재현성있는 측정결과를 가져온다는 점에서 장점이 된다; 그렇지 않다면 수분은 분광학적 정보를 감추는 경향을 가진다. 게다가 분광학적 정보를 차단 또는 숨길 수 있는 원료 또는 패널의 천연 또는 합성 휘발성 화합물은 수분함량이 감소될 때 원료나 패널로 부터 증발된다. 따라서, 매우 낮은 수분함량에서 분석을 수행함으로써 더 많은 분광학적 정보가 더욱 정확하고 재현성있는 측정결과를 보호하는 장점을 가진다. 원료 측면에서 제조공정에 실제로 사용되는 상태, 즉 건조할 때 재료를 분석하는 것이 이득이 된다.
목재기초 패널은 보오드, 특히 파티클보드이다.
본 발명에 따라 수행된 다변수 분석은 주성분 분석(PCA), 편최소제곱희귀법(PLS), 주성분 희귀법(PCR), 다선형 희귀 분석(MLR) 또는 판별 분석이며 편최소제곱희귀법이 선호된다.
본 발명에 따른 방법은 목재기초 패널이 제조공정으로 흐르는 원료 목재로 부터 제조된 목재기초패널의 매개변수에 영향을 주는 공정변수를 조절하는 방법에 적용되며; 이 경우에 본 방법은 보오드 매개변수를 결정하는데 사용되고 이 정보는 이후에 공정 조절 시스템에 제공된다. 또한, 감소된 노이즈 또는 기준선 편차를 가진후 스펙트럼이 보오드 매개변수로 전환됨이 없이 수득된 스펙트럼이 직접 공정변수 설정 시스템에 공급되는 조절시스템을 설계할 수 있다; 이것은 보정모델을 설정함으로써 적절히 달성될 수 있으며 공정변수는 패널매개변수와 스펙트럼 데이타의 함수로서 표현되며, 이후에 실제 제조에 이 모델을 사용하여 스펙트럼 데이타가 원료로 부터 수득되며, 즉 전방 조절되며 제조된 패널은 피이드백 조절되며 필요한 패널 매개변수와 연결되어서 필요한 공정변수를 제공한다.
한 구체예에 따르면, 목재기초 패널은 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해서 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 분석되며, 수득된 스펙트럼 데이타는 공지의 공정변수에서 제조된 기준 목재기초 패널로 부터 상기 분광학적 방법에 의해 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교되며, 상기 기준 패널은 10%미만의 수분함량을 가지며 상기 기준 목재기초 패널의 매개변수는 공지이며, 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해 상기 공지의 공정변수로 보정된다.
또다른 구체예에 따르면, 원료 목재나 목재기초 패널은 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 분석되며, 상기 스펙트럼 데이타는 상기 분광학적 방법에 의해 사용된 기준원료 목재나 상기 기준목재로 부터 제조된 기준목재 기초 패널로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교되며, 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해서 상기 기준공정에 적용된 공정변수에 대해 보정된다.
또다른 구체예에서, 원료 목재나 목재기초 패널은 10%미만의 수분함량을 가지는 동안 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 분석되며, 수득된 스펙트럼 데이타는 적어도 하나의 필요한 매개변수와 조합으로 연결되며, 상기 조합은 분광학적 방법에 의해 10%미만의 수분함량을 가지는 기준원료 목재나 기준 목재기초 패널로 부터 수득된 기준스펙트럼 데이타를 상기 기준 원료 목재나 상기 기준 목재기초 패널의 공지의 매개변수와 연결시켜 수득된 기준조합과 비교되며, 기준 조합은 다변수 분석에 의해 공지의 공정변수에 대해 보정된다.
분광학적 분석은 온라인, 인라인 또는 앳라인 광섬유 탐침에 의해 수행되거나 개개의 샘플에 대해 별도의 분석을 함으로써 수행될 수 있다. 두 경우에, 스펙트럼은 특정 스펙트럼의 여러 이산 파장값을 사용하여 또다른 데이타 처리를 받는다. 분광학적 방법에서 사용된 광선은 원료나 목재기초 패널상에 직접 가해진다.
스펙트럼 정보는 다양한 성질을 반영한다. 관련 매개변수에 따라서 선택된 정보가 특정 매개변수에 대해 상관된다.
이러한 기술의 예는 공정으로 부터 떨어져 위치되며 광원, 탐지기, 전자소자 및 광섬유를 통해 신호를 샘플에 전송하는 다른 필요성분을 포함하는 장치의 사용이며, 이 경우에 빛은 샘플을 통과하거나 반사된다. 결과의 신호는 광섬유 케이블에서 탐지기로 복귀되며 기록된다.
분광계에서, 빛은 전기 신호로 전환되며 이후에 미리 저장된 기준 스펙트럼이 관련되고, 예컨대 공제되는 컴퓨터에 전달되고 샘플 스펙트럼과 보정된 기준 스펙트럼이 계산된다.
또다른 구체예는 관련 시간간격으로 수동 또는 자동으로 샘플을 취하고 광원, 탐지기, 전자소자 및 기타 필요한 소자를 포함한 분석기기에서 샘플은 분석을 받는다. 이후에 흡수 또는 전달 스펙트럼은 특정 스펙트럼의 여러 이산 파장값에서 또다른 데이타 처리를 받는다.
탐지기는 10㎚, 특히 2㎚, 더더욱 1㎚ 미만의 측정간격을 가진다. 180 내지 2500㎚의 VIS-NIR 파장에서 탐지가 수행된다.
이것은 당해분야 숙련자에게 공지된 스캐닝기기, 다이오드 배열 기기, 푸리에 변환기기 또는 다른 유사한 설비를 사용하여 수행될 수 있다. 흡수 또는 전달을 포함한 파장의 평가는 분석에 관련된 특징을 제공한다. 수득된 스펙트럼에 수리통계방법을 적용함으로써 측정이 전체 파장영역의 정보를 포함할지라도 화학분석에 기여하는 정보를 포함하지 않은 파장을 무시할 수 있다.
분광학적 측정을 사용하여 보오드 매개변수를 조절하고 결정하는 것은 두 개의 주단계로 구성되는데, 1단계는 학습세트 개발, 데이타 처리, 및 공지의 매개변수값을 갖는 표면 및 코어입자를 사용하여 데이타를 분석하는 것이 관계되는 보정모델 개발이다. 2단계는 미지의 매개변수값을 갖는 샘플의 분광학적 분석, 스펙트럼 데이타 처리, 데이타 분석; 및 1 단계에서 개발된 보정 모델을 수득된 데이타에 적용하는 것이다.
본 발명의 한 구체예는 건조된 표면 및 코어입자에 대해 400-2500㎚, 특히 1000-2500㎚의 파장에 있는 근적외선 스펙트럼을 분석하고 스펙트럼에 대한 수리통계적 평가를 하여서, 밀도, 밀도프로파일, 내부결합, 흡수, 투과성, 천공값 및 방출챔버값과 같은 입자의 매개변수를 계산하는 것이다.
건조된 표면과 코어 입자상의 NIR 측정으로 수득된 결과와 보오드 변수간에 상관은 테이블로부터 명백하다.
선호된 구체예에 따르면 본 방법은 다음 단계를 포함한다:
(I) 보정 모델 개발
(I.a) 기준 원료 목재나 기준 목재 기초 패널의 기준 샘플에 대한 기준 스펙트럼 데이타를 분광학적 방법에 의해 등록;
(I.b) 노이즈를 감소시키고 표류하고 확산하는 광산란을 조절하기 위해서 기준 스펙트럼 데이타를 가공하고;
(I.c) 다변수 분석을 포함한 데이타 분석을 수행함으로써 가공된 기준 스펙트럼 데이타를 기준 샘플의 공지의 매개변수로 보정.
(II) 상기 분광학적 방법에 의해 미지의 매개변수를 갖는 원료 목재나 목재기초 패널의 스펙트럼 데이타를 등록하고;
노이즈를 감소시키고 표류하고 확산하는 광산란을 조절하기 위해서 수득된 스펙트럼 데이타를 처리하고;
미지의 매개변수를 결정하기 위해서 처리된 스펙트럼 데이타에 개발된 보정모델 적용.
단계(I.c)에서 다변수 분석은 처리된 기준 스펙트럼 데이타를 잠재성 변수로 전환시키고; 단계(II)에서 처리된 스펙트럼 데이타가 (I.c)와 같이 잠재성 변수로 전환되고 개발된 보정모델이 잠재성 변수에 적용되어서 미지의 변수가 결정된다. 잠재성 변수로의 전환은 주성분 분석(PCA)에 따른다.
(I) 보정모델의 개발
보오드 매개변수가 여러개의 샘플에 대해 전통적인 방식으로 측정된다. 이후에 그 값이 보정모델의 개발에 사용되며 아래에 기술된 3개의 하위단계가 상기 샘플의 등록된 흡수, 반사 또는 방출 스펙트럼에 적용된다.
(I.a) 학습집합 개발
모델 학습집합은 제조라인을 나타내는 기지의 값을 갖는 샘플에서 나온 수많은 흡수 또는 전달 스펙트럼으로 구성된다. 학습집합은 수리통계 알고리즘에 사용되어 결과의 모델 매개변수를 계산한다.
(I.b) 데이타 처리
노이즈를 감소시키고 기준선 표류를 조절하기 위해서 스펙트럼 데이타가 처리되어야 한다. 이러한 처리는 가시적으로 유사하지 않은 스펙트럼의 확인이나 가시적으로 유사한 스펙트럼의 비확인과 같은 숨겨진 정보를 나타낼 수 있다. 게다가, 비어의 법칙에서 가정 (흡수성 매체에서 주어지 흡수계수 및 광학적 경로의 길이에서 흡수된 광의 총량은 샘플의 분자농도에 비례한다)은 샘플이 구성하는 복잡한 시스템에서 항상 적용되는 것이 아니다. 이것은 공업용 샘플 및 실험실 샘플에서 항상 발견되는 여러 인자 때문이다. 또다른 인자는 샘플 내 입자에 따라서 광산란이 다르다는 것이다. 이러한 문제를 극복하기 위해서 다양한 이론이 개발되었고 가장 널리 사용되는 것은 흡수 및 산란을 고려하는 Kubelka-Munk 변환(P. Kubelka, F. Munk, Z. Tech. Physik 12, 593 (1931)); 각 스펙트럼을 "이상적 스펙트럼"(평균 스펙트럼)과 비교함으로써 각 스펙트럼이 오프셋과 기울기에서 보정되는 다중 산란 보정(P. Geladi, D. MacDougall, H. Martens, Appl. Spect. 39, 491-500 (1985))이다. 스펙트럼 데이타를 선형화하는 또다른 방법은 4차 도함수까지 도함수의 사용이다(A. Savitzky, M.J.E. Golay, Anal. Chem. 36, 1627-1639 (1964)). 스펙트럼의 도함수는 인접한 파장간에 상대적 변화만으로 구성된 변환스펙트럼을 가져오며 미분된 스펙트럼의 피크세기는 더욱 선형적이 되는 경향이 있다(T.C. O'Haver, T. Begley, Anal, Chem. 53, 1876 (1981)). 푸리에 변환이나 표준 정규 변수변환(R.J. Barnes, M. S. Dhanoa and S. J. Lister, Appl. Spectrosc., Vol. 43, #5, pp. 772-777 (1989))에 의해 선형화가 이루어진다.
(I.c) 데이타 분석
수리통계 기술을 사용한 데이타 분석으로 보정모델이 개발될 수 있다. 주성분 분석(PCA), 편최소제곱 희귀법(PLS), 주성분 희귀법(PCR), 다선형 희귀분석(MLR) 및 판별식 분석과 같은 여러 수리통계 기술이 사용될 수 있다. 본 발명에 따라 선호되는 수리통계 기술을 PLS방법이다.
(I.c.1) 주성분 분석(PCA)
PCA에 의해 상관된 변수집합이 상관되지 않는 변수로 된 더 작은 집합으로 압축된다. 이러한 변환은 좌표계의 회전으로 구성되며 그 결과 원래의 배치에서 보다 적은수의 축상에 정보가 정렬된다. 서로 높게 상관된 변수는 단일체로 취급된다. PCA를 사용함으로써 원래의 변수 집합에 존재한 대부분의 정보를 나타내지만 모델에 사용하기가 훨씬 용이한 상관되지 않은 변수로된 적은 집합을 얻을 수 있다. 일반적으로, 2 내지 15개의 주성분이 변수 분산의 85 내지 98%를 차지한다.
(I.c.2) 편최소제곱 희귀법(PLS)
PLS는 정량적인 관계가 변수블록, 즉 일련의 샘플에 대한 기술 데이타(스펙트럼) 블록과 이들 샘플에 대해 측정된 응답 데이타 블록간에 확립될 수 있는 모델링 및 연산 방법이다. 블록간에 정량적 관계에 의해서 새로운 샘플에 대한 스펙트럼 데이타기. 기술 블록에 들어가고 응답을 예측할 수 있다. 이 방법의 장점은 결과가 상이한 도면에 의해 그래프로 평가될 수 있다는 것이다. 대개의 경우에 도면의 시각적 해석은 변수간의 상이한 관계에 대해 충분히 이해할 수 있게 한다. 이 방법은 PCA와 유사한 투영에 기초한다. PLS방법은 유기합성에서 디자인 및 최적화(Carlsson R.), 과학기술에서 데이터처리(B.G.M. Vandeginste, O.M. Kvalheim, Eds., Elsevier, 1992, Vol. 8)에 상술된다.
(I.c.3) 주성분 희귀법(PCR)
PCR은 PCA와 PLS와 밀접하게 관련된다. PCA에서 처럼 기술블록의 각 대상물은 더 낮은 차원의 공간에 투영되어서 스코어 및 로딩(loading)을 산출한다. 이후에 스코어는 최소제곱 절차에서 응답 블록에 대해 희귀되어서 미지의 샘플의 예측하는데 사용될 수 있는 희귀모델을 가져온다. PLS와 PCA에서와 동일한 모델 통계학이 모델 확인에 사용된다. PCA, PLS 및 PCR에 대해서 "편 최소제곱 희귀법 : A Tutorial" (Geladi, Anal. Chim. Acta, 185, 1-32 (1986))을 참조하시오.
(I.c.4) 다선형 희귀분석(MLR)
MLR에 의해서 최소제곱기술을 사용하여 스펙트럼의 함수로서 보오드 매개변수에 대한 가장 적합한 평면이 정의되어 평면의 각 경계를 한정한다. 이후에 이 평면은 예측된 값을 미지의 보오드 매개변수값에 정렬하는데 사용된다. 이 기술은 PLS에 비해서 매트릭스 간섭량이 크지 않은 비교적 "깨끗한" 시스템에 제한되며 변수보다 많은 대상물을 필요로 한다.
(I.c.5) 판별식 분석
이것은 스펙트럼 데이타를 사용하여 기지의 보오드 매개변수값이 상이한 클러스터에 모여지고 선형 판별 경계에 의해 분리되는 방법이다. 이의 스펙트럼으로 부터 미지의 보오드 매개변수값의 샘플이 클러스터에 일치될 수 있으며 보오드 매개변수값에 클러스터의 평균값이 할당될 수 있다. 이것은 성질 스크린에 유용한 기술이지만 통계적으로 의미있는 결과를 얻기 위해서 큰 데이타 베이스가 필요하다.
(II) 보정모델 적용에 의한 결정
보정모델이 개발되었다면 미지값의 결정은 (I.a)에 따라 흡수 또는 전달 스펙트럼을 등록하고 이후에 (I.b)에 따라 수득된 스펙트럼 데이타를 처리하고 (I.c)에 따라 처리된 스펙트럼 데이타에 대해 데이타 분석을 수행하고 개발된 보정 모델을 수득된 데이타에 적용함으로써 수행될 수 있다.
상이한 입자 조성과 동일한 아교조성을 써서 실험실에서 5개의 테스트 보오드가 제조된다. 3개의 상이한 연령(늙은, 3달, 어린)의 3개의 상이한 종류의 원료 입자가 사용된다. 이들은 실험실에서 표면 및 코어입자로 건조 및 스크린된다. 각 연령은 하나의 테스트 보오드를 나타내고 제 4 테스트보오드는 3개의 혼합물을 나타낸다. 제 5 테스트 보오드는 상업적으로 제조된 표면 및 코어입자를 갖는 기준 샘플이다. 보오드의 입자 혼합물은 표 1 에 기술된다. 각 샘플의 수분함량은 표준방법으로 분석되었다. 각 입자에 대한 NIR측정이 AKZO NOBEL Analyscentrum (Nacka, Sweden)에서 수행되었다. 사용된 기기는 표류 셀을 갖는 FT-NIR 기기 Bomem 160이다. 입자가 비이커에 담기고 1000-2500㎚의 스펙트럼에서 16번 샘플이 스캐닝된다. 완성된 보오드에 대해 공지의 기술에 따라 행해진 측정에 추가해서 데시케이터 뚜껑을 사용한 방출 측정(EXS 방법)이 행해지고 보오드가 박스에 놓이고 공기가 보오드를 통해 흡입된다(BOX 방법). 결과가 포름알데히드에 대한 Interscans 직접 기기인 모니터에 나타난다. 데시케이터 뚜껑에 있는 공기가 30℃이고 포름알데히드의 온라인 측정이 챔버값에 상관되는지에 대한 정보를 주어야 할 때 공장에서 온라인 방법에 가장 근접한 측정이 차가운 원료 보오드상에서 행해진다. 상기 측정의 결과가 표 2 에 기술된다. 다변수 데이타에 대한 Sirius 프로그램이 사용되어 정규화된 NIR 스펙트럼으로 부터 추가 정보를 추출한다. 보오드 변수와 입자변수에 대한 응답 모델이 6개의 PLS 성분으로 구축된다. 응답 모델은 Y = KX + M 으로 표현될 수 있으며 이 방정식인 전형적인 X-Y 좌표계에서 직선이며 Y는 예측된 매개변수이고 X는 실제 측정된 매개변수이며 K는 응답 모델의 상관계수이고 (직선의 기울기) M은 Y절편을 나타낸다. 즉, X가 0일 때 Y값을 나타낸다. 이상적인 응답 모델에서 K는 1이고 M은 0이다. 상이한 측정에 대한 K 및 M의 값이 실제값과 모델의 상관계수(이상적인 모델에서 1)와 평균 예측에러와 함께 표 3 에 주어진다. 표면 및 코어입자상에서 수행된 다중파장 스펙트로스코피가 스펙트럼 데이타의 선형화에 이어지며 보오드 매개변수값을 결정하는데 다변수 데이타 평가(PLS 알고리즘)가 사용된다. 기준 샘플은 표에 기록된 것과 상이한 총 10개의 샘플로 구성되며 상이한 매개변수를 가진다. 샘플이 0.9 내지 2.3%의 수분함량으로 건조되고 표면 및 코어입자로 스크린된다.
표면 입자 : (0.5 - 2 ㎜)
코어 입자 : (2 - 8 ㎜)
2×4 3층 보오드를 포함한 테스트가 각 조성에 대해 수행되고 동일한 비율의 3개의 조성물 혼합물에 대해 테스트가 된다. 표면 및 코어 기준입자에 대한 테스트가 행해진다. Casco Products AB의 포름알데히드 수지(UF)가 모든 테스트에서 사용된다. 4개의 보오드가 챔버 보오드로 조합된다. 박스내의 보오드의 공기 흡입과 데시케이터 뚜껑을 사용한 방출 측정이 수행된다. 챔버 테스트 이후에 완성 보오드 테스트가 수행된다.
다음 약어가 표에 사용되었다:
Dens. 밀도
IB 내부결합
TSW 24 h 두께 팽윤
ABS 24 h 흡수
PB 투과성, ㎝/분
PV 천공값, ㎎ HCHO/100g
REM 신속한 방출방법, ㎎ HCHO/리터
Em.kam 방출챔버, ㎎ HCHO/㎥
EXS 30℃ 보오드에 대해 떨어진 테이프가 있는 0.82dm2데시케이터 뚜 껑, 보오드 위로 분당 3리터의 공기가 흡입됨, 새로 압축된 원료 보오드, 30℃
EXS 23℃ 보오드에 대해 떨어진 테이프가 있는 0.82dm2데시케이터 뚜 껑, 보오드 위로 분당 3리터의 공기가 흡입됨, 새로 압축된 원료 보오드, 25℃
EXS 1d 보오드에 대해 떨어진 테이프가 있는 0.82dm2데시케이터 뚜 껑, 보오드 위로 분당 3리터의 공기가 흡입됨, 마모된 보오 드, 1일
Box 4d 보오드 4.8dm2을 통해 흡입된 공기, 5ℓ/분. 마모된 보오드, 테이프된 가장자리, 4일
Box 12d 보오드 4.8dm2을 통해 흡입된 공기, 5ℓ/분. 마모된 보오드, 테이프된 가장자리, 12일
Box 27d 보오드 4.8dm2을 통해 흡입된 공기, 5ℓ/분. 마모된 보오드, 테이프된 가장자리, 27일
Box k-sk 보오드 4.8dm2을 통해 흡입된 공기, 5ℓ/분. 마모된 보오드, 테이프된 가장자리, 챔버에서 테스트된 보오드상의 측정
| 보오드 코드 | 표면 입자 | 연령 | 수분 % |
| 50185 | 기준 입자 | 보통 | 2.3 |
| 50186 | 조성 1 | 늙음 | 4.2 |
| 50187 | 조성 2 | 어림 | 3.3 |
| 50188 | 조성 3 | 3달 | 3.5 |
| 50189 | 조성 1+2+3 | 혼합 | 3.8 |
| 보오드 코드 | 코어 입자 | 연령 | 수분 % |
| 50185 | 기준 입자 | 보통 | 2.0 |
| 50186 | 조성 1 | 늙음 | 2.8 |
| 50187 | 조성 2 | 어림 | 2.9 |
| 50188 | 조성 3 | 3달 | 3.2 |
| 50189 | 조성 1+2+3 | 혼합 | 3.1 |
| 보오드코드 | 밀도 | IB | TSW24h | ABS24h | PB | PV | REM | 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 |
| 보오드 코드 | EXS30℃ | EXS23℃ | EXS1d | PBL-box 4d | PBL-box12d | PBL-box27d | PBL-boxk-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 |
| 매개변수 | K | M | 상관계수 | 평균 예측에러 |
| 수분 | 0.975 | 0.078 | 0.987 | 0.226 |
| 밀도 | 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 |
| REM | 0.991 | 0.021 | 0.996 | 0.013 |
| PV | 0.997 | 0.016 | 0.998 | 0.103 |
| EXS 30℃ | 0.996 | 0.000 | 0.998 | 0.008 |
| EXS 23℃ | 0.966 | 0.002 | 0.983 | 0.004 |
| EXS 1d | 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-sek | 0.889 | 0.017 | 0.943 | 0.005 |
표 3 에서 알 수 있듯이 기울기 K 및 상관계수는 이상적인 값 1에 가깝다. 대개의 절편 M은 이상적인 값 0에 가깝고 밀도 매개변수만이 예외이다. 그러나, 이 경우에 745 내지 760으로 측정된 보오드의 실제값은 발산이 실제값에서 매우 작고 이 경우에 평균 예측에러가 작음을 알 수 있다.
Claims (20)
- 목재기초 패널 제조공정으로 흐르는 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 매개변수를 정성적 또는 정량적으로 측정하는 방법에 있어서,- 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 원료 목재나 목재기초 패널을 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 분석하고;- 상기 스펙트럼 데이타를 상기 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 가지는 기준 원료 목재나 기준 목재기초 패널로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교하고 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해 상기 기준 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 기지의 매개변수나 상기 기준 목재기초 패널의 기지의 매개변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, - 스펙트럼 데이타를 제공하는 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 원료목재나 목재기초 패널을 분석하고,- 상기 스펙트럼 데이타를 공정변수와 조합으로 연결하고,- 상기 조합을 10% 미만의 수분함량을 가지는 기준 원료 목재나 기준 목재 기초 패널로 부터 상기 분광학적 방법에 의해 수득된 기준 스펙트럼 데이타를 기준 공정변수와 연결시킴으로써 수득된 기준 조합과 비교하고 기준 조합이 다변수 분석에 의해 상기 기준 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 기지의 매개변수나 상기 기준 목재기초 패널의 기지의 매개변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, - 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 원료 목재를 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고,- 상기 스펙트럼 데이타를 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 상기 분광학적 방법에 의해 기준 원료 목재로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교하고 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해 상기 기준 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 기지의 매개변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, - 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 목재 기초 패널을 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고,- 상기 스펙트럼 데이터를 10%미만의 수분함량을 가지는 동안 상기 분광학적 방법에 의해 기준 목재기초 패널로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교하고 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해 상기 기준 목재기초 패널의 기지의 매개변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 앞선 청구항중 한 항에 있어서, 목재 기초패널이 보오드임을 특징으로 하는 방법.
- 제 5 항에 있어서, 보오드가 파티클 보드임을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, (I.a) 분광학적 방법에 의해 기준 원료 목재나 기준 목재기초 패널로된 기준 샘플의 기준 스펙트럼 데이타를 등록하고; (I.b) 노이즈를 감소시키고 표류 및 확산 광산란을 조절하기 위해서 기준 스펙트럼 데이타를 처리하고; (I.c) 다변수 분석을 포함하는 데이타 분석을 수행함으로써 기준 샘플의 기지의 매개변수로 처리된 기준 스펙트럼 데이타를 보정하여 보정 모델을 개발하고; (II) 상기 분광학적 방법에 의해 미지의 매개변수를 가지는 원료 목재나 목재 기초 패널 샘플의 스펙트럼 데이타를 등록하고; 노이즈를 감소시키고 표류 및 확산 광산란을 조절하기 위해서 수득된 스펙트럼 데이타를 처리하고; 처리된 스펙트럼 데이타에 개발된 보정모델을 적용하여 미지의 매개변수를 결정함을 특징으로 하는 방법.
- 제 7 항에 있어서, 단계(I.c)에서 다변수 분석이 처리된 기준 스펙트럼 데이타를 잠재성 변수로 전환시키고; 단계 (II)에서 처리된 스펙트럼 데이타 (I.c)에 따라 잠재성 변수로 전환되고 개발된 보정 모델이 잠재성 변수에 적용되어서 미지의 매개변수를 결정함을 특징으로 하는 방법.
- 제 7 항 또는 8 항에 있어서, 분광학적 방법이 흡수, 반사, 방출 또는 전달 분광학적 방법임을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, 원료 목재 또는 목재기초 패널과 기준 원료목재 또는 기준 목재기초 패널이 8% 미만, 특히 4% 미만의 수분함량으로 건조됨을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, 원료목재가 표면 또는 코어 입자를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, 분광학적 방법이 NIR 분광학적 방법임을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, 결정될 보오드 매개변수가 밀도, 밀도 프로파일, 내부결합, 두께 팽윤, 흡수값, 투과값, 천공값, 또는 방출 챔버값에서 선택됨을 특징으로 하는 방법.
- 제 1 항에 있어서, 다변수 분석이 주성분 분석(PCA), 편최소제곱 희귀법(PLS), 주성분 희귀법(PCR), 다선형 희귀 분석(MLR) 또는 판별식 분석에서 선택됨을 특징으로 하는 방법.
- 제 14 항에 있어서, 사용된 다변수 분석이 편최소제곱 희귀법(PLS)임을 특징으로 하는 방법.
- 목재기초 패널 제조공정으로 흐르는 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 매개변수에 영향을 미치는 공정변수를 조절하는 방법에 있어서,- 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 목재기초 패널을 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고;- 상기 스펙트럼 데이타를 기지의 공정변수에서 제조되며 10% 미만의 수분함량을 가지는 매개변수가 알려진 기준 목재기초 패널로 부터 분광학적 방법에 의해 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교하고 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해 상기 기지의 공정변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 목재기초 패널 제조공정으로 흐르는 원료목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 매개변수에 영향을 주는 공정변수를 조절하는 방법에 있어서,- 분광학적 방법에 의해 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 목재기초 패널 또는 원료목재를 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고;- 상기 스펙트럼 데이타를 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 목재기초 패널 제조를 위한 기준공정에서 기준 원료 목재나 상기 기준원료로 부터 제조된 기준 목재기초 패널로 부터 상기 분광학적 방법에 의해 수득된 기준 스펙트럼 데이타와 비교하고 기준 스펙트럼 데이타는 다변수 분석에 의해서 상기 기준 공정에 적용된 공정변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 목재기초 패널 제조공정으로 흐르는 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 매개변수에 영향을 주는 공정변수를 조절하는 방법에 있어서,- 10% 미만의 수분함량을 가지는 동안 분광학적 방법에 의해 원료 목재나 목재기초 패널을 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고,- 상기 스펙트럼 데이타를 필요한 매개변수와 조합으로 연결시키고,- 상기 조합을 분광학적 방법에 의해 10%미만의 수분함량을 가지는 기준 원료 목재나 기준 목재기초 패널로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타를 상기 기준 원료목재나 기준 목재기초 패널의 기지의 매개변수와 연결시켜서 수득된 기준조합과 비교하고 기준 조합이 다변수 분석에 의해 기지의 공정변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 목재기초 패널 제조공정으로 흐르는 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 매개변수에 영향을 주는 공정변수를 조절하는 방법에 있어서,- 10%미만의 수분함량을 가지는 동안 분광학적 방법에 의해 원료 목재를 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고,- 상기 스펙트럼 데이타를 필요한 매개변수와 조합으로 연결시키고,- 상기 조합을 분광학적 방법에 의해 10%미만의 수분함량을 가지는 기준 원료 목재로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타를 상기 기준 원료목재의 기지의 매개변수와 연결시켜서 수득된 기준조합과 비교하고 기준 조합이 다변수 분석에 의해 기지의 공정변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
- 목재기초 패널 제조공정으로 흐르는 원료 목재로 부터 제조된 목재기초 패널의 매개변수에 영향을 주는 공정변수를 조절하는 방법에 있어서,- 10%미만의 수분함량을 가지는 동안 분광학적 방법에 의해 목재기초 패널을 분석하여 스펙트럼 데이타를 제공하고,- 상기 스펙트럼 데이타를 필요한 매개변수와 조합으로 연결시키고,- 상기 조합을 분광학적 방법에 의해 10%미만의 수분함량을 가지는 기준 목재기초 패널로 부터 수득된 기준 스펙트럼 데이타를 기준 목재기초 패널의 기지의 매개변수와 연결시켜서 수득된 기준조합과 비교하고 기준 조합이 다변수 분석에 의해 기지의 공정변수에 대해 보정되는 단계를 포함함을 특징으로 하는 방법.
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