近红外光谱技术及其在木材科学中的应用

第41卷第4期2005年7月林业科学SCIE NT IA SILVAE SINICAE Vol 141,No 14Jul.,2005近红外光谱技术及其在木材科学中的应用杨 忠 江泽慧 费本华 刘君良(中国林业科学研究院木材工业研究所 北京100091)摘 要: 近红外光谱技术是一项新的木材无损评价方法,能够迅速、准确地对生长锥、固体木材或木粉等试样的性质进行全面无损评价,目前已广泛应用于木材性质预测、木材加工利用等方面的研究中,并为林木的定向培育、木材的遗传改良和高效利用提供技术支持。

本文介绍了近红外光谱技术的基本原理及其主要应用,重点介绍了木材的近红外光谱技术及其在木材化学组成、物理力学性质、木材加工利用和木质复合材料等方面的研究成果及应用。

关键词: 近红外光谱;木材科学与技术;木材性质;预测中图分类号:S781 文献标识码:A 文章编号:1001-7488(2005)04-0177-07收稿日期:2003-11-19。

基金项目:国家948项目/人工林木材的NIR(近红外)材性预测及增值利用技术0(2003-4-27)。

Application of Near Infrared (NIR )S pectroscopy to Wood ScienceYang Z hong Jiang Zehui Fei Benhua Liu Junliang(Re sea rch In sti tu te o f Wood Ind ustry CAF Be ijin g 100091)Abstract : For realizing the forest definite cultivation and optimal utilization of wood resources,a large and more co mprehensive sampling population would be needed to provide the basic informa tion for the e ffec t ive decision.Near infrared (NIR )spectroscopy is an advanced spectrosc opic tool for nondestruc tive evaluation of wood,and it can quickly,accurately esti mate the properties of increment c ore,solid wood or wood meal.Recently,NI R have applied extensively to e stima te wood propertie s and wood processing and so on.This article introduced the basic principle of NIR and its main application,and then re viewed the application and progress of NIR in the wood proper t ies,wood processing and modification and wood composites.It is optimistic to c onclude that NIR is an empirical me thod for wood science resea rch which will get the e xtensive applica tion in wood science and technology,and c an c ontribute to the forest definite c ultiva ting,gene tic manipula tion of tree s a nd opti mal utiliza t ion of wood.Key words : near infrared (NI R)spectroscopy;wood science and technology;wood propertie s;e stima tion随着世界天然林资源的锐减以及木材资源消耗的不断加剧,木材的供需矛盾日益尖锐。

为了缓解这一矛盾,必须大力发展人工林和高效利用木材资源。

从目前来看,人工林已经成为世界木材供应和木材加工利用原料的主要来源,人工林木材也成为当代世界木材科学的主要研究对象(江泽慧等,2001)。

与天然林木材相比,人工林木材生长速度快、培育周期短,但木材质量有所下降,因此必须从营林措施和遗传改良出发,紧密结合木材性质的研究,确定人工林木材品质改良的基础理论,建立控制和优化林木材质生物学模型,以实现林木的定向培育和木材资源的高效利用(江泽慧,2002)。

为了林木的定向培育和木材资源的最优化利用,需要采集大量的木材样品,以广泛、全面地获取有关木材性质的基本信息,为有效的决策提供重要信息。

然而,传统的木材性质评价方法需要采伐一定量的树木,并消耗大量的人力、物力及时间,因此,寻求一种快速、准确、低成本地评价木材性质的方法,已经成为林木培育和木材科学研究的重要内容之一。

近红外(near infrared,NI R)光谱技术是一项新的无损检测技术,能够迅速、准确地对固体、液体、粉末等有机物样品的物理力学和化学等性质进行无损检测,目前已经在农业(Batten,1998)、化工(陆婉珍等,2001)、食品(Osborne et al .,1998)、纺织(Faughey et al .,2000)、制浆造纸(W right et al .,1990;Michell,1995)、生物技术与医药(Conway et al .,1984)等领域得到了广泛而迅速的应用,并已实现野外检测、在线检测和产品质量控制。

在线NI R 光谱分析的应用已给工业带来巨大的经济效益和社会效益,随着科学技术和市场经济的不断发展,NIR 光谱分析技术正在掀起一场分析效率的革命(陆婉珍等,2001)。

应用NIR 光谱技术预测木材性质是近几年才快速发展起来的一种新方法。

在澳大利亚、美国及日本等国家的应用报道比较多(Schimleck et al .,2002a;2002b;Rials et al .,2002;Kelley et al .,2004;I wa moto et al .,1995;Tsuchika wa et al .,1996a;1998a;Kniest,1992),然而,有关的研究在我国木材科学领域至今尚未见报道。

本文重点介绍了NIR 光谱技术在木材化学组成、物理力学性质、木材加工利用和木质复合材料等方面的研究成果及应用,以促进NIR 技术在我国木材科学与技术中的应用。

1 NIR 光谱技术的基本原理及应用111 基本原理NIR 光谱是指波长范围在780~2500nm(波数范围在12800~4000cm -1)的红外光谱(B okobza,1998),波长介于可见光和中红外光之间。

NIR 光谱主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的,记录了分子化学键基频振动的倍频和合频信息,主要是含氢基团(C-H,O-H,N-H ,S-H )的信息,包含了绝大多数类型有机物组成和分子结构的丰富信息,不同的基团和同一基团在不同化学环境中的吸收波长有明显差别,可以作为获取组成或性质信息的有效载体。

NIR 光谱不仅能够反映绝大多数的有机化合物的组成和结构性能信息,而且对某些无机离子化合物也能够通过它对共存的本体物质影响引起的光谱变化,间接地反映它存在的信息。

NIR 光谱区是在1800年由Herschel 发现的,距今已有200多年的历史(Barton,2002)。

但是,由于NIR 光谱的吸收较红外光谱的吸收弱,谱带复杂且重叠严重(图1),受当时在光谱仪性能和信息提取技术条件的限制,信息无法有效的分离和解析,限制了其应用。

20世纪初,人们采用摄谱的方法首次获得了有机化合物的NIR 光谱,但由于缺乏仪器基础,直到50年代以前人们对NI R 光谱只有初步的认识,尚未得到实际应用;20世纪50年代后,由于NIR 光谱仪器和计算机技术的发展及前人所做的大量工作,NIR 光谱技术首先在农副产品分析中得到广泛应用,60年代由于(中)红外光谱技术的快速发展及广泛应用,使得NIR 技术的发展没有得到人们的重视。

直到20世纪80)90年代以后,随着计算机技术和化学计量学(chemometrics)的发展,NIR 光谱分析技术得到了迅速发展,使吸收弱、重叠严重的NIR 光谱分析得到了解决,NIR 光谱在许多领域中的迅速而广泛的研究和应用。

图1 木材的NIR 光谱图Fig.1 NIR spectroscopy of wood 11杉木Cunninghamia lanceolata ;21杨木Po pulus deltoide s .NIR 分析技术是利用样品的近红外特征吸收峰与样品成分含量及性能之间建立的数学关系,来预测未知样品的化学成分含量及其性能。

从NIR 光谱中提取被测样品的组成或各种物化性质的有用信息是NI R 光谱分析的技术核心,化学计量学是一种有效的NI R 光谱分析技术,利用它可以非常有效地对NIR 光谱进行解析。

由于被测物质的NIR 光谱取决于样品的组成和结构,利用化学计量学可确定出样品性质与NIR 光谱之间的重要函数关系(即建立数学模型)。

通过建立的数学模型就可以利用样品的NIR 光谱在几十秒至几分钟内完成一个样品的多种性质(可多达十几种)的测量,与传统的方法相比,节省了大量设备、人力和物力,分析工作效率大大提高。

但是,建立和维护稳定的NIR 分析数学模型是相当复杂的过程,必须要优秀的NI R 分析软件、有经验的专业技术人员和一批样品资源,进行大量困难与复杂的开发工作。

与中红外(MIR)相比,尽管NIR 光谱的倍频或合频峰吸收强度比基频峰强度大约低1~2个数量级,但用于这些弱的吸收带没有在MIR 吸收带显示出的边缘干扰(fringe interference),所以在一个较大的吸收动态范围内这些吸收带强度与被测物浓度之间有线性关系;另外,NIR 光谱与中红外光谱不同的是水分的吸收不会覆盖C )H 、N )H 和O )H 的吸收带(Schultz et al .,1990),因此,NIR 可用于对水溶液样品、含水固体和泥浆状样品的直接分析,而不必经溶剂稀释或制备溴化钾片等处理,这样可以免除样品制备时带入的误差,因而其定量效果优于FTIR 等方法。