一种热处理木材力学强度的预测方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及近红外光谱技术，特别涉及一种热处理木材力学强度的预测方法。
【背景技术】
[0002] 木材具有纹理美观、加工方便等优点，同时，木材也具有易变形、发生腐朽等各种 缺陷。使用时、特别是在户外使用时必须要对木材进行功能性改良。木材的功能性改良目 前普遍通过化学处理的方法，使用各种木材防腐剂浸透进入木材，以达到防止腐朽及提高 木材尺寸稳定性的目的。然而，各种化学处理方法处理的木材，在户外使用时暴露在自然环 境中，会导致木材有效保护成分的流失，导致性能降低，同时，流失后的木材防腐剂等木材 保护成分因含有铜、砷、铬的重金属以及有毒有害物质，对环境的危害极大。热处理方法是 一种绿色环保的木材保护改性方法。
[0003] 热处理木材具有良好的尺寸稳定性和耐腐、抗蚁性能，广泛应用于户外庭园、墙体 外壁等景观设计。然而，热处理木材因木材自身的化学组分热降解，强度降低，是热处理木 材在实际使用过程中设计人员普遍关注的问题。实现简单快速的评价热处理木材力学强度 的变化，对于木材热处理技术的开发以及设计人员的合理应用具有重要的实际指导意义。
[0004] 近红外光谱技术是指波长介于可见光（VIS)与中红外光（IR)之间的电磁波，ASTM 将近红外谱区定义为780nm-2526nm(12800-3960〇1^)。近红外谱区主要体现基频2000CHT 1 以上的基团信息，其中以含氢基团为主，包括C-H(甲基、亚甲基、甲氧基、羧基、芳基等）、羟 基0-H、巯基S-H、氨基N-H(伯胺、仲胺、叔胺和铵盐）等；也有其他一些基团的信息（如C =C、C = 0 等）。
[0005] 热处理木材常伴随着化学组分的变化，通过对热处理木材的近红外光谱采集，应 用主成分分析法及化学计量法等手段，建立热处理木材化学组分差异与其光谱学特征的对 应关系（数学预测模型），即能实现对热处理木材力学性质进行预测。该技术具有操作简 单、分析速度快、样品不需预处理、操作简单、无污染等特点。
【发明内容】
[0006] 本发明的目的是提供一种热处理木材力学强度的预测方法，该预测方法包括基于 近红外光谱的热处理木材力学强度的数学模型的构建方法和用该数学模型进行预测两部 分。
[0007] 基于近红外光谱的热处理木材力学强度的数学模型的构建方法是利用近红外光 谱分析技术，通过采集热处理木材的近红外光谱信息，结合实验测量获得的木材力学强度 实测值，将二者结合起来建立数学预测模型，通过该模型对热处理木材的力学强度进行快 速预测。
[0008] 近红外光谱技术不同于其他常规分析方法，不能通过观察样品谱图特征或测量样 品谱图参数直接进行定性或定量分析，必须与化学计量学相结合，充分提取光谱中的有效 信息，提高光谱信息的利用率。
[0009] 化学计量学（Chemometrics)是一门独立的化学分支学科，它把数学、统计学和形 式逻辑学原理，应用在设计或选择优化实验过程，通过分析化学数据提高最大限度的相关 化学信息，并能获得有关化学系统的知识。
[0010] 为达到上述目的，具体采用如下的技术方案：
[0011] 基于近红外光谱的热处理木材力学强度的数学模型的构建方法，包括以下步骤：
[0012] (1)将木材处理成纤维方向为300~380mm，半径方向为18~20mm，弦切方向为 18~20mm的木条，木条各面平整；
[0013] (2)将处理好的木块部分或全部进行热处理；
[0014] (3)测定木条的破坏载荷；
[0015] (4)取进行过破坏载荷后的木条，在靠近破坏处截取18~20mmX 18~ 20mmX 18~20mm的木块，测定木条的含水率；根据破坏载荷和含水率得到木条的抗弯强度 和抗弯弹性模量；
[0016] (5)取步骤（4)的进行过含水率测定后的木条，采集木条横切面、径切面或弦切面 的近红外光谱信息；
[0017] (6)建立抗弯强度或/和抗弯弹性模量数学定量模型：对横切面、径切面或弦切面 近红外光谱信息进行预处理，取预处理后的横切面、径切面或弦切面近红外光谱信息中的 任意一种与步骤（4)得到的抗弯强度或/和抗弯弹性模量，应用OPUS软件，联立，采用化学 计量学的方法，对数据信息进行处理归纳，得到抗弯强度或/和抗弯弹性模量的数学定量 模型。
[0018] 本发明的技术方案中，具体的，步骤（1)所述木材为南方松、樟子松等常见建筑装 饰用木材。
[0019] 为了使建立的模型具有更好的预测性，步骤（1)中的木条为长方体，个数不小于 40根，优选的个数为80~100根。
[0020] 优选的，为了测试较为精确可靠的木材力学强度，步骤（1)将木材处理成纤维方 向300mm，半径方向20mm，弦切方向20mm的木条。所述纤维方向、半径方向和弦切方向与本 领域的常规规定相同。
[0021] 步骤（2)进行热处理的设备选取电鼓风式烘干箱，步骤（2)中的热处理可根据实 际情况进行选择，在本申请中所述热处理为120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h三种方式中 的一种或几种。
[0022] 步骤（2)可将处理好的木块部分或全部进行热处理，其中最佳的实施方式为， 将处理好的木块平均分为四部分，其中一部分不经过热处理，剩余的三部分分别进行 120°C X4h、180°C X4h、220°C X4h 热处理。
[0023] 需要说明的是，虽然本发明的热处理方式为上述三种中的一种或几种，但通过本 发明建立的热处理木材力学强度的数学定量模型能得到经各种温度热处理后的木材的力 学强度。
[0024] 优选地，为了使建立的模型可以被广泛的应用于木材结构建筑等领域，步骤（3) 中木条的破坏载荷按照GB/T 1936. 1-2009《木材抗弯强度试验方法》和GB/T 1928-2009 《木材物理力学试验方法总则》的要求进行测定。
[0025] 优选地，为了充分获取木材的近红外谱图信息，取进行过木条破坏载荷后的木条， 在靠近破坏处截取20mmX 20mmX 20mm的木块，按照GB/T 1931-2009《木材含水率测定方 法》）测定木材含水率。
[0026] 根据破坏载荷和含水率计算木条的抗弯强度为本领域的常规技术手段。
[0027] 步骤（5)的具体操作为：取步骤（4)进行过含水率测定后的木条，利用德国布鲁克 带有RT-PbS检测器，内置镀金漫反射积分球的MPA型傅立叶变换近红外光谱仪，应用OPUS 7. 2软件，采用积分球漫反射模块采集木块横切面、径切面或弦切面的近红外光谱信息，谱 图与木条编号一一对应；优选地，步骤（5)采集木条横切面的近红外光谱信息。
[0028] 具体的，步骤（6)中横切面近红外光谱信息的预处理方法为利用OPUS软件对横 切面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，9-17点平滑处 理，3-10个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；优选地，为利用OPUS软件对横切 面的近红外光谱数据进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，17点平滑处理，10 个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。
[0029] 步骤（6)中径切面近红外光谱信息的预处理方法为：对径切面的近红外光谱数据 进行矢量归一化预处理，选取谱区范围，9-17点平滑处理，3-10个主成分数，运用偏最小二 乘法和交叉检验方法；优选地为，对径切面的近红外光谱数据进行矢量归一化预处理，选取 谱区范围，17点平滑处理，9个主成分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法。
[0030] 步骤（6)中弦切面近红外光谱信息的预处理方法为：对弦切面的近红外光谱数据 进行一阶导数和矢量归一化预处理，选取一定的谱区范围，9-17点平滑处理，3-10个主成 分数，运用偏最小二乘法和交叉检验方法；优选地，对弦切面的近红外光谱数据进行一阶导 数和矢量归一化预处理，选取谱区范围，17点平滑处理，3个主成分数，运用偏最小二乘法 和交叉检验方法。
[0031] 通过三个切面进行比较发现，横切面建立的模型决定系数、