[发明专利]一种测定大花序桉木材力学性质的方法

摘要

本发明公开一种测定大花序桉木材力学性质的方法，包括以下步骤：(1)木屑样品采集；(2)木屑样品的近红外光谱扫描；(3)各项木材力学性质的标准测定；(4)光谱预处理和模型的建立与优化；(5)模型外部检验与选择；(6)模型应用。本发明的测定大花序桉抗弯弹性模量、抗弯强度和顺纹抗压强度的方法，不仅能显著地提高工作效率，节省大量人力物力和财力，又能减少对林木的破坏，可以充分发挥近红外快速分析的优点，从而实现了对大花序桉大批量样品木材性指标的快速测定工作。

主权项

一种测定大花序桉木材力学性质的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)木屑样品采集：选择无缺损的大花序桉活立木进行编号，且分成A部分、B部分，并在树干高1.3米处取去皮后的木材木屑样品，将木屑样品带回实验室内风干；(2)木屑样品的近红外光谱采集：步骤(1)的木屑样品经样品粉碎机粉碎成木粉，在24℃恒温室内利用德国Bruker公司的MPA傅立叶变换光谱仪扫描和采集近红外光谱，光谱波段范围为4000～12000cm‑1、分辨率为8cm‑1；(3)木材力学性质的标准值测定：将步骤(1)中采集过木屑样木伐倒，分别参考国家标准《木材抗弯弹性模量测定方法》(GB1936.2‑2009)、《木材抗弯强度试验方法》(GB 1936.1‑2009)、《木材顺纹抗压强度试验方法》(GB 1935‑2009)对应测定木材抗弯弹性模量、木材抗弯强度、木材顺纹抗压强度的标准值；(4)光谱预处理和模型的建立与优化：a、将A部分样品在步骤(2)中测得的近红外光谱和步骤(3)中所测得的相对应的木材抗弯弹性模量的标准值输入到光谱分析软件OPUS 7.0中，进行原始近红外光谱预处理，同时利用偏最小二乘法(PLS)和交叉验证方法建立近红外光谱与木材抗弯弹性模量的标准值之间的交叉校正模型，排除模型中的异常点，使决定系数R2≥0.75和残留预测偏差RPD≥2.0，获得若干个木材抗弯弹性模量预选模型；b、将A部分样品在步骤(2)中测得的近红外光谱和步骤(3)中所测得的相对应的木材抗弯强度的标准值输入到光谱分析软件OPUS7.0中，进行原始近红外光谱预处理，同时利用偏最小二乘法(PLS)和交叉验证方法建立近红外光谱与木材抗弯强度的标准值之间的交叉校正模型，排除模型中的异常点，使决定系数R2≥0.75和残留预测偏差RPD≥2.0，获得若干个木材抗弯强度预选模型；c、将A部分样品在步骤(2)中测得的近红外光谱和步骤(3)中所测得的相对应的木材顺纹抗压强度的标准值输入到光谱分析软件OPUS 7.0中，进行原始近红外光谱预处理，同时利用偏最小二乘法(PLS)和交叉验证方法建立近红外光谱与木材顺纹抗压强度的标准值之间的交叉校正模型，排除模型中的异常点，使决定系数R2≥0.75和残留预测偏差RPD≥2.0，获得若干个木材顺纹抗压强度预选模型；(5)模型外部检验与选择：利用B部分样品数据对预选模型进行外部检验，将步骤(2)和步骤(3)中所测的B部分样品的近红外光谱和标准值输入POUS7.0中，并且选用全部木材抗弯弹性模量预选模型或全部木材抗弯强度预选模型或全部木材顺纹抗压强度预选模型，通过运用光谱软件OPUS 7.0中的光谱模型质量分析方法对B部分样品光谱进行预测，根据预测值和标准值的相关因子最大和/或预测值均方根误差(RMSEP)最小的原则选出一个模型，即为近红外光谱的交叉校正模型也定为相应的快速测定模型；(6)模型应用：选择待测样木，实施步骤(1)、步骤(2)，将所获得的近红外光谱输入光谱软件OPUS 7.0，应用步骤(5)所获得的快速测定模型即可测出样木相应的木材基本力学性质。