近红外技术在木材科学中的应用综述

王德仁

摘 要：随着木材资源消耗的不断加剧，木材的供需矛盾越来越尖锐。根据我国的森林资源统计，我国森林覆盖率较低，只达到了世界水平的61.5%，人均森林面积和人均森林蓄积量更少，仅是世界水平的22%和14.6%。而且，随着“天保工程”的实施，可采伐的森林资源日益减少，在未来相当长的一段时间里，木材生产不可能有大幅增长，木材的缺口现象会更严重，供需矛盾也将日渐尖锐。文章主要阐述了当前近红外线技术在木材科学中的应用。

关键词：近红外技术；木材科学；应用

要解决这一矛盾，就要在保护现有的森林资源并且实行合理开发采伐的前提下，加大力度开展植树造林，尽可能的扩大森林资源增加木材产量，然而，一棵树从植树到成材是需要一个较长时间的。所以，最大限度利用好现有的森林资源意义重大。例如大力发展木质剩余物的开发利用就是提高森林资源利用率的一个有效方法。梢头木、枝丫、树叶、树皮、枯倒木、折断木、树根与伐根、灌木和站立木及造材、制材剩余物都可以称为木质剩余物。木质剩余物可以为人造板和造纸提供原料；也可作林化产品的加工原料，用来生产松香、活性炭、栲胶和工业酒精等；剩余物中的松针，经过蒸汽蒸馏能分离出大量的松针油，这是食品、制药和香料化妆品的原料。

要能使木质剩余物得到最优化的利用，快速准确地测定其主要化学组分含量十分重要，其化学组分的含量是决定木质剩余物后期利用的主要因素。传统的测量木质剩余物化学组分的评价方法耗时耗力且耗资。因此，寻求一种快速准确且低成本地评价其主要化学组分的方法，已经成为积极开发利用木质剩余物的重要内容之一。近红外光谱（Near infrared spectroscopy，简写为NIR）技术是一项新的无损检测技术，它能够迅速准确地对固体、液体、粉末等有机物样品的化学性质进行无损检测。本文综述了国内外近红外光谱技术在木材科学中最新的研究成果，及近红外光谱技术在木质剩余物化学组分预测中的应用设想。

1 近红外光谱分析木质剩余物的理论基础

近红外光谱是有机分子的合频和倍频的吸收光谱，其他的光谱分析方法在对含水固体的样品分析前要先经过溶剂稀释或者制备溴化钾片等步骤，而近红外光谱的分析中水分的吸收不会覆盖C-H、N-H和O-H的吸收带，并且在近红外光谱区里产生吸收的官能团主要就是以上的几个含氢基团。木质剩余物是天然的高分子有机物，其主要成分中含有大量的含氢基团，而且他们的组成和结构都各不相同，所以木质剩余物在近红外光谱区会有明显的吸收峰。这样一来，理论上近红外光谱就可以用来对木质剩余物进行分析，且用于检测的样品不用经过复杂的处理，减少了很多操作上带来的误差。

反射和透射是获取近红外光谱的两种技术方法，像木质剩余物这样的粉末状样品或者固体样品主要是用反射技术进行分析。由于近红外光对木质剩余物的穿透能力很弱，在应用近红外光谱分析的研究中，用的最多的是NIR漫反射光谱分析技术。近红外的漫反射光从光源处出来，然后进入到样品内部，经过多次吸收、反射、折射和衍射后返回到样品表面，在这一过程中，近红外漫反射光承载了样品的组成和结构信息。

近红外光谱技术被称为“黑匣子”技术，因为其吸收较弱，谱带复杂且重叠严重，很难精准分析出近红外光谱的吸收峰归属。因此，需要较多地依靠化学计量学和软件技术。化学计量学运用统计学和数学方法选择出最好的试验设计和测量方法，通过对测量数据的处理和分析，获得有用的信息。近红外光谱技术的核心是从被测样品中提取其组成或者其物理化学性质中的有效信息，而利用化学计量学方法可以准确地对近红外光谱进行有效分析。利用近红外光谱预测木质剩余物时，因其近红外光谱中每个波长点都叠加了很多种组分的信息，在大量的信息中提取出特征信息，需要用化学计量学方法将光谱数据和样品的性质进行关联，然后建立出对样品性质预测的数学模型，最后进行模型验证，如果验证效果较好，则可将该模型用于未知样品相关性质的预测。

2 近红外光谱在木材科学中的应用情况

因为近红外光谱分析技术的一些突出优势，用近红外光谱预测木材的材性一直受到人们的密切关注。国内外有许多专家对此进行了探讨。

有专家在波长范围为780～2500nm的近红外漫反射光谱范围中对一种针叶材和一种阔叶材的横切面进行光谱采集，结合偏最小二乘法对针叶材杉木和阔叶材桉树快速识别的可行性进行了研究。研究结果表明，利用近红外光谱所建立的模型对未知样本的识别准确率为100%，说明近红外光谱技术能够快速准确地识别针叶材和阔叶材。

有专家针对天然纤维素清洁制浆的新型连续性生产工艺，提出了采用近红外光谱测定天然纤维素清洁浆料中α-纤维素的含量。采用了142个天然纤维素清洁浆料样品，压入旋转杯采集光谱。用偏最小二乘法建立的全部样品和分类棉、木浆粕的α-纤维素含量的校正模型相关系数分别为0.95，0.91和0.83，SEP分别为2.4%，1.2%和1.6%，表明用这个方法对天然纤维素清洁浆料α-纤维素的含量进行预测是可行的，并且操作简单，速度快。

在国外，也有很多关于利用近红外光谱技术测定木材材性的研究。有专家利用近红外光谱技术结合偏最小二乘法对人工林蓝桉和亮果桉木材的化学组分进行了预测研究，结果表明，用近红外光谱技术结合偏最小二乘法可以对木材的糖类进行精确的预测。

3 想法和建议

随着木材资源消耗的不断加剧，木材的供需矛盾日益尖锐。大力发展木质剩余物的开发利用是提高森林资源利用率的一个有效方法。木质剩余物的一大来源就是森林采伐剩余物，森林采伐剩余物是指森林经过采伐后在伐区剩下的梢头木、枝丫、树叶、树皮、枯倒木、折断木、树根与伐根、灌木和站立木等。木质剩余物可以为人造板和造纸提供原料，也能给林化产品做加工原料。为了实现木质剩余物的最优化利用，需要准确迅速地获取有关木质剩余物化学组分的重要信息。但是，传统的检测木质剩余物化学组分的评价方法耗时耗力，所以，亟待找到一种准确快速评价的方法。而近红外光谱技术就是一项无损检测技术，能对固体木质剩余物或者其木粉的性质进行全面无损的检测。

木质剩余物中含有大量的综纤维素与木质素，这些化学组分是木质剩余物最基本的性质，它与其加工利用特性有着密切的关系。在木质剩余物的化学组分中，综纤维素和木质素这两种化学组分是决定木质剩余物用途的重要因素，建议利用近红外光谱技术对木质剩余物中的综纤维素和木质素的含量进行了快速和准确的预测，为木质剩余物后期的分流利用提供依据。

如果能在此基础上建立一个广泛适用的预测木质剩余物化学组分的模型，就能在一定范围内对同一采样范围内的大批量木质剩余物的综纤维素和木质素进行无损或低损坏的预测。这样，就能根据测得的数据，合理地对木质剩余物进行开发利用，在一定程度上提高了森林资源的合理利用。

参考文献

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