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J-GLOBAL ID：201002254226018489   整理番号：10A0725260

近赤外(NIR)分光法及び多変量データ解析を用いた未浸漬広葉樹材パルプ中のハコヤナギ繊維及びダケカンバ樹皮含有物のオンライン予測

On-line predictions of the aspen fibre and birch bark content in unbleached hardwood pulp, using NIR spectroscopy and multivariate data analysis

著者 (3件)： BRINK Mattias (IFM/Biotechnology, Linkoeping Univ., SE-581 83 Linkoeping, SWE) ,  MANDENIUS Carl-fredrik (IFM/Biotechnology, Linkoeping Univ., SE-581 83 Linkoeping, SWE) ,  SKOGLUND Anders (Iggesund Paperboard AB, SE-825 80 Iggesund, SWE)
資料名： Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems  (Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems)
巻： 103  号： 1  ページ： 53-58  発行年： 2010年08月15日 
JST資料番号： E0150B  ISSN： 0169-7439  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンラインファイバベースの近赤外(NIR)分光分析計を統合厚紙粉砕機でのオンサイトプロセス分析に用いた。分析計は,未浸漬広葉樹材パルプシートのハコヤナギ繊維及びダケカンバ樹皮含有量の定量的予測のための多変量技法を用いた。NIR分析計は標準的NIR構成物から構成されたプロトタイプである。分光データを主成分分析(PCA)及び部分最小二乗(PLS)回帰を用いて処理した。3種の試料セットを3種の実験設計から収集し,各々はハコヤナギ,ダケカンバ及びダケカンバ樹皮の既知のパルプ成分からなる。セット1及び2はモデルキャリブレーションに用い,セット3をモデルの妥当性の検定に用いた。最良の予測を与えるPLSモデルはハコヤナギに対して予測誤差(RMSEP)13%,ダケカンバ樹皮に対して25以下である。八つの成分は99.3%のR²X,99.6%のR²Y及び95.3%のQ²を与える。ハコヤナギの付加的な検定に対して,粉砕産物からの3種の未浸漬広葉樹材試料はPLSモデルに対して-7%から+6%の域に予測誤差はある。管状小室を光学顕微鏡の下で計数すると4.7%のハコヤナギ含有物に対する値を得た。用いた予測モデルは定量的分析よりは定性的分析にに適する。Copyright 2010 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *近赤外分光分析 ,  *多変量解析 ,  データ解析 ,  主成分分析 ,  部分最小二乗法 ,  回帰分析 ,  ハコヤナギ属 ,  カバノキ科 ,  樹皮 ,  予測誤差 ,  *パルプ材 ,  広葉樹材 ,  分析 ,  植物繊維 ,  光学顕微鏡
準シソーラス用語： オンライン分析 ,  ダケカンバ

分類 (3件)： 木材化学  (FF05040V) ,  その他の物質の物理分析  (CC03100M) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (13件)： 近赤外 ,  分光法 ,  多変量データ ,  解析 ,  浸漬 ,  広葉樹材 ,  パルプ ,  ハコヤナギ ,  繊維 ,  ダケカンバ ,  樹皮 ,  オンライン ,  予測