Rapid assessment of wood chemical properties and pulp yield of Eucalyptus camaldulensis in Thailand tree plantations by near infrared spectroscopy for improving wood selection for high quality pulp

Terdwongworakul, Anupun; Punsuwan, Vittaya; Thanapase, Warunee; Tsuchikawa, Satoru

doi:10.1007/s10086-004-0633-3

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“…Esta figura evidencia duas características relevantes, uma que demonstra homogeneidade do perfil espectral (inexistência de sinais diferenciados), e outra que permite apreciar a elevada variância registrada na intensidade dos sinais monitorados. Bandas características de materiais lignocelulósicos podem ser observadas no espectro, sinais estes que têm sido utilizados na determinação de celulose em polpas de misturas de coníferas e folhosas 10 (2270 nm), hemicelulose em Eucalyptus camaldulensis 17 (2276 e 2328 nm), número kappa em polpas kraft 7 (1680 nm), lignina em polpas de mistura de coníferas e folhosas 10 (1680 nm) e lignina em Eucalyptus camaldulensis 17 (1676 nm).…”

Section: Resultsunclassified

“…Para o teste de tração transversal, parâmetro influenciado pelo comprimento das fibras, a formação da folha e o grau de refinação, [2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18] o modelo foi desenvolvido com 6 VLs. Nestas condições, uma amostra se comportou como outlier, sendo eliminada do conjunto de calibração.…”

Section: Figura 1 Espectro Médio E Desvio Apresentado Pelas Amostrasunclassified

“…[2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18] Após retirada de três amostras consideradas anômalas, os modelos permitiram erros médios de validação de 76,8 gf, o que corresponde a erros relativos de 8,2%. Na avaliação do rasgo longitudinal, quatro amostras se comportaram como outliers, sendo eliminadas da fase de calibração.…”

Section: Figura 1 Espectro Médio E Desvio Apresentado Pelas Amostrasunclassified

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Previsão das propriedades físicas do papel kraft por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e regressão por mínimos quadrados parciais (PLS)

Samistraro¹,

Muniz²,

Peralta‐Zamora³

et al. 2009

Quím. Nova

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Recebido em 25/5/08; aceito em 26/1/09; publicado na web em 3/7/09 ESTIMATION OF PHYSICAL PROPERTIES OF KRAFT PAPER BY NEAR INFRARED SPECTROSCOPY AN PARTIAL LEAST SQUARES REGRESSION. The main objective of the present work is represented by the characterization of the physical properties of industrial kraft paper (i.e. transversal and longitudinal tear resistance, transversal traction resistance, bursting or crack resistance, longitudinal and transversal compression resistance (SCT (Compressive Strength Tester) and compression resistance (RCT-Ring Crush Test)) by near infrared spectroscopy associated to partial least squares regression. Several multivariate models were developed, many of them with high prevision capacity. In general, low prevision errors were observed and regression coefficients that are comparable with those provided by conventional standard methodologies.Keywords: kraft paper; multivariate calibration; near infrared spectroscopy. INTRODUÇÃONo Brasil, a madeira para celulose e papel provém de várias espé-cies arbóreas de eucalipto e pinus, destacando-se Eucalyptus grandis, Eucalyptus saligna, Eucalyptus urophyla, outras em menor escala. As de pinus correspondem a Pinus elliottii, Pinus taeda e Pinus caribea.O processo de obtenção de polpa de madeira antecede a produção de papel, sendo genericamente definido como polpação. O processo envolve a separação das fibras da madeira mediante a utilização de energia mecânica, térmica ou química ou a combinação das três. O processo químico tem como objetivo a dissolução da lignina, preservando a maior parte da celulose e hemicelulose.A polpa kraft (palavra alemã que significa forte) origina papéis de maior resistência e coloração escura.1 De acordo com o mesmo autor, as principais variáveis que afetam o processo de polpação kraft estão relacionadas com as características dos cavacos de madeira (espécie, qualidade, umidade, densidade), do licor de cozimento (concentração de álcali ativo), do controle da polpação (relação licor:madeira, temperatura, pressão, curva tempo/temperatura (fator H)), além de outros parâmetros como grau de deslignificação desejado (indicado pelo número kappa) e álcali residual. De maneira geral, as empresas buscam uma variação mínina no processo e na qualidade da polpa, controlando rigorosamente as variáveis de polpação. Desta maneira, consegue-se um produto uniforme, com qualidade compatível com as especificações finais, delimitadas pelos testes de resistência do papel.Antes da polpa ser encaminhada à máquina de papel passa por um processo chamado de refinação, em que as fibras são submetidas à ação mecânica, tendo como consequência penetração de água na parede celular, ruptura de algumas ligações de hidrogênio entre fibras e fibrilação da parede primária, o que contribui com o aumento da flexibilidade das fibras e melhora do entrelaçamento. 1,2Um aumento no processo de refinação provoca decréscimo da resistência ao rasgo, devido ao aumento do número de cortes nas fibras, e aumento da resistência ao arrebentamento e à tração, conse...

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Section: Resultsunclassified

Section: Figura 1 Espectro Médio E Desvio Apresentado Pelas Amostrasunclassified

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Previsão das propriedades físicas do papel kraft por espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) e regressão por mínimos quadrados parciais (PLS)

Samistraro¹,

Muniz²,

Peralta‐Zamora³

et al. 2009

Quím. Nova

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“…For instance, it has been used to estimate wood chemical components including lignin (Schwanninger and Hinterstoisser 2001;Alves et al 2006;Yao et al 2010;Zhang et al 2011) and cellulose (Wright et al 1990;Schimleck et al 1997;Poke and Raymond 2006;Hein et al 2009), as well as for the determination of wood properties (Hauksson et al 2001;Sykes et al 2005) and pulp yield (Michell 1995;Hodge and Woodbridge 2004;Schimleck et al 2005;Downes et al 2009). NIR spectroscopy was also applied for the determination of the Kappa number of hardwood pulps (Easty et al 1990;Michell 1995;Malkavaara and Alen 1998;Fardim et al 2002;Terdwongworakul et al 2005) and of softwood pulps (Malkavaara and Alén 1998;Alves et al 2007). However, in most cases, the models were developed using samples in which the range of Kappa numbers was controlled by varying the pulping conditions, e.g.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Kappa Number Prediction of Acacia melanoxylon Unbleached Kraft Pulps using NIR-PLSR Models with a Narrow Interval of Variation

Santos¹,

Anjos²,

Simões³

et al. 2014

BioResources

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A total of 120 Acacia melanoxylon R. Br. (Australian blackwood) stem discs, belonging to 20 trees from four sites in Portugal, were used in this study. The samples were kraft pulped under standard identical conditions targeted to a Kappa number of 15. A Near Infrared (NIR) partial least squares regression (PLSR) model was developed for the Kappa number prediction using 75 pulp samples with a narrow Kappa number variation range of 10 to 17. Very good correlations between NIR spectra of A. melanoxylon pulps and Kappa numbers were obtained. Besides the raw spectra, also pre-processed spectra with ten methods were used for PLS analysis (cross validation with 48 samples), and a test set validation was made with 27 samples. The first derivative spectra in the wavenumber range from 6110 to 5440 cm -1 yielded the best model with a root mean square error of prediction of 0.4 units of Kappa number, a coefficient of determination of 92.1%, and two PLS components, with the ratios of performance to deviation (RPD) of 3.6 and zero outliers. The obtained NIR-PLSR model for Kappa number determination is sufficiently accurate to be used in screening programs and in quality control.

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“…Near infrared (NIR) spectroscopy, has been used together with pattern recognition methods in order to solve problems about plants classification [10][11][12] , based on morphological 13,14 , chemical 15 and genetics properties 16 . NIR, has also been used on wood samples for forestry applications, specially in prediction of its chemical composition 7,13,[17][18][19][20] mechanical properties, 18,20 and species identification 6,21 .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Supervised Pattern Recognition Techniques for Classification of Eucalyptus Species From Leaves Nir Spectra

Castillo

Contreras

Freer

et al. 2008

J. Chil. Chem. Soc.

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Three supervised pattern recognition methods (SPRM) were evaluated to discriminate between Eucalyptus globulus and Eucalyptus nitens species applying near infrared (NIR) spectroscopy on leaves. The methods used were k-nearest neighbor (KNN), soft modeling class analogy (SIMCA) and discriminant partial least squares (PLS-DA). First and second derivatives were used as transform techniques and mean-center (MC) and autoscaling (AS) as preprocessing techniques. The training set was constitued by 288 samples and 20 samples were used as validation set. A significant difference between the assayed methods was not observed, however best results for separation of classes and prediction rate were obtained when first derivative and MC were used for all the recognition pattern methods. Use of leaves and NIR spectroscopy avoids the destructive usual wood analysis in forest industries and facilities the fast classification of these species for forest applications.

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Rapid assessment of wood chemical properties and pulp yield of Eucalyptus camaldulensis in Thailand tree plantations by near infrared spectroscopy for improving wood selection for high quality pulp

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Kappa Number Prediction of Acacia melanoxylon Unbleached Kraft Pulps using NIR-PLSR Models with a Narrow Interval of Variation

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