2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、本文利用近紅外光譜技術(shù)在國內(nèi)首次實(shí)現(xiàn)了人工林濕地松(PinuselliottiiEngelm)術(shù)材化學(xué)組成的快速、準(zhǔn)確預(yù)測。同時(shí),根據(jù)對國內(nèi)外大量相關(guān)文獻(xiàn)的綜合分析及博士論文創(chuàng)新性的要求,提出了利用近紅外光譜結(jié)合多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)預(yù)測木材纖維素結(jié)晶度與木材生物腐朽(特別是早期腐朽)特性的設(shè)想,并進(jìn)行大量的試驗(yàn)工作。主要研究結(jié)果如下: 1)應(yīng)用近紅外光譜結(jié)合多變量數(shù)據(jù)分析技術(shù)對木材綜纖維素、α-纖維素、木質(zhì)素等化學(xué)組成的預(yù)測與實(shí)測

2、結(jié)果的相關(guān)系數(shù)r可以達(dá)到0.82以上,說明利用近紅外光譜技術(shù)可以對我國人工林濕地松木材的化學(xué)組成進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的預(yù)測; 2)采用未處理與一階導(dǎo)數(shù)預(yù)處理的校正和驗(yàn)證效果比較理想;通過對多元線性回歸(MLR)、主成分回歸(PCR)與偏最小二乘法(PLS)等建模方法的比較和綜合評價(jià),結(jié)果表明采用PLS方法對木材性質(zhì)的快速、準(zhǔn)確預(yù)測效果最理想; 3)木材纖維素結(jié)晶度與樹木生長特性和木材化學(xué)組成之間具有顯著的相關(guān)性,說明木材纖維素

3、結(jié)晶度可以作為一項(xiàng)評價(jià)木材性質(zhì)的重要指標(biāo);在此基礎(chǔ)上,本文應(yīng)用近紅外光譜技術(shù)對x射線衍射法(XRD)測定的木材纖維素結(jié)晶度進(jìn)行了快速、準(zhǔn)確地預(yù)測,通過PLS模型預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)r一般都在0.84以上;在近紅外光譜的短波區(qū),預(yù)測效果也相對較差;而在1250nm~2050nh和2050nm~2500nm兩個(gè)區(qū)域的光譜信息則更為豐富,模型校正及預(yù)測效果均比較好; 4)腐朽時(shí)間、菌種與生長速度對失重率及力學(xué)強(qiáng)度均在α=0.0

4、5水平顯著;白腐和褐腐木材的失重率均隨腐朽時(shí)間的增加而增大,褐腐對力學(xué)強(qiáng)度的影響比白腐大,而且褐腐木材的力學(xué)強(qiáng)度損失與失重率的相關(guān)性比白腐顯著;早期腐朽對力學(xué)強(qiáng)度影響特別大,對于褐腐早期(失重率<10%),其最大工作載荷(WML)、MOR和MOE損失率達(dá)到34%、28%和23%;對于褐腐菌處理的木材,MWL、MOR和MOE與失重率的比值分別為7.2:1、6.4:1與3.8:1;對于白腐菌處理的木材,MWL、MOR和MOE與失重率的比值分

5、別為3.0:1、2.2:1與4.1:1; 5)本研究利用SIMCA與PLS判別分析方法建立了早期腐朽的判別模型,結(jié)果表明:兩種判別方法均可有效的判別試樣的腐朽類型,說明在實(shí)驗(yàn)室范圍內(nèi),近紅外光譜技術(shù)可以快速、準(zhǔn)確地檢測木材的早期腐朽; 6)在實(shí)驗(yàn)室范圍內(nèi),對于腐朽木材(失重率在0%~30%)失重率的近紅外光譜模型校正及預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的r分別達(dá)到0.97和0.96,預(yù)測效果非常理想;對于早期腐朽的木材樣本(失重率在(0

6、%~10%),近紅外光譜對失重率的預(yù)測效果仍然非常理想,校正及預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的r分別達(dá)到0.94和0.93;即使是對于更早期的早期腐朽木材(失重率在0%~5%的試樣),甚至對失重率僅為3%以內(nèi)的腐朽樣本,利用近紅外光譜對失重率的預(yù)測效果仍然非常理想,校正及預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的r均分別達(dá)到0.85和0.83以上; 7)對于失重率在0%~30%范圍內(nèi)取樣的腐朽木材,利用近紅外光譜結(jié)合PLS2方法得到的WML、MOR與MOE校正及

7、驗(yàn)證結(jié)果均比較理想,其中以WML的模型校正及預(yù)測效果(r分別達(dá)到0.90和0.88)與MOR的效果(r分別達(dá)到0.89和0.87)最好,MOE的校正及預(yù)測效果相對較差(r均為0.83);對于所有早期腐朽(失重率在0%~10%的試樣)的木材樣本,利用近紅外光譜結(jié)合PLS2方法可以同時(shí)對WML、MOR與MOE進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果的r分別達(dá)到0.85、0.85和0.88;即使是對于更早期的腐朽木材(失重率在(0%~5%),甚至對失重率

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