Способ качественного и количественного определения параметров древесной панели и способ управления переменными процесса ее изготовления с учетом этих параметров

1 Область техники, к которой относится изобретение Данное изобретение касается способа качественного и количественного определения различных параметров, характеризующих свойства древесно-стружечных плит (ДСП) и других древесных панелей, и более конкретно относится к спектроскопическому анализу, объединенному с многомерным калиброванием, выполняемым на древесном сырье, поступающем на завод, осуществляющий процесс изготовления древесных панелей, преимущественно на высушенных частицах поверхности и среднего слоя ДСП, путем мгновенного и непрерывного анализа различных параметров, отражающих качество древесной панели, и на основании этой информации определения переменных процесса. Изобретение преимущественно относится к использованию метода спектров ближней инфракрасной области (БИК), объединенного с многомерным калиброванием, в качестве средства для прогнозирования свойств ДСП и других древесных панелей. Оно также касается способа определения параметров древесной панели путем анализа самой древесной панели с помощью спектрометрического метода в сочетании с многомерным анализом. Предпосылки создания изобретения Древесно-стружечную плиту (ДСП) можно производить из сухих мелких древесных частиц,которые смешивают со связующими веществами и формуют в мат, который затем спрессовывают при высокой температуре и давлении в уплотненную плиту. Можно использовать древесное сырье практически любой породы дерева. Однако свойства готовой плиты, такие, например, как плотность, способность склеиваться и т.п., зависят от свойств древесины. В качестве древесного сырья используются древесные стружки, макулатура, щепки и обрезки круглых лесоматериалов, в данном описании и формуле изобретения называемые "частицами". Отслаивание круглых лесоматериалов осуществляется в барабанных стружечных станках, тогда как щепки обрабатываются на ножевых роторных стружечных станках. После измельчения весь древесный материал сушится до 2-4% влажности в сушилках большой емкости. После процесса сушки древесные частицы отсортировываются до предпочтительного размера. Отсортированный материал проходит через молотковые мельницы и поступает обратно в систему сортирования. Для свойств плиты важны как форма стружек - древесных опилок, так и их распределение по размерам. Чаще всего используемым связующим веществом для ДСП и древесно-волокнистых плит средней плотности (ДПСП) является мочевиноформальдегидная смола (МФС), но до некото 000988 2 рой степени используются также меламиномочевиноформальдегидная смола (ММФС), феноловая смола (ФС) и изоциановая смола(ИЦС), особенно в производстве устойчивых к непогоде плит. Смолу, воду, отвердитель и парафиновую эмульсию дозируют автоматически на весовой основе. Дозировки химикатов рассчитывают для сухого вещества в процентном отношении к материалу сухой древесины. Количество добавляемого связующего вещества изменяется в зависимости от типа смолы и требуемого качества плиты. Дозировка смолы МФС обычно находится между 7-10%, смолы ММФС между 11-13%,смолы ФС между 6-8%, а смолы ИЦС между 25%. Сравнительно низкие дозировки смол ФС и ИЦС отражают превосходную связывающую способность этих смол. Нормальная ДСП содержит порядка 6% влаги, 9% связующего вещества и других химикатов и 85% древесины. Несмотря на то, что абсолютно доминирующим компонентом является древесина научно-исследовательская и опытно-конструкторская (НИ и ОК) работы в индустрии древесно-стружечных плит вплоть до 80-х годов почти исключительно проводились со связующими веществами, а роль древесины была незначительна. В целлюлозной и бумажной промышленности хорошо известно, что древесина должна храниться в течение определенного времени до осуществления производства целлюлозы, чтобы избежать проблем, связанных с качеством и обработкой. Во время хранения древесина, претерпевает важные изменения в химическом составе. Например, некоторые летучие соединения пропадают, количество свободных и связанных кислот возрастает, насыщенные связи окисляются, происходит гидролиз сложных эфиров и т.д. Однако в производстве древесностружечных плит на эти факты не обращалось большого внимания, а вместо этого делали вывод, что разрешение проблем обработки и качества, более вероятно, тормозится из-за изменений качества связующего вещества. До настоящего времени не было установлено достоверной связи между результатом анализа материала древесины и свойствами плиты,хотя существовало предположение, что имеется связь между содержанием кислоты и обрабатываемостью древесины. Целью настоящего изобретения является выполнение оперативного до, в процессе или после подачи на технологическую линию анализа поступающего на фабрику древесного сырья,позволяющего отсортировывать неподходящий материал до того, как он поступит в линию поточной обработки. Исследования частиц древесного сырья с помощью соответствующего настоящему изо 3 бретению способа анализа показали очень тесные связи между измеряемыми анализируемыми величинами древесины и свойствами плиты,например, с содержанием в плите свободного формальдегида, который в настоящее время крайне важен, учитывая очень жесткие условия окружающей среды, а также прочность и водостойкость. Информация о ДСП и способах их изготовления имеется в работе "Современное изготовление древесно-стружечных плит и древесно-волокнистых плит сухим способом" Томаса М. Малоуни (1993 г.) (сравните особенно главу 4 и 5), которая включена здесь полностью путем ссылки. Принципы спектроскопии БИК описаны П. Уильямсом, К. Норрисом в работе "Новая инфракрасная технология в сельскохозяйственной и пищевой промышленности" (1987 г.), ААСС,Сент-Пол, штат Миннесота, и Е. Стерком, К. Латчером в работе "Анализ ближней инфракрасной области (АБИО), технология для количественного и качественного анализа" (1986 г.)(Обзор прикладной спектроскопии 22:4), которые включены здесь путем ссылки. Использование многомерного информационного анализа в определении параметров многокомпонентных систем в настоящее время является областью развития. Применяемые, главным образом, к области химии, эти статистические методы также называются методами хемометрии. Способ хемометрии более полно представлен в работе С.Д. Брауна "Хемометрия",Аналитическая химия, 62, 84R-101R (1990 г.),которая включена здесь полностью путем ссылки. Термин "плита" в данном описании и формуле изобретения включает следующие типы плит: ДСП, древесно-волокнистую плиту средней плотности (ДВПСП), вафельную плиту,плиту с ориентированными пучками (ПОП),жесткий строительный картон и фанеру. Переменными процесса, которые влияют на качество плиты, являются, например, древесное сырье, т.е. сорт древесины, уровень созревания, структура частиц, а также размер и содержание влаги; образование частиц, типа частиц Хомбак-Мейера; сушилка, ее температура на входе и выходе, влажность высушенных частиц; параметры сортирования, типа частиц для поверхности и среднего слоя, концентрация пыли, класс крупности, содержание влаги, температура части; переменные смесителя клея и стружки, типа части для среднего и наружных слоев, установки масштаба, температуры частиц, количества клея, содержание воска, содержание влаги, охлаждающая вода; переменные участка формирования, типа удельного веса,толщины и т.д.; переменные пресса предварительного прессования, типа продолжительности прессования и температур; переменные горячего прессования типа продолжительности прес 000988 4 сования, давления, температуры; переменные охлаждения, типа температуры; и переменные шлифования, типа чистоты поверхности. В трудах 48-й ежегодной общей конференции Аппита (проходившей в Мельбурне, Австралия, 2-6 мая 1994 г.) Медер и др. представили статью под названием "Прогнозирование свойств древесных стружек и целлюлозы и бумаги с помощью многомерного анализа спектральных данных" (стр. 479-484). Согласно заключительной части статьи (стр. 484), Медер и др. использовали анализ ОКР спектров FTIR(ближней промежуточной области) образцов древесной стружки для прогнозирования химического состава стружек (т.е. фактически для определения упомянутого состава из спектров) и для попытки (хотя, как ясно показано в статье,не очень успешной) прогнозирования некоторых физических свойств крафт-целлюлозы и термомеханической древесной массы и свойств бумаги. В статье, однако, не предложено никакого способа для качественного или количественного определения параметров древесных панелей, образованных из древесного сырья,поступающего на обработку для изготовления древесных панелей, практически никакого способа для управления какими-либо переменными обработки в таком процессе. В статье научного журнала "Holz als Rohund Werkstoff, 50 (1992), стр. 25-28" Ниемца и др. установлено, что на качество плиты оказывает влияние содержание твердых смол и соотношение древесины лиственных пород - хвойных пород. Ниемц и др. использовали спектроскопию БИК для количественного определения части мочевиноформальдегидной смолы в стружке и отношение концентраций компонентов смеси древесины лиственных пород к древесине хвойных пород. Целью выполняемых исследований было установить, подходит ли этот процесс для проверки мочевиноформальдегида на склеиваемых древесных опилках и для получения отношения концентраций компонентов смеси древесины лиственных пород к древесине хвойных пород. В упомянутой статье также было установлено, что метод БИК можно использовать в сочетании с линейной множественной регрессией для неавтономного и автономного управления влажностью древесины и для анализа химикатов и сельскохозяйственных продуктов. Кроме того,было установлено, что Норрис в 1962 г. для количественного анализа пищевых продуктов и комбикормов применил метод БИК, объединенный с методами математической статистики(хемометрии), который позже был использован для количественного анализа в классической химии. В другой статье в том же самом журнале на стр. 73-78 Книстом смесь опилок с клеем характеризуется с помощью БИК-спектроскопии в 5 сочетании с линейной множественной регрессией. Однако на стр. 77 в 3-м пункте 2-го параграфа утверждается, что измерение несклеенных образцов невозможно из-за назначений запрашиваемых данных для моделирования процесса каждой плиты. [Zur Durchfrung o.g. Industrieversuche ist die Messung der zugehrigen unbeleimten Probe aufgrund der fr die Prozessmodellierung notwendigen Datenzuordnung zur jeweiligen Spanplatte nicht mglich]. Из упомянутой ссылки очевидно, что специалист в данной области техники не рассматривал возможность ни прогнозирования свойств плиты на основании несклеенных частиц, ни определения таких свойств неразрушающим контролем у изготовленной плиты, и проблема нахождения эффективного оперативного, до, в процессе или после подачи на технологическую линию сырья способа в начале процесса для определения параметров, характеризующих плиту, осталась нерешенной. Относящимися к данному вопросу параметрами, определяющими свойства плиты, являются, например, плотность и профиль плотности, внутреннее сцепление, разбухание по толщине, абсорбция, проницаемость, величина перфоратора, предел прочности при изгибе или кручении, параметры, касающиеся летучих органических соединений (ЛОС) и величины эмиссионных камер. Плотность в этой связи является тем же,что и удельный вес, и обычно определяется с помощью взвешивания полос плиты с известным объемом и деления массы на объем. Значения выражаются в кг/м 3. Внутреннее сцепление (ВС) является свойством данной плиты противостоять растяжению перпендикулярно плоскости плиты. Результат зависит от содержания смолы и плотности плиты; в обоих случаях это почти линейная функция. Разбухание по толщине измеряют путем помещения образца с определенным размером в воду при температуре 20 или 23 С на период 224 ч. Толщину образца измеряют до и после вымачивания. Разность толщин делят на первоначальную толщину и выражают в процентах. Разбухание по толщине является мерой способности плиты противостоять, например, неожиданному дождю или краске на водной основе и т.д. Величину абсорбции обычно определяют с помощью того же самого образца, который использовался для измерения разбухания по толщине. Образец взвешивают до и после воздействия воды. Разность веса делят на первоначальный вес и выражают в процентах. Величину абсорбции можно использовать для прогнозирования поведения плиты в суровых условиях. Величину проницаемости получают путем всасывания воздуха через образец (края плиты уплотняют парафином), и перепад давления че 000988 6 рез плиту измеряют вместе с потоком воздуха сквозь образец. Проницаемость изменяется по поверхности плиты в зависимости от изменений плотности плиты, но обычно существует хорошая связь между средней проницаемостью и величиной эмиссии формальдегида. Проницаемость оценивает сопротивление, которое формальдегид имеет при утечке из плиты. Эти величины выражаются в см/мин. Величина перфоратора выражает содержание формальдегида в плите при определенном содержании влаги (6,5%). Формальдегид получается путем экстрагирования из плиты в толуоле. Освобожденный формальдегид абсорбируется в воде и определяется фотометрически. Как можно ожидать, существует связь между величиной перфоратора и эмиссией формальдегида из плиты, и, следовательно, метод перфоратора является одобренным методом во многих странах. Эти величины выражаются в мг НСНО/100 г высушенной в печи плиты. Способ эмиссионных камер теперь принят во всем мире в качестве наиболее точного способа определения выделения формальдегида из древесных плит или других материалов. Условия в камере устанавливают с целью моделирования условий в обычном доме. Размер камеры в разных странах изменяется от 1 до 40 м 3. Температура изменяется от 23 до 25 С, нагрузка изменяется от 0,3 до 1,0 м 2/м 3, относительная влажность - от 45 до 50%, а скорость воздухообмена - от 0,5 до 1,0/ч. Образцы плиты помещают вертикально на некотором расстоянии в стойках в камере. Берутся образцы воздуха до тех пор, пока не будет достигнуто стационарное состояние, что обычно занимает 3-10 дней. Величины выражаются в ppm HCHO (миллионных частей НСНО) или в мг НСНО/м 3. Профиль плотности является мерой образующей мат функции и функции давления, а также геометрической формы и состава смеси частиц древесины. В настоящее время профиль измеряют с помощью аппаратуры с рентгеновскими лучами, способной измерять плотность для каждого 0,1 мм между поверхностями. Нормальный профиль плотности для ДСП демонстрирует плотности поверхности 1100 кг/м 3,уменьшающиеся до 600 кг/м 3 во внутреннем слое. Таким образом, в течение ряда лет была проведена большая исследовательская работа,чтобы найти решение упомянутой проблемы, но до настоящего изобретения подходящего решения не имелось. Краткое изложение сущности изобретения Изобретение направлено на способ качественного и количественного определения различных параметров, отражающих качество плиты и других древесных панелей, и может определять переменные процесса, управляемые на основании упомянутых параметров. Изобретение более конкретно касается спектроскопиче 7 ского способа для мгновенного и непрерывного анализа различных параметров, отражающих качество плиты, изготовленной из поступающего древесного сырья, преимущественно высушенных частиц поверхности и среднего слоя,или самой древесной панели. С помощью настоящего изобретения было показано, что можно прогнозировать свойства плиты и посредством этого, необязательно, параметры, управляющие переменными процесса изготовления плиты, определяемыми одновременным применением спектроскопии БИК и многомерного калибрования поступающего на завод древесного сырья, преимущественно высушенных частиц поверхности и среднего слоя. В соответствии с изобретением, анализируют древесное сырье, имеющее содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического метода, дающего спектральные характеристики, после чего упомянутые спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонного древесного сырья, имеющего содержание влаги ниже 10%, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны с помощью многомерного анализа по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого древесного сырья. Свойства древесных панелей также можно определить с помощью способа, соответствующего той же заявляемой концепции, содержащей этапы анализа самой древесной панели,имеющей содержание влаги ниже 10%, путем спектрометрического анализа, позволяющего определить спектральные характеристики, и сравнения упомянутых спектральных характеристик с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью упомянутого спектрометрического метода от эталонных древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 10%, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по известным параметрам древесных плит с помощью многомерного анализа. В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения, древесное сырье или древесную панель исследуют с помощью спектрометрического анализа, дающего спектральные характеристики, которые затем объединяют в комбинацию с одной или больше переменными процесса, и эту комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик, получаемых с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, с эталонными переменными процесса,и эти эталонные комбинации откалиброваны по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья, или по известным параметрам 8 упомянутых эталонных древесных панелей с помощью многомерного анализа. В данном случае выражение "объединяться в комбинацию" означает, что комбинация представляет математическую функцию спектральных характеристик одной или больше переменных процесса,где последняя, таким образом, представляет независимые переменные для функции; это означает, что упомянутые независимые переменные обычно должны вводиться в некоторое математическое выражение или формулу, когда следует определять зависимую переменную, то есть "комбинацию". В соответствии с одним вариантом осуществления настоящее изобретение касается применения БИК-спектроскопии высушенных частиц поверхности или внутреннего слоя, или и того и другого плиты в сочетании с многомерным анализом полученного спектра для калибрования изготовления плиты. Подробное описание изобретения В соответствии с изобретением показано,что можно непосредственно и непрерывно определять различные параметры плиты и других древесных панелей, преимущественно плотность, профиль плотности, внутреннее сцепление, разбухание по толщине, величину абсорбции, величину проницаемости, величину перфоратора и величину эмиссионных камер путем определения спектров сырья плит, имеющих содержание влаги ниже 10%, и преобразования этих спектров в упомянутые параметры с помощью метода многомерного калибрования. Этот способ можно использовать для определения, то есть управления, переменными процесса в ходе изготовления плит. Используемым спектрометрическим методом может быть абсорбционная,отражательная, эмиссионная спектрометрия или спектрометрия пропускания, которая предпочтительно осуществляется в так называемом ближнем инфракрасном (БИК) диапазоне длин волн. В частности, показано, что можно непосредственно и непрерывно определять спектр абсорбции или пропускания высушенных древесных частиц поверхности и внутреннего слоя,образующих основу плиты, и с помощью использования упомянутых значений на дискретных длинах волн из этих спектров вычислять различные параметры плиты. Цели настоящего изобретения достигаются путем анализа древесной плиты или ее исходного сырья, имеющего содержание влаги менее 10%, преимущественно сухой поверхности или частиц внутреннего слоя в линии обработки с помощью спектрометрического метода, в частности, в диапазоне длин волн в пределах 1802500 нм, подходящим является 400-2500 нм и особенно 1000-2500 нм, и применения хемометрической оценки спектра. Этот способ обеспечивает возможность мгновенного и непрерывного анализа различных параметров, отражаю 9 щих качество плиты или других древесных панелей, и с помощью которого можно определить переменные, управляющие процессом. Способ предпочтительно применяют к сырью и древесным плитам, изготовленным из такого материала, который высушен в подходящей сушилке на изготавливающем плиты заводе; предпочтительно древесную панель или сырье, в частности, частицы поверхности и внутреннего слоя высушивают при условиях, известных специалистам в данной области техники, до уровня влаги ниже 8%, предпочтительно ниже 4%. Настоящее изобретение благоприятно, например, тем, что низкое содержание влаги способствует воспроизводимым результатам измерений; в противном случае влага имеет тенденцию блокировать или искажать спектрометрическую информацию. Кроме того, полагают, что летучие соединения натурального или синтетического происхождения в сырье или панели,которые также могут блокировать или искажать спектрометрическую информацию, испаряются из сырья или панели, когда содержание влаги понижается. Таким образом, благодаря выполнению анализа при довольно низком содержании влаги, удается получить наиболее полную спектрометрическую информацию, что гарантирует большую точность и воспроизводимость результатов измерений. Что касается сырья, то,конечно, большое преимущество состоит в том,что анализируют материал, когда он находится в состоянии, близком к тому, в котором он будет действительно использоваться в процессе изготовления, т.е. когда он довольно сухой. Древесная панель предпочтительно является плитой, соответствующей древесностружечной плите (ДСП). Выполняемый в соответствии с настоящим изобретением многомерный анализ может быть основным компонентным анализом (ОКА), регрессией частичных (частных) наименьших квадратов (РЧНК), основной компонентной регрессией (ОКР), анализом полилинейной регрессии (АПР) или дискриминантным анализом,предпочтительно регрессией частичных наименьших квадратов. Соответствующий настоящему изобретению способ также можно применять в способе управления переменными процесса, влияющими на параметры древесной панели, изготавливаемой из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей; в этом случае настоящий способ можно использовать для определения параметров плиты, причем эта информация затем поступает в систему управления процессом. Кроме того, можно сконструировать управляющую систему, в которой получаемые спектры, по выбору, после снижения шума или дрейфа базовой линии, вводятся непосредственно в систему для установления переменных процесса без преобразования 10 спектров в параметры плиты; это можно выполнить надлежащим образом, создав модель калибрования, в которой переменные процесса выражаются в виде функций и параметров панели и спектральных данных, и затем используя модель при действительном изготовлении, при котором спектральные характеристики получают, анализируя сырье, т.е. параметры на входе,или параметры изготовления плиты, или параметры на выходе, и связанные с нужными параметрами панели, задают требуемые переменные процесса. В соответствии с одним вариантом осуществления изобретения анализируют древесную плиту, имеющую содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического метода, определяют спектральные данные, и полученные таким образом спектральные данные сравнивают с эталонными спектральными данными, полученными с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонных древесных панелей,изготовленных в упомянутом процессе с известными переменными процесса, причем упомянутая эталонная панель имеет содержание влаги ниже 10%, и параметры упомянутой эталонной древесной панели известны, и эти эталонные спектральные данные откалиброваны в соответствии с упомянутыми известными переменными процесса с помощью многомерного анализа. В соответствии с другим вариантом осуществления изобретения анализируют таким же образом древесное сырье или древесную панель,имеющую содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического метода, позволяющего определить спектральные характеристики, которые сравнивают с эталонными спектральными характеристиками, полученными с помощью упомянутого спектрометрического анализа используемого древесного сырья или эталонных древесных панелей, выполненных из упомянутого эталонного древесного сырья при эталонном процессе для изготовления древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 10%, и эти эталонные спектральные данные откалиброваны по переменным процесса, применяемым в упомянутом эталонном процессе, с помощью многомерного анализа. В соответствии с еще одним вариантом осуществления изобретения анализируют древесное сырье или древесную панель, имеющие содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического анализа, позволяющего получить спектральные данные, которые объединяют в комбинацию, по меньшей мере, с одним требуемым параметром, и упомянутую комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, полученными путем объединения эталонных спектральных данных, полученных с помощью упомянутого спектрометрического анализа эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, имеющих содержание 11 влаги ниже 10%, с известными параметрами упомянутого эталонного древесного сырья или упомянутых эталонных древесных панелей, где эталонная комбинация откалибрована в соответствии с известными переменными процесса с помощью многомерного анализа. Технически спектрометрический анализ можно выполнять с помощью централизованного, включаемого или включенного в процесс волоконно-оптического зонда или с помощью взятия единичных образцов для отдельного анализа. В обоих случаях спектры являются объектом для дальнейшей обработки данных с использованием значения от нескольких дискретных длин волн из каждого конкретного спектра. Должно быть понятно, что используемое в спектрометрическом методе излучение направляют непосредственно на сырье или древесную панель. Спектральная информация отражает множество свойств. В зависимости от интересующего параметра относящаяся к данному вопросу и выбранная информация соотносится с определенным параметром. Примером такого технического решения является использование устройства, размещенного на расстоянии от технологической линии,содержащего источник света, детектор, электронные элементы и другие необходимые элементы, для передачи сигнала по оптическому волокну к образцу, где свет проходит сквозь образец или отражается от него, или частично проходит сквозь образец. Полученные в результате сигналы возвращаются в детектор по прилагаемому волоконно-оптическому кабелю и регистрируются. В спектрометре свет преобразуется в электрический сигнал, который затем передается в вычислительную машину, где спектр запомненного прежде эталонного сканирования может быть связан, например, путем вычитания со спектром образца, и вычисляется эталонный откорректированный спектр. Другим примером является отбор образцов вручную или автоматически в подходящие интервалы времени и осуществление анализа образцов в аналитическом измерительном приборе, содержащем источник света, детектор, электронные элементы и другие необходимые элементы. Абсорбируемый или пропускаемый спектр затем подвергают дополнительной обработке по данным, используя значения от нескольких дискретных длин волн из каждого конкретного спектра. Предпочтительно, чтобы детектор имел интервал измерения самое большее 10 нм, более предпочтительно 2 нм и еще более предпочтительно 1 нм или меньше. Определение осуществляется в диапазоне VIS-БИК длин волн в пределах 180-2500 нм. Это можно выполнить путем использования сканирующего измерительного прибора, 000988 12 измерительного прибора с диодной матрицей,устройства преобразования Фурье или какоголибо другого аналогичного оборудования, известного специалистам в данной области техники. Оценка длин волн, которая содержит поглощение или прохождение, обеспечивает характеристики, подходящие для анализа. С помощью применения хемометрического метода к полученным спектрам затем возможно не учитывать длины волн, которые не содержат информацию, вносящую вклад в химический анализ, даже если измерение включает информацию от всего диапазона длин волн. Определение и управление параметрами плиты путем использования спектрометрического измерения содержит два основных этапа,первый из которых представляет разработку модели калибрования, включающую подэтапы разработки обучающих множеств; обработки данных; и анализа данных путем использования частиц поверхности и среднего слоя, имеющих известные значения параметров. Второй основной этап представляет спектрометрический анализ образца, имеющего неизвестные значения параметров, обработку спектральных данных, за которыми факультативно следует анализ данных; и применение модели калибрования, разработанной на первом основном этапе, к полученным благодаря этому данным. Один вариант осуществления изобретения представляет собой анализ спектра ближней инфракрасной области в диапазоне длин волн 400-2500 нм, в частности, 1000-2500 нм высушенных частиц поверхности и среднего слоя и применение хемометрической оценки спектров для вычисления параметров частиц, таких, например, как плотность, профиль плотности,внутреннее сцепление, абсорбция, проницаемость, величина перфоратора и величины эмиссионных камер. Связь между переменными плиты и результатами, полученными с помощью БИКизмерений высушенных частиц поверхности и среднего слоя, очевидна из таблиц при сравнении приведенных в них данных. В соответствии с предпочтительным вариантом осуществления изобретения настоящий способ содержит этапы:I) разработки модели калибрования посредствомIа) регистрации с помощью спектрометрического анализа эталонных спектральных характеристик сырья эталонных образцов древесного сырья или древесной панели;Ib) обработки эталонных спектральных характеристик сырья, с целью снижения шума и регулирования дрейфа и диффузионного рассеяния света;Iс) калибрования обработанных эталонных спектральных характеристик с учетом известных параметров эталонных образцов путем ана 13 лиза данных, включающего многомерный анализ; иII) регистрации посредством упомянутого спектрометрического анализа спектральных характеристик сырья образца древесного сырья или древесной панели, имеющих неизвестные параметры; обработки полученных таким образом спектральных характеристик сырья с целью снижения шума и регулирования дрейфа и диффузного рассеяния света; и применения разработанной модели калибрования к обрабатываемым спектральным характеристикам для определения неизвестных параметров. Многомерный анализ в подэтапе (Iс) предпочтительно включает в себя преобразование спектральных характеристик в скрытые переменные, а на подэтапе (II) обработанные спектральные характеристики предпочтительно преобразуют в скрытые переменные, как в подэтапе(Ic), и разработанную модель калибрования применяют к скрытым переменным для определения неизвестных параметров. Преобразование в скрытые переменные осуществляют с помощью основного компонентного анализа (ОКА). Этот предпочтительный вариант осуществления изобретения ниже обсуждается более подробно.I) Разработка модели калибрования. Для ряда образцов параметры плиты измеряются традиционным способом. Затем значения используются в разработке модели калибрования, в которой к регистрируемым абсорбционному, отражательному или эмиссионному спектрам упомянутых образцов применяются три обсуждаемые ниже подэтапа.Iа) Разработка обучающих множеств. Обучающие множества модели состоят из большого количества спектров абсорбции или пропускания от образцов с известными значениями, которые предпочтительно должны отражать линию производства. Обучающие множества используются в хемометрических алгоритмах для вычисления результирующих параметров модели.Ib) Обработка данных. Для снижения шума и регулирования дрейфа базовой линии спектральные характеристики сырья следует обработать. Эта обработка также может отображать скрытую информацию такого типа, как идентичность явно непохожих спектров или неидентичность явно очень похожих спектров. Более того, предположения, ведущие к закону Беера (утверждающему, что для данных коэффициента поглощения и длины оптического пути в поглощающей среде общее количество поглощенного света пропорционально молекулярной концентрации образца),не всегда выполняются в комплексной системе,которую составляют образцы. Это обусловлено рядом факторов, часто обнаруживаемых в промышленных и лабораторных образцах. Другим 14 усложняющим фактором являются изменения рассеяния света, зависящие от частиц в образце. Для преодоления этой проблемы разработаны различные теории, наиболее используемыми являются: преобразование Кубелки-Манка (П. Кубелка, Ф. Манк, Z.Tech. Physik (Техническая физика) 12, стр. 593, (1931 г.), включенного здесь путем ссылки), которое учитывает поглощение и рассеяние; и коррекция мультипликативного рассеяния (П. Гелади, Д. Мак-Дугалл,Х. Мартенз, Appl. Spect. (Прикладная спектроскопия), 39, стр. 491-500 (1985 г.), включенная здесь путем ссылки), где каждый спектр "корректируется" по сдвигу и наклону путем сравнения его с "идеальным" спектром (средний спектр). Другой способ линеаризации спектральных характеристик также осуществляется путем использования производных, например,вплоть до производных четвертого порядка (А. Савицкий, М.Дж.Э. Голэй, Аналитическая химия (Anal. Chem.) 36, стр. 1627-1639 (1964 г),включенный здесь путем ссылки). Производная спектра дает преобразованный спектр, состоящий только из относительных изменений между соседними длинами волн, и было показано, что с концентрацией пиковые интенсивности производных спектров имеют тенденцию становиться более линейными (Т.С. O'Хавер, Т. Бегли, Аналитическая химия (Anal. Chem.) 53, стр. 1876(1981 г.), включенный здесь путем ссылки). Линеаризацию также можно выполнить путем использования преобразования Фурье или путем использования преобразования стандартной нормированной случайной переменной, как это раскрыто в работе Р.Дж. Барнза, М.С. Даноа и С.Дж. Листера, Appi. Spectrosc. (Прикладная спектроскопия), том 43, номер 5, стр. 772-777(1989 г.), включенной здесь путем ссылки.Iс) Анализ данных. Анализ характеристик при использовании хемометрических методов в этом случае обеспечивает возможность разработать модель калибрования. Существует несколько хемометрических методов, которые можно использовать,например, такие как основной компонентный анализ (ОКА), регрессия частичных наименьших квадратов (РЧНК), основная компонентная регрессия (ОКР), анализ полилинейной регрессии (АПР) и дискриминантный анализ. Соответствующим изобретению предпочтительным хемометрическим методом является метод РЧНК.(ОКА). С помощью ОКА множество коррелированных переменных сжимается в меньшее множество некоррелированных переменных. Это преобразование состоит из поворота системы координат, в результате чего происходит выравнивание информации по меньшему количеству осей, чем в первоначальном расположении. Таким образом, переменные, которые коррелированы относительно друг друга, будут назы 15 ваться единичной категорией. Следовательно, с помощью использования ОКА можно получить небольшое множество некоррелированных переменных, все еще отображающее большую часть информации, которая присутствовала в исходном множестве переменных, но значительно более удобное для использования в моделях. В общем, 2-15 основных компонентов объясняют 85-98% расхождения переменных.Ic.2) Регрессия частичных наименьших квадратов (РЧНК). РЧНК является способом моделирования и вычислений, с помощью которого можно установить количественные соотношения между блоками переменных, например, блоком данных дескриптора (спектра) для серий образцов и блоком ответных данных, измеренных на этих образцах. С помощью количественного соотношения между блоками можно вводить спектральные данные для нового образца в блокдескриптор и делать прогнозирования ожидаемых ответных характеристик. Одно большое преимущество способа состоит в том, что результаты можно оценивать графически, с помощью различных графиков. В большинстве случаев визуальные интерпретации графика достаточны для получения хорошего понимания разных соотношений между переменными. Способ основан на предсказаниях значений случайных величин, аналогично ОКА. Способ РЧНК более подробно раскрыт в работе Р. Карлсона "Конструирование и оптимизация в органическом синтезе", Б.Г.М. Вандегинст, О.М. Квалхейм и др."Обработка данных в науке и технике" (Elsevier,1992), т. 8, включенной здесь путем ссылки.(ОКР). ОКР тесно связана с ОКА и РЧНК. Как и в ОКА, каждый объект в блоке дескриптора проектируется на пространство с меньшим числом измерений, дающих расчеты и нагрузки. Затем расчеты регрессируют относительно блока ответных данных методом наименьших квадратов,приводящим к модели регрессии, которую можно использовать для прогнозирования неизвестных образцов. Те же самые статистические модели, как в РЧНК и ОКА, можно использовать для проверки достоверности модели. В качестве превосходного учебного пособия в отношении ОКА, РЧНК и ОКР смотрите работу П. Гелади и др. "Регрессия частичных наименьших квадратов: Учебное пособие" в Трудах аналитической химии (Anal. Chim. Acta), 185, стр. 1-32 (1986 г.), которая включена здесь полностью путем ссылки.(АПР). С помощью АПР определяется наилучшая плоскость подгонки для параметров плиты в функции спектров путем использования метода наименьших квадратов для определения каждой границы плоскости. Затем эта плоскость ис 000988 16 пользуется для распознавания и определения прогнозируемой величины для неизвестной величины параметра плиты. Этот технический прием в общем ограничен относительно "чистыми" системами, в которых нет существенного взаимного влияния матриц, и в противоположность РЧНК он требует больше объектов, чем переменных.Ic.5) Дискриминантный анализ. Это способ, благодаря которому путем использования спектральных характеристик известные величины параметров плиты группируют в различные группы элементов, разделенные линейными границами принятия решения. На основании его спектра образец с неизвестными величинами параметров плиты затем можно согласовать с группой элементов и величине параметра плиты может быть присвоено значение, например значение средней величины группы элементов. Это полезный технический прием для качественного отбора, но он требует очень большой базы данных для получения статистически существенных результатов.II) Определение с помощью применения модели калибрования. После разработки модели калибрования можно выполнять определение неизвестных величин путем регистрации спектра поглощения или прохождения в соответствии с подэтапом(I). Обработка полученных таким путем спектральных характеристик сырья в соответствии с подэтапом (Ib); необязательное выполнение анализа данных на обработанных спектральных данных в соответствии с подэтапом (Iс); и применение разработанной модели калибрования к полученным таким образом данным. Теперь изобретение будет проиллюстрировано с помощью примеров. В лаборатории были сделаны пять исследуемых плит, имеющих разный состав частиц,но одно и то же склеивающее средство. Были использованы три разных вида частиц сырья трех различных возрастов (старые, 3-месячные и сырые). В лаборатории их высушили и рассортировали на частицы поверхности и внутреннего слоя. Каждый возраст был представлен одной исследуемой плитой, а четвертая плита представляла смесь трех других. Пятая исследуемая плита представляла эталонный образец, имеющий частицы поверхности и внутреннего слоя из коммерческой продукции. Смеси частиц плит приведены ниже в табл. I. Состав смеси каждого образца анализировали в соответствии со стандартными способами. БИК измерения каждого типа частиц выполняли на устройстве AKZONOBEL Analyscentrum в Нака, Швеция. Используемым измерительным прибором был FT-БИК прибор Bomem 160 с элементом дрейфа. Частицы помещали в лабораторный стакан, и образцы сканировали 16 раз на спектр между 1000-2500 нм. В дополнение к измерениям, сделанным в соответствии с известным техническим прие 17 мом на завершенных плитах, проведены также исследования размера эмиссии крышками эксикатора (ЕХS-способ, описываемый ниже), а также способа, в котором плиту помещали в ящик и сквозь плиту всасывали воздух (ВОХспособ, описываемый ниже). Результаты изображались на мониторе непосредственно измерительного прибора Interscans для формальдегида. Измерение, которое наиболее близко отображает централизованный способ на заводе,было сделано на плите из охлажденного сырья,когда воздух в крышке эксикатора имел температуру 30 С и следовало давать информацию независимо от того, хорошо ли централизованное измерение формальдегида совпадало с камерной величиной. Результаты упомянутых измерений приведены ниже в табл. II. В целях извлечения дополнительной информации из нормированных БИК спектров была использована программа Сириус (Sirius) для многомерных данных. Модели ответных характеристик для переменных частиц, а также переменных плит были образованы с помощью 6 компонентов РЧНК. Модели ответных характеристик можно выразить в виде уравнения Y = КХ + М, т.е. уравнения, описывающего прямую линию в обычной системе координат X-Y, где Y представляет прогнозируемый параметр, Х - фактически измеренный параметр, К - корреляционная постоянная для модели ответных характеристик (показывающая наклон линии), а М показывает пересечение линии с осью Y, т.е. величину Y при нулевом значении Х в модели. Для идеальной модели ответных характеристик К равно 1, а М равно 0. Величины К и М для различных измерений показаны в табл. III вместе с коэффициентами корреляции моделей с действительными величинами, которые для идеальной модели равны 1, и усредненными погрешностями прогнозирования. Спектроскопия на множестве длин волн, выполняемая на частицах поверхности и внутреннего слоя, с последующей линеаризацией спектральных данных и оценкой многомерных данных (алгоритм РЧНК) была использована для определения величин параметров плит. Эталонные образцы состояли в общем из 10 образцов различного происхождения, как показано в таблицах, и благодаря этому имели различные параметры. Образцы были высушены до содержания влаги между 0,9 и 2,3% и рассортированы на частицы поверхности и внутреннего слоя. Фракция частиц поверхности: (0,5-2 мм) Фракция частиц внутреннего слоя: (5-8 мм) Для каждого состава было выполнено одно исследование, содержащее трехслойные плиты 24, и тем же способом было проделано исследование смеси из трех составов в равных частях. Было проведено одно исследование эталонных частиц поверхности и внутреннего слоя. Во всех исследованиях использовалась мочевинофор 000988 18 мальдегидная смола UF 1155 фирмы Каско Продактс АБ (Casco Products AB). Четыре плиты были объединены в камерную плиту. Измерения эмиссии проводили с помощью крышек эксикатора, а также воздуха, всасываемого сквозь плиту в ящике. После камерного испытания при каждом исследовании проводили исследования готовой плиты. В таблицах использовались следующие сокращения: Плот. - Плотность ВС - Внутреннее сцепление РТ 24 ч - Разбухание по толщине Абс 24 ч - Абсорбция Пр - Проницаемость, см/мин ВП - Величина перфоратора фотометр., мг НСНО/100 г БЭС - Быстрый эмиссионный способ, мг НСНО/л Эм.кам. - Эмиссионная камера, мг НСНО/м 3 ЭКС 30 С - Крышка эксикатора 0,82 дм 2, с мерной лентой в качестве расстояний относительно плиты. Сквозь плиту всасывалось 3 л воздуха в минуту. Плита из недавно спрессованного сырья. Температура 30 С. ЭКС 23 С - Крышка эксикатора 0,82 дм 2, с мерной лентой в качестве расстояний относительно плиты. Сквозь плиту всасывалось 3 л воздуха в минуту. Плита из недавно спрессованного сырья. Температура 23 С. ЭКС 1 д - Крышка эксикатора 0,82 дм 2, с мерной лентой в качестве расстояний относительно плиты. Сквозь плиту всасывалось 3 л воздуха в минуту. Полированная плита, 1 день. Ящик 4 д - Сквозь плиту 4,8 дм 2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, 4 дня. Ящик 12 д - Сквозь плиту 4,8 дм 2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, 12 дней. Ящик 27 д - Сквозь плиту 4,8 дм 2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, 27 дней. Ящик k-sk - Сквозь плиту 4,8 дм 2 всасывался воздух 5 л/мин. Полированная плита, края закрыты лентой, измерение на доске, исследуемой в камере. Таблица I Смеси частиц для прессования Код плиты 50185 50186 50187 50188 50189 Частицы внутреннего слоя Эталон. частицы Комп. 1 Комп. 2 Таблица II Переменные плиты для согласования с БИКизмерениями частиц поверхности и внутреннего слоя Код Плот. плиты 50185 746 50186 756 50187 751 50188 760 50189 755 Таблица III Параметр Влажность Плот. ВС РТ 24 ч Абс. 24 ч Пр Эм.кам. БЭС ВП ЭКС 30 С ЭКС 23 С ЭКС 1 д Ящик 4 д Ящик 12 д Ящик 27 д Ящик k-sk Усредненная погрешность прогнозирования 0,226 2,587 0,034 0,467 0,510 0,148 0,003 0,013 0,103 0,008 0,004 0,004 0,017 0,005 0,005 0,005 Как можно видеть из табл. III, все наклоны К и корреляции очень близки к идеальному значению 1. Большинство пересечений М очень близки к идеальному значению 0, параметр плотности является ожидаемым, однако в этом случае следует отметить, что фактические величины измеряемой плиты находятся в диапазоне от 745 до 760, показывая, что расхождение относительно действительных величин фактически было весьма маленьким, что также отражено в данном случае небольшой усредненной погрешностью прогнозирования. ФОРМУЛА ИЗОБРЕТЕНИЯ 1. Способ качественного или количественного определения параметров древесной панели,изготавливаемой из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей, отличающийся тем, что способ включает в себя спектрометрический анализ древесного сырья или древесной панели, имеющих содержание влаги ниже 10%, и определения спектральных характеристик этого древес 20 ного сырья и древесной панели, и сравнение упомянутых спектральных характеристик с эталонными спектральными характеристиками,полученными с помощью спектрометрического метода для эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, с содержанием влаги ниже 10% и откалиброванных по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья, или по известным параметрам эталонной древесной панели с помощью многомерного анализа. 2. Способ по п.1, отличающийся тем, что полученные спектральные характеристики древесного сырья или древесной панели, имеющих содержание влаги ниже 10%, объединяют в комбинацию с переменной процесса и сравнивают упомянутую комбинацию с эталонными комбинациями, которые получают путем объединения эталонных спектральных характеристик, получаемых с помощью упомянутого спектрометрического метода для эталонного древесного сырья или для эталонных древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 10%,с эталонными переменными процесса, причем используют эталонные комбинации, которые откалиброваны по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья, или по известным параметрам упомянутой эталонной древесной панели с помощью многомерного анализа. 3. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализируют древесное сырье, и полученные спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками,полученными для эталонного древесного сырья,причем эти эталонные спектральные данные откалиброваны по известным параметрам древесных панелей, изготовленных из упомянутого эталонного древесного сырья. 4. Способ по п.1, отличающийся тем, что анализируют древесную панель и полученные спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками,полученными от эталонных древесных панелей,причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по известным параметрам упомянутых эталонных древесных панелей с помощью многомерного анализа. 5. Способ по любому из предыдущих пунктов, отличающийся тем, что древесной панелью является плита. 6. Способ по п.5, отличающийся тем, что плитой является древесно-стружечная плита. 7. Способ по п.1, отличающийся тем, что(I) разрабатывают модель калибрования путем(Iа) - регистрации с помощью спектрометрического метода эталонных спектральных характеристик сырья эталонных образцов эталонного древесного сырья или эталонной древесной панели, (Ib) - обрабатывают эталонные спектральные характеристики сырья с обеспечением сни 21 жения шумов и регулирования дрейфа и диффузного рассеяния света, (Iс) - осуществляют калибрование обработанных эталонных спектральных характеристик с учетом известных параметров эталонных образцов путем выполнения анализа характеристик, включая многомерный анализ, и (II) - регистрируют с использованием спектрометрического метода спектральные характеристики сырья образца древесного сырья или древесной панели, имеющие неизвестные параметры, обрабатывают полученные спектральные характеристики сырья с обеспечением снижения шумов и регулирования дрейфа и диффузного рассеяния света и применяют разработанную модель калибрования к обрабатываемым спектральным характеристикам для определения неизвестных параметров. 8. Способ по п.7, отличающийся тем, что на этапе (Iс) многомерный анализ включает в себя преобразование обрабатываемых эталонных спектральных характеристик в скрытые переменные, и на этапе (II) обрабатываемые спектральные характеристики преобразуют в скрытые переменные, как на этапе (Ic), и разработанную модель калибрования применяют к скрытым переменным для определения неизвестных параметров. 9. Способ по п.7 или 8, отличающийся тем,что спектрометрический метод является абсорбционным, отражательным, эмиссионным или пропускным спектрометрическим методом. 10. Способ по п.1, отличающийся тем, что древесное сырье или древесная панель и эталонное древесное сырье или эталонные древесные панели высушивают до содержания влаги ниже 8%, предпочтительно ниже 4%. 11. Способ по п.1, отличающийся тем, что древесное сырье содержит частицы поверхности или внутреннего слоя или и те, и другие вместе. 12. Способ по п.1, отличающийся тем, что спектрометрический метод является БИК спектрометрическим методом. 13. Способ по п.1, отличающийся тем, что подлежащие определению параметры плиты выбирают из плотности, профиля плотности,внутреннего сцепления, разбухания по толщине,величины абсорбции, величины проницаемости,величины перфоратора и величины эмиссионных камер. 14. Способ по п.1, отличающийся тем, что многомерный анализ выбирают из основного компонентного анализа, регрессии частичных наименьших квадратов, основной компонентной регрессии, анализа полилинейной регрессии и дискриминантным анализом. 15. Способ по п.14, отличающийся тем, что используемый многомерный анализ осуществляют путем регрессии частичных наименьших квадратов. 22 16. Способ управления переменными процесса, влияющими на параметры древесной панели, изготовленной из древесного сырья, поступающего на обработку для изготовления древесных панелей, отличающийся тем, что он содержит этапы: анализа древесного сырья или древесной панели, имеющих содержание влаги ниже 10%, с помощью спектрометрического метода и определение спектральных характеристик этого сырья или панелей и сравнения упомянутых спектральных характеристик с эталонными спектральными характеристиками, получаемыми с помощью спектрометрического метода для эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, изготовленных из эталонного древесного сырья в процессе изготовления древесных панелей, имеющих содержание влаги ниже 10%, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по переменным процесса с помощью многомерного анализа. 17. Способ управления переменными процесса по п.16, отличающийся тем, что спектральные характеристики сравнивают с эталонными спектральными характеристиками эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей, изготовленных из эталонного древесного сырья в эталонном процессе для изготовления древесных панелей, причем эти эталонные спектральные характеристики откалиброваны по переменным процесса, принимаемым в упомянутом эталонном процессе. 18. Способ управления переменными процесса по п.16, отличающийся тем, что спектральные характеристики объединяют в комбинацию с требуемым параметром и упомянутую комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик эталонного древесного сырья или эталонных древесных панелей с известными параметрами упомянутого эталонного древесного сырья или упомянутых эталонных древесных панелей, причем эти эталонные комбинации откалиброваны по известным переменным процесса с помощью многомерного анализа. 19. Способ управления процессом по п.18,отличающийся тем, что анализируют древесное сырье и комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик с известными параметрами упомянутого эталонного древесного сырья. 20. Способ управления процессом по п.18,отличающийся тем, что анализируют древесную панель, и комбинацию сравнивают с эталонными комбинациями, получаемыми путем объединения эталонных спектральных характеристик с известными параметрами упомянутых эталонных древесных панелей.