使用便携式和台式近红外光谱仪预测从桉树（Eucalyptus）和科林比亚树（Corymbia）生物质中获得的木炭的能量特性

《BioEnergy Research》：Prediction of the Energy Properties of Charcoal Obtained from Eucalyptus and Corymbia Biomass Using Portable and Benchtop NIR Spectrometers

本研究评估了台式与便携式近红外光谱传感器对15种商用克隆木材炭化特性的预测能力，通过分析30个复合木样样本（包括6种Eucalyptus和4种Corymbia），发现台式传感器在多数参数（GY、ARD、VMC、AC、FCC）上表现更优，而便携式传感器在细含量（FC）和挥发性物质含量（VMC）上更具优势，总体性能相近。

　　

摘要

监测木炭质量对木材行业至关重要。近红外（NIR）光谱技术能够快速准确地预测木炭的关键性质。本研究评估了使用台式和便携式NIR传感器从15个商业桉树品种（11个Eucalyptus和4个Corymbia）的木质生物质中预测木炭特性的效果。每个品种选取两棵树，在六个树干位置进行采样，共获得30个复合木材样本。经过碳化和研磨后，收集了光谱数据，每个传感器共获得600个光谱。采用偏最小二乘回归方法建立了模型，用于预测木材的重量产率（GY）、表观相对密度（ARD）、细粉含量（FC）、挥发性物质含量（VMC）、灰分含量（AC）和固定碳含量（FCC）。对于Eucalyptus品种，台式传感器的预测效果优于便携式传感器：在重量产率（R²p?=?0.74; RPD?=?2.02）、表观相对密度（R²p?=?0.87; RPD?=?2.82）、挥发性物质含量（R²p?=?0.72; RPD?=?1.92）、灰分含量（R²p?=?0.72; RPD?=?1.92）和固定碳含量（R²p?=?0.63; RPD?=?1.64）方面表现更佳。而在细粉含量（R²p?=?0.64; RPD?=?1.60）方面，便携式传感器表现更好。同样地，对于Corymbia品种，台式传感器在重量产率（R²p?=?0.79; RPD?=?2.15）、表观相对密度（R²p?=?0.87; RPD?=?2.77）、细粉含量（R²p?=?0.69; RPD?=?1.73）和灰分含量（R²p?=?0.61; RPD?=?1.62）方面的预测效果更优。便携式传感器在固定碳含量（R²p?=?0.61; RPD?=?1.48）和挥发性物质含量（R²p?=?0.64; RPD?=?1.40）方面的预测结果也更好。总体而言，台式和便携式NIR光谱仪在估算木炭参数方面的性能相似。