日本计划开发用木材替代石油燃料的技术

日本：从今年开始，日本正着手一个五年计划，准备开发一种新型的木材生物能源技术，用于汽车动力和其它工业产品的生产。

多用木材替代品 少伐森林

湖北省赤壁市在两千年前因一场大战而名垂千古，孙刘联军以一场大火将曹操击败，从而确立了魏蜀吴三国鼎立之势。可以说，赤壁是三国时代形成的见证者和促成者。具有如此历史地位的这座城市，两千年后在长江岸边举起了绿色的大旗，以名扬中外的青砖茶和有机农产品作为龙头，实施绿色崛起，正式打响了一场新时代的绿色赤壁之战。

Bajaj Hindusthan木材替代产品

印度：Bajaj Hindusthan是印度最大的一家制糖厂，现正计划设立一个机构利用其甘蔗渣剩余物加工生产木材替代品，如：刨花板、中密度纤维板（MDF）等。加工过程所需的能量和蒸汽也可通过剩余物来产生。为此，Bajaj Hindusthan将建立3家新的工厂，成为Bajaj生态技术产品的分公司。这一举动将会使Bajaj成为印度第一家，世界第二家对生态环境友好的制糖厂。

原木端压灌注乙醇对木材干燥、脱脂及染色的影响

以黑松(Pinus thunbergii Parl.)生材为材料,探索原木端压灌注乙醇对木材进行干燥、脱脂、染色的作用。使用无水乙醇(表面张力不到水的表面张力的1/3)替换木材中的水溶液,用乙醇的挥发代替木材内部原有的水分蒸发,进行木材干燥以减少木材的干燥缺陷,以及用乙醇冲洗出树脂道中的树脂,对木材进行脱脂,同时观察加有亮蓝指示剂的乙醇在木材内部的染色情况。试验结果表明:在0.2~0.3 MPa压力下,灌注乙醇1.0~1.5 h,消耗相当于原木中总含水量体积3倍的乙醇,能够置换出原木总含水量中77.0%的水分,其松香的脱除率为70.8%。增加乙醇的压注量和压注时间能够使木材排出更多水分和松脂。在最初收集的2002 mL木材压出液中(相当于木材总含水量的38%)不含有乙醇,其后收集的木材压出液中乙醇比例逐步升高,水的比例逐步降低。当压出液中含有体积分数为11%的乙醇时,木材压出液的电导率下降一倍;当压出液中乙醇的体积分数超过74%或更高时,压出液的电导率反而有所上升。压注乙醇的木块气干速度为对照的2.82倍。对照黑松木试样板在(103±2)℃烘干后,普遍存在内裂,乙醇灌注后的弦切板在(103±2)℃烘干后没有观察到内裂。

杉木木材表面原位构筑坚固的疏水聚硅氮烷涂层

以杉木(Cunninghamia lanceolata)木材为研究对象,将木材裁切为20 mm×20 mm×12 mm(径向×弦向×纵向)的样品;以有机聚硅氮烷(OPSZ)、正己烷为试剂,按照质量比m(有机聚硅氮烷)∶m(正己烷)分别为1∶3、1∶5、1∶7、1∶9、1∶11的比例配制改性液;采用浸渍法将木材样品分别浸入不同比例的改性液中,常温(25℃)常压放置2 h后,将样品转移至烘箱中120℃热处理5 h,木材表面有机聚硅氮烷涂层固化,制得有机聚硅氮烷改性木材样品;应用相关仪器、参照国家相关标准及试验设计的方法,测定改性前后木材表面形貌与结构、木材表面化学成分与官能团变化、木材疏水性能与防水性能、涂层硬度、涂层机械稳定性、木材抗污性能、木材热稳定性,分析有机聚硅氮烷涂层的性能及其对木材保护的作用。结果表明:(1)采用扫描电镜观察改性前后木材的表面形貌,与未改性木材相比,经过有机聚硅氮烷改性的木材表面覆盖了一层较为致密的涂层。(2)采用傅里叶变换红外光谱仪、X射线光电子能谱仪对改性前后木材表面官能团和木材表面元素的变化分析表明,改性后木材表面引入了稳定性好的有机硅骨架以及疏水的甲基;有机聚硅氮烷显著提高了木材的疏水性和防水性能,木材的水接触角从72.0°增大至119.3°,24 h吸水率从79.00%显著下降至25.38%。(3)改性后木材对牛奶、咖啡、橙汁、可乐等常见污染物,具有良好的抗污性。(4)改性后,木材表面有机聚硅氮烷涂层的铅笔硬度达到6 H,并且能够经受长时间的机械摩擦,表明其具有优异的机械稳定性。(5)热质量分析表明,有机聚硅氮烷显著提升了木材的热稳定性。(6)综合试验结果,有机聚硅氮烷涂层具有良好的防水性、耐机械摩擦、热稳定性,可在严苛环境时的木材保护中应用。

向新出发,木材科学前沿发展

木材及其制品被广泛应用于人们日常生活,包括家具制造、室内装饰和建筑等领域。木材工业的年产值总量已经超过3万亿元,是重要的国民经济基础产业。然而,木业发展过程中仍存在产品附加值低、企业创新能力弱和生产供应链分散等问题,向新出发、向绿而行,孵化功能木质制造新技术、新材料,培育木业新质生产力是助推行业发展、蓄能助力低碳转型的重要方向。为此,聚焦木材科学前沿发展方向,针对木业新质生产力重要论述,阐明科技创新对木业发展的重要意义,提出木材科学未来发展向极微观深入、向极宏观拓展、向极端条件迈进、向极综合交叉发力4个发展方向,并综述了现阶段具代表性研究成果,梳理代表性木质新产品和功能新材料的发展现状和发展趋势,为进一步提出我国木业新质生产力发展路径奠定基础。

基于深度学习的轻量化木材种类分选模型

为了提高木材种类行业生产的智能化程度,基于GhostNetv2设计了轻量化的改进注意力机制模型对木材种类进行识别分类。针对深度可分离卷积给模型带来更高的内存访问和更低的整体计算速度的缺点,设计了基于部分卷积的Bottleneck模块;针对GhostNetv2模型缺乏高性能特征融合的缺点,引入了基于金字塔分割注意力(Pyramid Split Attention,PAS)的特征融合模块。设计的改进注意力机制的木材种类分选的Ghost-FasterNet轻量化模型,综合考虑了模型的识别效果、参数大小、推理时间以及训练时间,使用Top-1准确率和Top-5准确率作为评价指标。实验结果表明:提出的Ghost-FasterNet轻量化模型在推理时间和训练时间与其他轻量型网络基本保持一致的同时,减少了大量参数,在强注意力机制和部分卷积的精度补偿下,模型准确率大幅度增加,最高准确率达到87%,相较于其它传统的深度学习模型,提高了近10%。

基于声发射技术研究木材表面裂纹对应力波能量衰减特性的影响

木材中的裂纹对应力波的传播特性具有不可忽略的影响,探究应力波的能量变化规律对木材中裂纹深度的识别具有重要意义。以樟子松木材作为试验材料,在不同的试件上制作不同数量的裂纹,并且裂纹深度从0逐渐增加至90 mm,每次的增量为10 mm。首先,利用声发射(acoustic emission,AE)传感器采集铅芯折断在试件表面产生的应力波,并对其进行时频特征分析。然后,基于离散小波分析,建立应力波在不同频段中的能量衰减模型。研究结果表明,随着裂纹深度的增加,暂态波中频率成分为125~250 kHz的AE信号占比显著减小;随着裂纹数量的增加,小波重构后的AE信号能量衰减模型中表示衰减程度的系数由0.73增加至1.09;此外,随着裂纹深度的增加,频段为31.25~62.5 kHz的小波信号能量衰减明显缓慢;利用能量衰减模型确定的裂纹区域可以覆盖实际裂纹的所在位置。

基于声发射的木材裂缝数量辨识研究

针对木材裂缝缺陷,提出一种基于声发射的木材裂缝数量识别方法。首先,在试件上人为依次制作1 mm×9 mm(长×高)的4条裂缝,在裂缝的一侧通过折铅的方式产生声发射(acoustic emission,AE)信号,另一侧放置传感器,信号采样频率设置为2 MHz。然后,通过粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)确定变分模态分解(variational mode decoposition,VMD)的分解层数K和惩罚因子α,并将原始信号分解为具有不同频率的本征模态(intrinsic mode function,IMF)。接着,随机选择5组信号进行VMD分解,并对分解后的IMF构成的矩阵进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到相应的奇异值向量,再由5组奇异值向量组成标准矩阵。最后,由测得的AE信号,分别与标准矩阵计算马氏距离,并依据最小判别原则,判定裂缝数量。结果表明,PSO-VMD-SVD方法能够方便提取出AE信号特征,并通过计算马氏距离进行裂缝数量判别,判别正确率为92%。

测试木材剪切模量的悬臂方板扭转振动法

为提高动态测试木材主向剪切模量的精度和适用性,提出了一种动态测试木材主向面上2个相互垂直方向剪切模量的方法,即悬臂方板扭转振动法。首先根据能量原理和回归分析得到悬臂方板扭转振动法测试木材主向剪切模量的推算公式及其相应的(弦向面LT向、径向面LR向和横切向面RT向)悬臂方板振型系数公式;然后得到弦向面TL向悬臂方板的振型系数公式,以此测试木材弦向面TL向的剪切模量;最后对6个树种、3个木材主向和宽厚比6~30的悬臂方板进行木材主向剪切模量仿真计算。从仿真结果分析了利用悬臂方板扭转振动法测试木材主向剪切模量的有效性;同时,宽厚比为15的悬臂方板用于测试木材主向剪切模量具有足够精度。通过应用悬臂方板扭转振动法测试了落叶松[Larix gmelinii(Rupr.)Kuzen]弦向面LT向(试件长和宽分别沿木材L向和T向)和TL向(试件长和宽分别沿木材的T向和L向)的剪切模量以及杨木LVL板材的纵向和横向剪切模量。研究结果表明:对于宽厚比约为15和10的悬臂方板,落叶松LT向与TL向的剪切模量测试值之比分别为1.09和1.16;而LVL纵向与横向剪切模量测试值之比分别为1.01和1.14。悬臂方板扭转振动法测试落叶松LT向剪切模量的有效性得到了非对称四点弯曲梁法(静态)和自由板扭转振型法、自由方板扭转模态法(动态)的试验验证。因此,悬臂方板扭转振动法成功地表明木材主向面上相互垂直方向的剪切模量在数值上存在差异,其差异大小与悬臂方板的宽厚比有关。

淮安板闸遗址公园沉船考古木材保存状况评估研究

随着我国考古事业的不断进步,沉船文物持续被发现、发掘,其保护工作日益受到重视。埋藏环境中的多种降解因素使考古木材的显微形态、化学组成、晶体结构以及物理力学性能均发生不可逆的转变,因此,在实施保护措施前对船木的保存状况进行准确评估至关重要。研究旨在确保江苏淮安大运河板闸遗址公园发掘的沉船文物得到有效的整体保存和保护,为此,选取了代表性的沉船考古木材样品,并对其降解程度进行了综合评估。首先识别考古木材的用材树种,依据最大含水率(MWC)和基本密度(BD)初步划分降解等级;此外,采用X射线衍射技术(XRD)计算木材纤维素的相对结晶度,并通过热重分析(TGA)测定考古木材的热稳定性,在此基础上使用红外光谱技术(FTIR)检测木材化学结构变化。结果表明,所选考古木材为樟木(Cinnamomum sp.),可分为轻度降解、中度降解和重度降解三个等级;健康木材纤维素的相对结晶度为58.87%,考古木材纤维素的相对结晶度为17.16%~36.42%,反映了考古木材纤维素结晶区的降解;健康木材的最大热解温度为366.73℃,考古木材的最大热解温度为340.38~365.67℃,表明考古木材中的大分子逐渐分解为小分子。红外光谱表明,在降解过程中半纤维素降解最为严重,在中、重度降解样品中,归属于半纤维素侧链乙酰基的1735 cm^(-1)处特征峰完全消失;随着降解程度增加,897 cm^(-1)特征峰强度逐渐降低,1424 cm^(-1)特征峰向低波数移动,表明纤维素的部分氢键随着降解程度的增加逐渐被破坏;木质素结构较为稳定,其中与芳香族骨架相关的特征峰强度显著增加,采用木质素与纤维素的比值进一步证实了上述结果。该研究对考古木材的保存状况进行了较直观的评价,为沉船后续保护工作提供了可靠的基础数据。

三聚氰胺-尿素-乙二醛树脂浸渍改性对人工林红锥木材物理力学性能的影响

【目的】利用三聚氰胺-尿素-乙二醛(MUG)树脂浸渍人工林红锥木材,以改善红锥木材易开裂变形等问题,提高其附加值。【方法】采用不同质量分数(10%、15%、20%和25%)的MUG树脂对人工林红锥木材进行浸渍改性处理(经改性处理的样品分别标记为MUG10、MUG15、MUG20、MUG25),探究改性处理前后木材物理力学性能变化,并应用氮气吸附、压汞和扫描电镜等方法分析改性处理前后木材孔隙结构和微观形貌变化。【结果】随着MUG树脂质量分数增加,木材的尺寸稳定性和力学性能均得到显著提高。当MUG树脂的质量分数为25%时,改性材的增重率(WPG)达21.1%,绝干密度为762 kg·m^(-3),且其早晚材绝干密度差相比素材降低42.0%,改性后木材密度更加均匀。MUG25改性材的弦向、径向和体积抗胀率(ASE)分别为52.06%、39.96%和44.30%,径向和弦向湿胀率之比为0.70,改性材各向异性降低,尺寸稳定性提高。与素材相比,MUG25改性材的抗弯弹性模量(MOE)、抗弯强度(MOR)和顺纹抗压强度(CS)分别提高35.59%、30.01%和32.78%,径切面、弦切面和横切面硬度分别提高37.13%、13.46%和27.94%。氮气吸附和压汞测试结果表明改性材的孔隙率降低,扫描电镜结果显示改性材中导管、木纤维和纹孔等细胞孔隙被树脂填充。【结论】MUG树脂浸渍改性技术可有效改善人工林红锥木材尺寸稳定性差的缺陷,拓展其应用范围。

改进Yolov5s的木材表面缺陷实时检测方法

提出了一种改进Yolov5s的木材缺陷实时检测方法,该方法首先替换了Yolov5s网络中计算量开销占比较大的主干结构,实现了轻量化改进,提升了网络速度。其次,对网络颈部中的C3模块进行双通道注意力机制改进,有效提升了模型对缺陷部位的关注度,减少了背景的干扰。成功构建了一种重颈部轻主干的轻量化模型LW-Yolov5。最后,通过构建损失函数,使用双重知识蒸馏策略对新模型进行训练。结果表明:新模型的计算量和参数量分别减少了52.8%和49.5%,CPU推理速度提高了31.6%,检测速度为20.4 FPS,GPU检测速度达到了137 FPS,模型体积仅为7.1 MB,更易于部署,且快速性优于当前主流的单阶段检测网络。在大规模木材缺陷数据集上的平均检测精度mAP为82.5%,检测精度较高。

褐腐木材与酶解木质素热解行为比较

茯苓(Poria cocos)是一种褐腐食/药用菌,人工栽培常使用马尾松(Pinus massoniana)作为茯苓寄生段木。茯苓成熟后的马尾松受到茯苓褐腐菌的高度降解,常作为废弃物被丢弃或焚烧,造成环境污染和资源浪费。通过热化学转化技术将褐腐木材转化为能源或高附加值产品有利于减轻环境污染,促进废弃木材高值化利用。对马尾松健康材、马尾松高度褐腐材、酶解木质素进行了快速热解试验,采用Kissinger⁃Akahira⁃Sunose(KAS)模型进行热解动力学分析,结合化学成分的变化分析比较褐腐材与酶解木质素的热解行为。结果表明,褐腐材中半纤维素和纤维素结晶区降解,木质素相对含量高达74.25%。褐腐材的快速热解初始温度、最大失重率温度低,残炭率高,与酶解木质素表现出相似的热解行为,且热解速率高于酶解木质素。随着转化率的增加,健康材的活化能最低且变化不明显,保持为200 kJ/mol以下,在热解第1、2阶段,褐腐材中残留的纤维素使其活化能略高于酶解木质素,在热解第3阶段,褐腐材的活化能显著提高,但低于酶解木质素。这可能是在较高的褐腐程度下,木质素结构被破坏所导致的。褐腐木材可用作填料以增加聚合物材料的热稳定性。此外,相较于酶解木质素,在制备生物炭等化学品时有利于减少能量消耗。

植酸基阻燃剂对泡桐木材燃烧性能和热稳定性的影响

以植酸为主要原料,分别通过层层组装法、两步法、溶胶-凝胶法3种方式,合成植酸基阻燃剂(植酸-壳聚糖全生物质阻燃剂、植酸铵-环糊精膨胀型阻燃剂、植酸铵-硅溶胶环保阻燃剂);通过表面涂覆的方式在泡桐(Paulownia)木材表面构建阻燃涂层,研究3种阻燃剂对试件点燃时间、热释放速率、总热释放量、总烟释放量、一氧化碳和二氧化碳产量、残余物质量和热稳定性的影响。结果表明:与天然木材相比,植酸铵-环糊精阻燃木材、植酸铵-硅溶胶阻燃木材的点燃时间均延长一倍以上,3种阻燃剂对降低木材的热释放速率、总热释放量、二氧化碳产量均具有促进作用,残余物质量增加量的提高超过6.89%,但总烟释放量、一氧化碳产量有所增加;阻燃木材的热分解速率明显下降,植酸-壳聚糖阻燃木材、植酸铵-环糊精阻燃木材、植酸铵-硅溶胶阻燃木材的残炭量分别提高163.24%、58.04%、121.77%,热稳定性显著提高。

水溶液体系构建超疏水木材及其环境影响

超疏水表面因其独特的防水、防污性能,在众多领域展现出广阔的应用前景,本论文旨在研究通过一种环境友好的水溶液体系方法构建超疏水木材,并全面评估其对环境的影响。首先明确了超疏水表面的定义及特性,随后详细介绍了利用水溶液体系制备超疏水木材的具体步骤及其意义。在环境影响评估方面,从制备过程的环境友好性、使用过程中的环境释放行为以及废弃处理的生态效应三个维度进行了深入分析。最后,探讨了该超疏水木材在建筑工程、户外设施和特种用途等领域的潜在应用价值,本研究为超疏水材料的环保制备和应用提供了新的思路。

基于YOLOv7的木材缺陷检测模型Wood-Net的研究

为改善利用人工方式识别木材缺陷存在的效率低、人工成本高的问题,同时实现在木材加工过程中使用新兴方式对不同的缺陷进行快速准确检测以提高木材利用率,针对现有的目标检测网络在木材缺陷检测方面存在诸如检测精度低、报错率高以及识别种类少等局限,设计了用于木材缺陷检测的深度学习网络Wood-Net。Wood-Net将注意力机制ECA(efficient channel attention module)引入YOLOv7的主干网络,以便更好地区分木材缺陷之间的细微差别;将ECA与Res2Net结合后形成ECA-Res2Net模块,ECA-Res2Net模块克服了单纯的Res2Net跨通道交流能力不足的问题,增强了网络对更细粒度特征的提取能力;将ECA-Res2Net模块与SPPCSPC(spatial pyramid pooling and channel spatial pyramid convolution)并联形成ResSPPCSPC模块,增加了描述图像本身特征数量的能力,由此构成新方法Wood-Net。本研究将准确度、召回值、mAP@0.5以及mAP@0.5∶mAP@0.95 4个数值作为系统性能的评价指标。利用自建数据集训练Wood-Net,得到试验数据。试验结果表明:Wood-Net模型比基准模型YOLOv7在木材优选上精确率提高了4.52%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了6.62%;比基准模型YOLOv5s在木材优选上精确率提高了6.79%,mAP@0.5∶mAP@0.95提高了5.67%。ECA注意力机制能够有效提升E-ELAN的通道间信息交互能力;Res2Net模块具有很强的细粒度特征提取能力,在网络中引入Res2Net模块后,网络各项性能指标收敛速度快,在Res2Net中加入ECA后能够使单纯的Res2Net考虑多通道特征之间的关系,完成信息融合,提高检测性能。

三种木材纤维微细结构分析及制浆性能研究

制浆造纸企业纤维原料供应持续紧缺,如何拓宽原料来源渠道是造纸企业普遍关心的问题。为缓解造纸原料短缺的问题,采用柳树、美人梅、猕猴桃作为制浆造纸原料,分析三种木材原料的组分、纤维长度、宽度以及表面形态,解析纤维的红外结构、元素组成、结晶度、热稳定性。柳树、美人梅、猕猴桃纤维的长度范围分别为:0.1 mm~1.2 mm,0.1 mm~1.0 mm,0.1 mm~2.0 mm,平均宽度分别为16.5μm,15.7μm,25.1μm,长宽比分别为27.2,30.6,35.9猕猴桃纤维的长度范围、宽度和长宽比均优于柳树和美人梅,具有造纸的潜力。通过硫酸盐法蒸煮实验发现柳树、美人梅、猕猴桃三种木材具有较高的制浆得率,纸张物理性能良好,能够满足生产质量的要求,可以替代部分现有的纤维原料,以减轻造纸工业对木材原料需求的压力,缓解制浆造纸原料短缺的问题。

采用气相色谱-质谱指纹图谱鉴定铁木豆属木材

采用气相色谱-质谱指纹图谱分别鉴定平萼铁木豆、葱叶状铁木豆和马达加斯加铁木豆属木材。以二氯甲烷提取样品中的特定化合物,采用气相色谱-质谱法分析提取物,建立目标物色谱图。平萼铁木豆在保留时间25.1 min的最强吸收峰和22.3、22.6及23.4 min的次强吸收峰可作为平萼铁木豆的特征图谱,与其他两种铁木豆相区分。葱叶状铁木豆和马达加斯加铁木豆的最强吸收峰色谱保留时间均为16.3 min,葱叶状铁木豆的次强吸收峰色谱保留时间为18.5 min,另外还在色谱保留时间分别为19.4、19.8、24.3 min处有吸收峰,而马达加斯加铁木豆除在色谱保留时间17.7 min处有次强吸收峰外,还在色谱保留时间为23.4 min时有吸收峰。气相色谱-质谱法可用于平萼铁木豆、葱叶状铁木豆和马达加斯加铁木豆三类木材的鉴别。

木材气干密度与基本密度关系模型比较

木材密度包括基本密度、气干密度等,在12%含水率条件下的气干密度(D12)较常用,因此有必要将木材气干密度换算为基本密度(Db)。目前利用木材气干密度计算基本密度的模型有Reyes、Chave、Simpson和Vieilledent模型等,然而这些模型预测结果不完全一致。利用中国林业科学研究院木材工业研究所(Research Institute of Wood Industry,Chinese Academy of Forestry,CRIWI)和法国农业国际合作研究发展中心(French Agricultural Research Centre for International Development,CIRAD)的木材D12和Db数据,首先基于CRIWI的木材密度数据建立D12与Db的关系模型,然后将CRIWI和CIRAD的D12数据分别代入Reyes模型、Chave模型、Simpson模型、Vieilledent模型和新建模型,获得每个树种木材Db的预测值,并根据Db预测值和实测值计算残差绝对值均值。不同模型残差绝对值均值比较结果表明:Reyes模型在利用CRIWI和CIRAD的木材密度数据时预测Db的准确性都比较高,适用性最广;Simpson模型、新建模型在D12高于1.0 g/cm3时预测Db的准确性降低。