High-throughput prediction of physical and mechanical properties of paper from Raman chemometric analysis of pulp fibres<sup>1</sup>This article is a contribution to the series The Role of Sensors in the New Forest Products Industry and Bioeconomy.
Notice bibliographique
Résumé
Better pulp quality control, especially relating to product sheet strength, can offer an important means to improve the market superiority of a pulp. However, aside from lignin content, few pulp properties can be easily measured in a timely manner for process control. The present report proves a principle on a novel Raman system and a systematic chemometric approach, allowing for rapid spectral data acquisition and definitive spectrochemical analysis of wet pulp under harsh manufacturing conditions. By incorporating sophisticated chemometrics strategies that combine wavelet transform with a template-oriented genetic algorithm feature selection and partial least squares multivariate classification, this instrument system extracts maximum analytical information from raw Raman spectra to accurately predict the physicomechanical properties of sheet products. Our work has tested and refined these routines by drawing upon the systematic analysis of 26 bleached softwood kraft pulps formulated to yield challenges representative of those encountered in common pulp fibre and sheet analyses. Satisfactory calibration results suggest that a Raman gauge can be developed that has the capacity to continuously assay pulp to predict the physicomechanical properties of sheet paper in real time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».