Using NIR and ATR-FTIR spectroscopy to rapidly detect compression wood in<i>Pinus radiata</i>
Notice bibliographique
Résumé
Compression wood has undesirable properties for structural timber and for paper production. Traditional methods of detecting it are often time consuming and subjective. This study aimed to rapidly and impartially detect compression wood through the use of attenuated total reflectance Fourier transform infrared spectroscopy (ATR-FTIR) and diffuse reflectance near infrared (NIR) spectroscopy. Compression wood and non-compression wood samples were obtained from young Pinus radiata D. Don trees grown in New Zealand. Longitudinal dimensional changes were measured during drying or water saturation of the samples; lignin and galactose contents were determined using conventional analytical techniques. Chemical composition was here a more reliable discriminator between wood types than longitudinal dimensional changes. It was shown that partial least-squares regression (PLS-R) or discriminatory analysis (PLS-DA) could be used to build models on the training samples that could discriminate between wood types of the independently grown validation samples. Ultimately, both types of spectroscopies could be used to discriminate between compression wood and non-compression wood either through prediction or discriminatory analysis with equal success. Investigation into spectral differences between wood types, including sequential mixtures of wood types, showed that for the mid-IR region absorbance at a well-resolved lignin band could be used to discriminate compression wood from non-compression wood. For NIR, a similar investigation showed that absorbance values at four separate wavenumbers or the 6000–5600 cm−1region of the first derivative spectra were required for that discrimination. It is proposed that if there is a gradual change in the chemical composition of compression wood with its severity, then IR spectroscopy could feasibly be used to rapidly determine compression wood severity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».