自然光中的紫外光在木材表面产生复杂的光化学反应,是木材在自然环境中老化降解速度最快,反应最强的化学过程.基于近红外光谱(NIRs)技术探讨了落叶松表面材色在340 nm波长紫外光照射条件下的老化状况.不同时间(180,540,900,1080 h)试材弦切面经紫外光人工老化后,测量木材表面材色色度学指数,并采集N IRs信息.由N IRs二阶导数及其差谱图反映的信息,定性分析和讨论了木材表面化学组分基团的变化;定量建立基于偏最小二乘法(PLS)结合留一交叉验证的木材表面材色预测模型.结果表明:(1)随着人工老化时间延长,木材表面明度值L*降低,红绿指数a*与黄蓝指数b*出现先增加后缓慢降低的趋势,表明发色基团的形成随着紫外光照射时间的延长而减少,在辐射时间540 h达到最大值,此外,色差值 ΔE*与紫外光照射时间成正相关.(2)N IRs二阶导数在6996,6773以及6287 cm-1等分别反映木材中纤维素非结晶区、半结晶区和结晶区的光谱吸光度随着老化时间的延长而增加,而5986 cm-1反映木质素特征性谱带吸收峰随着紫外光老化时间的延长而降低,表明木质素出现降解.通过紫外光照射1080 h与对照材的差谱分析发现,纤维素和半纤维素基团的特征峰差谱值为正,表明紫外光辐射后木材表面的纤维素和半纤维素相对含量增加,而木质素基团特征峰差谱值为负,表明经紫外光辐射后,木质素的降解导致其相对含量减少.这些结果与色度值测量结果相一致.(3)基于N IRs建立的紫外光照射落叶松表面材色预测模型中,L*交叉验证模型决定系数(R2)为0.949,相对分析误差(RPD)为4.42;a*交叉验证模型R2是0.928,RPD是3.73;b*的交叉验证模型R2是0.831,RPD为2.43,建立的材色预测模型满足预测要求.

近红外光谱;差谱;落叶松;表面材色变化;紫外光照射

符瑞云;符小慧;张文博;黎冬青;管成;张厚江

北京林业大学材料科学与技术学院,北京 100083;北京林业大学木材无损检测国际联合研究所,北京 100083;北京市文物建筑保护设计所,北京 100050;北京林业大学工学院,北京 100083

光谱学与光谱分析

[1]符瑞云;符小慧;张文博;黎冬青;管成;张厚江-.基于近红外光谱技术的紫外光老化落叶松木材表面材色变化的定性和定量研究)[J].光谱学与光谱分析,2022(01):56-61

表面材色变化

近红外光谱技术,紫外光老化,落叶松,松木,木材,定性和定量,定量研究,自然光,光化学反应,化学过程,NIRs,技术探讨,紫外光照射,切面,人工老化,色度学,二阶导数,差谱,谱图,表面化学,化学组分,基团,偏最小二乘法,PLS,留一交叉验证,老化时间,红绿,色差值,吸光度,木质素,特征性,吸收峰,纤维素和半纤维素,纤维素基,特征峰,光辐射,相对含量,明经,色度值,相一致,验证模型,决定系数,RPD

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