基于材性特征的化机浆原料可漂性统计学分析

焦健; 焦婷; 房桂干; 耿博; 邓拥军; 沈葵忠; 李红斌; 姜海鹏

焦健,焦婷,房桂干,耿博,邓拥军,沈葵忠,李红斌,姜海鹏.基于材性特征的化机浆原料可漂性统计学分析[J].中国造纸学报,2025,40(4):132-139

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基于材性特征的化机浆原料可漂性统计学分析

Statistical Analysis on the Bleachability of Chemi-mechanical Pulp Based on Raw Material Characteristics

投稿时间：2025-02-19 修订日期：2025-03-15

DOI：10.11981/j.issn.1000-6842.2025.04.132

中文关键词: 化机浆可漂性 β-β结构原浆白度预浸渍溶出物

Key Words:chemi-mechanical pulp bleachability β-β structural unit original pulp brightness pre-impregnation dissolved substance

基金项目:国家自然科学基金面上项目（32271974）。

作者	单位	邮编
焦健^*	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042	210042
焦婷	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042	210042
房桂干^*	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042 南京林业大学，江苏省林业资源高效加工利用协同创新中心，江苏南京，210037	210037
耿博	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042	210042
邓拥军	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042	210042
沈葵忠	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042	210042
李红斌	中国林业科学研究院林产化学工业研究所，江苏省生物质能源与材料重点实验室，国家林业局林产化学工程重点开放性实验室，生物质化学利用国家工程实验室，江苏南京，210042	210042
姜海鹏	山东太阳纸业股份有限公司，山东济宁，272100	272100

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中文摘要:

本研究以11种桉木和5种相思木为研究对象，使用多种统计学模型拟合分析了16种原料的材性特征（β-β结构单元含量、原浆白度）与其在2种预浸渍溶出物处理工艺（全洗净与全保留）下可漂性的关系。结果表明，所有原料β-β结构单元含量与可漂性呈显著负相关关系，而原浆白度与可漂性呈正相关关系；预浸渍溶出物全洗净工艺的模型拟合效果显著优于全保留工艺，其中桉木在全洗净工艺下的二次变换模型决定系数（R²）高达0.90，表明β-β结构单元含量和原浆白度对可漂性的影响显著；全保留工艺的模型拟合效果较差（R²<0.66），表明预浸渍溶出物的保留削弱了材性参数对可漂性的解释能力，其对原料可漂性的影响不容忽视；同时发现，桉木与相思木的材性特征具有协同建模潜力，相思木数据的引入未对模型拟合效果产生显著影响。

Abstract:

This study investigated 11 eucalyptus and 5 acacia wood species， employing multiple statistical models (including multivariate linear regression， exponential models， and quadratic transformation models) to analyze the correlations between material characteristics (β-β structural unit content， original pulp brightness) and bleachability under two pre-impregnation dissolved substance treatment processes (full-wash and full-retention). The results demonstrated that β-β structural unit content exhibited a significant negative correlation with bleachability， while original pulp brightness showed a positive correlation in all raw materials. The full-wash process achieved superior model fitting performance compared to the full-retention process. Specifically， the quadratic transformation model for eucalyptus under the full-wash process yielded a determination coefficient (R²) of 0.90， indicating that β-β structural unit content and original pulp brightness significantly influenced bleachability. In contrast， the full-retention process showed poorer model performance (R²<0.66)， suggesting that retained pre-impregnation dissolved substances weakened the explanatory power of material characteristics on bleachability. Additionally， eucalyptus and acacia exhibited synergistic modeling potential， as the inclusion of acacia data did not significantly compromise model accuracy.

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