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`llllllllllIllIHIIIHIIHIIIIINIHIHIllfllfl'll‘llllIllfllfllllHflHlll
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`'30
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`BUNDESREPUBLIK @ Offenlegungsschrift
`“WWW"
`DE 198 27 743 A 1
`'
`
`@ 1m. Cl.7:
`B 07 C 5/14
`
`@ Aktenzeichen:
`® Anmeldetag:
`Offenlegungstag:
`
`19827 743.1
`22. 6.1998
`13. 1.2000
`
`neurscues
`PATENT- UND
`MARKENAMT
`
`
`
` ® Anmelder:
`Siemens AG, 80333 Manchen, DE
`
`
`
`
`
`® Erfinder:
`Furumoto, Herbert, Dr., 91052 Erlangen, DE; Lampe,
`Uwe, Dr., 21614 Buxtehude, DE; Roth, Christoph,
`Dr., 81739 Mfinchen, DE; Meixner, Hans, Prof. Dr.,
`85540 Haar, DE
`
`
`
`Entgegenhaltungen:
`DE
`195 10 008 CZ
`DE
`42 35 956 A1
`W0
`95 31 710 A1
`
`'Eucalypt wood classification by NIH Spectroscopy
`and Principle Component Analysis", in: Appita 96,
`
`S. 295 ft;
`“Orientierende Unternehmungen zurAndwendung
`
`der
`
`NIR-Spectroskopie ffir die Beurteilung des
`
`Mischungsverhéltnisses LaubhoIz/Nadelholz und
`
`des Klebstoffanteils in Spangemischen", in: Holz
`als Roh- und Werkstoff 50 (1992), S. 25-28;
`
`
`Die folgendon Angaben sind den vom Anmolder oingemlchton Untorlagan entnommon
`Prfifungsantrag gem. § 44 PatG ist gestellt
`@ Verfahren und Vorrichtu ng zur Klassifizierung von Holza nen und/oder zur Qualitfitsbestimmung innerhalb der
`einzelnen Holzarten
`
`® In der Praxis der Holzverarbeitung werden hfiufig MI—
`schungen von unterschiadlichen Holz-Hackschnitzeln ver-
`wendet, die sowohl aus unterschiedlichen Holzarten be-
`stehen als auch unterschiedliche Oualitfiten haben kfin-
`non. GemfiB der Erfindung werden an den unbehandelten
`Holz-Hackschnitzeln Infrarotspaktran aufgenommen und
`aus den Spek‘lran online zumindest die Hotzart und die
`Anteile der unterschiedlichen Holzarten in der Hack-
`schnitzelmischung bestirnmt. Zusétzlich kann dle Holz-
`qualitiit der in der Mlschung vorhandenen Holzarten be-
`stlmmt werden. Diese Grofien werden zur Vorwérts- und/
`oder Rfickwértsregelung lm Rahmen der Prozerfihrung
`der Holzverarbeitung, insbesondere zur Zellstoffherstel-
`lung, eingeaetzt. Die zugehérige Vorrichtung besteht aus
`einer Lichtquelle (1, 1'), wenigstens einer Sonda (23, 30)
`ffir reflektiertes Licht, ainam Spaktrometer (50) mi: 93619-
`netem Spektralborelch, Aufliisung und Dynamik sowie
`
`aus einer zugehorigen Auswerteeinrichtung (100).
`
`DE19827743A1
`
`BUNDESDRUCKEREI
`
`11.99 902 062/30l1
`
`13
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`DE 198 27 743 A1
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`2
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`1
`
`Beschreibung
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`IO
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`30
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`35
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`4s
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`50
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`Die Etfindung bezicht sich auf ein Vetfahrcn zut Klassifi-
`zietung von Holzatten in Mischungen von Holz-Hack-
`schnitzeln und/odct mt Qualitfitsbcstimmung innerhalb det
`cinzelnen Holzattcn. Daneben bezieht sich die Etfindung
`auch auf die zugchtitige Votn'chtung zut Dutchfiihtung dcs
`Verfahtens.
`Bci det Holzvetatbeitung, beispielsweise bci det Zell~
`swfihctstcllung dutch Kochen von Hackscbnitzeln mil
`Kochfifissigkeit in einem Kochet, werden in vielen Fallen
`vetschiedene Holzatten vemrbeitet. Selbst wenn die An und
`Qualitfl det cinzelnen Holzlicfetungen bekannt ist. so vet-
`mischen sich bei det Votvetatbeitung flit die spitete bestim-
`mungsgemfifle Verwcndung des Holzcs die untetschiedli—
`chen Hackschnitzcl. Des genauc Mischungsvethfiltnis in
`den einzelnen Pmduktionsschtitten ist oft unbekannt, so daB
`iiblicherweise die Produku'onsbedingungen nicht an die
`Holzatten, von welchcn die Qualitiit und die Ansbeute dcs
`eneugten Pmduktes abhfingen, angepaBt wetdcn kfinnen.
`Spcziell bei der Zellstoffhetstellung konnen sich Schwan-
`kungen in det Qualitfit des erzeugten Zellstotfes etgebcn,
`auch wenn das Mischungsvcthfilmis dct Hackschnitul im
`Mittel konstant ist. Einc genauc Regelung odet Steuetung
`dcs Pmduktionsprozesses ist schwierig. Gefotdert witd da-
`hct cine schnelle Mcssung zumindesl dcs Mischnngsvcr-
`hélmisses untetschiedlichet Holzarten in Mischungcn von
`Holz-Hackschnitzeln.
`Vom Stand det Technik sind zwat Untetsuchnngen zut
`Holzartklassifizietung mi! Hilfc der Infrarotspektroskopie
`bekannt. Insbesondete wurde beteits gezeigt, daB dutch
`Auswcttung der Infratotspektrcn die Holzatt besfimmt wet-
`den kann, wozu auf die znt ‘Vetdfi'entlichungen "Bucalypt
`wood classification by NIR Spectroscopy and Principle
`Component Analysis" in det Zeitschrifi Appita 96, S. 295 ff.
`und "Otientietende Untetsuchungen zut Anwendung det
`NIR-Specttoskopie ffit die Bcuncilung des Mischungsver-
`hélmisscs LaubholyJNadelholz und des Klebstoffanteiles in
`Spangcmischen" in (let Zeitschtifl H017. als Roh- nnd Werk-
`stofi 50 (1992), S. 25—28, vctwicscn wird
`Bei den bekannten Methoden wetden ilblichetwcise Pto-
`bcn in spezicllet Weise priipatiert. Z. B. witd das Holz zu-
`nfichst gcmahlen, mit Kaliumbtomid in Pillen gepreBt und
`witd anschlieBend die Transmission det Inframtstrahlung
`gemesscn. Dutch cine solchc Ptfipatation ctgeben sich zwar
`gute und teproduzietbam Spcktten. Ffit industn'elle Anwen-
`dungen is! jedoch dicses Vetfahten aufgtund dct aufwcndi-
`gen Ptobcnvorbcrcimng nicht anwendbat. Insbcsondetc cr-
`folgen keine Online—Messungen im Ptaxisbetrieb, die un-
`tnittelbat in die ProzeBfllhtung bei der Produktion cinflieBen
`kennten.
`Daneben ist nus det DE 195 10 008 C2 ein Vetfahten und
`cine zugehfin'gc Votticbtung zut PtozeBfilhtung bei dc:
`Zellstoff— und Papiethetstcllung bckannL bei dencn mit ci-
`net McBeinrichtung spckttalc Kennwette bei untetschiedli—
`chen Wellenlfingen wenigstcns der Ausgmgsstofie fllr die
`Zellstoff- und/odct Papiethetstcllung crfaBt wcrdcn, wobci
`die Ausgangsstoffe cntwedct det Rohstoff "Holz" odet det
`Sekundflttohstoff "Altpapiet" ist. Bei letztctcm Stand det
`Technik etfolgt die Auswettung det Spekttcn also bei cin-
`zclnen Wellenlfingcn, die empitisch etmittelt wurden. Dutch
`Kottelationsanalyscn wetden don einzelnc Spektmllinien
`selcktiert, die einen Zusammenhang zut Holman aufweisen.
`Es wetden dann die entsptcchenden Absorptionswartc an
`den sclekticttcn Wellenlfingen flit die Auswertung hetangc-
`zogen. Ga: nicht betilcksichtigt warden beitn Stand det
`chhnik die divetscn in (let industriellen Anwendung exi-
`stietendcn Storeinfiilsse, wic 2. B. Schwankungen det Tem-
`
`petatut, Luflfeuchtigkeit Oder Holzfeuchtc, da dic bishcri-
`gen Messungen im Labor unter konstanten Bcdingungen
`dutchgefilhtt wurdcn.
`Aufgabe det Etfindung is: es daher, Verfahren und zuge-
`hotige Vonichtungen zut Bestimmung cine: Holzatt und/
`odet einet Holzqualitfit in Mischungen von Holz-Hack-
`schnitzeln unterschiedlichet Holmtten anzugebcn. Das Ver-
`fahten und die Votrichtung sollen beim ProduktionsptozeB
`in det industriellcl Ptaxis einsetzbat und insbesondcte zut
`Ptochfiihtung und PtozeBoptimictung bei der Holzverat—
`beitung geeignct scin.
`Die Aufgabc ist etfindungsgemfiB dutch die Gesamtheit
`det Metkmale dcs Patcntanspruches 1 gelésL Eine zugehb-
`rige geeignete Vortichtung zut Ausfilhtung det Etfindung ist
`in den Sachansptfichen 13ff gekcnnzeichnet. Vorteilhafle
`Weitetbildungen sind in den Untetansptiichen angegeben.
`Bei det Etfindung kann mit Hilfe det Infratotspekxtosko-
`pie an unbehandeltcn Hackschnitzeln insbesondete die
`Holzatt klassifiziett wetden. Bei det zugehétigcn Vortich-
`tung miBt cin McBgctfit die von cinem Gemisch aus unbe-
`handelten Hackschnitzeln teflekticttc Sttahlung, votzugs—
`weisc im Bereich des Nahen Infragots (NIR). Vorzugsweise
`wetden aus den gemEsenetf Spekn'en dutch multivariate
`Auswenevetfahten zumindcst die relativen Anteile ver-
`schiedcnct Holzattcn betechnet.
`Neben det Klassifizictung unterschiedlichet HolmtIen
`und Bcstimmung der einzelnen Antcilc kann mit det Erfin-
`dung zusiitzlich abet auch die Holzqualitfil cinet cinzelnen
`Holzart in cine: Mischung untetschiedlicher Holzatten et-
`faBt wenden.
`Fat die indnsn-iellc Praxis, insbesondere flit die Zellstofi-
`hctstcllung dutch Kochen von Hackschnitzeln in Kochflfis-
`sigkeit in cinem Zellstofikochet, ctgebcn sich mit der Erfin—
`dung etbcbliche Voneile. Dutch die Online-Messung der
`untctschicdlichen Holzanteilc und der diesbezfiglichen
`Holzqualitfit ist eine Anpassung det PtozeBpammctet im
`Produkn'onsprozeB méglich, so daB cine Vctglcichmfifiigung
`det Produktqualitfit etteicht witd. Dutch die Vertingerung
`von Qualit'a'lsschwanlcungcn lnssen sich wcsentlichc Einspa-
`rungcn enielen. Die Ausbcute kann crhéht und/odet die
`Produkfionszeit vcttingcrt wetdcn.
`Im Rahmen det Etfindung kann die Auswcttung votteil~
`haftctwcisc mit sogenannten Klassifikatoren ctfolgen. Dies
`bedeutet im einzelnen, dais zunfichst mit eigen- Modellen
`jeweils die Holzatt feslgcstellt witd und anschh'eBcnd ubet
`weitere Modellc filt die einzelnen Holzatten die Qualitfitsei-
`genschafien dctjewciligcn Holmtt bestimmt werden. Insbe-
`sondctc kann dazu cine Vielzahl von weiteren Parametem
`genutzt wetden. die im einnelnen bekannt sind, wie die Erb-
`anlagen, Wachslumsgebiet und auch physiologisch/chemi-
`sche und mechanische Eigenschaften des Holzcs.
`Letztetc Zusammcnh‘zlnge zwischen den verschiedenen
`Einfliissen und den Stoffdaten sind bishet nut in Einzclfallen
`bckanm, sic kbnnen abet dutch empitische Néhemngen be-
`schtieben wetden. Bcispielswcise gibt es Gleichungcn fllt
`den Zellulosegehalt in Abhfingigkeit vom Baumaltct und
`Durchschninswettc flit die Holzznsammensetzung fllr die
`gfingigen Holzatten. Diese Zusammenhlinge konnen nun-
`meht gezielt ausgenutzt wetden.
`Weitcrc Einzelhciten und Voneile dct Etfindung ctgeben
`sich aus det nachfolgenden Figutcnbeschtcibung von Aus-
`filhtungsbeispielen anhand dcr Zcichnung in Vetbindung
`mil wciteten Patcntansprflchen. Es zeigen
`Fig. 1 cine Ausfuhrungsform einct McBeinrichtung,
`Fig. 2a ein mit ciner Eintichtung gemfifl Fig. l etfaBles
`Spckttum,
`,
`fig. 2b mehrctc zu Fig. l zugchfin'ge zweitc Ableitungen
`von Holzspektten,
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`Fig. 3 eine Auswerteeinrichtung mit Klassifikatoren filr
`die Holzarten,
`Fig. 4 und Fig. 5 Darstellungen von durcb die Auswer—
`tung der Spektren gemiiB Fig. 2a and 2b emielten Ergeb-
`msse,
`Fig. 6 die Wiedergabe eines bezuglich einer Holmrt ge-
`normten Anteiles in einer Holzmischung,
`Fig. 7 die Anwendung der anhand der Fig. 1 bis 6 erhal-
`tenen Signale fiir cine Vorwfirtsregelung bei der Zeflstofiko—
`chung and
`Fig. 8 eine Anwendung entsprechender Signale bei der
`Riickwiirtsregelung filr die Vorgabe einer Hackschnitzelmi—
`schung.
`Die Figuren. insbesondere die Diagramme, werden teil-
`weise gemeinsam beschrieben. Dabei haben sich emspre-
`chende 'I‘eile gleiche bzw. sich entsprechende Bczugszei-
`chen.
`Bei der in Fig. 1 dargestellten Einrichmng beleucbten
`zwei idenfische Halogenlampen 1 und 1' einzelne Holz-
`stflcke 10, die sich beispielsweise auf einem Forderband be-
`finden. Durcb eine geeignete Optik 20,’ die beispielsweise
`durch Linsen 21 und 22 angedeutet ist, wird ein MeBfleck
`auf dem durchlaufenden Hackschnitzelstfick 10 ausgeleuch-
`tel. Das refleknerte Licht wird fiber eine Sammellinse 23 in
`einen Lichtwellenleiter 30 eingekoppelt, der dns Licht zu ei-
`nem Speklmmeter 50 film. Vorteilhafierweise sind der
`Lichtquelle 1, 1' und den optischen Einrichtungen Mittel zur
`Unlerdrfickung von ’I’ageslichleinflfissen, insbesondere znr
`Abscbirmung von Slreulicht, zugeordnez.
`Das Spektrometer kann aufgrund der Lichtwellenleiter 30
`dezentml angeordnet sein. Die gemessenen Spektren wer-
`den zu einem Recliner 100, beispielsweise PC, fibertragen
`und dort ausgewertet.
`In der Fig. 221 und 2b sind die Absorption als Funkfion der
`Wellenlfinge und die zugehorigen 2. Ableitungen im Bereich
`des nahen Infranots (NIR) dargestellt. Gemessen wird die di-
`rekte spelm'ale Reflexion des Lichtes unter 30° an unbchan-
`delten Hackschnitzeln. Neben dem beispielhaften Spektrum
`im Bereich von 1,0 bis 2,0 pm sind gleichermafien filr be-
`stirnmte konn'nuierliche Spekrmlbereiche die mathemati-
`schen Ableitungen, d. b. der Difl'erenzquotient, der Spek-
`tralfunktionen aufgetmgen. Insbesondere die 2. Ableilung
`irn Bereieh zwischen 1,62 and 1.78 pm beinhaltet wichtige
`Informationen fiir unterschiedliche Holzsorten.
`Die Messung mit der Vorrichtung gemiiB Fig. 1 mit Spek-
`tren entsprechend Fig. 2a und 2b erfolgt also im nahen Infra-
`rotbereich (NIR) oder auch irn mittleren Infrarotbereich
`(MIR). Dabei wird mit einem oder mehreren Sensoren ge-
`messen. Es is! cine Messung mit einem fiber dem Fords:-
`band Imversierenden Sensor mfiglich oder es konnen eine
`Vielzahl von Sensoren uber dem Fdrderband fiir die Hack-
`schnitzel fest angeordnet sein.
`Die Auswertung der mit einem MeBgerfil gemfiB Fig. 1
`erhaltenen Spektren erfolgt mit chemometrischen Metho-
`den. Vorteilhafterweise kommen Modellierungsverfahren
`zum Einsatz. Beispielsweise kann die Auswertung mit ei-
`nem Model] 110 gemfiB Fig. 3 in mehreren Stufen erfolgen.
`GemiiB Fig. 3 wird mit einem ersten Klassifikator 111 er-
`miLLelt, ob es sich beim Hackschnimel um Laubholz oder
`Nadelholz handelt. Laub- und Nadelhélzer baben eine prin-
`zipiell unterschiedliche cheniische Slruktm: In einem zwei-
`len Schrilt werden dam: jeweils ein separates Modell 121 fur
`Laubholzer und ein eigenes Modell 122 fiir Nadelholzer ein-
`gesetzt. In dieser Stufe erfolgt die Klassifikation in die ein-
`zelnen Laub- und Nadelholzspezies, wofiir Untermodelle
`131 his 133 filr beispieisweise Buche, Birke, Eukalyptns
`und Untermodelle 136 his 139 fflr beispielsweise, Fichte, Pi-
`nie, Tanne verwendet werden. Beispielsweise filr Pinie las-
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`10
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`sen sich waitere Klassifikatoren 141 filr pinus pinaster und
`142 flit pinus caribea bilden.
`Durcb lemere fiir die einzelnen Arten entsprechend kon-
`zipienen und unterlagerten Modelle ist es aucb moglich, die
`chemische Zusammmensetzung und weitere Eigenschafien,
`beispielsweise die Feuchte ode: den Rindenanteil einer ein-
`zelnen Holzart, zu bestimmen. 2. B. wird fiber ein weiteres
`Untermodell 140 die Peuchte von pinus pinaster entspre—
`chend dem Klassifikator 141 und von pinus caribea entspre-
`chend dem Klassifikator 142 gebildet.
`Durch die stufenweise Auswertung gemfifl Fig. 3 wird
`eine h5here Genauigkeit enielt als mit einem globalen Mo-
`dell. Dabei wird das Spektrum nur einmal mit der. Vorrich-
`tung gemfifl Fig. l aufgenommen und kann dann im Recliner
`100 mit geeigneter Software nacheinander filr die Klassifi-
`katoren und die Tbilmodelle ausgewertet werden.
`In Flg. 4 ist ein Histogramm dargwtellt, das das Ergebnis
`an 120 einzelnen Hackschnitzeln wiedergibt. Dazu wurden
`die Spektren mit bekannten mathematischen Methoden aus-
`gewertet, wobei insbesondere die Methodc der kleinsten
`Quadrate (PLS = gartial least square) zum Einsatz komml.
`Auf der x-Achse ist der Modelloutput aufgetragen. Lelzterer
`is: so konfiguriert, daB er im Idealfall 0 fiirEukalyptus und 1
`fiir Pinie benigt. Anf der Ordinale isl die Anzahl der Hack-
`schnitzel, die in den jeweiligen Bereich fallen, aufgetragen.
`Es wird deuLlich, daB eine eindeulige Klassifizierung der
`Holler! mbglich ist. Alle Werte fiir Eukalyptus liegen unter-
`halb von 0,5 und alle Wene flir Pinic oberhalb von 0,5 der
`Abszissenskaliernng.
`Ein emsprechendes Ergebnis ergibt sich fiir die Unter-
`schcidung von pinus pinaster und pinus caribea gemfifi Fig.
`5.
`
`Die Labormessungen an den einzelnen unbehandelten
`Hackschnitzeln kdnnen auch dazu verwendet wenden, um
`einen konkreten Anwendungsfall zu simulieren. Der Sensor
`kann das Mischungsverhfilmis von beispielsweise pinus pi-
`naster, pinus caribea und eucalyptus globulus erfassen. Dazu
`wird der Sensor fiber ein laufendes Forderband installiert
`und als MeBzeit 1min gewiihlt. In der MeBzeit wird der
`Sensor ca. 1000 Hackschnitzel erfassen, d. h. das in der Zeit
`von 1 min gemessene Spektrum ist in diesem Fall eine
`Uberlagerung der Spelmen von 1000 einzelnen Hackschnit-
`zeln. GemiiB Fig. 6 158: sich daraus eine Eichkurve y—x fiir
`den Eukalyptusgehalt. beispielsweise die Regressionslinie y
`= x, ableilen.
`Zur zusiitzlichen Bestimmung der Qualitit einzelner in ei-
`ner Hackschnitzelmischung vorhandener Holzarten werden
`mathematische Modellierungsverfahren eingesetzt, wobei
`die Auswertungssofiware ans einem selbstlemenden Algo-
`rithmus besteht. Beispielsweise konnen Neuronale Netze
`eingesetzt werden. Dabei wird das jeweilige Model] mit ei-
`nem geeigneten 'Ii'ainingssel LrainierL um die Zusammen-
`hinge zwischen den Spektren und den Qualitiitsparametern
`herzustellen. Ffir das Training kann dabei "kiinstliches
`Holz" verwendet werden.
`Zur Definition von "kilnstlichem Holz“ werden die ein-
`zelnen Komponenten von Holz, beispielsweise Lignin und
`Hemizellnlosen, wie Z. B. Polyosen, Xylan, Xylen, Mannan,
`und die Zellulose, verwendet, die jeweils in reiner Form er-
`hfiltlich sind. Auf synthetischem Weg liiBt sich somit kfinst-
`liches Holz geeigneter Zusammenselzung herstellen, da-
`durch, dafl die einzelnen Komponenten in definienen Kon-
`zentralionen gemiscbt und gepreBt werden. Damit lfiflt sich
`filr das Modell ein optimales 'h’ainingssel erstellen, da die
`ein'nelnen Parameter jeweils einzeln beeinfluBL werden kon-
`men.
`
`In anderer Ausbildung- kann das Training des Modells
`auch mit ProzeBdaten erfolgen, wow sich Funy-Metboden
`
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`anbieten. Hierzu wird das Modell mit den Daten aus dem
`ProzeB direkt trainierL Die am Holz gemessenen Infrarot-
`spektren werden zusamrnen mit alien anderen wichtigen
`Proneflgrofien, wie beispielsweise Temperatur, Druek, Ge-
`schwindigkeit, im Modell verarbeitet, wobei die im Labor
`gemessene Produktqualitfit im Trainingsset enthalten ist.
`Das Modell lemt aus den Spektren und den ProzeBdaten die
`Produktqualjtfit zu berechnen, urn dann die Laborrnessun-
`gen ersetzen zu kfinnen.
`V
`Letzteres Verfahren liefert ein aufjede spezielle Anwen-
`dung passendes Model]. Nachteilig ist jedoch. daB sich das
`'Ii'ainingsset nicht beeinflussen 15131, sondem durch die na-
`tflrliehen Schwankungen der Holzqualitfit bestimmt wird.
`Insofem ist der Eingangsraum kleiner als beim ersten Ver-
`fahren.
`Ideal ist, wenn beide Verfahren in Kombination ange-
`wandt werden: Fur die grobe Einstellung erfolgt das 'Il'ai.
`ning arn kilnstlichen Holz und zur Feinjustage der Modell-
`parameter das 'Il'aining anhand der ProzeBdaten.
`Bei Einsatz des MeBgeriites gemliB Fig. l liiBt sich somit
`also neben dc: Holmn auch die Holzqualitfit unmittelbar
`ausgeben, wobei die Definition der Holzqualitfit vom ProneB
`selbst abhlingt. Bestimmende 0163611 sind dabei die Holzart,
`das Wachsmmsgebiet sowie dessen Klima und Bodenbb
`schaffenheit, der Ligningehalt oder allgemeiner die chemi-
`scbe Zusammensetzung, die Holzfeuchte, das Alter der ge-
`schlagenen Baume, Rindenanteil, die Position der Holz-
`stficke innerhalb des Baumes, z. B. Splint- oder Kemholz,
`die Lagerungszeit oder auch Pilzbefall oder Holzfdule. Da-
`bei handelt es sich zum Teil um redundante Groflen, da die
`Problematik OR in einer filr den speziellen ProzeB geeigne—
`ten Definition der Holzqu aliliit liegt. Mit dem neuen MeBge-
`rfit ist es mfiglich, einzelne GréBen oder die entsprechende
`Holzqualitfit direkt auszugeben.
`Die so erhaltenden MeBgréBen dienen fiir den Einsatz in
`einer Prozeflsteuerung. Insbesondere bei Einsalz der Sneue-
`rung im Rahmen der Zellstoffkochung kann eine Vorwiins-
`steuerung durchgefiihrt werden. Dahei erfolgt die Qualitits-
`messung des Holzes dadurch, daB anhand eines Holzquali-
`titsmodells 170 die Zusammensetzung des Holzes, insbe-
`sondere die Ligninkonzentration, beslimmt wird und diese
`Ligninkonzentmtion Eingang in ein Kochermodell 180 zur
`Bereclmung der Kochzeit bzw. der Kochdauer findet. Unter
`Beriieksichtigung der szeBmeBwerte wird jeweils ein OE-
`set AH zum sog. H-Faktor und ein Offset AT, At zur Koch-
`temperatur T und/oder Kocbzcit t gebildet. Sornit wird die
`Streuung der Qualitit reduziert, die Kappazahl angehoben
`und dann insbesondere die Zellstotfausbeute erhoht.
`Es ist auch moglich, eine ProzeBsteuerung als Rfickwiins—
`steuerung auszubilden. Dazu kann die Bewertung der Holz-
`qualitfit zur Becinflussung des dem Zellstofikocher verge-
`schalteten Holzplarzes und insbesondere der Hackschnitze—
`laufbereitung dienen. In Fig. 8 ist mit 210 ein 'Iiansportband
`zum Transport von Haekschnitzelmischungen bezeiclmet,
`dem fiber einen Tricbter 215 von Vorratsbehfiltern Hack-
`selmitzel von unterschiedlichen Holzsorten, beispielsweise
`eucalyptus globulus, picea abies und pinus caribea, zuge-
`filhrt werden. Dafilr sind jeweils wieder einzelne Transport-
`bfinder 221 his 223 vorhnnden. Uber das Spektrometer 250,
`das im wesentlichen dem Spektrometer gemfiB Fig. 1 ent-
`sprichl, wird ein kontinuierliches Spektrum aufgenommen,
`aus dem fiber den Recliner 100 aus F13. l und unter Zuhil-
`fenahme der entsprechenden Modelle mit den Klassifikato-
`ten gemfiB Fig. 3 zuniichst das Mischungsverhliltnis 261 der
`Holzsorten ermittelt wird. Durch den Vergleich in Einheit
`260 mit dem vorgegebenen Mischungsrnodell 262 lassen
`sich dann Signale ableiten, die die Bandgmcbwindigkeit der
`Einzelbfinder 221 his 223 ausregeln. Somit gelangt zur Wei-
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`[0
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`terverarbeitung eine genau definierte Mischung der unter-
`schiedlichen Holzarten und gegebenenfalls vorgegebener
`Qualitiit der einzelnen Holzart in der Holzmischung.
`Abhfingig von der spektrometrisch gemessenen Holzqua-
`litiit werden dann die verschiedenen Holzarten zusammen-
`gemischt bzw. die Mschungsverhiiltnisse geéndert. Somit
`ist eine geeignete PronBfilhrung bzw. PtozeBoptimierung
`moglich.
`
`Patenmnsprfiche
`
`1. Verfahren zur Klassifizierung von Holzarten in Mi-
`schungen von Holz-Hackschnitzeln undloder zur Qua-
`litfltsbestimmung innerhalb der einzeInen Holzanen
`mit folgenden Verfahrensschriuen:
`— An den unbehandelten Holz—Hackschnitzeln
`werden kontinuierlich Infi'arotspektren aufge-
`nommen.
`
`— Aus den Spektren werden online zumindest die
`Holzart und die Anteile der unterscbiedlichen
`Holzartcn in der Hackschnitzelmischung be-
`stimmt.
`2, Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeich-
`net, daB neben dr: Holzart aus den kontinuieriichen
`Spelmen weiterhin die Holzqualitfit der in der Hack-
`schnitzelmischung vorhandenen Holzarten bestimmt
`wird.
`3. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeich-
`net, daB zur Bestimmung der Holzqunlitiit die chemi-
`sche Zusammensetzung und weiterhin Messungen und/
`Oder Daten charakteristischer Eigenschaften des Hol—
`mes, wie insbesondere der Rindenanteil, Anteil von
`Splint- undloder Kernholz, die Holzfeuchte sowie wei-
`terhin gegebenenfalls festzustellender Pilzbefall und/
`oder Holzfiiule herangezogen werden.
`4. Verfahren nacb Anspruch 2, dadurch gekennzeich-
`net, daB zur Definition der Holmualitfit ein Standard
`aus kfinstlichem Holz verw-det wind, wozu ans den
`einzelnen Komponenten auf synthetischem Weg kilns:-
`iiches Holz geeigneter Zusammensetzung hergestellt
`wird.
`5. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprti-
`che, dadurch gekennzeichnet, dafl die Spektren im na-
`hen Infrarotbereicb (NR) Oder mittleren Infrarotbe-
`mieh (MIR) aufgenommen werden.
`6. Verfahren nach einem der vorhergebenden Ansprii—
`che, dadurch gekennzeichnet, daB kontinuierliche
`Spek‘n-en ausgewertet werden und daB zur Auswemmg
`chemometrische Methoden, wie insbesondere die
`Hauptkomponentenanalyse (PCA = Brincipal gompo-
`nent Analysis) oder die sogenannte PLSvMethode (13a:-
`tial East Square) herangezogen werden.
`7. Werfahr—en nach einem der vorhergehenden Ansprii-
`che. dadurch gekennzeichnet. daB zusfitzlich zu den
`kontinuierlichen Spektren auch deren erste und zweite
`Ableitungen ausgewertet werden.
`8. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprfl-
`che, dadurch gekennzeichnet. dafl zurAuswertung neu-
`ronale Netze und/oder Fuzzy-Methoden herangemgen
`werden.
`9. Verfahren nach einem der vorhergchendeu Anspru-
`che. dadureh gekennzeichnet, daB die Auswertung stu-
`fenweise unter Zuhilfenahme von Klassifikatoren vor-
`geuornmen wird und (1213 zunfichst die Holzartgruppe,
`wie Laubholz and/ode: Nadelholz. und daB anschlie-
`Bend die Holzart selbst und fiir die ermittelten Holzar—
`ten separat deren Anteil in der Hackschnitzelmischung
`undloder die Qualitit der einzelnen Holzarten be-
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`DE 198 27 743 A1
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`ten aus dem MeBprozeB mi: Labormessungen flir die
`Pmduktqualjtiit korreliert.
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`Hiemu 7 Scite(n) Zeichnungen
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`45
`
`stimmt wird.
`10. Verfahren nach einem der vorhergehenden An-
`sprflche, dadurch gekeunzeichnet. daB der Anteil der
`Holzarten in der Hackschnitzehnischung und die Holz-
`quafitfit zur ProuBsteuerung bei einem holzverarbei-
`tenden P107213, insbesondere bei der ZellstoEF— und Pa-
`pierherslellung, vcrwendet wird.
`.
`11. Verfahren nach Anspruch 10, dadurch gekeun—
`zeichnet, daB Holmrt und Holzqualitfit zur Vorwéins-
`steuerung undloder -regelung des szesscs eingesetzt
`wird.
`12. Verfahren nach Anspruch 10, dadm'ch gekenn-
`zeichnet, daB Holzan und Holzqualitfit zur Rfickwiirts-
`steuerung und/oder -regelung der fin den holzverarbei-
`tenden ProzeB vorgelagerten Schritlc, insbcsondere der
`Holzaufbereitung. eingesetzt wixd.
`13. Von'ichtung zur Dutchfilhrung des Verfahrens
`nach Anspruch 1 oder einem der Anspmche 2 bis 12.
`mit einer Lichtquelle (1. 1'), wenigstens cine: Sonde
`(23, 30) flit das reflektierte Licht. einem Spektrometcr
`(50) mit geeignetem Spelmalbereich, Auflésung und
`Dynamik, sowie ans einer zugehbrigen Auswerteein-
`richtung (100).
`14. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekenn-
`zeichnet, daB der Lichtquelle (1, 1') eine Optik (21, 22)
`filr die Ausleucbtung der Hackschnitzcl vorgeschaltet
`15!.
`15. Vorrichtung nach Anspruch 13, dadurch gekenu-
`zeicbnet, daB der Lichtquelle (1) und Optik (21, 21',
`23) Mittel zur Unterdrfickung von 'Ihgeslichteinfltissen
`zugeordnet sind.
`16. Vorrichtung nach Anspruch 15, dadumh gekenn-
`zeicbuet, daB die Mittel zur Unterdrflckung von Tages-
`lichteinfliissen eine Einrichtung zur Abschirmung von
`Stmulicbt sind.
`17. Vorrichtung nach Anspruch 13, daduxch gekenn-
`zeichnet, dafl die Sonde filr das reflektierte Licht Licht~
`wellenleiter (30) enthaILen, so daB das Spektmmeter
`(50) dezentral anordenbar ist.
`18. Vonichtung nach einem der Ansprfiche 12 bis 17,
`dadurch gekennzeichnet, daB die OpLik fiir die Aus-
`leuchtung ciuerseits und fin- die Erfassung des reflek-
`fienen Lichtes andererseits eine gemeinsame Einheit
`bilden.
`
`19. Vouichtung nach Anspruch l3, dadurch gekenn-
`zeichnet, daB dem Spektrometer (50) als Auswerteein-
`richtung ein Rechner (PC) zugeordnet ist, der mit ge-
`cignelen Auswertealgoridunen als Software program-
`miert ist.
`20. Von'ichtlmg nach Anspruch 19, dadumh gekeun—
`zeichnet, daB als Auswcnungsalgorimmus ein selbst-
`lemendes mathematixches Model] vorhanden ist.
`21. Von'ichtung nach Anspruch 20. insbesondere zur
`Durchfiihrung dcs Verfahrens nach Anspmch 18. da-
`durch gekennzeichnet, daB das Modell aus mehmn
`Teilmodellen besteht, die stufenweise im Sinne von
`Klassifikatoren filr die Holzan uud/oder Holzqualitfit
`zum Eiusatz kommen.
`22. Vom'chtung nach Anspruch 20, dadumh gekenn-
`zeichnez, daB das Modell vor bestimmungsgemaBer
`Anwendung der Vortichtuug mit geeigneten 'fi'ainings-
`damn trainiert Wild.
`23. Vom'chtung nacb Anspruch 22, dadurch gekenn-
`zeichnet, daB zum 'Il'aining des Modells kfinsfliches
`Holz zur Verfiiguug steht.
`24. Vou'ichtung nach Anspruch 21, dadurch gekenn—
`zeichnel, daB zum ’D'aining des Modells die Daten aus
`dem MeBprozeB zur Verfilgung stehen. wobei die Da-
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`ZEICHNUNGEN SEITE 1
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`Nummer‘
`Int. 01.7:
`Offenlegungstag:
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`DE 198 27 743 A1
`3 07 c 5/14
`13. Januar 2000
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`902 062/30
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`ZEICHNUNGEN SEITE 2
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`Nummer:
`Int. CL7:
`Offenlegungstag:
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`- DE 198 27 743 A1
`307 c 5114
`13. Januar 2000
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`— Eucalyptus
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`1.4
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`1.2
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`0.8
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`0.6
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`0.4
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`0.2
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`2.Ableitung
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`1.62
`1.64
`1.66
`1.68
`1.7
`1.72
`1.74
`1.76
`1.78
`Wellenléngen [pm]
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`902 062/30
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`Nummer:
`Int. CU:
`Offenlegungstag
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`0519827 743 A1
`8 07 C 5114
`13.Januar 2000
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`ZEICHNUNGEN SEITE 3
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`32mm.2
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`902 062/30
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`ZEICHNUNGEN SEITE4
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`SIEM ENS
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`Nummer:
`Int. C|.7:
`Offenlegungstag:
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`DE 198 27 743 Al
`B 07 c 5/14
`13. Januar 2000
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`Holzancrkennung mit-NIR ~ Analyse
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`Fig. 5
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`902 062/30
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`ZEICHNUNGEN SEITE 5-
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`Nummer:
`Int. Cl]:
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`B 07 C 5/14
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