文章信息
- 张明辉, 李新宇, 周云洁, 高玉磊
- Zhang Minghui, Li Xinyu, Zhou Yunjie, Gao Yulei
- 利用时域核磁共振研究木材干燥过程水分状态变化
- Water Status Change in Wood Drying Studied By Time-Domain NMR
- 林业科学, 2014, 50(12): 109-113
- Scientia Silvae Sinicae, 2014, 50(12): 109-113.
- DOI: 10.11707/j.1001-7488.20141215
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文章历史
- 收稿日期:2014-01-13
- 修回日期:2014-03-10
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作者相关文章
木材干燥是木材中水分散失的过程。长期以来,国内外对木材干燥工艺、干燥机制及木材干燥过程的流变研究均取得了较为显著的成果,并建立了相应的数学模型(李大纲,1997;蒋佳荔等,2008;战剑锋等,2004;Peng et al.,2012;Čermák et al.,2012)。研究表明,不同干燥工艺下木材内部的水分分布规律存在很大差异:在常规干燥中,表层含水率迅速达到纤维饱和点以下,和中心部位形成较大的含水率梯度;而在微波真空干燥过程中,木材内外的含水率梯度被均匀化(刘志军等,2005;李贤军等,2012)。一般来说,木材干燥的数学模型不仅与干燥方式有关,而且与木材中水分存在的形式、木材内部构造及材性有关。在常规对流干燥条件下,可以采用傅里叶导热方程和菲克扩散定律建立热、质传递模型;然而在真空、微波干燥过程中,菲克定律却不适用于对水分扩散的描述(张璧光等,2006)。通过对50 mm厚兴安落叶松(Larix gmelinii)板材进行常规干燥,结果表明,可采用线性函数与指数函数分别描述含水率在低于20%和高于20%阶段的木材自由干缩率曲线,且相关性较好(战剑锋等,2009)。
当前绝大多数对木材含水率的计算及木材干燥过程中水分迁移的研究主要是分别讨论纤维饱和点前后木材含水率及木材中水分的迁移机制(伊松林等,2003;王喜明等,2005;李贤军等,2006;2010; 战剑锋等,2008; 刘鲁滨,2013),如此,便人为地将干燥过程划分为自由水和结合水的先后流失,即只有木材中自由水全部消失殆尽后,结合水才开始失去,这虽然对于试验分析来说摒除了复杂性,但是欠缺准确性。本研究通过应用时域核磁共振无损检测技术同时检测木材干燥过程中自由水和结合水的变化,能够准确地测量出干燥过程中木材的平均含水率并揭示水分的迁移过程。
1 材料与方法 1.1 试样制备试验材料采用内蒙古自治区呼和浩特市产新疆杨(Populus alba var. pyramidalis)幼龄材(直径15 cm)。首先钻取直径20 mm的圆柱体试样3个,长度为32 mm(纤维方向),用砂纸打磨光滑并用毛刷清理表面木屑备用。
1.2 试验仪器本试验所用的主要仪器为德国Bruker公司生产的LF90核磁共振分析仪的电子箱、磁体和25 mm探头,频率为6.22 MHz,90°脉宽为12.98 μs,180°脉宽为25.98 μs,仪器死时间为0.037 7 ms。
试验过程试件称重使用北京赛多利斯科学仪器有限公司的BSA223S型电子天平,精度为0.001 g。
试件的绝干试验使用AND MS-70含水率测定仪,最大称量范围71 g,精度为0.001 g。
1.3 试验原理通过TD-NMR(时域核磁共振)在恒定温度下对木材进行干燥,并同步收集核磁共振的FID(自由感应衰减)和T2(横向弛豫时间)数据。
FID信号量的初始值用于表征木材中氢原子个数,即木材中纤维素、半纤维素、木质素、其他含氢化合物及水所包含的氢原子个数的总和。研究表明,木材中纤维素、半纤维素、木质素上的氢原子产生的FID信号到35 μs时衰减为0(Nanassya,1973),而木材中自由水和结合水的氢原子产生的FID信号在60 μs时开始衰减(Xu et al.,1996),因此,60 μs处信号量为自由水和结合水的总信号量。试验据此计算木材含水率。
通过对T2信号量进行反演得到T2分布曲线。一般认为,每一个峰代表一种状态的水,峰的面积代表这种状态的水分含量,峰的最高点代表这种状态水的平均弛豫时间。水分结合得越紧密,弛豫时间越短;相反,水分越自由,弛豫时间越长。木材的核磁共振信号一般分为3种组分: 化合水、结合水和自由水。化合水与木材结合得最紧密,含量最少,一般在几十微秒内就衰减到零;结合水与木材结合的紧密程度次之,弛豫时间在10 ms数量级;而自由水相对最为自由,弛豫时间在100 ms数量级(Araujo et al.,1992;1993;Almeida et al.,2007;Merela et al.,2009;Sharp et al.,1978)。由T2数据反演后所得的峰面积可以计算出木材中自由水和结合水的含量。
1.4 试验方法本试验为低温下的木材干燥试验。由于试验设备所限,为了保证核磁共振箱中的磁体产生稳定的磁场,磁体出厂温度设定为37 ℃,不能修改。本试验将截好的新疆杨幼龄材试件放入37 ℃的核磁共振箱体中进行干燥,干燥过程中实时收集核磁共振FID和T2数据。FID参数设置: 扫描次数32次,延迟时间1.5 s,采样窗口宽度1 ms;T2参数设置: 扫描次数32次,循环采样延迟时间2 s,回波时间0.2 ms,采样点数3 000点。
试验过程设定每隔30 min进行一次FID和T2信号采集,每天将样品取出称重2次,使得每次称重都有一个对应的FID和T2信号量。当木材质量及FID信号量大小保持不变时,可认为在37 ℃下木材已干燥完毕。最后将试件经过AND MS-70含水率测定仪在标准模式105 ℃下进行绝干,获得试件绝干质量。
通过仪器自带的contin软件对T2数据进行反演,可获得木材T2分布图谱,为干燥过程中的水分状态与迁移提供依据分析。
为确保试验结果准确,使用相同的试验方法分别对3个试件进行检测,收集试验数据取平均值并进行分析。
2 结果与分析 2.1 新疆杨的含水率因为木材中水的氢原子产生的FID信号在60 μs开始衰减,所以以干燥过程中60 μs处的FID信号量作为分析数据能够准确地计算出试验新疆杨幼龄材的平均含水率。称重法 是计算木材含水率准确而常用的方法,为了验证时域核磁共振技术测量木材含水率的可行性及可信度,分析称重法所得含水率与FID信号量的关系,如图 1所示。
由图 1可以看出,木材含水率与FID信号量高度线性相关,相关系数可达0.99以上,说明通过FID信号量可以对木材平均含水率进行准确计算。由图 1中的线性回归方程可知,理论上,当FID信号量取最大值(82.890 354)时,所得理论上的木材初始含水率为71.90%,而实际测得木材初始含水率为73.74%,理论与实际仅相差1.84%;而且,由线性回归方程可以算出木材干燥过程中任意时刻的平均含水率。这充分说明应用时域核磁共振技术测定木材平均含水率是可行的,也是可信的。
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图 1 新疆杨含水率与FID信号量的关系 Fig. 1 The relationship between moisture content and Xinjiang poplar total signal of FID |
试验测得试件初始含水率为73.74%,核磁共振低温干燥后所得木材平均含水率为3.53%。由FID信号量与木材含水率关系方程可以计算出新疆杨干燥过程中各个时段的平均含水率。试验通过分析平均含水率分别为73.74%,63.93%,54.07%,43.99%,34.21%,24.06%,14.14%及3.53%的T2反演数据(表 1、图 2、图 3),揭示干燥过程木材中水分状态变化。
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表 1和图 2显示,木材中水的组分随着干燥时间增加逐渐减少,由4种水分状态减少为最终的2种状态。弛豫时间在100 ms左右的水为自由水。随着干燥时间的不断增加,自由水连续排出。当木材平均含水率在34.21%时,自由水即将全部消失,而当含水率到达14.14%时,自由水已全部消失。且随着干燥过程的不断进行,峰的顶点左移,峰面积减小,表明自由水的平均弛豫时间逐渐变短,自由水含量逐渐减少。
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图 2 新疆杨干燥过程的水分T2分布 Fig. 2 The water T2 distribution in Xinjiang poplar drying process |
在自始至终的木材干燥过程中,结合水的平均弛豫时间逐渐变短,峰面积逐渐减小,这充分说明木材在干燥的初始阶段结合水已经开始失去。不同的是,与自由水平均弛豫时间的线性减小(直线A)相比,结合水的平均弛豫时间减小趋势为先缓后急(折线B)。
为了更直观地描述木材干燥过程中水分的状态变化,做三维图如图 3所示。
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图 3 新疆杨干燥过程水分T2分布 Fig. 3 The three-dimensional map of water T2 distribution in Xinjiang poplar drying process |
图 3为图 2的三维方式显示。在新疆杨的整个干燥过程中,自由水和结合水的平均弛豫时间均逐渐变短。图 3较图 2更能清晰地描述峰面积的变化是逐渐减小的。
2.3 新疆杨自由水和结合水含量由于T2反演后的峰面积代表不同水分的含量,试验所用试件的含水率为73.74%,水的质量为2.362 g。通过分别计算不同弛豫时间对应的峰面积可以定量计算出木材中自由水和结合水的含量。结果算得自由水含量1.621 g,结合水含量0.741 g,结合水占木材中水分总量的31%,这是符合木材平均纤维饱和点范围的。
2.4 新疆杨干燥过程水分变化的数学模型通过对不同水分的T2弛豫时间所对应的峰面积进行分类求和,分别对新疆杨干燥过程中自由水、结合水及总含水量随时间的变化进行分析,并建立相应的数学模型,如图 4~6。
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图 4 新疆杨干燥过程自由水的变化 Fig. 4 The free water mass change in Xinjiang poplar drying process |
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图 5 新疆杨干燥过程结合水的变化 Fig. 5 The bound water mass change in Xinjiang popalr drying process |
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图 6 新疆杨干燥过程总含水量的变化 Fig. 6 The total water mass change in Xinjiang poplar drying process |
在新疆杨幼龄材的干燥过程中,自由水含量较多,线性减少,且在相对较短的时间内全部消失;与自由水不同,结合水含量较少,但其散失过程贯穿整个干燥区间,且含量以指数函数递减。若对木材中的水分状态不加以区分,只分析总含水量随时间的变化,则在新疆杨的干燥过程中,总含水量与干燥时间呈指数减少的关系。
3 结论1)通过时域核磁共振技术能较为准确地测量出木材的含水率,且 FID信号量与木材含水率所构建的回归方程能够准确地计算出木材干燥过程中各个时段的平均含水率。试验结果算得新疆杨试件的理论含水率为71.90%,与实际含水率(73.74%)相比仅相差1.84%。
2)时域核磁共振技术能够准确地描述出木材干燥过程中水分的状态变化。在木材干燥的初始阶段,以自由水减小为主,结合水含量也有所减小,自由水的排出较快,结合水的排出较慢。
3)通过不同状态水的T2弛豫时间对应的峰面积可以定量计算出木材中自由水和结合水的含量。试验所用新疆杨自由水含量为1.621 g,结合水含量为0.741 g。
4)通过对不同水分的T2弛豫时间所对应的峰面积进行分类求和,对干燥过程中自由水、结合水变化进行分析,建立相应的数学模型。结果表明: 在干燥过程中,自由水线性减少,且短时间内全部消失;结合水含量指数减少,且速率较慢;在整个木材的干燥过程中,水分的含量与干燥时间呈指数关系。
[1] |
蒋佳荔,吕建雄.2008.干燥处理木材动态黏弹性的含水率依存性.林业科学,44(9): 118-124.(![]() |
[2] |
李大纲.1997.马尾松木材干燥过程中水分的非稳态扩散.南京林业大学学报,21(1): 75-79.(![]() |
[3] |
李贤军,孙伟圣,周涛,等.2012.微波处理中木材内温度分布的数学模拟.林业科学,48(3): 117-121.(![]() |
[4] |
李贤军,吴庆利,姜伟,等.2006.微波真空干燥过程中木材内的水分迁移机理.北京林业大学学报,28(3): 150-153.(![]() |
[5] |
李贤军,蔡智勇,傅峰.2010.干燥过程中木材内部含水率检测的X射线扫描方法.林业科学,46(2): 122-127.(![]() |
[6] |
刘鲁滨.2013.干燥过程中木材内水分的移动.黑龙江科技信息,(27): 264.(![]() |
[7] |
刘志军,张璧光,刘智.2005.微波干燥过程中木材内部水分移动机理初探.北京林业大学学报,27(S1): 51-55.(![]() |
[8] |
王喜明,贺勤.2005.桉树木材干燥过程曲线的研究.北京林业大学学报,27(S1): 13-17.(![]() |
[9] |
伊松林,张璧光,常建民.2003.木材真空-浮压干燥过程中吸着水迁移特性分析.北京林业大学学报,25(6): 60-63.(![]() |
[10] |
战剑锋,顾继友,蔡英春.2009.落叶松板材常规干燥过程的动态机械吸附特性.北京林业大学学报,31(2): 108-113.(![]() |
[11] |
战剑锋,顾继友,艾沐野.2004.白桦木材干燥过程横纹流变特性的初步研究.林业科学,40(5): 174-179.(![]() |
[12] |
战剑锋,顾继友,蔡英春.2008.落叶松板材干燥过程的结合水扩散系数.南京林业大学学报,32(4): 6-10.(![]() |
[13] |
张璧光,谢拥群.2006.木材干燥的国内外现状与发展趋势.干燥技术与设备,4(1): 7-14.(![]() |
[14] |
Almeida G,Gagne S,Hernandez R E.2007.A NMR study of water distribution in hardwoods at several equilibrium moisture contents.Wood Sci Technol,41(4): 293-307.(![]() |
[15] |
Araujo C D,MacKay A L,Hailey J R T, et al.1992.Proton magnetic resonance techniquesfor characterization of water in wood: application to white spruce.Wood Sci Technol,26: 101-113.(![]() |
[16] |
Araujo C D,MacKay A L,Whittall K P,et al.1993.A diffusion model for spin-spin relaxation of compartmentalized water in wood.J Magn Reson B,101(3): 248-261.(![]() |
[17] |
Čermák,P,Trcala M.2012.Influence of uncertainty in diffusion coefficients on moisture field during wood drying.International Journal of Heat and Mass Transfer,55(25/26): 7709-7717.(![]() |
[18] |
Merela M,Oven P,Serša I,et al.2009.A single point NMR method for an instantaneous determination of the moisture content of wood.Holzforschung,63(3): 348-351.(![]() |
[19] |
Nanassy A J.1973.Use of wide line NMR for measurement of moisture content in wood.Wood Sci,5(3): 187-193.(![]() |
[20] |
Peng Y,Li F,Yang F, et al. 2012.Effect of steam pretreatment on wood moisture content and characteristics of vacuum drying.Forestry Studies in China,14(4): 315-319.(![]() |
[21] |
Sharp A R,Riggin M T,Kaiser R,et al. 1978.Determination of moisture content of wood by pulsed nuclear magnetic resonance.Wood Fiber,10(2): 74-81.(![]() |
[22] |
Xu Y,Araujo C D,Mackay A L,et al. 1996.Proton spin-lattice relaxation in wood: T1 related to local specific gravity using a fast-exchange model.Journal of Magnetic Resonance: Series B,110(1): 55-64.(![]() |