基于小波變換的紙漿結構統計模型的研究

周 強 南 楠

(陜西科技大學電氣與信息工程學院,陜西西安,710021)

基于小波變換的紙漿結構統計模型的研究

周 強 南 楠

(陜西科技大學電氣與信息工程學院,陜西西安,710021)

在研究紙漿纖維形態、結構的基礎上,建立紙漿的數學模型,并根據紙漿纖維分布與紙漿濃度的關系提出了在線確定紙漿數學模型參數的方法。具體步驟是:對紙漿濃度信號進行小波變換,根據小波譜的周期和峰值分別計算紙漿纖維團的半徑和纖維團的中心距離,進而確定紙漿數學模型的參數。實驗表明,該方法能建立準確的紙漿數學模型。

紙漿纖維分布;紙漿數學模型;纖維團半徑;纖維團中心距離;小波變換

在造紙生產中,由于紙漿的纖維形態、結構與成品紙張的勻度、耐破度等很多指標密切相關。因此,對紙漿結構模型,特別是結構數學模型的研究具有重要意義[1]。目前,數字圖像技術(D IT)[2]、超聲波脈沖多普勒法(PUD)[3]、核磁共振(NMR)法[4]等多種方法被用于紙漿模型的研究。不過這些方法或是因價格昂貴及使用條件限制不適合在生產環境下使用,或是無法實現對紙漿纖維的形態與結構(即紙漿纖維在紙漿中的分布規律)進行在線測量。本研究在建立紙漿纖維物理模型的前提下,提出對紙漿濃度信號進行連續小波變換,在線確定紙漿的統計數學模型。實驗結果表明,該方法建立的數學模型能夠準確、實時地反映不同狀態下紙漿纖維的分布規律。

1 紙漿纖維的結構特點及其模型

1.1 紙漿纖維的結構特點

紙漿是水中懸浮著纖維和氣體的三相流體[5]。根據流變學理論,紙漿中的纖維以游離和團聚兩種形態存在[6]。趨于團聚形成所謂絮狀纖維團是紙漿纖維的一個主要特點,紙漿中的大多數纖維在絕大多數濃度(除了濃度極低)下都是以團聚形態存在;剩余的纖維以游離態懸浮在水中。隨著紙漿狀態的變化,兩種形態的纖維之間會發生相互轉化。在紙漿濃度提高或紙漿流速降低時,團聚形態的纖維增加,纖維團體積增大,游離態的纖維減少;紙漿流速提高時,由于漿流的湍流作用加強,一些纖維團邊緣的纖維克服團聚作用,成為游離態的纖維,纖維團體積減小[7]。此外,添加物的更換及添加量的改變也會引起紙漿纖維形態的變化[8]。

1.2 紙漿的物理模型

在目前的研究中,通常采用纖維網狀和纖維團(塊)兩種結構來近似紙漿纖維的形態[2]。同時,采用這兩種結構建立紙漿的物理模型。在模型中,紙漿纖維依靠氫鍵的結合力以網狀相互連接形成絮狀纖維團,假設這些纖維團的形狀近似為球形,并且自由地分散在紙漿中,那么其大小及分布位置都是隨機的,且隨著紙漿狀態的變化而改變。

圖1 紙漿纖維的物理模型

由圖1可見,不同半徑的纖維團和游離態的纖維隨機地分布在紙漿中。在當前的工藝條件下,由于紙漿纖維多以纖維團形式存在,因此,紙漿纖維模型主要由纖維團構成,而游離態纖維被忽略。

1.3 紙漿纖維的數學模型

紙漿纖維的物理模型不僅接近紙漿纖維的真實結構,而且由此也容易建立紙漿纖維的數學模型。由于纖維團半徑r、纖維團中心距離R可以較全面地反映紙漿纖維的形態和結構,據此可建立紙漿纖維的數學模型(見式(1)和式(2),雖然r和R均是隨機變量,但都服從一定的分布規律):

式(1)是一個二維分布函數,它反映出隨機變量纖維團半徑r和纖維團中心距離R圍繞平均值和的分布情況。式(2)是r、R的分布密度函數,其中δr和δR分別為r和R的標準差。式(1)和式(2)表示了纖維團大小及其在紙漿中的位置,可定量描述紙漿纖維的實時形態和結構。

2 基于小波變換的紙漿纖維數學模型參數的在線確定

2.1 紙漿纖維分布與紙漿濃度的關系

造紙生產中紙漿濃度的測量方法以力學法為主,這是一種利用流體黏度和密度測量紙漿濃度的間接方法[9]。根據流體邊界層理論,當黏性流體(紙漿)沿固體(濃度傳感器的測量元件)表面流動時,在靠近固體表面的邊界層內會形成很大的流速梯度。按黏性流體的內摩擦定律,一層厚度為dh的流體層的兩表面若有dv的速度差,則該流體層和相鄰的固體表面或其他流體層之間存在剪應力τ,在一定的面積A上,則體現為互相作用的集中剪應力F[10],因此,F反映了紙漿濃度c的大小(見式(3))。

對于由紙漿纖維、水和氣泡組成的不均勻混合物來說,紙漿纖維團對應的dτ很大,水和氣泡對應的dτ較小,從而造成了F的波動,進而引起紙漿濃度c的波動。值得說明的是,這種波動并非測量誤差,而是紙漿濃度不均勻的真實反映,它實際上是紙漿纖維團在紙漿中隨機分布的結果。在纖維團流經傳感器處時,紙漿濃度測量值偏高;而在各個纖維團之間的水和氣泡流過時,紙漿濃度測量值偏低,這個過程反映到紙漿濃度信號上,紙漿濃度信號會出現忽高忽低的起伏。因此,紙漿纖維在紙漿中的分布情況直接反映到紙漿濃度測量值的波動中(見圖2)。

從圖2可見,紙漿濃度的隨機波動。紙漿纖維團的半徑r以及纖維團中心距離R等有用信息都包含在紙漿濃度信號c(t)的波動之中,對紙漿濃度信號(t)采用小波變換等時-頻分析手段能夠計算出r和R,從而獲得紙漿纖維的分布情況。

2.2 相鄰紙漿纖維團中心距離的在線測量

紙漿濃度信號c(t)根據式(4)進行小波變換,并使用M exican Hat函數ha,b(t)作為母小波(見式(5)),式(4)中(t)是ha,b(t)的共軛。式(5)中平移因子b和尺度因子a分別代表時-頻空間的時間軸和頻率軸。

圖3是紙漿濃度信號c(t)的小波譜,其中的明暗間隔是由紙漿濃度信號波動引起的。筆者發現,在同一尺度a上,即沿著橫坐標方向,陰影部分(即峰值W Tmax(a,b))的間隔周期Ta可以反映相鄰紙漿纖維團中心距離R,它們的對應關系由式(6)表示:

式(6)中,n為R的序號,k′為常數,v為紙漿流速。因此,由式(7)可計算出紙漿中某處兩個相鄰纖維團的中心距離R。由于纖維團分布的隨機性,Rn是一個隨機序列,R的平均值、標準差δ分別由式(8)和式(9)計算:

表1 紙漿纖維團中心距離的部分數據

式(8)和式(9)中的N是Rn的個數。

2.3 紙漿纖維團半徑的在線測量

紙漿纖維團的半徑也可以通過紙漿濃度信號的小波譜獲得。筆者發現,每個小波譜的峰值W Tmax(a, b)實際上都對應著一個纖維團的半徑rn,在一定的紙漿濃度和流速范圍內,rn和W Tmax(a,b)近似有以下的線性關系:

由式(10)可以得到紙漿纖維團半徑的近似值,其中k為經驗常數。利用式(11)和式(12)可計算r的平均值和 標準差。

3 實驗及結果分析

將以上介紹的方法應用于造紙生產線上,對流漿箱前一臺旋轉式濃度計的信號進行采樣和記錄,獲得紙漿濃度信號c(t);為了保留其中的波動成分,不對c(t)進行軟硬件濾波處理。利用式(4)對c(t)進行連續小波變換,獲得小波譜W T(a,b);利用式(7)～式(12)得到R及統計參數δr、、δR。表1和表2為部分原始數據和實驗結果。

表2 紙漿濃度和流速對紙漿纖維分布的影響

(2)紙漿的流速和濃度均對紙漿纖維分布有顯著影響。在紙漿濃度不變的情況下,隨著紙漿流速的提高,紙漿纖維團半徑r減小,而纖維團之間的平均距離基本不變,紙漿濃度標準差減小,紙漿濃度的波動幅度趨于平緩;在紙漿流速恒定的情況下,隨著紙漿濃度增加,紙漿纖維團半徑r及平均半徑增 大,δR減小,而纖維團之間的平均距離保持恒定。

根據上述第一個結果,可以將紙漿纖維數學模型的概率密度公式(2)確定為:

式(13)反映出紙漿纖維團半徑r和中心距離R呈現二維高斯分布。第一個結果還反映出在紙漿流速一定的情況下,紙漿濃度信號的平均頻率基本恒定,這個結果對于研究和改善紙漿濃度傳感器的性能、分離紙漿濃度中的信號與噪聲、大幅度提高紙漿濃度的測量精度均有幫助;并且通過對紙漿濃度信號的時-頻分析還可以獲得紙漿的流速信息[11]。第二個結果反映出紙漿流速和濃度的波動都會改變紙漿纖維的分布規律,從而影響成紙質量。因此,獲得高質量的成品紙張,紙漿纖維的分布將成為一個重要指標。

4 結 語

本文介紹了對紙漿濃度信號進行小波分析從而獲得紙漿性質的方法。該方法能夠在線獲得紙漿纖維結構數學模型的參數,從而確定紙漿的統計概率模型,進而實現實時、定量地描述紙漿纖維的分布規律。不僅為進一步提高紙漿濃度的測量精度帶來幫助,也為在線預測造紙生產線上成紙的一些主要物理性能提供依據。

[1] HouraniM.Fiber flocculation in pulp suspension:Part1:Theoretica model[J].Tappi J.,1988,71(3):115.

[2] Cui H,Grace J R.Flow of pulp fibre suspension and slurries:A re view[J].International Journal ofMultiphase Flow,2007,33(1):9.

[3] Xu H J,Aidun C K.Characteristics of fiber suspension flow in a rec tangular channel[J].Int.J.Multiphase Flow,2005,31(9):318.

[4] Arola D F,Powell R L,McCarthyM J,et al.NMR imaging of pulp suspension flowing through an abrupt pipe expansion[J].A IChE J., 1998,44(12):2597.

[5] Kerekes R,Schell C J.Characterization of Fibre Flocculation Re gimes by a Crowding Factor[J].Journal of Pulp and Paper Science, 1992,18(3):167.

[6] 陳克復,楊仁黨,侯慶喜.紙漿與漂白劑的混合機理與紙漿流變學[J].中國造紙學報,2001,16(1):23.

[7] Duffy G G.Flow ofMedium Consistency ofWood Pulp Fibre Suspen sions[J].Appita,2003,48(2):51.

[8] Huber P,Roux J C,Mauret E,et al.Suspension Crowding for General Fibre-LengthDistribution:Application to Flocculation ofMix tures of Short and Long Papermaking Fibres[J].Journal of Pulp and Paper Science,2003,29(3):102.

[9] 陸國強,富乃成,鄭志受,等.紙漿濃度在線測試方法的研究[J].計量學報,2001(1):74.

[10] 周 強,韓九強.提高力學法紙漿濃度測量精度的研究[J].中國造紙學報,2008,23(2):100.

[11] Zhou Q,Han J Q.Research of Time-frequency AnalysisMethod o Nonstationary Periodic Signal[C]//2008 IEEE International Confer ences on CIS&RAM.Chengdu,2008.

Abstract:On the basis of studying the behaviour of fiber suspensions,mathematical model of pulp suspension is established,and on-lin method to get parameters of the mathematicalmodel is put for ward according to the relationship between the pulp fiber distribution and th pulp consistency.The detailed calculating steps are proposed,firstly,the pulp consistency signal conductswavelet transform,then the radiu of fiber conglomerations and the central distances of adjacent fiber conglomerations are calculated based on the period and peak value of th wavelet,accordingly the parameters of pulp mathematicalmodel can be decided.The corresponding tests show that the precise mathematica model of pulp suspension can be obtained by the method.

Keywords:pulp fiber distribution;pulp suspension mathematical model;radius of conglomeration;central distance of conglomeration; wavelet transfor m

(責任編輯:關 穎)

StatisticalM odeling of Pulp Suspension Structure Based on Wavelet Transform

ZHOU Qiang＊NAN Nan

(School of Electronic and Infor m ation Engineering,Shaanxi University of Science and Technology,Xi'an,Shaanxi Province,710021)
(＊E-mail:zhouqtz@126.com)

TS749

A

1000-6842(2010)02-0067-04

2009-12-29(修改稿)

本項目得到國家科技支撐計劃項目(2006BAF02A280)、陜西科技大學科研啟動基金項目(BJ10-05)的資助。

周 強,男;博士,副教授;研究方向:智能信息處理及軟測量。

E-mail:zhouqtz@126.com