我が国のパルプ供給圧力を緩和し、混合原料でのパルプ製造の実際のニーズを満たすために、本論文では近赤外分光法を用いた混合パルプ原料の迅速分析に関する研究を行った。尾巨ユーカリ-マチャンアカシアの混合試料145点の近赤外スペクトルを収集し、従来法で総セルロース、ペントザン、Klasonリグニンの含有量を測定した。元のスペクトルに一次微分および標準正規変換の前処理を施した後、偏最小二乗法、サポートベクターマシン法、人工ニューラルネットワーク法、LASSOアルゴリズムを用いて尾巨ユーカリ、総セルロース、ペントザン、Klasonリグニン含有量の分析モデルを構築した。特にLASSO法で構築した尾巨ユーカリおよび総セルロース含有量の分析モデルが最適で、予測平方根平均二乗誤差（RMSEP）はそれぞれ1.80％、0.60％であった。絶対偏差（AD）はそれぞれ-3.03％〜3.17％、-1.03％〜0.98％であり、モデル性能は比較的正確な迅速分析を満たしている。偏最小二乗法で構築したペントザン含有量分析モデルが最適でRMSEPは0.75％、ADは-1.26％〜1.33％、サポートベクターマシン法で構築したKlasonリグニン含有量分析モデルが最適でRMSEPは0.48％、ADは-0.82％〜0.86％であり、これら2つのモデルは非精密分析に適している。本研究は混合パルプ原料の迅速分析の可能性を提供するとともに、LASSOアルゴリズムの適用性も実証した。

緑茶; 近赤外分光技術; スペクトル前処理; 主成分分析; 線形判別分析