Для снижения давления на поставки древесной массы в нашей стране и удовлетворения практических потребностей смешанного сырья для производства целлюлозы в данной работе проведено исследование быстрого анализа смешанного сырья для производства целлюлозы с использованием ближней инфракрасной спектроскопии. С помощью обычных методов определено содержание общего целлюлозы, пентозанов и клиазонового лигнина в 145 смешанных образцах хвостовиков эвкалипта и акации махан с контролируемым содержанием хвостиков эвкалипта, спектры которых были собраны с использованием ближней инфракрасной спектроскопии. После предварительной обработки исходных спектров первым производным и стандартным нормированием были построены модели анализа содержания хвостиков эвкалипта, общего целлюлозы, пентозанов и клиазонового лигнина с использованием методов частичных наименьших квадратов, опорных векторов, искусственных нейронных сетей и алгоритма LASSO. Лучшие модели содержания хвостиков эвкалипта и общего целлюлозы были построены с помощью метода LASSO с среднеквадратичной ошибкой прогноза (RMSEP) 1,80 % и 0,60 % соответственно; абсолютное отклонение (AD) варьировалось от -3,03 % до 3,17 % и от -1,03 % до 0,98 % соответственно, что позволяет использовать модели для достаточно точного быстрого анализа. Лучшей моделью для содержания пентозанов была модель метода частичных наименьших квадратов с RMSEP 0,75 % и AD от -1,26 % до 1,33 %; для содержания клиазонового лигнина — модель метода опорных векторов с RMSEP 0,48 % и AD от -0,82 % до 0,86 %, обе модели подходят для не очень точного анализа. Исследование обеспечивает возможность быстрого анализа смешанного сырья для производства целлюлозы и подтверждает применимость алгоритма LASSO.

зеленый чай; технология ближней инфракрасной спектроскопии; предварительная обработка спектров; анализ главных компонентов; линейный дискриминантный анализ