2.1檢測(cè)紙頁涂料中的水分含量

在400～1100nm的范圍內(nèi)，采用透過模式，分析涂料混合物中的水分含量。雖然，由于涂料中懸浮顆粒的存在使測(cè)量的重現(xiàn)性受影響，但是對(duì)于連續(xù)流動(dòng)的涂料，卻可以避免這個(gè)問題，從而實(shí)現(xiàn)在線測(cè)量。

2.2確定紙漿中針葉木的含量

在1100～2500nm的范圍內(nèi)，采用反射模式，取兩個(gè)樣品分別用于校準(zhǔn)實(shí)驗(yàn)室測(cè)量值和在線測(cè)量值。雖然在線測(cè)量值的誤差比預(yù)期的要大，但是測(cè)量結(jié)果仍然表明NIR可以用于確定紙漿中的針葉木含量。

2.3測(cè)量混合木漿的卡伯值

采用反射模式，取27個(gè)樣品在2180nm處用于標(biāo)定曲線，9個(gè)樣品作為測(cè)試集，測(cè)量誤差為5.6%。雖然測(cè)量結(jié)果表明NIR可能用于測(cè)量混合木漿的卡伯值，但是測(cè)量誤差能否被工業(yè)過程所接受，還有待考究。

2.4測(cè)量蒸煮鍋噴放管線中紙漿的Kno（卡伯值的對(duì)數(shù)）

在1100～2500nm的范圍內(nèi)，采用反射模式，測(cè)量紙漿的Kno。在1672nm處進(jìn)行一元線性回歸，測(cè)量誤差為1.0%；由于波長波動(dòng)的影響，再引入1436nm進(jìn)行多元線性回歸，使測(cè)量誤差下降為0.5%。

2.5測(cè)量紙頁的水分和紙板的重量

采用反射模式，利用水在1940nm處的特征吸收測(cè)量紙頁中的水分；紙板重量的變化在2100～2500nm的范圍內(nèi)表現(xiàn)明顯，在2346nm處進(jìn)行一元線性回歸。結(jié)果表明，NIR對(duì)紙頁的水分和紙板的重量均很敏感。由于樣品本身的不均勻性，所以測(cè)量掃描時(shí)樣品的面積應(yīng)該較大，以取平均值。