Zoltán Pásztory, phD, профессор, Университет Шопрона, Венгрия

Zoltán Börcsök, phD, профессор, Университет Шопрона, Венгрия

М.А. Баяндин, канд. техн. наук, доц.,
Сибирский государственный университет науки и технологий им. М.Ф. Решетнева

В современных условиях значительная доля круглых лесоматериалов малых диаметров малоценных пород лесозаготовительными предприятиями реализуется как сырье для производства бумаги и древесных плит. В Европейском Союзе при реализации бревен обычно используются два метода расчета количества древесины: один основан на определении объема, а другой на определении массы в абсолютном сухом состоянии (atroweigth - absoluttrockenesHolz). Главная проблема объемного метода обусловлена неоднородностью и разнообразием форм бревен. Из-за низкой цены и больших объемов малоценной древесины по экономическим причинам не представляется возможным применение индивидуального масштабирования, которое применяется для оценки объема сортиментов ценных пород древесины. Несомненно, цифровые методы оценки обеспечивают повышенную точность и надежность при общепринятых алгоритмах, (Fink 2004, Dralle 2014, Pásztory и Polgár 2016). Оценка сушильно-весовым способом весьма удобна, так как позволяет определять баланс сырья на всех стадиях производства плитных материалов на основе древесины. Известно, что определение массы древесины осуществляется с учетом влажности (в пересчете на абсолютно сухую древесину) путем отбора образцов из партии бревен. В промышленных условиях образцы из партии отбираются с помощью бензопилы, после чего высушиваются, а затем рассчитывается абсолютная сухая масса груза. 

Отбор проб с помощью бензопилы и определение содержания влаги сушильно-весовым способом широко используются в Европе для определения количества древесины. Этот способ измерения, как и любой другой технологический процесс, может привести к ошибкам, которые снижают точность результатов измерений (Hartley and Marchant 1995; Boone and Wengert 1998). Ошибки могут быть обусловлены сезонностью, что в первую очередь можно проследить по климатическим условиям. Второй тип ошибок измерения влажности возникает в результате некорректного отбора проб и самих измерений.

В случае, когда, реализация древесины осуществляется по весу, общее количество и стоимость всего объема партии определяется пробой в несколько грамм. Поэтому несущественное отклонение в измерении может привести к значительным материальным потерям.

Целью настоящей работы является изучение и анализ ошибок, возникающих при отборе проб, а также определение степени их влияния на точность измерений.

Как известно распределение влаги в древесине неравномерно в зависимости от сезонности заготовки, и отличается по поперечному сечению и длине круглых лесоматериалов, что обусловлено биологическими причинами (Pallardy 2007). Сразу после заготовки древесины в первую очередь наблюдается снижение влажности в торцевых зонах сортиментов. Интенсивность сушки после заготовки зависит от влажности древесины, влажности воздуха, температуры и других условий. Из-за анатомического строения древесины, сушка торцевой поверхности сортиментов происходит интенсивно, что обуславливает высокую скорость снижения влажности вблизи торцов бревен. При высыхании поверхности, вследствие градиента влажности обеспечивается движение влаги к поверхности. За счет низкой скорости перемещения влаги внутри сортимента разница во влажности в объеме сортимента еще больше увеличивается.

Для проведения экспериментов было отобрано 10 образцов на глубине 10 см из бревен диаметром 20 см и длиной 2 метра. Исследованию подлежали опилки, получаемые при пропиливании сортиментов на заданную глубину. Места отбора проб были равномерно распределены по всей длине бревна. Абсолютную влажность образцов определяли для каждого образца. В качестве контроля принималось среднее значение 10 проб. 

В ходе исследований учитывалось содержание влаги по всей длине бревен. Расчеты осуществлялись следующим образом: на первом этапе среднее содержание влаги в образцах 1 и 2 сравнивали с контрольным. Затем среднее содержание влаги в образцах 1-2-3 сравнивали с контрольным и так далее до установления среднего из 10 образцов (табл. 1). На каждом этапе к среднему добавляли следующий образец. Целью эксперимента было определить характер отбора проб и необходимое количество проб для точного определения влажности бревна.

Начиная с вершинного торца бревна среднее значение двух проб имело отклонение 4,47% в сравнении со средним значением для 10 проб. Снижение величины погрешности до требуемого значения может быть обеспечение путем увеличения количества проб, табл. 1.

Выбор оптимальной глубины реза в значительной степени способствует обеспечению точных результатов. Многие древесные породы имеют разные соотношение ядро-заболонь и количество коры. Этот эффект следует учитывать, в частности, у деревьев с большим содержанием коры (например, у дуба — от 15 до 25%). При глубине реза 5 см в бревне диаметром 20 см в пробе присутствует большая доля коры и заболони вблизи поверхности, в то время как древесина из средней части ствола (ядро) в них отсутствует. Глубина разреза 10 см достигает половины поперечного сечения, которое пропорционально содержит отдельные анатомические части. То есть для того, чтобы получить значения наиболее близкие к фактической влажности, бревно должно быть пропилено до центра (рис. 1).

В ходе экспериментов было исследовано 15 бревен. Из каждого сортимента выпиливали по 10 образцов. Глубина разрезов составляла 5 и 10 см, для бревен диаметром 10 и 20 см соответственно, которые были равномерно распределены по длине бревна. Содержание влаги в грабе (Carpinus), скальном дубе (Quercus sessiliflora) и дубе австрийском (Quercus cerris) варьировалось от 25 до 70%. При этом осуществлялось сравнение влажности проб, взятых с резов различной глубины 5 см и 10 см. Среднее отклонение для 75 пар образцов составило 3,69%, наименьшее отклонение составило 0,08%, а самое высокое — 15,33%.

Также известно, что в процессе пиления бензомоторными пилами, смазочное масло для цепей проникает в стружку. При определении влажности стружки сушильно-весовым способом - в результате высыхания смазочного масла может возникнуть ошибка измерения масс, которая зависит от двух факторов: сухого остатка масла и его количества в стружке. На практике для смазки цепи используется не только оригинальная смазка для цепей, но и более экономичное обычное моторное масло. Поэтому при проведении исследований были проведены экспериментальные сушки различных проб масел при температуре 103 ±2 °C. 

Для определения расхода масла при получении опилок заправочная емкость заполнялась до точно определенного уровня и после отбора проб осуществлялся долив масла, что позволяло определить расход смазочной жидкости. Полученные опилки были собраны, а их масса определялась путем взвешивания оставшейся древесины. Безусловно, нельзя сказать, что все масло находится в древесных частицах, поскольку часть смазочного материала может вылететь из цепи из-за центробежной силы звездочки, а другая часть испаряется во время пиления. В данном случае с помощью этого метода удалось определить возможную максимальную ошибку. Разумеется, каждая цепная пила потребляет масло в разных количествах в зависимости от настроек, поэтому в исследованиях использовались заводские настройки. Следует отметить, что потеря масла также зависит от скорости цепи, поэтому во всех случаях пила работала на постоянной, умеренной скорости резки, что обеспечивало минимальные потери масла из звездочки (не оставляя отметки на белой бумаге, установленной перед пилой). 

Содержание масла в опилках определялось при 10-кратном дублировании опытов. Для расчетов плотность смазочной жидкости по данным производителя принята 0,89 г/см³. 

Результаты исследований указывают на то, что максимально возможное среднее содержание масла в опилках составляет 0,906%. Потери массы масла при сушке не соизмеримы со снижением массы влажных опилок. Это вызывает ошибку измерения влажности загрязненных маслом древесных частиц.

Нами произведен расчет зависимости влажности от содержания масла в древесных частицах, при варьировании влажности древесины от 10% до 100% с шагом 10%. Полученные данные расчетов указывают на то, что потеря массы масла при сушке значительно ниже, даже в сравнении с опилками влажностью 10%. После 15-минутного быстрого определения влажности, при его значении 10% отклонение составляет 0,095%, поэтому вместо 10% нами зафиксировано значение только 9,905%.

С увеличением влажности опилок отношение предполагаемого постоянного количества масла к абсолютно сухой древесине увеличивается. Поэтому величина ошибки так же увеличивается. При влажности опилок 100%, масло может вызвать погрешность измерений, превышающую 1,8%. Однако при 10% и 100% влажности стружки возникают отклонения 0,083% и 1,743%. Во всех экспериментах установлено более низкое содержание влаги, чем фактическая влажность древесных частиц.

На основании анализа результатов проведенных исследований можно сказать, что правильность отбора проб в каждом круглом лесоматериале также является важным критерием точности измерений, что обусловлено неравномерным распределение влаги в поперечном сечении сортиментов. Оптимальным решением в данном случае является отбор проб путем формирования пропила на половину диаметра бревна при помощи бензопил.

При отборе проб с помощью бензопилы смазочное масло влияет на измерение содержания влаги в опилках. Во всех случаях значения определяемое с помощью анализатора влажности древесины Sartorius MA35 меньше, чем реальное содержание влаги так: для низкого содержания влаги (при 10% абсолютной влажности древесины) отклонение составляет 0,08-0,09%, а для 100% влажности древесины это отклонение может быть более 1,7%.

Библиографический список

1. Bergman, R. (2010): Drying and Control of Moisture Content and Dimensional Changes, Wood handbook—wood as an engineering material. General Technical Report FPL–GTR–113. Madison, WI: US Department of Agriculture, Forest Service, Forest Products Laboratory, p 13-1

2. Hartley J., Marchant J. (1995): Methods of determining the moisture content of wood. Research Division, State Forests of New South Wales, Sydney. Technical Paper No. 41. ISBN 0 7310 6721 5

3. Pásztory Z., Polgár R. (2016) Photo Analytical Method for Solid Wood Content Determination of Wood Stacks, Journal of Advanced Agricultural Technologies, Vol. 3, No.1. June 2016 pp. 54-57

4. Pallardy S.G. (2007): Physiology of woody plants. Elsevier, ISBN: 978-0-12-088765-1