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文档简介
1、 山羊原绒净绒率与经杂质分析机分梳后净绒率的关系 冷媛+马静涛摘要本文重点分析样品在经过杂质分析机后,质量会有一部分损失,而这一部分损失的质量通常被忽视。因不同样品而异,损失的质量也会不同,通过对50个样品的对比分析发现,山羊原绒净绒率和经杂质分析机分梳后山羊原绒净绒率存在很强的线性相关关系。关键词:山羊原绒;净绒率;杂质分析机1 引言山羊绒(cashmere)又称“克什米尔”,是山羊原绒、洗净山羊绒、分梳山羊绒的统称。山羊绒具有纤细、柔软、弹性好、质地均匀等特点,有很好的纺织和使用性能。从山羊身上抓下来的原绒中混有大量“粗毛”,而用机械把“
2、绒”和“毛”分离,需要特殊的“分梳”技术和设备。净绒率指标是判断山羊原绒品质优劣的主要依据,因此如何准确检验、计算山羊绒的净绒率,并体现其检测的科学性、真实性、统一性就显得尤为重要。2 试验方法山羊原绒是指从具有双层毛被的山羊身上取得的、以下层绒毛为主附带有少量自然杂质的、未经加工的毛绒纤维。净绒率:山羊原绒经洗净、烘干且去除粗毛、杂质,以公定回潮率和公定含油脂率修正后的质量占山羊原绒质量的百分数。山羊原绒净绒率试验:从洗净率试验后烘干至绝干质量的洗净绒中,迅速随机抽取净绒率试样,用镊子将试样中的粗毛、杂质拣出后,按gb/t 6500将净绒烘至绝干质量。洗净山羊绒净绒率试验:将浸湿脱水后的试样
3、放在毛型杂质分析机的喂入板上,缓缓地喂入杂质分析机,经分离的净绒落入前仓,粗毛和杂质落入后仓,初次分离下来落入后仓的粗毛、杂质中含有少量绒纤维,前仓净绒中含有少量粗毛、杂质,依次将前仓的粗杂、后仓的净绒取出,再次分别喂入毛型杂质分析机,如此反复分离三次,若后仓分离出的粗毛、杂质中仍带有微量绒纤维,则需要人工拣出归于净绒中。用镊子拣出粗毛、杂质。3 试验3.1 试验操作及数据修约依据gb 182672013山羊绒进行试验操作,所得数据按gb/t 81702008数值修约规则与极限数值的表示和判定中的方法进行修约。3.2 试验环境温度为(20±2)、湿度为(65±4)%的恒温恒
4、湿试验环境。3.3 仪器和用具f102a型杂质分析机、八篮烘箱、离心脱水机、天平(分度值0.0001g)、镊子。3.4 数据分析在进行山羊原绒净绒率试验过程中,粗毛、杂质与净绒纠缠在一起,挑拣费时费力,为节省时间,现在一些地区在检验山羊原绒净绒率时采用洗净山羊绒净绒率的做法,将样品浸湿甩干,经过杂质分析机,分梳掉一部分杂质和粗毛,并且将样品分梳松散,便于挑拣。人工挑拣过程中的损失忽略不计,在进行杂质分析机分梳时,将全部粗毛、杂质和绒收集起来,尽量避免任何损失。本次试验计算时,实测含油脂率用公定含油脂率代替。山羊原绒净绒率计算公式:p净绒率,%;mp净绒绝干质量,g;rp分梳绒公定回潮率,%,按
5、gb 9994执行,rp=17;je实测含油脂率,%,je=jp=1.5;jp分梳绒公定含油脂率,%,jp=1.5;md净绒率试样绝干质量,g;rs洗净绒公定回潮率,%,rs=15;y洗净率,%。山羊原绒经杂质分析机分梳后净绒率计算公式:由于经过分梳的样品存在质量损失,而每一个样品的损失是不确定的,在本文,针对每一个样品的损失进行一次质量修正。所以,分梳后净绒率a=p×k(具体数据见表1)。在实际问题中,利用散点图来判断线性相关关系,既快又方便,但这时散点图中的各个点应集中在某一直线的附近,依据求回归直线方程的方法,求出与之相对应的回归直线方程,这个回归直线方程具有实际的应用价值。但
6、是,若散点图中画出的各个点,不是集中在一条直线的附近,我们仍然可以求出相应的回归直线方程,但已经不能反映出线性相关关系。3.4.1 线性相关系数对于变量x(山羊原绒净绒率)和y(经杂质分析机分梳后净绒率)的n对数据,利用相关系数r来衡量两个变量之间的线性相关关系:(3)当r>0时,表明两个变量正相关;当r<0时,表明两个变量负相关;|r|越接近于1时,表明两个变量的线性相关性越强;|r|越接近于0时,表明两个变量之间几乎不存在线性相关关系。通常,当r大于0.75时,我们认为两个變量存在着很强的线性相关关系。根据数据得出r =0.9957。3.4.2 回归直线方程根据山羊原绒净绒率与
7、经杂质分析机分梳后净绒率的线性相关系数,线性方程为y=1.0448x-0.5105。4 结论由二者的线性方程y=1.0448x-0.5105可知:山羊原绒净绒率与经杂质分析机分梳后净绒率存在很强的线性相关关系。由于净绒率指标是判断山羊绒样品品质优劣的重要指标,在检测过程中对检验人员技术、效率的要求很高,运用仪器化进行检测,既省时又省力,而且在一定程度上还会减少人为误差。但是在用杂质分析机来对山羊原绒进行检测时,应注意对其损失的质量进行修正,以尽量达到数据的真实性。目前,出现了一种简单、快速的山羊绒净绒率的测定方法近红外光谱分析法,因速度快、效率高、成本低已成为重要的检测技术。近红外技术的重要部分是数据积累建立模型,在进行数据积累时应注意检测的科学合
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