近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)在古籍紙張性能分析中的可行性研究

易曉輝，龍 堃，任珊珊，張 銘

(國(guó)家圖書館古籍保護(hù)科技文化部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100034)

0 引 言

紙質(zhì)古籍文獻(xiàn)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)一直是國(guó)內(nèi)外圖書保存和保護(hù)機(jī)構(gòu)普遍關(guān)注的課題，由于珍貴紙質(zhì)古籍的不可破壞性，無(wú)法使用任何有損的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究。從上世紀(jì)90年代末開始，美國(guó)、日本、歐洲等國(guó)家和地區(qū)的相關(guān)機(jī)構(gòu)便已經(jīng)著手研究紙質(zhì)文獻(xiàn)的微損和無(wú)損檢測(cè)技術(shù)[1]。在此之后的十多年中，許多現(xiàn)代化的分析和檢測(cè)技術(shù)被研究用以測(cè)定文獻(xiàn)紙張的各種理化性質(zhì)[2]，其方法主要有光譜分析和揮發(fā)物的色譜分析兩大類。本實(shí)驗(yàn)研究的近紅外光譜分析和檢測(cè)技術(shù)是近年來(lái)發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)全新的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)，能夠快速、準(zhǔn)確、低成本地對(duì)固態(tài)、液態(tài)、粉末狀的有機(jī)物樣品的各種性質(zhì)進(jìn)行檢測(cè)，目前已在食品、制藥、煙草、造紙、石油化工等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用[3]。近紅外光譜主要是由于分子振動(dòng)的非諧振性使分子振動(dòng)從基態(tài)向高能級(jí)躍遷時(shí)產(chǎn)生的，記錄了分子化學(xué)鍵的基頻振動(dòng)的倍頻和合頻信息，主要是含氫基團(tuán)(C-H，O-H，N-H，S-H)的信息，包含了絕大多數(shù)類型有機(jī)物組成和分子結(jié)構(gòu)的豐富信息，可以作為獲取樣品組成或性質(zhì)信息的有效載體[4]。近年來(lái),近紅外光譜在制漿造紙領(lǐng)域的相關(guān)研究為紙張性質(zhì)的無(wú)損檢測(cè)技術(shù)提供了全新的思路和方向[5，6]，同時(shí)也為古籍紙張的保護(hù)研究提供了新的技術(shù)手段[7，8]。

實(shí)驗(yàn)主要研究古籍紙張近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)的可行性，包括古籍紙張各項(xiàng)理化性質(zhì)的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建和模型相關(guān)性驗(yàn)證兩部分內(nèi)容。選取100種具有代表性的古籍紙張及修復(fù)用紙建立樣品庫(kù)，用國(guó)標(biāo)規(guī)定的方法測(cè)定其理化參數(shù)，然后采用近紅外光譜儀掃描紙張樣品獲得近紅外光譜譜圖，利用OPUS建模軟件建立預(yù)測(cè)模型，并對(duì)模型進(jìn)行相關(guān)性驗(yàn)證。通過(guò)這種無(wú)損分析的手段，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)古籍紙張樣品僅進(jìn)行一次近紅外譜圖掃描，就能夠通過(guò)一系列預(yù)測(cè)模型測(cè)定古籍紙張各方面理化性質(zhì)的數(shù)據(jù)。既保護(hù)了古籍的完整性，不對(duì)古籍造成任何損壞，還能夠快速獲得古籍保存保護(hù)狀態(tài)相關(guān)的一系列理化性質(zhì)參數(shù)，為古籍的保存和保護(hù)提供了重要的依據(jù)和參考。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料與設(shè)備

由于四項(xiàng)紙張化學(xué)性質(zhì)的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)定方法都是有損的，考慮到古籍紙張的珍貴性和無(wú)法再生性，本實(shí)驗(yàn)所用的100個(gè)紙樣由兩部分構(gòu)成。第一部分為30個(gè)老紙樣品，主要是修復(fù)組在古籍修復(fù)過(guò)程中從一些古舊文獻(xiàn)上揭下來(lái)的舊紙，屬于真正的古紙；第二部分為70個(gè)新制修復(fù)用紙和手工紙樣品，這些紙樣采用傳統(tǒng)的手工造紙工藝生產(chǎn)，跟古籍紙張?jiān)?、生產(chǎn)工藝、性能都比較相近，最大限度地代表古籍紙張的材質(zhì)特性。

除此之外，本課題還考慮了古籍紙張的種類差別。盡可能地收集各種不同種類的紙張樣品，兼顧各類紙張?jiān)诠偶垙埉?dāng)中所占的比例以及其樣品種類的多少，以擴(kuò)大樣品集的覆蓋范圍，最大程度地囊括了古籍紙張性質(zhì)的各類因素。共收集各類紙樣100個(gè)，符合近紅外光譜分析建模對(duì)于樣品總量的需求。具體種類數(shù)量信息及樣品編號(hào)方式如表1。

表1 100個(gè)實(shí)驗(yàn)紙張樣品種類信息

1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)備

德國(guó)布魯克光譜儀器公司生產(chǎn)的MPA Sphere傅立葉變換近紅外光譜儀，帶有RT-PbS檢測(cè)器，OPUS/OVP自檢功能，內(nèi)置鍍金漫反射積分球；

Sartorius Professional Meter PP-15 pH計(jì)，Sartorius電子分析天平；

帶有水套的歐式毛細(xì)管粘度計(jì)，黏度計(jì)常數(shù)為0.08010s-1；

GBJ-A纖維標(biāo)準(zhǔn)解離器。

1.3 實(shí)驗(yàn)方法

1) 檢測(cè)方法。紙樣的pH值和堿儲(chǔ)量的檢測(cè)方法分別參照GB /T 1545—2008和GB/T 24998—2010的方法進(jìn)行，其中pH值采用冷抽提pH值作為實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

由于目前尚無(wú)測(cè)定紙張纖維聚合度和高錳酸鉀值的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)驗(yàn)前先將紙樣疏解成紙漿，用去離子水充分洗滌，盡可能濾去紙張當(dāng)中的紙藥、填料和膠料。然后參照紙漿粘度的檢測(cè)方法GB/T 1548—2004和紙漿高錳酸鉀值的檢測(cè)方法GB/T 1547—2004分別測(cè)出紙漿粘度和高錳酸鉀值，并將紙漿粘度換算成纖維聚合度。

2) 光譜采集方法。將紙張樣品置于儀器頂部的紅外光采集窗口上，并用鍍金的重坨壓住，在4000～12000cm-1譜區(qū)內(nèi)，掃描64次平均成為一個(gè)近紅外譜圖，每個(gè)紙張樣品重復(fù)采集5個(gè)不同部位，分辨率8cm-1，采集樣品的漫反射光譜。

3) 建模方法。將100個(gè)紙張樣品的pH值、纖維聚合度、高錳酸鉀值和堿儲(chǔ)量的實(shí)測(cè)值，分別跟近紅外光譜圖導(dǎo)入MPA Sphere傅立葉變換近紅外光譜儀配置的OPUS-QUANT2定量分析軟件，通過(guò)軟件隨機(jī)選取70個(gè)樣品作為建模的校正集，并根據(jù)運(yùn)算規(guī)則選取相應(yīng)的波長(zhǎng)范圍和最佳的光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理方法，使用偏最小二乘法進(jìn)行優(yōu)化建模。然后依照所得模型的相關(guān)參數(shù)選取最優(yōu)模型，并使用交叉檢驗(yàn)的方法對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化檢驗(yàn)，得到校正模型中近紅外預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rcv值和交叉檢驗(yàn)的均方根誤差RMSECV值。

4) 模型驗(yàn)證方法。為進(jìn)一步評(píng)價(jià)校正模型的質(zhì)量以及其光譜預(yù)測(cè)效果，采用校正集之外的30個(gè)未參與建立模型的樣品對(duì)pH值校正模型進(jìn)行外部驗(yàn)證，通過(guò)OPUS定量2分析模塊進(jìn)行分析檢驗(yàn)，得出模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rval值和預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP值。

2 結(jié)果與討論

2.1 紙樣酸堿度光譜預(yù)測(cè)模型

紙張酸堿度是表征古籍紙張老化狀態(tài)一個(gè)非常重要的參數(shù)，紙張的老化過(guò)程通常伴隨著酸化進(jìn)程，酸堿度的高低直接影響紙張的保存壽命[9]。表2為紙張樣品近紅外光譜和冷抽提pH值測(cè)定結(jié)果的最優(yōu)模型參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果，所得校正模型中近紅外預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rcv值為0.9188，達(dá)到0.9以上，符合一般性定量檢測(cè)的要求；交叉檢驗(yàn)的均方根誤差RMSECV值為0.496，說(shuō)明該模型預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差一般在±0.5以內(nèi)。光譜模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖即pH值的近紅外檢測(cè)校正模型如圖1所示，近紅外預(yù)測(cè)值的趨勢(shì)線跟實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)線擬合度較好。

表2 紙張樣品pH值校正模型最佳建模參數(shù)

圖1 紙張樣品pH值光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

紙張樣品冷抽提pH值驗(yàn)證模型的相關(guān)指標(biāo)和驗(yàn)證結(jié)果如表3和圖2所示，其模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rval達(dá)到0.9444，超過(guò)0.9，預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.484，表明本實(shí)驗(yàn)所建立的光譜預(yù)測(cè)模型能夠準(zhǔn)確地測(cè)出這些紙張樣品的pH值。

表3 紙張樣品pH值外部驗(yàn)證模型的模參數(shù)

圖2 紙張樣品pH值驗(yàn)證模型光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

利用已建立的pH值光譜預(yù)測(cè)模型對(duì)30個(gè)外部驗(yàn)證樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)果如表4所示，樣品的近紅外光譜預(yù)測(cè)值跟化學(xué)實(shí)測(cè)值非常接近，30個(gè)驗(yàn)證樣品中有5個(gè)預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值相一致，25個(gè)樣品的預(yù)測(cè)值偏差不超過(guò)±0.3，29個(gè)樣品的預(yù)測(cè)值偏差在±0.5以內(nèi)，只有1個(gè)樣品的偏差為0.7，檢測(cè)準(zhǔn)確率超過(guò)了常用的表面pH值測(cè)定方法。模型的驗(yàn)證結(jié)果證明了采用近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)測(cè)定紙張的pH值是可行的，可以采用這一光譜檢測(cè)方法對(duì)珍貴紙質(zhì)文獻(xiàn)的紙張酸堿度度進(jìn)行無(wú)損測(cè)定，以評(píng)價(jià)紙張的酸化、老化狀態(tài)，為制定相應(yīng)的文獻(xiàn)保存保護(hù)方案提供必要的實(shí)驗(yàn)依據(jù)和參考。

表4 紙張樣品pH值外部驗(yàn)證的預(yù)測(cè)結(jié)果

2.2 紙樣纖維聚合度光譜預(yù)測(cè)模型

紙張纖維聚合度反映了紙張內(nèi)部纖維素分子鏈的長(zhǎng)短，是紙張宏觀物理強(qiáng)度的基礎(chǔ)，紙張的酸化老化過(guò)程會(huì)造成纖維聚合度的降低，最終導(dǎo)致古籍紙張劣化。從某種程度上來(lái)講，纖維聚合度所反映的紙張老化狀態(tài)信息是紙張內(nèi)部纖維狀態(tài)最根本的信息，比測(cè)定紙張抗張強(qiáng)度、耐折度等物理強(qiáng)度指標(biāo)更能反映紙張內(nèi)部的強(qiáng)度狀態(tài)。表5為紙張樣品近紅外光譜和聚合度測(cè)定結(jié)果的建模參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果，所得校正模型中近紅外預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rcv值為0.9217，達(dá)到0.9以上；交叉檢驗(yàn)的均方根誤差RMSECV值為162。光譜模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖即聚合度的近紅外檢測(cè)校正模型如圖3所示，近紅外預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)線擬合度較好。

表5 紙張樣品聚合度校正模型最佳建模參數(shù)

圖3 紙張樣品聚合度光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

紙張樣品纖維聚合度驗(yàn)證模型的相關(guān)指標(biāo)和驗(yàn)證結(jié)果如表6和圖4所示，其模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rval達(dá)到0.9476，接近0.95；預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為157，說(shuō)明本實(shí)驗(yàn)所建立的光譜預(yù)測(cè)模型能夠準(zhǔn)確地測(cè)出紙張樣品的聚合度。

表6 紙張樣品聚合度外部驗(yàn)證模型的模參數(shù)

圖4 紙張樣品聚合度驗(yàn)證模型光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

利用已建立的聚合度光譜預(yù)測(cè)模型對(duì)30個(gè)外部驗(yàn)證樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)果如表7所示，紙張樣品的近紅外光譜預(yù)測(cè)值跟化學(xué)測(cè)量值非常接近，誤差的波動(dòng)在可以接受的范圍之內(nèi)。模型的驗(yàn)證結(jié)果證明了使用近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)測(cè)定紙張樣品的聚合度是可行的，可以采用這一檢測(cè)方法對(duì)珍貴紙質(zhì)文獻(xiàn)的紙張纖維聚合度進(jìn)行無(wú)損測(cè)定，以評(píng)價(jià)紙張纖維當(dāng)前的老化狀態(tài)。

表7 紙張樣品聚合度外部驗(yàn)證的預(yù)測(cè)結(jié)果

2.3 紙樣高錳酸鉀值光譜預(yù)測(cè)模型

紙樣的高錳酸鉀值反映了紙張內(nèi)部可被氧化的物質(zhì)的總量，主要是表征紙張當(dāng)中木質(zhì)素的含量，木質(zhì)素的存在會(huì)加速紙張的老化進(jìn)程[10]。表8為紙張樣品近紅外光譜和高錳酸鉀值測(cè)定結(jié)果的建模參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果，所得校正模型中近紅外預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rcv值為0.9787，達(dá)到0.95以上，交叉檢驗(yàn)的均方根誤差RMSECV值為0.824。光譜模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖即高錳酸鉀值的近紅外檢測(cè)校正模型如圖5所示，近紅外預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)線也非常吻合。

表8 紙張樣品高錳酸鉀值校正模型最佳建模參數(shù)

圖5 紙張樣品高錳酸鉀值光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

紙樣高錳酸鉀值驗(yàn)證模型的相關(guān)指標(biāo)和驗(yàn)證結(jié)果如表9和圖6所示，其模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rval達(dá)到0.9795，超過(guò)0.95；預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.922，如此高的相關(guān)系數(shù)說(shuō)明本實(shí)驗(yàn)所建立的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型能夠準(zhǔn)確地測(cè)出這些紙張樣品的高錳酸鉀值。

利用已建立的高錳酸鉀值光譜預(yù)測(cè)模型對(duì)30個(gè)外部驗(yàn)證樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)果如表10所示，紙張樣品的近紅外光譜預(yù)測(cè)值跟化學(xué)測(cè)定值十分接近，有的測(cè)定結(jié)果甚至完全一樣，大部分結(jié)果基本沒有太大的誤差。模型的驗(yàn)證結(jié)果證明了利用近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)測(cè)定紙張的高錳酸鉀值的方法是可行的，可以使用這一檢測(cè)技術(shù)對(duì)珍貴紙質(zhì)文獻(xiàn)紙張的高錳酸鉀值進(jìn)行無(wú)損測(cè)定，以評(píng)價(jià)紙張的理化狀態(tài)。

表9 紙張樣品高錳酸鉀值外部驗(yàn)證模型的模參數(shù)

圖6 紙張樣品高錳酸鉀值驗(yàn)證模型光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

表10 紙張樣品高錳酸鉀值外部驗(yàn)證的預(yù)測(cè)結(jié)果

2.3 紙樣堿儲(chǔ)量光譜預(yù)測(cè)模型

堿儲(chǔ)量代表紙張內(nèi)部堿性物質(zhì)的總量，這些以弱堿性碳酸鹽為主的堿性成分能夠保護(hù)紙張免受酸化及大氣污染的侵蝕，延長(zhǎng)紙張的保存壽命[11]。表11為紙張樣品近紅外光譜和堿儲(chǔ)量測(cè)定結(jié)果的建模參數(shù)和檢驗(yàn)結(jié)果，所得校正模型中近紅外預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rcv值為0.8496，未達(dá)到0.85以上，交叉檢驗(yàn)的均方根誤差RMSECV值為0.142，這一結(jié)果表明近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)對(duì)紙樣堿儲(chǔ)量預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度無(wú)法達(dá)到檢測(cè)級(jí)的要求，但能滿足參考級(jí)要求。也就是說(shuō)本研究所用的近紅外光譜分析技術(shù)通過(guò)采集紙張樣品的近紅外光譜尚無(wú)法對(duì)紙張的堿儲(chǔ)量做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，能為對(duì)精確度要求不高的領(lǐng)域提供一定的數(shù)據(jù)參考。光譜模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖即堿儲(chǔ)量的近紅外檢測(cè)校正模型，如圖7所示，近紅外預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)線吻合度不是太好。

表11 紙張樣品堿儲(chǔ)量校正模型最佳建模參數(shù)

圖7 紙張樣品堿儲(chǔ)量光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

驗(yàn)證模型的相關(guān)指標(biāo)和驗(yàn)證結(jié)果如表12和圖8所示，模型預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值的相關(guān)因子Rval為0.8388，仍未達(dá)到0.85；預(yù)測(cè)均方根誤差RMSEP為0.169，這一結(jié)果表明本實(shí)驗(yàn)所建立的近紅外光譜預(yù)測(cè)模型不能夠準(zhǔn)確地測(cè)出這些紙張樣品的堿儲(chǔ)量，僅能夠用來(lái)提供的參考性需求。近紅外預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值的趨勢(shì)線斜率有一定差距，數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布也略顯松散。

表12 紙張樣品堿儲(chǔ)量外部驗(yàn)證模型的模參數(shù)

圖8 紙張樣品堿儲(chǔ)量驗(yàn)證模型光譜預(yù)測(cè)值和實(shí)測(cè)值相關(guān)散點(diǎn)圖

利用已建立的堿儲(chǔ)量光譜預(yù)測(cè)模型對(duì)30個(gè)外部驗(yàn)證樣品進(jìn)行預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)結(jié)果如表13所示。紙張樣品的近紅外光譜預(yù)測(cè)值跟化學(xué)測(cè)定值有一定的誤差。但若對(duì)檢測(cè)精度沒有太高的要求，只是作為參考性數(shù)據(jù)，其誤差大小還是在可以接受的范圍之內(nèi)。近紅外預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值大體上的吻合度還是不錯(cuò)的，測(cè)定結(jié)果可以用于粗略判定紙張堿儲(chǔ)量的高低。模型的驗(yàn)證結(jié)果證明了利用近紅外光譜無(wú)損檢測(cè)技術(shù)測(cè)定紙張的堿儲(chǔ)量的方法有一定誤差，但可提供參考，在沒有其他更好的無(wú)損測(cè)定方法時(shí)，可以使用這一檢測(cè)技術(shù)分析珍貴紙質(zhì)文獻(xiàn)紙張的堿儲(chǔ)量，以粗略評(píng)價(jià)紙張的理化狀態(tài)，為后續(xù)的保存保護(hù)方案提供必要的參考。

堿儲(chǔ)量的近紅外預(yù)測(cè)值跟實(shí)測(cè)值相關(guān)性不好可以從近紅外光譜分析技術(shù)的基本原理中找到解釋。由于近紅外光譜直接記錄的是含氫基團(tuán)(C-H，O-H，N-H，S-H)的信息，主要包含絕大多數(shù)類型有機(jī)物組成和分子結(jié)構(gòu)的化學(xué)信息。盡管某些無(wú)機(jī)離子化合物也能夠通過(guò)它對(duì)共存的本體物質(zhì)影響引起的光譜變化，間接地反映其存在的信息[12]，但這部分光譜信息的準(zhǔn)確度跟有機(jī)物相比還存在一定差距。紙張的堿儲(chǔ)量主要指其內(nèi)部弱堿性碳酸鹽的含量，為無(wú)機(jī)物指標(biāo)，其光譜信息為間接信息。采用近紅外光譜技術(shù)預(yù)測(cè)紙張中的堿儲(chǔ)量，因而無(wú)法像聚合度、高錳酸鉀值等有機(jī)物指標(biāo)那樣達(dá)到較高的相關(guān)性。

表13 紙張樣品堿儲(chǔ)量外部驗(yàn)證的預(yù)測(cè)結(jié)果

(續(xù)表13)

3 結(jié) 論

本研究的結(jié)果證明了利用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)珍貴文獻(xiàn)紙張進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)是完全可行的，可以借助此項(xiàng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)批量樣本特定理化指標(biāo)的快速、無(wú)損測(cè)定，以獲取珍貴文獻(xiàn)紙張的狀態(tài)數(shù)據(jù)，為保存保護(hù)方案的制定提供參考。實(shí)驗(yàn)研究結(jié)論如下：

1) 使用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)紙張pH值、纖維聚合度、高錳酸鉀值進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)是可行的，可以利用這一技術(shù)建立紙張pH值、纖維聚合度、高錳酸鉀值的近紅外光譜測(cè)定模型，對(duì)珍貴的紙質(zhì)文獻(xiàn)的相關(guān)理化參數(shù)進(jìn)行完全無(wú)損的分析測(cè)定。

2) 使用近紅外光譜分析技術(shù)對(duì)紙張堿儲(chǔ)量進(jìn)行無(wú)損檢測(cè)存在一定的誤差，但誤差不太大，在對(duì)檢測(cè)精度要求不高或尚無(wú)合適的無(wú)損測(cè)定方法時(shí)，其預(yù)測(cè)數(shù)值可以用來(lái)作為必要的參考。