Nghiên cứu ảnh hưởng của loài keo và lượng keo đến chất lượng sản phẩm ván sàn công nghiệp sản xuất từ nguyên liệu gỗ rừng trồng

113 14 0
  • Loading ...
1/113 trang
Tải xuống

Thông tin tài liệu

Ngày đăng: 10/09/2017, 23:12

B GIO DC V O TO B NễNG NGHIP V PTNT TRNG I HC LM NGHIP - NGUYN TH TUYấN NGHIấN CU NH HNG CA LOI KEO V LNG KEO N CHT LNG SN PHM VN SN CễNG NGHIP SN XUT T NGUYấN LIU G RNG TRNG LUN VN THC S K THUT H NI - 2010 B GIO DC V O TO B NễNG NGHIP V PTNT TRNG I HC LM NGHIP - Nguyn Th Tuyờn NGHIấN CU NH HNG CA LOI KEO V LNG KEO N CHT LNG SN PHM VN SN CễNG NGHIP SN XUT T NGUYấN LIU G RNG TRNG Chuyờn ngnh: K thut mỏy, thit b v cụng ngh g, giy Mó s: 60.52.24 LUN VN THC S K THUT NGI HNG DN KHOA HC PGS.TS Phm Vn Chng H NI - 2010 T VN ng trc thc trng g t nhiờn ngy cng cn kit, nhu cu s dng g ca xó hi ngy cng tng c v s lng v cht lng Chỳng ta u nhn thy g t nhiờn khụng th ỏp ng nhu cu ú Xu hng s dng cỏc loi g rng trng v cỏc loi vỏn nhõn to thay th g t nhiờn l xu hng tt yu trờn th gii cng nh Vit Nam Hin nay, ngnh cụng nghip sn xut vỏn nhõn to ang cú tc phỏt trin rt nhanh, ó cho th trng rt nhiu sn phm khỏc nhau, c ngi a chung v s dng rng rói, ú cú vỏn sn g cụng nghip Vỏn sn g cụng nghip hin rt c a chung vỡ nú cú th kt hp c s sang trng m ỏp ca g truyn thng cựng tớnh bn b vi thi gian ca sn gch Vỏn sn g cụng nghip cú nhiu u im ging nh vỏn sn lm bng g t nhiờn ú l: B mt khụng b ng nc thi tit nm, cỏch õm, cỏch nhit, võn th p, thõn thin vi mụi trng, Hn na, b mt vỏn cú th to c nhiu loi võn th, mu sc khỏc theo ý mun s dng, giỏ thnh ca vỏn sn g cụng nghip cng thp hn so vi vỏn sn lm bng g t nhiờn Vỡ vy, vic chuyn hng nghiờn cu s dng cỏc sn phm g t nhiờn sang cỏc loi hỡnh sn phm khỏc t g nhõn to l hon ton hp lý Trên giới nhu cầu sử dụng ván sàn gỗ cho công trình xây dựng lớn i vi cỏc cn h hin i, cỏc khu phũng ln, sn g cụng nghip ang c la chn nh mt gii phỏp hu hiu cho việc thay ván sàn gỗ tự nhiên S dng sn g cụng nghip tit kiờm rt nhiu chi phớ, m gi c vẻ đẹp tự nhiên, ấm cúng cho nhà Ti Vit Nam, vỏn sn g cụng nghip ó tr nờn khỏ ph bin cú giỏ thnh hp lý, giỏ tr s dng cao, mu mó, mu sc a dng, phong phỳ Tuy nhiờn nõng cao giỏ tr s dng ca vỏn hn na thỡ vic nghiờn cu lm th no to nhng sn phm vỏn sn cú cht lng tốt, giỏ thnh hp lý việc làm cần thiết Cú rt nhiu yu t nh hng n cht lng sn phm vỏn sn ú loại keo l-ợng keo dán l yu t quan trng cn c nghiờn cu sn xut vỏn sn cn phi s dng mt lng rt ln keo dỏn Trờn th gii hin nay, xu hng s dng keo dỏn g l s dng cỏc loi keo dỏn khụng c, thõn thin vi mụi trng ú l cỏc loi keo cú hm lng lng fomaldehyde t thp hoc khụng phỏt thi fomaldehyde Keo ỏp ng c yờu cu ny l cỏc loi keo cú ngun gc t nhiờn, keo gc Isocyanate, keo PVAc Trong tng trng hp c th, s dng keo gỡ, lng keo s dng l bao nhiờu va m bo cht lng sn phm, va m bo hiu qu kinh t l cn c quan tõm nghiờn cu Vỏn sn g cụng nghip c ỏnh giỏ l nhiu u im, ó cú nhiu cụng trỡnh nghiờn cu v lnh vc ny, song nhng kt qu nghiờn c bn, nghiờn cu ng dng v vỏn sn cụng nghip cũn rt hn ch gúp phn xõy dng v xỏc lp c s lý thuyt, thụng s cụng ngh, chỳng tụi nghiờn cu ti: Nghiờn cu nh hng ca loi keo v lng keo n cht lng sn phm vỏn sn cụng nghip sn xut t nguyờn liu g rng trng Chng TNG QUAN VN NGHIấN CU 1.1 Tng quan v vỏn sn g cụng nghip [27], [28], ([29] 1.1.1 Khỏi nim v vỏn sn g cụng nghip Vỏn sn g cụng nghip l loi vt liu composite g dng lp Thụng thng, vỏn sn g cụng nghip cú cu to lp: lp gia c lm t vỏn MDF, Tre, g x ghộp li v lp mt l cỏc lp vỏn mng Cụng ngh sn xut vỏn sn g cụng nghip chỳ trng vo vt liu dỏn ph b mt, ú l lp vt liu mng bờn trờn cựng cú tỏc dng bo v v trang sc cho lp lừi Mt lp vt liu mng khỏc phớa di cú tỏc dng chng hỳt m v chng cong vờnh Tng chiu dy cỏc lp vỏn mt khụng nh hn 1/3 chiu dy sn phm Bng 1.1 Kớch thc vỏn sn g cụng nghip theo tiờu chun Nht Bn JASSE Kớch thc n v Cp kớch thc Chiu dy mm 3, 6, 8, 9, 10, 12, 15, 18 Chiu rng mm 75, 90, 100, 110, 150, 220, 300, 303 Chiu di mm 240, 300, 303, 900, 1800, 1818 Lp van m t/trang tri Lp van loi/chiu lc Lp ay/cõn b ng lc Hỡnh 1.1 Cu to vỏn sn cụng nghip dng lp Hỡnh 1.2 Mt s hỡnh nh vỏn sn cụng nghip 1.1.2 Tỡnh hỡnh nghiờn cu v s dng vỏn sn cụng nghip trờn th gii Sn g cụng nghip c phỏt minh vo nm 1977 cụng ty Pergo (Thy in) [27] õy cng l cụng ty sn xut vỏn sn g cụng nghip u tiờn trờn th gii Ln u tiờn cụng ty tung th trng sn phm ca mỡnh vo nm 1984 v sau phỏt trin cỏc nc khỏc khu vc v trờn th gii c bit l 10 nm tr li õy, vỏn sn cụng nghip ó c a vo s dng rt rng rói, nhng nc i u vic sn xut v s dng loi vt liu ny l c, Thy in, Phn Lan, M, Nht Bn, Phỏp, Italia, Hn Quc Cỏc thng hiu vỏn sn cụng nghip ni ting cú th k n nh: Pergo (Thy in), Kronotex, Parador (c), Picenza (Italia), EPI (Phỏp), Unili (B), Gago, Green Donghwa (Hn Quc), ó cho th trng nhiu loi mu mó, kớch thc sn phm khỏc cú c nhng sn phm nh vy ó cú nhiu nhng cụng trỡnh nghiờn cu v cỏc tớnh cht ca sn phm nh: nghiờn cu n nh kớch thc, nghiờn cu kh nng dỏn dớnh gia cỏc lp vt liu 1.1.3 Tỡnh hỡnh nghiờn cu v s dng vỏn sn cụng nghip Vit Nam Trc õy, nhu cu lỏt sn g hu nh ch xut hin nhng cn bit th hoc nh ca c xõy dng cao cp thỡ hin th trng ang ngy cng m rng i tng s dng i sng vt cht ngy cng tng cao, nhu cu lm p cn nh cng c nhiu ngi chỳ ý, nhiu ngi bt u xoay qua s dng g lỏt sn tng thờm v sang trng v khng nh giỏ tr cho cn nh m ỏp vo ụng v mỏt m vi hố, vỏn sn cụng nghip cú mu sc võn th phong phỳ a dng to c thm m cho cn phũng Bờn cnh vic to nhiu mu mó, sn g cụng nghip hin ó cú nhng ci tin k thut phự hp vi khớ hu Vit Nam, cú th chu c m lờn n 80%, b mt c x lý cho nờn cú bn lõu, kh nng chu va p v kh nng chng xc rt cao V vic lp t cng khỏ d dng vi kt cu mng kộp khụng phi dựng keo, vi cỏc mng khoỏ c bit lm cho liờn kt gia cỏc tm kớn khớt v luụn bn vng vi thi gian Vỏn sn cụng nghip Vit Nam mi ch s dng ph bin vi nm gn õy nhng thc t cho thy th trng cỏc loi vỏn lỏt sn ngy cng phỏt trin nhanh chúng, sn lng tiờu th tng nhanh mi nm vo khong 20-30% Theo thng kờ s b, cú n 80% cỏc cn h chung c cao cp mi xõy dng s dng sn g nhõn to v cú n 50% cỏc cụng trỡnh nh dõn dng mi xõy la chn vỏn sn g nhõn to giỏ thnh hp lý, giỏ tr s dng cao, rt nhiu cụng trỡnh nh dõn dng ang v chung c c nõng cp t sn gch men lờn sn g cụng nghip giỏ tr s dng cao, giỏ thnh hp lý v quỏ trỡnh sa cha nõng cp n gin, thun tin Th trng vỏn sn Vit Nam khỏ sụi ng v ngy cng phỏt trin, hin cú khong 30 hóng ni ting gii thiu v cung cp sn phm ti khỏch hng Cỏc sn phm vỏn sn g a dng v chng loi v kiu cỏch, t sn phm c sn xut nc n sn phm nhp ngoi Sn g cụng nghip ngoi ch yu nhp khu t Chõu u v Chõu vi khong trờn 15 nhón hiu khỏc Cỏc loi sn g cụng nghip cú giỏ t 200.000-900.000 VN/m2 sn tu loi, tu hóng v cụng ngh sn xut sn Bờn cnh ú sn lng xut khu cng tng rt nhanh Thng kờ n cho thy, ngnh ch bin g Vit Nam cú khong 1.600 doanh nghip ang hot ng, ú cú 250 doanh nghip cú u t nc ngoi, ch yu trung th trng hng vỏn sn g cụng nghip v chim gi 46% t trng xut khu ca ngnh/nm Nm 2009 s t USD xut khu g thỡ mt hng g nh chim n t USD, c biờt l sn g cụng nghip Trong nc cng ó cú mt s nh mỏy sn xut vỏn sn khụng nhng cung cp cho th trng nc m cũn xut khu nc ngoi Cú th k n nh: sn phm ca on Ho Phỏt (H Ni), sn phm ca The Bamboo Factory (Hi Dng), Cụng ty c phn sn xut v thng mi Lng Snv mt s lng ngh truyn thng v mõy tre an ti Tin ng (H Tõy) cng ó v ang sn xut vỏn sn [28] Túm li, ti Vit Nam sn g cụng nghip ó khng nh v trớ ca mỡnh nh nhng tớnh nng u vit hn nhng loi vt liu thụng dng khỏc sn g cụng nghip khụng nhng a dng v mu sc v kiu dỏng, võn g m cũn rt bn vng vi thi gian Nhng tha nhu cu ca th trng nc cng nh ngoi nc v sn phm vỏn sn khụng ch m bo cht lng, mu mó a dng m cn giỏ c hp lý Trong nhng nm gn õy, song song vi vic phỏt trin sn xut, m rng th trng, n-ớc ta có nhiều công trình nghiên cứu ván sàn công nghiệp m trung ch yu l cỏc cụng trỡnh nghiờn cu ca Trng i hc Lõm nghip Vit Nam nh: Nm 2007, nhúm tỏc gi Tin s Lờ Xuõn Phng, Thc s Nguyn Vn Thun, v thc s Phan Duy Hng ó nghiờn cu mt s cụng trỡnh v dỏn dớnh tre g lm vỏn sn: ỏnh giỏ kh nng dỏn dớnh gia g Keo tai tng v lung, na t keo dỏn PVAc v keo U-F; ỏnh giỏ kh nng dỏn dớnh gia g Keo lai v Lung, na t keo PVAc v keo U-F; ỏnh giỏ kh nng dỏn dớnh gia MDF v lung, na t keo PVAc v keo U - F T ú tỏc gi ó a c bn kộo trt mng keo ca cỏc liờn kt trờn t loi keo trờn Nguyn Vn ụ (2007) ó nghiờn cu Nghiờn cu to vỏn sn (dng Three layer flooring) t nguyờn liu g rng trng, tỏc gi ó kt lun vỏn sn c to t nguyờn liu keo lỏ trm v trỏm hng ó ỏp ng c tiờu chun vỏn sn vi cỏc thụng s: lng th tớch 0,62g/cm3, bn dỏn dớnh (chiu di vt tỏch) 29,05 mm, vừng un theo chiu dc mm Nguyn Thanh Ngha (2008), ó nghiờn cu ỏnh giỏ kh nng s dng keo PVAc v keo EPI sn xut vỏn sn cụng nghip dng three layer flooring , tỏc gi kt lun rng loi keo PVAc v EPI u cú th s dng sn phm vỏn sn cụng nghip Sn phm lm t EPI cho cht lng tt, bn dỏn dớnh cao, kh nng chu m nhit tt v cú trng n chiu dy nh Sn phm lm t keo PVAc cng cú trng n chiu dy nh, m, ng phng t yờu cu nhng kh nng chu m nhit kộm Nguyn Hong Thanh Phong (2008) ó nghiờn cu Nghiờn cu, kho nghim v ỏnh giỏ kh nng to vỏn sn cụng nghip tre v MDF, tỏc gi kt lun sn phm to ỏp ng c yờu cu ca vỏn sn cụng nghip theo tiờu chun JAS-SE-7 Trn Minh Ti (2008), ó nghiờn cu Nghiờn cu xỏc nh t l kt cu ca vỏn sn cụng nghip tre - g, tỏc gi a kt lun: Kt cu sn phm nh hng trc tip n cong vờnh ca sn phm i vi ba kt cu m ti a thỡ kt cu R2 = 23% (tre g keo lỏ trm giy cõn bng lc) m bo c yờu cu tt nht v tiờu chun vỏn sn Lờ Vn An (2009), ó nghiờn cu Nghiờn cu nh hng ca t l kt cu n cht lng vỏn sn g cụng nghip sn xut t g B v g Keo lỏ trm Tỏc gi ó kt lun: T l kt cu ca sn phm cú nh hng ln n cỏc ch tiờu cht lng ca vỏn sn cụng nghip (dng three layer flooring) nh: cong vờnh, vừng un, bong tỏch mng keo T l kt cu hp lý ca sn phm: 34 40% Tuy nhiờn ti cũn nhiu hn ch, khong cỏch hai kt cu liờn tip khụng u nhau, kt cu khụng i xng nờn nh hng nhiu n kt qu ti Nguyn Th Hin (2010) ó nghiờn cu Nghiờn cu nh hng ca assembly time n cht lng dỏn dớnh ca keo Synteko 1980/1993 v Synteko 1985/1993 vi g Keo lỏ trm" tỏc gi kt lun thy Assembly time nh hng n bn dỏn dớnh ca keo Synteko 1980/1993 v Synteko 1985/1993 dỏn vo b mt g Assembly time nh hng n bn dỏn dớnh cú tớnh quy lut vỡ cú th lp c phng trỡnh tng quan ca bn dỏn dớnh v assembly time Nguyn Vn Thoi (2009), ó nghiờn cu Nghiờn cu nh hng ca thi gian ngõm tm húa cht n tớnh cht ca g bin tớnh bng DMDHEU dựng ph mt vỏn sn g cụng nghip Tỏc gi kt lun thy thi gian ngõm tm húa cht nh hng trc tip n tớnh cht ca vỏn sn mi mũn, bong tỏch mng keo v vừng un ca vỏn x lý u gim so vi vỏn khụng x lý v mc gim cú tớnh quy lut Khi lng th tớch ca vỏn sn thay i khụng ỏng k qua cỏc ch x lý T kt qu ca nhng nghiờn cu trờn cho thy cha cú cụng trỡnh no nghiờn cu v nhng nh hng ca lng keo v loi keo n cht lng sn phm vỏn sn cụng nghip Vỡ vy, m bo cht lng sn phm vỏn sn, la chn v s dng keo hp lý, vic chỳng tụi nghiờn cu nh hng ca lng keo v loi keo n cht lng sn phm vỏn sn cụng nghip l cn thit, mi v khụng trựng lp 97 Ph biu 6.4 Lng keo 300g/m2 Keo PVA Mu 10 3Kg 7Kg 1,02 1,78 1,1 0,96 1,04 0,99 1,11 1,05 1,81 1,09 Xtb S m S% P C(95%) 1,89 2,75 2,03 1,88 1,9 1,81 1,93 2,78 2,01 Keo EPI vừng 0,87 0,97 0,93 0,92 0,86 0,82 0,89 0,88 0,97 0,92 0,90 0,05 0,02 5,33 1,68 0,03 3Kg 7Kg 1,94 1,37 1,57 1,27 1,12 1,69 1,14 1,24 1,17 1,72 2,85 2,22 2,4 2,06 2,01 2,52 1,92 2,14 2,04 2,55 Xtb S m S% P C(95%) vừng 0,91 0,85 0,83 0,79 0,89 0,83 0,78 0,9 0,87 0,83 0,85 0,04 0,01 5,24 1,66 0,03 98 Ph biu07: Phõn tớch phng sai s nh hng ca m vi loi v lng keo XLSTAT 2010.5.02 - ANOVA Constraints: an=0 Interactions / Level: Confidence interval (%): 95 Use least squares means: Yes Summary statistics: Variable MC Observations 120 Obs with missing data Obs without missing data 120 Variable Frequencies Categories Loi 60 keo EPI 60 PVA Lng 30 keo 150 30 200 30 250 30 300 Min 8,104 Std Max Mean deviation 12,912 10,409 0,974 % 50,000 50,000 25,000 25,000 25,000 25,000 Type III Sum of Squares analysis: Source Loi keo Lng keo Loi keo*Lng keo DF 3 Sum of squares 0,491 83,448 0,180 Mean squares 0,491 27,816 0,060 F 1,912 108,248 0,234 Pr > F 0,169 < 0.0001 0,873 99 Ph biu Phõn tớch phng sai gia lng th tớch vi lng v loi keo XLSTAT 2010.5.02 ANOVA Constraints: an=0 Interactions / Level: Confidence interval (%): 95 Use least squares means: Yes Summary statistics: Variable KLTT Variable Loi keo Lng keo Obs with missing data Frequencies 60 60 30 30 30 30 Observations 120 Categories EPI PVA 150 200 250 300 Obs without missing data Min 120 0,517 % 50,000 50,000 25,000 25,000 25,000 25,000 Std Max Mean deviation 0,672 0,580 0,024 Type III Sum of Squares analysis: Source Loi keo Lng keo Loi keo*Lng keo DF 3 Sum of squares 0,002 0,004 0,000 Mean squares 0,002 0,001 0,000 F 3,426 2,767 0,250 Pr > F 0,067 0,045 0,861 100 Ph biu 09 Phõn tớch phng sai trng n chiu dy vi loi v lng keo XLSTAT 2010.5.02 ANOVA Constraints: an=0 Interactions / Level: Confidence interval (%): 95 Use least squares means: Yes Summary statistics: Variable Observations Trng n 120 Obs with missing data Obs without missing data Variable Categories Frequencies Loi keo EPI 60 PVA 60 Lng keo 150 30 200 30 250 30 300 30 120 Minimum Maximum Mean 0,613 3,914 Std deviation 1,735 % 50,000 50,000 25,000 25,000 25,000 25,000 Type III Sum of Squares analysis: Source DF Sum of squares Mean squares F Pr > F Loi keo 2,580 2,580 15,282 0,000 Lng keo 8,904 2,968 17,576 < 0.0001 Loi keo*Lng keo 1,011 0,337 1,996 0,119 0,514 101 Ph biu 10 Phõn tớch tng quan gia trng n chiu dy v lng keo Ph biu 10.1 Vi Keo PVA XLSTAT 2010.5.02 - Linear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Obs Obs with without Observa missing missing Std Variable tions data data Min Max Mean deviation Trng n chiu dy 4 1,580 2,440 1,880 0,386 Lng keo 4 150 300 225 64,550 Nonlinear regression of variable Trng n chiu dy: Goodness of fit statistics: Observations 4,000 DF 1,000 R 0,978 SSE 0,010 MSE 0,010 RMSE 0,098 Model parameters: Standard Parameter Value error pr1 5,574 0,957 pr2 -0,029 0,009 pr3 0,000 0,000 Equation of the model: Trng n chiu dy = 5.57399999999995-2.88399999999995E-02*Lng keo+ 5.19999999999989E-05*Lng keo^2 Predictions and residuals: Observations Obs1 Obs2 Obs3 Obs4 Lng keo 150,000 200,000 250,000 300,000 Trng n chiu dy 2,440 1,820 1,680 1,580 Pred(Trng n chiu dy) 2,418 1,886 1,614 1,602 Residuals 0,022 -0,066 0,066 -0,022 102 Ph biu 10.2 Vi Keo EPI XLSTAT 2010.5.02 - Linear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Obs Obs with without Observa missing missing Std Variable tions data data Min Max Mean deviation Trng n chiu dy 4 1,240 1,870 1,590 0,264 Lng keo 4 150 300 225 64,550 Nonlinear regression of variable Trng n chiu dy: Goodness of fit statistics: Observations 4,000 DF 1,000 R 0,979 SSE 0,005 MSE 0,005 RMSE 0,067 Model parameters: Parameter Value pr1 1,825 pr2 0,002 pr3 0,000 Equation of the model: Standard error 0,652 0,006 0,000 Trng n chiu dy = 1.825+2.30000000000002E-03*Lng keo1.40000000000001E-05*Lng keo^2 Predictions and residuals: Trng n Pred(Trng n Observations Lng keo chiu dy chiu dy) Residuals Obs1 150,000 1,870 1,855 0,015 Obs2 200,000 1,680 1,725 -0,045 Obs3 250,000 1,570 1,525 0,045 Obs4 300,000 1,240 1,255 -0,015 103 Ph biu 11 Phõn tớch phng sai bong tỏch mng keo vi lng v loi keo XLSTAT 2010.5.02 - ANOVA Constraints: an=0 Interactions / Level: Confidence interval (%): 95 Use least squares means: Yes Summary statistics: Variable Observations Bong tỏch mng keo 160 Obs with missing data Obs without missing data 160 Variable Categories Frequencies Loi keo EPI 80 PVA 80 Lng keo 150 40 200 40 250 40 300 40 % 50,000 50,000 Mean Std deviation 0,000 39,507 10,560 10,769 Min Max 25,000 25,000 25,000 25,000 Type III Sum of Squares analysis: Source Loi keo Lng keo Loi keo*Lng keo DF 3 Sum of squares 10490,036 2139,037 2922,252 Mean squares F 10490,036 552,169 713,012 37,531 974,084 51,273 Pr > F < 0.0001 < 0.0001 < 0.0001 104 Ph biu 12 Phõn tớch tng quan hi quy bong tỏch mng keo vi lng keo Ph biu 12.1 Vi keo PVA XLSTAT 2010.5.02 - Linear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Obs Obs with without Observa missing missing Std Variable tions data data Min Max Mean deviation Bong tỏch mng keo 4 6,070 27,080 18,658 9,104 Lng keo 4 150 300 225 64,550 Nonlinear regression of variable Bong tỏch mng keo: Goodness of fit statistics: Observations 4,000 DF 1,000 R 0,990 SSE 2,599 MSE 2,599 RMSE 1,612 Model parameters: Standard Parameter Value error pr1 9,524 15,677 pr2 0,240 0,146 pr3 -0,001 0,000 Equation of the model: Bong tỏch mng keo = 9.52350000000047+0.239589999999996*Lng keo8.3299999999999E-04*Lng keo^2 105 Ph biu 12.2 Vi Keo EPI XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable Bong tỏch mng keo Lng keo Observa tions Obs with missing data 4 Obs without missing data 0 Min Max 1,160 4,020 150 300 Mean Std deviation 2,463 225 1,206 64,550 Model parameters: Parameter Value pr1 17,681 pr2 -0,151 pr3 0,000 Equation of the model: Standard error 8,501 0,079 0,000 Bong tỏch mng keo = 17.6814999999998-0.151489999999998*Lng keo+ 3.50999999999996E-04*Lng keo^2 Predictions and residuals: Lng Bong tỏch Pred(Bong tỏch Observations keo mng keo mng keo) Residuals Obs1 150,000 2,660 2,855 -0,195 Obs2 200,000 2,010 1,424 0,586 Obs3 250,000 1,160 1,747 -0,587 Obs4 300,000 4,020 3,824 0,196 106 Ph biu 13 phõn tớch phng sai bn kộo trt mng keo vi lng v loi keo XLSTAT 2010.5.02 - ANOVA Constraints: an=0 Interactions / Level: Confidence interval (%): 95 Use least squares means: Yes Summary statistics: Obs without Obs with missing Std Variable Observations missing data data Min Max Mean deviation Kộo trt 120 120 1,642 3,195 2,214 0,314 Variable Categories Frequencies % Loi keo EPI 60 50,000 PVA 60 50,000 Lng keo 150 30 25,000 200 30 25,000 250 30 25,000 300 30 25,000 Type III Sum of Squares analysis: Source Loi keo Lng keo Loi keo*Lng keo DF 3 Sum of squares 0,319 1,476 0,082 Mean squares 0,319 0,492 0,027 F 3,624 5,588 0,309 Pr > F 0,045 0,001 0,819 107 Ph biu 14 Phõn tớch tng quan bn kộo trt mng keo vi lng keo Ph biu 14.1 Vi Keo PVA XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Obs with missing data Obs without missing data Observa Variable tions Min Kộo trt mng keo 4 2,020 Lng keo 4 150 Nonlinear regression of variable Kộo trt mng keo: Goodness of fit statistics: Observations DF R SSE MSE RMSE Max Mean Std deviation 2,360 300 2,163 225 0,142 64,550 4,000 1,000 0,733 0,016 0,016 0,127 Model parameters: Parameter Value Standard error pr1 0,330 1,239 pr2 0,016 0,012 pr3 0,000 0,000 Equation of the model: Kộo trt mng keo = 0.329500000000022+1.60299999999998E-02*Lng keo3.29999999999995E-05*Lng keo^2 Predictions and residuals: 108 Ph biu 14.2 Vi keo EPI XLSTAT 2010.5.02 - Nonlinear regression Function: Y = pr1+pr2*X1+pr3*X1^2 Summary statistics: Variable Observa Obs Obs Minimum Maximum Mean Std tions with without deviation missing missing data data Kộo trt 4 2,120 2,400 2,268 0,120 mng keo Lng keo 4 150,000 300,000 225,000 64,550 Nonlinear regression of variable Kộo trt mng keo: Goodness of fit statistics: Observatio 4,000 ns DF 1,000 R 0,889 SSE 0,005 MSE 0,005 RMSE 0,069 Model parameters: Kộo trt mng keo = 1.01850000000001+1.00899999999999E-02*Lng keo1.89999999999998E-05*Lng keo^2 Predictions and residuals: Observatio Lng Kộo trt Pred(Kộo trt Residuals ns keo mng keo mng keo) Obs1 150,000 2,120 2,105 0,015 Obs2 200,000 2,230 2,277 -0,046 Obs3 250,000 2,400 2,354 0,047 Obs4 300,000 2,320 2,336 -0,016 109 Ph biu 15 Phõn tớch phng sai vừng un vi lng v loi keo XLSTAT 2010.5.02 - ANOVA Constraints: an=0 Interactions / Level: Confidence interval (%): 95 Use least squares means: Yes Summary statistics: Variable Observations vừng 80 Obs with missing data Obs without missing data Variable Categories Frequencies Loi keo EPI 40 PVA 40 Lng keo 150 20 200 20 250 20 300 20 Std Minimum Maximum Mean deviation 80 0,740 1,400 0,901 % 50,000 50,000 25,000 25,000 25,000 25,000 Type III Sum of Squares analysis: Source Loi keo Lng keo Loi keo*Lng keo DF 3 Sum of squares 0,249 0,053 0,056 Mean squares 0,249 0,018 0,019 F 40,626 2,903 3,036 Pr > F < 0.0001 0,056 0,055 0,101 i MC LC Trang ph bỡa Trang Li cm n i Mc lc ii Danh mc cỏc ký hiu v t vit tt Error! Bookmark not defined Danh mc cỏc bng Error! Bookmark not defined Danh mc cỏc hỡnh Error! Bookmark not defined.i T VN Chng 1: TNG QUAN VN NGHIấN CU 1.1 Tng quan v vỏn sn g cụng nghip 1.1.1 Khỏi nim v vỏn sn g cụng nghip 1.1.2 Tỡnh hỡnh nghiờn cu v s dng vỏn sn cụng nghip trờn th gii 1.1.3 Tỡnh hỡnh nghiờn cu v s dng vỏn sn cụng nghip Vit Nam Chng 2: MC TIấU, PHM VI, NI DUNG V PHNG PHP NGHIấN CU 10 2.1 Mc tiờu nghiờn cu 10 2.2 Phm vi nghiờn cu 10 2.3 Ni dung nghiờn cu 11 2.4 Phng phỏp nghiờn cu 11 2.4.1 Phng phỏp thu thp s liu 11 2.4.2 Phng phỏp thc nghim v kim tra cht lng sn phm 11 Chng 3: KT QU NGHIấN CU 19 3.1 Nghiờn cu lý thuyt 19 3.1.1 Lý thuyt dỏn dớnh 19 3.1.2 Cỏc yu t nh hng n cht lng sn phm vỏn sn cụng nghip .26 3.1.3 nh hng ca keo dỏn 30 ii 3.2 c im nguyờn liu s dng ti 36 3.2.1 Nguyờn liu g 36 3.2.2 Nguyờn liu keo dỏn 39 3.3 Kt qu nghiờn cu thc nghim 42 3.3.1 Thc nghim to vỏn 42 3.3.2 Kt qu kim tra cht lng sn phm 43 KT LUN V KIN NGH 56 Kt lun 56 Kin ngh 57 TI LIU THAM KHO PH LC ... dớnh gia g Keo tai tng v lung, na t keo dỏn PVAc v keo U-F; ỏnh giỏ kh nng dỏn dớnh gia g Keo lai v Lung, na t keo PVAc v keo U-F; ỏnh giỏ kh nng dỏn dớnh gia MDF v lung, na t keo PVAc v keo U -... nhng nm gn õy, song song vi vic phỏt trin sn xut, m rng th trng, n-ớc ta có nhiều công trình nghiên cứu ván sàn công nghiệp m trung ch yu l cỏc cụng trỡnh nghiờn cu ca Trng i hc Lõm nghip Vit Nam... giới nhu cầu sử dụng ván sàn gỗ cho công trình xây dựng lớn i vi cỏc cn h hin i, cỏc khu phũng ln, sn g cụng nghip ang c la chn nh mt gii phỏp hu hiu cho việc thay ván sàn gỗ tự nhiên S dng sn
- Xem thêm -

Xem thêm: Nghiên cứu ảnh hưởng của loài keo và lượng keo đến chất lượng sản phẩm ván sàn công nghiệp sản xuất từ nguyên liệu gỗ rừng trồng , Nghiên cứu ảnh hưởng của loài keo và lượng keo đến chất lượng sản phẩm ván sàn công nghiệp sản xuất từ nguyên liệu gỗ rừng trồng , Nghiên cứu ảnh hưởng của loài keo và lượng keo đến chất lượng sản phẩm ván sàn công nghiệp sản xuất từ nguyên liệu gỗ rừng trồng

Gợi ý tài liệu liên quan cho bạn

Nhận lời giải ngay chưa đến 10 phút Đăng bài tập ngay