Harvennuslehtikuusen (Larix sibirica) saatavuus ja soveltuvuus parkettiteollisuuden tarpeisiin

Diplomityön tavoitteena oli selvittää Suomessa olevat lehtikuusivarannot sekä niiden ikäjakauma. Lisäksi pyrittiin testaamaan erityyppisten laatuluokitteluohjeiden soveltumista harvennuslehtikuusesta tehdylle sahatavaralle. Viimeisenä tavoitteena oli siperianlehtikuusen fysiologisten ominaisuuksien tutkiminen etenkin uuteaineiden osalta. Näiden päämäärien yhteinen tavoite oli kehittää lehtikuusen käyttöä parkettiteollisuudessa. Lehtikuusialueiden kartoitus tehtiin kirjallisuustutkimuksena. Empiirisen osion tutkimustulokset perustuivat koesahauksiin, joissa sahattiin 315 lehtikuusipölliä, joiden latvaläpimitta vaihteli 80 - 280 mm. Pöllit olivat kolmesta eri-ikäisestä leimikosta, mutta niillä oli sama kasvupaikkatyyppi. Ennen sahausprosessia nämä pöllit mitattiin ja laadutettiin. Sahausprosessi suoritettiin läpisahauksena asetteen ollessa 25 ja 50 mm. Särmäämättömät saheet mitattiin tuoreina ja laadutus suoritettiin tilastollisin menetelmin, koska käytettiin kolmea erityyppistä laadutusohjetta. Lehtikuusen ominaisuuksien tutkiminen perustui harvennushakkuista saatuihin näytekiekkoihin, josta mitattiin sydänpuuosuus, tiheys, kosteus ja uuteainepitoisuudet. Lisäksi mittaus suoritettiin erikseen pinta- ja sydänpuulle.Tuloksista havaittiin, että tukkilaatuluokat sopivat vain isoille lehtikuusitukeille, mutta sahatavaranohjeistukset antoivat kohtuullisia lajittelujakaumia. Fysiologisista ominaisuuksista selvisi lineaarisen regressioanalyysin avulla, että pintapuun uuteainemäärät korreloivat keskimääräisen kuivatuoretiheyden kanssa. Sydänpuumittausten tulokset olivat korkeammalla tasolla kuin mitä kirjallisuudesta selvisi. Lisäksi havaittiin lehtikuusen tiheyden kasvavan 20-40 vuoden välillä merkittävästi, kun mittauspiste on tyvessä.

Methods for the analysis of two dimensional measurement data of paper web

This work is devoted to the problem of reconstructing the basis weight structure at paper web with black{box techniques. The data that is analyzed comes from a real paper machine and is collected by an o®-line scanner. The principal mathematical tool used in this work is Autoregressive Moving Average (ARMA) modelling. When coupled with the Discrete Fourier Transform (DFT), it gives a very flexible and interesting tool for analyzing properties of the paper web. Both ARMA and DFT are independently used to represent the given signal in a simplified version of our algorithm, but the final goal is to combine the two together. Ljung-Box Q-statistic lack-of-fit test combined with the Root Mean Squared Error coefficient gives a tool to separate significant signals from noise.