Den här studien presenterar en metod för att mäta fördelning av fiberbindning i mekaniska massor. Metoden hoppas kunna användas industriellt, där i dagsläget enbart medelvärden används för att mäta fiberbindnings-fördelning, trots råvarans (fibrernas) morfologiska skillnader.
Fem mekaniska massor (Massa A-E) från olika massaprocesser men från samma råvara, norsk gran (Picea Abies), har fraktionerats i hydrocykloner med avseende på fiberbindningsförmåga. Från hydrocyklon-fraktioneringen bildades fem strömmar, Ström 1-5. Varje ström plus injektet (Ström 0) fraktionerades också med avseende på fiberlängd i en Bauer McNett för att kunna jämföra fibrerna vid samma fiberlängd (Bauer McNett silplåtarna 16, 30, 50 och 100 mesh användes).
Fiberbindingsförmåga i den här studien härrör till fiberns flexibilitet och förmåga att skapa stora kontaktytor med andra fibrer, vilket bidrar till papprets yt- och styrkeegenskaper.
Ström 1 visade sig ha den högsta fiberbindningsförmågan, utvärderat som dragstyrka och densitet av långfiberark, samt yttre fibrillering och kollaps resistans index mätt i den optiska analysatorn FiberLabTM. Akustisk emission och tvärsnittsanalyser visade samma resultat. Ström 5 visade sig ha den lägsta fiberbindningsförmågan, med en avtagande skala från Ström 1 till Ström 5. Andelen fibrer från injektet som gick ut med varje hydrocyklon-ström ansågs också vara ett mått på fibrernas bindningsförmåga i varje massa.
Genom att kombinera fiberegenskaperna kollaps resistans och yttre fibrillering från den optiska mätningen på varje fiber genom linjär regression, kunde Bindnings Indikator (BIN) predikteras. Medelvärdet av Bindnings Indikator för varje hydrocyklon-ström korrelerar med dragstyrka för långfiber-labark.
Det visade sig att predikterad Bindnings Indikator inte bara fungerade för Massa A och Massa B P16/R30 fraktionen, som var de fraktioner som användes i den linjära regressionen, utan även för Massa C-E, P16/R30, och Massa A-E P30/R50 som också visade goda korrelationer med långfiber-dragstyrka när de sattes in i BIN-formeln.
BIN-formeln användes sedan för varje enskild fiber, i den rådata som levererats från FiberLabTM. Detta gjorde det möjligt att få en BIN-distribution av fibrerna, d.v.s. en fördelning av fiberbindningsförmåga.
Den här rapporten visar också hur det går att få BIN-distributioner också från mätningar på hela massan, för valbara fiberlängder, utan att först mekaniskt separera massan efter fiberlängd. Det är viktigt, då metoden är tänkt att användas som en industriell metod, och eventuellt som en online-metod. Förhoppningsvis kommer BIN-metoden att bli ett användbart verktyg för processutveckling- och optimering i framtiden.