Artificial neural networks as a new tool for assessing and monitoring wood moisture content

Abstract

Drying of wood is necessary for its use and moisture control is important during this process. The aim of this study was to use artificial neural networks to evaluate and monitor the wood moisture content during drying. Wood samples of 2 × 2 × 4 cm were taken at 1.3 m above the ground, outside of radial direction, from seven 2-year-old materials and three 7-year-old materials. These samples were saturated and drying was evaluated until the equilibrium moisture content, then, the artificial neural networks were created. The materials with higher initial moisture reached equilibrium moisture content faster due to its higher drying rate. The basic density of all wood materials was inversely proportional at the beginning and directly proportional to the moisture at the end of drying. All artificial neural networks used in this work showed high accuracy to estimate the moisture, however, the neural network based on the basic density and drying days was the best. Therefore, artificial neural networks can be used to control the moisture content of wood during drying.

A secagem da madeira é necessária para sua utilização e o controle da umidade é fundamental durante este processo. O objetivo deste trabalho foi utilizar redes neurais artificiais para avaliar e monitorar a umidade da madeira durante a secagem. Amostras de 2 x 2 x 4 cm foram retiradas a 1,3 metros acima do solo na parte externa no sentido radial de sete materiais de dois anos e três de sete anos de Eucalyptus urophylla x Eucalyptus grandis. Essas amostras foram saturadas e sua secagem avaliada até a umidade de equilíbrio, logo após, foram criadas as redes neurais artificiais. Os materiais com maior umidade inicial atingiram a umidade de equilíbrio mais rápido, devido a maior taxa de secagem. A densidade básica da madeira de todos os materiais foi inversamente proporcional no inicio e diretamente proporcional à umidade no final da secagem. A rede neural artificial baseada na densidade básica e nos dias de secagem apresentou alta precisão para avaliar e monitorar a umidade da madeira. Portanto, as redes neurais artificiais podem ser utilizadas para controle da umidade da madeira durante a secagem.