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Conexión de las necesidades de la industria y la selvicultura a través de tecnologías de evaluación de la madera en pie. Casos del grupo operativo PIMA-
SIGCA y proyecto MysustainableForest.
Esther Merlo Sánchez - MADERA PLUS
JORNADA: Tecnologías y Proyectos de Innovación Forestal del Monte a la Industria
miércoles 22 mayo de 2019 de 11:30 a 14:00
Instituto de la Ingeniería de España C/ del General Arrando, 38, 28010 Madrid
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Empresa de Investigación e Ingeniería Forestal y de la Madera
Expertos en desarrollo de modelos predictivos de propiedades tecnológicas de la madera desde árbol en pie en base al uso de metodologías no destructivas.
Líderes en la predicción de Módulo de elasticidad de la madera sobre el árbol en pie con métodos sónicos, habiendo participado en el desarrollado modelos para más de 20 especies forestales, tanto presentes en España (P. pinaster, P. radiata, Pseudotsuga menziesii, Eucalyptus globulus, Ecualyptus nitens, Quercus robur, Castanea Sativa, Pinus sylvestris ) como en otros países (Pinus ponderosa, Pinus Taeda, Araucaria angustifolia, Pinus elliottii x Pinus caribaea, Eucalyptus Grandis, etc).
Más de 3500 árboles evaluados en pie han permitido la propuesta de nuevos modelos predictivos en base al uso de tecnología sónica y a variables de árbol y masa. Dichos modelo serán optimizados y aplicados a gran escala a partir del conocimiento existente y con el uso de variables LiDAR y variables obtenidas de datos de satélite, permitiendo la zonificación de las especies en base a gradientes de propiedades tecnológicas de la madera.
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Calidad industrial de la madera
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Calidad visual
Volumen y forma del tronco Rendimiento operaciones de procesado
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Calidad visual
Singularidades y defectos Rendimiento operaciones de procesado
Secado
Calidad del producto final
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Calidad tecnológica
Calidad de la fibra de la madera Propiedades físico-mecánicas
Rendimiento operaciones de procesado
Secado
Tratamientos
Resistencia
Calidad del producto final
- Densidad - Rigidez de la fibra (MOE) - Dureza - Angulo de microfibrilla - Longitud de fibra - Contracciones - Orientación de la fibra
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Calidad tecnológica de la fibra: variabilidad
Madera temprana
Madera tardía
Madera juvenil
Madera adulta
Madera de compresión
Madera de tracción
Distintos tipos de células de madera:
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Factores que afectan a la calidad tecnológica de la madera • Genética
• Ambiente:
• Luz
• Temperatura
• Agua
• Selvicultura:
• Espaciamiento
• Claras
• Podas
• Fertilización
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NIR
Resistografo
Sónicos
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MFA Fiber lenght
MOE, MOR
Propiedades tecnológicas evaluadas
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Aplicando la ley de Hooke y Segunda Ley de Newton
• La acústica se encarga del estudio de las vibraciones y ondas mecánicas en medios materiales.
• La velocidad de propagación de una onda acústica depende de la vibración de las partículas elementales del medio donde se propaga y está directamente relacionada el módulo de elasticidad del medio en el que se desplaza e inversamente con la densidad del material.
• Según la Teoría rigidez-onda
MOEdin = ρ·V2
Teoría rigidez-onda
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Madera Aserrada Estructural
Plot of Means
Datos$CR
me
an
of D
ato
s$
Ve
lTP
LG
42
00
44
00
46
00
48
00
50
00
C14 C16 C18 C20 C22 C24 C27
Clases resistentes
Ve
locid
ad
són
ica
te
sta
-te
sta
m/s
Gráfico de mediasPlot of Means
Datos$CR
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LG
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44
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46
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C14 C16 C18 C20 C22 C24 C27
Clases resistentes
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Gráfico de medias
Modulo de elasticidad dinámico
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Modelización de calidad de madera sobre árbol en pie.
Antecedentes
www.maderaplus.es
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Modelización de calidad estructural de madera desde árbol en pie
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Antecedentes
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Medición de árboles en pie
Ensayos no destructivos
Medición de madera aserrada
Estimación - Resistencia - Módulo de elasticidad - Densidad
Medición de trozas
Correlación
Correlación
Ensayos destructivos de caracterización mecánica
Cálculo de valores reales
Correlación Ajuste de modelos
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Validación de modelos en Pinus radiata
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Validación de modelos en Araucaria Angustifolia
H2020-MSCARISE-TOPWOOD-645654
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Validación de modelos en Ponderosa pine
H2020-MSCARISE-TOPWOOD-645654
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Colaboración con PEMADE en E. nitens
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Estudio global de la rigidez de la fibra de la madera y su relación con diferentes factores.
145 parcelas de 20 especies distintas. Creación de base de datos y procesado. Análisis estadístico
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Variabilidad del MOE entre y dentro de especies
Aa Ac Ca Cs Ec Ed Eg Egr Et Ev Jr Pa Ph Pi Pm Pp Ppr Pr Pt Qr
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Influencia de la edad e índice de sitio
Edad
Mó
du
lo D
iná
mic
o (
kN/m
m2
)
Plot of Fitted Model
MOEd = sqrt(-506,704 + 188,034*ln(Edad))
0 20 40 60 80 100
7
9
11
13
15
17
19
Calidad de fibra y edad
Calidad de fibra e índice de sitio
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Influencia variables dendrométricas
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Influencia de las claras
Edad 30 años
1300 pies/ha 900 pies/ha 300 pies/ha
DAP 30,60 37,30 52,70
Altura 19,90 20,10 20,40
Esbeltez 66,60 54,20 39,40
Velocidad o onda 3,79 3,37 3,12
Densidad madera 360,00 340,00 350,00
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Modelos predictivos globales de módulo de elasticidad para aplicación a gran escala
• MOEdyn ~ N + G + Ho + cr + d_dg + h_rel + Sp + (1 | IDplot)
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Proyecto PIMA-SIGCA
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MySustainableForest • MySustainableForest está desarrollando un portfolio pre-comercial
de servicios de manejo forestal basado en la Observación de la Tierra (EO) y una plataforma web, que cumple con las interfaces abiertas y estándar.
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Modelización:
WOOD MODELs
WOOD RANKINGS
LiDAR Data:. Climatic Data:
Physiographic Data (DEM): .
Satellite Data:
Inventory Data: Growth
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Fiber wood property ranking
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Evolving . . .
2012 IEBT
I+D modeling
Wood properties prediction by Non destructive Test with a field data measurements
2014 2015
2019
Support wood industry decision with information from wood fiber quality
Del Conocimiento a la Aplicación
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La tecnología al servicio de la cadena monte industria
¡Gracias!
MADERA PLUS CALIDAD FORESTAL S.L.
www.maderaplus.es
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