木材作为一种天然、可再生资源，广泛应用于建筑、家具、装饰和工艺品等领域^[1-3]。然而，木材的天然颜色和纹理并不总能满足市场的多样化需求，其耐久性和抗环境因素的能力也存在局限性。传统的木材处理方法，如漂白和染色，虽然在一定程度上改善了木材的外观和性能，但通常依赖于有害化学品，处理过程中能源消耗较高，导致环境污染和资源浪费加剧。随着全球对可持续发展和环境保护的关注日益增强，如何在木材处理过程中实现环保与高效的统一，成为了亟待解决的关键问题^[4]。近年来，研究人员在木材颜色处理技术领域取得了显著进展，开发出多种创新方法。这些方法不仅在提高木材美观性和耐用性方面表现突出，还显著降低了对环境的负面影响。例如，使用漂白剂能够有效去除木材的天然色斑，使其颜色更加均匀，同时改善表面特性^[5]。真菌染色技术通过利用微生物自然代谢产生的色素，为木材着色提供了一种环保的替代方案^[6]。天然染料的应用不仅符合环保要求，还增强了木材的抗紫外线性能和耐久性^[7]。金属离子变色技术通过金属离子与木材成分的反应，实现了多样化的颜色变化，提升了木材的装饰性和应用灵活性^[8]。此外，热处理技术通过高温处理改变木材化学成分，使其颜色加深，同时提高了抗湿性和尺寸稳定性^[9]。这些进展不仅改善了木材的外观和性能，还显著增强了其在不同环境条件下的耐用性和稳定性^[10]。同时，随着人工智能和机器学习技术的发展，智能算法在木材处理工艺中的应用日益广泛^[11]。通过优化处理参数和预测处理效果，智能算法显著提高了工艺的精度和效率，减少了实验试验和资源消耗。本综述将系统探讨这些木材颜色处理技术的最新研究进展，涵盖从传统方法到现代创新技术的多维探索。通过对漂白剂、真菌染色、天然染料、金属离子变色、热处理及智能算法应用的详细分析，本文旨在为木材加工业提供全面的技术参考，推动该领域向更高效、环保和可持续的方向发展。

1.   木材染色技术的创新与影响：从传统方法到现代应用

1.1   漂白剂对木材染色的影响

在木材加工和染色过程中，漂白剂的应用显得尤为重要。不同种类的漂白剂对木材的颜色和性能有显著影响，通过漂白处理可以改善木材的外观，恢复其自然色泽，并为后续的染色过程提供更均匀的基底。本节将解析几项关键研究，揭示漂白剂如何优化木材的颜色属性，并在提高木材美观度和染色一致性方面的实际效用。Akkuş等人的研究评估了三种漂白剂——S1(NaOH + H₂O₂)、S2(NaSiO₃ + H₂O₂)和S3(H₂C₂O₄)——对苏格兰松木、无梗橡木、东山毛榉和乌卢达冷杉等热处理木材的变色效果。每种木材样本在140°C和160°C下进行了不同时间的热处理，漂白的目的是减轻变黑效果，使木材颜色更接近自然状态。结果显示，不同木材和漂白剂的效果差异显著。这可能与木材内部结构的差异有关，如细胞结构和化学成分的不同，导致漂白剂的渗透性和反应性不同。例如，苏格兰松木和乌鲁达冷杉在使用S2处理后色泽更浅，而无梗橡木在使用所有三种漂白剂后效果相似^[12]。与Akkuş等人的研究相似，Çakıcıer等人研究了单组分(B-One-C)和双组分(B-Two-C)漂白剂对Doussié、Iatandza、Merbau、桃花心木和黄花梨五种木材颜色参数的影响。他们测量了色相角(ho)、红色(a*)和黄色(b*)色调、色度(C*)和亮度(L*)的变化。结果显示，经B-One-C处理后，所有树种的L*值都有提高，角梁的亮度提升最大，约为25.48%，而Iatandza的亮度则有所降低。在a*参数方面，Iatandza使用B-One-C处理后红色色调增加了136.49%。这可能是因为Iatandza的化学成分对B-One-C的反应特别敏感，导致色素激发或新色素生成。而使用B-Two-C处理时，角豆树的红色强度下降了65.61%，可能是因为B-Two-C更有效地分解了红色色素。b*值也出现了类似的趋势，Doussié和Merbau在两种漂白处理下均增强了黄色调。这些结果与Akkuş等人的研究相呼应，强调了漂白剂对不同木材类型的不同影响^[13]。进一步研究了漂白处理对木材染色特性的影响，Lu等人的研究集中于阿尤斯木材、菩提树木材和杨木的漂白处理。通过使用氢氧化钠、过氧化氢和硅酸钠的组合，Lu等人发现，这种处理不仅可以增强颜色均匀性，还可以提高木材达到平衡染色率的速度，尽管有时会导致整体染料吸收率降低。这种处理改变了木材的微观结构，增加了其渗透性，但可能会损害其结构完整性。与前两项研究相比，Lu等人的研究更侧重于漂白处理对染色特性的影响，而不仅仅是颜色变化^[5]。最后，Balçık等人探讨了不同漂白剂对各种木材的效果，特别是根据木材类型和横截面形状的不同，这些漂白剂的效果差异显著。Balçık等人使用了两种稀释度(1/3和1/6)的氢氧化钠-过氧化氢、草酸和过乙酸。结果显示，对于东黑海杉，过乙酸的漂白效果最好，而对于东榉木，氢氧化钠-过氧化氢的漂白效果显著，尤其是在稀释度较低的情况下。这些发现进一步验证了漂白剂对不同木材类型的不同影响，并强调了木材细胞排列和特性对漂白效果的影响^[14]。

漂白剂的使用不仅有效地提升了木材的自然色彩，还确保了染色处理的均匀性和效果。通过对多种木材和漂白配方的深入研究，可以明显地优化漂白工艺，从而为木材的工业应用和美观处理提供了持久且有效的解决方案。这些研究成果不仅提升了木材的审美价值，还为其在不同应用领域的广泛使用奠定了基础。

1.2   真菌对木材染色的影响

随着可持续发展的需求日益增长，探索环保的木材处理技术变得尤为重要。真菌在木材染色中的应用提供了一种新颖的环境友好型解决方案，能够通过生物过程改善木材的美观性和功能性。本节探讨了几项关于真菌在木材染色中的应用研究，这些研究揭示了真菌染色技术的潜力及其对木材性质的影响。

Liu等人研究了使用来自真菌Lasiodiplodia theobromae的黑色素对杨木单板进行染色的方法。这种方法着眼于开发工业可行的环保染色工艺。研究发现，增加染色时间和提升黑色素浓度可以显著提高染料吸收率，从而有效提升木材的外观。具体来说，在6小时的高浓度染色条件下，染料的吸收率超过了15%，显示出极高的染色效率。染色后的木材展现出良好的耐光性和耐水性，证明了其在实际应用中的适用性。此外，该研究还表明真菌黑色素有潜力取代合成染料，为减少环境影响提供了一种可持续的选择(图1)^[15]。Vidholdová等人分析了棕色腐朽真菌(Coniophora puteana)对21种热带木材颜色的影响，结果显示，真菌侵蚀导致木材颜色发生显著变化。实验期间，木材样本的重量损失范围为0.08%至6.48%。颜色测量表明，较浅色的木材(如奥库梅和伊罗科)明显变暗，而较深色的木材(如温格和伊佩)则明显变浅。大多数木材在真菌侵蚀后颜色变得更亮，呈现出更黄或更绿的色调。这些结果突显了真菌对木材染色的显著影响，特别是在木材亮度和颜色饱和度方面的变化 ^[16]。相比之下，Song等人的研究更侧重于三种真菌(Arthrinium phaeospermum、Vibrio anguillarum和Aspergillacea)对两种速生木材树种(杉木和泡桐)的染色能力。他们发现，Arthrinium phaeospermum是最有效的染色微生物，能显著改变木材颜色，使杉木由橙色变为深红色，泡桐由浅黄色变为灰色。尽管染色范围广泛，但对木材结构完整性的影响极小，重量损失仅为0.46克。该研究显示，Arthrinium phaeospermum提供了一种提升速生木材价值的环保解决方案，有助于指导未来的木材加工应用^[17]。Liu等人探讨了使用Lasiodiplodia theobromae对杨木进行微生物染色的环保方法。在为期35天的实验中，他们对木材的颜色特性、化学成分和物理属性进行了细致监测。实验显示，在14天后，木材的亮度和反射率显著下降，稳定在5%左右。显微分析表明，真菌主要通过木射线和血管等横向结构渗透木皮，深度约0.5毫米。尽管定殖范围广泛，杨木的化学成分基本未受影响，表明Lasiodiplodia theobromae微生物染色是一种可持续替代方案，能够在不影响结构完整性的前提下提高速生木材的美观度(图2)^[6]。Widsten等人的研究则展示了酶处理在提高木材染料吸收率方面的显著效果。他们发现，酶处理使辐射松的染料吸收率最高可达50%。漆酶与单宁的结合使用不仅提高了颜色均匀度，还大大减少了染料在水牢度测试中的脱落，固色率提高了80%(图3)。这表明，经过酶处理的木材在染色过程中的审美质量和耐久性都得到了显著改善 ^[18]。

图  1  用NaOH溶液提取黑色素时黑色素结构的潜在变化^[15]。

Figure  1.  Potential structural changes of melanin during extraction with NaOH solution^[15].

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图  2  杨木单板被可可毛二孢菌侵染示意图^[6]。

Figure  2.  Diagram of poplar veneer infected by lasiodiplodia theobromae ^[6].

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图  3  所选染色木块的扫描图像。(a)未处理。(b) Pergasol 黄。(c)果胶酶/Pergasol 黄。(d) Pergasol 红。(e)鞣酸。(f)果胶酶/鞣酸。(g)果胶酶/漆酶/鞣酸。(h) Procion 柠檬黄。(i)Procion 洋红。(j) Procion 鲜橙。(k) Procion 蓝绿。上排：未浸洗；下排：用水浸洗^[18]。

Figure  3.  Scanned images of selected dyed wood blocks. (A) Untreated. (B) Pergasol Yellow. (C) Pectinase/Pergasol Yellow. (D) Pergasol Red. (E) Tannin. (F) Pectinase/tannin. (G) Pectinase/ laccase/tannin. (H) Procion Lemon Yellow. (I) Procion Magenta. (J) Procion Brilliant Orange. (K) Procion Turquoise. Upper row: unleached; lower row: leached with water^[18].

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真菌染色技术展示了其在提高木材美观性和功能性方面的巨大潜力。通过对多种真菌和木材的深入研究，可以进一步优化染色工艺，提供更加环保和高效的解决方案，为木材的工业应用和美观处理提供持久且有效的支持。

1.3   天然染料在木材染色中的影响

随着环保意识的提高和可持续发展战略的推进，天然染料在木材处理中的应用日益受到重视。天然染料不仅为木材染色提供环保选项，而且通过提高耐紫外线和耐化学性能，增强了木材的功能性和外观美观度。

Zhu等人的研究调查了使用四种不同有机溶剂萃取的天然染料对木皮的染色效果。研究发现，绝对乙醇是提取天然染料最有效的溶剂，可提供最大的总色差(ΔE*)和令人满意的耐水色牢度。这一发现对环保型木材染色应用意义重大，因为环保型木材染色的目的是提高快速生长的低密度木材的视觉吸引力和价值，而这些木材通常具有较差的抗腐烂性和较差的颜色。对四种溶剂——绝对乙醇、丙酮、二氯甲烷和乙酸乙酯——进行了评估，并通过染色单板的总色差来衡量它们的效果。绝对乙醇的ΔE*最大，表明其增色效果显著。此外，傅立叶变换红外分析表明，染料与木材之间的相互作用是物理吸收，而不是化学作用，这就避免了对木材结构的化学改变，从而简化了染色过程。研究还利用扫描电子显微镜检查了染料在木材组织中的分布情况，发现染料主要在木材细胞结构上形成覆盖层。此外，热重分析表明，染色木材的热稳定性有所提高，这表明除了美观之外，还具有潜在的保护作用。这项研究不仅为利用鹅掌楸的废弃产品开辟了道路，还促进了天然染料在木材加工业中的使用，为更可持续的实践做出了贡献^[19]。Yunianti等人的研究探讨了从苏枋木(Caesalpinia sappan)和柚木(Cudrania javanensis)中提取的天然染料对预处理过的柚木(Gmelina arborea)增色的影响。分析了柚木的解剖特征，如血管、纤维和凹坑的管腔直径，以了解木材的渗透性和染料吸收情况。利用X射线衍射(XRD)分析染料特性，结果表明，柚木的非晶态结构比柚木多，因此染料渗透性更好。对柚木的预处理通过去除萃取物提高了染料吸收率，使染料渗透更深，木材颜色更鲜艳。这项研究强调了使用蓝檀和柚木作为天然染料来提高柚木美学品质的有效性，这对于手工艺品等对视觉吸引力要求极高的应用领域非常有益^[20]。在木材稳定工艺中，Rui等人探讨了使用天然真菌颜料作为合成染料的替代品，重点研究了剥落真菌颜料为仙人掌汁等木材稳定剂增色的潜力。这项研究评估了这些天然色素在着色和稳定严重腐朽的木片木材(通常用于木工和工艺品市场)方面的有效性。研究人员测试了三种真菌：Scytalidium cuboideum (产生红色素)、Chlorociboria aeruginosa (以蓝绿色素著称)和Scytalidium ganodermophthorum (产生黄色素)。结果显示，Scytalidium cuboideum的红色色素完全渗透到木材中，并在固化过程后保持其颜色。相比之下，蓝绿色颜料能使木材表面着色，但渗透不深，而黄色颜料则没有明显效果。首先使用二氯甲烷(DCM)提取颜料，然后将其加入仙人掌汁(一种常用的木材稳定剂)中。这种方法被证明对红色颜料是成功的，红色颜料也可以直接用仙人掌汁提取，这提供了一种更安全、更环保的选择。研究结果表明，这些天然颜料，尤其是来自立方仙人掌的红色颜料，可以取代合成染料，特别是对那些重视在工艺木工中使用天然着色剂的人具有吸引力^[21]。另一项研究中，Zhu等人探讨了使用栲胶作为天然染料提高木皮抗紫外线性能的功效。染色过程不涉及任何媒染剂或pH值调整，是一种环保方法(图4)。值得注意的是，在接受紫外线照射后，染色木材的色度下降幅度极小，仅为3.22%，而用酸性红染色的木材色度则显著下降了40.39%，尤其是在较短的紫外线波长(313 nm)下(图5)。这表明，天然染料不仅能着色，还能增强木材对紫外线引起的褪色的抵抗力，这对保持户外木材的美观和功能品质至关重要^[7]。Qi等人研究调查了使用樟科肉桂颜料对中国杉木进行染色的情况，并强调了可持续方法。研究发现，通过使用明矾进行预调配，木材的染色性能得到了显著改善。具体来说，与直接染色相比，预媒合提高了6.67%的染料吸收率。采用正交实验设计对染色效果进行了量化，发现媒染时间对色差和耐光性影响很大，而媒染温度则主要影响耐洗性。扫描电镜和傅立叶变换红外分析表明，明矾与木纤维形成络合物，增强了染料的附着力和稳定性。这些发现提倡在木材处理中使用天然染料，通过减少对合成染料的依赖，提出了一种符合环境可持续性的方法^[22]。在另一项研究中，Qi等人提出了一种通过超声波技术提高杉木染色性能的新方法(图6)。与传统的染色方法相比，该研究利用天然桑色素显著提高了染料吸收率和色牢度。具体来说，确定的最佳染色条件包括：超声波功率为340 W，温度为90°C，染色时间为5小时，染料浓度为10%。在这些条件下，染料的最大吸收率为33.34%，色差为18.127。此外，研究还强调了染料浓度和染色条件对水洗色牢度和日晒色牢度的影响，表明超声波辅助染色能有效提高木材的美观度，同时促进木材加工的可持续发展^[23]。Zhu等人利用从钦州木贼(Dalbergia cochinchinensis)残留物中提取的天然染料对木材的染色性能进行了研究，突出了这种环保染色方法的多功能优势(图7)。研究结果表明，这种染料具有优异的耐水色牢度，经水曝晒后色差最小(ΔE*)为4.58；对黑曲霉和毛霉等霉菌具有更强的防霉性；而且具有优异的渗透性，可在大气压力下完全浸渍木块。这些特性使Dalbergia cochinchinensis成为一种极具吸引力的木材染色天然染料，既能增强美感，又能提高耐久性，适合各种应用^[24]。最后，Beldean等人的研究探讨了从核桃壳、洋葱皮和白屈菜中提取的天然染料提取物对云杉木着色的有效性，并评估了它们在室内自然光照射下一年的颜色稳定性。他们对坚果壳和白屈菜提取物使用了5%的浓度，对洋葱皮使用了2.5%的浓度，一些样品还用硫酸亚铁媒染剂进行了处理。染料通过60°C的浸渍过程应用，并在30、60和365天后使用CIELab系统监测颜色变化。研究发现，所有染料都表现出颜色稳定性，随着时间的推移变化最小，尤其是洋葱皮提取物，其颜色变化最小。媒染剂样品通常表现出较深的颜色和稍大的颜色变化，表明媒染剂在增强和稳定颜色方面的作用，但也可能增加变化性^[25]。

图  4  抗紫外线染色木材的详细制备过程^[7]。

Figure  4.  Detailed preparation process for anti-UV dyed wood^[7].

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图  5  染色木材在紫外光照射120小时前后的视觉评估^[7]。

Figure  5.  Visual assessment of dyed wood before and after UV lights irradiation for 120 h^[7].

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图  6  超声波辅助桑椹颜料染色工艺^[23]。

Figure  6.  Ultrasonic-assisted mulberry pigment dyeing process of Chinese fir^[23].

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图  7  ND染色木材的制备原理图及多功能性能评价^[24]。

Figure  7.  Schematic diagram of the preparation of ND dyed wood and multifunctional properties evaluation^[24].

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天然染料在木材染色中的应用不仅能提供多样的颜色选择，还能提升木材的抗紫外线、防霉和耐洗等性能。通过环保且可持续的方法，这些染料为木材加工业带来了新的发展方向。随着技术的不断进步，天然染料在木材染色中的应用前景将更加广阔。

1.4   金属离子诱导变色

金属离子在木材染色中的应用提供了一种独特的方式来改变木材的颜色和增强其美观性。这种方法不仅依赖于金属离子与木材中天然存在的化学成分的反应，还涉及复杂的物理和化学机制，这些机制共同决定了染色后木材的最终外观。

Dagher等人的研究探索了通过应用金属盐改变四种北美硬木(白橡木、红橡木、糖枫和黄桦)颜色的方法。使用紫外-可见光谱和液态磷-31核磁共振光谱(31P NMR)分析了心材和边材的乙醇提取物中的酚类成分。研究发现，颜色的变化受到木材提取物中特定酚羟基含量的显著影响，其中二取代酚羟基与颜色变化的CIELab坐标具有最高的相关性^[26]。 Hundhausen等人的研究：深入研究了硫酸铁(II)对木质外墙人工灰化的影响。通过使用4%的硫酸铁(II)溶液，研究了这种化合物与九种不同木质基材在不同光照条件下的反应。结果表明，即使在缺乏酚类化合物的木材中，接触硫酸铁(II)也会使木材颜色加深，暴露在阳光下的样本显示出加速的变灰过程，而遮挡光线的区域颜色变化最小，支持了光诱导机制在颜色转化中的作用^[27]。Jankowska的研究评估了经硫酸铁(II)处理的欧洲橡木的颜色变化及其在自然风化过程中的颜色稳定性。使用不同浓度的硫酸铁(II)(10%、20%、30%)进行处理，结果显示处理后木材颜色立即变为深灰色(图8)，木材的切向部分颜色变化比径向更明显。老化测试表明，颜色稳定性随时间而降低，表明尽管硫酸铁(II)可以有效改变木材颜色，其在户外使用的耐久性有限^[28]。 Qi等人的研究：探讨了单一和混合金属离子(Fe²⁺、Cu²⁺、Mn²⁺)对橡木单板的褪色效果。研究发现，这些金属离子显著改变了木材的颜色特性，其中Fe2+引起的颜色变化最为显著，导致的总色差(ΔE*)最大。这些变化主要由于金属离子与木材中的酚类物质及其他化学组分的反应，改变了木材的紫外线吸收特性^[29]。 Dagher等人的另一项研究：研究了硫酸铁(III)对白橡木的处理效果，着重于增强木材的纹理对比度和改变表面粗糙度。处理后的木材显示出增加的表面粗糙度参数和颗粒对比度，特别是对于具有明显颗粒图案的样本^[8]。Dagher等人的研究：使用莫斯鲍尔光谱法研究铁盐与白橡木表面的相互作用。发现不同类型的铁盐影响铁离子的氧化态，并与颜色的变化相关。例如，醋酸亚铁倾向于产生三价铁络合物，而硫酸亚铁和硫酸铁则产生二价铁状态，这些氧化态与木材的颜色变化直接相关^[30]。侯等人的研究：研究了硫酸亚铁和硫酸铜对柞木表板颜色的影响。发现随着Fe²⁺和Cu²⁺质量分数的增加，木板的明度指数(L*)明显下降，总色差(ΔE*)增加，达到最大值31.53和9.90。这些颜色变化主要是金属离子与木材中的化学成分反应所致，显示了调控木材颜色的潜在可能性^[31]。

图  8  参考木材及用硫酸铁处理的木材图像：从左到右分别是施加10%、20%和30%溶液后的效果；从上到下分别是短时冷浴(2小时，20°C)、短时热浴(2小时，70°C)和长时冷浴(24小时，20°C)后的效果^[28]。

Figure  8.  Images of reference wood, and wood treated with iron sulphate: from left to right after 10 %, 20 % and 30 % solution was applied; from top to bottom: after short-term cold bath (2 h; 20℃), after short-term hot bath (2 h, 70℃), after long-term cold bath (24 h, 20℃)^[28].

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通过这些研究，金属离子诱导的木材变色技术不仅为木材提供了丰富的颜色选择，还揭示了这些方法在提高木材美观性及应用灵活性方面的潜力。这些技术的发展为木材加工业提供了新的视角和方法，尤其是在追求可持续和环保生产过程的当下。

1.5   热处理对木材颜色的影响

热处理是一种广泛应用于木材改性的技术，通过高温处理不仅能改善木材的物理和化学性能，还能显著改变其颜色。热处理过程中，木材内部的化学成分发生变化，导致颜色从浅色变为深色，这不仅提高了木材的装饰性，还增强了其耐久性和稳定性。以下研究详细探讨了热处理对不同木材种类颜色变化的影响，以及这些变化背后的化学和物理机制。

Slabojeva等人的研究 评估了原生榉木和热改性榉木在不同透明表面饰面下的颜色稳定性。在125°C下对木材进行6小时的热改性，以评估合成饰面、蜡油饰面和水性饰面在室内阳光照射60天后对颜色变化的影响。通过测量表面处理前后及暴露期间的颜色参数(L*、a*、b*、C*ab、h*ab)来计算总色差(ΔE*)。结果表明，蜡油饰面导致原生木材和热改性木材的颜色变化最大(ΔE*达到15.8)，而合成饰面对原生木材的颜色变化最小(ΔE*仅为2.3)，未涂层的热改性木材与涂层样本相比，颜色变化最小^[32]。 Wang等人的研究探讨了热处理对蓝染辐射松的外观和物理性质的影响。研究发现，随着热处理温度的提高和时间的延长，木材的亮度(L*)显著降低，使颜色变暗，总色差(ΔE*)达到了20以上。热处理还显著增加了水滴的接触角，从40°增加到100°以上，表明木材表面润湿性降低，疏水性增强，从而使木材更适合在潮湿环境中使用^[33]。Kačík等人研究了热处理对黑槐木颜色和化学特性的影响。热处理温度分别为160°C、180°C和210°C。研究发现，热处理使木材颜色显著变深，210°C时总色差(ΔE*)超过30。这种变化主要归因于半纤维素的降解和木材萃取物的转化，产生了新的发色团，尤其是醌类化合物。傅立叶变换红外光谱分析显示木材化学成分的变化，如羰基浓度增加和木质素结构变化^[34]。da等人 探讨了两种温度(150°C和200°C)下热处理对桉树木材的影响。研究表明，热处理导致木材颜色显著变深，150°C时总色差(ΔE*)为12.5，200°C时达到18.3，即使在没有光照的情况下，这种变黑效果在两年内不断加强，表明木材基质内部发生了渐进的化学变化。热重分析显示，木材在300°C和400°C之间的降解峰值，表明主要化学成分发生了分解^[35]。 Gašparík等人 在研究中探讨了热处理对柚木和柳桉木物理和化学特性的影响。对木材进160°C、180°C和210°C的热处理，发现随着温度升高，两种木材的颜色明显变深。使用CIE L*a*b*颜色系统进行量化，柚木在210°C时总色差(ΔE*)达到35.2，柳桉木则达到28.9。化学分析显示，半纤维素含量显著减少(210°C时柚木的半纤维素含量为67.7%，柳桉木为80.5%)，木质素和萃取物含量增加，这些变化增强了木材的美观性和耐久性^[9]。 Dzurenda等人调查了热处理对榉木颜色和酸度的影响。研究显示，随着处理条件的加强，榉木颜色由浅白灰变为粉红、红褐色和棕红色，总色差(ΔE*)从1.97到26.85不等。木材酸度从pH值4.9降至3.4，这主要是由于半纤维素水解形成乙酸和甲酸等有机酸。研究通过多项式模型有效地映射了这些变化，在颜色变化和酸度降低之间建立了定量关系^[36]。Borůvka等人 研究了热处理如何影响桦木的物理特性。研究显示，随着处理温度的升高，木材的热特性(如电导率、扩散率和体积热容)下降，这增强了其触感温暖的感觉。在200°C时，热导率下降20.2%，体积热容下降15.0%。木材颜色变深，光泽度降低，在200°C时亮度下降44.0%，光泽度下降18.2%。这些变化使桦木更适合用于家具和覆层材料^[37]。Zhang等人探讨了使用传统热处理方法对桉树木材进行处理以获得与缅甸水曲柳相似颜色的影响。研究表明，饱和蒸汽和热空气条件下可以有效改变桉树的颜色，在400~500纳米光谱吸收范围内显示显著变化。半纤维素降解和木质素丁香基结构脱甲氧基作用导致木质素聚合和亮度降低，总色差(ΔE*)达30以上^[38]。Zhang等人 研究了热暴露如何改变桉树木材木质素中的发色团结构。研究表明，随着热处理温度升高(110°C至150°C)，木材明显变黑变红，这归因于木质素的结构变化，如脱甲氧基化和缩合反应，增加了非共轭羰基的存在，改变了木材外观^[39]。 Vidholdová等人的研究考察了热改性木材在使用不同表面饰面后的颜色稳定性。结果显示，所有饰面类型在阳光下都会导致颜色变化，其中醇酸树脂饰面导致颜色变化最明显(总色差ΔE*达到25.6)，而丙烯酸聚氨酯饰面的颜色变化最小(ΔE*为10.2)^[40]。

热处理作为一种有效的木材改性技术，通过高温处理不仅能显著改善木材的物理和化学性质，还能有效地改变其颜色，使其更具美观性和耐久性。通过对不同温度和处理时间的调整，热处理能够适应各种木材的具体需求，增强其在不同应用场景中的表现。从这些研究中可以看出，热处理技术在提高木材的装饰效果、耐久性和稳定性方面具有巨大潜力。这些研究成果为木材加工业提供了重要的理论依据和实践指导，帮助优化木材处理工艺，提高木材产品的市场竞争力和可持续性。在未来的研究和应用中，热处理技术有望继续发挥其独特的优势，为木材加工领域带来更多创新和发展机遇。

1.6   其他木材颜色处理技术

近年来，随着木材加工技术的不断进步，各种木材颜色处理技术不仅提升了木材的装饰性和美观性，还显著改善了其物理和机械性能。以下几项研究展示了不同颜色处理方法在提升木材性能和颜色稳定性方面的最新进展，并引入了一些新型材料和技术的应用。王等人的研究探讨了三聚氰胺改性脲醛树脂(MUF)与染料结合后对杉木物理和机械性能的提升效果。研究发现，在适宜的条件下(1%质量分数，pH值8，加入1%的Na₂CO₃作为助染剂)，酸性大红G染料能够显著改善染色剂的储存稳定性和木材的上染性能。经过处理，杉木的密度、抗弯弹性模量和抗弯强度分别提高了67.8%、43.8%和66.6%，且复合改性木材展现出良好的色牢度和抗水溶性，这归因于树脂对染料的包覆作用，有助于将染料固定在木材基质中^[41]。蹇等人详细探讨了使用乙二醛-尿素(GU)树脂与酸性染料复合成的改性剂对速生松木进行同步增强颜色处理的效果。通过真空加压浸渍，松木的抗弯弹性模量、抗弯强度和顺纹抗压强度显著提高，且GU树脂显著改善了染料的分散性和渗透性，从而提升了颜色处理的均匀性和色彩饱和度^[42]。Shi等人研究了三聚氰胺改性脲醛(MUF)树脂与酸性红18050染料的不同混配方法对中国杉木的改性效果。结果表明，不同阶段加入染料均能有效提升木材的渗透性和颜色处理效果，尤其是在第二部分尿素(U2 G)中加入染料的木材在耐水和耐光色牢度方面表现最佳。这表明，树脂与染料之间的相互作用显著增强了染料的保留率和结合强度^[10]。此外，Jaxel等人开发了一种使用超临界二氧化碳(scCO₂)和二甲基亚砜(DMSO)进行颜色处理的新方法。DMSO引起的微膨胀增强了染料的渗透效果，与传统染色技术相比，该方法显著改善了染料吸收的均匀性和深度，且这种单步scCO₂处理技术更为环保，能够提升木材的美观度和颜色稳定性^[43]。Vidholdová等人的研究 考察了在饱和水蒸气条件下对四种热改性木材(赤松、欧洲榉木、纸桦和挪威枫木)进行处理并涂上三种不同类型的表面饰面(丙烯酸聚氨酯、聚丙烯酸和醛树脂以及醇酸树脂)后的颜色稳定性。研究结果表明，所有类型的木材和饰面在曝晒后都会发生明显的颜色变化，包括亮度(L*)、红度(a*)和黄度(b*)的变化。醇酸树脂饰面通常会导致最明显的变暗(L*下降)和黄度(b*上升)，从而影响室内和室外应用所需的木饰面的美观性和保护性^[44]。近年来，研究者们还探索了新型材料和技术的应用。例如，基于白杨的热致变色复合材料(R-PTC)通过使用红色热致变色染料(R-TD)，在38°C至46°C的温度范围内实现了从浅红色到深红色之间的可逆颜色变化。这不仅提升了木材的装饰性，还具备了温度指示功能，有助于提高家具的安全性(图9)。尽管材料的机械强度可能因处理而降低，但其颜色转换属性显著增强^[45]。另一项研究开发了聚乙烯醇/丙二醇(PVA/PG)增强的可逆热致变色柔性木材薄膜。该薄膜在低温至高温之间表现出从明亮到深色的颜色变化，且在保持优异机械强度的同时，还具有节能效果。这种材料在建筑节能、智能窗户等领域显示出广泛的应用潜力^[46]。部分透明木材的颜色处理工艺也得到了进一步的发展。通过酸脱木质素法去除部分木质素，然后将木材浸渍于折射率匹配的树脂中，研究者成功制备了部分透明木材。这种木材在保持原有颜色和纹理的同时，透光率增加了14.14%，机械强度提高了57.76%，显示出在家居装饰领域的高应用潜力(图10)^[47]。

图  9  R-PTC 的制备过程[45]

Figure  9.  Preparation of R-PTC[45]

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这些研究展示了不同颜色处理技术在提升木材性能和美观性方面的显著效果。通过结合新型材料和技术，这些处理方法不仅提高了木材的实用性，还推动了木材加工业向环保和高附加值方向发展，开辟了更多的应用前景，促进了木材资源的可持续利用。未来，随着技术的不断创新，这些颜色处理技术将继续在木材工业中发挥更大的作用。

图  10  OW-A、TW-A、OW-B、TW-B、OW-C、TW-C、OW-D、TW-D、OW-E、TW-E、OW-F 和 TW-F 样品在日光和特 定光照条件下的对比照片^[47]。

Figure  10.  Contrast photos of OW-A, TW-A, OW-B, TW-B, OW-C, TW-C, OW-D, TW-D, OW-E, TW-E, OW-F, and TW-F samples in daylight and specific light conditions^[47].

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2.   智能算法在木材颜色处理中的创新应用

2.1   智能算法在优化木材染色中的应用

在木材染色领域，智能算法的应用为提高染色工艺的精度和效率提供了新的方法。以下研究展示了不同智能算法在木材染色中的具体应用及其效果。Guan等人提出了一种通过遗传算法(GA)优化极限学习机(ELM)(图11)的方法，用于改进木材染色工艺(图12)。该GA-ELM模型高效、准确地预测了木材染色配方，将染色配方的平均相对偏差降低到0.262，远优于反向传播神经网络的0.808^[11]。这项技术为木材生产行业提供了一种更具成本效益的解决方案，尤其在提高低质量木材的美学价值方面表现突出。管等人利用粒子群优化(PSO)算法优化Stearns-Noechel模型，提高了木材染色中计算机配色的精度和效率。通过动态调整比例系数(Δc)和参数M，优化后的模型显著减少了配方与实际染料配方之间的色差(ΔE)，提高了配色的准确性和效率^[48]。Guan等人还通过增强径向基函数(RBF)神经网络的峰值密度函数，优化了木材染色的智能配色。该方法解决了确定隐藏层最佳神经元数量的难题，并显著降低了模型的平均相对误差，从1.55%降至0.62%，训练历元减少至50，提高了神经网络的收敛速度和近似精度(图13)^[49]。Wu等人的研究探讨了在Friele和Stearns-Noechel模型上使用高光谱颜色匹配与粒子群优化(PSO)相结合来提高木材染色精度的问题(图14)。PSO优化后的Stearns-Noechel模型产生的色差值更低，性能优于Friele模型，适用于家具生产和室内设计等应用(图15)^[50]。Apraiz 等人介绍了一种将Kubelka-Munk理论与自学算法相结合的先进模型，用于预测染色橡木的颜色。该模型能够准确预测使用不同比例水基和溶剂型染料的木材颜色，并评估不同染料应用方法及上光对最终颜色的影响^[51]。魏等人采用自适应差分进化算法(ADE)优化Stearns-Noechel模型，以提高木材染色配方的预测精度。实验显示，使用ADE优化模型后，拟合样与标准样之间的色差ΔE00均小于3，显著提升了预测精度和优化效率^[52]。管等人进一步通过粒子群优化技术提高了Friele模型的准确性，用于预测木材染色的配色方案。优化后的模型在拟合色差上表现优异，平均拟合色差从0.8202降至0.7287^[53]。此外，管等人还通过灰狼算法优化支持向量回归(SVR)模型，提高了木材染色配色的准确性和速度，优化后的模型配方相对偏差降至0.177，展示了灰狼算法在全局优化中的强大能力^[54]。表1总结了木材染色技术中颜色匹配和预测的先进算法，包括遗传算法、粒子群优化和增强型径向基函数网络等多种方法，展示了它们在提升预测精确度和效率方面的具体优势。这些算法的应用显著提高了染色工艺的精度和效率，推动了木材加工行业的技术进步。智能算法在木材染色中的应用显著提高了染色工艺的精度和效率。通过优化染色配方、提高颜色匹配的准确性，这些算法为木材加工行业提供了强有力的技术支持。未来，随着智能算法的不断进步，木材染色工艺将进一步优化，推动木材工业向更高效、更环保的方向发展。这不仅提升了木材产品的市场竞争力，还促进了木材资源的可持续利用。

图  11  ELM 的基本结构^[11]。

Figure  11.  The basic structure of the ELM^[11].

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图  12  GA优化ELM模型的流程图^[11]。

Figure  12.  Flowchart of GA optimized ELM model^[11].

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图  13  RBF神经网络的基本拓扑结构^[49]。

Figure  13.  Basic topology of RBF neural network^[49].

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图  14  优化的 Friele 模型预测公式流程图^[50]。

Figure  14.  Optimized Friele model prediction formula flowchart^[50].

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图  15  天然木材样品的取样点及对应点的染色效果图^[50]。

Figure  15.  Sampling points of natural wood samples and staining effect diagrams of corresponding points^[50].

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表  1  木材染色技术中色彩匹配和预测算法的最新进展。

Table  1.  Recent Advances in Color Matching and Prediction Algorithms in Wood Dyeing Technologies.

Researcher	Algorithm Type	Purpose	Results and Advantages	Reference
Guan et al.	Genetic Algorithm (GA) optimizing Extreme Learning Machine (ELM)	Improve accuracy of dye formula prediction	Average relative deviation reduced to 0.262, significant accuracy improvement, cost-effectiveness and resource efficiency enhanced	[11]
Guan et al.	Particle Swarm Optimization (PSO)	Improve accuracy and efficiency of computer color matching	Average relative deviation of 0.643%, average fit color difference of 0.720, significantly improved color matching accuracy and efficiency	[48]
Guan et al.	Enhanced Radial Basis Function (RBF) Network	Increase convergence speed and approximation accuracy of neural networks	Average relative error reduced from 1.55% to 0.62%, training epochs reduced to 50, improved speed and accuracy	[49]
Wu et al.	Particle Swarm Optimization (PSO)	Improve wood dyeing accuracy	Optimized model has lower color difference values, improved color matching accuracy, suitable for furniture production and interior design	[50]
Apraiz et al.	Kubelka-Munk Theory with Self-learning Algorithms	Predict dye color of stained oak accurately	Accurately predicts wood color under various dye proportions and application methods, evaluates effects of varnishing on final color appearance	[51]
Wei et al.	Adaptive Differential Evolution (ADE)	Optimize prediction of wood dye formulas	Optimized model's color difference ΔE00 less than 3, significantly improved prediction accuracy and optimization efficiency	[52]
Guan et al.	Particle Swarm Optimization (PSO)	Improve color matching accuracy	Average fit color difference reduced from 0.8202 to 0.7287, significantly improved color matching accuracy	[53]
Guan et al.	Wolf Algorithm Optimized Support Vector Regression (SVR)	Increase accuracy and speed of wood dye color matching	Relative formula deviation reduced to 0.177, optimized model superior to traditional models, demonstrated global optimization capability	[54]

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2.2   智能算法在木材热处理及其他颜色处理技术中的应用

随着木材加工行业的发展，智能算法在优化木材热处理及其他颜色处理技术中展现了巨大的潜力。这些算法不仅能提高处理工艺的效率和精度，还能显著减少实验试验和资源消耗。通过智能算法的应用，研究人员能够更准确地预测木材在不同处理过程中的颜色变化，优化处理参数，从而提高木材的美观性和物理性能。以下研究展示了不同智能算法在木材处理中的具体应用及其效果。Mo等人的研究利用人工神经网络(ANN)建立模型，探讨了表面热处理(STT)对白蜡木、黄杨木和红橡木颜色改变的效果(图16)。该模型在不同温度和持续时间下成功预测了颜色变化，R²超过0.96，大幅节省了时间和实验设置(图17)。这种方法不仅简化了改色过程，还保留了木材的机械特性，为行业提供了高效、可持续的方法^[55]。Nguyen等人的研究评估了人工神经网络(ANN)在预测热处理落叶松和杨木在人工风化过程中颜色变化的能力。利用L*、a*和b*等颜色参数以及风化时间和木材种类作为输入，ANN模型表现出高准确性，所有数据集的判定系数(R²)均超过0.92。颜色变化主要受木质素和木材萃取物的光降解影响，该模型能准确预测颜色变化，减少实验成本和时间，证明了ANN在工业应用中的有效性^[56]。Van等人的另一项研究进一步探讨了人工神经网络(ANN)在预测经过热处理的落叶松和杨木颜色变化中的应用。通过整合温度(180°C到220°C)和处理时间(2小时到8小时)等工艺参数，ANN模型展示了极高的预测准确性，平均绝对百分比误差极低，确定系数(R²)较高(所有数据集均高于0.99)。这种高效的预测能力对优化木材工业的热处理工艺至关重要，能够减少大量物理测试，节省时间并降低成本^[57]。Li等人的研究集中于改进的粒子群优化-支持向量机(IPSO-SVM)在预测热处理和人工风化后木材颜色变化方面的有效性。系统比较显示，IPSO-SVM模型在预测精度上显著优于传统支持向量机(SVM)和粒子群优化-SVM(PSO-SVM)模型。具体来说，IPSO-SVM模型在训练数据中的均方根误差(RMSE)降低了49%至72%，平均绝对误差(MAE)减少了52%至78%，标准差(STD)降低了14%至68%。在测试数据中，RMSE和MAE也显著降低，显示出更高的预测能力和模型拟合度^[58]。Li等人的另一项研究探讨了CO2激光如何改变杨木的颜色。通过调整激光参数(如功率、进给速度和扫描宽度)，该研究使用CIELAB色彩空间对颜色变化进行了量化。结果表明，随着激光功率的增大，颜色差异更加明显(DE*值越大)，而进给速度和扫描宽度的增加则因热传导的减少而缓解这些变化。通过响应面方法(RSM)开发的预测模型成功捕捉到了激光设置与颜色结果的关系，傅立叶变换红外光谱分析进一步揭示了木材中的化学变化(如木质素缩合和半纤维素脱乙酰化)，这些变化与颜色变化直接相关^[59]。Kropat等人的研究利用近红外光谱预测使用化学染色剂(特别是醋酸铁和碳酸氢钠)处理后的木材显色情况。通过偏最小二乘回归(PLSR)模型，研究人员有效解决了木材品种间及同一品种个体间的化学变异挑战，使不同批次木材的颜色结果更加一致。研究涉及五种不同树种的210块木材标本，验证了近红外光谱在工业环境中预测涂漆后颜色变化的有效性，特别是在醋酸铁处理方面取得了显著成果(R²_cv=0.92)，对于确保木材染色工艺的质量一致性至关重要^[60]。表格2总结了多种高级预测模型在热处理及其他木材颜色处理技术中的应用，包括人工神经网络、偏最小二乘回归、改进的粒子群优化-支持向量机以及响应面方法等。这些模型展现了在提高预测准确度、节约资源与降低实验成本方面的显著优势。

图  16  ANN架构用作木材表面颜色变化的预测模型^[55]。

Figure  16.  ANN architecture used as a prediction model for color change of wood surface ther- mally treated^[55].

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图  17  经表面热处理木材颜色变化的实际值与预测值之间的关系^[56]。

Figure  17.  Relationships between real and predicted values for color change of surface ther- mally treated wood^[56].

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智能算法在木材热处理及其他颜色处理技术中的应用显著提高了处理效率和精度，减少了实验试验和资源消耗。通过优化处理参数和提高处理效果，这些算法为木材工业提供了强有力的技术支持。未来，随着智能算法的进一步发展，木材处理工艺将变得更加高效、环保，推动木材加工行业向更高效、更可持续的方向发展。

表  2  先进预测模型在木材热处理及他颜色处理技术中的应用分析。

Table  2.  Analysis of the Application of Advanced Prediction Models in Wood Heat Treatment and Other Color Processing Technologies.

	Algorithm Type	Research Objective	Results and Advantages	Reference
Mo et al.	Artificial Neural Networks (ANN)	Predict color changes in wood	High accuracy (R²>0.96), reduced time and resource usage	[55]
Kropat et al.	Partial Least Squares Regression (PLSR)	Predict visibility of chemically dyed wood	Improved consistency, especially with iron acetate (R²_cv=0.92)	[60]
Nguyen et al.	Artificial Neural Networks (ANN)	Predict color changes in heat-treated and weather ed wood	High accuracy (all datasets R²>0.92), reduced experimental costs	[56]
Van et al.	Artificial Neural Networks (ANN)	Predict color changes in heat-treated wood	Extremely high predictive accuracy (R²>0.99), saves physical tests	[57]
Li et al.	Improved Particle Swarm Optimization-Support Vector Machine (IPSO-SVM)	Enhance prediction accuracy of color changes post heat treatment and weathering	Significantly improved accuracy, reduced errors and variance	[58]
Li et al.	Response Surface Methodology (RSM)	Study the effect of CO2 laser on changing wood color	Quantified relationship between laser settings and color results, showed chemical changes related to color changes	[59]

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3.   总结及展望

近年来，木材颜色处理技术取得了显著进展。通过对漂白剂、微生物、天然染料、金属离子、热处理等研究，学者们不断优化和改进木材的颜色处理工艺。漂白剂的使用不仅改善了木材的外观，还提高了染色的一致性和均匀性。微生物染色技术提供了环保且高效的解决方案，天然染料不仅环保，还增强了木材的耐久性和功能性。金属离子诱导变色技术通过与木材内部成分的反应，带来了丰富的颜色变化。热处理技术则通过高温处理显著改变木材颜色，同时提高了其物理和化学性能。

尽管木材颜色处理技术取得了诸多进展，但仍然存在一些挑战。首先，不同种类木材在颜色处理中的反应存在差异，工艺的通用性有待提高。其次，部分处理方法在提高木材美观性的同时，可能会影响其物理和机械性能，需要进一步优化。再次，环保染料和处理方法的成本相对较高，限制了大规模应用。最后，智能算法的应用虽有显著效果，但对数据质量和模型训练要求较高，实际应用中仍需克服数据采集和处理的难题。

未来，随着环保意识的增强和可持续发展的推进，木材颜色处理技术将继续向更加环保、高效和智能化的方向发展。智能算法在优化木材染色和热处理工艺中的应用，将进一步提高处理的精度和效率，减少资源消耗和环境影响。特别是智能算法的应用，不仅能提高木材的颜色处理效果，还能通过数据分析和模型预测，优化工艺参数，提升木材的整体性能和市场竞争力。