Predição de qualidade da madeira e da polpa celulósica por técnica de espectroscopia de infravermelho próximo (NIRS)

Abstract

O objetivo deste estudo foi desenvolver modelos de calibração multivariada, com espectros infravermelhos próximos (NIR), para predição de qualidade da madeira e da polpa celulósica kraft de Eucalyptus. Foram utilizadas 30 amostras de madeira, em forma de cavacos, e 116 amostras de polpa kraft de Eucalyptus. Os cavacos foram utilizados com dois teores de umidade (33% e 10%). Nos cavacos mais úmidos, foram obtidas as seguintes correlações: 97% na densidade básica, 84% no teor de extrativos e 93% no teor de lignina. Nos cavacos mais secos, as correlações foram: 97% na densidade básica, 92% no teor de extrativos e 90% na lignina. Para a predição de qualidade das polpas, foram obtidos espectros NIR de folhas de celulose e das polpas na forma original (desagregada). Os modelos com espectros obtidos na folha de celulose apresentaram correlações de 94% no número kappa, 93% na viscosidade da polpa, 90% no rendimento depurado e 86% no teor de ácido hexenurônico. Os modelos com espectros obtidos na polpa desagregada apresentaram as seguintes correlações: 90% no número kappa, 91% na viscosidade da polpa, 88% no rendimento depurado e 85% no teor de ácidos hexenurônicos. Os resultados demonstraram a viabilidade da aplicação da técnica de modelagem das características da madeira e da polpa celulósica, utilizando-se espectros NIR.

The objective of this study was to establish mathematical calibration models for near infrared spectra (NIRS) to predict wood quality and kraft pulp characteristics for Eucalyptus. Two different wood chip moisture contents were used (33% and 10%) and 116 kraft pulp samples were measured (kappa number 13-18). For more humid chips, the following correlations were established: 97% for wood basic density, 84% for extractive content and 93% for lignin content. For drier chips, the correlations were: 97% for wood basic density, 92% for extractive content and 90% for lignin content. For pulp quality prediction, NIRS spectra were obtained from handsheets and from the pulp in the original form (disaggregated). NIRS models for handsheets presented 94% correlation for kappa number, 93% for pulp viscosity, 90% for screened yield and 86% for hexenuronic acid content. Models for disaggregated pulp presented the following correlations: 90% for kappa number, 91% for pulp viscosity, 88% for screened yield and 85% for hexenuronic acid content. These results demonstrate the viability and precision of the NIRS technique to estimate wood quality and pulp characteristics.