Efeito da granulometria de amostras de serragem de Eucalyptus na análise de densidade e pentosanas via NIR para as indústrias de celulose

Abstract

A implementação efetiva da espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) nas indústrias enfrenta desafios, como o tamanho da partícula das amostras e o número de processos operacionais. Este estudo analisou diferentes metodologias de calibração de modelos NIR para a variável pentosanas em três granulometrias (18, 40/60 e 100 mesh). Foram coletadas 100 amostras de serragem e 100 de cavacos de diversas espécies de Eucalyptus em 14 municípios do Rio Grande do Sul. Utilizou-se um espectrofotômetro MPA II da Bruker para obter os espectros NIR, analisados com o software OPUS 8.1. As amostras foram divididas em 80% para calibração e 20% para validação, usando o algoritmo de Kennard e Stone. Os modelos foram ajustados com base no menor erro quadrático médio na predição (RMSEP) e maiores coeficientes de determinação (R²c e R²p). Dentre os materiais avaliados, Eucalyptus dunnii e seus híbridos apresentaram teores significativos de pentosanas. Apesar das diferenças visuais, os espectros das diferentes granulometrias mostraram comportamento semelhante. Os modelos desenvolvidos exibiram coeficientes de determinação acima de 80%, demonstrando robustez na explicação da variação dos dados. O modelo calibrado para 18 mesh foi recomendado por sua precisão e menor custo operacional, demonstrando grande potencial para auxiliar nas etapas de seleção no melhoramento genético florestal nas indústrias de celulose. Palavras-chave: Melhoramento Genético; Qualidade da Madeira; Análise não destrutiva.The effective implementation of near-infrared spectroscopy (NIR) in industries faces challenges, such as the particle size of samples and the number of operational processes. This study analyzed different calibration methodologies for NIR models for the variable pentosans in three particle sizes (18, 40/60, and 100 mesh). 100 samples of sawdust and 100 samples of wood chips from various Eucalyptus species in 14 municipalities in Rio Grande do Sul were collected. An MPA II spectrophotometer by Bruker was used to obtain the NIR spectra, analyzed with OPUS 8.1 software. The samples were divided into 80% for calibration and 20% for validation using the Kennard and Stone algorithm. Models were adjusted based on the lowest root mean square error of prediction (RMSEP) and the highest coefficients of determination (R²c and R²p). Among the evaluated materials, Eucalyptus dunnii and its hybrids showed significant pentosan levels. Despite visual differences, the spectra of the different particle sizes showed similar behavior. The developed models exhibited determination coefficients above 80%, demonstrating robustness in explaining data variation. The model calibrated for 18 mesh was recommended for its precision and lower operational cost, demonstrating great potential to assist in the selection stages for forest genetic improvement in the pulp and paper industries. Keywords: Genetic Improvement; Wood Quality; Non-Destructive Analysis.