Espectroscopia na região do infravermelho próximo para predição de características da madeira para produção de celulose

Abstract

Esse estudo teve como objetivo principal o desenvolvimento de técnicas de amostragem, técnicas de seleção de amostras e modelos de calibração NIRS para caracterização tecnológica de materiais genéticos utilizando uma técnica mais rápida e de menor custo que as convencionais. Os resultados obtidos demonstraram que os modelos de calibração NIRS desenvolvidos com amostras cedidas por duas empresas nacionais de celulose e papel se mostraram pouco robustos para predizer as características tecnológicas das árvores a serem produzidas pelo Projeto Genolyptus por causa da pequena amplitude de variação dos parâmetros analisados, porém para predições apenas de indivíduos com características similares aos utilizados para geração dos modelos, eles são suficientes. O uso da técnica de seleção de amostras pelo algoritmo de Kennard-Stone para calibração NIRS proporcionou modelos mais robustos com menor número de amostras, requerendo, consequentemente, menos análises químicas, que são caras e morosas. Modelos de calibração NIRS gerados com cerca de 3408 amostras não apresentaram diferenças na predição de características tecnológicas da madeira quando comparadas com as de modelos gerados com 1000, 500 e 200 amostras selecionadas pelo algoritmo de Kennard-Stone. Os espectros NIRS foram significativamente afetados pelos locais de plantio, materiais genéticos, idades e posição de amostragem nas árvores, demonstrando a necessidade de padronização da metodologia de obtenção e localização das amostras de serragem na árvore para obtenção dos espectros NIRS a serem utilizados para desenvolvimento dos modelos de calibração.

The main purpose of this study was the analysis of Eucalyptus wood sampling techniques, sample selection techniques and NIRS calibration models for technological characterization using a faster and lower cost technique than the conventional ones. The results obtained showed that: The NIRS calibration models developed with Eucalyptus wood samples provided by two national pulp and paper companies presented low precision to predict technological characteristics of the trees to be produced by the Genolyptus Project due to the small range variation of the parameters analyzed. Samples selection for NIRS calibration by the Kennard- Stonealgorithm resulted in strong models with smaller samples number, consequently requiring less chemical analyses, which are expensive and time consuming. NIRS calibration models generated with 3408 samples did not present differences for prediction of wood technological characteristics when compared to models generated with 1000, 500 and 200 samples selected by the Kennard-Stone algorithm. NIRS spectra were significantly affected by plantation age, site, genetic material as well as sampling position in the trees, demonstrating the necessity of methodological standardization for collecting and localizing the sawdust samples in the tree trunk to obtain the NIRS spectra to be used for developing calibration models.