Utilização de tecnologia NIR-PLS-R como ferramenta de predição - parâmetros de qualidade da indústria celulósica.
Type
conferenceObject
Creator
Identifier
SANTOS, A.J.A. ; ANJOS, O. (2015) - Utilização de tecnologia NIR-PLS-R como ferramenta de predição - parâmetros de qualidade da indústria celulósica. In Jornadas Potencial Técnico e Científico do IPCB, 3, Castelo Branco, 25 de Novembro. Castelo Branco : IPCB. ESACB.
Title
Utilização de tecnologia NIR-PLS-R como ferramenta de predição - parâmetros de qualidade da indústria celulósica.
Subject
NIR-PLS-R
Acacia melanoxylon
Massa volúmica básica
Rendimento em pasta
Índice Kappa
Brancura ISO
Morfologia de fibras
Acacia melanoxylon
Massa volúmica básica
Rendimento em pasta
Índice Kappa
Brancura ISO
Morfologia de fibras
Date
2017-11-22T23:31:32Z
2017-11-22T23:31:32Z
2015
2017-11-22T23:31:32Z
2015
Description
Comunicação da qual só está disponível o resumo.
A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) tem revelado interesse no desenvolvimento de métodos de análise expeditos e de baixo custo ao nível da composição química, propriedades físicas, mecânicas e anatómicas de materiais de madeira. A maioria dos trabalhos de investigação e divulgações técnicas com a utilização da NIRS para ciência e tecnologia da madeira encontram-se publicados entre 2006 e 2013. Nos últimos 25 anos só os Estados unidos, Japão, Austrália e China contribuíram com 314 publicações enquanto Portugal deu o seu contributo com 18 publicações. Com base em 120 discos de madeira de Acacia melanoxylon, pertencentes a 20 árvores de quatro locais em Portugal (1-2), foram estabelecidos modelos em NIRPLS-R para diversos parâmetros de qualidade (3-4), para a mesma amostragem de madeira. Os modelos obtidos permitiram estimar parâmetros de qualidade como a massa volúmica básica da madeira (2), rendimento em pasta, índice Kappa (4) e brancura ISO (5) de pastas cruas Kraft; e ainda a morfologia das fibras celulósicas (largura e comprimento ponderado em comprimentos das fibras). Os indicadores de qualidade da validação cruzada dos modelos, apresentaram uma variação de 79.0 a 98.9 % para o coeficiente de determinação; utilizando 3 a 9 componentes principais para explicar a variação encontrada para cada um dos parâmetros de qualidade em estudo; e um desvio residual de previsão (RPD) a variar entre 2,2 a 9,5. Todos os modelos utilizaram processos derivativos como pré-processamento (3-4). Os resultados dos modelos NIR-PLS-R demostraram que através da mesma informação espectral de madeira moída de Acacia melanoxylon, pode ser utilizada para prever uma grande variedade de parâmetros, tais como o rendimento em pasta, a largura e o comprimento ponderado em comprimentos das fibras; enquanto a informação espectral das pastas cruas permite obter a informação ao nível do índice Kappa e a brancura ISO das mesmas.
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) tem revelado interesse no desenvolvimento de métodos de análise expeditos e de baixo custo ao nível da composição química, propriedades físicas, mecânicas e anatómicas de materiais de madeira. A maioria dos trabalhos de investigação e divulgações técnicas com a utilização da NIRS para ciência e tecnologia da madeira encontram-se publicados entre 2006 e 2013. Nos últimos 25 anos só os Estados unidos, Japão, Austrália e China contribuíram com 314 publicações enquanto Portugal deu o seu contributo com 18 publicações. Com base em 120 discos de madeira de Acacia melanoxylon, pertencentes a 20 árvores de quatro locais em Portugal (1-2), foram estabelecidos modelos em NIRPLS-R para diversos parâmetros de qualidade (3-4), para a mesma amostragem de madeira. Os modelos obtidos permitiram estimar parâmetros de qualidade como a massa volúmica básica da madeira (2), rendimento em pasta, índice Kappa (4) e brancura ISO (5) de pastas cruas Kraft; e ainda a morfologia das fibras celulósicas (largura e comprimento ponderado em comprimentos das fibras). Os indicadores de qualidade da validação cruzada dos modelos, apresentaram uma variação de 79.0 a 98.9 % para o coeficiente de determinação; utilizando 3 a 9 componentes principais para explicar a variação encontrada para cada um dos parâmetros de qualidade em estudo; e um desvio residual de previsão (RPD) a variar entre 2,2 a 9,5. Todos os modelos utilizaram processos derivativos como pré-processamento (3-4). Os resultados dos modelos NIR-PLS-R demostraram que através da mesma informação espectral de madeira moída de Acacia melanoxylon, pode ser utilizada para prever uma grande variedade de parâmetros, tais como o rendimento em pasta, a largura e o comprimento ponderado em comprimentos das fibras; enquanto a informação espectral das pastas cruas permite obter a informação ao nível do índice Kappa e a brancura ISO das mesmas.
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
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openAccess
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