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https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/19065
Tipo do documento: | TCC |
Title: | Uso da tecnologia NIR para a mensuração da densidade básica da madeira visando a produção de polpa celulósica Kraft |
Authors: | Gomes, Julia Rodrigues de Araujo |
: | Gomes, Fernando José Borges |
: | Gomes, Fernando José Borges;Lelis, Roberto Carlos Costa;Hein, Paulo Ricardo Gherardi |
Keywords: | Densidade básica;Quimiometria;Espectroscopia no infravermelho próximo;Modelos de calibração;Avaliação não destrutiva;Basic density;Chemiometrics;Near infrared spectroscopy;Calibration models;Non-destructive evaluation |
Issue Date: | 1-Jul-2024 |
Citation: | GOMES, Julia Rodrigues de Araujo. Uso da tecnologia NIR para a mensuração da densidade básica da madeira visando a produção de polpa celulósica Kraft. 2024. 34 f. Monografia (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Instituto de Florestas, Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Seropédica, 2024. |
Abstract: | A madeira é a principal matéria prima para a produção de polpa celulósica, e industrialmente, o controle da qualidade da mesma é principalmente baseado na sua densidade, que é a propriedade física mais relevante, pois impacta diretamente no consumo específico de madeira do processo. Existem diferentes métodos para medi-la, incluindo técnicas diretas e indiretas. Embora os métodos gravimétricos sejam os mais comuns, eles são demorados e destrutivos, o que limita sua eficiência industrial. Por isso, o desenvolvimento de métodos rápidos, precisos e viáveis são essenciais, especialmente para a produção de polpa celulósica. A espectroscopia no infravermelho próximo surge como uma alternativa promissora, oferecendo uma abordagem não destrutiva, rápida, precisa e com pouco preparo das amostras. O objetivo deste trabalho consistiu em mensurar a densidade básica da madeira, um dos parâmetros de qualidade para a produção de polpa celulósica Kraft, utilizando a espectroscopia no infravermelho próximo, para elaboração de modelos preditivos relacionados ao controle de qualidade da madeira. Neste estudo foi utilizado 100 amostras de cavacos de clones comerciais de Eucalyptus spp., coletadas de diferentes regiões e processadas em serragem. Os espectros foram adquiridos pelo MicroNir e analisados utilizando estatística multivariada com o software Chemoface, envolvendo análises de componentes principais e regressão dos mínimos quadrados parciais. A calibração e validação dos modelos preditivos de densidade foram realizadas correlacionando os espectros com os valores de densidade obtidos por análise laboratoriais, utilizando validação cruzada e validação independente. Na validação cruzada, os espectros usados na calibração foram os mesmos da validação, enquanto na validação independente, as amostras foram separadas em lotes de calibração (75%) e validação (25%). Os coeficientes de determinação na calibração cruzada foram de 0,80 e 0,82, com erros padrão de validação cruzada de 21,64 e 21,00 kg/m³, sem e com tratamento matemático, respectivamente. Na validação independente, o coeficiente de determinação foi de 0,79, com erro padrão de predição de 21,79 kg/m³. A amostragem usando a tecnologia NIR, aliado a análises estatísticas rigorosas, mostrou-se uma técnica robusta e confiável para estimar a densidade da madeira, destacando-se como uma alternativa promissora para a indústria de base florestal e abrindo caminhos para futuras pesquisas e aprimoramentos. |
Abstract: | Wood is the main raw material to produce cellulosic pulp, and industrially, its quality control is mainly based on its density, which is the most relevant physical property, as it directly impacts the specific wood consumption of the process. There are different methods to measure it, including direct and indirect techniques. Although gravimetric methods are the most common, they are time-consuming and destructive, which limits their industrial efficiency. Therefore, the development of fast, accurate and viable methods is essential, especially to produce cellulosic pulp. Near-infrared spectroscopy appears as a promising alternative, offering a non-destructive, fast, accurate approach with little sample preparation. The objective of this work was to measure the basic density of wood, one of the quality parameters to produce Kraft cellulosic pulp, using near-infrared spectroscopy, to develop predictive models related to wood quality control. In this study, 100 samples of chips from commercial clones of Eucalyptus spp., were used, collected from different regions and processed into sawdust. Spectra were acquired by MicroNir and analyzed using multivariate statistics with Chemoface software, involving principal component analysis and partial least squares regression. The calibration and validation of the density predictive models were carried out by correlating the spectra with the density values obtained by laboratory analysis, using cross-validation and independent validation. In cross-validation, the spectra used in calibration were the same as those in validation, while in independent validation, samples were separated into calibration (75%) and validation (25%) batches. The coefficients of determination in the cross-calibration were 0.80 and 0.82, with cross-validation standard errors of 21.64 and 21.00 kg/m³, without and with mathematical treatment, respectively. In independent validation, the coefficient of determination was 0.79, with a standard prediction error of 21.79 kg/m³. Sampling using NIR technology, combined with rigorous statistical analyses, proved to be a robust and reliable technique for estimating wood density, standing out as a promising alternative for the forest-based industry and opening avenues for future research and improvements. |
URI: | https://rima.ufrrj.br/jspui/handle/20.500.14407/19065 |
Appears in Collections: | TCC - Engenharia Florestal |
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