Estimativa do ângulo microfibrilar em madeira de Eucalyptus urophylla × E. grandis por meio da espectroscopia no infravermelho próximo
A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) é uma técnica para caracterização de materiais. Os espectros no NIR são utilizados para estabelecer modelos preditivos que permitem a caracterização da madeira em grande escala e o relativo baixo custo. O presente estudo teve por objetivo ajustar calibrações baseadas nos espectros e nas estimativas do ângulo das microfibrilas (AMF) de celulose na parede secundária obtidas por difração de raios X. Foi possível desenvolver regressões para predição desta característica da parede celular por meio da espectroscopia no NIR. O coeficiente de determinação da regressão linear entre os valores obtidos por difração de raios X e os preditos pelo modelo NIR para angulo microfibrilar foi de 0,75 e as estimativas apresentam um erro de predição de ±1,31 graus. A partir dessa calibração, foi possível estimar essa característica da fibra da madeira de Eucalyptus em grandes amostragens com base unicamente na informação espectral, que pode ser facilmente e rapidamente obtida.
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A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) é uma técnica para caracterização de materiais. Os espectros no NIR são utilizados para estabelecer modelos preditivos que permitem a caracterização da madeira em grande escala e o relativo baixo custo. O presente estudo teve por objetivo ajustar calibrações baseadas nos espectros e nas estimativas do ângulo das microfibrilas (AMF) de celulose na parede secundária obtidas por difração de raios X. Foi possível desenvolver regressões para predição desta característica da parede celular por meio da espectroscopia no NIR. O coeficiente de determinação da regressão linear entre os valores obtidos por difração de raios X e os preditos pelo modelo NIR para angulo microfibrilar foi de 0,75 e as estimativas apresentam um erro de predição de ±1,31 graus. A partir dessa calibração, foi possível estimar essa característica da fibra da madeira de Eucalyptus em grandes amostragens com base unicamente na informação espectral, que pode ser facilmente e rapidamente obtida. |
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