Descrição
Palavras-chave: Classificação multivariada, biomassa florestal, bioaglutinante.
O uso da biomassa lignocelulósica como fonte de energia renovável é limitado pela alta umidade e baixa densidade energética. Esses problemas podem ser minimizados com a peletização. A adição de aglutinantes melhora a durabilidade, a densidade, a combustão e poder calorífico dos pellets, mas seu uso é regulado por normas internacionais (ENplus, ISO 17225-2) devido a possíveis emissões indesejadas de gases e ao controle do teor de cinzas. Nesse contexto, a espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) surge como alternativa rápida, não destrutiva e aplicável em linha para monitorar aditivos. Este estudo avaliou o potencial do NIR para discriminar espécies de madeira na produção de pellets e detectar cardanol nas mesmas amostras. Resíduos de oito espécies foram peletizados com e sem cardanol (2% base seca) e analisados por espectroscopia NIR em equipamento de bancada. As análises estatísticas foram realizadas com Partial Least Squares + Linear Discriminant Analysis (PLS-LDA) e validação k-fold (k=5), utilizando espectros originais e pré-tratados com primeira derivada, Standard Normal Variate (SNV) e Multiplicative Scatter Correction (MSC). Os resultados indicam que PLS-LDA foi capaz de classificar perfeitamente as amostras em todos os pré-processamentos, atingindo 100% de acurácia. Embora a assinatura espectral do cardanol tenha sido captada, permitindo sua identificação, sua presença não comprometeu a discriminação do modelo, possibilitando a correta classificação das espécies (com e sem aditivo). Assim, a espectroscopia NIR associada ao PLS-LDA demonstra ser uma abordagem robusta para discriminar espécies e detectar cardanol em pellets de biomassa.
Agradecimentos
Os autores agradecem o apoio financeiro das agências CAPES, CNPq e FAPEMIG.
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Autor
Luíza Mendonça Bonfim Tavares
(UFLA)
Co-autores
Thalles Loiola Dias
(UFLA)
Dougas Lamounier Faria
(UFLA)
Thiago de Paula Protásio
(UFLA)
Paulo Ricardo Gherardi Hein
(UFLA)
