Estimativa do angulo microfibrilar em madeira de Eucalyptus urophylla × E. grandis por meio da espectroscopia no infravermelho próximo

Abstract

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.

Near Infrared (NIR) spectroscopy is a promising tool used for materials characterization. The information of the NIR spectra is used to establish predictive models that allow for wood characterization on a large scale and at low cost. The purpose of this research was to adjust calibrations based on NIR spectra and microfibril angle (MFA) of cellulose on the secondary wall estimated by X-ray diffraction. It was possible to develop regressions to predict this characteristic of the cell wall by means of the NIR spectra measured in the wood. The determination coefficient of the linear regression between the values obtained by X-ray diffraction and those predicted by the NIR model for microfibrillar angle was 0.75 and the estimates presented a prediction error of ±1.31 degrees. From this calibration, it was possible to estimate the fiber characteristics of the Eucalyptus in large samples based solely on spectral information, which can be obtained easily and quickly.