Tese em PDF - departamento de engenharia florestal - ufpr ...

união destas tecnologias apresenta vantagens no processo de determinação de
propriedades da madeira. Entre elas destacam – se: a otimização do tempo, a
minimização de custos e a possibilidade de controle de qualidade aliada a um de
monitoramento on-line para o processo industrial (SAMISTRARO, 2008).
A análise das informações espectrais e o desenvolvimento de modelos
preditivos baseados em espectros são possíveis com o uso de técnicas de análise
univariada ou multivariada de dados. Desse modo, dois conjuntos de informações
são correlacionados: a matriz de informações espectrais (obtidos no
espectrofotômetro) e a matriz de informações das propriedades da madeira, que
são determinadas por métodos convencionais. Assim, a técnica NIRS fornece
informação que torna possível a estimativa de propriedades da madeira (HEIN,
2008).
A técnica NIRS apresenta como vantagem análises não destrutivas, sem a
utilização de produtos químicos, design robusto e compacto, análise múltipla de
componentes, velocidade de resultados de análise (menos de um minuto),
transferência de calibrações entre equipamentos, além do aumento de produção e
contenção dos custos. Como desvantagem, a calibração requer tempo, cuidado e
conhecimentos básicos de estatística e computação (CALDEIRA et al., 2008)
As análises com NIRS envolvem um ou mais softwares estatísticos, que
possibilitam a identificação, qualificação e quantificação das amostras. NIRS é um
dos métodos laboratoriais e industriais mais rápidos de análise química disponível
no mercado (BARCELLOS, 2007).
Os instrumentos NIR devem ser calibrados usando-se dados de
laboratórios padrões utilizando métodos de referência. Um modelo de calibração
pode ser assim desenvolvido, calculando-se a equação de regressão baseado em
espectros de NIR e nas informações de referência conhecidas. O sistema NIRS é
calibrado completamente em uma base de dados que caracterizam as amostras e
modelos matemáticos com alta acurácia e predição. O conjunto de amostras deve
ser representativo da variabilidade da população alvo da predição (BAILLÈRES et
al., 2002).
Como desvantagens é possível citar a sensibilidade relativamente baixa da
espectroscopia no NIR que restringe sua aplicação a análises de constituintes em
concentrações superiores a 0,1 %. Além disso, como determinações quantitativas
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