Título:	Espectroscopia no infravermelho próximo para predição de lignina siringil/guaiacil em Eucalyptus usando equipamento portátil e de bancada
Autor(es):	Diniz, Carolina Pinto
Orientador(es):	Figueiredo, Lúcio Flávio de Alencar
Assunto:	Espectroscopia do infravermelho próximo Eucalipto Proporção lignina siringil/guaiacil Eucalyptus Benthamii Eucalyptus Pellita
Data de publicação:	17-Ago-2021
Data de defesa:	15-Mar-2018
Referência:	DINIZ, Carolina Pinto. Espectroscopia no infravermelho próximo para predição de lignina siringil/guaiacil em Eucalyptus usando equipamento portátil e de bancada. 2018. 54 f., il. Dissertação (Mestrado em Botânica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
Abstract:	Eucalyptus (Eucalyptus spp.) wood is one of the main sources in the pulping industry for paper production. In the cellulose extraction process from pulp, the principal chemical characteristic of relevance is the lignin syringyl to guaiacyl (S/G) ratio. The higher the S/G ratio, the lower the cost for cellulose extraction. However, as chemical analyses are expensive and time consuming, the development and utilization of indirect methods for measurement are therefore necessary. In this context, near infrared spectroscopy (NIR) has been widely used to develop prediction models for chemical characteristics in various samples. This reduces cost of chemical analyses and provides rapid predictions from spectral acquisitions. The objective of this study was to use NIR for the development of prediction models from sawdust samples of 1,220 trees from two eucalyptus species populations (Eucalyptus benthamii and E. pellita), all approximately four years old, and cultivated in two different Brazilian biomes. Two spectrometers were employed in analyses, a bench spectrometer (FOSS 5000) and a portable spectrometer (Viavi MicroNIR 1700). Classification and prediction models were developed using multivariate analysis of spectral data (n=6,100), and spectral data correlated to S/G ratio from 30 trees from each population. Species classification was highly accurate when employing the bench equipment [accuracy higher than 95% in linear discriminant analysis (LDA) and coefficient of determination (R2) higher than 0.90 in partial least square regression for discriminant analysis (PLS-DA)] and slightly less accurate with the portable equipment (LDA=93% and R2=0.80). Quantitative prediction models for PLS were superior with the bench equipment, when compared to the portable device, considering four parameters: RSD - relative standard deviation (coefficient of variation between reference and prediction values), rs - Spearman's rank correlation, RPD - ratio performance to deviation, and R2. The best prediction models, with external validation, were as follows: 4.06, 0.95, 2.08 and 0.82 for the bench spectrometer and 6.39, 0.0, 1.06 and 0.46 for the portable spectrometer. Thus, the models obtained with the bench spectrometer are useful for application beyond initial screening, as suggested based only on the RPD. These models can be used in breeding programs for the species in this study and as references for the cellulose industry, with regard to cellulose extraction from pulp material.
Unidade Acadêmica:	Instituto de Ciências Biológicas (IB) Departamento de Botânica (IB BOT)
Informações adicionais:	Dissertação (mestrado) — Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Biológicas, Departamento de Botânica, Programa de Pós-Graduação em Botânica, 2018.
Programa de pós-graduação:	Programa de Pós-Graduação em Botânica
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Aparece nas coleções:	Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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