Classificação de resíduos madeireiros da Amazônia e carvões derivados por espectroscopia no infravermelho próximo

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Lima, Michael Douglas Roque
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFLA
Texto Completo: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/50279
Resumo: Solutions to discriminate and classify logging wastes and amazon charcoals quickly and reliably are necessary to optimize the use of natural resources. Thus, the main goal of this study was to develop a methodology to identify and classify woods and charcoals of native species produced in brick kilns and on a laboratory scale, based on the use of near-infrared spectroscopy (NIR). For this, logging wastes were used, specifically branches, from twelve species logged in a forest management plan certified in the Paragominas town, Pará. Discs with a thickness of 20 cm were used to determine the wood properties (moisture and basic density), carbonization in laboratory-scale at four different final temperatures (400, 500, 600, and 700°C), and identification by the xyloteque. 30 cm thick discs were carbonized in the charcoal production unit where the wastes were sampled. The charcoals produced on a laboratory scale and in brick kilns were submitted to NIR recordings. Principal component analysis (PCA) and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) were used to identify native woods based on spectral data and classify them into density classes. This thesis has been divided into four chapters to facilitate understanding. The first describes the basic density and moisture content of wood wastes from 12 tropical species, as well as the accuracy of multivariate models in classifying these wastes in terms of basic density through their spectral signatures. The second presents the potential of NIR to quickly identify wood wastes of tropical species from Amazonia. The third investigated the effects of the final carbonization temperature and the quality of the species on the carbonization efficiency and on the apparent relative density of charcoals derived from Amazonian wastes. The last chapter contains data on the quality of charcoal from wood wastes produced in brick kilns and the discrimination of charcoals in terms of origin by means of the NIR spectral signature. The results show important variations in the basic density (0.509 to 0.916 g cm-3) and moisture (9.5 to 10.6%, wet basis) of the woods at the time of the spectral readings. The PLS-DA model adjusted with the first derivative of the spectra measured on the radial surface of the woods showed 97.9% accuracy in the discrimination of species (Chapter 1). The PLS-DA model calibrated with radial surface spectra treated with the first derivative and validated by the independent validation method presented 97.9% correct answers in the classification based on wood density (Chapter 2). The yields of charcoal (GYC) produced in the laboratory decreased with the increase of the final temperature (400 – 700°C), in which the species T. guianensis (25.6%), Manilkara sp. (25.4%), and D. excelsa (24.7%) showed the most significant reductions in GYC (Chapter 3). The number of correct classifications regarding the origin of charcoal samples produced in brick kilns using the PLS-DA model reached about 70% (Chapter 4). Therefore, the NIR proved to be promising in the discrimination and classification of wood wastes from forest management for charcoal production. In addition, the NIR has the potential to discriminate charcoal from Amazonian waste in terms of origin.
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For this, logging wastes were used, specifically branches, from twelve species logged in a forest management plan certified in the Paragominas town, Pará. Discs with a thickness of 20 cm were used to determine the wood properties (moisture and basic density), carbonization in laboratory-scale at four different final temperatures (400, 500, 600, and 700°C), and identification by the xyloteque. 30 cm thick discs were carbonized in the charcoal production unit where the wastes were sampled. The charcoals produced on a laboratory scale and in brick kilns were submitted to NIR recordings. Principal component analysis (PCA) and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) were used to identify native woods based on spectral data and classify them into density classes. This thesis has been divided into four chapters to facilitate understanding. The first describes the basic density and moisture content of wood wastes from 12 tropical species, as well as the accuracy of multivariate models in classifying these wastes in terms of basic density through their spectral signatures. The second presents the potential of NIR to quickly identify wood wastes of tropical species from Amazonia. The third investigated the effects of the final carbonization temperature and the quality of the species on the carbonization efficiency and on the apparent relative density of charcoals derived from Amazonian wastes. The last chapter contains data on the quality of charcoal from wood wastes produced in brick kilns and the discrimination of charcoals in terms of origin by means of the NIR spectral signature. The results show important variations in the basic density (0.509 to 0.916 g cm-3) and moisture (9.5 to 10.6%, wet basis) of the woods at the time of the spectral readings. The PLS-DA model adjusted with the first derivative of the spectra measured on the radial surface of the woods showed 97.9% accuracy in the discrimination of species (Chapter 1). The PLS-DA model calibrated with radial surface spectra treated with the first derivative and validated by the independent validation method presented 97.9% correct answers in the classification based on wood density (Chapter 2). The yields of charcoal (GYC) produced in the laboratory decreased with the increase of the final temperature (400 – 700°C), in which the species T. guianensis (25.6%), Manilkara sp. (25.4%), and D. excelsa (24.7%) showed the most significant reductions in GYC (Chapter 3). The number of correct classifications regarding the origin of charcoal samples produced in brick kilns using the PLS-DA model reached about 70% (Chapter 4). Therefore, the NIR proved to be promising in the discrimination and classification of wood wastes from forest management for charcoal production. In addition, the NIR has the potential to discriminate charcoal from Amazonian waste in terms of origin.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)Soluções para discriminar e classificar resíduos madeireiros e carvões da Amazônia de forma rápida e confiável são necessárias para otimizar o uso dos recursos naturais. Assim, este estudo objetivou principalmente desenvolver uma metodologia de identificação e classificação de madeiras e carvões vegetais de espécies nativas produzidos em fornos de alvenaria e em escala laboratório com base na utilização da espectroscopia no infravermelho próximo (NIR). Para isso, foram utilizados resíduos madeireiros de doze espécies exploradas em um plano de manejo florestal certificado na cidade de Paragominas, Pará. Discos com espessura de 20 cm foram utilizados para as determinações das propriedades da madeira, como a umidade e densidade básica, carbonizações em escala de laboratório em quatro diferentes temperaturas finais (400, 500, 600 e 700°C) e identificação pela xiloteca. Discos de 30 cm de espessura foram carbonizados na unidade produtora de carvão vegetal onde os resíduos foram amostrados. Os carvões produzidos em escala laboratorial e em fornos de alvenaria foram submetidos às leituras no NIR. A análise de componentes principais (PCA) e a análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA) foram utilizadas para identificar madeiras nativas e carvões vegetais produzidos em fornos de alvenaria com base na assinatura espectral no NIR. Além disso, as madeiras residuais foram classificadas por meio de dados espectrais quanto a classes de densidade básica. A presente tese foi dividida em quatro capítulos. O primeiro descreve a densidade básica e umidade das madeiras residuais de 12 espécies tropicais, bem como a acurácia de modelos multivariados na classificação desses resíduos quanto a densidade básica por meio de suas assinaturas espectrais. O segundo apresenta o potencial do NIR em identificar rapidamente resíduos madeireiros de espécies tropicais da Amazônia. O terceiro investigou os efeitos da temperatura final de carbonização e a qualidade das espécies na eficiência de carbonização e na densidade relativa aparente de carvões derivados de resíduos heterogêneos da Amazônia. O último capítulo contém dados de qualidade de carvões de madeiras residuais produzidos em fornos de alvenaria e a discriminação dos carvões quanto à origem por meio da assinatura espectral NIR. Os resultados demonstram variações importantes para a densidade básica (0,509 a 0,916 g cm-3) e umidade (9,5 a 10,6%, base úmida) das madeiras no momento das leituras espectrais. O modelo PLS-DA ajustado com a primeira derivada dos espectros medidos na face radial das madeiras apresentou 97,9% de acerto na discriminação das espécies (Capítulo 1). O modelo PLS-DA calibrado com espectros da face radial tratados com primeira derivada e validado em um lote independente apresentou 97,9% de acertos na classificação baseada na densidade da madeira (Capítulo 2). Os rendimentos em carvão (RGC) produzidos em laboratório reduziram com o aumento da temperatura final (400 – 700°C), em que a espécie T. guianensis (25,6%), Manilkara sp. (25,4%) e D. excelsa (24,7%) apresentaram as reduções mais significativas no RGC. (Capítulo 3). O número de classificações corretas quanto à origem de amostras de carvão vegetal produzidas em fornos de alvenaria por meio do modelo PLS-DA foi de 70% (Capítulo 4). Portanto, o NIR se mostrou promissor na discriminação e classificação das madeiras residuais do manejo florestal para produção de carvão vegetal. Além disso, o NIR tem potencial para discriminar carvões vegetais de resíduos da Amazônia quanto à origem.Universidade Federal de LavrasPrograma de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia da MadeiraUFLAbrasilDepartamento de Ciências FlorestaisHein, Paulo Ricardo GherardiProtásio, Thiago de PaulaRamalho, Fernanda Maria GuedesProtásio, Thiago de PaulaBufalino, LinaDias Júnior, Ananias FranciscoArantes, Marina Donária ChavesCouto, Allan MottaLima, Michael Douglas Roque2022-06-21T17:45:47Z2022-06-21T17:45:47Z2022-06-212022-05-31info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfLIMA, M. D. R. Classificação de resíduos madeireiros da Amazônia e carvões derivados por espectroscopia no infravermelho próximo. 2022. 155 p. Tese (Doutorado em Ciência e Tecnologia da Madeira) – Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2022.http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/50279porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFLAinstname:Universidade Federal de Lavras (UFLA)instacron:UFLA2023-04-26T13:21:47Zoai:localhost:1/50279Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufla.br/oai/requestnivaldo@ufla.br || repositorio.biblioteca@ufla.bropendoar:2023-04-26T13:21:47Repositório Institucional da UFLA - Universidade Federal de Lavras (UFLA)false
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