Banca de DEFESA: DAYANE TARGINO DE MEDEIROS

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: DAYANE TARGINO DE MEDEIROS
DATA: 25/04/2025
HORA: 08:15
LOCAL: meet.google.com/kzu-dyuo-yin
TÍTULO:

IMPACTO DA UMIDADE E DE SENSORES NIR NA TRANSFERÊNCIA DE CALIBRAÇÃO ENTRE MODELOS PREDITIVOS DE DENSIDADE DA MADEIRA DE Eucalyptus grandis

PALAVRAS-CHAVES:
PÁGINAS: 80
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
SUBÁREA: Tecnologia e Utilização de Produtos Florestais
RESUMO:

Soluções tecnológicas para rápida classificação da madeira com base na densidade e umidade são fundamentais para o controle de qualidade da matéria-prima em indústrias florestais. A espectroscopia no infravermelho próximo (NIR) associada ao aprendizado de máquinas possibilita a avaliação da madeira de forma rápida, precisa e não destrutiva. Como limitação, esta técnica requer que modelos gerados por um equipamento sejam aplicados apenas em espectros registrados pelo mesmo sensor. Assim, a transferência de calibração entre equipamentos pode ser útil para avaliar materiais de diferentes origens com informações espectrais de diferentes sensores. Objetivou-se desenvolver modelos preditivos e realizar a transferência de calibração entre equipamentos NIR de bancada e portátil para estimar a densidade básica da madeira em diferentes condições de umidade. Para isso, corpos de prova foram produzidos a partir de discos de Eucalyptus grandis, os quais foram analisados da condição saturada (umidade > 30%) até a umidade de equilíbrio. Assim, assinaturas espectrais foram coletadas diretamente na superfície das madeiras por meio do espectrômetro NIR de bancada com esfera integradora e com o equipamento NIR portátil. Os espectros e a massa corrente dos corpos de prova foram medidos a cada 10% de dessorção de água na madeira em 10 etapas de secagem. Para obtenção da densidade básica da madeira empregou-se a razão entre massa anidra e volume saturado. Os espectros adquiridos nas diferentes etapas de secagem foram submetidos à análise de componentes principais, análise discriminante por mínimos quadrados parciais e regressão dos mínimos quadrados parciais. A regressão multivariada para estimativa da densidade da madeira foi ajustada a partir dos espectros no NIR coletados em diferentes condições de umidade nos dois equipamentos. Foram geradas regressões considerando o modelo NIR global, modelo NIR de bancada e modelo NIR portátil. Os modelos preditivos foram testados em lotes de amostras desconhecidas para verificar o seu desempenho em validação externa. Além disso, espectros obtidos pelo equipamento de bancada foram aplicados no modelo desenvolvido a partir dos espectros registrados pelo equipamento portátil e vice-versa. Por fim, validação cruzada completa (leave-one-out) e validação independente foram realizadas para avaliar a performance preditiva dos modelos e dos equipamentos em transferência de calibração. Os modelos desenvolvidos apresentaram coeficiente de predição variando de 0,78 a 0,91 e de 0,77 a 0,87 para os equipamentos de bancada e portátil, respectivamente. Na transferência de calibração, o coeficiente de determinação do modelo atingiu 0,93. Com isso, os modelos foram adequados para serem aplicados em informações espectrais obtidas por diferentes sensores NIR para estimativa da densidade básica da madeira em várias condições de umidade. Os resultados obtidos podem facilitar o monitoramento e padronização do controle de qualidade da matéria-prima e dos produtos de empresas de base florestal. florestal.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - FERNANDA MARIA GUEDES RAMALHO - klabin (Membro)
Externo à Instituição - GILLES CHAIX - UM (Membro)
Externo à Instituição - MARIO TOMMASIELLO FILHO - USP (Membro)
Externo à Instituição - ADRIANO REIS PRAZERES MASCARENHAS - UFR (Suplente)
Interno - THIAGO DE PAULA PROTASIO (Membro)
Interno - PAULO FERNANDO TRUGILHO (Suplente)
Presidente - PAULO RICARDO GHERARDI HEIN (Membro)