Banca de QUALIFICAÇÃO: LUANA MARIA DOS SANTOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUANA MARIA DOS SANTOS
DATA: 10/03/2022
HORA: 09:00
LOCAL: Google meet
TÍTULO:

Métodos de predição de propriedades da madeira de Eucalyptus a partir de espectros no NIR

PALAVRAS-CHAVES:

Umidade. Densidade. NIR. RNA. PLS-R.

PÁGINAS: 51
GRANDE ÁREA: Ciências Agrárias
ÁREA: Recursos Florestais e Engenharia Florestal
RESUMO:

A previsão rápida e não destrutiva da umidade e densidade básica da madeira podem melhorar o seu processamento, de modo a permitir a sua pré-classificação para utilização racional.  A espectroscopia de infravermelho próximo (NIR) é uma técnica rápida e acurada que pode ser aplicada em um grande número de amostras, e quando associada à análise de regressão dos mínimos quadrado parciais e as redes neurais artificiais tem se mostrado uma ferramenta eficiente na predição de propriedades da madeira. O objetivo deste estudo será verificar o desempenho das redes neurais artificiais na estimativa da umidade e da densidade básica de madeira maciça e em cavacos de Eucalyptus spp. a partir de assinaturas espectrais no NIR. 110 amostras de cavacos e 110 amostras prismáticas de madeira com dimensões de 25 x 25 x 50 mm foram utilizadas neste estudo. As amostras livres de defeitos como nós, rachaduras, empenos e ataque aparente de patógenos foram classificadas, e posteriormente, as amostras prismáticas foram pesadas em balança de precisão para obtenção das massas, a fim de se obter um lote bem abrangente. A saturação das amostras foi realizada para obtenção do volume verde utilizado na determinação da densidade básica pelo método de imersão. Os espectros no NIR e as massas foram medidos nos 110 cavacos e nas 110 amostras prismáticas de madeira, a cada 10% de perda de massa, até condição anidra, para posterior determinação da densidade básica e da umidade nas diferentes fases. Os espectros no NIR foram registrados por meio de esfera de integração na superfície longitudinal nos cavacos e na superfície transversal usinada por serra fita, nas amostras prismáticas. Assim, a umidade e a densidade básica da madeira obtidas pelo método convencional foram correlacionadas com os correspondentes espectros no NIR por meio de Análise de Regressão dos mínimos quadrados (PLS-R) e Redes Neurais Artificias (RNA).  Para o desenvolvimento das RNA foi realizado o treinamento supervisionado, em que 70% dos dados foram utilizados para treinamento e 30% para teste, sendo para isto utilizado o algoritmo de aprendizagem backpropagation com redes do tipo Multilayer perceptron. A determinação da umidade dos cavacos de madeira a partir dos espectros NIR utilizando a RNA na faixa de 9 a 17% de umidade apresentou as melhores estimativas pelo método PLS-R com R2 de 0,97 e RMSE de 0,48%, já na determinação da umidade da condição saturada a condição anidra, a RNA apresentou o melhor desempenho com R2 de 0,97 e RMSE de 8,83%. A estimativa da densidade básica dos cavacos de madeira a partir dos espectros no NIR, não forneceu resultados satisfatórios, em que a PLS-R apresentou R2 de 0,17 e RMSE de 0,02 e a RNA R2 de 0,13 e RMSE de 0,02%. Portanto, os modelos desenvolvidos por PLS-R e RNA partir e espectros no NIR demonstraram ser uma ferramenta útil para previsão rápida e precisa da umidade de cavacos de madeira, enquanto, para a determinação da densidade básica dos cavacos de madeira, os dois métodos não apresentaram resultados satisfatórios.

MEMBROS DA BANCA:
Externo à Instituição - ALLAN MOTTA COUTO - UEMS (Membro)
Externo à Instituição - LÍVIA CÁSSIA VIANA - UFT (Membro)
Presidente - NATALINO CALEGARIO (Membro)
Interno - PAULO RICARDO GHERARDI HEIN (Membro)
Externo à Instituição - THIAGO CAMPOS MONTEIRO - UFPR (Suplente)
Externo ao Programa - WILIAN SOARES LACERDA - DAT/EENG (Suplente)