POTENCIAL DA ESPECTROSCOPIA NO INFRAVERMELHO PRÓXIMO (NIR) NA PREDIÇÃO DA DENSIDADE DO CARVÃO VEGETAL PRODUZIDO EM DIFERENTES TEMPERATURAS FINAIS DE CARBONIZAÇÃO

Abstract

O carvão vegetal é um recurso importante em diversos setores industriais, com o Brasil liderando a produção mundial. Amplamente utilizado na produção de ferro-gusa, o carvão vegetal é obtido por meio da carbonização da biomassa, um processo controlado que influencia diretamente suas propriedades físicas e químicas, sendo a densidade do carvão vegetal um dos parâmetros indispensáveis para sua qualidade. A Espectroscopia no Infravermelho Próximo (NIR) tem se destacado como uma abordagem promissora para predição da densidade do carvão vegetal. O estudo visou ajustar modelos para predição da densidade relativa aparente do carvão vegetal com base nos espectros NIR. Para isso, foram utilizados resíduos madeireiros de seis espécies diferentes. As amostras de madeira foram carbonizadas em laboratório a quatro temperaturas finais diferentes (400, 500, 600 e 700 °C). As leituras espectrais dos carvões foram analisadas usando Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Discriminante por Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) para verificar o potencial de predição de classes de densidade. A análise de dados espectrais da face radial oferece melhores resultados na classificação das densidades do carvão. A qualidade dos modelos variou conforme a temperatura final de carbonização, sublinhando a importância de um controle rigoroso desse parâmetro. Enquanto a PCA não foi eficaz para distinguir as diferentes classes de densidade do carvão, a PLS-DA demonstrou precisão na predição.