Avaliação da capacidade preditiva de modelos quimiométricos baseados em espectroscopia NIR para a quantificação de terras raras em solos - Pereira, Lavínia Hannah de Souza (2020)
Os metais terras raras apresentam uma economia que nos permite denominá-los como o “ouro do século XXI”, relativamente esses elementos estão presentes em diversos tipos de solos, possibilitando um avanço econômico para regiões que apresentam abundância em solos que contenham esses metais. Diante disso, com o avanço da tecnologia e a crescente produção que a indústria mineral proporciona, a aplicação desses elementos químicos permite uma evolução tecnológica, devido suas características eletrônicas, ópticas e também catalíticas. Neste sentido, metodologias diversificadas vêm sendo aplicadas para a determinação e quantificação de terras raras em solos, de forma que apresentem baixo custo, não sejam destrutivas, e possibilite alto valor agregado a esses materiais. Objetivou-se nesse trabalho a avaliação da capacidade preditiva de modelos quimiométricos baseados na técnica de espectroscopia NIR para a quantificação de terras raras em solos. As análises foram desenvolvidas em dois tipos de solos (tipo S e I) de três regiões diferentes localizadas na Província da Borborema estado do Pernambuco. A primeira etapa foi realizada por meio da técnica de ICP – OES na UFRPE, e as análises no infravermelho próximo – NIR na UEPB. Os pré-processamentos realizados nos dados espectrais foram a correção multiplicativa de espalhamento (MSC), padronização normal de sinal (SNV) e a técnica por Savitzky – Golay. Para predizer a quantificação dos terras raras foi utilizado a regressão por mínimos quadrados parciais (PLS), mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS) e algoritmos das projeções sucessivas (SPA – iPLS). Com base nos resultados obtidos, é possível fazer uma análise dos valores preditos por PLS e SPA – iPLS, e verificar que as figuras de mérito através da seleção de variáveis com SPA-iPLS apresentam valores de exatidão significativos em comparação ao modelo de PLS.