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

• Ano de defesa: 2022
• Autor(a) principal: Lima, Michael Douglas Roque
• Orientador(a): Hein, Paulo Ricardo Gherardi
• Banca de defesa: Protásio, Thiago de Paula, Bufalino, Lina, Dias Júnior, Ananias Francisco, Arantes, Marina Donária Chaves, Couto, Allan Motta
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Lavras
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia da Madeira
• Departamento: Departamento de Ciências Florestais
• País: brasil
• Palavras-chave em Português: Biomassa residual; Distinção de espécies; Qualidade do carvão; Temperatura de carbonização; Madeira - Classificação; Waste biomass; Species distinction; Charcoal quality; Carbonization temperature; Wood - Classification
• Área do conhecimento CNPq: Tecnologia e Utilização de Produtos Florestais
• Link de acesso: https://repositorio.ufla.br/handle/1/50279

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.