Classificação de carvão comercial para uso doméstico por espectroscopia no infravermelho próximo - Costa, Anna Carolina Pereira Rezende (2017)
O carvão vegetal de uso doméstico apresenta grande variação em termos de qualidade porque na maioria dos fornos o processo de carbonização é de difícil controle e muitas vezes matéria-prima inadequada é utilizada, gerando um produto com qualidade heterogênea e duvidosa. O estado de São Paulo no ano de 2003 criou o Selo Premium para certificar os carvões comercializados no estado e atribuiu valores mínimos de referência pra tal certificação. Tendo em vista a necessidade de métodos rápidos e confiáveis para classificar o carvão de uso doméstico uma alternativa é a espectroscopia no infravermelho próximo (NIR). Assim, o objetivo deste estudo foi aplicar a espectroscopia no NIR associada à estatística multivariada para classificar em categorias e estimar a qualidade do carvão vegetal comercial de uso doméstico. Para realizar o estudo, 76 amostras de carvão de nove fornecedores foram selecionadas para a aquisição dos espectros no NIR na face transversal (TV) e superfície rolante (SR) usando a esfera de integração e fibra ótica a partir do carvão lixado e não lixado e para caracterização química por método tradicional da Análise Química Imediata (AQI). A análise de variância foi aplicada nos resultados da AQI para atribuir classes de qualidade para o carvão em função do teor de carbono fixo (TCF). Análise de Componentes Principais (PCA) foi feita a partir dos espectros dos carvões para verificar se é possível agrupar amostras com características químicas semelhantes. Posteriormente, Análise Discriminante baseada em Mínimos Quadrados Parciais (PLS-DA) foi feita para classificar os carvões de acordo com seus fornecedores e predizer sua qualidade por meio do TCF. Os corpos de prova de carvões analisados apresentaram, em média, umidade de 5,53%, teor de material volátil (TMV) de 23,84% e TCF de 76,14%. A PCA feita a partir dos espectros dos carvões brutos e lixados não foi capaz de distinguir grupos nesse conjunto de dados indicando a heterogeneidade das amostras. A PLS-DA resultou em alta porcentagem de corretas classificações tanto para fornecedores quanto para as classes de qualidade. A partir dos espectros obtidos pela esfera de integração, o modelo gerado para classificar por fornecedor acertou 95,45% para sinais obtidos na SR e 100% na face TV. Nos espectros via fibra ótica, o modelo acertou 96,05% para SR e 97,37% para TV do carvão lixado. Para qualidade do carvão utilizando a fibra ótica os modelos acertaram 98,68% e 100% para SR e TV, respectivamente. Na validação independente o modelo para SR foi o melhor, classificando corretamente 78,95% das amostras na validação externa. Foi possível concluir que o NIR associada à estatística multivariada apresentou potencial para ser uma técnica eficiente e rápida para classificação do carvão. Nenhum dos fornecedores analisados está dentro dos valores mínimos de referência do Selo Premium. A PCA não foi eficiente para explorar os dados desse conjunto de corpos de prova e a PLS-DA resultou em modelos confiáveis e que podem ser aplicados em outras amostras desconhecidas de carvão.