Previsão das propriedades do poli(tereftalato de etileno)-PET e estudo do STRESS CRACKING por Espectroscopia NIR e Imagem Hiperespectral

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: CAETANO, Viviane Fonseca
• Orientador(a): VINHAS, Glória Maria
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
• Palavras-chave em Português: Poli(tereftalato de etileno); Espectroscopia NIR; Espectroscopia por imagem NIR
• Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/13852

Neste trabalho foram construídos modelos empíricos multivariados utilizando a espectroscopia e imagens hiperespectrais na região do infravermelho próximo (NIR), visando determinar e mapear, respectivamente, o teor de dietilenoglicol (DEG), grupos carboxílicos terminais (GCT) e índice de viscosidade (IV) em amostras de fibras de poli(tereftalato de etileno)-PET. Cento e cinqüenta e duas amostras de fibras foram fornecidas pela empresa M&G (Cabo de Santo Agostinho-PE). Devido à dificuldade de obtenção de espectros representativos das fibras, foi empregado um acessório de amostragem, desenvolvido para este trabalho, e utilizados os espectros obtidos em dois equipamentos: Spectrum 400 (marca Perkin Elmer) e Diamond20 (marca AIT). Também foram adquiridas imagens hiperespectrais na região do NIR utilizando-se uma câmara SisuCHEMA SWIR (marca Specim Spectral Imaging Ltd.). Para ampliar as faixas de variações dos parâmetros estudados foram utilizadas a radiação gama nas doses de 25, 60, 120 e 200 kGy. Foram construídos e avaliados modelos por Regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) empregando diferentes técnicas de pré-processamentos: variação normal padrão combinada com suavização Savitzky-Golay ou derivada Savitzky-Golay, nas janelas de 15, 17 e 19 pontos (modo clássico) e 5, 7 e 9 pontos (modo por imagem). O algoritmo Jack-Knife foi empregado para seleção das variáveis significativas. Para escolha do número de fatores (PLS) foi usado a validação cruzada completa e para seleção dos conjuntos de calibração e validação externa foi empregado o algoritmo SPXY (Sample set Partitioning based on joint X-y distances). A capacidade preditiva dos modelos PLS foi avaliada de acordo com os erros de previsão (RMSEP) para o conjunto de validação externa. Os modelos construídos apresentaram resultados satisfatórios para o DEG e GCT, com valores do RMSEP equivalentes à estimativa da repetitividade do método de referência (cromatografia e titulação, respectivamente). Com os modelos construídos com os espectros médios das imagens foi possível obter os mapas de distribuição dos teores de DEG e GCT na fibra. Para o IV, os resultados não foram satisfatórios, pois os valores dos RMSEP’s foram maiores que a repetitividade do método de referência (3,88 UA). Ainda nesta tese, foi avaliada a possibilidade de prever regiões mais sujeitas ao Environmental stress cracking (ESC) em filmes de PET reciclado, utilizando imagens hiperespectrais na região do NIR e Análise discriminante por mínimos quadrados parciais (PLS-DA). Duas amostras foram utilizadas. Modelos satisfatórios só foram obtidos quando construídos com uma das amostras testadas. Esses resultados embora preliminares, abrem uma nova linha de pesquisa tratando da avaliação e compreensão do fenômeno de ESC empregando imagens hiperespectrais no NIR.