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Discriminação de espécies florestais com a utilizaçao da razão isotópica 13 C e 15 N e espectroscopia no infra-vermelho próximo (FT-NIRs))Durgante, Flávia Machado 14 March 2011 (has links)
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Previous issue date: 2011-03-14 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas - FAPEAM / The combined use of high technology instruments and appropriate techniques
for discriminating tree species isnecessary to improve the biodiversity inventory
system in tropical countries. This study was carried out to verify the
performance of C and N isotopes ratios, the total leaf concentration values of C
and N (%) and near-infrared spectroscopy readings as indicators to discriminate
eight species of Eschweilera and two of Corythophora of the Brazilian Amazon.
It was observed that the isotopes analysis and the leaf N and C
concentrationswere not reliable enough to discriminate the studied species.
However, the near infrared spectroscopy (FT-NIRS) presented an outstanding
performance; therefore, it seems to be a promising tool to improve tree species
discrimination system. Utilizing thirty-six spectral readings to represent an
individual, we obtained 99.4% of correct species discrimination. When only one
spectral reading from any part of the leaf was used, the correct discrimination
reached 97.1 %.In the near future, a portable FT-NIRS, for instance, could be
used in forest inventory data collection. The only requirement is the memory
feeding, which should be done using the most reliable and consistent botanical
identification of the most abundant Amazonian tree species. This process
should be refined over time with the feedback from new inventories. By any
means, the use of FT-NIRS has demonstrated that it is much more reliable than
the rule of thumb highly practiced for tree identification during forest inventory
carried out in the Brazilian Amazon. / Combinar alta tecnologia e técnicas apropriadas para discriminar espécies
florestais é necessário para aprimorar o sistema de inventário da
biodiversidade em países tropicais. Este estudo foi realizado para verificar o
desempenho da razão isotópica 13C e 1 5 N, os valores de concentração totais
de N e C (%) e a espectroscopia no infravermelho próximo (NIRs) nas folhas
como indicadores para discriminar 8 espécies de Eschweilera e duas de
Corythophorada Amazônia. Pôde-se observar que as análises isotópicas e a
concentração de N e C foliar não são suficientes para distinguir espécies do
mesmo gênero. A espectroscopia no infravermelho próximo (FT-NIRS), no
entanto, apresentou excelente desempenho, destacando-se como uma
ferramenta promissora para aprimorar o sistema de discriminação de espécies.
Ao utilizar a média de 36 leituras espectrais para representar um indivíduo,
obteve-se 99,4% de discriminação das espécies. Com apenas uma leitura
espectral por indivíduo, foi encontrado uma taxa de discriminação de 97,1%.
Num futuro próximo, um FT-NIRS portátil, por exemplo, poderá ser utilizado na
floresta para coletar os dados de inventários. A única exigência é a alimentação
da memória, que deve ser realizada com a identificação mais confiável e
consistente dos botânicos, com as mais abundantes espécies arbóreas
amazônicas. Este processo deve ser aperfeiçoado ao longo do tempo em
novos inventários. De qualquer modo, o uso do NIRS demonstrou ser mais
confiável do que a prática duvidosa de identificação utilizada em muitos
inventários na Amazônia Brasileira.
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Determinação do número de acidez total em resíduo de destilação atmosférica e de vácuo do petróleo empregando a espectroscopia no infravermelho (ATR-FTIR) e calibração multivariadaParisotto, Graciele 14 December 2007 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The crude oil might contain a series of contaminants that can to produce undesired properties. Naphthenic acids (NA), for example, perhaps promotes corrosion in refineries. The determination of total acid number (TAN) in petroleum
products is recommended by ASTM standard D 664-04, based on potentiometric titration in non aqueous media. As an alternative to official methodology, in this work, TAN in atmospheric residue and vacuum residue samples of petroleum
distillation was determined using middle infrared spectroscopy with attenuated total reflection (ATR-FTIR) in association to chemometric methods. For the development of calibration models, at first, was made the detection of outliers samples using principal component analysis (PCA). After, the selection of samples for calibration and prediction set was made by hierarchical cluster analysis (HCA). Calibration set
was consisted of 44 samples and prediction one by 13, summarizing 16 samples of atmospheric residue and 41 samples of vacuum residue. Calibration models were
developed using three variable selection models: method of interval partial least squares (iPLS), method of synergy partial least squares (siPLS) and method of backward interval partial least squares (biPLS). Different treatments and preprocessing
were evaluated for models development also. The treatment based on first derivative with Savitzky-Golay filter and the data centered in the media produced the best models using biPLS. Spectra were divided in 20 intervals and, finally, 5 intervals were combined (2992 till 2826, 1823 till 1657, 1656 till 1490, 1489 till 1323 and 821 till 655 cm-1). This model produced a root mean square error of cross-validation (RMSECV) of 0.1649 mg KOH g-1 and a root mean square error of prediction (RMSEP) of 0.1642 mg KOH g-1, showing a coefficient of determination of 0.9819 and a medium error of 22.5%. The analytical method for TAN determination allows fast analysis and relatively low cost in these samples, being of
easy application in industry environment. / O petróleo, além de hidrocarbonetos, pode apresentar uma série de contaminantes que podem levar a sua desqualificação, tais como os ácidos naftênicos (NA), os quais são classificados entre os principais causadores de
corrosão nas refinarias. O controle da acidez total em produtos do petróleo é feito através da determinação do número de acidez total (TAN) e é padronizada pela
norma ASTM D 664-04, baseada na titulação potenciométrica em meio nãoaquoso. Como alternativa a metodologia oficial, o TAN para amostras de resíduo da destilação atmosférica (RAT) e de resíduo da destilação a vácuo (RV) do petróleo, foi determinado utilizando a espectroscopia no infravermelho médio com transformada de Fourier e reflectância total atenuada (ATR-FTIR), associada a métodos quimiométricos. Para o desenvolvimento dos modelos de calibração, foi feita a detecção de amostras anômalas através da análise por componentes principais (PCA), seguida da seleção das amostras para os conjuntos de calibração e previsão, com o auxílio da análise por agrupamentos hierárquicos (HCA). O conjunto de calibração consistiu de 44 amostras e o de previsão de 13, totalizando 16 amostras de RAT e 41 de RV. Os modelos de calibração foram desenvolvidos através do emprego de três métodos de seleção de variáveis: o método dos mínimos quadrados parciais por intervalo (iPLS), o método dos mínimos quadrados parciais por sinergismo de intervalos (siPLS) e o método dos mínimos quadrados parciais por exclusão (biPLS). Foram avaliados diferentes tratamentos e préprocessamentos para o desenvolvimento dos modelos. O tratamento da primeira derivada com o filtro de Savitzky-Golay e os dados centrados na média produziram os melhores modelos bem como o algoritmo biPLS, onde o espectro foi dividido em 20 intervalos e 5 intervalos foram combinados (2992 a 2826, 1823 a 1657, 1656 a 1490, 1489 a 1323, 821 a 655 cm-1). Este modelo forneceu erro quadrático médio de validação cruzada (RMSECV) e erro quadrático médio de previsão (RMSEP) de 0,1649 mg KOH g-1 e de 0,1642 mg KOH g-1, respectivamente, apresentando coeficiente de determinação de 0,9819 e um erro médio de 22,46%. O método analítico para a determinação do TAN em amostras de RAT e RV do petróleo proposto possibilita uma análise rápida e relativamente de baixo custo, sendo de fácil implementação no ambiente industrial.
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