RESUMO A densidade básica é uma das propriedades mais estudadas na tecnologia da madeira, visto sua importância na correlação com as propriedades físicas e mecânicas. A metodologia tradicional (destrutiva) demanda altos custos e extenso período para execução dos ensaios. Neste sentido, a pesquisa desenvolvida buscou determinar a densidade da madeira de Eschweilera odora por metodologia não destrutiva, avaliando a eficiência da espectroscopia no infravermelho próximo-NIR. Madeiras provenientes de floresta secundária de terra firme (Amazonas/Brasil) foram selecionadas para estudo, onde oito replicadas da espécie Eschweilera odora foram utilizadas para validação da densidade e 11 espécies (64 amostras) utilizadas na construção do modelo PLS/NIR. Os espectros NIR das madeiras foram coletados na faixa de 4.000-10.000 cm-1 , onde a análise espectral possibilitou associar espectros x densidade. Os modelos utilizados para estimar a densidade de Eschweilera odora nas faces tangenciais e radiais apresentaram altos índices de determinação (R 2 > 0,90) e baixos erros (Calibração/RMSEC e previsão/RMSEP). O teste T mostrou que a diferença entre os valores da densidade de Eschweilera odora preditos pelos PLS Radial e Tangencial não foi significativa para um intervalo de confiança de 95%, apresentando resultados aproximados. Estes resultados confirmam a potencialidade da espectroscopia NIR para estimativa da densidade da madeira de Eschweilera odora. Palavras-chave: madeiras da Amazônia; caracterização tecnológica; NIR; metodologia não destrutiva. Estimation of the basic density of wood Eschweilera odora (Poepp.) Miers by near infrared spectroscopy ABSTRACT The basic density is one of the most studied properties in wood technology area due to its significance in the correlation with the physical and the mechanical properties. The traditional (destructive) methodology demands high costs and an extended time period for the execution of the tests. The research developed here determines the basic density of Eschweilera odora wood by non-destructive methodology, evaluating the efficiency of the near infrared spectroscopy-NIR technique. Timber from "terra firme" secondary forest (Amazonas/Brazil) was selected for our study, where eight replicates of Eschweilera odora species were used for density's validation and 11 species (64 samples) were used to construct the PLS/NIR model. The NIR spectra of the woods were collected in the range of 4,000-10,000 cm-1 , where the spectral analysis made it possible to associate spectra x density. The models used to determine the density of Eschweilera odora wood on the tangential and radial faces presented high determination indices (R 2 > 0.90) and low errors (Calibration/RMSEC and prediction/RMSEP). The T test showed that the difference between values of Eschweilera odora wood density predicted by Radial PLS and Tangential PLS were not significant 95% confidence level, showing approximate results. These results confirm the potential the NIR spectroscopy to estimate the wood density.
RESUMONo ramo da preservação de madeira, a eficiência de compostos naturais há muito tem sido avaliada, visando encontrar substâncias que não só aumentem a vida útil de madeiras de baixa durabilidade, mas também causem menor dano ao meio ambiente. Nesse contexto, o potencial de extrativos do lenho e da casca das espécies madeireiras Pouteria guianensis, Buchenavia parviflora e Dinizia excelsa em repelir o ataque de cupins Nasutitermes sp. foi avaliado, utilizando-se como substrato a espécie Simarouba amara, de baixa durabilidade. Os extrativos foram obtidos em etanol 95%, diluídos em solução hidroalcoólica (1 e 0,1%), e impregnados em blocos de S. amara, segundo ASTM D1413-76. Os blocos foram montados em quadrado latino em uma plataforma e submetidos ao ataque dos cupins. O efeito das soluções foi classificado pela perda de peso dos blocos de S. amara. Os resultados mostraram que a maioria dos tratamentos conferiu ótima resistência à madeira de S. amara. O melhor tratamento foi aquele efetuado com extrativos da casca de P. guianensis, onde a perda foi somente de 10% do peso inicial dos blocos, enquanto que o menos efetivo foi aquele com extrativos da casca de D. excelsa, com perda de 70% de peso do bloco. Assim, pode-se concluir que os extrativos do lenho e da casca de P. guianensis e B. parviflora e do lenho de D. excelsa apresentam, a princípio, compostos com propriedades de repelência a Nasutitermes sp., e os extrativos da casca de D. excelsa não apresentam estes componentes. PALAVRAS-CHAVE
In the Amazon, the sustainable use of wood is associated with technological research that indicates industrial use. Surface roughness of wood is an important criterion for assessing tool condition, machining performance and product quality. The objective of this study was to evaluate the surface roughness of five Amazonian woods used in the manufacture of EGP (Edge Glued Panels).The woods Angelim pedra, Angelim vermelho, Breu vermelho, Murici and Piãozinho, obtained from managed areas of the Amazon, were used in the manufacture of EGP panels. Surface treatments were performed with 120 and 180 grit sandpaper. Surface ripples (roughness) were measured using a digital roughness meter with needle (n = 180 readings). Physical and mechanical tests were performed on both wood and EGP samples, to verify the possible relationship between these properties and roughness. EGP Piãozinho presented better surface quality, which consists of lower roughness (lower surface wave height), while EGP Angelim pedra presented uneven surfaces. Surface quality was satisfactory when 120 grain sandpaper was applied to most products. The results showed a highly significant effect of roughness such as the physical-mechanical properties. The highlight of the study is the wood and EGP Piãozinho, because in all the tests, it always presented the best performances.
Estudos sobre espécies florestais pouco conhecidas são fundamentais na determinação de suas propriedades tecnológicas, inserindo-se neste contexto muitas espécies de leguminosas florestais. Dentre esses, estudos sobre a composição química das espécies têm levado à identificação, na família Leguminosae, de flavonóides, terpenóides, esteróides, taninos, alcalóides e outros. Neste trabalho, foram avaliadas as principais classes de componentes químicos presentes na casca de 29 leguminosas arbóreas, por meio de testes específicos para heterosídeos cianogênicos, fenóis e taninos, flavonóides, esteróides e triterpenos, saponinas, alcalóides, antraquinonas, antranóis, dentre outros, a partir dos extrativos etanólicos dessas espécies. Os resultados encontrados mostraram que em Albizia polyantha e Swartzia macrocarpa foi detectado o maior número de classes, identificando-se dez classes dentre os doze grupos estudados. Em todas as espécies foram detectados taninos condensados, exceto em Tachigali paniculata, que apresentou somente taninos hidrolisáveis. As espécies Mora paraensis, Inga disticha e T. paniculata apresentaram tanto taninos condensados quanto taninos hidrolisáveis. Os maiores teores de tanino (Nº de Stiasny) foram detectados em Stryphnodendron guianense (26,2%) e M. paraensis (24,1%), onde os teores de extrativos aquosos foram 33,5% e 35,5%, respectivamente. Um banco de dados com estes e outros resultados, está sendo construído no Instituto Nacional de Pesquisas da Amazônia (INPA), e será permanentemente atualizado, de modo a disponibilizar pela web maiores informações sobre o perfil químico das leguminosas da Amazônia.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.