Recebido em 25/5/10; aceito em 27/8/10; publicado na web em 30/11/10
DETERMINATION OF CHEMICAL CONSTITUENTS IN EUCALYPTUS WOOD BY Py-GC/MS AND MULTIVARIATE CALIBRATION: COMPARISON BETWEEN ARTIFICIAL NEURAL NETWORK AND SUPPORT VECTOR MACHINES.Multivariate models were developed using Artificial Neural Network (ANN) and Least Square -Support Vector Machines (LS-SVM) for estimating lignin siringyl/guaiacyl ratio and the contents of cellulose, hemicelluloses and lignin in eucalyptus wood by pyrolysis associated to gaseous chromatography and mass spectrometry (Py-GC/MS). The results obtained by two calibration methods were in agreement with those of reference methods. However a comparison indicated that the LS-SVM model presented better predictive capacity for the cellulose and lignin contents, while the ANN model presented was more adequate for estimating the hemicelluloses content and lignin siringyl/guaiacyl ratio.Keywords: analytical pyrolysis; artificial neural network; least square-support vector machine.
INTRODUÇÃOAtualmente, a alta demanda de análises dos programas de melhoramento genético voltados à qualidade da madeira de eucalipto tem exigido métodos analíticos mais rápidos e eficientes, uma vez que os métodos padrões requerem procedimentos trabalhosos e demorados, apesar de serem validados e produzirem resultados confiáveis. 1 A pirólise associada à cromatografia gasosa e à espectrometria de massas (Pi-CG/EM) tem se destacado entre as técnicas alternativas utilizadas na caracterização química da madeira de eucalipto, apresentando como principal vantagem o uso de pequenas quantidades de amostra e de procedimentos rápidos com mínimos pré-tratamentos. [2][3][4][5][6] A pirólise analítica pode ser definida como uma técnica de caracterização de determinado material pelas reações de degradação químicas induzidas por energia térmica na ausência de oxigênio, resultando em um conjunto de pequenas espécies moleculares as quais são relacionadas à composição da amostra original. 7 A possibilidade da cromatografia gasosa de separar os produtos provenientes da piró-lise e da espectrometria de massas de identificá-los faz da associação entre estas técnicas uma poderosa ferramenta para caracterização de diversos materiais poliméricos não voláteis.Embora os pirogramas (cromatogramas referentes às amostras pirolisadas) da madeira de eucalipto contenham informações sobre a composição química das amostras, o seu uso em modelos convencionais de calibração univariada para a estimativa de parâmetros composicionais, como os teores de celulose ou de lignina, pode ser dificultado devido a esse tipo de informação estar distribuída por todo o pirograma. 2,4-6,8 Entretanto, modelos de calibração para sistemas com resposta multivariada, como os pirogramas, podem ser construídos empregando métodos de calibração multivariada.Entre os métodos de calibração multivariada têm se destacado as redes neurais artificiais 9 e, mais recentemente, as máquinas de vetor suporte por mínimos quadrados. 10 As redes neurais artificiais (ANN, Artificial N...