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Título: Criação e atualização de modelos de calibração multivariada para determinação de carbono orgânico no solo por espectroscopia NIR
Autor(es): Lima, Karen Priscila de
Orientador(es): Valderrama, Patrícia
Palavras-chave: Carbono
Calibração
Espectroscopia de infravermelho
Carbon
Calibration
Infrared spectroscopy
Data do documento: 20-Fev-2015
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Campo Mourao
Citação: LIMA, Karen Priscila de. Criação e atualização de modelos de calibração multivariada para determinação de carbono orgânico no solo por espectroscopia NIR. 2015. 39 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão, 2015.
Resumo: O carbono orgânico é um indicativo da qualidade do solo e atualmente sua quantificação é feita pelo método Walckley & Black modificado, que além de demorado consome muito reagente e gera resíduos tóxicos. Desse modo, pode-se adotar um modelo de calibração multivariada como alternativa aos problemas do método de referência e otimizar as análises. O modelo foi construído utilizando método linear de mínimos quadrados parciais (PLS), 1000 amostras de diferentes solos do Brasil e 17 variáveis latentes. Os outliers foram identificados e retirados. O modelo foi então usado para fazer a previsão de um conjunto externo de amostras que, no entanto, não foram bem previstas e isso indica que o modelo atual necessita ser atualizado para garantir sua durabilidade. Foram usadas estratégias como atualizar o modelo PLS com amostras representativas do conjunto externo, e aplicar a padronização através dos algoritmos DS e PDS, para averiguar qual seria a melhor opção. O desempenho dos modelos atualizados foi analisado a partir da comparação dos valores do erro de previsão (RMSEP) e do coeficiente de correlação para o ajuste das amostras externas (Rv), e observou-se que a inclusão de uma porcentagem de amostras representativas do conjunto externo foi a melhor estratégia para atualização, comparada as demais.
Abstract: The organic carbon is an indicator of soil quality and currently its quantification is made by the modified Walckley & Black method, which in addition to spend a lot of time, use reagent and then generates toxic waste. Thus, it is possible to use an alternative method based on multivariate calibration model. The model was constructed using a linear method of partial least squares (PLS), 1000 samples of different Brazilian soils and 17 latent variables. Outliers were identified and removed. This model was used to quantify the organic carbon in an external samples set and the results were not satisfactory indicating that the current model needs to be updated to ensure its durability. For this, strategies were used to update the PLS model with representative samples of the external set, the DS and PDS standardization algorithms were apply to verify its ability in the PLS model uptdate. The updated models performance were analyzed by comparing the prediction errors (RMSEP) and correlation coefficient to adjust of external samples (Rv), it was observed that the inclusion of a percentage of representative samples of the external set is the best strategy to update the model.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/6145
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