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Calibración multivariante e integridad de modelos para la química de la madera mediante espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier
Esta investigación abordó un método rápido para controlar la composición química de la madera dura mediante la aplicación de la espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR), con especial interés en el rendimiento del modelo para la interpretación y predicción. Se eligieron los mínimos cuadrados parciales (PLS) y la regresión de componentes principales (PCR) como modelos principales para la comparación. Se emplearon métodos químicos de laboratorio estándar en un conjunto de muestras mixtas de género/especie de madera dura para recopilar los datos originales. Se encontró que PLS proporcionaba una mejor capacidad predictiva mientras que PCR exhibía una estimación más precisa de los picos de carga y sugiere que PCR es mejor para la interpretación del modelo de los grupos funcionales clave subyacentes. En concreto, cuando se utilizó la PCR, se cuantificó un error en la carga de los picos de ±15 cm-1 con respecto a la media real. La aplicación de la primera derivada pareció ayudar a mejorar la precisión de carga tanto de la PCR como del PLS. Los resultados de la investigación identificaron los números de onda importantes en la predicción de extractivos, lignina, celulosa y hemicelulosa y demostraron además la utilidad del FT-IR para la monitorización rápida de la química de la madera.
Autores: Chengfeng, Zhou; Wei, Jiang; Qingzheng, Cheng; Brian K., Via
Idioma: Inglés
Editor: Hindawi Publishing Corporation
Año: 2015
Disponible con Suscripción Virtualpro
Artículos
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 9
Citaciones: Sin citaciones
Hindawi
Journal of Analytical Methods in Chemistry
Volume 2015, Article ID 429846, 9 pages
https://doi.org/10.1155/2015/429846
Chengfeng Zhou 1, 2, , Wei Jiang 1, 3, , Qingzheng Cheng 1, Brian K. Via 1, 2,
1 , USA
2 , USA
3 , China
Academic Editor: Miren Lopez de Alda
Contact: jamc@hindawi.com
Esta investigación abordó un método rápido para controlar la composición química de la madera dura mediante la aplicación de la espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR), con especial interés en el rendimiento del modelo para la interpretación y predicción. Se eligieron los mínimos cuadrados parciales (PLS) y la regresión de componentes principales (PCR) como modelos principales para la comparación. Se emplearon métodos químicos de laboratorio estándar en un conjunto de muestras mixtas de género/especie de madera dura para recopilar los datos originales. Se encontró que PLS proporcionaba una mejor capacidad predictiva mientras que PCR exhibía una estimación más precisa de los picos de carga y sugiere que PCR es mejor para la interpretación del modelo de los grupos funcionales clave subyacentes. En concreto, cuando se utilizó la PCR, se cuantificó un error en la carga de los picos de ±15 cm-1 con respecto a la media real. La aplicación de la primera derivada pareció ayudar a mejorar la precisión de carga tanto de la PCR como del PLS. Los resultados de la investigación identificaron los números de onda importantes en la predicción de extractivos, lignina, celulosa y hemicelulosa y demostraron además la utilidad del FT-IR para la monitorización rápida de la química de la madera.
Descripción
Esta investigación abordó un método rápido para controlar la composición química de la madera dura mediante la aplicación de la espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FT-IR), con especial interés en el rendimiento del modelo para la interpretación y predicción. Se eligieron los mínimos cuadrados parciales (PLS) y la regresión de componentes principales (PCR) como modelos principales para la comparación. Se emplearon métodos químicos de laboratorio estándar en un conjunto de muestras mixtas de género/especie de madera dura para recopilar los datos originales. Se encontró que PLS proporcionaba una mejor capacidad predictiva mientras que PCR exhibía una estimación más precisa de los picos de carga y sugiere que PCR es mejor para la interpretación del modelo de los grupos funcionales clave subyacentes. En concreto, cuando se utilizó la PCR, se cuantificó un error en la carga de los picos de ±15 cm-1 con respecto a la media real. La aplicación de la primera derivada pareció ayudar a mejorar la precisión de carga tanto de la PCR como del PLS. Los resultados de la investigación identificaron los números de onda importantes en la predicción de extractivos, lignina, celulosa y hemicelulosa y demostraron además la utilidad del FT-IR para la monitorización rápida de la química de la madera.