Uso de equipamento portátil de Fluorescência de Raios X para

Transcrição

Uso de equipamento portátil de
Fluorescência de Raios X para análise de
cana de açúcar
MELQUIADES, Fábio Luiz
BORTOLETO, Gisele G.
NEME, Fernanda F.
TON, Ariel
MARCHIORI, Luis Fernando Sanglade
MARETTI, Maria Izabel
Resumo
O objetivo deste estudo foi verificar a viabilidade do uso de fluorescência de raios X por dispersão em
energia (EDXRF) com equipamento portátil para análise de cana de açúcar. Foram realizados
experimentos diretamente no colmo das variedades e ainda com o caldo antes e depois de armazenamento
sob refrigeração. O tempo de irradiação foi de 60 s e os espectros foram avaliados através da Análise de
Componentes Principais (PCA). De forma geral, a metodologia proposta apresentou resultados
promissores para o setor sucroalcooleiro na avaliação de parâmetros de qualidade da cana de açúcar, com
irradiação direta do colmo da cana.
Palavras chave: cana de açúcar, fluorescência de raios X, análise de componentes principais.
Abstract
The objective of this study was to verify the feasibility of using Energy Dispersive X-ray Fluorescence
(EDXRF) with portable equipment for sugarcane analysis. Experiments were performed directly in the
stem of the studied varieties, and also on the juice before and after freeze storage. Irradiation time was 60
s and the spectra were evaluated by Principal Component Analysis (PCA). Overall, the proposed
methodology showed promising results for sugar and alcohol sector in the evaluation of quality
parameters of sugarcane, with direct irradiation of the cane stem.
Keywords: sugar cane, X-ray fluorescence, principal component analysis.
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Resumen
El objetivo de este estudio fue investigar la factibilidad de usar fluorescencia de rayos X por energía
dispersiva (EDXRF) con un aparato portátil para el análisis de la caña de azúcar. Los experimentos se
llevaron a cabo directamente sobre el tallo de las variedades y con el jugo antes y después del
almacenamiento bajo refrigeración. El tiempo de irradiación fue de 60 s y los espectros fueron evaluados
por el Análisis de Componentes Principales (PCA). En general, la metodología propuesta mostró
resultados prometedores para la industria de la caña de azúcar en la evaluación de parámetros de calidad
de la caña de azúcar, con la irradiación directa del tallo de la caña.
Palabras clave: caña de azúcar, fluorescencia de rayos X, análisis de componentes principales.
40
bioenergia em revista: diálogos, ano 2, n. 2, p. 39- 55, jul./dez. 2012.
MELQUIADES, Fábio Luiz; BORTOLETO, Gisele G.; NEME, Fernanda F.; TON, Ariel;
MARCHIORI, Luis Fernando Sanglade; MARETTI, Maria Izabel
Uso de equipamento portátil de Fluorescência de Raios X para análise de cana de açúcar
INTRODUÇÃO
A cana-de-açúcar (Saccharum spp.) é uma gramínea com capacidade de sintetizar açúcares,
com destaque para a sacarose e com características relevantes que a situam como a planta
comercial de maiores rendimentos em biomassa energética. É uma cultura bastante difundida no
Brasil como recurso agrícola renovável na produção industrial de açúcar e biocombustível, além
de fibra, fertilizantes e uma miríade de co-produtos com sustentabilidade ecológica (ITURRA,
2011).
A maturação da cana-de-açúcar pode ser definida como o processo fisiológico que
envolve a formação de açúcares nas folhas, seu deslocamento, armazenamento e concentração no
colmo. Existem diferentes formas de determinação do ponto de maturação da cana-de-açúcar. A
metodologia mais freqüentemente aplicada é utilizando um refratômetro de campo,
complementado pela análise de laboratório. Com a adoção do sistema de pagamento pelo teor de
sacarose, há necessidade de o produtor conciliar alta produtividade agrícola com elevado teor de
sacarose na época da colheita. O refratômetro fornece diretamente a porcentagem de sólidos
solúveis do caldo (Brix), o qual está estreitamente correlacionado com o teor de sacarose da cana.
Métodos alternativos para análise do caldo da cana com vistas ao cálculo para pagamento
dos fornecedores vêm sendo investigados e testados com a finalidade de aumentar a
confiabilidade, uniformidade e também a precisão das medidas (SHREVE, 1980, LANE, 1993,
JOHNSON, 2000, CONSECANA-PR, 2000). Atualmente, o Conselho dos Produtores de Canade-açúcar, Açúcar e Álcool do Estado de São Paulo (CONSECANA-SP, 2006) regulamenta que
o Brix, o Pol e o AR do caldo extraído podem ser determinados por espectroscopia no
infravermelho próximo (NIR), após a definição de modelos de calibração, construídos com os
resultados da metodologia padrão (CHANG, 1988, SALGO, 1998, TEWARI, 2003, LIMA, 2005,
VALDERRAMA, 2007, SOROL, 2010). Contudo, a busca por métodos alternativos tem
incentivado a pesquisa de novas técnicas e metodologias para análises mais rápidas e eficientes e
menos custosas para o setor sucro-alcooleiro.
A técnica de Fluorescência de Raios X (XRF) dispõe de um método bem estabelecido na
área de pesquisas ambientais, sendo uma das técnicas de espectrometria atômica que podem ser
adaptadas para uso em campo com equipamentos portáteis (IVANOVA, 1998, MELQUIADES,
2008). É uma técnica analítica multi-elementar, rápida, de baixo custo, de fácil operação e seus
princípios físicos, vantagens e limitações são bem conhecidos (BERTIN, 1975, CESAREO,
2000).
O objetivo deste estudo foi verificar a viabilidade do uso de fluorescência de raios X com
equipamento portátil para análise de cana de açúcar. Os testes realizados visaram responder as
seguintes questões: (a) A cana de açúcar pode ser analisada ainda plantada ou precisa ser cortada
quando se pretende estimar a maturação da mesma? (b) No caso da análise do caldo, o mesmo
pode ser congelado para analise posterior ou deve ser analisado logo após a prensagem da cana
de açúcar? (c) É possível constatar diferenças de composição em relação à posição de irradiação
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em um mesmo caule de cana de açúcar? (d) A XRF pode identificar diferenças entre caules, no
caso de plantas com floração e sem floração?
MATERIAIS E MÉTODOS
Fluorescência de Raios X
O fenômeno que antecede a XRF é o efeito fotoelétrico. Quando um átomo é submetido
a um processo de irradiação utilizando-se de uma fonte de alta energia (tubos de raios X, indução
por partícula, radioisótopos naturais, luz síncrotron, por exemplo), um elétron pode ser ejetado
das camadas eletrônicas mais internas do átomo, chamado fotoelétron. Para estabilização deste
estado de excitação, elétrons das camadas eletrônicas mais externas ocupam rapidamente as
vacâncias geradas, liberando um raio X com a diferença de energia existente entre os dois níveis
de energia. A radiação emitida para cada transição é característica para cada elemento presente na
amostra e a quantidade destes raios X característicos é proporcional à concentração do elemento
a ele relacionado (JENKINS, 1999).
Porém, além do efeito fotoelétrico, efeitos de espalhamento do feixe incidente,
conhecidos como espalhamentos Rayleigh, Compton e Raman de raios X, ocorrem
simultaneamente. As intensidades relativas destes fenômenos dependem também da composição
da matriz da amostra e aumentam proporcionalmente com o decréscimo da massa molar média
da amostra. Portanto, amostras com grande quantidade de átomos leves apresentam
espalhamento muito intenso. Variações muito tênues em espectros de amostras orgânicas podem
ser avaliadas com o auxílio de análise multivariada e diversos trabalhos tem demonstrado sua
eficácia na discriminação e quantificação de certas propriedades em amostras orgânicas
utilizando-se espectros de XRF (VÁZQUEZ, 2002, BUENO, 2005, BORTOLETO, 2005,
GORAIEB, 2007).
Análise de Componentes Principais
Métodos de análise multivariada ou quimiometria são empregados em análise de dados
que requerem determinações simultâneas de diversas espécies em uma ou mais amostras. A
análise exploratória não supervisionada baseada em métodos de reconhecimento de padrões visa
evidenciar similaridades ou diferenças entre amostras de um determinado conjunto de dados
(SILVA, 2002). A análise de componentes principais (PCA) é a base principal de diversos
métodos de análise multivariada e seu grande objetivo é comprimir a quantidade de informação
de um conjunto de dados iniciais para um novo sistema de eixos, denominados Componentes
Principais (PC). Estas PCs representam as amostras, possibilitando visualizar características
multivariadas dos dados em poucas dimensões, através de uma projeção de dados sobre um
42
subespaço dimensional menor, maximizando a variância, sem perda de informação relevante. A
primeira componente principal, PC1, é a combinação linear de máxima variância (isto é, de
máxima informação) das variáveis originais, ou seja, os auto vetores, num determinado eixo. A
segunda componente, PC2, de segunda maior variância, é ortogonal a PC1, isto é, não
correlacionada a ela, e assim por diante. Como esses eixos são calculados em ordem decrescente
de importância, a informação relevante fica concentrada nas primeiras PCs, que podem ser então
confrontadas com padrões de características conhecidas das amostras em avaliação (WOLD,
1997, SILVA, 2002, NETO, 2006).
Amostragem
As amostras de cana-de-açúcar foram obtidas na Fazenda Areão da ESALQ-USP. As
análises dos parâmetros de qualidade da cana de açúcar pelo método convencional foram
realizadas na FATEC Piracicaba - Centro Paulo Souza – SP, seguindo as normas do
CONSECANA (Conselho dos Produtores de Cana-de-Açúcar ).
Foram realizadas medidas em caules antes de cortar, ou seja, com a cana ainda no campo
(in vivo) e depois de cortados os caules. As irradiações com o equipamento portátil de EDXRF
foram feitas no colmo da região central. O mesmo colmo foi medido depois de cortar a cana de
açúcar. Neste caso foram avaliadas as variedades: Saccharum officinarum (sac),SP 803280 (SP 80),
IACSP95 5000 (iac95), RB 835486 (rb86), SP 711406 (sp06). Os termos entre parênteses se
referem-se aos código utilizado nos gráficos ao longo do texto.
Para verificar se existe diferença significativa nos espectros quando da análise do caldo,
foram feitas medidas logo após sua prensagem e depois de armazenagem sob refrigeração e
descongelamento dos mesmos. As variedades estudadas foram: SP 8642 (Sp 42), RB835089 (Rb
89), SP 813250 (sp 50) e SP 701143 (sp 43)
Visto que uma das variedades estudadas apresentava caules com floração, foram retirados
três caules da amostra SP 813250, um deles com floração na ponta. O intuito foi verificar se a
diminuição do teor de sacarose no caule com floração é identificada por XRF.
Por fim, em um dos caules de Saccharum officinarum, foram realizadas medidas nos três
primeiros colmos, nos três colmos centrais e nos três últimos colmos, visando verificar variações
nestas distintas regiões de um mesmo caule.
Realizadas as medidas por EDXRF, os caules foram triturados e prensados para obtenção
da fibra e do caldo para as análises laboratoriais dos parâmetros de qualidade da cana. O caldo foi
congelado e posteriormente analisado por EDXRF, acondicionado em celas com filme de
politeraftalato de etileno específicas para uso com XRF.
43
Instrumentação
As medidas foram realizadas com um equipamento portátil de EDXRF, InnovX system,
modelo AlphaCam, com tubo de raios X de Ta (Tântalo) e detector de diodo de SiPIN, resfriado
por sistema Peltier. As condições de medida foram avaliadas e optou-se por usar 20 kV, 20 µA,
filtro de Al de 100 µm no tubo de raios X e 60 s de medida para todas as amostras.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Medidas de caules no campo e depois de cortados
Foram medidos 5 caules de diferentes variedades de cana de açúcar em campo, antes de
cortar os caules. As mesmas amostras foram então submetidas ao corte e medidas por EDXRF,
até 5 horas após o corte. (Figura 1). Os espectros de uma seqüência de medidas são apresentados
na Figura 2, para alguns intervalos de tempo.
Figura1: Foto das medidas no campo antes e depois de cortadas.
44
Figura 2: Espectros do colmo da cana de açúcar nos diferentes tempos de irradiação após o corte.
O gráfico de scores e loadings para a amostra SP 803280 é apresentado na Figura 3, com a
PC1 explicando 59,23% da variância dos dados e a PC2, 10,09%. Nesta figura, o gráfico de scores
mostra que não existe diferença significativa entre as medidas, visto que a distância entre os
pontos está relacionada com a variabilidade do equipamento na obtenção dos espectros. O
gráfico de loadings mostra que o ferro influenciou a disposição destas amostras; contudo, a maioria
dos pontos se distribui em torno da região central, indicando homogeneidade das amostras
avaliadas. A Figura 4 apresenta os gráficos de scores para as demais amostras, mostrando que em
todos os casos foi constatado que a medida do caule no campo é equivalente à medida do caule
cortado. Os gráficos de loadings não foram apresentados, pois sua disposição é semelhante à
Figura 3 para todas as amostras avaliadas.
45
Samples/Scores Plot
Variables/Loadings Plot
0.15
Fe
0.1
50
Loadings on PC 2 (10.09%)
Scores on PC 2 (10.09%)
100
sp80-2b
sp80-1b
0
sp80-1a sp80-1c
sp80-2c
sp
803280 et 1 vivo
sp80-2a
-50
-100
0.05
0
-0.05
-0.1
6.41909
9.37379
6.43879
6.37969
6.3403
15.3423
9.09802 9.295
7.97523
6.45849
10.5951
11.7179
6.497888.42829
13.5301
6.3206
9.35409
14.9089
8.2904
12.8603
15.6181
9.11772
6.53728 18.0409
14.8498
6.51758
15.6772
7.10852
17.6273
15.77569.2753
18.7894
12.3285
9.41319
17.2727
6.26151
10.4178
16.0908
19.8531
18.4743
11.5209
16.4257
19.9516
18.1394
9.51168
14.3968
10.2208
19.9713
16.4454
10.9693
17.4894
9.78745
9.17681
19.6364
7.87674
17.8242
15.9135
9.3147
5.90694
13.6877
18.5137
17.2924
14.7316
15.2832
18.7303
12.8406
18.117.3909
16.6621
8.56617
16.7014
13.0967
11.2648
14.8301
9.21621
15.4014
14.7907
9.15711
13.8846
16.1499
13.1755
16.3272
11.1072
12.5649
Espalhamento
-0.15
-300
-200
-100
0
100
200
-0.2
-0.2
300
-0.15
-0.1
Decluttered
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Figura 3: Gráfico de scores e loadingns da amostra SP 803280 das medidas no colmo, mostrando a
equivalência entre as medidas antes e depois do corte. (▼) medida em campo com cana plantada
(in vivo), (●) medida em campo após o corte.
Samples/Scores Plot
Samples/Scores Plot of rb86T
150
100
iac95-5000 vivo
50
iac95-2c
iac95-1c
0
-50
iac95-1b
50
Scores on PC 2 (22.02% )
100
iac95-2b
iac95-2a
rb86-2b
rb86-1c
rb 835486 et 1 vivo
rb86-1b
0
rb86-2a
rb86-1a
rb86-2c
-50
-100
-150
-100
-250
-200
-150
Decluttered
-100
-50
0
50
100
150
200
250
-400
-300
-200
150
100
100
50
sac ofic-vivoa
sac ofic-vivob
sac ofic-1b
sac ofic-1c
0
sac ofic-2a
sac ofic-2c
-50
sac ofic-2b
-150
-50
0
50
100
150
sp06-2a
sp06-2b
sp06-1a sp06-1b
sp06-1c
sp06-2c
-50
-150
-100
400
sp1406 vivo
0
-100
-150
300
50
-100
-200
200
Samples/Scores Plot of sp06T
150
S c ores on P C 2 (22.33% )
Samples/Scores Plot of SAc1T
-100
0
100
-300
200
46
-200
-100
0
100
200
300
Figura 4: Gráfico de scores de 4 variedades de cana de açúcar medidas no colmo. (▼) medida em
campo com cana plantada (in vivo), (●) medida em campo até 5 horas após o corte.
Análise do caldo em campo e em laboratório após descongelamento
A diminuição da temperatura do produto vegetal, durante o processamento e
armazenamento, é fundamental para reduzir a respiração, a produção de etileno e a transpiração,
ou seja, as deteriorações fisiológicas, bem como colabora para a diminuição da microbiota.
Apesar do uso da refrigeração ser indispensável, para cada tipo de produto, existe a faixa de
temperatura adequada para conservação e prolongamento da vida útil do produto (WILEY,
1997). Andrade et al. 2008 avaliaram o congelamento dos caules minimamente processados como
forma de conservação da cana e verificaram que os resultados foram positivos.
No caso deste estudo, avaliando os resultados mostrados na Figura 5, percebe-se que não
há diferença significativa entre as medidas feitas logo após a prensagem e com o caldo
armazenado sob congelamento a -20oC e analisado posteriormente. Esta afirmação baseia-se na
disposição dos pontos, ou seja, na distancia entre eles e o eixo de origem. Adicionalmente, o
gráfico de loadings (Figura 6) apresenta as variáveis em torno do ponto central, confirmando a
homogeneidade das medidas. Este comportamento se repetiu para todas as variedades.
Samples/Scores Plot of rb89T
200
150
150
100
100
S c o re s on P C 2 (2 5.56% )
S c ores on P C 2 (25.19% )
200
Sp42-1b
50
Sp42-2a
0
Sp42-1a
-50
sp42-1campo
Sp42-2b
-100
-150
50
Rb89-2a
Rb89-2b
Rb89-1a
0
-50
rb89-2campo
-100
-150
-200
-200
-200
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
-200
47
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
Samples/Scores Plot
200
200
150
100
50
S c o re s o n P C 2 (2 6 .0 7 % )
S c ores o n P C 2 (21 .0 2% )
150
sp50-2campo
Sp50-1b
Sp50-2b
Sp50-1a
0
-50
Sp50-2a
100
50
0
-100
-150
-150
-200
-200
-200
-100
0
100
200
Sp43-2b
-200
300
sp43-1campo
Sp43-2a
-50
-100
-300
Sp43-1a
Sp43-1b
-150
-100
-50
0
50
100
150
200
Figura 5: Gráfico de scores de 4 variedades de caldo de cana, mostrando a equivalência entre as
medidas realizadas logo após a prensagem (▼) e após armazenamento em freezer e
descongelamento para análise (●).
Variables/Loadings Plot for sp42T
0.2
9.03967
9.19721
0.15
14.0414
9.55167
12.4464
11.1073
12.2692
10.9104
9.37444
14.9079
9.43351 9.15783
12.7615
13.7461
14.3762
13.8051
8.90183
17.1331
15.4396
14.2974
8.13384
11.5406
14.9867
13.0765
17.1528
7.996
7.89754
14.2187
16.4636 14.4353
16.3454
12.8599
8.1141515.6168
16.8377
9.23659
16.562 17.3103
15.794
17.4088
18.1571
10.6544 9.57136
17.6451
17.2709
18.4721
11.2846
15.9713
16.5423
16.818
17.9208
11.4618
19.634
13.3916
18.7281
12.3479
13.4901 18.9054
10.7923
19.8309
15.6562
17.6254
16.6014
16.6408
17.7829
19.9687
18.3146
16.6999
18.2161
19.0629
19.693
19.2598
15.02610.5953
16.6802
15.0457 18.6691
15.0851
18.0586
19.220418.2752 15.2427
18.9251
17.6845 15.3608
13.7264
8.232312.4858
8.15353
16.3848
17.3497
16.9755
16.6605
8.88214
17.5663
7.66123 15.9319 11.12715.1245 9.2169
10.7726
16.2469
16.3257
10.9892
16.7392
12.4267
8.27169
9.27598
14.7897
13.3719
15.1639 9.45321
13.8445
0.1
0.05
0
-0.05
-0.1
9.33505
-0.15
Decluttered
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Figura 6: Gráfico de loadings da amostra SP 8642, exemplificando a disposição das variáveis.
48
Medidas em três regiões diferentes do mesmo caule de Saccharum officinarum
A maturação da cana de açúcar ocorre da base para o ápice do colmo. A cana imatura
apresenta valores bastante distintos nesses seguimentos, os quais vão se aproximando no
processo de maturação. Assim, o critério mais racional de estimar a maturação pelo refratômetro
de campo é pelo índice de maturação (IM), que fornece o quociente da relação entre o Brix da
ponta do colmo e o Brix da base do colmo.
Foram feitas medidas em colmos de 3 regiões de um mesmo caule: próximo da raiz, na
região central e no topo, totalizando 12 espectros. A análise de PCA com os valores médios de
cada região estão na Figura 7, mostrando que a XRF não foi capaz de identificar diferenças entre
os distintos pontos do caule na época estudada, devendo ser repetida para início de safra quando
os valores podem estar com maior amplitude. Contudo, pode ser notada uma tênue tendência a
um maior teor de ferro nos colmos mais próximas da raiz. A explicação para isso é a migração de
ferro do solo para a planta (MALAVOLTA, 2006).
Samples/Scores Plot
Variables/Loadings Plot
200
0.2
150
9.4126
0.15
9.07784
100
50
meio
0
topo
meio
raiz
-50
-100
15.655
8.01447
14.5128
17.1516 7.95539
9.15661
15.2217
10.5547
16.3245
7.87663
10.6335
13.7448
15.7337
13.4101
3.32778
15.97
11.9529
17.3879
3.268715.7928
14.631
16.8956
14.7098
15.399
12.484611.5393
10.535
15.8519
17.1122
13.0753
13.33139.19599
17.5257
18.7072
14.3159
17.8999
9.33383
16.3048
19.0223
3.3474710.6532
18.037715.6747
17.4666
16.482 17.5454
19.7706
18.53
15.0051
14.6704
8.09324
17.821112.4452
14.3553
19.9084
17.9983
17.328814.5325
19.9675
18.1362
18.7269
13.0359
14.296219.3571
16.738
9.43229
18.018
19.0617
19.0814
9.13692
14.4538
9.64891
18.5103
3.74131
17.2894
11.322710.1806
12.8587
6.51788
16.7577
17.60456.28158
9.09753
13.351
16.679 12.9769
13.8827
6.4785
16.0685
11.756
9.39291
6.30127
6.43911
6.39973
9.05815
6.4588
6.41942
6.38003
6.36034
0.1
0.05
0
Fe
-0.05
-150
-0.1
-200
-250 -200 -150 -100 -50
0
50 100
150
200
-0.15
250
Decluttered
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
0.25
Figura 7: Gráficos de scores e loadings da raiz (▼), meio (●) e topo (*) de um caule de Saccharum
officinarum, coletado em setembro de 2011.
49
Amostra com floração
Um problema que ainda não foi totalmente resolvido nas plantações de cana de açúcar é
o florescimento, que apresenta, basicamente, os seguintes prejuízos : (i) no florescimento, o
crescimento vegetativo do colmo é paralisado, com evidente perda do rendimento de áçucar; (ii)
os colmos florescidos diminuem seu rendimento em açúcar, devido à formação da folha bandeira
ou flecha; (iii) completado seu ciclo vital, o colmo florescido entra em senescência, permitindo
brotações das gemas laterais; (iv) os prejuízos do florescimento são maiores, quando o colmo
ainda se encontra em fase de crescimento; (v) colmos florescidos não podem ser armazenados no
campo por muitos meses (RODRIGUES, 1995). O florescimento tem sido encarado como
prejudicial no processo de acúmulo de sacarose, pois é comumente aceito que a formação da flor
drena considerável quantidade de sacarose. Outro aspecto refere-se ao fenômeno do
chochamento ou “isoporização”, relacionado com o florescimento e maturação da cana, o qual
ocorre em algumas variedades e caracteriza-se pelo secamento do interior do colmo, a partir da
parte superior. A intensidade do processo de florescimento e as conseqüências na qualidade da
matéria-prima variam com a variedade e com o clima. A redução do volume de caldo é o
principal fator no qual o florescimento interfere (SALATA , 1977, CAPUTO, 2007).
Foi realizado um PCA com 3 caules da amostra SP813250, totalizando 9 espectros
(medidas em triplicata em cada caule). Os dados dos parâmetros de qualidade destas amostras
(Tabela 1) e os gráficos de scores (Figura 8) mostram que a amostra com floração se agrupou com
a amostra 1, enquanto a amostra 2 se diferenciou das demais. Neste caso, a XRF não apresentou
diferença significativa entre as amostras.
Tabela 1: Parâmetros de qualidade da amostra SP 813250. As amostras 1 e 2 são duplicatas e a
amostra 3 refere-se a um caule com floração.
Amostra
PBU (g) % Umidade
% Sacarose
% Brix TC
SP 813250 1 135±5
31.2±0.1
23.09±0.01
23.5±0.1
SP 813250 2 140±5
23.4±0.1
23.54±0.01
24.4±0.1
SP 813250 3 145±5
33.0±0.1
22.78±0.01
23.4±0.1
50
0.25
100
0.2
3.34837
Loadings on P C 2 (16.20% )
50
sp50-2a
sp50-1b
sp50-1c
sp50-3a
sp50-3c
sp50-2b
0
sp50-3b
-50
sp50-1a
0.15
0.05
0
-0.05
-0.1
-100
-50
0
50
100
150
Espalhamento
8.15492
3.40746
13.0009
7.99733
3.42716
9.57325
3.21047
3.23017
13.1979
14.5177 15.8178
3.1907715.0496
14.3404
3.44686 15.5617
17.0786
8.17462
16.527
14.6556
3.4665617.4135
14.8329
17.1574
18.2408
15.2466
9.39596
3.48626
17.3938
17.6104
13.8676
17.2362
9.08077
16.0739
18.6939
8.608
14.4783
17.5119
9.33686
14.97089.23837
13.71
18.5954
17.2165
16.724
12.1144
18.2605
19.7773
15.6405
16.8816
9.41566
14.9117
19.954617.5316
12.4887
19.9743
16.4482
9.43536
19.1273
14.3798
12.3902
14.0252
17.1771
13.76919.31716
18.4772
15.6011
18.6545
16.6255
8.86409
16.4088
15.30579.19897
9.10047
11.4644
15.207213.9858
14.0843
11.0901
11.0113
9.75054
0.1
-100
-150
Fe
3.26957
3.32867
3.38776
3.36806
sp50-2c
-0.2
-0.15
-0.1
Decluttered
-0.05
0
0.05
0.1
Loadings on PC 1 (30.82% )
0.15
0.2
0.15
9.04138
9.27776
11.3265
12.469
9.218677.93823
6.44111
8.03673
15.5026
6.46081
15.6996
9.08077
13.4146
8.92318
13.5721
14.301
16.4679
16.0542 9.39596
3.32867
16.4482
18.1226
18.0044
14.3404
11.0113
3.26957
17.768
9.33686 9.31716
17.2165
14.3207
17.2362
3.34837
15.8178
9.19897
18.9517.1771
3.36806
18.3787
15.6405
3.46656
19.8364
16.8225
3.44686
13.4343
3.308973.38776
13.5524
19.9546
17.6104
3.40746
17.5907
13.7691
15.6011
18.4378
19.9743
3.15138
17.5316
9.43536
19.5606
17.9453
13.9661
3.17107
11.9962
12.2326
18.8712
18.7727
14.8329
11.7007
18.1423
15.4042
13.0009 8.15492
17.9847
15.7981
15.2663
15.3057
9.35656
7.64275
16.5664
14.1828 9.41566
14.9117
15.8572
17.4331
14.0843
7.97763
15.739
15.2466
9.55355
9.23837
14.1237
7.95793
100
K
0.1
80
Loadings on PC 3 (11.28% )
60
40
20
sp50-2a
sp50-1c
sp50-3c
sp50-1a
sp50-2c
sp50-3a
0
sp50-2b
sp50-3b
-20
-40
-60
sp50-1b
0.05
0
-0.05
-0.1
Espalhamento
-0.15
-80
-100
-0.2
-150
-100
-50
0
50
100
150
Decluttered
-0.2
-0.15
-0.1
-0.05
0
0.05
0.1
0.15
0.2
Figura 8: Gráfico de scores comparando a amostra SP813250 sem floração e com floração no
caule.
CONCLUSÕES
A análise de PCA mostrou que não existe diferença significativa entre as medidas de XRF
de caule no campo e até 5 horas após o corte. Sendo assim, esta metodologia tem potencial para
previsão do índice de maturação da cana de açúcar sem retirada da planta, ou análise direta do
colmo quando da chegada do mesmo nas refinarias.
Não há distinção entre as medidas feitas logo após a prensagem e com o caldo
armazenado sob congelamento a -20oC e analisado posteriormente, o que evidencia uma baixa
atividade da invertase sob baixas temperaturas.
A análise de PCA com as medidas em colmos próximos da raiz, no meio e no topo de um
caule de cana de açúcar não foi capaz de identificar diferenças entre os pontos de um mesmo
caule na época estudada, indicando a possibilidade de se realizar a medida em qualquer colmo.
51
A XRF não identificou diferença significativa entre as amostras com e sem floração desta
forma a metodologia não tem sensibilidade suficiente para descriminar diferenças nos teores de
sacarose para este caso. .
De forma geral, a metodologia analítica de Fluorescência de Raios X com equipamento
portátil apresentou resultados promissores para avaliação de parâmetros de qualidade da cana de
açúcar, colocando-se como uma técnica alternativa para o setor sucroalcooleiro.
Agradecimentos
À FAPESP (projeto 2011_05860-2) e ao CNPq pelo apoio financeiro.
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Intelligent Laboratory Systems, v. 2, p. 37-52, 1987.
54
1 Fábio Luiz MELQUIADES é doutor em Física pela Universidade Estadual de Londrina
(2007), Pós-doutorado no Instituto de Química da UNICAMP (2012). Desde 2000 é professor do
Departamento de Física da Universidade Estadual do Centro-Oeste. Tem experiência na área de
Física Nuclear Aplicada e Métodos não destrutivos de análise, atuando principalmente nos
seguintes temas: espectrometria de raios gama e fluorescência de raios X, com ênfase em
amostras ambientais.
2 Gisele G. BORTOLETO é Doutora em Ciências pelo IQ-UNICAMP (2007). Realizou pósdoutoramento no Centro de Energia Nuclear na Agricultura CENA-USP (2007-2008). Atualmente
é professora e coordenadora do curso Biocombustíveis da Faculdade de Tecnologia de
Piracicaba – Centro Paula Souza, atuando nas seguintes áreas: controle analítico da produção de
bioetanol, biodiesel e cachaça.
3. Fernanda F. NEME é Tecnóloga em Biocombustíveis pela FATEC Piracicaba.
4 Ariel TON é Tecnólogo em Biocombustíveis pela FATEC Piracicaba.
5 Luis Fernando S. MARCHIORI é engenheiro agrônomo. Doutor em Agronomia, área de
concentração Fitotecnia pela Universidade de São Paulo (2004). Atualmente é Diretor Técnico da
Estação Experimental Fazenda Areão da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da
Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Agronomia, com ênfase em Manejo e
Tratos Culturais.
5 Maria Izabel MARETTI é doutora em Ciências (1990) e livre-docente (2005). Todos estes
títulos foram conferidos pela Universidade Estadual de Campinas, onde, desde 1984, é professora
atuante em tempo integral. Atua principalmente nos seguintes temas: espectrometria de raios-X
e quimiometria.
55

Uso de equipamento portátil de Fluorescência de Raios X para

Transcrição

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