Cuantificación de la celulosa II mediante espectroscopia infrarroja: enfoques de aprendizaje automático

Área de la Ciencia:

• Ciencias de los materiales
• Espectroscopia
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• La celulosa II alomorfa es comercialmente significativa en fibras regeneradas y mercerizadas como la liocela y la viscosa.
• Los alomorfos de celulosa III y IV son principalmente de interés científico.
• La cuantificación precisa de los alomorfos de celulosa es crucial para la caracterización del material.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar y validar un enfoque de aprendizaje automático para cuantificar el contenido de celulosa II en materiales a base de celulosa.
• Aprovechar la espectroscopia infrarroja para una cuantificación rápida y fiable de la celulosa II.
• Para comparar el rendimiento de diferentes modelos de regresión para esta tarea.

Principales métodos:

• Se utilizó la espectroscopia infrarroja combinada con el preprocesamiento de la segunda derivada para mejorar la detección de características.
• Análisis aplicado de la importancia de las características para identificar la región espectral informativa (1400-900 cm-1).
• Desarrolló y comparó cuatro modelos de regresión: bosque aleatorio, árbol de decisión, regresión parcial de mínimos cuadrados y perceptrón multicapa.

Principales resultados:

• El pretratamiento del segundo derivado mejoró significativamente la detección de las características de la celulosa II.
• La región espectral de 1400-900 cm-1 resultó altamente informativa para distinguir alomorfos de celulosa.
• El modelo forestal aleatorio logró un rendimiento superior con R2 = 0,994, RMSE = 0,022 y MRE = 0,052.
• El mejor modelo cuantificó con éxito la celulosa II en pulpa de madera tratada con NaOH, CNC y lyocell.

Conclusiones:

• La combinación de espectroscopia infrarroja y aprendizaje automático ofrece una poderosa herramienta para la cuantificación de la celulosa II.
• Este método proporciona una alternativa rápida y confiable a la difracción de rayos X convencional.
• El modelo desarrollado demuestra una alta precisión y robustez para el análisis de diversos materiales a base de celulosa.