Summary: A madeira de Eucalyptus representa uma importante fonte de matéria-prima para o setor florestal, e diversos estudos vêm sendo realizados com o objetivo de agregar-lhe maior qualidade. No entanto, este gênero é composto por diversas espécies, as quais apresentam comportamento diferenciado perante as propriedades de sua madeira, seja influências genéticas e, ou, ambientais. A variabilidade nas propriedades da madeira influencia não somente seu processamento, como também o produto final, e no setor de celulose e papel, essa variabilidade está associada negativamente a qualidade da madeira solicitada. Variações na composição química da madeira e em sua densidade podem acarretar reduções do rendimento do processo de polpação, assim como aumento do consumo de químicos. Ajustes no processo, objetivando minimizar o impacto da qualidade da madeira, podem influenciar a qualidade da polpa afetando características como o número Kappa, viscosidade e coarseness. Predizer características da madeira, do processo e da polpa vem sendo uma busca constante de empresas deste setor. Diante disso, o uso de redes neurais artificiais (RNAs) apresentam como uma ferramenta na predição de tais características. O presente projeto de pesquisa tem por objetivo aplicar a ferramenta de RNAs na predição da composição química e densidade básica da madeira; nas características do processo de rendimento depurado, temperatura, carga alcalina, sulfidez e consumo específico, assim como nas propriedades de Kappa, viscosidade e coarseness da polpa. Diferentes configurações entre as variáveis serão utilizadas, para que permitam ser identificados quais conjuntos de variáveis serão mais representativos na construção das redes.

Starting date: 11/03/2014
Deadline (months): 48

Participants:

Role	Name
Collaborator *	GRAZIELA BAPTISTA VIDAURRE
Student Doctorate *	ANA CAROLINA BÔA