Relação entre o poder calorífico superior e os componentes elementares e minerais da biomassa vegetal

Relação entre o poder calorífico superior e os componentes elementares e minerais da biomassa vegetal
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Relação entre o poder calorífico superior e os componentes elementares e minerais da biomassa vegetal

Os objetivos do trabalho foram avaliar a correlação, ajustar e selecionar modelos estatísticos lineares simples e múltiplos entre os componentes elementares (carbono, hidrogênio e oxigênio) e o teor de cinzas com o poder calorífico superior da biomassa vegetal; utilizar a análise de componentes prin...

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Translated title: Relation between higher heating value and elemental and mineral biomass plant components
Journal Title: Pesquisa Florestal Brasileira
Main Author: Thiago de Paula Protásio
Other Authors: Lina Bufalino;
Gustavo Henrique Denzin Tonoli;
Allan Motta Couto;
Paulo Fernando Trugilho;
Mário Guimarães Júnior
Palabras clave:
Traslated keyword:
Language: Portuguese
Get full text: http://pfb.cnpf.embrapa.br/pfb/index.php/pfb/article/view/200
Resource type: Journal article
Source: Pesquisa Florestal Brasileira; Vol 31, No 66 (Year 2011).
Publisher: Embrapa Florestas
Usage rights: Reconocimiento - NoComercial - SinObraDerivada (by-nc-nd)
Subjects: Sciences --> Biodiversity Conservation
Sciences --> Biology
Sciences --> Environmental Sciences
Applied Sciences --> Agriculture, Multidisciplinary
Applied Sciences --> Agronomy
Applied Sciences --> Forestry
Abstract: Os objetivos do trabalho foram avaliar a correlação, ajustar e selecionar modelos estatísticos lineares simples e múltiplos entre os componentes elementares (carbono, hidrogênio e oxigênio) e o teor de cinzas com o poder calorífico superior da biomassa vegetal; utilizar a análise de componentes principais para a criação de um índice de desempenho energético e ajustar um modelo linear entre o índice de desempenho energético e o poder calorífico superior. Utilizaram-se oito tipos de biomassa. Foram ajustadas equações referentes a três modelos estatísticos lineares simples e nove múltiplos. Os melhores modelos foram selecionados com base na significância dos seus coeficientes, no coeficiente de determinação ajustado, no erro padrão da estimativa, no coeficiente de variação, na linearidade dos parâmetros, na normalidade, na presença de heterocedasticidade e ausência de autocorrelação dos erros. Para os modelos lineares múltiplos, determinou-se o fator de inflação de variância. Encontrou-se alta correlação entre as variáveis. Os modelos 1, 3 e 11 foram considerados os mais adequados. A utilização prática do modelo 2 foi impossibilitada. A análise de componentes principais foi eficiente na obtenção de um índice de desempenho energético dos resíduos lignocelulósicos e pode ser utilizada para contornar a multicolinearidade encontrada entre as variáveis consideradas.doi: 10.4336/2011.pfb.31.66.113
Translated abstract: The aims of this work were to evaluate the correlation, to adjust and select simple and multiple linear statistical models between elemental components (carbon, hydrogen and oxygen) and ash content with higher heating value for plant biomass; to use the principle components analysis for the creation of an energetic development index and to adjust a linear model between energetic development index and higher heating value. Eight types of biomass were used. Three linear and nine multiple statistical models were adjusted. The best models were selected based on the significance of coefficients, adjusted determination coefficient, estimative standard error, coefficient of variation, linearity of parameters, normality, presence of heterocedasticity and lack of error correlation. The variance inflation factor was determined for linear multiple models. High correlation between the variables studied was found. Models 1, 3 and 11 were considered most adequate. Practical use of model 2 is not possible. Principle components analysis was efficient in obtaining an energetic development index of lignocellulosic residues and it may be used for solving multicollinearity found between variables considered.doi: 10.4336/2011.pfb.31.66.113