Discrimination between similar woods by molecular fluorescence and partial least squares

Wood is an extremely complex biological material, which can show macroscopic similarities that make it difficult to discriminate between species. Discrimination between similar wood species can be achieved by either anatomic or instrumental methods, such as near infrared spectroscopy (NIR). Although different spectroscopy methods are currently available, few studies have applied them to discriminate between wood species. In this study, we applied a partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) model to evaluate the viability of using direct fluorescence measurements for discriminating between Eucalyptus grandis, Eucalyptus urograndis, and Cedrela odorata. The results show that molecular fluorescence is an efficient technique for discriminating between these visually similar wood species. With respect to calibration and the validation samples, we observed no misclassifications or outliers

Non-destructive assessments to monitoring woods submitted to decay fungi

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, Programa de Pós-Graduação em Ciências Florestais, 2016.Este estudo teve como objetivo monitorar e avaliar, por meio de técnicas não destrutivas, o processo de biodeterioração das madeiras de Simarouba amara (marupá) e Eucalyptus saligna (eucalipto) submetidas aos fungos Trametes versicolor (podridão branca) e Gloeophyllum trabeum (podridão parda). O ensaio de apodrecimento acelerado ocorreu durante 12 semanas, e empregou-se uma adaptação da norma ASTM D 2017. As propriedades biológicas foram avaliadas por meio da perda de massa decorrente da exposição aos fungos apodrecedores. As técnicas não destrutivas de colorimetria, espectroscopia no infravermelho médio (DRIFT-MIR) e fluorescência molecular foram utilizadas para avaliar alterações nos parâmetros colorimétricos e nas propriedades químicas das espécies de madeira nos diferentes estágios de ataque dos fungos. Os resultados mostraram que a madeira de eucalipto apresentou maior resistência natural quando comparada à de marupá. O fungo de podridão parda apresentou ataque mais severo às madeiras, levando a uma maior alteração das propriedades tecnológicas estudadas. Os parâmetros mais alterados foram L*, a* e b*, sendo os principais estimadores da resistência natural das madeiras de marupá e eucalipto. O monitoramento dos parâmetros químicos por meio de DRIFT-MIR possibilitou a visualização de deformação na banda referente à celulose (899 cm-1) após o ataque do fungo de podridão parda. Entretanto, após o ataque do fungo de podridão branca, os espectros não foram alterados em forma, apenas em intensidade. A análise da fluorescência emitida pelas madeiras após o ataque de podridão branca e parda permitiu a detecção precoce do ataque e a discriminação entre os fungos apodrecedores até a quarta semana de exposição. Os ensaios não destrutivos de colorimetria, espectroscopia no infravermelho médio (DRIFT-MIR) e fluorescência molecular mostraram ser capazes de detectar alterações nos parâmetros colorimétricos e químicos logo nas primeiras semanas, além de permitir a discriminação entre os ataques de podridão branca e parda.The present study aimed to monitore and evaluate, using non-destructive techniques, the biodeterioration process of Simarouba amara and Eucalyptus saligna woods submitted to Trametes versicolor (white rot) and Gloeophyllum trabeum (brown rot). The accelerated decay test occurred during 12 weeks, according to an adaptation of ASTM D 2017/2005. The biological properties were evaluated by weight loss due to the exposure to rot fungi. The non-destructive techniques of colorimetry, medium infrared spectroscopic (DRIFT-MIR) and molecular fluorescence were used to evaluate changes in colorimetric parameters and chemical properties of wood species in different levels of fungi decay. The results showed that Eucalyptus saligna wood presented a higher natural resistance when compared to Simarouba amara. Gloeophyllum trabeum presented a more severe attack to woods, leading to more changings in the technological properties studied. The most affected parameters were L *, a* and b *, the main estimators of natural resistance of Simarouba amara and Eucalyptus saligna woods. The monitoring of chemical parameters through DRIFT-MIR allowed visual deformation in the band related to the cellulose (899 cm-1) after the Gloeophyllum trabeum decay. However, after the Trametes versicolor decay, the spectra have not changed in shape, only in intensity. The emitted fluorescence analysis by woods after the Trametes versicolor and Gloeophyllum trabeum decay allowed early detection and discrimination between them until the fourth week of exposure. The non-destructive tests of colorimetry, medium infrared spectroscopic and molecular fluorescence have shown to be capable of detecting changes in colorimetric and chemical parameters in the first few weeks, and also permitting the discrimination between white and brown rot

Artificial neural networks for life span prediction of Amazonian woods in field test

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Florestal, 2020.Este trabalho teve como objetivo avaliar a aplicação de inteligência artificial, por meio de redes neurais artificiais, para a predição da vida útil de madeiras não tratadas quimicamente e tratadas com arseniato de cobre cromatado (CCA) tipo C, instaladas em campo de apodrecimento em área de Cerrado do Distrito Federal. O teste em campo foi conduzido durante 40 meses, utilizando estacas das madeiras de sumaúma (Ceiba pentandra), marupá (Simarouba amara), curupixá (Micropholis melinoniana) e cerejeira (Amburana cearensis), cujos desempenhos foram avaliados através da perda de massa e das técnicas não destrutivas de ultrassom e espectroscopia no infravermelho próximo. O preservante químico CCA-C conferiu alta proteção às madeiras contra o ataque de fungos e insetos xilófagos, principalmente às espécies de baixa durabilidade natural. Dentre as madeiras não tratadas quimicamente, a cerejeira apresentou a maior resistência natural, possivelmente devido ao seu alto teor de extrativos. De modo geral, a velocidade de propagação da onda ultrassônica apresentou tendência de decréscimo para as madeiras não tratadas, enquanto que nas amostras com CCA- A mostrou maior estabilidade ao longo do período de exposição em campo. Os espectros de infravermelho próximo evidenciaram um consumo mais significativo da celulose, sobretudo nas amostras de madeiras não tratadas quimicamente. As redes neurais, do tipo MLP (do inglês Multilayer Perceptron), utilizando como variáveis preditoras dados provenientes das avaliações não destrutivas de ultrassom e espectroscopia no infravermelho próximo foram precisas na estimativa de perda de massa decorrente de biodeterioração e, por conseguinte, da vida útil da madeira. Os erros em torno de 15% validaram a indicação desta ferramenta de inteligência artificial para projeção de perda de massa e de problemas estruturais em estacas de madeiras em serviço.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).This study aimed to evaluate the application of artificial intelligence, through artificial neural networks, for the prediction of the life span of wood without chemical treatment and chemically treated with copper-chromated-arsenate preservative (CCA) type C, installed in a field test in Federal District Cerrado area. The field test was conducted during 40 months, using stakes of sumaúma (Ceiba pentandra), marupá (Simarouba amara), curupixá (Micropholis melinoniana) and cerejeira (Amburana cearensis), whose performances were evaluated through mass loss and nondestructive techniques of ultrasonic waves and near infrared spectroscopy. The wood preservative CCA-C provided high protection to the stakes against fungi and insects attack, mainly those of low natural durability species. Among the nontreated stakes, the cerejeira showed the highest natural resistance, possibly due to its high extractives. In general, the speed of ultrasonic propagation waves showed a decreasing trend for untreated stakes, while in the samples treated with CCA-A there was a greater stability during the period of exposure in the field test. The near infrared spectra showed a more significant consumption of cellulose, especially in nontreated stakes. Artificial neural networks, type MLP (Multilayer Perceptron), using data from ultrasonic evaluations and near infrared spectroscopy as predictive variables were accurate in estimating mass loss due to biodeterioration and, therefore, the life span of the wood. The errors around 15% validated the indication of this artificial intelligence tool for projecting weight loss and structural problems in stakes in service

DISCRIMINAÇÃO DE MADEIRAS SIMILARES POR FLUORESCÊNCIA MOLECULAR E MÍNIMOS QUADRADOS PARCIAIS

Wood is an extremely complex biological material, which can show macroscopic similarities that make it difficult to discriminate between species. Discrimination between similar wood species can be achieved by either anatomic or instrumental methods, such as near infrared spectroscopy (NIR). Although different spectroscopy methods are currently available, few studies have applied them to discriminate between wood species. In this study, we applied a partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) model to evaluate the viability of using direct fluorescence measurements for discriminating between Eucalyptus grandis, Eucalyptus urograndis, and Cedrela odorata. The results show that molecular fluorescence is an efficient technique for discriminating between these visually similar wood species. With respect to calibration and the validation samples, we observed no misclassifications or outliers