Predicción del análisis próximo de carbones colombianos mediante espectroscopía FTIR-DR en la región del infrarrojo medio utilizando mínimos cuadrados parciales

Abstract

En este trabajo se desarrollaron tres modelos matemáticos para estimar el análisis proximal (contenido de humedad, ceniza, materia volátil y carbono fijo) en muestras de carbones colombianos mediante espectroscopía infrarroja (IR) en la región media con transformada de Fourier. Las 447 muestras que hicieron parte de este estudio y los resultados de sus análisis proximales fueron proporcionadas por la empresa GEMS S.A. Para cada uno de los carbones se midió el espectro IR en el intervalo espectral 4000-650 cm-1 usando una celda de reflectancia difusa. Las señales espectrales obtenidas fueron luego correlacionadas con los valores proximales para cada uno de los carbones mediante la técnica de calibración multivariada mínimos cuadrados parciales (PLS) obteniéndose así los modelos matemáticos. En la validación de la calidad de los modelos obtenidos, los coeficientes de determinación R2 de predicción son buenos al encontrarse todos por encima de 0.7. Los errores de predicción RMSEP y RMSEC fueron iguales a 1.98 y 1.31 para la predicción de la humedad, 2.39 y 2.66 para la predicción de la materia volátil y 2.53 y 1.39 para la predicción del contenido de ceniza. Aunque estos parámetros de calidad se encuentran por encima de 1, son susceptibles de ser mejorados utilizando diferentes tratamientos espectrales junto con una clasificación previa de carbones que permita agruparlos en subconjuntos de muestras con mayores características comunes. Por tanto, los modelos desarrollados pueden llegar a tener la misma exactitud y precisión del método instrumental de referencia (termogravimetría), y si se tiene en cuenta que esta metodología es más rápida, menos costosa y presenta impactos ambientales menores, es evidente que su potencial de aplicación es enorme.