@MASTERSTHESIS{ 2020:1138977381,
 	title = {Avaliação da capacidade preditiva de modelos quimiométricos baseados em espectroscopia NIR para a quantificação de terras raras em solos},
 	year = {2020},
 	url = "http://tede.bc.uepb.edu.br/jspui/handle/tede/4051",
 	abstract = "Os metais terras raras apresentam uma economia que nos permite denominá-los 
 como o “ouro do século XXI”, relativamente esses elementos estão presentes em
 diversos tipos de solos, possibilitando um avanço econômico para regiões que 
 apresentam abundância em solos que contenham esses metais. Diante disso, com o 
 avanço da tecnologia e a crescente produção que a indústria mineral proporciona, a 
 aplicação desses elementos químicos permite uma evolução tecnológica, devido 
 suas características eletrônicas, ópticas e também catalíticas. Neste sentido, 
 metodologias diversificadas vêm sendo aplicadas para a determinação e 
 quantificação de terras raras em solos, de forma que apresentem baixo custo, não 
 sejam destrutivas, e possibilite alto valor agregado a esses materiais. Objetivou-se 
 nesse trabalho a avaliação da capacidade preditiva de modelos quimiométricos 
 baseados na técnica de espectroscopia NIR para a quantificação de terras raras em 
 solos. As análises foram desenvolvidas em dois tipos de solos (tipo S e I) de três 
 regiões diferentes localizadas na Província da Borborema estado do Pernambuco. A 
 primeira etapa foi realizada por meio da técnica de ICP – OES na UFRPE, e as 
 análises no infravermelho próximo – NIR na UEPB. Os pré-processamentos 
 realizados nos dados espectrais foram a correção multiplicativa de espalhamento
 (MSC), padronização normal de sinal (SNV) e a técnica por Savitzky – Golay. Para 
 predizer a quantificação dos terras raras foi utilizado a regressão por mínimos 
 quadrados parciais (PLS), mínimos quadrados parciais por intervalos (iPLS) e 
 algoritmos das projeções sucessivas (SPA – iPLS). Com base nos resultados 
 obtidos, é possível fazer uma análise dos valores preditos por PLS e SPA – iPLS, e 
 verificar que as figuras de mérito através da seleção de variáveis com SPA-iPLS 
 apresentam valores de exatidão significativos em comparação ao modelo de PLS.",
 	publisher = {Universidade Estadual da Paraíba},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Química - PPGQ},
 	note = {Pró-Reitoria de Pós-Graduação e Pesquisa - PRPGP}
}