Multivariate analysis applied to evaluation of Eucalyptus clones for bioenergy production

Ano: 2013 | Volume: 19 | Número: 4

Autores: Allan Motta Couto, Thiago de Paula Protásio, Paulo Fernando Trugilho, Thiago Andrade Neves, Vânia Aparecida de Sá

Palavras-chave: renewable energy, biomass, genetic selection, wood quality

Resumo Português:

Neste trabalho, objetivou-se selecionar clones de Eucalyptus com finalidades energéticas, utilizando as técnicas multivariadas de componentes principais e de agrupamento. Foram avaliados 25 clones de Eucalyptus aos 54 meses de idade. Foram determinados os teores dos componentes elementares (C, H e O), de lignina, extrativos totais e cinzas, a densidade básica, o poder calorífico superior e a densidade energética. As duas técnicas multivariadas empregadas para a avaliação e seleção dos clones de Eucalyptus para a produção de bioenergia foram eficientes, sendo observadas similaridades entre os grupos de biomassa formados por elas. Pela análise de agrupamento, foram obtidos cinco grupos distintos, sendo que o grupo um, formado pelo clone U060, possui maior potencial como fonte de energia. Os clones G084, G122, G023 e U108 possuem menor desempenho energético.

Resumo Inglês:

This research aimed to select Eucalyptus clones for bioenergy production by using of two multivariate techniques, principal component analysis and cluster analysis. The analysis evaluated 25 clones of Eucalyptus at age 54 months. Determinations included the concentrations of elemental components (C, H and O), lignin, total extractives and ash, as well as basic density, higher heating value and energy density. Both multivariate methods being used to evaluate and select clones of Eucalyptus for bioenergy production proved effective, there being similarities between the biomass groups formed by them. The cluster analysis revealed five distinct groupings, out of which cluster one, formed by clone U060, was found to have greater potential as a source of energy. Clones G084, G122, G023 and U108 had poorer energy performance.