Classement biomasse
13 février 2017 - L’analyse de spectres infrarouge pour classer des biomasses lignocellulosiques
Accueil
Actualités
13 février 2017 - L’analyse de spectres infrarouge pour classer des biomasses lignocellulosiques

13 février 2017 - L’analyse de spectres infrarouge pour classer des biomasses lignocellulosiques

Les spectroscopies proche infrarouge (NIR) et moyen infrarouge (MIR) sont des méthodes rapides et non destructives permettant de caractériser la biomasse lignocellulosique et sa transformation dans les bioraffineries et les milieux naturels.

En combinant des méthodes de classification non supervisée fuzzy-C-means et de bootsrapping, nous avons pu classer des racines de maïs en fonction de leur génotype ou leur degré de biodégradation à partir des spectres infrarouge obtenus sur un échantillonnage de taille réduite. L’analyse des spectres MIR conduit à de meilleurs résultats de classification que l’information spectrale NIR dans le cas d’échantillons bruts, sans extraction de la fraction soluble. La classification des racines est améliorée en utilisant les spectres MIR des parois. Cette étude montre l’intérêt de la spectroscopie MIR dans l’analyse multivariée d’un nombre réduit d’échantillon. Ces travaux sont issus d'une collaboration entre FARE et le laboratoire CRESTIC de l'URCA.

Lire : Rammal A, Perrin E, Vrabie V, Bertrand I, Chabbert B. Classification of lignocellulosic biomass by weighted‐covariance factor fuzzy C‐means clustering of mid‐infrared and near‐infrared spectra. Journal of Chemometrics 2017, e2865 DOI

Contact : Dr Brigitte Chabbert, brigitte.chabbert@inra.fr

Date de modification : 06 juin 2023 | Date de création : 13 février 2017 | Rédaction : B. Chabbert / G. Paës