Orientador: Celio PasquiniDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de QuímicaResumo: Nos últimos anos, nota-se o aparecimento de novos equipamentos espectroscópicos à venda no mercado. Esses equipamentos apresentam novos componentes que possibilitaram uma grande diminuição do tamanho dos mesmos quando comparados a equipamentos espectroscópicos de bancada. Assim, nesse trabalho se propôs a utilização do equipamento portátil MicroNIR 1700, desenvolvido pela empresa VIAVI. Esse equipamento obtém leituras na faixa do infravermelho próximo (990 ¿ 1700 nm, aproximadamente). Nesta faixa, pode-se analisar qualquer amostra que apresente ligações C-H, O-H, N-H, S-H e variação no momento de dipolo associado a movimentos vibracionais. Considerando a faixa reduzida da região do infravermelho próximo (que vai até 2500 nm) assim como a menor resolução deste equipamento quando comparado a equipamentos de bancada, este trabalho propôs o estudo de aplicabilidade dos espectros do MicroNIR para a criação de modelos quimiométricos de classificação e previsão. Os modelos quimiométricos deste trabalho visam 2 aplicações: classificação de tecidos baseados na constituição majoritária de suas fibras e a previsão de Brix (determina a quantidade de sólidos dissolvidos) em frutas. Todos os dados foram tratados e os modelos criados com a utilização do software Unscrambler X. Para os tecidos, será utilizado a análise de PCA (análise de componentes principais) para criação do modelo de classificação. Com essa análise visa-se identificar se um tecido pertence ou não a um certo grupo, que é definido pela composição majoritária da fibra do tecido. Para a determinação de Brix, utilizou-se 3 grupos diferentes de amostras: maçãs, laranjas e kiwis. Neste processo, obteve-se o espectro de diversas amostras de cada fruta, juntamente com o valor de Brix, utilizando um refratômetro portátil. Para a criação dos modelos de previsão PLS (Partial Least Square Regression) utilizou-se os dados espectrais juntamente com os dados de Brix, buscando-se uma correlação entre estes dois parâmetros. Por fim, os resultados para o modelo de previsão mostraram-se satisfatórios quando comparado com dados da literatura de previsão de Brix para os mesmos tipos de frutas, obtendo-se um erro médio de previsão de 0,95% Com a utilização da análise SIMCA (Soft Independent Modeling of Class Analogy) pode-se observar que os modelos criados com os espectros obtidos pelo equipamento MicroNIR classificou as amostras de validação de fibras de modo satisfatório, com acerto médio de 94%Abstract: In recent years, new spectroscopic equipment has been seen on the market. These devices contain new components that enabled a large decrease in size when compared to a regular laboratory spectroscopy equipment. Thus, this work proposes the use of portable equipment MicroNIR 1700, created by VIAVI company. This equipment obtains the spectrum in the near infrared region (990 - 1700 nm, approximately). In this range, we can analyze any sample that presents C-H, O-H, N-H, S-H bonds and variation in dipole moment associated with the vibrational modes. Considering the reduced range of the near infrared region (going up to 2500 nm) as well as the lower resolution of this device when compared to bench equipment, this work proposes to investigate if the spectra obtained by the MicroNIR can be used for creating chemometrics models for classification and prediction. The chemometrics models of this work aimed at two applications: fabric classification based on majoritarian constituents of its fibers and determination of Brix (which consists of the amount of dissolved solids in the sample) in fruits. All data were processed and the models created using the software Unscrambler X. For fabrics, it was used a PCA analysis (Principal Component Analysis) to create a classification models. With this analysis it is intended to identify whether a sample belongs to a certain group, which is defined by the composition of the major fabric fiber. By using the SIMCA analysis (Soft Independent Modeling of Class Analogy) it¿s possible to see that the models created with the spectra obtained by MicroNIR equipment managed satisfactorily validation samples fibers with a score of 94%. In order to determine Brix, which reflects the amount of dissolved solids present in the fruit, we used three different groups of samples: apples, oranges and kiwifruit. In this process, there was obtained the spectrum of several samples along with Brix value using a handheld refractometer. For the creation of the PLS prediction models (Partial Least Square Regression) was used spectral data along with the data Brix, searching a correlation between these two parameters. The results obtained by model constructed to predict the Brix values compared with the results found in the literature for the same types of fruits show good results, with a prediction error of 0,94%MestradoQuimica AnaliticaMestre em QuímicaCAPES