Desarrollo de modelos nirs de predicción para el análisis de la finura de fibras textiles de vicuña y llama

Abstract

La producción de fibras textiles de llama y vicuña es una de las actividades de mayor valor ambiental, cultural y económico para la región alto-andina de Catamarca. Por esto es necesario desarrollar una tecnología que permita analizar de manera rápida y sustentable los parámetros de calidad de este material. En este trabajo se evaluaron, a través de los estadísticos R2, SECV, SEV y RPD, distintos tratamientos y modelos NIRS de predicción para determinar la Finura de muestras de llama y vicuña. Los resultados mostraron que los mejores modelos se obtuvieron con ninguno o con el mínimo tratamiento. Los valores de R2<0.7 y RPD≅1.7 obtenidos, dieron cuenta de la necesidad de aumentar el tamaño muestral y de explorar en el desarrollo de técnicas alternativas de regresión.

The production of llama and vicuna textile fibres is one of the more valuable environmental, cultural and economic activity in the High-Andean region of Catamarca. It is necessary to develop a technology that allows to analyze this material quickly and sustainably. In this work, different treatments and NIRS prediction models were evaluated through R2, SECV, SEV and RPD statistics to predict Fineness in samples of llama and vicuna. The results showed that the best models were obtained with none or minimum treatment. Trough R2 <0.7 and RPD≅1.7 results, we concluded that it is necessary to increase the sample size and explore the development of alternative regression techniques.