Atualmente, as indústrias e a comunidade científica se concentram na criação de novas formas de reciclagem e reutilização de resíduos poliméricos que levam a sérios riscos socioambientais. No entanto, a qualidade dos polietilenos reciclados depende fortemente do seu grau de pureza, mas a distinção entre Polietileno de Baixa Densidade (PEBD) e Polietileno de Alta Densidade (PEAD) por uma metodologia rápida e consistente é, ainda, uma questão não resolvida para os processos de reciclagem atuais. Nesta contribuição, foram aplicadas as espectroscopias Raman confocal e ATR-FTIR com diferentes métodos quimiométricos (Regressão Linear por Mínimos Quadrados Parciais - PLS, Regressão Linear por Mínimos Quadrados Parciais por Intervalos - iPLS, e Regressão Linear por Mínimos Quadrados Parciais e Amostragem Ponderada Adaptativa Competitiva - CARS-PLS) para quantificar a concentração de misturas poliméricas pristinas e recicladas de PEBD/PEAD. Os efeitos do número de subintervalos (10-50) e de vários parâmetros de regressão (método de prétratamento, ciclos de amostragem de Monte Carlo, K-fold e número máximo de variáveis latentes para validação cruzada) no desempenho de predição dos modelos preditivos construídos com regressões CARS-PLS e iPLS foram avaliados. Os modelos de predição baseados em CARS-PLS exibem o melhor desempenho preditivo para determinar o teor de PEBD em blendas pristinas de PEAD/PEBD, enquanto que os modelos baseados em iPLS são os mais adequados para quantificar a concentração de PEBD em toda a faixa de composição de blendas recicladas de PEAD/PEBD.

The industries and the scientific community currently focus on creating new ways to recycle and to reuse polymer waste that leads to serious socio-environmental risks. However, the quality of recycled polyethylenes depends strongly on their purity degree, but the distinction between Low Density Polyethylene (LDPE) and High Density Polyethylene (HDPE) by a fast and consistently good methodology is still an unsolved issue for the current recycling processes. In this contribution, confocal Raman and ATR-FTIR spectroscopies with different chemometric methods (Partial Least Squares Linear Regression - PLS, Interval Partial Least Squares Linear Regression - iPLS, and Competitive Adaptive Reweighted Sampling Linear Regression - Partial Least Squares - CARS-PLS) have been applied to quantify the concentration of LDPE/HDPE pristine and recycled blends. The effects of the number of subintervals (10-50) and several regression parameters (pretreatment method, Monte Carlo sampling runs, K-fold and maximal number of latent variables for cross-validation) on the prediction performance of CARS-PLS and iPLS-based models were evaluated. The CARS-PLS-based models display the best predictive performance to determine the LDPE content in HDPE/LDPE virgin blends, while the iPLS-based models are the most suitable for quantifying the LDPE content in the whole composition range of HDPE/LDPE recycled blend.