Técnicas de polimerização em emulsão têm sido usadas cada vez mais na indústria de tintas, resinas, entre outros, por sua versatilidade e capacidade de produzir polímeros com diferentes propriedades. A melhoria desses processos requer o desenvolvimento de técnicas de medição em linha, de variáveis de processo que acompanhem o avanço da polimerização, incluindo o tamanho das partículas poliméricas produzidas. A técnica de espectroscopia de infravermelho próximo (NIR), combinada com o uso de fibras óticas, é muito promissora para esse monitoramento, entretanto, a informação obtida por essa técnica não é uma medida direta das variáveis que se deseja monitorar: é necessário desenvolver um modelo de calibração que correlacione as informações do espectro com as propriedades de interesse. Esta etapa de calibração é essencial no sucesso da aplicação da técnica e, embora se busque a construção de modelos robustos, ainda não foi encontrado um modelo que seja válido para diferentes sistemas reacionais. Neste trabalho, foram sintetizados 11 homopolímeros e 3 copolímeros utilizando os monômeros Metil metacrilato (MMA) e estireno (St), e então analisados seus espectros no NIR. A região espectral localizada entre 9000 e 14000 cm-1 apresentou alta sensibilidade à evolução do tamanho de partículas dos ensaios de polimerização em emulsão realizados. Com a criação de modelos de calibração utilizando regressão por componentes principais (PCR), regressão por mínimos quadrados parciais (PLS) e redes neurais artificiais (RNA) desenvolvidos com duas bases de dados de diferentes faixas espectrais (14000 4000 cm-1 e 14000 9000 cm-1), foram obtidos resultados satisfatórios em termos de coeficiente de determinação (R2) e erro médio quadrático da validação cruzada (RMSECV), indicando boas precisões e desempenho dos mesmos. Dentre os modelos obtidos, vale ressaltar que o modelo de diâmetro obtido a partir de RNA e da base de dados espectrais de 14000 a 4000 cm-1 obteve o melhor desempenho. Dessa forma, os resultados mostraram que é possível o desenvolvimento de um modelo de calibração robusto, que é válido para monitorar o tamanho de partículas em diferentes formulações (monômeros) e condições de processo.

Emulsion polymerization is a largely and increasingly used technique in industrial production of paints, resins, among others, due to its versatility and capacity of producing products with different properties. For improving emulsion polymerization processes, it is necessary the development of techniques for in-line monitoring, including the monitoring of particle size of the polymer produced during the reaction. NIR spectroscopy, combined with fiber optic sensors, has shown potential for this application; however, the data obtained by this technique is not a direct measurement of the desired variables: it is necessary to develop a calibration model to correlate spectra data with the desired properties to be monitored. The fitting of a good calibration model is crucial for the success of this method and, although robust models are generally fitted, a model that could be applied for different formulations and process conditions has not been found yet. In this work, 11 homopolymers and 3 copolymers were synthesized using the monomers Methyl methacrylate (MMA) and styrene (St), and then their spectra were analyzed in the NIR. The spectral region located between 9000 and 14000 cm-1 showed high sensitivity to the evolution of the particle size of the emulsion polymerization tests performed. With the creation of calibration models using principal component regression (PCR), partial least squares regression (PLS) and artificial neural networks (ANN) developed with two databases of different spectral bands (14000 4000 cm-1 e 14000 9000 cm-1), satisfactory results were obtained in terms of coefficient of determination (R2) and mean square error of the cross-validation (RMSECV), indicating good precision and performance. Among the models obtained, it is worth highlighting that the diameter model obtained from ANN and the spectral database from 14000 to 4000 cm-1 obtained the best performance. Thus, the results showed that the development of a robust calibration model is possible, which is valid for monitoring particle size in different formulations (monomers) and process conditions.