---

No presente trabalho, dados observados em escala industrial, durante alguns anos, foram submetidos à modelagem empregando modelos aditivos generalizados (GAM) e redes neurais artificiais (RNA), como ferramentas para avaliar a influência de algumas variáveis, da madeira e do processo, sobre a produ‡Æo do digestor e carga alcalina. Foram ajustadas 100 RNA para relacionar a produ‡Æo do digestor e a carga alcalina, com as variáveis: densidade da madeira, idade, precipita‡Æo, teor seco dos cavacos, densidade aparente dos cavacos, densidade básica dos cavacos, viscosidade da polpa e kappa. Nesta etapa do trabalho foi empregado o software Statistica (Statsoft, INC, 2007). Várias variáveis associadas com a matéria-prima e com o processo de polpa‡Æo que foram estudadas apresentaram comportamento semelhante e/ou iguais o que a maioria dos estudos experimentais encontraram.

---

Formado em engenharia florestal pela Universidade Federal de Vi‡osa, com especializa‡Æo e mestrado em tecnologia de celulose e papel nesta mesma institui‡Æo.Com experiência área florestal, tem trabalhado em empresas de grande porte no setor de celulose, atuando na gestÆo de processos produtivos diretos no suprimento de madeira das unidades fabris.

---