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O sorgo do tipo biomassa é uma cultura que apresenta grande potencialcomo fonte de biomassa para geração de energia, em função de sua alta produtividade,tolerância à seca e por ser mecanizável. Assim, a cultura é uma alternativa debiomassa vegetal para ser utilizada em processos de cogeração de energia elétrica. Oobjetivo do trabalho foi desenvolver modelos de calibração multivariada, utilizando aespectroscopia no infravermelho próximo, para análise do teor de carbono, nitrogênio,cinzas, poder calorífico superior, glicose, xilose e arabinose em sorgo biomassa. Asamostras foram analisadas por métodos de referência e os resultados associados aoespectro de infravermelho próximo (NIR) de cada amostra. Em seguida, foramdesenvolvidos, para cada constituinte, os modelos de calibração multivariadautilizando o algoritmo PLS (Partial Least Square). Os indicadores estatísticosutilizados para avaliar o desempenho e validação dos modelos foram: raiz quadrada doerro médio de calibração – RMSEC, raiz quadrada do erro médio de validação cruzada– RMSECV, raiz quadrada do erro médio de predição – RMSEP e R2 (coeficiente dedeterminação para o conjunto de calibração e validação). Também foram avaliadas arelação de desempenho do desvio - RPD e a razão de intervalo de erro – RER. Obteveseuma boa correlação entre os valores previstos pelo modelo e os valores obtidos pelométodo de referência para todas as propriedades avaliadas tanto para as amostras doconjunto de calibração (RMSEC) como para as do conjunto de validação externa(RMSEP). Também foram obtidos valores de RPD e RER, respectivamente, acima de 3e de 10, para todos os constituintes analisados, sendo assim, considerados adequadospara a realização das análises quantitativas de composição química na qualificação dosorgo biomassa como fonte de matéria-prima para cogeração de energia.