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RESUMO A biomassa polidispersa tem como uma de suas principais características as variações das dimensões e dos formatos de suas partículas. Os métodos de determinação do diâmetro médio por peneiramento, amplamente utilizados devido a sua relativa simplicidade e baixo custo, quando aplicados a materiais heterogêneos, como a biomassa polidispersa, podem levar a resultados equivocados. Assim, com o objetivo de obter resultados mais precisos, foram avaliados três métodos de determinação do diâmetro médio de partículas de biomassa polidispersa, baseados na técnica de fracionamento por peneiramento mecânico: um de forma analítica (Diâmetro de Sauter) e outros dois por meio de análise gráfica das funções de distribuição das partículas (Função de Densidade de Distribuição Mássica e Função Cumulativa/Aumentativa de Distribuição). O método baseado na análise gráfica da função da distribuição da densidade mássica (FDDM) foi o mais eficiente para a análise do bagaço de cana, pois permitiu identificar as diferentes populações existentes e identificar com clareza as dimensões características, mostrando assim ser uma poderosa ferramenta para a análise granulométrica de biomassas polidispersas. ABSTRACT Polydispersed biomass has as one of the main features variations in particle dimension and size. Mean diameter determination methods by screening are widely used due to their relative simplicity and low cost. However, when applied for heterogeneous materials such as polydispersed biomass, they can lead to misleading results. Thus, we evaluated three methods for determining mean diameter of polydispersed biomass particles, aiming at most accurate results. The methods are based on size fractionation by mechanical sieving: one analytical (Sauter diameter) and two by graphical analysis of particle distribution functions (Mass Distribution Density - MDD and Cumulative/ Augmentative Distribution - CAD). The method based on graphical analysis of mass distribution density (MDD) was the most efficient for sugarcane bagasse analysis, once it enabled detecting different populations and clearly identifying their respective characteristic dimensions. Therefore, it is a powerful tool for particle size analysis of polydispersed biomass.