Modelagem do processo de autoprecipitação de gibsita em decantadores do processo Bayer
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Institucional da UFRN |
Texto Completo: | https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25289 |
Resumo: | A maioria das refinarias que empregam o processo Bayer monitoram as perdas de alumina com atenção. Um efeito bastante relevante que causa perdas é a autoprecipitação no circuito de clarificação. Essa dissertação propõe um modelo conceitual para a representação das nuances deste processo, levando em consideração o perfil dos sólidos e composição destes, e a hidrodinâmica complexa do processo de decantação. A técnica consiste na discretização dos decantadores do processo bayer em estágios com representação de mistura, reação e separação. O problema foi analisado e provado que zero graus de liberdade são alcançados independentemente do número de estágios e o nível de detalhe da composição nas duas fases para um número indefinido de estágios. O efeito de parâmetros, como o número de estágios, posição da corrente de alimentação e nível do leito de lama na resposta do modelo é analisado para propor um range ideal de condições de modelagem numérica. O modelo foi robusto e garantiu a solução do estado estacionário com resultados condizentes com a realidade. Adicionalmente, foi observado que o aumento do número de discretizações dos estágios não adiciona à capacidade do modelo, e até causa instabilidade numérica e a combinação de quantidade de estágios e posição da alimentação possuem uma combinação ótima de funcionamento. |
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Rodrigues, Daniel de Araújo CostaOliveira, Jackson Araújo deSouza, José Roberto deRuiz, Juan Alberto ChavezSouza, Domingos Fabiano de Santana2018-06-07T00:23:52Z2018-06-07T00:23:52Z2018-03-05RODRIGUES, Daniel de Araújo Costa. Modelagem do processo de autoprecipitação de gibsita em decantadores do processo Bayer. 2018. 94f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2018.https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/25289A maioria das refinarias que empregam o processo Bayer monitoram as perdas de alumina com atenção. Um efeito bastante relevante que causa perdas é a autoprecipitação no circuito de clarificação. Essa dissertação propõe um modelo conceitual para a representação das nuances deste processo, levando em consideração o perfil dos sólidos e composição destes, e a hidrodinâmica complexa do processo de decantação. A técnica consiste na discretização dos decantadores do processo bayer em estágios com representação de mistura, reação e separação. O problema foi analisado e provado que zero graus de liberdade são alcançados independentemente do número de estágios e o nível de detalhe da composição nas duas fases para um número indefinido de estágios. O efeito de parâmetros, como o número de estágios, posição da corrente de alimentação e nível do leito de lama na resposta do modelo é analisado para propor um range ideal de condições de modelagem numérica. O modelo foi robusto e garantiu a solução do estado estacionário com resultados condizentes com a realidade. Adicionalmente, foi observado que o aumento do número de discretizações dos estágios não adiciona à capacidade do modelo, e até causa instabilidade numérica e a combinação de quantidade de estágios e posição da alimentação possuem uma combinação ótima de funcionamento.Most Bayer process refineries monitor carefully alumina losses. One of the prominent effects that cause it is auto precipitation in the clarification circuit. This document proposes a conceptual model for the representation of the process nuances, considering settler solids profile and composition, and the uneven fluid flow behavior of a vessel of this type. The technique consists in discretization of of bayer process decanters in stagest with representation of mixing, reaction, and splitting. It is proven to be at zero degrees of freedom independently of the composition detail on liquor and solids composition through a generalized degrees of freedom analysis for an undefined number of components and stages. The effect of parameters such as number of stages, feed stream position, and mud bed level on the model response and stability is analyzed so to propose an ideal range of numerical modelling conditions. The proposed model was shown to be robust and has guaranteed a steady state solution attaining results that are in accordance with reality. Additionally, the impact of the number of discretization does not add to the model capacity, in fact it is detrimental to it by adding numerical instability while the combination of number of stages and position of the feed possess an optimal functioning combination.porCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICAProcesso BayerAutoprecipitaçãoAluminaEspessamentoReversão de gibsitaBauxitaModelagem do processo de autoprecipitação de gibsita em decantadores do processo Bayerinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisPROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICAUFRNBrasilinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRNinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)instacron:UFRNTEXTDanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf.txtDanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf.txtExtracted texttext/plain159561https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25289/2/DanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf.txta3df0a62d4a7dfdc3451ada665478a12MD52THUMBNAILDanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf.jpgDanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg4115https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25289/3/DanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf.jpg0d8ac835979d085d2031a59a1f2701b9MD53ORIGINALDanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdfapplication/pdf2701348https://repositorio.ufrn.br/bitstream/123456789/25289/1/DanielDeAraujoCostaRodrigues_DISSERT.pdf114356dd68c77d252af69e36fc2779b2MD51123456789/252892019-01-30 08:39:27.585oai:https://repositorio.ufrn.br:123456789/25289Repositório de PublicaçõesPUBhttp://repositorio.ufrn.br/oai/opendoar:2019-01-30T11:39:27Repositório Institucional da UFRN - Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN)false |
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