O papel de modelos de turbulência na modelagem de um biorreator com membranas

• Autor(a) principal: Ávila, Vinícius da Costa
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/165592
• topic: Biorreatores com membranas; Dinâmica dos fluidos computacional; Ventilação; Turbulência; Membrane bioreactor; CFD; Turbulence; Aeration; Fouling

O mercado de biorreatores com membranas (BRMs) têm exibido alto crescimento. Contudo, o fouling diminui o desempenho desses sistemas drasticamente. A aeração promove a mitigação do fouling, mas possui alto custo operacional (de até 70% do total da demanda energética) e é utilizada de forma otimizada apenas 10% das vezes, gerando a necessidade de estudos sobre a hidrodinâmica em BRMs. Ferramentas de dinâmica de fluidos computacional (CFD) são úteis para esse tipo de análise. Um dos primeiros passos para encontrar uma solução apropriada em simulações numéricas é propor uma modelagem correta. Dentre os fenômenos a serem modelados, os efeitos da turbulência são provavelmente um dos mais importantes; porém, nenhum artigo que comparasse predições com base na escolha de modelo de turbulência para simulações de sistemas BRM foi encontrado. Dessa forma, o objetivo desse trabalho foi verificar a importância da escolha do modelo de turbulência para simulações de biorreatores com membranas através de CFD. Para isso, as predições obtidas de velocidade local próxima às superfícies das membranas e de tensão cisalhante nessas superfícies para duas taxas de aeração, 5 e 15 m³/h, empregando dois modelos de turbulência, k-ϵ com funções de parede para alto (aR) e para baixo número de Reynolds (bR) e k-ω SST (Shear Stress Transport) com funções de parede automáticas, na análise de um sistema BRM foram comparadas entre si e com dados experimentais e simulados disponíveis na literatura. Os perfis temporais da velocidade e da tensão cisalhante exibiram alta variabilidade no período das oscilações em certos pontos, exigindo um longo tempo de escoamento para a convergência das variáveis locais. Identificou-se a necessidade de outorgar maior importância à definição do intervalo de tempo de coleta de dados experimentais, de modo a adquirir médias representativas do perfil dinâmico das variáveis e destes perfis serem também analisados para comparações mais definitivas entre resultados de simulações e medições experimentais. As diferenças, entre as medições experimentais da literatura e predições, obtidas pelas simulações deste trabalho foram, no geral, de ordem similar ou menores que as obtidas pelas simulações na literatura. Além disso, maior atenção deve ser dada à escolha da estratégia de modelagem de turbulência, visto que houve alta sensibilidade das predições, que variaram em até 21,6% dependendo dessa escolha.