Modelagem hÃbrida do processo de troca iÃnica em colunas de leito fixo / Hybrid modelling of ion exchange process in fixed bed column
AUTOR(ES)
Thiago D Arisbo
FONTE
IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia
DATA DE PUBLICAÇÃO
24/02/2011
RESUMO
A troca iÃnica à um processo muito utilizado no tratamento de efluentes industriais aquosos contendo compostos orgÃnicos e metais pesados. As colunas de leito fixo sÃo mais aplicadas por permitir que o processo ocorra de maneira contÃnua (ciclos de regeneraÃÃo). O projeto e a otimizaÃÃo de processos de troca iÃnica em coluna requer o uso de modelos matemÃticos. Os modelos fenomenolÃgicos destes sistemas envolvem a resoluÃÃo de equaÃÃes diferenciais parciais e algÃbricas. Os dados de equilÃbrio de processos de troca iÃnica geralmente sÃo descritos pela Lei da AÃÃo das Massas (LAM), na qual podem ser consideradas as nÃo idealidades das fases aquosa e sÃlida. As Redes Neurais Artificiais (RNA) estÃo sendo utilizadas com sucesso para o estudo destes dados de equilÃbrio por serem modelos empÃricos e nÃo demandarem tal rigor matemÃtico. Esta dissertaÃÃo teve por objetivo avaliar a aplicabilidade do modelo hÃbrido para descrever a dinÃmica do processo de troca iÃnica em leito fixo de sistemas binÃrios. Este sistema à constituÃdo de equaÃÃes diferenciais parciais obtidas por meio de balanÃo de massa nas fases fluida e no trocador iÃnico e de RNA para descrever o equilÃbrio. A LAM foi ajustada a dados experimentais de equilÃbrio de troca iÃnica e, entÃo, foram gerados conjuntos de 4200 dados para cada par binÃrio estudado, os quais serviram como treinamento para a RNA. Foram testadas redes com diferentes estruturas, com uma e com duas camadas de entrada. A estrutura 3-3-2 foi utilizada nas simulaÃÃes do modelo hÃbrido, pois foi a que melhor representou os sistemas na etapa de treinamento. As equaÃÃes diferenciais foram resolvidas pelo mÃtodo das linhas. Um programa computacional em linguagem FORTRAN foi desenvolvido para a resoluÃÃo das equaÃÃes do modelo. Foi utilizada a sub-rotina DASSL para resolver as equaÃÃes. O desempenho do modelo hÃbrido foi avaliada a partir dos resultados obtidos com o modelo fenomenolÃgico, sendo que neste caso a descriÃÃo do equilÃbrio foi feita pelo uso da LAM. TambÃm foi feita a anÃlise dos resultados a partir da comparaÃÃo dos dados experimentais. Para avaliar o modelo foram utilizados dados da literatura de troca iÃnica em resina Amberlite IR 120 dos sistemas Cu-Na e Zn-Na e na zeÃlita NaY dos sistemas Fe-Na e Zn-Na. Ambos os modelos foram eficientes para descrever a dinÃmica de troca iÃnica de colunas de leito fixo, sendo que o modelo hÃbrido apresentou como vantagem o menor tempo computacional (82% de reduÃÃo em mÃdia) em decorrÃncia de nÃo necessitar resolver a equaÃÃo nÃo-linear.
ASSUNTO(S)
troca iÃnica redes neurais artificiais modelagem hÃbrida (engenharia quÃmica) leito fixo lei da aÃÃo das massas (modelos matemÃticos) ion exchange artificial neural networks hybrid modeling fixed bed mass action law processos industriais de engenharia quimica metais pesados - mecanismo de retenÃÃo - leito fixo modelos matemÃticos redes neurais (computaÃÃo)
