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Estudo de fluidização de biomassas lignocelulósicas visando a proposição de um modelo empírico físico

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Autor Ocanha, Enzo Schlottfeldt;
Lattes do autor http://lattes.cnpq.br/5290902945796504;
Orientador Zinani, Flávia Schwarz Franceschini;
Lattes do orientador http://lattes.cnpq.br/8732272690265023;
Co-orientador Santos, Fernando A.;
Instituição Universidade do Vale do Rio dos Sinos;
Sigla da instituição Unisinos;
País da instituição Brasil;
Instituto/Departamento Escola Politécnica;
Idioma pt_BR;
Título Estudo de fluidização de biomassas lignocelulósicas visando a proposição de um modelo empírico físico;
Resumo A tecnologia de leito fluidizado é uma das alternativas de maior eficiência e viabilidade para conversões de energia térmica em um cenário de baixo carbono, permitindo o uso de combustíveis com partículas irregulares e alto teor de umidade, como biomassas. Estudos de dinâmica de fluidos de leitos fluidizados fornecem informações valiosas para a concepção e operação destes sistemas. No entanto, a modelagem matemática da fluidização, mesmo para partículas homogêneas, é um assunto complexo: compreende modelar o escoamento do gás, o escoamento dos sólidos e a interação entre eles. No caso de misturas de partículas com diferentes propriedades físicas, prever a dinâmica da fluidização é um grande desafio. É recorrente a utilização de correlações empíricas para determinar parâmetros de projeto, tais como velocidades características de fluidização. O objetivo do presente trabalho foi comparar as velocidades características de fluidização obtidas experimentalmente com predições de correlações da literatura, e verificar quais parâmetros físicos e físico-químicos são mais apropriados para a predição destas velocidades, através de regressão linear múltipla. As biomassas avaliadas foram palha e bagaço de cana-de-açúcar, madeira de eucalipto, casca de arroz e ramos de macieira, em misturas com areia com proporções de 20, 40, 60 e 80 por cento de biomassa em volume. Os materiais foram caracterizados quanto ao seu tamanho médio de partícula (métodos de Sauter e Feret), massa específica real, aparente e aparente compactada, composição química, elementar e imediata, poder calorífico, ângulo de repouso estático, esfericidade e razão de aspecto. Um modelo de reator em escala de bancada, com 94 mm de diâmetro interno, foi empregado para fluidizar as misturas de biomassas e areia. As variáveis medidas foram a vazão volumétrica de ar e a queda de pressão ao longo do leito. A regressão linear múltipla foi realizada no software SPSS 22. A caracterização dos materiais mostrou que as biomassas apresentam composição elementar semelhante, e pequenas diferenças nas composições química e imediata. As massas específicas reais variaram entre 1002 kg/m³ para a palha de cana e 2587 kg/m³ para a areia, e as massas específicas aparentes soltas variaram entre 98 kg/m³ para a palha de cana e 1499 kg/m³ para a areia. O diâmetro médio de Sauter das partículas variou entre 363 μm para a areia e 931 μm para a palha de cana, enquanto que o de Feret variou entre 378 μm para a areia e 2718 μm para a palha de cana. Os testes de fluidização mostraram velocidades mínimas de fluidização Umf entre 0,11 e 0,38 m/s, e velocidades de fluidização completa Ucf entre 0,18 e 0,82 m/s para as misturas. As misturas de biomassa e areia fluidizaram bem em proporções de até 60% em volume de biomassa. Para proporções acima deste limite, verificou-se intensa formação de caminhos preferenciais e a ocorrência de aglomerações no leito. As correlações testadas não foram capazes de prever a Umf e a Ucf em qualquer situação, apresentando grande dispersão nos resultados e erros relativos de mais de 60%. A regressão linear múltipla indicou como parâmetros mais relevantes para a predição das velocidades características de fluidização a massa específica aparente solta e o ângulo de repouso. As correlações propostas em função dessas propriedades obtiveram bons resultados na predição dessas velocidades: o coeficiente R 2 ajustado obtido na predição de Umf foi de 0,782, enquanto na predição de Ucf foi de 0,855. Para a Umf, em 90% das misturas o erro relativo encontrado foi inferior a 24,3%, enquanto para a Ucf em 90% dos casos este erro foi inferior a 22,5%. A proposta do ângulo de repouso como preditor das velocidades características de fluidização é inédita, bem como o reconhecimento da massa específica aparente como parâmetro mais relevante na predição dessas velocidades.;
Abstract Thermal energy conversion industries have been increasingly employing fluidized bed combustion technology, as it currently is one of the most efficient and feasible alternatives for a low carbon scenario. Fluid dynamics researches of fluidized beds provide valuable information for the design and operation of these systems. However, fluidization mathematical modeling, even for homogeneous particles, is a complex subject: it involves modeling gas flow, solids flow and the interaction between them. In the case of mixtures of particles with different physical properties, predict fluidization behavior is a great challenge. Usually empirical correlations are used to determine design parameters, such as characteristic fluidization velocities. The objectives of the present work were to compare characteristic fluidization velocities obtained experimentally with predictions of correlations from literature, and to verify if other physical and physicochemical parameters could be more appropriate for prediction of these velocities. Biomasses evaluated were sugarcane straw and bagasse, eucalyptus wood, rice husk and apple tree branches, in mixtures with sand in the following proportions: 20, 40, 60 and 80 percent of biomass volume fraction. Materials were characterized by their mean particle size (Sauter and Feret methods), true density, loose and tapped bulk densities, chemical, proximate and elemental compositions, higher heating value, repose angle, sphericity and aspect ratio. A bench scale reactor, with 94 mm internal diameter, was used to fluidize biomass and sand mixtures. Measured variables were air flow rate and pressure drop along the bed. Multiple linear regression was performed on SPSS 22 software. Materials characterization showed that biomasses present similar elemental composition, but differences in chemical and proximate compositions. True mass densities varied between 1002 kg/m³ for straw and 2587 kg/m³ for sand, and loose bulk densities varied between 98 kg/m³ for straw and 1499 kg/m³ for sand. Mean Sauter diameter of particles ranged from 363 μm for sand to 931 μm for straw, while Feret mean diameter ranged from 378 μm for sand to 2718 μm for straw. Fluidization tests showed minimum fluidization velocities Umf between 0.11 and 0.38 m/s, and complete fluidization velocities Ucf between 0.18 and 0.82 m/s for mixtures. Biomass and sand mixtures fluidized well in proportions up to 60% in volume of biomass. For proportions above this limit, there was intense formation of preferential channels and the occurrence of agglomerations in bed. Tested correlations were unable to predict Umf and Ucf in any situation, presenting great dispersion of results and relative errors higher than 60%. Multiple linear regression indicated mixtures bulk densities and repose angles as the most relevant parameters in the prediction of characteristic fluidization velocities. The two developed correlations from these properties obtained good results in prediction of these velocities: the adjusted R2 coefficient obtained at Umf prediction was 0.782, while at Ucf prediction it was 0.855. For Umf, on 90% of mixtures the relative error found was smaller than 24.3%, while for the Ucf on 90% of cases this error was smaller than 22.5%. Proposition of repose angle as a predictor for characteristic fluidization velocities are unprecedented, as well as the acknowledgment of bulk density as the most relevant parameter in the prediction of these velocities.;
Palavras-chave Leito fluidizado; Biomassas; Fontes de energia renováveis; Modelo empírico; Regressão linear múltipla; Fluidization; Biomass mixtures; Renewable energy sources; Empirical correlation; Multiple linear regression;
Área(s) do conhecimento ACCNPQ::Engenharias::Engenharia Mecânica;
Tipo Dissertação;
Data de defesa 2018-01-04;
Agência de fomento CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior;
Direitos de acesso openAccess;
URI http://www.repositorio.jesuita.org.br/handle/UNISINOS/10166;
Programa Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica;


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