Análise de unidades de pré-purificação de ar por adsorção

Os principais constituintes do ar, nitrogênio, oxigênio e argônio, estão cada vez mais presentes nas indústrias, onde são empregados nos processos químicos, para o transporte de alimentos e processamento de resíduos. As duas principais tecnologias para a separação dos componentes do ar são a adsorção e a destilação criogênica. Entretanto, para ambos os processos é necessário que os contaminantes do ar, como o gás carbônico, o vapor dágua e hidrocarbonetos, sejam removidos para evitar problemas operacionais e de segurança. Desta forma, o presente trabalho trata do estudo do processo de pré-purificação de ar utilizando adsorção. Neste sistema a corrente de ar flui alternadamente entre dois leitos adsorvedores para produzir ar purificado continuamente. Mais especificamente, o foco da dissertação corresponde à investigação do comportamento de unidades de pré-purificação tipo PSA (pressure swing adsorption), onde a etapa de dessorção é realizada pela redução da pressão. A análise da unidade de pré-purificação parte da modelagem dos leitos de adsorção através de um sistema de equações diferenciais parciais de balanço de massa na corrente gasosa e no leito. Neste modelo, a relação de equilíbrio relativa à adsorção é descrita pela isoterma de Dubinin-Astakhov estendida para misturas multicomponentes. Para a simulação do modelo, as derivadas espaciais são discretizadas via diferenças finitas e o sistema de equações diferenciais ordinárias resultante é resolvido por um solver apropriado (método das linhas). Para a simulação da unidade em operação, este modelo é acoplado a um algoritmo de convergência relativo às quatro etapas do ciclo de operação: adsorção, despressurização, purga e dessorção. O algoritmo em questão deve garantir que as condições finais da última etapa são equivalentes às condições iniciais da primeira etapa (estado estacionário cíclico). Desta forma, a simulação foi implementada na forma de um código computacional baseado no ambiente de programação Scilab (Scilab 5.3.0, 2010), que é um programa de distribuição gratuita. Os algoritmos de simulação de cada etapa individual e do ciclo completo são finalmente utilizados para analisar o comportamento da unidade de pré-purificação, verificando como o seu desempenho é afetado por alterações nas variáveis de projeto ou operacionais. Por exemplo, foi investigado o sistema de carregamento do leito que mostrou que a configuração ideal do leito é de 50% de alumina seguido de 50% de zeólita. Variáveis do processo foram também analisadas, a pressão de adsorção, a vazão de alimentação e o tempo do ciclo de adsorção, mostrando que o aumento da vazão de alimentação leva a perda da especificação que pode ser retomada reduzindo-se o tempo do ciclo de adsorção. Mostrou-se também que uma pressão de adsorção maior leva a uma maior remoção de contaminantes.

Simulações de problemas inversos com aplicações em engenharia nuclear usando técnicas de transporte de partículas neutras monoenergéticas na formulação unidimensional de ordenadas discretas

Neste trabalho, três técnicas para resolver numericamente problemas inversos de transporte de partículas neutras a uma velocidade para aplicações em engenharia nuclear são desenvolvidas. É fato conhecido que problemas diretos estacionários e monoenergéticos de transporte são caracterizados por estimar o fluxo de partículas como uma função-distribuição das variáveis independentes de espaço e de direção de movimento, quando os parâmetros materiais (seções de choque macroscópicas), a geometria, e o fluxo incidente nos contornos do domínio (condições de contorno), bem como a distribuição de fonte interior são conhecidos. Por outro lado, problemas inversos, neste trabalho, buscam estimativas para o fluxo incidente no contorno, ou a fonte interior, ou frações vazio em barras homogêneas. O modelo matemático usado tanto para os problemas diretos como para os problemas inversos é a equação de transporte independente do tempo, a uma velocidade, em geometria unidimensional e com o espalhamento linearmente anisotrópico na formulação de ordenadas discretas (SN). Nos problemas inversos de valor de contorno, dado o fluxo emergente em um extremo da barra, medido por um detector de nêutrons, por exemplo, buscamos uma estimativa precisa para o fluxo incidente no extremo oposto. Por outro lado, nos problemas inversos SN de fonte interior, buscamos uma estimativa precisa para a fonte armazenada no interior do domínio para fins de blindagem, sendo dado o fluxo emergente no contorno da barra. Além disso, nos problemas inversos SN de fração de vazio, dado o fluxo emergente em uma fronteira da barra devido ao fluxo incidente prescrito no extremo oposto, procuramos por uma estimativa precisa da fração de vazio no interior da barra, no contexto de ensaios não-destrutivos para aplicações na indústria. O código computacional desenvolvido neste trabalho apresenta o método espectronodal de malha grossa spectral Greens function (SGF) para os problemas diretos SN em geometria unidimensional para gerar soluções numéricas precisas para os três problemas inversos SN descritos acima. Para os problemas inversos SN de valor de contorno e de fonte interior, usamos a propriedade da proporcionalidade da fuga de partículas; ademais, para os problemas inversos SN de fração de vazio, oferecemos a técnica a qual nos referimos como o método físico da bissecção. Apresentamos resultados numéricos para ilustrar a precisão das três técnicas, conforme descrito nesta tese.

Gráficos de controle adaptativos para monitoramento de perfis

Processos de produção precisam ser avaliados continuamente para que funcionem de modo mais eficaz e eficiente possível. Um conjunto de ferramentas utilizado para tal finalidade é denominado controle estatístico de processos (CEP). Através de ferramentas do CEP, o monitoramento pode ser realizado periodicamente. A ferramenta mais importante do CEP é o gráfico de controle. Nesta tese, foca-se no monitoramento de uma variável resposta, por meio dos parâmetros ou coeficientes de um modelo de regressão linear simples. Propõe-se gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento dos coeficientes do modelo de regressão linear simples. Mais especificamente, são desenvolvidos sete gráficos de controle χ2 adaptativos para o monitoramento de perfis lineares, a saber: gráfico com tamanho de amostra variável; intervalo de amostragem variável; limites de controle e de advertência variáveis; tamanho de amostra e intervalo de amostragem variáveis; tamanho de amostra e limites variáveis; intervalo de amostragem e limites variáveis e por fim, com todos os parâmetros de projeto variáveis. Medidas de desempenho dos gráficos propostos foram obtidas através de propriedades de cadeia de Markov, tanto para a situação zero-state como para a steady-state, verificando-se uma diminuição do tempo médio até um sinal no caso de desvios pequenos a moderados nos coeficientes do modelo de regressão do processo de produção. Os gráficos propostos foram aplicados a um exemplo de um processo de fabricação de semicondutores. Além disso, uma análise de sensibilidade dos mesmos é feita em função de desvios de diferentes magnitudes nos parâmetros do processo, a saber, no intercepto e na inclinação, comparando-se o desempenho entre os gráficos desenvolvidos e também com o gráfico χ2 com parâmetros fixos. Os gráficos propostos nesta tese são adequados para vários tipos de aplicações. Neste trabalho também foi considerado características de qualidade as quais são representadas por um modelo de regressão não-linear. Para o modelo de regressão não-linear considerado, a proposta é utilizar um método que divide o perfil não-linear em partes lineares, mais especificamente, um algoritmo para este fim, proposto na literatura, foi utilizado. Desta forma, foi possível validar a técnica proposta, mostrando que a mesma é robusta no sentido que permite tipos diferentes de perfis não-lineares. Aproxima-se, portanto um perfil não-linear por perfis lineares por partes, o que proporciona o monitoramento de cada perfil linear por gráficos de controle, como os gráficos de controle desenvolvidos nesta tese. Ademais apresenta-se a metodologia de decompor um perfil não-linear em partes lineares de forma detalhada e completa, abrindo espaço para ampla utilização.