Estimação da porcentagem de flúor em alumina fluoretada proveniente de uma planta de tratamento de gases por meio de um sensor virtual neural

As indústrias têm buscado constantemente reduzir gastos operacionais, visando o aumento do lucro e da competitividade. Para alcançar essa meta, são necessários, dentre outros fatores, o projeto e a implantação de novas ferramentas que permitam o acesso às informações relevantes do processo de forma precisa, eficiente e barata. Os sensores virtuais têm sido aplicados cada vez mais nas indústrias. Por ser flexível, ele pode ser adaptado a qualquer tipo de medição, promovendo uma redução de custos operacionais sem comprometer, e em alguns casos até melhorar, a qualidade da informação gerada. Como estão totalmente baseados em software, não estão sujeitos a danos físicos como os sensores reais, além de permitirem uma melhor adaptação a ambientes hostis e de difícil acesso. A razão do sucesso destes tipos de sensores é a utilização de técnicas de inteligência computacional, as quais têm sido usadas na modelagem de vários processos não lineares altamente complexos. Este trabalho tem como objetivo estimar a qualidade da alumina fluoretada proveniente de uma Planta de Tratamento de Gases (PTG), a qual é resultado da adsorção de gases poluentes em alumina virgem, via sensor virtual. O modelo que emula o comportamento de um sensor de qualidade de alumina foi criado através da técnica de inteligência computacional conhecida como Rede Neural Artificial. As motivações deste trabalho consistem em: realizar simulações virtuais, sem comprometer o funcionamento da PTG; tomar decisões mais precisas e não baseada somente na experiência do operador; diagnosticar potenciais problemas, antes que esses interfiram na qualidade da alumina fluoretada; manter o funcionamento do forno de redução de alumínio dentro da normalidade, pois a produção de alumina de baixa qualidade afeta a reação de quebra da molécula que contém este metal. Os benefícios que este projeto trará consistem em: aumentar a eficiência da PTG, produzindo alumina fluoretada de alta qualidade e emitindo menos gases poluentes na atmosfera, além de aumentar o tempo de vida útil do forno de redução.

Absorção de gases da queima de combustíveis fósseis em torre de recheio estruturado utilizando lama vermelha

A produção de alumina pelo processo Bayer produz de 1 a 3 toneladas de resíduo por tonelada de alumínio. Esse resíduo é denominado lama vermelha, composto de minerais não solúveis em hidróxido de sódio concentrado, como hematita e outros óxidos férreos, quartzo e óxidos de titânio. A lama vermelha possui em sua composição variados teores de NaOH, dependendo especificamente da planta industrial utilizada. A proposta desse trabalho é avaliar o processo de absorção de gases provenientes de uma caldeira em contracorrente com uma suspensão de lama vermelha a 27%, em torre spray e em torre de recheio estruturado. Foram realizados experimentos variando-se o tipo de torre de absorção, temperatura da fase líquida e teor de sólidos na fase líquida para avaliar a redução do teor dos gases de combustão na saída da torre de absorção e a variação do pH de acordo com o tempo de operação, para que fosse possível identificar o tempo necessário para que ocorra a neutralização da lama vermelha, bem como a redução no teor de dióxido de carbono, para isso foram realizadas medições dos teores de gases na entrada e na saída da torre de recheio estruturado, bem como medições de temperatura e pH. A absorção de CO₂ presente no gás de combustão pela suspensão de lama vermelha se dá pelo processo da carbonatação, no qual o gás reage com o NaOH presente na lama vermelha, sendo a água o catalisador. Os resultados obtidos após os experimentos foram satisfatórios, e concluiu-se que o processo realizado nas torres de absorção é eficiente para a diminuição do pH da lama vermelha e a redução do teor de CO₂ liberado para a atmosfera, promovendo um ganho duplo para o meio ambiente.