Estudo das variáveis operacionais dos processos de separação na produção de biodiesel, a partir do óleo de palma bruto (Elaeis guineensis, Jacq) em escala de laboratório

Neste trabalho investigaram-se de forma sistemática as variáveis operacionais de processo envolvidas nas operações de separação aplicadas no pré-tratamento do óleo de palma bruto (Elaeis guineensis, jacq) e na purificação do biodiesel produzido via transesterificação etanólica utilizando NaOH como catalisador, em escala de laboratório. Na etapa de pré-tratamento foram investigados os processos de Filtração e Decantação, sendo a filtração do produto da neutralização realizada a 40ºC, 50ºC e 60ºC, enquanto que na Decantação, avaliaram-se as temperaturas de 40ºC e 60ºC em 120 minutos. Em seguida, investigou-se a influência do tempo de decantação de 60, 90 e 120 minutos no processo de lavagem do óleo neutralizado a 40ºC e 60ºC, seguida de Desidratação sob vácuo a 80ºC, tendo sido investigado nesta etapa a influência da pressão. Após a reação de transesterificação, avaliou-se o processo de Evaporação do etanol em excesso, onde em um primeiro momento investigou-se as temperaturas de 70 e 80ºC, mantendo-se o tempo de evaporação constante em 20 minutos, no intervalo de 613,30 a 80,00 mbar, e em um segundo momento analisou-se as pressões de operação de 480,00 e 346,66 mbar. Em seguida, investigou-se a influência do tempo no processo de decantação da fase rica em glicerol a 70ºC, para tempos de 60, 120 e 180 minutos. Sendo realizada a lavagem da fase rica em ésteres a 70ºC, para os tempos de 60, 90 e 120 minutos de decantação da água residual. Avaliou-se ainda a eficiência do processo de centrifugação da mistura biodiesel e glicerol a 60 e 70ºC a 2000 rpm, para um tempo de 15 minutos. Em seguida, procedeu-se a lavagem da fase rica em ésteres com água a 60 e 70ºC, sendo a separação realizada via centrifugação a 60 e 70ºC. As fases ricas em ésteres, obtidas via decantação e centrifugação, foram submetidas à Desidratação sob vácuo, e caracterizadas em conformidade com as especificações da ANP. De acordo com os resultados experimentais, com base na qualidade do óleo neutro e rendimento do processo, observou-se que a Filtração a 50ºC gerou os melhores resultados para o pré-tratamento do óleo. Em relação à Evaporação do etanol, o melhor percentual de recuperação foi obtido a 80ºC e 346,6 mbar. Com relação à separação da fase ricas em ésteres e glicerol, o processo de Centrifugação a 60ºC gerou um biodiesel de melhor qualidade e maior rendimento. Observou-se ainda, a necessidade de uma segunda etapa de centrifugação de forma a minimizar a perdas de biodiesel na fase rica em glicerol.

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.