Submitted by Marilene Donadel (marilene.donadel@unioeste.br) on 2017-08-23T20:19:47Z No. of bitstreams: 1 Pietro E Franco 2011.pdf: 990760 bytes, checksum: fee1787afa670f26170e23dc070a0075 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-23T20:19:47Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pietro E Franco 2011.pdf: 990760 bytes, checksum: fee1787afa670f26170e23dc070a0075 (MD5) Previous issue date: 2011-02-07 / This study evaluated the removal of heavy metal íons Zn+2 and Ni+2 through the íon exchange process using a cationic resin Amberlite IR-120/Na+. The characterization of wastewater from an industry of electroplating was performed and the results were the basis for obtaining the aqueous solution used at work. Experiments were performed in batch system for the valuation of ion exchange kinetics of the binary systems Ni+2–Na+, Zn+2–Na+ and the ternary system Ni+2–Zn+2–Na+ in the initial concentrations of 20ppm and 200ppm, in the conditions of pH 4.5, agitation speed of 150rpm and 25ºC. Two models were tested to obtain kinetic parameters of ion exchange. In the simulation of kinetic model in which the ion exchange reaction was considered the limiting step during the model does not fit the experimental data. A second simulation, where the diffusion in the resin (linear driving force model) was assumed to be limiting step had better fit and evidence for the hypothesis that the experimental conditions the ion exchange process presents diffusional limitations. The value of mass transfer coefficients in the resin (ks) varied from 0.0032 to 0.043min-1. Kinetic studies showed that equilibrium is reached around 400 minutes for the systems with initial concentration of 20ppm and 60 minutes for systems with initial concentration of 200ppm. Experiments to obtain data of ion exchange equilibrium were performed for the binary systems Ni+2–Na+, Zn+2–Na+ and for the ternary system Ni+2–Zn+2–Na+ at concentrations of 160ppm and 300ppm (pH 4.5, agitation speed of 150rpm and 25ºC). The isotherms were modeled using the law of mass action ideal and not ideal. The Bromley and Wilson models were used to calculate the activity coefficient in solution and resin. Simulations were conducted for determining the value of the constant and equilibrium thermodynamics of the interaction parameters of Wilson. The results showed that the law of mass action is not ideal fits well the experimental data of binary systems. The simulation of the ternary equilibrium system was accomplished using a predictive, based on the interaction parameters of Wilson and equilibrium constants provided by the modeling of binary systems. The data predicted by the model were compared with experimental data and the results showed that the model was able to predict the behavior of the ternary system. The affinity of the studied ions with Amberlite IR-120 showed the following order: Zn+2 Ni+2 > Na+. For all experiments conducted in this study, the variation of pH and stoichiometry during the experiments were evaluated. For the parameter pH, speciation graphics were done using the HYDRA software and the results show that ions of interest in the solutions (Zn+2 and Ni+2) were above 95%. The average deviation from stoichiometry was less than 8%. / O presente trabalho avaliou a remoção dos íons de metais pesados Zn+2 e Ni+2 através do processo de troca iônica utilizando a resina catiônica Amberlite IR-120/Na+. A caracterização do efluente de uma indústria do ramo de galvanoplastia foi realizada e os resultados obtidos serviram de base para a obtenção da solução aquosa utilizada no trabalho. Experimentos foram realizados em sistema batelada para a avaliação da cinética de troca iônica dos sistemas binários Ni+2–Na+, Zn+2–Na+ e para o sistema ternário Ni+2–Zn+2–Na+ nas concentrações iniciais de 20ppm e 200ppm, nas condições de pH de 4.5, velocidade de agitação de 150rpm e temperatura de 25ºC. Dois modelos foram testados para obtenção de parâmetros de cinética de troca iônica. Na simulação do modelo cinético em que a reação de troca iônica foi considerada a etapa limitante o modelo não se ajustou aos dados experimentais. Uma segunda simulação, em que a difusão na resina (modelo da força motriz linear) foi assumida como etapa limitante apresentou melhor ajuste e evidencia a hipótese de que para as condições experimentais adotadas o processo de troca iônica apresenta limitações difusionais. O valor dos coeficientes de transferência de massa na resina (ks) apresentaram valores entre 0,0032-0,043min-1. Estudos cinéticos mostraram que o equilíbrio é atingido em torno de 400 minutos para os sistemas com concentração inicial de 20ppm e de 60 minutos para os sistemas com concentração inicial de 200ppm. Experimentos para obtenção de dados de equilíbrio de troca iônica foram realizados para os sistemas binários Ni+2–Na+, Zn+2–Na+ e para o sistema ternário Ni+2–Zn+2–Na+ nas concentrações de 160ppm e 300ppm (pH de 4.5, velocidade de agitação de 150rpm e temperatura de 25ºC). As isotermas foram modeladas com uso da lei da ação das massas ideal e não ideal. Os modelos de Bromley e Wilson foram utilizados para o cálculo do coeficiente de atividade na solução e na resina. Realizou-se simulação para a determinação do valor da constante termodinâmica de equilíbrio e dos parâmetros de interação de Wilson. Os resultados mostraram que a lei da ação das massas não ideal se ajustou bem aos dados experimentais dos sistemas binários. A simulação do sistema de equilíbrio ternário foi realizada de forma preditiva, baseada nos parâmetros de interação de Wilson e constantes de equilíbrio fornecidas pelas modelagens dos sistemas binários. Os dados preditos pelo modelo foram comparados com os dados experimentais e os resultados mostraram que o modelo foi capaz de prever o comportamento do sistema ternário. A afinidade dos íons estudados com a resina Amberlite IR-120 mostrou a seguinte ordem: Zn+2 Ni+2 > Na+. Para todos os experimentos realizados neste trabalho, a variação de pH e de estequiometria ao longo dos experimentos foram avaliados. Para o parâmetro pH, gráficos de especiação foram realizados com o uso do software HYDRA e os resultados mostram que os íons de interesse nas soluções (Zn+2 e Ni+2) estavam acima de 95%. O desvio médio da estequiometria não foi superior a 8%.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:08:10Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Eliseu A Zanella Junior.pdf: 762348 bytes, checksum: 96525daf5cc5df21f8559d564eedfb4d (MD5) Previous issue date: 2009-02-13 / In the majority of the applications of the process of ionic exchange in the chemical industry some ionic species are gifts that compete between itself for the active small sieges of the ionic exchanger. Therefore, the project of these systems requires an analysis of the coefficients of selectivity of ions gifts in the solution that determines the influence of the separation process. The data of balance of processes of ionic exchange generally are discrebed for the Law of the Action of the Masses, therefore in this boarding the no-idealists of the phases are consideret watery and solid. The calculation of Balance in systems of ionic exchange in multicomponent systems requires the resolution of a system of not linear equations, and depending on the number of involved species one high computational time cam be required. An alternative to the conventional modelin is the job of Artificial the Neural Nets. Inside of this context, the objective of the present work was to evaluate the application of Artificial the Neural Nets in the modeling of the binary and ternary data of balance in systems of ionic exchange, and also to evaluate the viability to apply Artificial the Neural Nets in the prediction of the data of balance of the ternary systems from information of the binary systems. To evaluate the efficiency of Artificial the Neural Nets in the description of the data of balance of systems of ionic exchange, the gotten results had been compared with the values calculated for the application of the Law of the Action of the Masses. Two experimental data sets of ionic exchange had been used. The first set was constituted of the binary and ternary systems of ions sulphate, chloride and nitrate and as exchanging ion the resin AMBERLITE ANGER 400, with total concentration of 0,2N 298K and had been gotten by SMITH and WOODBURN (1978). As the joint one was constituted of the binary and ternary data of ions of lead, has covered and ionic sodium and as exchanging the clinoptilolita, with 0,005 concentration eq/L and temperature of 303K, gotten for FERNANDEZ (2004). The data of entrance of the net had been the composition of íons in solution and of exit they had been the composition of the resin. The training of diverse structures of RNAs was effected. Different architectures had been tested varying the nunber of neurons of the laver of entrance and the occult layer. The nunber of neurons of the entrance layer varied of 2 up to 20 and the occult layer of 1 up to 2, searching always a structure with the lesser value of the objective function. The methods Powell and Simplex had been used to determine the weights of the net. The Law of the Action of the Masses revealed efficient in the description of the following binary systems: SO4-2-NO3-, SO4-2-Cl- e NO3 --Cl-Pb2+-Na+, Cu2+-Na+, however, the results for the system Na+-Pb2+ had not been satisfactory. In the modeling of the binary data Artificial the Neural Nets if had shown efficient in all the investigated cases. In the prediction of the ternary system the Law of the Action of the Masses only revealed efficient for systems SO42--NO3-, SO42-CI- e NO3--CI-. In the prediction of the data of ternary balance for the two evaluatede systems, using Artificial the neural Nets from the binary data generated by the Law of the Action of the Masses, one did not reveal efficient. In the ternary system (SO4²-, NO3-,CI-) the trained Artificial Neural Nets with the binary data set and the inclusion of ternary experimental data of balance (three and seven data) had obtained to represent with precision the behavior of the system. In the ternary system (Pb+². Cu+², Na+), hte nets trained from the binary data set and with the inclusion of all the experimental data of the ternary system, the gotten results had been satisfactory, because they had presented errors near by 2% to 6%. Artificial the Neural Nets had not presented predictive capacity to describe the balance in the process of ionic exchange. However, the nets present an advantage in relation the Law of the Action of the Masses, to allow that the compositions of balance of the resin are calculated explicit. / Na maioria das aplicações do processo de troca iônica na indústria química estão presentes várias espécies iônicas que competem entre si pelos sítios ativos do trocador iônico. Portanto, o projeto destes sistemas requer uma análise dos coeficientes de seletividade dos íons presentes na solução que determina a influência do processo de separação. Os dados de equilíbrio de processos de troca iônica geralmente são descritos pela Lei da Ação das Massas, pois nesta abordagem são considerados as não-idealidades das fases aquosa e sólida. O cálculo de Equilíbrio em sistemas de troca iônica em sistemas multicomponentes requer a resolução de um sistema de equações não lineares, e dependendo do número de espécies envolvidas pode-se requerer um elevado tempo computacional. Uma alternativa à modelagem convencional é o emprego das Redes Neurais Artificiais. Dentro deste contexto, o objetivo do presente trabalho foi avaliar a aplicação das Redes Neurais Artificiais na modelagem dos dados binários e ternários de equilíbrio em sistemas de troca iônica, e também avaliar a viabilidade de aplicar as Redes Neurais Artificiais na predição dos dados de equilíbrio dos sistemas ternários a partir de informações dos sistemas binários. Para avaliar a eficiência das Redes Neurais Artificiais na descrição dos dados de equilíbrio de sistemas de troca iônica, os resultados obtidos foram comparados com os valores calculados pela aplicação da Lei da Ação das Massas. Foram utilizados dois conjuntos de dados experimentais de troca iônica. O primeiro conjunto era constituído pelos sistemas binários e ternários dos íons sulfato, cloreto e nitrato e como trocador iônico a resina AMBERLITE IRA 400, com concentração total de 0,2N a 298K e foram obtidos por SMITH e WOODBURN (1978). O segundo conjunto era constituído dos dados binários e ternários dos íons de chumbo, cobre e sódio e como trocador iônico a clinoptilolita, com concentração 0,005 eq/L e temperatura de 303K, obtidos por FERNANDEZ (2004). Os dados de entrada da rede foram a composição dos íons em solução e de saída foram a composição da resina. Efetuou-se o treinamento de diversas estruturas de RNAs. Foram testadas diferentes arquiteturas variando o número de neurônios da camada de entrada e da camada oculta. O número de neurônios da camada de entrada variou de 2 até 20 e da camada oculta de 1 até 2, buscando sempre uma estrutura com o menor valor da função objetivo. Os métodos Powell e Simplex foram utilizados para determinar os pesos da rede. A Lei da Ação das Massas mostrou-se eficiente na descrição dos seguintes sistemas binários: SO42--NO3-, SO42--Cl- e NO3--Cl- Pb2+-Na+, Cu2+-Na+, entretanto, os resultados para o sistema Na+-Pb2+ não foram satisfatórios. Na modelagem dos dados binários as Redes Neurais Artificiais se mostraram eficientes em todos os casos investigados. Na predição do sistema ternário a Lei da Ação das Massas mostrou-se eficiente somente para os sistemas SO42--NO3-, SO42--Cl- e NO3--Cl-. Na predição dos dados de equilíbrio ternário para os dois sistemas avaliados, empregando as Redes neurais Artificiais a partir dos dados binários gerados pela Lei da Ação das Massas, não se mostrou eficiente. No sistema ternário (SO42-,NO3-,Cl-) as Redes Neurais Artificiais treinadas com o conjunto de dados binários e com a inclusão de dados experimentais ternários de equilíbrio (três e sete dados) conseguiram representar com precisão o comportamento do sistema. No sistema ternário (Pb+2,Cu+2,Na+), as redes treinadas a partir do conjunto de dados binários e com a inclusão de todos os dados experimentais do sistema ternário, os resultados obtidos foram satisfatórios, pois apresentaram erros na faixa de 2% a 6%. As Redes Neurais Artificiais não apresentaram capacidade preditiva de descrever o equilíbrio no processo de troca iônica. Entretanto, as redes apresenta uma vantagem em relação a Lei da Ação das Massas, permitir que sejam calculados explicitamente as composições de equilíbrio da resina.

Made available in DSpace on 2017-07-10T18:08:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Thiago DArisbo.pdf: 2108504 bytes, checksum: 7b8aad29ec7d75a6fd370e54a95cd849 (MD5) Previous issue date: 2011-02-24 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Ion exchange is a process that is used in the treatment of aqueous industrial effluents containing organic compounds and heavy metals. The fixed bed columns are longer applied by allowing the process to occur continuously (cycles of regeneration). The design and process optimization of the ion exchange column requires the use of mathematical models. Phenomenological models of these systems involve the solution of partial differential and algebraic equations. The equilibrium data for ion exchange processes are usually described by the Mass Action Law (MAL), which can be considered non-ideality of aqueous and solid phases. Artificial Neural Networks (ANN) are being used successfully for the study of equilibrium data because they are empirical models and don t demand a mathematical rigor. This work aimed to evaluate the applicability of the hybrid model to describe the dynamics of ion exchange in fixed beds of binary systems. This system consists of partial differential equations obtained from mass balance in fluid phases in the ion exchanger and ANN to describe the balance. LAM was adjusted to experimental data of ion exchange equilibrium and then were generated 4200 data sets for each binary pair studied, which served as training for RNA. We tested networks with different structures, with one and two input layers. The 3-3-2 structure was used in the simulations of the hybrid model because it was the best represented the systems during the training phase. The differential equations were solved by the lines method. A computer program in FORTRAN language was developed for solving the model equations. DASSL subroutine was used to solve the equations. The performance of the hybrid model was evaluated from the results obtained with the phenomenological model, in which case the equilibrium description was made with the use of MAL. It also was the analysis of results from the comparison of experimental data. To evaluate the model we used data from the literature of ion exchange in Amberlite IR 120 resin on the systems Cu-Na and Zn-Na and in NaY zeolite on Fe-Na and Zn-Na. Both models were efficient to describe the dynamics of ion-exchange fixed bed columns, and the hybrid model had the advantage of the reduced computational time (82% reduction on average) as a result of not needing to solve a nonlinear equation. / A troca iônica é um processo muito utilizado no tratamento de efluentes industriais aquosos contendo compostos orgânicos e metais pesados. As colunas de leito fixo são mais aplicadas por permitir que o processo ocorra de maneira contínua (ciclos de regeneração). O projeto e a otimização de processos de troca iônica em coluna requer o uso de modelos matemáticos. Os modelos fenomenológicos destes sistemas envolvem a resolução de equações diferenciais parciais e algébricas. Os dados de equilíbrio de processos de troca iônica geralmente são descritos pela Lei da Ação das Massas (LAM), na qual podem ser consideradas as não idealidades das fases aquosa e sólida. As Redes Neurais Artificiais (RNA) estão sendo utilizadas com sucesso para o estudo destes dados de equilíbrio por serem modelos empíricos e não demandarem tal rigor matemático. Esta dissertação teve por objetivo avaliar a aplicabilidade do modelo híbrido para descrever a dinâmica do processo de troca iônica em leito fixo de sistemas binários. Este sistema é constituído de equações diferenciais parciais obtidas por meio de balanço de massa nas fases fluida e no trocador iônico e de RNA para descrever o equilíbrio. A LAM foi ajustada a dados experimentais de equilíbrio de troca iônica e, então, foram gerados conjuntos de 4200 dados para cada par binário 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 simulações do modelo híbrido, pois foi a que melhor representou os sistemas na etapa de treinamento. As equações diferenciais foram resolvidas pelo método das linhas. Um programa computacional em linguagem FORTRAN foi desenvolvido para a resolução das equações do modelo. Foi utilizada a sub-rotina DASSL para resolver as equações. O desempenho do modelo híbrido foi avaliada a partir dos resultados obtidos com o modelo fenomenológico, sendo que neste caso a descrição do equilíbrio foi feita pelo uso da LAM. Também foi feita a análise dos resultados a partir da comparação dos dados experimentais. Para avaliar o modelo foram utilizados dados da literatura de troca iônica em resina Amberlite IR 120 dos sistemas Cu-Na e Zn-Na e na zeólita NaY dos sistemas Fe-Na e Zn-Na. Ambos os modelos foram eficientes para descrever a dinâmica de troca iônica de colunas de leito fixo, sendo que o modelo híbrido apresentou como vantagem o menor tempo computacional (82% de redução em média) em decorrência de não necessitar resolver a equação não-linear.