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Estudos sobre a modelagem e simulação de um reator snox®CAMELO, Marteson Cristiano dos Santos 06 June 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-06-06 / Um dos principais problemas ambientais nos países industrializados está
relacionado a liberação no meio ambiente de gases formadores de chuva ácida. A
quantidade desses gases lançada para atmosfera é controlada pela legislação
ambiental que vem se tornando cada vez mais restritiva. Vários são os processos
aplicados a indústria capazes de remover esses contaminantes de correntes
advindas de processos industriais. Dentre esses, destaca-se o processo SNOX®
da Haldor Topsoe®, o qual é capaz de remover NOX e SOX de efluentes gasosos
industriais, visando enquadrar a concentração desses gases dentro dos
parâmetros exigidos pela legislação ambiental. A remoção desses gases é
realizada por um reator constituído por dois leitos catalíticos, distintos, em série. O
primeiro leito catalítico é constituído por um catalisador de estrutura monolítica,
nesse ocorre a reação de redução do NOX. Enquanto que, o segundo leito é
constituído por um catalisador em formato de anéis de Rashig, e nesse ocorre a
oxidação do SO2. Neste trabalho foi modelado e simulado o comportamento
dinâmico de um reator de abatimento de emissões atmosféricas nas condições
operacionais similares a um reator de uma unidade SNOX®. Cada um dos leitos
catalíticos que compõem o reator foi modelado e validado separadamente. No
primeiro leito além da reação de redução do NO também considerou-se a reação
de oxidação do SO2, esse modelo matemático foi simulado e avaliado nas
condições operacionais apresentadas em Tronconni et al. (1998). No segundo
leito catalítico do reator considerou-se apenas que a reação de oxidação do SO2
acontecia no leito, o modelo matemático do leito de oxidação foi simulado e
avaliado nas condições operacionais apresentadas em Almqvist et al. (2008).
Ambos os modelos apresentaram bom ajuste aos dados experimentais com erros
entre 2 e 11%. Com isso, os dois modelos foram acoplados num código
computacional e simulados nas condições operacionais do reator SNOX®
mostrado em Schoubye e Jensen (2007). O primeiro leito catalítico teve um
incremento na temperatura ao longo do reator de 9°C e a conversão de NO foi de
92%, a região de entrada do primeiro leito foi a região com maior quantidade de
sítios catalíticos ocupados pela amônia. Já no segundo leito catalítico a conversão
do SO2 foi de 96%. Como parte do estudo de modelagem e simulação do reator,
técnicas de análise de sensibilidade global foram aplicadas, determinando-se o
grau de dependência de parâmetros específicos sobre: as concentrações de NO,
NH3 e SO3, no primeiro leito do reator, e as concentrações de SO2 e SO3 no
segundo leito. Determinou-se que dentre os parâmetros avaliados o que teve
maior influência sobre as concentrações de saída de ambos os leitos foi o
comprimento do leito. A partir do modelo matemático desenvolvido neste trabalho
também foram gerados dados para inferir as concentrações de NO e SO3 na saída
do reator, que foi realizada através de redes neurais e máquinas de vetor de
suporte. Verificou-se que a performance da estimação realizada pelas redes
neurais se assemelha a das máquinas de vetor de suporte. / One of the main environmental problems in industrialized countries is related to
release into the forming gas environment of acid rain. The amount of greenhouse
gases released into the atmosphere is controlled by the environmental legislation,
that is becoming increasingly restrictive. Several processes are applied to industry
to remove these contaminants from currents resulting from industrial processes.
Among these, there is the SNOX® Haldor Topsoe process, which is capable of
removing NOx and SOx from industrial emissions, aiming to frame the
concentration of these gases within the parameters required by environmental
legislation. The removal of these gases is conducted by the process reactor
consisting of two catalytic beds distinct in series. The first catalyst bed has a
monolithic catalyst structure, in it occurs the reduction reaction of NOx. The second
bed has a catalyst with shape of cylindrical rings, in this bed occurs the oxidation of
SO2. In this work was modeled and simulated the dynamic behavior of atmospheric
emissions abatement reactor in similar operating conditions to a reactor of a
SNOX® unit. Each of the catalyst beds, that it make up the reactor, was modeled
and validated separately. In the first bed was considered the reactions of reduction
of NO and oxidation of SO2, this mathematical model was simulated and evaluated
in the operating conditions presented in Tronconni et al. (1998). In the second
catalytic bed was considered that only the reaction of oxidation SO2 occurred in
the bed, the mathematical model of the oxidation bed was simulated and evaluated
in operating conditions presented in Almqvist et al. (2008). Both models showed
good fit to the experimental data with error between 2-11%. Thus, the two models
had been written in computer code and simulated in reactor operating conditions
SNOX® shown on Schoubye and Jensen (2007). The first catalyst bed had an
increase in temperature along it of 9 ° C and the conversion of NO was 92%. In the
first bed, the inlet region was the region with larger amount of catalytic sites
occupied by ammonia. On the second catalytic bed, the SO2 conversion was
96,6%. As part of the modeling and simulation study for reactor the global
sensitivity analysis techniques were applied aiming to determine the influence of
some parameters over the concentrations of NO, NH3 and SO3 in the bed of
catalytic reduction of NO and the concentration SO2 and SO3 in SO2 oxidation bed.
From this study it was determined that among the evaluated parameters which it
had the greatest influence on the output levels of the first reactor bed was the
length of this bed. From the mathematical model developed in this paper we were
also generated data to infer the concentrations of NO and SO3 in the reactor outlet,
which was performed by neural networks and support vector machines. It was
found that the performance of infer carried out by the neural network resembles to
the performance of support vector machines.
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