Submitted by Cleide Dantas (cleidedantas@ufpa.br) on 2014-04-11T12:33:30Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_InteracaoCfdDem.pdf: 2681948 bytes, checksum: b188acc52b2161b5a81d5b6d7c138a87 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva (arosa@ufpa.br) on 2014-09-01T13:03:38Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_InteracaoCfdDem.pdf: 2681948 bytes, checksum: b188acc52b2161b5a81d5b6d7c138a87 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-09-01T13:03:38Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_InteracaoCfdDem.pdf: 2681948 bytes, checksum: b188acc52b2161b5a81d5b6d7c138a87 (MD5) Previous issue date: 2013 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / A fluidização de partículas é amplamente utilizada na indústria, principalmente devido às altas taxas de transferência de calor e massa entre as fases. O acoplamento entre a Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD – Computational Fluid Dynamics) e o Método dos Elementos Discretos (DEM – Discrete Element Method) tem se tornado atrativo para a simulação de fluidização, já que nesse caso o movimento das partículas é analisado de forma mais direta do que em outros tipos de abordagens. O grande problema do acoplamento CFD-DEM é a alta exigência computacional para rastrear todas as partículas do sistema, o que leva ao uso de estratégias de redução do tempo de simulação que em caso de utilização incorreta podem comprometer os resultados. O presente trabalho trata da aplicação do acoplamento CFD-DEM na análise de fluidização de alumina, que é um problema importante para o setor mineral. Foram analisados diversos parâmetros capazes de influenciar os resultados e o tempo de simulação como os passos de tempo, os modelos de arrasto, a distribuição granulométrica das partículas, a constante de rigidez, a utilização de partículas representativas com tamanho maior que o das partículas reais, etc. O modelo de força de interação DEM utilizado foi o modelo de mola e amortecedor lineares (LSD – Linear Spring Dashpot). Todas as simulações foram realizadas com o software ANSYS FLUENT 14.5 e os resultados obtidos foram comparados com dados experimentais e da literatura. Tais resultados permitiram comprovar a capacidade do modelo linear LSD em predizer o comportamento global de leitos de alumina e reduzir o tempo de simulação, desde que os parâmetros do modelo sejam definidos de forma adequada. / The particle fluidization process is widely used in the industry, mainly due to the high heat and mass transfer rates between the phases. The coupling between the Computational Fluid Dynamics (CFD) and the Discrete Element Method (DEM) has become attractive for the simulation of fluidization, because in this case the particles movement is analyzed in a more direct way than in other types of approaches. The main problem with the CFD-DEM coupling is the high demand for computational capacity in order to track the movement of all the particles in the system, what it leads to the use of some strategies to reduce the simulation time which in case of incorrect usage can prejudice the results. The present work deals with the application of the CFD-DEM coupling in the analysis of alumina fluidization, which is an important problem for the mineral sector. It were analyzed several parameters capable of influencing the results and the simulation time like the time steps, the drag models, the particle size distribution, the spring constant, the usage of representative particles bigger than the actual particles, etc. The DEM model used was the Linear Spring Dashpot model (LSD). All the simulations were carried out with the software ANSYS FLUENT 14.5 and the results obtained were compared with experimental data and the data available in the literature. These results allowed to verify the capability of the Linear Spring Dashpot Model for predicting the global behavior of alumina beds and reducing the simulation time, since the model parameters are defined adequately.