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Modelagem e simulação de reatores de polimerização e caracterização de polimeros

Orientador : Liliane Maria Ferrareso Lona / Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-08-02T16:29:48Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2002 / Resumo: As propriedades dos materiais poliméricas são fortemente afetadas pela distribuição dos seus pesos moleculares, densidades e incorporação de monômeros na cadeia polimérica. Sendo que a produção de polímeros com propriedades específicas, em termos de pesos moleculares, densidade, propriedades mecânicas, propriedades óticas, etc., dependem do ajuste das condições operacionais do reator de polimerização. Esta tese apresenta um novo modelo heterogêneo do reator de leito fluidizado para produção de polímeros e utiliza-se da técnica de contribuição de grupos para estimar as propriedades finais do polímero produzido no reator. O modelo desenvolvido considera as fases bolha, emulsão e partículas poliméricas e um caso de estudo baseado na produção de polietileno é apresentado. Redes neurais foram utilizadas para determinação das condições operacionais do reator de leito fluidizado a partir das propriedades físico-químicas desejadas de um polímero (modelagem inversa). Em outra aplicação, as redes neurais foram usadas para predizer as propriedades físico-químicas dos polímeros a partir das condições operacionais do reator de leito fluidizado, procedimento que pode ser utilizado industrialmente para caracterização "on-line" do polímero produzido em reatores industriais / Abstract: The properties of a polymer are influenced by its molecular weight distribution, density and composition. The production of a polymer with specific properties (specific molecular weight, density, mechanical properties, and other) depends on the operating conditions of the polymerization reactor. This thesis presents a new heterogeneous model of the fluidized bed reactor used in polymer production. The model was developed assuming the bubble, emulsion and particulate phases; and polyethylene production was used as case study. Neural networks were used to determine the reactor's operating conditions based on the desired properties of the polymer (inverse modeling). In another application, the neural networks were used to predict the properties of the polymer based on the reactor's operating condition, procedure that can be used in the industry to measure "on-line" the polymer being produced. / Doutorado / Doutor em Engenharia Química

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/266606
Date17 December 2002
CreatorsFernandes, Fabiano Andre Narciso
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Lona, Liliane Maria Ferrareso, 1966-, Giordano, Roberto de Campos, Giudici, Reinaldo, Lisboa, Antônio Carlos Luz, Toledo, Eduardo Coselli Vasco de
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Quimica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Format295p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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