Orientador: Guilherme José de Castilho

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Química

Resumo: O processo de fluidização gás-sólido é bastante difundido na indústria e dentre suas aplicações destacam-se o craqueamento catalítico do petróleo, secagem, recobrimento de fármacos e gaseificação de biomassa. Os processos são possíveis graças às particularidades da fluidização como a elevada...

Resumo: O processo de fluidização gás-sólido é bastante difundido na indústria e dentre suas aplicações destacam-se o craqueamento catalítico do petróleo, secagem, recobrimento de fármacos e gaseificação de biomassa. Os processos são possíveis graças às particularidades da fluidização como a elevada área de contato entre o sólido particulado e o gás o que permite altas taxas de transferência de massa e calor. Por outro lado, há dificuldades na modelagem matemática de leitos fluidizados, devido ao seu comportamento não-linear, de forma que se torna indispensável o estudo dos fenômenos fluidodinâmicos que ocorrem durante um processo. Medidores de pressão diferencial são muito utilizados para quantificar condições fluidodinâmicas em um leito fluidizado além disso são comumente aplicados na indústria devido à robustez e baixo custo. O sinal de pressão por si só não fornece muitas informações a respeito da fluidização. Então utiliza-se técnicas de análise de sinais, as quais são, em geral, classificadas nos domínios do tempo, frequência e espaço de fases. Este trabalho objetivou analisar os sinais de pressão diferencial obtidos em um leito fluidizado para avaliar a qualidade do regime fluidodinâmico com duas partículas do tipo B (esferas de vidro e areia) e uma do tipo D (esferas de vidro) da classificação de Geldart através da transformada wavelet. Os sinais de pressão foram obtidos em um leito fluidizado cilíndrico no qual variou-se a velocidade do ar. Foi avaliada a melhor wavelet para decompor os sinais e encontrou-se a Daubechie de segunda ordem, cujo nível ótimo de decomposição foi dez para as partículas do tipo B e doze para tipo D. Em seguida verificou-se como a energia se distribui por estes níveis. Os gráficos de energia em função dos níveis de distribuição permitiram identificar as velocidades de mínima fluidização, as quais concordaram com os resultados das curvas de fluidização. Já os gráficos das energias em função da velocidade do gás permitiram identificar as transições de regimes fluidodinâmicos à medida que foram observadas inversões da energia predominante. Esses resultados foram comparados com um trabalho anterior que empregou as análises de Fourier e caos. De forma geral, a wavelet apresentou-se como uma ferramenta com grande potencial a ser explorada

Abstract: The gas-solid fluidization process is very common in the industry with relevant applications such as the catalytic cracking of petroleum, drying, coating of drugs and gasification of biomass. The processes are possible due to the particularities of the fluidization as the high area of...

Abstract: The gas-solid fluidization process is very common in the industry with relevant applications such as the catalytic cracking of petroleum, drying, coating of drugs and gasification of biomass. The processes are possible due to the particularities of the fluidization as the high area of contact between the solid and the gas phases which allows high rates of transfer of mass and heat. On the other hand, there are difficulties in the mathematical modeling of fluidized beds, due to their non-linear behavior, therefore it becomes indispensable to study the fluid dynamics phenomena that occur during a process. Differential pressure measurements are widely used to quantify fluid dynamics conditions in a fluidized bed and are commonly applied in industry due to robustness and low cost. The pressure signal itself does not provide much information regarding fluidization. Then, signal analysis techniques are used, which are generally classified in the domains of time, frequency and phase space. This work aimed to analyze the differential pressure signals obtained in a fluidized bed to evaluate the quality of the fluid dynamics regime with two type B particles (glass and sand beads) and one type D (glass beads) of Geldart classification through wavelet transform. The pressure signals were obtained in a cylindrical fluidized bed in which the air velocity was varied. The best wavelet was evaluated to decompose the signals and the second order Daubechie¿s was found, whose optimal decomposition level was ten for type B particles and twelve for type D. It was verified how the energy is distributed by these levels. The graphs of energy as a function of the levels of distribution allowed obtaining the minimum fluidization velocity which agreed with the results found by the fluidization curve. Moreover, the graphs of the energies as a function of the gas velocity allowed identifying the transitions of fluid dynamics regimes by the inversions of the predominant energy. These results were compared with a previous work that used the Fourier and chaos analysis. In general, the wavelet presented itself as a tool with great potential to be exploited

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