Orientador: Marco Aurélio Cremasco

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

Resumo: Embora a modelagem matemática traga avanços significativos no entendimento de diversos fenômenos naturais, a solução advinda destes modelos deve ser devidamente validada por meio de dados experimentais confiáveis proporcionando a verificação da fidelidade com que tal modelo representa a...

Resumo: Embora a modelagem matemática traga avanços significativos no entendimento de diversos fenômenos naturais, a solução advinda destes modelos deve ser devidamente validada por meio de dados experimentais confiáveis proporcionando a verificação da fidelidade com que tal modelo representa a realidade do sistema estudado. Uma etapa importante na validação de um modelo matemático é a verificação de sua capacidade em reproduzir o comportamento dinâmico do sistema evoluindo no tempo. Leitos fluidizados apresentam caos em sua dinâmica em que as não linearidades, inerentes às interações fluido-partícula, atribuem um comportamento aperiódico às séries temporais de algumas grandezas físicas obtidas no interior do leito, como é o caso de queda de pressão e da porosidade. Desta forma, o presente trabalho consiste na avaliação da dinâmica gerada por um modelo matemático de um leito fluidizado resolvido via técnicas de CFD por meio da aplicação da Teoria do Caos em séries temporais de queda de pressão em condições de mínima fluidização para partículas A, B e D da classificação de Geldart. A análise caótica foi aplicada nas séries temporais simuladas e naquelas experimentais, coletadas por Prieto (2014), através do pacote computacional BRChaos, cujos métodos e características serão elucidadas ao longo do trabalho. Para a modelagem matemática, utilizou-se a abordagem Euler-Euler, através do Modelo Euleriano Granular Multifásico (MEGM), que considera ambas as fases (gás e material particulado) como meios contínuos. Foram utilizados os softwares ANSYS-ICEM® e ANSYS-FLUENT®, na versão 17.2, para construção da malha computacional e solução do modelo, respectivamente. Foi possível, então, notar semelhanças qualitativas e quantitativas entre as características dinâmicas reveladas nos experimentos e aquelas reproduzidas pelo modelo indicando a sua capacidade em representar a complexidade da fluidodinâmica do leito fluidizado. Embora a análise visual comparativa entre as bacias de atração experimentais e simuladas seja limitada, observou-se a existência de núcleos centrais formados pelas trajetórias, nos espaços de fases, tanto para as séries temporais experimentais quanto para aquelas simuladas. Obteve-se, também para as séries temporais simuladas, valores próximos daqueles obtidos para as séries temporais experimentais dos invariantes caóticos maior expoente de Lyapunov (LLE), dimensão de correlação (D2) e entropia de Kolmogorov (K) resultando em desvios mínimos de 0,00 % para o LLE, 0,46 % para D2 e 7,18% para KML

Abstract: Although mathematical modelling brings significant advantages to the understanding of several natural phenomena, it is required an appropriate validation of the model results, through a trustworthy set of experimental data, to ensure its reliability. An important step for the validation of...

Abstract: Although mathematical modelling brings significant advantages to the understanding of several natural phenomena, it is required an appropriate validation of the model results, through a trustworthy set of experimental data, to ensure its reliability. An important step for the validation of a mathematical model is the verification whether the dynamic characteristics of the model are similar to those reflected by the experimental data. Fluidized beds present chaos in their dynamical characteristics where the non-linearity intrinsic to the fluid-particle interaction ensures aperiodicity and sensibility to initial conditions to some physical quantities such as the pressure drop and voidade inside the equipment. Thus, this work aims to evaluate the dynamical behavior generated by a fluidized bed CFD model by means of the application of the spectral analysis and the chaos theory to time séries of pressure drop at the minimum fluidization condition using particles type A, B and D of Geldart classification. The analysis previous cited were applied to the simulated and experimental time séries obtained by Prieto (2014). The Eulerian-Eulerian approach was used by solving the Eulerian Granular Multiphase Model (EGMM), which considers both the fluid and particulate phases as continuum domains. The mesh was built by the software ANSYS-ICEM® and the model was solved by the software ANSYS-FLUENT®, both on the version 17.2. It was possible to observe qualitative and quantitative resemblance between dynamic characteristics revealed by experimental data and those generated by the model. The attractors obtained by the simulated time series could generate two central nuclei as well as observed into the attractors generated by experimental time series. The results generated by simulated data for the largest Lyapunov exponent (LLE), the correlation dimension (D2) and the Kolmogorov entropy (K) were close to those obtained by the experimental time series providing minimum relative deviations of 0.00 % for the LLE, 0.46% for the D2 and 7.18 % for the KML. The results obtained at this work show how important and useful the chaotic analysis is on the characterization of the dynamical behavior of complex and non-linear systems, which can provide the physical verification of the solution generated by complex mathematical models

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