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Tipo do documento: Dissertação
Title: Modelagem híbrida do processo de troca iônica em colunas de leito fixo
Other Titles: Hybrid modelling of ion exchange process in fixed bed column
Autor: D'arisbo, Thiago 
Primeiro orientador: Silva, Edson Antônio Alves da
Primeiro coorientador: Borba, Carlos Eduardo
Primeiro membro da banca: Eyng, Eduardo
Segundo membro da banca: Klen, Márcia Regina Fagundes
Resumo: A troca iônica é um processo muito utilizado no tratamento de efluentes industriais aquosos contendo compostos orgânicos e metais pesados. As colunas de leito fixo são mais aplicadas por permitir que o processo ocorra de maneira contínua (ciclos de regeneração). O projeto e a otimização de processos de troca iônica em coluna requer o uso de modelos matemáticos. Os modelos fenomenológicos destes sistemas envolvem a resolução de equações diferenciais parciais e algébricas. Os dados de equilíbrio de processos de troca iônica geralmente são descritos pela Lei da Ação das Massas (LAM), na qual podem ser consideradas as não idealidades das fases aquosa e sólida. As Redes Neurais Artificiais (RNA) estão sendo utilizadas com sucesso para o estudo destes dados de equilíbrio por serem modelos empíricos e não demandarem tal rigor matemático. Esta dissertação teve por objetivo avaliar a aplicabilidade do modelo híbrido para descrever a dinâmica do processo de troca iônica em leito fixo de sistemas binários. Este sistema é constituído de equações diferenciais parciais obtidas por meio de balanço de massa nas fases fluida e no trocador iônico e de RNA para descrever o equilíbrio. A LAM foi ajustada a dados experimentais de equilíbrio de troca iônica e, então, foram gerados conjuntos de 4200 dados para cada par binário estudado, os quais serviram como treinamento para a RNA. Foram testadas redes com diferentes estruturas, com uma e com duas camadas de entrada. A estrutura 3-3-2 foi utilizada nas simulações do modelo híbrido, pois foi a que melhor representou os sistemas na etapa de treinamento. As equações diferenciais foram resolvidas pelo método das linhas. Um programa computacional em linguagem FORTRAN foi desenvolvido para a resolução das equações do modelo. Foi utilizada a sub-rotina DASSL para resolver as equações. O desempenho do modelo híbrido foi avaliada a partir dos resultados obtidos com o modelo fenomenológico, sendo que neste caso a descrição do equilíbrio foi feita pelo uso da LAM. Também foi feita a análise dos resultados a partir da comparação dos dados experimentais. Para avaliar o modelo foram utilizados dados da literatura de troca iônica em resina Amberlite IR 120 dos sistemas Cu-Na e Zn-Na e na zeólita NaY dos sistemas Fe-Na e Zn-Na. Ambos os modelos foram eficientes para descrever a dinâmica de troca iônica de colunas de leito fixo, sendo que o modelo híbrido apresentou como vantagem o menor tempo computacional (82% de redução em média) em decorrência de não necessitar resolver a equação não-linear.
Abstract: Ion exchange is a process that is used in the treatment of aqueous industrial effluents containing organic compounds and heavy metals. The fixed bed columns are longer applied by allowing the process to occur continuously (cycles of regeneration). The design and process optimization of the ion exchange column requires the use of mathematical models. Phenomenological models of these systems involve the solution of partial differential and algebraic equations. The equilibrium data for ion exchange processes are usually described by the Mass Action Law (MAL), which can be considered non-ideality of aqueous and solid phases. Artificial Neural Networks (ANN) are being used successfully for the study of equilibrium data because they are empirical models and don t demand a mathematical rigor. This work aimed to evaluate the applicability of the hybrid model to describe the dynamics of ion exchange in fixed beds of binary systems. This system consists of partial differential equations obtained from mass balance in fluid phases in the ion exchanger and ANN to describe the balance. LAM was adjusted to experimental data of ion exchange equilibrium and then were generated 4200 data sets for each binary pair studied, which served as training for RNA. We tested networks with different structures, with one and two input layers. The 3-3-2 structure was used in the simulations of the hybrid model because it was the best represented the systems during the training phase. The differential equations were solved by the lines method. A computer program in FORTRAN language was developed for solving the model equations. DASSL subroutine was used to solve the equations. The performance of the hybrid model was evaluated from the results obtained with the phenomenological model, in which case the equilibrium description was made with the use of MAL. It also was the analysis of results from the comparison of experimental data. To evaluate the model we used data from the literature of ion exchange in Amberlite IR 120 resin on the systems Cu-Na and Zn-Na and in NaY zeolite on Fe-Na and Zn-Na. Both models were efficient to describe the dynamics of ion-exchange fixed bed columns, and the hybrid model had the advantage of the reduced computational time (82% reduction on average) as a result of not needing to solve a nonlinear equation.
Keywords: Troca iônica
Redes Neurais Artificiais
Modelagem híbrida (Engenharia química)
Leito fixo
Lei da Ação das Massas (Modelos matemáticos)
Ion exchange
Artificial Neural Networks
Hybrid modeling
Fixed bed
Mass Action Law
Metais pesados - Mecanismo de retenção - Leito fixo
Redes neurais (Computação)
Modelos matemáticos
CNPq areas: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
Idioma: por
País: BR
Publisher: Universidade Estadual do Oeste do Parana
Sigla da instituição: UNIOESTE
Departamento: Desenvolvimento de Processos
Program: Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Engenharia Química
Citation: D'ARISBO, Thiago. Hybrid modelling of ion exchange process in fixed bed column. 2011. 79 f. Dissertação (Mestrado em Desenvolvimento de Processos) - Universidade Estadual do Oeste do Parana, Toledo, 2011.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: http://tede.unioeste.br:8080/tede/handle/tede/1898
Issue Date: 24-Feb-2011
Appears in Collections:Mestrado em Engenharia Química (TOL)

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