Modelagem matematica e simulação numerica de um sistema reacional composto por reatores tipo tanque agitado e tubular em processos de polimerização
Andre Lourenço Nogueira
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP N689m
Campinas, SP : [s.n.], 2001.
202p. : il.
Orientador: Liliane Maria Ferrareso Nogueira
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica
Resumo: O presente trabalho consiste na modelagem matemática e simulação numérica de um sistema reacional para polimerização em solução, considerando como caso estudo o poliestireno. O sistema reacional é composto por um reator contínuo tipo tanque agitado (CSTR) para pré-polimerização, associado em...
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Resumo: O presente trabalho consiste na modelagem matemática e simulação numérica de um sistema reacional para polimerização em solução, considerando como caso estudo o poliestireno. O sistema reacional é composto por um reator contínuo tipo tanque agitado (CSTR) para pré-polimerização, associado em série a um reator tubular para conduzir a reação até altos valores de conversão. Um modelo matemático simplificado foi desenvolvido para o CSTR, enquanto que para o reator tubular desenvolveram-se um modelo simplificado, considerando apenas as variações axiais, e um modelo rigoroso, considerando variações axiais e radiais. Na simulação numérica dos modelos desenvolvidos, utilizou-se o método de Newton para resolução do sistema de equações algébricas não lineares obtido na modelagem do CSTR, o método de Runge-Kutta-Gi/l para integração do sistema de equações diferenciais ordinárias gerado na modelagem simplificada do reator tubular, e finalmente os métodos da Colocação Ortogonal e AdamsMoulton para discretização e integração respectivamente, do sistema de equações diferenciais parciais resultante da modelagem matemática rigorosa do reator tubular. Este trabalho ainda utiliza uma rede neural artificial feedforward, com o algoritmo de treinamento backpropagation, para estimativa dos desvios entre os modelos uni e bidimensionais do reator tubular. Os desvios estimados pela rede neural são somados às saídas do modelo unidimensional, aproximando-as das saídas do modelo bidimensional. A forma como a rede neural é aplicada neste trabalho, é apenas uma maneira de representar um dos grandes potenciais da utilização desta ferramenta computacional. O principal objetivo em utilizar uma rede neural, é a construção de um software, baseado em um modelo híbrido neural, capaz de simular com precisão reações de polimerlzação realizadas 'no sistema reacional considerado. Apenas utilizou-se a reação de polimerização do estireno como caso estudo devido a grande disponibilidade de dados em literatura
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Abstract: The present work consists of a mathematical modeling and numerical simulation of a solution polymerization reaction, using as study case the polystyrene. The reaction system is composed by a continuous stirred tank reactor (CSTR) for prepolymerization, associated in series with a tubular...
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Abstract: The present work consists of a mathematical modeling and numerical simulation of a solution polymerization reaction, using as study case the polystyrene. The reaction system is composed by a continuous stirred tank reactor (CSTR) for prepolymerization, associated in series with a tubular reactor to carry out the reaction until high conversion values. A simplified model was developed for the CSTR. For the tubular reactor, a simplified model considering only axial variations, and a rigorous model considering axial and radial variations, were developed. In the numerical simulation of the developed mathematical models, the Newton 's method was utilized to solve the nonlinear algebraic equations obtained ITom the CSTR modeling, the Runge-Kutta-Gill's method to integrate the ordinary differential equations system generated from the simplified modeling of the tubular reactor, and finally, the Orthogonal Collocation and Adams-Moulton's methods to discretize and integrate respectively, the partial differential equations system resulted trom the rigorous mathematical modeling of the tubular reactor. This work still utilizes an artificial feedforward neural network with the backpropagation training algorithm to predict deviations between the uni and bidimensional models of the tubular reactor. The deviations predicted by the neural network are added to the simplified model outputs, approaching them to the bidimensional model outputs. The way that the neural network is applied in this work just represents one of the great potential utilization of this computational too1. The main objective when the neural network is used is to construct software, based on a hybrid mathematical model, capable to simulate accurately polymerization reactions carried out in the considered reaction system. The styrene polymerization reaction was just utilized as a study case due to a lot of data available in literature
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