Modelagem empírica da porcentagem de cal útil na cal usada em processo de caustificação de uma indústria de celulose
Revista Liberato
Modelagem empírica da porcentagem de cal útil na cal usada em processo de caustificação de uma indústria de celulose
Autor Correspondente: P. H. G.Silva | [email protected]
Palavras-chave: modelagem empírica, caustificação, indústria de celulose
Resumos Cadastrados
Resumo Português:
No processo Kraft de obtenção de celulose, caustificação é uma das principais eta-pas do ciclo de recuperação dos reagentes químicos. Para garantir o bom andamen-to do processo, suas variáveis são constantemente monitoradas. Em uma planta de obtenção de celulose, instalada em Minas Gerais, Brasil, uma das variáveis de mais difícil monitoramento é a porcentagem de cal útil, medida apenas algumas vezes por semana. Sua reduzida frequência de medição dificulta a utilização dos dados para trabalhos de modelagem e otimização. Na tentativa de resolver esse proble-ma, um modelo empírico, com sete parâmetros, foi desenvolvido para a predição da porcentagem de cal útil, a partir de dados operacionais coletados na planta in-dustrial. Os parâmetros foram estimados pelo método dos mínimos quadrados. O modelo obtido revelou um R² igual a 0,934, valor comparável a outros estudos de modelagem presentes na literatura.
Resumo Inglês:
In the Kraft pulping process, causticizing is one of the main steps in the recovery cycle of chemical reagents. To ensure the smooth running of the process, its variables are con-stantly monitored. In a pulp mill, located in Minas Gerais, Brazil, one of the most dif-ficult variables to monitor is the percentage of calcium oxide in lime, measured only a few times per week. Its low measurement frequency makes it difficult to use the data for modeling and optimization studies. In an attempt to solve this problem, an empirical model with seven parameters was developed to predict the lime availability, using op-erational data collected in the industrial plant. The parameters were estimated by the method of least squares. The obtained model revealed an R² of 0.934, a value comparable to other modeling studies in the literature.
