Simulação e Otimização

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ENGENHARIA QUÍMICA (HTTPS://WWW.NUCLEODOCONHECIMENTO.COM.BR/ENGENHARIA-QUIMICA)
SIMULAÇÃO E OTIMIZAÇÃO DE CIRCUITO DE FLOTAÇÃO
Marcos Delgado Gontijo(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/author/marcos-delgado-gontijo)
18/07/2018(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/2018/07/18) RC:17451 836
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CONTEÚDO
RESUMO
1. INTRODUÇÃO
2. OBJETIVOS E RELEVÂNCIAS
3. FLOTAÇÃO CAUÊ
4.1. SIMULAÇÃO DINÂMICA
4.2 SIMULAÇÃO ESTÁTICA
4.3. SIMULADOR DE PROCESSOS
5. RESULTADOS E DISCUSSÕES
5.1.1. ANÁLISE DE DADOS E DEFINIÇÃO DA MELHOR SITUAÇÃO
CONCLUSÕES
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
MARCOS DELGADO GONTIJO
GONTIJO, Marcos Delgado 
GONTIJO, Marcos Delgado. Simulação e Otimização de Circuito de Flotação. Revista Científica
Multidisciplinar Núcleo do Conhecimento. Ano 03, Ed. 07, Vol. 04, pp. 130-137, Julho de 2018. ISSN:2448-
0959
Resumo
Este trabalho aborda a simulação do circuito de flotação, por uso de simulação de processo, para
definição da melhor opção de projeto para uma operação de flotação da Usina da Mina do Cauê (Usina
Cauê) da empresa Vale. A partir de dados previamente levantados e modelos calibrados, foram simuladas
situações variadas, visando a redistribuição dos fluxos de minério no circuito para obtenção da melhor
condição de projeto. Os melhores resultados mostraram possibilidades de ganhos, para o circuito de
flotação, na ordem de 1,8% em recuperação mássica, com redução significativa do teor de Fe no rejeito
(perdas). isso demonstrou que, através de simulação, pode-se prever bons resultados por solução técnica
de fácil execução.
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1. Introdução
A flotação de minério de ferro da Usina Cauê (Vale) é do tipo catiônica, reversa e em células mecânicas
convencionais, essa importante operação unitária produz o pellet-feed, usado nas usinas de produção de
pelotas para alto-forno e redução direta. O bom controle da dosagem de reagentes, dos tempos de
residência, aeração, níveis de espuma e outros parâmetros são importantes para assegurar a qualidade
dos produtos, com menor custo possível.
A simulação matemática traz resultados orientativos e próximos à realidade, especialmente porque as
análises estão sustentadas em dados reais amostrados e dados empíricos. Daí a importância de uma
amostra representativa, de tratar os dados criteriosamente, de obter um balanço de massa adequado e
trabalhar com modelos devidamente calibrados.
2. Objetivos e relevâncias
Este estudo envolve simular, via programa de computador, possibilidades de melhorias no circuito de
flotação de minério de ferro da Usina Cauê, tendo por objetivo: reduzir o teor de Fe no rejeito, aumento dos
ganhos de rendimento em massa e melhoria nas condições de previsibilidade e qualidade do pellet-feed.
Além de avaliar as possibilidades de melhorias para o circuito de flotação da Usina Cauê, agrega-se:
conhecimento de parâmetros importantes da flotação (como constantes cinéticas), aprimoramento de
metodologia de trabalho com modelos matemáticos, melhorias operacionais, bem como auxílio no
desenvolvimento de controles otimizantes por modelos matemáticos, dentre outros benefícios.
3. Flotação cauê
O fluxograma a seguir mostra o circuito da flotação alimentado pelo do underflow do ciclone da
deslamagem e do concentrado dos separadores magnéticos de alta intensidade, com vazão de cerca de
700 t/h de cada uma das usinas.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f1-fluxograma-da-usina-
caue.png)
Figura 1 – Fluxograma da Usina Cauê
Na flotação de minério de ferro, a amina tem a função de tornar hidrofóbicas as partículas que se
deseja flotar. Porém, sua ação não é seletiva. Ou seja, tende a tornar hidrofóbicas todas as partículas
presentes. Por isso, é necessário que se adicione um reagente depressor que possa inibir a ação desse
coletor. Na Usina Cauê, além da amina, usa-se como depressor o amido de milho.
A flotação é feita por um estágio cleaner (o estágio rougher é considerado como feito pelos
separadores magnéticos) e posteriormente em duas etapas scavenger. A seguir, temos o fluxograma da
planta de flotação mostrando os bancos e o circuito.
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(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f2-circuito-de-flotacao.png)
Figura 2 – Circuito de Flotação
4. Simulação de processo
A simulação de processos, atividade definida como aquela que descreve a operação da planta, permite
obter respostas por uso de modelos matemáticos, a partir de entrada de dados e determinação de
condições operacionais específicas. Quando, por interações sucessivas, os modelos matemáticos estão
ajustados e interligados, eles fornecem respostas coerentes, “comunicando-se” uns com os outros,
considerando as cargas circulantes, tem-se uma simulação por modelos matemáticos, propriamente dita.
A simulação tem como objetivos os seguintes aspectos:
1. Fornecer uma estrutura formal, qualitativa e quantitativa para entendimento do processo;
2. Fornecer uma base de dados para planejamento e avaliação de testes de laboratório, usina piloto, ou
circuitos existentes, determinação de parâmetros e critérios de scale-up e definição de estratégias
de controle;
3. A simulação possibilita análise do processo, além de agilidade e redução de custos, para definições
de fluxograma, operação, controle, otimização e aumento de capacidade;
4. Constitui-se também boa ferramenta para o ensino, aprendizageme treinamento.
A simulação de processo, baseada em modelos, pode ser dividida em dois tipos, caso envolva ou não o
fator tempo: simulação dinâmica e simulação estática.
4.1. Simulação dinâmica
A simulação dinâmica inclui o fator tempo e gera respostas rápidas sobre a situação atual e futura do
processo, depois de recebidas e processadas informações dos instrumentos de medição da usina em
operação. Desta forma, um operador de determinada usina poderá saber o comportamento do teor do
produto, por exemplo, em função de alteração no teor da alimentação.
Estratégias operacionais baseadas em modelos têm sido utilizadas em sistemas automáticos que têm
como objetivo melhorar o desempenho dos processos (sistemas especialistas baseados em modelos). O
modelamento dinâmico permite também a utilização de técnicas de otimização de processo (Simplex,
algoritmos genéticos e outros). Várias estratégias de controle baseadas em modelos podem ser seguidas
em função do objetivo, diminuir custos operacionais, por exemplo. Então um modelo dinâmico pode ser
usado para descobrir o “set point” do controle da alimentação, que provoque maior constância de
resultados e menor custo operacional.
4.2 Simulação Estática
A simulação estática é a técnica que permite obter um flash do processo, num determinado instante, e
analisá-lo sob condições de constância na entrada de dados. Pode-se estudar, por exemplo, o efeito da
alteração nas variáveis de operação, tais como a mudança na partição de hidrociclone em função de
diferentes aberturas de apex, ou efeito da inclusão de novo britador no circuito. Pode-se otimizar desde o
classificador do circuito até as variáveis da moagem, como diâmetro ótimo de bolas, percentagem de
sólidos, etc.
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A simulação estática não concorre com a simulação dinâmica: não é um nível mais baixo ou mais alto
de simulação. Enquanto a simulação dinâmica é uma ferramenta essencial para o projeto de estratégias
de controle de processo e um elemento chave de sistemas de controle de processos, a simulação estática
é uma ferramenta essencial para projetos de usinas e otimização. A otimização estática é usada
tipicamente para otimizar o projeto do circuito e definir os tamanhos das usinas de equipamentos antes
da implementação de um sistema de pré-controle.
4.3. Simulador de processos
Um software de simulação é, usualmente, um “pacote” de modelos matemáticos interligados, que
representam adequadamente uma operação unitária, fenômenos de transporte e circuitos. Esses modelos
são capazes de predizer o que acontecerá se alguma mudança for feita naquela operação unitária ou nas
condições do fluxo que compõem o circuito.
Por simulação direta é possível predizer a operação da usina com base em dados simples de
alimentação da mesma. Obtêm-se dados de todos os fluxos, em função das fases definidas inicialmente,
podendo incluir fluxos mássicos e/ou volumétricos, teor, granulometria, etc.
Por simulação reversa faz-se um retro-cálculo para definição dos parâmetros dos modelos, obtendo-se
a calibração do simulador, que possibilita a adequação dos resultados preditos com os dados
experimentais. Neste modo, quando se têm dados completos de usina ou laboratório, adequa-se o
simulador para representar fielmente o desempenho da usina, podendo-se, então, estudar variáveis
diversas. Nesta etapa, dizemos que o simulador está calibrado.
Neste trabalho, usou-se o simulador de modelos desenvolvidos pela BRGM (Bureau de Recherches
Géologiques et Minières) da França.
5. Resultados e discussões
A simulação das opções de melhorias partiu da “calibração” dos modelos do balanço de massa. As
hipóteses simuladas seguiram de possibilidades de redistribuição dos rejeitos das células cleaner para as
células scavenger. Posteriormente, analisou-se a redistribuição dos rejeitos do scavenger1 combinando
com as possibilidades anteriores, conforme está ilustrado a seguir.
Inicialmente, foi feita uma simulação de ajuste (Situação I) para duas condições:
Eliminação das perdas apontadas no balanço de massa, considerando uma situação normal de
operação;
Ajuste do banco 2 cleaner da Usina 1 (que apresentou problema de desempenho) comparando com
o banco correspondente da Usina 2.
Estas adequações foram necessárias para se criar uma condição adequada de projeto, evitando que
esses problemas pudessem mascarar os resultados.
A seguir são apresentados fluxogramas representativos das situações simuladas, segundo a
sequência de elaboração. O desenho do concentrador gravimétrico está representado por uma espiral
concentradora, apenas ilustrativamente, porque as perdas ocorrem no over flow do tanque (como um
concentrador genérico ao descartar material pobre). Os resultados comparativos seguem as numerações
colocadas nas setas (fluxos).
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situacao-atual.png)
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Figura 3 – Situação atual – v  2º banco do cleaner da Usina 1, com baixa vazão, v  perdas nas
bombas dos bancos do scavenger 1.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f4-
situacao-I-calibracao.png)
Figura 4 – Situação I – calibração  –  v  simulação eliminando perdas e normalizando o
funcionamento do 2º banco cleaner da Usina 1.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f5-
situacao-ll.png)
Figura 5 – Situação II – v  desvio do rejeito dos primeiros bancos cleaner (B1) para alimentação
do scavenger 2.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f6-
situacao-III.png)
Figura 6 – Situação III –  v  desvio do rejeito dos primeiros bancos cleaner (B1) para
alimentação do scavenger 2, v  desvio do rejeito dos terceiros bancos cleaner para o segundo
banco do scavenger 1.
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(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f7-situacao-lv.png)
Figura 7 – Situação IV – v  desvio do rejeito dos terceiros bancos cleaner para o segundo banco
do scavenger 1.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f8-
situacao-v.png)
Figura 8  – Situação V – v desvio do rejeito do 2º banco do scavenger 1 para o alimentação do
1º banco do scavenger 1.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f9-
situacao-vl.png)
Figura 9 – Situação VI – v  desvio do rejeito dos primeiros bancos cleaner (B1) para
alimentação do scavenger 2, v desvio do rejeito do 2º banco do scavenger 1 para A
alimentação do 1º banco do scavenger 1.
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(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f10-
situacao-vll.png)
Figura 10 – Situação VII – v desvio do rejeito dos primeiros bancos cleaner (B1) para
alimentação do scavenger 2, v  desvio do rejeito dos terceiros bancos cleaner para o segundo
banco do scavenger 1, v  desvio do rejeito do 2º para o 1º banco do scavenger 1.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f11-
situacao-vIII.png)
Figura 11 – Situação VIII – v desvio do rejeito dos terceiros bancos cleaner para o 2º banco do
scavenger 1, v  desvio do rejeito do 2º para o 1º  banco do scavenger 1.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f12-
situacao-Ix.png)
Figura 12 – Situação IX – v  rejeito dos segundos e terceiros bancos cleaner alimentando o 2º
banco scavenger 1, v  desvio do rejeito do 2º para o 1º banco do scavenger 1.
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5.1.1. Análise de dados e definição da melhor situação
Pelos resultados das simulações, foi possível determinar a opção de melhoria tendo em vista ganhos
de diminuição dos teores de rejeito, aumento de rendimento mássico e não comprometimento da
qualidade dos produtos finais.
Comparando-se as várias situações, de modo simples, verificou-se:
as Situações V, VIII e IX tiveram os menores teores de Fe no rejeito final, sendo a Situação IX a
melhor neste critério;
a Situação V elevou para 7,12 % o teor de SiO (fluxo 21) na carga circulante (o que ultrapassa o
limite máximo predefinido de 7,0 % para quando a alimentação nova está com este mesmo teor) e
obteve maior teor de SiO e menores vazões nos concentrados (fluxos 15 e 16) que as Situações VIII
e IX ;
as vazões de produtos (fluxos 15 e 16), que refletem no rendimento, da Situação IX, também foram
maiores.
Assim, a melhor condição encontrada foi a Situação IX.
A seguir, é apresentado um resumo desta melhor condição (Condição Ótima), comparando-se a
condição atual calibrada (Situação I), conforme a análise
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/t1-resumo-
comparativo.png)
Tabela 1 – Resumo Comparativo
2
2
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(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-
content/uploads/2018/07/t2-ganhos-previstos.png)
Tabela 2 – Ganhos Previstos
Percebe-se que a melhor opção (Situação IX) prevê aumento de, 1,84 % de rendimento mássico
(somente com modificações de lay out) e redução total do teor de Fe no rejeito de 32,0 para 12,7 % com
vazão de 122,0 para 108,6 t/h.
O controle de sílica grossa é muito importante para a flotação e, por isso, além do gráfico de
distribuição de SiO comparativo, foi plotado o gráfico de distribuição de SiO > 0,15 mm. Por estes
gráficos, observa-se que o rejeito final aumentou, como também outros fluxos, a proporção de sílica
grossa (SiO na fração > 0,15 mm), o que é benéfico.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-
content/uploads/2018/07/f13-distribuicao-de-sio2.png)
Figura 13 – Distribuição de SiO2
2 2
2
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https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/t2-ganhos-previstos.png
https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/t2-ganhos-previstos.png
https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f13-distribuicao-de-sio2.png
https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f13-distribuicao-de-sio2.png
https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f13-distribuicao-de-sio2.png
https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f13-distribuicao-de-sio2.png
https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f14-distribuicao-de-sio2-015.png
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(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-
content/uploads/2018/07/f14-distribuicao-de-sio2-015.png)
Figura 14 – Distribuição de SiO2 > 0,15
A seguir, está o balanço de massa otimizadopara visualização geral dos resultados, para a simulação
da situação IX. O aumento da carga circulante, em vazão, de 362,7 t/h para 530,3 t/h, pode levar à
necessidade de um redimensionamento do bombeamento de concentrado scavenger. Este aumento se
deve ao fato de que, na condição otimizado, o scavenger como um todo passou a trabalhar melhor e,
consequentemente produzir mais.
(https://www.nucleodoconhecimento.com.br/wp-content/uploads/2018/07/f15-fluxograma-do-balanco-
de-massa-otimizado.png)
Figura 15 – Fluxograma do Balanço de Massa Otimizado
Conclusões
A simulação de processo demonstrou-se adequada para avaliar possibilidades de otimização da
flotação da Usina Cauê, especialmente pela consistência dos resultados do balanço de massa, boa
calibração e compatibilidade dos modelos disponíveis com os equipamentos e circuito.
O cleaner se mostrou eficiente para reduzir o teor de SiO , enquanto o scavenger (1 e 2 ) apontou
possibilidades de melhorias.
A Situação IX apresentou os melhores valores, por satisfazer os objetivos:
diminuir significativamente os teores de ferro no rejeito,
de 32,0 para 24,1 % de Fe com eliminação de perdas,
de 24,1 para 12,7 % de Fe com redirecionamento de fluxos;
melhoria do rendimento mássico em 1,84 %, ou 24,9 t/h de produtos, apenas com modificações de
layout (3,78 %, considerando-se também ajustes e eliminação de perdas);
manutenção da qualidade do pellet feed, com teor global final em 0,36 % de SiO2 (https://ad.doubleclick.net/pcs/click?xai=AKAOjss5TWM5BnajD4Z0ZKfVnwqsRHfGYVpQihHZTsxiUwhmT3Ys4JaPwZjppWBKb_KvMDb2I6wQpCyYKy-L2f--9RihMk3FvxjYQqXLAMNGh7NhQNCLmvS3uD5N0zOUhnzgAPT5VamDfFMA5LB2HrMhqk9bVeXO3VVNF7YaUOlZy4dKGc3GAXkqouNDIJDmaxzNp9G8L_KWk0JsPtDvnswfoNUJ8xrJbgA_KcUPw4zBwtFeHW3clgN8q8cOp9t-6n0vZ0z_RXFsSACLa2EofwxDg6huAJiC0zJIMJVaNyiq2UbEdvGvpjLHuvypvhc1gcHNuJ8B5vynIQXt59__vKAifnOCdDjig0IRcpLVAsd-156Q-uy-O5fRYnVbdZv8-E7ijg-hy4b4KeSrarEgePihjpc2vBdyZekdGBAYqZ6QKn2258PgrzPSQkEbgjJH9ZP3bENLzXI0ykYkH6ZPdeQfR4ic5f6bnoKpXoTYtgLRCt5aMfgR0dneWPKoBMnap9rEzyHFDIRt711qeuRwuMHq2e6HTrM7bSvqX2uIOweRqX0LYtigFHIOm9ARdzFVCyIvWYg9Vf-TeW90Ja_T4t_fR_7WQE-3onNu2ODAvsOxDHfI3EdzoyWN9O11TarEldVSIykhrQqRqSE8Tpc5m5Ogu0OHjknaQgQBtbEB3w323gKnIWeznB1698kR7U49jQfA_0dwsjaRhM3jdL_ho4Y184hEANBfiFwUiWQwmgF6Rl_LpyO2WyihabkOXPrSospGsh_f-p2CcLgDs4bgrNvBmoF4YBP3gy6_HkrOhz_W_sSt-zvc-NiwBgzNDZOhunKn8b7o_rO8J7sv0ZktPWydRZR1SCjzzCXPTysAZ1Q8-PwSCzztqH62t4LyrCC3vH8NNRtON7a0fo41gn7TxCMjhXC0FyaamBhd3xirelkVzzy2Ik0BYtLYWjZuVHa5kReJ44qZeErWKw_WoLM_SghYZ3MehzxUWPdIJYbkbEkDDfA3aQb4adTOHIjgmzm0G_vFxtUFsN_b_f3C7yWdop9NfMdBtn8lrXG9o6J4gw1yEWRbk0wljXbxVKj6KD87UTTaoz0h_CTmHHmJumYGfAjc1vOqISbVtctU01FK9awmOYhcgAT0UYyEXG9qe0wcuJ0TUTNaSeBxYqSqGwz8DbLXKKrBzhO1edMoMLVQnYfNJG_sbNX_ysv51aR3VopNpLPDwGzeY80OkElStYfk3SKfRzGuSbgS6g2lRtYO8gJniuK3xe93pVJUp1ootNSyeySnqVCqMdlHjw-KVsP1c-DIfSRU_XrRFpgfhI_koNM54WqXjFHzcu4yvVvMm7_cXpzokeqj8hai-BD9DOXgVHoQ_IJOQ7rgGGZr3N2hzf4Kb8-hZ2feORjN8yFx6l35Z61HnC42HsMHfe4OvlLMwaFh3M06wqkOPw6UmSPtF7pea0EEZ78cqyV6FTbH8TfZTyZWbvHNYDYPtG_uFulHwrzsnOMToj4ETX1JSFNslw6JyqxveuF4JITIjUji-pV6XoxuvKK6cS18BGQDK970cY7-sMh3kG2_UcjMI4XLtqlC8UAtU5G9-nc4RG4m7MbelLlkuU2nbu3qqHBTOGgoEQMyR2r_JCCZgmFeA8gBU4T6qmNoYDW_nFQuU9-Dq63da44cOWsjFAu7OY_gQTZg0FGD8wrydjgLevwD90JgK0WigAqaR--VrYn18ocapkUL3sxWhHdMdO0nlUd39-pFxtKtOYO9m24jTWfsEVvE27KNMvv2uBQ45h34M6vlX9zpf1XaaG9fn0DFPoCUGeh_UinaMWXZX7S7PDekvkD4vUQ&sai=AMfl-YT8ZtMbdG9CrxMbXtGl3HtqEc73jW_EhmVdoPQA-2EYhm8gGauTX1D4PAlcqKR70Mrq_-wIahxPx9Ew7ttGneyEWR0oZ22GVNYk9avunxi0FxiKnpE2naLUrdbYkU53WOl3S-bhH2YdpRV3l4MHobnAfFsKD_5pOUzFfyfkQS4rwU5GVspc3Q9dFgk83JcBR2rWLr2utx9QMLkYxFIl1EolX0gixJv_kM_JZpDPQCngkbPaBfZxJtPeUF-AIRgnMeehbXTrHS2nOFKSJjyEEr8qq7zR6NCJuHKXl5Y&sig=Cg0ArKJSzLZBTysB7PJV&fbs_aeid=%5Bgw_fbsaeid%5D&crd=aHR0cHM6Ly9jYW52YS5jb20&urlfix=1&adurl=https://www.canva.com/pt_br/signup/%3Futm_medium%3Ddisplay%26utm_source%3Ddv360%26utm_campaign%3Dbr_pt_all_seeding-product_generic_lower_acq_mau-growth%26utm_term%3D%26dclid%3D%25edclid!%26gad_source%3D7
ESTUDO DE UM REATOR COM RECICLO
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COM-RECICLO)
Os reatores são amplamente utilizados nas indústrias químicas, os quais suportam temperaturas
elevadas e altas pressões para proporcionar reações químicas
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RECICLO)
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CARACTERIZAÇÃO DO RESÍDUO ORIUNDO DO PROCESSO DE BENEFICIAMENTO DA TECA
TECTONAS GRANDIS COM DIFERENTES GRANULOMETRIA
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ORIUNDO)
A busca por novas alternativas para produção de energia limpa e renovável que visem contribuir
para substituição gradual do petróleo
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ORIUNDO)
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DESSALINIZAÇÃO POR OSMOSE REVERSA NA OBTENÇÃO DA ÁGUA POTÁVEL A PARTIR DA
ÁGUA DO MAR POR “PENEIRA DE GRAFENO”
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GRAFENO)
A osmose reversa é um procedimento de afastamento de substâncias pelo elemento de uma
membrana, que detém o soluto
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GRAFENO)
OBTENÇÃO DE CARBOXIMETILCELULOSE (CMC) ATRAVÉS DA CELULOSE DO BAGAÇO DE MALTE
UTILIZANDO A REAÇÃO CRUZADA COM EPICLORIDRINA
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DE-CARBOXIMETILCELULOSE)
O Brasil é um dos maiores produtores de cerveja do mundo. O principal resíduo deste processo é
o bagaço de malte, cuja destinação atual é a fabricação
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CARBOXIMETILCELULOSE)
ESTUDO E DESENVOLVIMENTO DE UM TROCADOR DE CALOR PARA FINS DIDÁTICOS
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DE-CALOR)
A transferência de calor é a troca de energia térmica devido a uma diferença de temperatura
entre dois ou mais meios e, o equipamento responsável
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CALOR)
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DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE PARA SIMULAÇÃO DA PRODUÇÃO DE BIODIESEL VIA
TRANSESTERIFICAÇÃO (HTTPS://WWW.NUCLEODOCONHECIMENTO.COM.BR/ENGENHARIA-
QUIMICA/SIMULACAO-DA-PRODUCAO)
A sociedade moderna vive as consequências de sua produção e consumo acelerados. O
impacto ambiental desta rotina, traz efeitos colaterais severos
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PRODUCAO)
OBTENÇÃO DO ETANOL A PARTIR DO REAPROVEITAMENTO DOS REJEITOS DO PROCESSO DE
PRODUÇÃO DA CACHAÇA
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DO-ETANOL)
Atualmenteexistem duas metodologias para a fabricação de cachaça, a artesanal e a industrial.
A fabricação artesanal ocorre por meio
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ETANOL)
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ESTUDOS VISANDO A SÍNTESE DE BIODIESEL A PARTIR DO ÓLEO DE COCO VERDE
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BIODIESEL)
Este trabalho teve como objetivo a obtenção de biodiesel a partir de uma reação de
transesterificação dos ácidos graxos presentes
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BIODIESEL)
FORMULAÇÃO DE UM NOVO POLÍMERO À BASE PP E PLA
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POLIMERO)
As misturas contendo polipropileno são utilizadas no setor industrial como material de sacola,
cadeira, utensílios domésticos
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RETROFIT DO SISTEMA DE REFRIGERAÇÃO EM UMA FÁBRICA DE POLPA DE FRUTAS
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FRUTAS)
Um dos maiores desafios para a indústria de polpa de fruta é manter suas matérias primas e
produtos finais conservados e com qualidade ao longo
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PROTÓTIPO DE EXTRATOR SÓLIDO-LÍQUIDO APLICAÇÃO NA EXTRAÇÃO DE CAFÉ SOLÚVEL
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Na extração sólido-líquido um constituinte do sólido é transferido para um solvente de extração e
em seguida é separado do restante do sólido
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ESTUDO DA BUCHA VEGETAL COMO MATERIAL BIOADSORVENTE PARA REMOÇÃO DE CORANTE
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O aumento populacional ocasionou uma demanda de produção industrial que aumenta o
descarte de efluentes contaminados, como os
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