Estudo dos Bicos Injetores

Tendo como ponto de partida a modelagem desenvolvida neste trabalho, que se provou mais eficiente na predição dos resultados, iniciou-se um estudo da influência dos bicos injetores em risers industriais de FCC. Através da pesquisa bibliográfica realizada no Capítulo 3, verificou-se que ângulo que o bico injeta o gasóleo em um riser (²), desempenha um papel significativo em sua mistura com o catalisador e, desta forma, no rendimento como um todo. Além disso, a distância axial () entre os bicos injetores se mostrou outra variável influente neste processo, fazendo destas duas variáveis as escolhidas para a condução do estudo. A Figura 7.33 ilustra as variáveis escolhidas para o estudo, destacando-se que foram simuladas duas camadas de 6 bicos, totalizando 12 bicos em cada geometria.

Resultados 109

Figura 7.33 – Representação esquemática das variáveis escolhidas para o estudo dos bicos

injetores.

Assim, para cada uma destas variáveis foram escolhidos três valores com base na pesquisa realizada, para então realizar um planejamento estatístico de 2 fatores e 3 níveis para a experimentação numérica. Cabe ressaltar que, por se tratar de uma experimentação numérica, não são necessários réplicas ou testes aleatórios.

Tabela 7.6 – Planejamento estatístico para o estudo dos bicos injetores.

Caso Âng Injeção (α) Distância Bicos (d)

1 15° 0,2 m 2 15° 0,5 m 3 15° 0,8 m 4 30° 0,2 m 5 30° 0,5 m 6 30° 0,8 m 7 45° 0,2 m 8 45° 0,5 m 9 45° 0,8 m

Resultados 110 Foram escolhidos os valores de 15, 30 e 45° para os ângulos de injeção, e para a distância entre os bicos foram definidos os valores de 0,2; 0,5 e 0,8 metros. Cabe ressaltar que mais variáveis e valores (ou fatores e níveis) poderiam ter sido escolhidos para a realização do planejamento, porém o trabalho ficaria inviável, tendo em vista a grande necessidade de processamento e a capacidade computacional disponível. Foram necessários aproximadamente 60 dias de processamento para cada uma das simulações (cálculo de 20 segundos transientes mais 10 segundos de média segundo metodologia adotada).

Assim, após o término das simulações, inicialmente foram avaliados os rendimentos de gasolina obtidos na saída do equipamento. A Tabela 7.7 apresenta os resultados da fração mássica média de gasolina na saída do equipamento, em cada um dos casos simulados.

Tabela 7.7 – Fração mássica média de gasolina em cada um dos casos simulados.

Caso Âng Injeção (α) Distância Bicos (d) Gasolina (% em massa)

1 15° 0,2 m 36,7837 2 15° 0,5 m 37,7350 3 15° 0,8 m 37,8905 4 30° 0,2 m 35,5392 5 30° 0,5 m 35,2719 6 30° 0,8 m 35,2383 7 45° 0,2 m 32,2457 8 45° 0,5 m 33,1802 9 45° 0,8 m 32,8075

Através do planejamento adotado para as variáveis e dos resultados para o rendimento de gasolina, iniciou-se um estudo estatístico com o auxílio do software Minitab versão 17. Foram utilizadas técnicas baseadas em DOE (do inglês, Design of Experiments)

Resultados 111 para melhoria de processos, compiladas e adaptadas da metodologia Six-Sigma. Tais técnicas permitem a determinação e entendimento da variabilidade dos sistemas, ou seja, permitem identificar quais fatores são mais influentes e de que forma esses fatores podem melhorar o desempenho dos processos.

Assim, primeiramente foi construído um Diagrama de Pareto dos Efeitos, utilizado para avaliar a magnitude e a importância dos efeitos das variáveis. O diagrama calcula os valores absolutos dos efeitos além de uma linha de referência, que determina os efeitos estatisticamente significantes.

Figura 7.34 – Diagrama de Pareto dos Efeitos.

Segundo o diagrama apresentado na Figura 7.34, apenas o ângulo dos bicos injetores (Fator A) apresentou um impacto estatisticamente significativo quanto ao

Term AB B A 6 5 4 3 2 1 0 A Ângulo B Distância Factor Name Standardized Effect

Pareto Chart of the Standardized Effects

Resultados 112 rendimento da gasolina. Já a distância entre os bicos (Fator B), bem como a interação entre ângulo e distância (Fator AB) não se mostraram estatisticamente significativos.

Após a constatação da correlação entre o ângulo e o rendimento de gasolina, foi construído um gráfico de dispersão (Figura 7.35) para aprofundar o estudo e avaliar o real efeito produzido pela angulação dos bicos.

Figura 7.35 – Gráfico de dispersão das variáveis ângulo e fração mássica de gasolina.

Visualmente já se pode observar a existência de uma correlação negativa e forte, ou seja, o aumento da variável ângulo é acompanhada pela diminuição do rendimento de gasolina. Porém, para avaliar quantitativamente a correlação, foi utilizado neste trabalho o coeficiente de correlação de Pearson. O coeficiente de Pearson assume valores entre -1 e 1, onde (1) significa uma correlação perfeita e positiva e (-1), uma correlação perfeita e negativa entre as duas variáveis.

45 30 15 38 36 34 32 Ângulo Gasolina

Resultados 113

Correlation: Ângulo; Gasolina

Pearson correlation of Ângulo and Gasolina = -0,981

O valor do coeficiente foi calculado com o auxílio do software Minitab 17, onde foi encontrado o valor de – 0,981, evidenciando a forte influência e relação entre as variáveis (ângulo e rendimento de gasolina). Assim, tendo em vista a correlação existente, o rendimento de gasolina pode então ser estimado com base no ângulo de injeção dos bicos, através de um modelo de regressão, capaz de descrever essa relação. A Figura 7.36 apresenta o gráfico de linha ajustada, cujo cálculo serve de base para a determinação da equação.

Figura 7.36 – Gráfico da linha ajustada para o modelo de regressão

45 40 35 30 25 20 15 38 37 36 35 34 33 32 Ângulo G a so li n a

Fitted Line Plot

Resultados 114 Assim, através do gráfico de linha ajustada, foi possível determinar a equação de regressão que relaciona a preditora (ângulo) com a resposta (rendimento gasolina):

³£±´µ ¶£ = 39,91 − 0,1575 ∗ ¶"µ´ (7.1)

O coeficiente angular (-0,1575) da equação gerada indica que a diminuição de uma unidade na inclinação do ângulo, resulta em um aumento de 0,1575 no percentual do rendimento de gasolina. Além disso, o coeficiente linear da equação (39,91) representa o valor máximo do rendimento de gasolina, possível de se obter através da alteração do ângulo dos bicos injetores. Vale ressaltar que estes valores são uma estimativa específica para as condições operacionais escolhidas neste trabalho, porém, a mesma metodologia pode ser adotada para avaliar a influência da angulação dos bicos injetores, caso outras condições operacionais sejam simuladas.

Após o estudo estatístico, foram retirados dados da fração volumétrica média de sólido em todos os casos simulados, a fim de avaliar os resultados obtidos. A Figura 7.37 apresenta um corte transversal com a distribuição das partículas de catalisador. Para facilitar a observação dos resultados basta observar que cada linha (cima para baixo), da Figura 7.37, representa o aumento do ângulo e, cada coluna (esquerda para direita), representa o aumento da distância entre os bicos injetores.

Pode-se observar claramente a influência causada pelos bicos injetores na distribuição da fase sólida. Apesar da tendência das partículas se acumularem nas paredes devido ao atrito entre as mesmas, formando o perfil core-annulus, o fluxo advindo dos bicos acaba por empurrar as partículas para o centro do reator. Este fato faz com que o aumento do ângulo dos bicos em relação ao riser aumente o direcionamento das partículas para o centro, deixando-as ainda mais concentradas.

Resultados 115

Figura 7.37 – Fração volumétrica média da fase sólida próximo à região de entrada, para

cada um dos casos estudados.

Caso 6 Caso 9 Caso 5 Caso 8 Caso 4 Caso 7

Resultados 116

Figura 7.38 – Fração volumétrica média da fase sólida ao longo do riser, para cada um dos

casos estudados.

Resultados 117 Desta forma, os bicos quando voltados para o centro (ângulos maiores), acabam “estrangulando” o equipamento e dificultando a passagem das partículas, que consequentemente se espalham com mais dificuldade no restante do riser. Desta forma, quanto menor o ângulo dos bicos, melhor foi a distribuição de partículas, observada no interior do equipamento como um todo.

Nota-se na Figura 7.38 uma diminuição gradativa da quantidade de sólido no riser, do primeiro ao último caso, ou seja, dos menores para os maiores ângulos. Assim, como consequência da influência dos bicos, o padrão de escoamento em todo o riser acabou mudando, aumentando a homogeneidade entre as fases em todo o equipamento. Os ângulos menores melhoraram a distribuição das fases, fato que facilitou o contato do catalisador com a mistura gasosa, facilitando assim as reações e o rendimento de gasolina.

A Figura 7.39 apresenta os perfis radiais da fração volumétrica média de gasolina a 15 metros de altura do riser, para cada um dos casos estudados. Nota-se claramente que nos casos onde os bicos apresentam menor angulação, a quantidade de gasolina foi maior. Observa-se também que o caso 3 apresentou o maior rendimento de gasolina dentre todos os demais.

Uma possível explicação surge do fato de que, após a passagem pelos bicos, as partículas tendem a agrupar-se nas paredes formando novamente o perfil de core annulus, prejudicando novamente o contato entre as fases. A maior distância entre os bicos, neste caso, estendeu a concentração de sólido no centro do riser, dificultando a formação do perfil de core-annulus. Esse fato pode ser calaramente observado para um ângulo definido de 15°, porém, a distância entre os bicos não apresentou correlação estatística com o rendimento da gasolina, já que para os ângulos maiores, esse fenômeno não foi observado.

Para comprovar essa relação, seria necessário um novo planejamento experimental apenas com ângulos menores, porém com uma variabilidade maior da distância entre os bicos. Desta forma, para não fugir do escopo deste trabalho, tal estudo será sugerido no próximo capítulo, na descrição dos trabalhos futuros.

Resultados 118

Figura 7.39 – Perfil radial da fração mássica média de gasolina.

Caso 1 Caso 2 Caso 3

Caso 6 Caso 9 Caso 5 Caso 8 Caso 4 Caso 7

Conclusões 119

VIII

CONCLUSÕES

8.1 Introdução

O capítulo final foi destinado a um resumo das principais conclusões obtidas através dos resultados do estudo. Além disso, estão descritas sugestões para trabalhos futuros, tendo em vista o conhecimento adquirido com o desenvolvimento do trabalho.

8.2 Conclusões

O objetivo inicial do trabalho apresentado foi desenvolver uma modelagem mais robusta para o estudo numérico de risers industriais de FCC. Desta forma, inicialmente foi desenvolvida uma metodologia específica para determinar o tempo real total de simulação em risers, tendo em vista as divergências e a falta de critério encontrados na literatura para a determinação desta condição. A metodologia se mostrou necessária para garantir a hipótese de estado pseudo-estacionário e, consequentemente, garantir resultados que podem ser considerados cientificamente.

Além disso, verificou-se a importância de se utilizar esquemas de interpolação de segunda ordem neste tipo de operação, devido aos erros numéricos que esquemas mais simples podem produzir. Também foram testados diferentes modelos de arraste nas

Conclusões 120 simulações, que apresentaram grandes efeitos na fluidodinâmica do processo. Os resultados evidenciaram as deficiências dos modelos de arraste utilizados atualmente, que são baseados em sistemas homogêneos. Tais modelos subestimaram a quantidade de sólido que deveria estar presente no riser, podendo gerar resultados e conclusões erradas a respeito dos equipamentos. Já os modelos testados, que consideram em sua derivação o fenômeno de clustering, se provaram mais eficientes neste sentido.

O modelo EMMS apresentou uma considerável melhora dos resultados principalmente nas porções inferiores dos risers, onde o escoamente é mais denso, apresentando uma maior quantidade de sólido. Porém, quanto à simulação de risers na presença de internos, apesar da melhora observada pela introdução do modelo, o mesmo não foi suficiente para diminuir a queda de pressão do equipamento, como sugerem outros estudos encontrados na literatura.

Finalmente, de posse de um modelo mais robusto, foram conduzidas simulações para avaliar, através de ferramentas estatísticas, a influência dos bicos injetores neste tipo de processo. Através de técnicas baseadas na metodologia Six Sigma para melhoria de processos, o rendimento de gasolina foi avaliado para diferentes ângulos e distância entre os bicos. Os resultados mostraram a existência de uma correlação estatística entre o rendimento de gasolina e o ângulo dos bicos injetores em relação ao riser.

Segundo o estudo, os ângulos menores foram responsáveis por um rendimento maior de gasolina. Verificou-se que os ângulos maiores, mais voltados para o centro do riser, acabaram dificultando a passagem das partículas, que consequentemente se espalharam com mais dificuldade no restante do equipamento. Já os ângulos menores melhoraram a distribuição das fases, facilitando seu contato, suas reações e, consequentemente, a produção de gasolina.

Conclusões 121

8.3 Sugestões para Trabalhos Futuros

O presente trabalho demonstrou as melhorias quanto ao uso dos novos modelos de arraste, porém, os modelos testados ainda não foram capazes de prever a quantidade correta da fase particulada no interior do riser, principalmente na parte densa do mesmo, próximo à entrada do equipamento. Portanto, ainda são necessárias melhorias nos modelos que descrevem a fluidodinâmica do processo, principalmente quanto ao estudo de risers industriais.

Além disso, a presença dos internos causou queda de pressão, mesmo para os modelos mais completos estudados nesta tese, fato que não deveria ocorrer segundo a literatura. Tal fato evidencia a necessidade de implementação dos modelos, já que a correta previsão da queda de pressão é fundamental, principalmente no estudo de internos de riser.

Quanto ao estudo estatístico realizado para a influência dos bicos injetores, sugere-se primeiramente a introdução do fenômeno da vaporização na modelagem. A introdução de um modelo de vaporização poderia avaliar mais corretamente o efeito dos bicos sobre as reações. Além disso, seria de grande validade a introdução de novas variáveis geométricas no planejamento numérico experimental, bem como a introdução de variáveis operacionais. Com um planejamento mais completo, seria possível avaliar, por exemplo, se a influência dos ângulos transcorre da mesma maneira para diferentes velocidades de injeção, verificar se a distância dos bicos pode ser mais influente dependendo da temperatura ou da composição da carga, entre outros diversos estudos. Desta forma, poderiam ser estudadas novas correlações de forma a compreender de maneira mais completa, a influência dos bicos injetores em risers de FCC.

Referências Bibliográficas 123

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