Faculdade de Engenharia Mecânica
DEYBER ALEXANDER RAMIREZ QUINTERO
Caracterização física de partículas de biomassa
separadas por elutriação e peneiramento
CAMPINAS
2019
Caracterização física de partículas de biomassa
separadas por elutriação e peneiramento
Tese de doutorado apresentada à Faculdade de Engenharia Mecânica da Universidade Es-tadual de Campinas como parte dos requi-sitos exigidos para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Mecânica, na Área de de Térmica e Fluídos.
Orientador: Prof(a). Dr(a).Waldir Antonio Bizzo
ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO FINAL DA TESE DEFENDIDA PELO ALUNO DEYBER ALE-XANDER RAMIREZ QUINTERO, E ORIENTADA PELO PROF. DR. WALDIR ANTONIO BIZZO.
ASSINATURA DO ORIENTADOR
CAMPINAS 2019
Biblioteca da Área de Engenharia e Arquitetura Rose Meire da Silva - CRB 8/5974
Ramirez-Quintero, Deyber Alexander,
R145c RamCaracterização física de partículas de biomassa separadas por elutriação e peneiramento / Deyber Alexander Ramirez Quintero. – Campinas, SP : [s.n.], 2019.
RamOrientador: Waldir Antonio Bizzo.
RamTese (doutorado) – Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica.
Ram1. Fluidodinâmica. 2. Biomassa. 3. Elutriação. 4. Arrasto (Aerodinâmica). 5. Cana-de-açucar. 6. Mandioca. 7. Bambu. I. Bizzo, Waldir Antonio, 1955-. II. Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Mecânica. III. Título.
Informações para Biblioteca Digital
Título em outro idioma: Physical characterization of biomass particles separated by
elutriation and sieving
Palavras-chave em inglês: Fluid dynamics Biomass Elutriation Drag Sugarcane Cassava Bamboo
Área de concentração: Térmica e Fluídos Titulação: Doutor em Engenharia Mecânica Banca examinadora:
Waldir Antonio Bizzo [Orientador] Silvia Azucena Nebra de Perez Gabriela Cantarelli Lopes Erick de Moraes Franklin Katia Tannous
Data de defesa: 15-03-2019
Programa de Pós-Graduação: Engenharia Mecânica
Identificação e informações acadêmicas do(a) aluno(a) - ORCID do autor: https://orcid.org/0000-0003-3130-1511
- Currículo Lattes do autor: http://lattes.cnpq.br/6067113437791940
COMISSÃO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA MECÂNICA DEPARTAMENTO DE ENERGIA
TESE DE DOUTORADO
Caracterização física de partículas de biomassa
separadas por elutriação e peneiramento
Autor: Deyber Alexander Ramirez QuinteroOrientador: Waldir Antonio Bizzo
A Banca Examinadora composta pelos membros abaixo aprovou esta Tese: Prof. Dr. Waldir Antonio Bizzo
FEM/UNICAMP
Profa. Dra. Silvia Azucena Nebra de Perez CECS/UFABC
Profa. Dra. Gabriela Cantarelli Lopes DEQ/UFSCar
Prof. Dr. Erick de Moraes Franklin FEM/UNICAMP
Profa. Dra. Katia Tannous FEQ/UNICAMP
A Ata da defesa com as respectivas assinaturas dos membros encontra-se no processo de vida acadêmica do aluno.
A minha inspiração, suporte, conselheira, parceira, amiga incondicional, exemplo e modelo: Minha mãe, Rubiela Quintero Reyes.
Ao meu orientador, Prof. Dr. Waldir Antônio Bizzo.
Aos membros das bancas de qualificação e defesa.
A toda minha família.
Aos amigos e companheiros de laboratório.
A CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, pelo indis-pensável apoio financeiro.
condição de crer em nosso sonho, de observar com atenção a vida real, de confrontar a observação com nosso sonho, de realizar escrupulosamente nossas fantasias. Sonhe, mas acredite neles.
Diversos processos utilizam as características fluidodinâmicas das partículas sólidas, tais como processos de separação, a combustão em leito fixo, leito fluidizado ou em suspensão e transporte de sólidos. Assim, otimizá-los, reduzir seu impacto no meio ambiente e torná-lo mais atrativo economicamente requer uma boa compreensão da influência da forma, tamanho e densidade dessas partículas. Este trabalho tem como objetivo determinar o coeficiente de arraste mediante a caracterização física das biomassas (bagaço e palha da cana-de-açúcar, bambu e ramo de mandioca) através de dois métodos separação: elutria-ção e peneiramento. Uma bancada experimental foi construída para separar as partículas de biomassa a partir da sua velocidade de arrasto. Na separação da biomassa, usaram-se 10 velocidades de arrasto (0,6 até 6 m/s ) na elutriação e 10 aberturas de malha (388 até 2360 µm) no peneiramento. As características dimensionais das partículas das fra-ções obtidas, tanto pela elutriação quanto pelo peneiramento, foram determinadas através de análise de imagem. Densidade aparente da partícula (picnometria) e teor das cinzas (norma ASTM E1755 de 2015) foram determinadas para todas as frações separadas atra-vés da elutriação. Os resultados mostraram que a metodologia de separação usada tem uma grande influência na determinação e medição das características físicas (comprimento maior e menor, área projetada, volume e esfericidade) das partículas de biomassa. Assim mesmo, os fatores de forma existentes na literatura foram insuficientes para quantificar a irregularidade das partículas de biomassa, em ambos processo de separação. As análises da morfologia das partículas de biomassa mostraram que nas partículas mais finas de bagaço e bambu existem dois tipos de partículas: medula e fibra. As partículas mais finas de todas as biomassas apresentaram maior quantidade de cinzas: 6,5 % para a palha, 3,4% para a mandioca, 3,1% para o bagaço e 2,1% para o bambu. As correlações da literatura para calcular as velocidades e coeficientes de arrasto apresentaram resultados diferentes das medidas experimentalmente, principalmente para as partículas de maior relação comprimento-diâmetro. O bagaço apresentou os maiores desvios, de até 10,7 ve-zes entre a velocidade estimada e experimental. O coeficiente de arrasto das partículas de bagaço foram mais claramente afetados pela relação comprimento-diâmetro. As esti-mativas feitas para o coeficiente de arrasto usando uma equação estabelecida apenas em função das características físicas da partícula (sem fatores de forma) estiveram muito pró-ximas às obtidas pelas correlações da literatura (com a esfericidade). O anterior mostra que o fator de correção da esfericidade, nos termos estabelecidos nas correlações da lite-ratura, não fornece uma significação equivalente à irregularidade das biomassas estudadas.
Palavras–chave: Fluidodinâmica, biomassas, velocidade de arrasto, coeficiente de ar-rasto, elutriação, bagaço, palha, bambu, mandioca.
Several processes use the fluid dynamics characteristics of the solid particles, such as se-paration processes, fixed bed combustion, fluidized bed or suspended and solid transport. Thus, optimizing them, reducing their impact on the environment, and making it more economically attractive requires a good understanding of the influence of the shape, size, and density of these particles. This work aims to determine the drag coefficient through the physical characterization of biomasses (sugarcane bagasse and straw, bamboo and cas-sava branch) through two separation methods: elutriation and sieving. An experimental workbench was built to separate the biomass particles from their drag velocities. In the biomass separation, 10 drag velocities (0.6 to 6 m/s) were used in the elutriation and 10 mesh openings (388 to 2360 µm) were used in the sieving. The dimensional characteristics of the particles of the fractions obtained, by both elutriation and sieving, were determi-ned by image analysis. Apparent particle density (pycnometry) and ash content (ASTM E1755 of 2015) were determined for all fractions separated by elutriation. The results showed that the separation methodology used has a great influence on the determination and measurement of the physical characteristics (major and minor length, projected area, volume and sphericity) of the biomass particles. Likewise, the existing form factors in the literature were insufficient to quantify the irregularity of the biomass particles in both separation processes. The morphology analysis of the biomass particles showed that in the finer particles of bagasse and bamboo there are two types of particles: spongy pith and fiber. The finer particles of all biomasses presented the highest ash amount: 6.5% for the straw, 3.4% for the cassava branch, 3.1% for the bagasse and 2.1% for the bamboo. The literature correlations to calculate the velocities and drag coefficients showed diffe-rent results from those measured experimentally, especially for the particles of greater length-diameter ratio. The bagasse presented the greatest deviations, up to 10.7 times between estimated and experimental velocity. The drag coefficient of the bagasse particles was more clearly affected by the length-diameter ratio. The estimates made for the drag coefficient using an equation established only in function of the physical characteristics of the particle (without form factors) were very close to those obtained by the correlations in the literature (include sphericity). The previous one shows that the correction factor of the sphericity, in the terms established in the correlations of the literature, does not provide a signification equivalent to the irregularity of the studied biomasses.
Keywords: Fluid dynamics, biomass, drag velocity, drag coefficient, elutriation, bagasse, straw, bamboo, cassava branch.
Figura 1 – Diagrama de classificação de pó para fluidização por ar. Fonte: Adap-tado de Geldart (1973). . . 27 Figura 2 – Fibras e medulas das partículas de bagaço. Fonte: Adaptado de Lenço
(2010). . . 28 Figura 3 – Velocidade de arrasto das partículas de bagaço em função do tamanho
e teor de umidade. Fonte: Adaptado de Anderson (1988). . . 29 Figura 4 – Imagens geométricas das partículas de referência en 2D usadas. (a)
Círculos com 10 diâmetros diferentes, de 5 a 150 pixels; (b) triângulos; (c) retângulos; (d) elipses; (e) quadrados com sete dimensões laterais. Fonte: Igathinathane et al. (2008a). . . 30 Figura 5 – Fatores de separação para elutriação da fibra em detergente neutro
(NDF) nas categorias das frações peneiradas das partículas. Fonte: Adaptado de Srinivasan et al. (2008). . . 31 Figura 6 – Percentual de cinzas da análise TGA oxidante e da mufla em função da
velocidade de separação das frações amostras separadas. Fonte Lenço (2010). . . 31 Figura 7 – Densidade aparente média das partículas em função da velocidade de
separação das amostras 1 e 2 de bagaço. Fonte: Adaptado de Lenço (2010). . . 32 Figura 8 – O efeito da forma irregular da partícula na área projetada. Fonte:
Nikku et al. (2014). . . 32 Figura 9 – Fluidização do leito composto apenas de bambu in natura (acima) e
carvão de bambu (abaixo) em função da velocidade superficial do gás. Fonte: Ramirez-Quintero e Pécora (2015). . . 33 Figura 10 – Diâmetros Martin mínimo (xM amin), menor comprimento máximo (xcmin)
e Feret máximo (xF emax) para uma projeção de partículas. Fonte:
Adaptado de Trubetskaya et al. (2017). . . 34 Figura 11 – Características geométricas do bagaço de cana tipo fibra. Fonte:
Adap-tado de Nebra e Macedo (1988). . . 35 Figura 12 – Partícula com o seu diâmetro inscrito (dCI) e o circunscrito (dCC). . . . 36
Figura 13 – Disposição das forças atuantes em uma partícula, durante o escoa-mento. Fonte: Adaptado de Lenço (2010). . . 37 Figura 14 – Arrasto de partículas no regime da fluidização. Fonte: Adaptado de
Kunii e Levenspiel (1991). . . 41 Figura 15 – Planta de cana-de-açúcar. Fonte: Adaptado de Hassuani et al. (2005). . 43 Figura 16 – Partes do bambu. Fonte: Adaptado de Teixeira (2006). . . 45
Figura 18 – (a) Cultivo de bambu na Faculdade de Agrícola da Unicamp, (b) colmos de bambu após do corte, (c) bambu cortado em discos, (d) bambu cortado em pedaços e (e) bambu moído. . . 50 Figura 19 – Biomassas usadas. . . 51 Figura 20 – Bancada experimental para a separação das partículas pela elutriação. 52 Figura 21 – Transdutor de pressão Smar Modelo LD301D. . . 53 Figura 22 – Diagrama de conexão do transdutor de pressão Smar modelo LD301D. 54 Figura 23 – Instrumentação para medida das condições internas do laboratório
(barô-metro de Torricelli, termô(barô-metros de bulbo seco e de bulbo úmido). . . . 54 Figura 24 – Sistema de aquisição de sinais do computador. . . 55 Figura 25 – Fluxograma do processo experimental. . . 56 Figura 26 – Comprimento maior e menor (a), área projetada (b), e volume da
par-tícula (c, d). Fonte: Adaptado de Lenço (2010). . . 58 Figura 27 – Partículas de dimensões conhecidas para estimar os desvios dos seus
comprimentos maior e menor, imagem obtida no escâner (a) e imagem usada no ImageJ (b). . . 59 Figura 28 – Rampas programadas na mufla para a obtenção das cinzas. . . 60 Figura 29 – Micrografia, espectro característico e composição elementar (% massa)
de uma amostra de cinzas. . . 61 Figura 30 – Fração mássica da biomassa separada por peneiramento (a) e elutriação
(b). . . 65 Figura 31 – Fração mássica acumulada da biomassa separada por peneiramento (a)
e elutriação (b). . . 66 Figura 32 – Partículas digitalizadas de bagaço separadas através do peneiramento
(a) e a elutriação (b). . . 68 Figura 33 – Partículas digitalizadas da palha separadas através do peneiramento
(a) e a elutriação (b). . . 69 Figura 34 – Partículas digitalizadas do bambu separadas através do peneiramento
(a) e a elutriação (b). . . 70 Figura 35 – Partículas digitalizadas da mandioca separadas através do
peneira-mento (a) e a elutriação (b). . . 71 Figura 36 – Comprimento maior das partículas separadas por peneiramento (a) e
elutriação (b). . . 72 Figura 37 – Comprimento menor das partículas separadas por peneiramento (a) e
elutriação (b). . . 74 Figura 38 – Área projetada das partículas separadas por peneiramento (a) e
elutri-ação (b). . . 75 Figura 39 – Volume das partículas separadas por peneiramento (a) e elutriação (b). 76
togramas do comprimento menor (b) e maior (a) para as partículas de palha separadas pela peneira com abertura de malha 2360 µm. . . 77 Figura 41 – Partículas de palha separadas pelo peneiramento com abertura da
ma-lha 2360 µm, para o comprimento maior (Lm), Lm < 10 mm (a), 10 mm < Lm < 20 mm (b), 20 mm < Lm < 30 mm (c), 30 mm < Lm < 50 mm (c), e Lm > 50 mm. . . 78 Figura 42 – Distribuição das partículas de palha separadas pelo peneiramento com
abertura da malha 2360 µm, a partir da agrupação do comprimento maior, Lm, das partículas. . . 79 Figura 43 – Fração das partículas de palha usadas para calcular as propriedades
físicas com o programa ImageJ com partículas amorfas (a) e sem as partículas amorfas (b). . . 79 Figura 44 – Esfericidade das partículas do bagaço estimadas com as correlações de
Wadell (1932), Riley (1941), e Massarani e Peçanha (1986) para cada fração separada. . . 80 Figura 45 – Esfericidade das partículas da palha estimadas com as correlações de
Wadell (1932), Riley (1941), e Massarani e Peçanha (1986) para cada fração separada. . . 82 Figura 46 – Esfericidade das partículas do bambu estimadas com as correlações de
Wadell (1932), Riley (1941), e Massarani e Peçanha (1986) para cada fração separada. . . 84 Figura 47 – Esfericidade das partículas da mandioca estimadas com as correlações
de Wadell (1932), Riley (1941), e Massarani e Peçanha (1986) para cada fração separada. . . 84 Figura 48 – Partículas de bagaço separadas a 0,67 m/s (a), e partículas de bambu
separadas a 0,67 m/s (b). . . 87 Figura 49 – Partículas de mandioca separadas a 0,67 m/s (a), 1,6 m/s (b), 3 m/s
(c) e 5 m/s (d). . . 88 Figura 50 – Partículas de palha separadas a 0,67 m/s (a) e 1,6 m/s (b). . . 89 Figura 51 – Densidade aparente de cada medição (a) e média (b) do bagaço medida
com água para cada fração separada pela elutriação. . . 90 Figura 52 – Densidade aparente de cada medição (a) e média (b) da palha medida
com água para cada fração separada pela elutriação. . . 91 Figura 53 – Densidade aparente média das biomassas usando picnometria com
n-heptano, tanto para a separação pelo peneiramento (a) quanto pela elutriação (b). . . 92 Figura 54 – Subamostras de biomassas antes e depois da preparação das cinzas:
gaço (a), palha (b), bambu (c) e mandioca (d). . . 93 Figura 56 – Teor de cinzas das biomassas em função da velocidade de separação. . . 94 Figura 57 – MEV das cinzas biomassas separadas a 0,6 e 5.0 m/s, respectivamente:
bagaço (a, 667x) e (b, 667x), palha (c, 177x) (d, 133x), bambu (e, 177x) e (f, 176x), e mandioca (g, 162x) e (h, 177x). . . 98 Figura 58 – Comparação da velocidade de separação calculada e medida para o
bagaço em função da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b). 99 Figura 59 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para o
peneira-mento e a medida por meio da elutriação para o bagaço. . . 100 Figura 60 – Comparação da velocidade de separação calculada e medida para a
palha em função da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b). 101 Figura 61 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para o
peneira-mento e a medida por meio da elutriação para a palha. . . 102 Figura 62 – Comparação da velocidade de separação calculada e medida para o
bambu em função da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b).103 Figura 63 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para o
peneira-mento e a medida por meio da elutriação para o bambu. . . 104 Figura 64 – Comparação da velocidade de separação calculada e medida para a
mandioca em função da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b). . . 105 Figura 65 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para o
peneira-mento e a medida por meio da elutriação para a mandioca. . . 106 Figura 66 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para o
peneira-mento e a medida por meio da elutriação para o bagaço, utilizando a densidade aparente medida com picnometria usando água. . . 107 Figura 67 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para o
peneira-mento e a medida por meio da elutriação para o bambu, utilizando a densidade aparente medida com picnometria usando água. . . 107 Figura 68 – Velocidades da separação medidas e calculadas do bagaço em função
da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b) da elutriação. . . 109 Figura 69 – Velocidades da separação medidas e calculadas da palha em função da
fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b) da elutriação. . . 110 Figura 70 – Velocidades da separação medidas e calculadas do bambu em função
da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b) da elutriação. . . 111 Figura 71 – Velocidades da separação medidas e calculadas da mandioca em função
da fração mássica (a) e fração mássica acumulada (b) da elutriação. . . 112 Figura 72 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para a elutriação
e as medidas por meio da elutriação para a palha. . . 113 Figura 74 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para a elutriação
e as medidas por meio da elutriação para o bambu. . . 114 Figura 75 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para a elutriação
e as medidas por meio da elutriação para a mandioca. . . 115 Figura 76 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para a elutriação e
as medidas por meio da elutriação para o bagaço, utilizando a densidade aparente medida com picnometria usando água. . . 115 Figura 77 – Desvios entre as velocidades de separação calculadas para a elutriação e
as medidas por meio da elutriação para o bambu, utilizando a densidade aparente medida com picnometria usando água. . . 116 Figura 78 – CD das frações do bagaço separadas pela elutriação em função do Re
(a) e da velocidade se separação (b). . . 117 Figura 79 – CD das frações da palha separadas pela elutriação em função do Re (a)
e da velocidade se separação (b). . . 118 Figura 80 – CD das frações do bambu separadas pela elutriação em função do Re
(a) e da velocidade se separação (b). . . 119 Figura 81 – CD das frações da mandioca separadas pela elutriação em função do
Re (a) e da velocidade se separação (b). . . 119 Figura 82 – Interface de apresentação dos resultados. . . 136 Figura 83 – Diagrama a blocos para aquisição dos dados de pressão. . . 137
Tabela 1 – Correlações para estimar diâmetros representativos das partículas
irre-gulares. . . 34
Tabela 2 – Estimativa de resíduos secos por variedade de cana-de-açúcar. Fonte: Adaptado de Hassuani et al. (2005). . . 44
Tabela 3 – Relação entre produção de raízes e resíduos (b.u.) (Veiga et al., 2016). 48 Tabela 4 – Peneiras utilizadas na separação. . . 51
Tabela 5 – Velocidades da separação. . . 64
Tabela 6 – Número de partículas digitalizadas de biomassa separadas pelo penei-ramento. . . 67
Tabela 7 – Número de partículas digitalizadas de biomassa separadas pela elutriação. 67 Tabela 8 – Esfericidade das frações separadas do bagaço para cada técnica de se-paração, desvio padrão (σx) e desvio padrão da média (δx). . . 81
Tabela 9 – Esfericidade das frações separadas da palha para cada técnica de sepa-ração, desvio padrão (σx) e desvio padrão da média (δx). . . 83
Tabela 10 – Esfericidade das frações separadas do bambu para cada técnica de se-paração, desvio padrão (σx) e desvio padrão da média (δx). . . 85
Tabela 11 – Esfericidade das frações separadas da mandioca para cada técnica de separação, desvio padrão (σx) e desvio padrão da média (δx). . . 86
Tabela 12 – Composição química das cinzas das amostras de bagaço separadas a diferentes velocidades, apresentada na forma de óxidos. . . 95
Tabela 13 – Composição química das cinzas das amostras de palha separadas a diferentes velocidades, apresentada na forma de óxidos. . . 96
Tabela 14 – Composição química das cinzas das amostras de bambu separadas a diferentes velocidades, apresentada na forma de óxidos. . . 96
Tabela 15 – Composição química das cinzas das amostras de mandioca separadas a diferentes velocidades, apresentada na forma de óxidos. . . 97
Tabela A1 – Frações separadas para o bagaço através do peneiramento. . . 131
Tabela A2 – Frações separadas para o bagaço através da elutriação. . . 131
Tabela A3 – Frações separadas para a palha através do peneiramento. . . 132
Tabela A4 – Frações separadas para a palha através da elutriação. . . 132
Tabela A5 – Frações separadas para o bambu através do peneiramento. . . 132
Tabela A6 – Frações separadas para o bambu através da elutriação. . . 133
Tabela A7 – Frações separadas para a mandioca através do peneiramento. . . 133
Tabela A8 – Frações separadas para a mandioca através da elutriação. . . 133
Tabela D1 – Características físicas das partículas de bagaço separadas através do peneiramento e estimadas usando o programa ImageJ. . . 138
elutriação e estimadas usando o programa ImageJ. . . 139 Tabela D3 – Comprimento maior, comprimento menor e espessura das partículas
de palha separadas através do peneiramento e estimadas usando o pro-grama ImageJ. . . 139 Tabela D4 – Área projetada e volume das partículas de palha separadas através do
peneiramento e estimadas usando o programa ImageJ. . . 140 Tabela D5 – Comprimento maior, comprimento menor e espessura das partículas de
palha separadas através da elutriação e estimadas usando o programa ImageJ. . . 140 Tabela D6 – Área projetada e volume das partículas de palha separadas através da
elutriação e estimadas usando o programa ImageJ. . . 141 Tabela D7 – Características físicas das partículas de bambu separadas através do
peneiramento e estimadas usando o programa ImageJ. . . 141 Tabela D8 – Características físicas das partículas de bambu separadas através da
elutriação e estimadas usando o programa ImageJ. . . 142 Tabela D9 – Comprimento maior e comprimento menor das partículas de mandioca
separadas através do peneiramento e estimadas usando o programa ImageJ. . . 142 Tabela D10–Área projetada e volume das partículas de mandioca separadas através
do peneiramento e estimadas usando o programa ImageJ. . . 143 Tabela D11–Características físicas das partículas de mandioca separadas através da
elutriação e estimadas usando o programa ImageJ. . . 143 Tabela D12–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para o
bagaço separadas através do peneiramento. . . 144 Tabela D13–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para o
bagaço separadas através da elutriação. . . 145 Tabela D14–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para a
palha separadas através do peneiramento. . . 146 Tabela D15–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para a
palha separadas através da elutriação. . . 147 Tabela D16–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para o
bambu separadas através do peneiramento. . . 148 Tabela D17–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para o
bambu separadas através da elutriação. . . 149 Tabela D18–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para a
mandioca separadas através do peneiramento. . . 150 Tabela D19–Desvios entre as velocidades de separação calculadas e medidas para a
AE - Compressor
Ce - Coletor material elutriado Cs - Coletor material sedimentado Lm - Comprimento maior
NDF - Fibra em Detergente Neutro OP - Placa de orifício
P - Transdutor de pressão R - Tubo vertical
T - Medidor de Temperatura TGA - Análise Termogravimétrica V - Válvula
Letras Latinas Ap Área projetada (µm)
CD - Coeficiente de arrasto (-)
desvvel - Desvio entre as velocidades medidas e estimadas (%)
D - Diâmetro do duto do escoamento (m) Dp - Diâmetro representativo da partícula (µm)
Dmp - Diâmetro representativo da partícula estimado a partir dos parâmetros ap e bp
(µm)
d - Diâmetro da partícula (µm)
dCC - Diâmetro circunscrito da partícula (µm)
dCI - Diâmetro inscrito da partícula (µm)
dn - Diâmetro da esfera com área projetada equivalente de partícula (µm)
dsph - Diâmetro esférico equivalente de partícula (µm)
dv - Diâmetro médio volumétrico da partícula (µm)
dvs - Diâmetro da esfera com volume equivalente de partícula (µm)
d∗ - Diâmetro da partícula adimensional (-)
FD - Força de arrasto (N )
FE - Força de empuxo (N )
g - Força da gravidade (m/s2)
K1 - Factor de forma de Stokes (-)
K2 - Factor de forma de Newton (-)
Kt - Fator de correção (-)
L - Abertura máxima da peneira (µm)
mq,1, mq,2 - Amostras após do quarteamento (g)
MOx - Massa molar da molécula do óxido (kg/kmol)
Mx - Massa molar do elemento (kg/kmol)
n - Número de átomos do elemento por molécula de óxido (-) NRe - Número de Reynolds segundo Chien (1994) (-)
Re - Número de Reynolds (-)
s - Área superficial da esfera do mesmo volume da partícula (m2)
S - Área superficial da partícula (m2)
Tp - Temperatura de preparação das cinzas (◦C)
Vest - Velocidade estimada (m/s)
Vmed - Velocidade da separação medida no processo da elutriação (m/s)
Vp Volume da partícula
U - Velocidade de arrasto (m/s)
Us - Velocidade de sedimentação da partícula (cm/s)
Utns - Velocidade de arrasto de partículas não esféricas (m/s)
Uts - Velocidade de arrasto de partículas esféricas (m/s)
ut - Velocidade terminal da partícula (m/s)
u∗ - Velocidade terminal adimensional da partícula (m/s)
Vp - Volume da partícula (10−9m)
Ws - Velocidade da partícula (m/s)
W - Teor de umidade (-)
xM amin - Diâmetro Martin mínimo (µm)
xcmin - Diâmetro do menor acorde máximo (µm)
xF max - Diâmetro Feret máximo (µm)
x - Valor médio (-) Letras Gregas δ - Desvio da média µ - Viscosidade φ - Esfericidade ρf - Densidade do fluido ρp - Densidade da partícula σ - Desvio padrão
1 Introdução . . . 22
1.1 Objetivos do trabalho - General e específicos . . . 24
1.2 Estrutura da tese . . . 24
2 Revisão da literatura . . . 26
2.1 Caracterização das partículas . . . 26
2.1.1 Diâmetro equivalente . . . 34
2.1.2 Esfericidade . . . 35
2.2 Fluidodinâmica da partícula . . . 36
2.2.1 Correlações do coeficiente de arrasto das partículas . . . 37
2.2.2 Correlações da velocidade terminal e de arrasto das partículas . . . 39
2.3 Elutriação . . . 40
2.4 Biomassa . . . 41
2.4.1 Bagaço e palha da cana-de-açúcar . . . 42
2.4.2 Bambu . . . 44
2.4.3 Ramo da mandioca . . . 45
3 Materiais e métodos . . . 49
3.1 Biomassas . . . 49
3.2 Obtenção das amostras . . . 50
3.3 Separação . . . 51
3.3.1 Separação através do peneiramento . . . 51
3.3.2 Separação através da elutriação . . . 52
3.3.2.1 Instrumentação . . . 53
3.3.2.2 Sistema de aquisição de dados . . . 54
3.4 Propriedades físicas das biomassas . . . 55
3.4.1 Determinação das dimensões das partículas . . . 57
3.4.1.1 Peneiramento . . . 57
3.4.1.2 Análise de imagem . . . 57
3.4.2 Densidade . . . 58
3.4.3 Cinzas . . . 59
3.5 Procedimento experimental para a separação por elutriação . . . 61
3.5.1 Velocidades de arrasto estimadas . . . 62
3.5.2 Coeficiente de arrasto . . . 63
4 Resultados e discussão . . . 64
4.1 Separação das partículas . . . 64
4.2 Digitalização das partículas . . . 65
4.3 Morfologia das partículas de biomassa . . . 85
4.4 Densidade aparente . . . 88
4.5 Cinzas . . . 92
4.6 Velocidade de arrasto para as partículas separadas pelo peneiramento . . . 98
4.7 Velocidade de arrasto para as partículas separadas pela elutriação . . . 108
4.8 Coeficientes de arrasto . . . 116
5 Conclusões e sugestões . . . 122
Referências . . . 124
Apêndices
130
APÊNDICE A Resultados da distribuição granulometrica para as frações separa-das tanto pelo peneiramento quanto pela elutriação . . . 131APÊNDICE B Cálculo de vazão de ar por meio de placa de orifício utilizando a norma ASME MFC-14M-2003 . . . 134
APÊNDICE C Programa de aquisição de dados . . . 136
APÊNDICE D Comprimento maior e menor, área, volume das partículas estima-das com o programa ImageJ . . . 138 APÊNDICE E Desvios entre as velocidades de arrasto estimadas e experimentais . 144
1 INTRODUÇÃO
Na interação gás-sólido, forma, tamanho e densidade da partícula são três caracte-rísticas que se combinam na fluidodinâmica das partículas para ter uma forte influência na velocidade terminal e no coeficiente de arrasto (Geldart, 1990). Portanto, por várias décadas, pesquisadores buscam propor metodologias que permitam caracterizar de forma precisa as partículas sólidas, e de maneira particular as partículas não esféricas, pois o comportamento dos sistemas fluidodinâmicos adquire grande incerteza quando o leito é composto por partículas irregulares, como as biomassas.
Diversos processos utilizam os princípios da análise fluidodinâmica das partículas para serem aplicados em diversas áreas com o fim de aproveitar suas vantagens na transferência de calor ou na classificação e transporte de partículas, em processos que vão desde a separação e transporte de sólidos, até a combustão em leito fixo, leito fluidizado ou em suspensão, incineradores, etc.
A biomassa, geralmente com ampla distribuição de tamanho de partículas, é caracte-rizada por análises que não consideram a forma irregular das partículas. Por isso, existem várias alternativas que tentam quantificar a irregularidade das partículas, uma questão que tem levado a diversas propostas segundo as condições e tipo de material usado. As-sim, esses parâmetros são introduzidos nas diferentes correlações teóricas, empíricas ou combinações de ambos para representar o comportamento da biomassa. Mas os resulta-dos obtiresulta-dos na modelagem geralmente não são satisfatórios, pois fornecem resultaresulta-dos com desvios significativos.
A valorização dos resíduos orgânicos apresenta-se como uma rota sustentável para o desenvolvimento de tecnologias e processos que impulsionam a economia (Karp et al., 2013). Nos últimos anos no Brasil, tem havido uma tendência crescente na utilização eficiente dos resíduos agroindustriais, tais como polpa e casca de café, casca de mandi-oca, bagaço de mandimandi-oca, bagaço de cana, polpa de beterraba, bagaço de maçã e batatas desclassificadas, gerando uma inovação e criação de novos processos com valor agregado (Soccol; Vandenberghe, 2003). Estudos envolvendo o bambu têm sido incentivados pelo governo do Brasil. Segundo o site da Presidência da República, a lei no 12.484, de 8 de setembro de 2011, dispõe sobre a Política Nacional de Incentivo ao Manejo Sustentado e ao Cultivo do Bambu e o edital MCTI/Ação Transversal/CNPq n o 66 (Estruturação da Rede Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento do Bambu) lançado em 2013 procurou estimular pesquisadores de instituições estaduais, federais ou privadas no desenvolvimento de estudos que tornem possível o uso desta matéria-prima nos diferentes processos indus-triais.
A tentativa de prever o comportamento das partículas irregulares e porosas têm levado a diversas propostas metodológicas, partindo da avaliação individual de cada uma das
características físicas da partícula (diâmetro, densidade, esfericidade, forma). No entanto, as correlações e dados publicados na literatura ainda não são satisfatórios quando são utilizados para partículas de tamanho e forma muito irregulares.
São diversos os processos industriais que usam as bases da fluidodinâmica de partículas para tentar aproveitar os resíduos agroindustriais produzidos nos diferentes processamen-tos de biomassa. A irregularidade destas partículas limita as possibilidades de aprimorar os projetos e competir com outras matérias-primas existentes no mercado. Seja a com-bustão ou queima de partículas, extração de minerais ou metais, recuperação de celulose ou lignina, criação de novos materiais, conhecer a influência que as características físicas das partículas têm no coeficiente e velocidade de arrasto é uma porta que permitiria ter mais precisão no projeto mais apropriado para uso do resíduo gerado de uma biomassa em particular. Assim, determinar uma metodologia de separação que permita avaliar, segundo suas propriedades, a melhor aplicação industrial se torna uma tarefa necessária para o melhor uso da biomassa.
A geração de energia através da queima de biomassas e resíduos tem aumentado sua importância na matriz energética do Brasil. Para o ano 2017, o bagaço de cana, por exemplo, representou 11,3% da oferta interna de energia (Empresa de Pesquisa Energé-tica, 2018). A palha de cana tem grande potencial de aproveitamento, devido à sua dispo-nibilidade causada pela proibição da queima de palha na pré-colheita da cana-de-açúcar. A palha pode ser queimada juntamente com o bagaço, aumentando assim o potencial de geração de energia (Veiga et al., 2016). A palha pode também substituir o bagaço de cana como combustível nas caldeiras, quando o bagaço for destinado à produção de etanol de segunda geração. A grande maioria das caldeiras de bagaço possuem sistemas de combustão em leito fixo, onde as partículas de biomassa são lançadas sobre a grelha, a partir de uma altura onde o processo de combustão inicia-se em suspensão e finaliza sobre a grelha (Cereijo et al., 2017). O conhecimento detalhado a respeito das características fluidodinâmicas das partículas de biomassa é fundamental para o projeto, modelagem e otimização destes sistemas de combustão.
Mesmo em sistemas de combustão, gaseificação ou pirólise em leito fluidizado, as características das partículas, tais como suas dimensões, sua velocidade terminal, são parâmetros importantes de projeto e otimização.
Este trabalho apresenta elementos da análise fluidodinâmica das partículas sólidas irregulares e porosas que pretendem acrescentar aos dados disponíveis para a constru-ção de metodologias que permitam ter uma melhor compreensão do efeito do tamanho, forma e densidade das partículas. Quatro biomassas, com muita história no Brasil, foram analisadas: bagaço e palha de cana-de-açúcar, bambu e ramo da mandioca, a partir da comparação de duas metodologias de separação. Uma delas é o procedimento tradicional e amplamente usado para a caracterização das partículas, o peneiramento, sendo um pro-cedimento rápido e prático para classificar o tamanho das partículas. E a outra proposta é
a separação por elutriação, sendo um processo de classificação das partículas segundo sua velocidade de arrasto (Yang, 2003). Finalmente, são determinados parâmetros tais como velocidade terminal e coeficiente de arrasto para avaliar o comportamento fluidodinâmico das partículas.
1.1 Objetivos do trabalho - General e específicos
O objetivo deste trabalho é caracterizar partículas de biomassa (bagaço de cana, palha de cana, bambu e ramos de mandioca) para aplicação em processos térmicos e fluidodi-nâmicos de conversão de biomassa em energia, obtendo parâmetros importantes para utilização em projeto, dimensionamento e simulação de processos e equipamentos. Os objetivos específicos são:
• Encontrar a distribuição granulométrica das partículas a partir da separação através da elutriação e comparar-a com a obtida mediante a separação por peneiramento para cada biomassa;
• Determinar as características físicas (dimensões, áreas, volumes e esfericidades) das partículas de biomassa separadas tanto pela elutriação quanto pelo peneiramento, tais como comprimento maior e menor, área projetada, volume e esfericidade; • Realizar uma análise morfológica das partículas separadas para cada biomassa; • Produzir, analisar e comparar as cinzas produzidas por cada biomassa;
• Encontrar experimentalmente as velocidades de arrasto das partículas de biomassa e compara-as com as estimadas através das correlações da literatura, tanto para o processo de separação pela elutriação quanto pelo peneiramento;
• Determinar uma correlação para determinar o coeficiente de arrasto em função dos parâmetros físicos da partícula passíveis de mensuração e comparar os resultados obtidos com as correlações da literatura;
1.2 Estrutura da tese
Este trabalho está organizado em 5 capítulos, conforme serão descritos a seguir. No capítulo 2 é apresentada a revisão bibliográfica onde será abordada a produção de resíduo das biomassas usadas nesta pesquisa. Em seguida, uma exploração à caracteri-zação dessas partículas. Após, na fluidodinâmica da partícula são colocadas correlações para a determinação do coeficiente de arrasto e a velocidade de arrasto, terminal ou de sedimentação.
O capítulo 3 descreve as metodologias, procedimentos e equipamentos usados na pes-quisa. São apresentados um esquema da bancada experimental desenvolvida para a elu-triação, detalhes construtivos, instrumentação utilizada e o procedimento experimental adotado para o tratamento das frações separadas das biomassas.
Os resultados obtidos para a caracterização das partículas de biomassa separadas e comparadas pelos processos de separação usados, são mostrados no capítulo 4. O compri-mento maior e menor, área projetada, volume e esfericidade da partícula de cada fração separada são discutidos. Da mesma maneira, são relatados os resultados encontrados do conteúdo das cinzas das frações separadas pela elutriação. Uma discussão da velocidade de arrasto, será apresentada neste capítulo a partir dos resultados encontrados da compa-ração entre as velocidades estimadas através das correlações da literatura e medidas para cada uma das biomassas.
2 REVISÃO DA LITERATURA
Neste capítulo são abordados aspectos da fluidodinâmica e da caracterização físicas das partículas. Adicionalmente, são mostrados alguns trabalhos publicados na literatura que envolvem a caracterização das partículas (diâmetro e esfericidades), a fluidodinâmica (velocidade e coeficiente de arrasto) e as biomassas (bagaço e palha da cana-de-açúcar, bambu e ramo de mandioca) no Brasil. Porém, em nenhuma dessas referências bibliográ-ficas foi encontrado um estudo experimental objetivando a influência das características físicas das partículas irregulares de biomassa na velocidade e coeficiente de arrasto, e comparando os dados obtidos experimentalmente com os estimados com as correlações da literatura.
As correlações propostas neste capítulo, apresentadas na Seções 2.2.1 e 2.2.2, para es-timar os coeficientes e as velocidades de arrasto foram desenvolvidas a partir de diferentes técnicas, tais como o balanço de forças de uma partícula isolada num escoamento ascen-dente, dados experimentais de partículas em queda livre ou sendo arrastadas num túnel de vento, etc. Estas correlações são utilizadas usualmente por engenheiros no projeto de sistemas e equipamentos. Assim, após a caracterização das biomassas, no Capítulo 4 fo-ram usadas essas correlações para estimar as velocidades e os coeficientes de arrasto tanto das frações separadas pela elutriação quanto pelo peneiramento. Da mesma maneira, as velocidades de arrasto previstas pelas correlações da literatura foram comparadas com as velocidades de separação usadas na elutriação.
2.1 Caracterização das partículas
A densidade, diâmetro e esfericidade são três características físicas das partículas co-mumente usadas nas correlações da literatura para o projeto ou modelamento dos fenô-menos e aplicações nas quais estão envolvidas. Wadell (1932) mostrou que a classificação de tamanho das partículas do mesmo "tamanho" baseada na média arimética e geomé-trica de suas dimensões podia apresentar diferentes comportamentos. Por exemplo, duas partículas, uma tendo diâmetros nos seus dimensões longitudinais com diferentes valores e a outra sendo uma esfera (diâmetros sob seus eixos do mesmo comprimento), podiam ter o mesmo valor de "tamanho". Um desafio ficou aberto, e a partir daí diferentes au-tores, através de propostas teóricas ou empíricas, ou uma combinação de ambas, têm abordado de distintas maneiras o efeito destas considerações no comportamento das par-tículas irregulares. A questão se torna mais complexa se a partícula é porosa e apresenta variabilidade no valor da sua densidade no conjunto de partículas, por exemplo, algumas partículas correspondem a raízes da planta, outras a folhas ou colmos. Então, no com-portamento da fluidodinâmica de partículas irregulares e porosas, como nas biomassas,
uma considerável incerteza é alcançada devido às técnicas usadas para classificar as par-tículas irregulares e determinar as suas dimensões representativas. Essas características influenciam na predição de parâmetros, como a velocidade, força e coeficiente de arrasto, os quais requerem o desenho de sistemas que usam a tecnologia da fluidização, tais como a combustão, gaseificação e pirólise de biomassa.
Usando três materiais finos de baixa densidade, separando-os através do peneiramento e classificando-os segundo a diferença de densidade entre a partícula e o fluido, e o tamanho médio da partícula, Geldart (1973) apresentou que o comportamento fluidodinâmico das partículas sob um fluxo de gás podem ser reconhecidamente diferenciados em 4 grupos de partículas (A, B, C e D), Figura 1. O grupo A ou tipo “ aerável” corresponde a sólidos com pequeno diâmetro e densidade inferior a cerca de 1400 kg/m3. No tipo B ou
“semelhante a areia” essas partículas são mais grosseiras que as anteriores, variando de 40 a 1000 µm e densidades de 1400 a 4000 kg/m3. Tipo C ou “coesivo” são pós muito finos, com um diâmetro médio geralmente inferior a 50 µm. Tipo D consistem em partículas mais grossas dentro de uma ampla faixa de densidade. O autor usou ar para fluidizar os pós, determinou a velocidade mínima de fluidização usando a curva da queda de pressão em função do aumento da velocidade do gás e analisou o comportamento das misturas até a aparição de bolhas de aproximadamente 5 mm de diâmetro. A classificação de Geldart é clássica na engenharia de fluidização, mas deve ser utilizada apenas com partículas de formatos e dimensões regulares.
Figura 1 – Diagrama de classificação de pó para fluidização por ar. Fonte: Adaptado de Geldart (1973).
Com o objetivo de desenvolver um modelo teórico da secagem, num secador pneumá-tico constituído por um injetor, uma coluna principal e um ciclone, funcionando numa
mistura de tamanhos e formas de partícula, Nebra (1985) fez um estudo experimental de tamanhos e formas de partículas de bagaço. A autora analisou o bagaço de cana-de-açúcar coletado de uma usina no interior do estado de São Paulo, com a umidade em equilíbrio com o meio ambiente. O bagaço era composto por dois tipos de partículas bem diferenciadas: umas alongadas com formato de fibras, e as segundas constituídas fundamentalmente de um pó, que denominaram medula. Usando uma imagem tomada com Microscópio Eletrônico de varredura (MEV) Lenço (2010) apresentou claramente a diferença entre esses dois tipos de partículas do bagaço, Figura 2.
Figura 2 – Fibras e medulas das partículas de bagaço. Fonte: Adaptado de Lenço (2010).
Segundo Anderson (1988), Grobart apresentou em 1973 um extensivo estudo sobre a velocidade de arrasto pneumático do bagaço usando partículas com vários tamanhos e teor de umidade (0 - 48% em base úmida), utilizando sete aberturas de peneira numa faixa de 1 mm a 20 mm. De acordo com o autor, a técnica de Grobart foi carregar uma amostra de bagaço peneirado num túnel de vento e aumentar o fluxo de ar até que as partículas fossem arrastadas. Os dados de Grobart da máxima velocidade de arrasto em função o teor de umidade está apresentado na Figura 3. Para o autor a correlação aparentemente linear entre o teor de umidade e a velocidade é devido ao incremento da densidade da partícula; e segundo ele, se a umidade é absorvida pelas partículas de bagaço, então a aerodinâmica das partículas de bagaço, seu tamanho, sua forma e rugosidade superficial deveriam ser independentes da umidade.
Figura 3 – Velocidade de arrasto das partículas de bagaço em função do tamanho e teor de umidade. Fonte: Adaptado de Anderson (1988).
Igathinathane et al. (2008a) desenvolveram uma rotina no programa de análise de ima-gens ImageJ para verificar as dimensões e distribuição de tamanho de grãos de alimentos e partículas de terra. Na avaliação que fizeram dos efeitos da forma, tamanho e orientação das partículas sobre os comprimentos e a larguras das partículas de referência indicaram que os desvios absolutos médios desses parâmetros eram inferiores a 1,3%. Os autores ad-quiriram as imagens digitais usando um scanner de mesa com 4800 dpi 9600 dpi. Ao invés de trabalhar com imagens de partículas reais de formas e dimensões conhecidas, Igathi-nathane et al. (2008a) utilizaram imagens de referência de alta precisão criadas através do desenho de várias formas geométricas usando ferramentas de desenho do ImageJ. A Figura 4 apresenta os desenhos de círculo, triângulo, retângulo, elipse (todas essas três formas com comprimento de 150 pixels, altura ou largura por relações de comprimento de 0,1 até 0,9 e ângulos de combinações de 0 até 90◦) e quadrados com sete dimensões laterais (de 15 até 150 pixels e ângulos de orientação de 0 até 45◦) que representavam as partículas de vários tamanhos, orientação e altura ou largura por comprimento que os autores criaram.
Figura 4 – Imagens geométricas das partículas de referência en 2D usadas. (a) Círculos com 10 diâmetros diferentes, de 5 a 150 pixels; (b) triângulos; (c) retângulos; (d) elipses; (e) quadrados com sete dimensões laterais. Fonte: Igathinathane et al. (2008a).
Avaliando a separação de fibra dos grãos secos (DDG) e graõs secos com solúveis (DDGS) no processo de moagem a seco do milho a etanol, Srinivasan et al. (2008) encon-traram que o processo de classificação das partículas de fibra por meio da combinação do peneiramento e a elutriação produz subprodutos que agregam valor ao processo. Inicial-mente os autores usaram peneiras para separar o material em 4 faixas: 16 M (> 1130 µm), 25T (869-1130 µm) 34T (582-869 µm) e 48T (389-582 µm). Após separaram cada faixa do material peneirado através de 5 velocidades num processo de elutriação-sedimentação. Os autores analisaram as amostras usando o teor de fibra em detergente neutro (NDF). O NDF é uma medição do conteúdo da celulose, hemicelulose e lignina como componentes principais (Soest et al., 1991). A Figura 5 apresenta a relação de NDF em função da velocidade de separação para cada amostra separada previamente pelo peneiramento.
Figura 5 – Fatores de separação para elutriação da fibra em detergente neutro (NDF) nas categorias das frações peneiradas das partículas. Fonte: Adaptado de Srinivasan et al. (2008).
Apresentando uma caracterização do bagaço de cana-de-açúcar usada como matéria-prima para geração de energia por uma usina do estado de São Paulo, Lenço (2010) separou as amostras do bagaço por meio do processo de elutriação-sedimentação e mostrou, por meio de uma análise termogravimetrica (TGA) e usando uma mufla aquecida, que o teor de cinzas não é igual para todas as frações. O autor encontrou maior teor de cinzas nas partículas finas como pode ser visto na Figura 6. O autor também encontrou que a densidade aparente das partículas (medição que fez com picnometria usando n-heptano) não é igual para todas as frações com a variação apresentada conforme a Figura 7.
Figura 6 – Percentual de cinzas da análise TGA oxidante e da mufla em função da velo-cidade de separação das frações amostras separadas. Fonte Lenço (2010).
Figura 7 – Densidade aparente média das partículas em função da velocidade de separação das amostras 1 e 2 de bagaço. Fonte: Adaptado de Lenço (2010).
Nikku et al. (2014) encontraram que a forma e tamanho das partículas têm uma grande influência no arrasto delas nos leitos fluidizados através da força de arrasto do fluido. Os autores encontraram que para partículas irregulares não esféricas o peneiramento não é um método válido para obter a distribuição de tamanhos, devido ao fato de partículas com formato irregular podem encontrar orientações que lhes permitem passar através dos tamanhos de peneiras menores que o tamanho de projeção aparente das partículas (Figura 8). Nikku et al. (2014) usaram amostras secas de contas de vidro (sílica), areia de quartzo, turfa e resíduos florestais do sudeste da Finlândia; colocaram as amostras do material particulado na placa distribuidora do leito e fluidizaram as partículas até arrastá-las. A densidade das amostras de biomassa foram medidas usando pó fino, água para o quartzo e para a sílica foi usada a densidade do fornecedor. Eles concluíram que para as biomassas o tamanho, em suas três dimensões, e sua forma são uma combinação que determina a elutriação.
Figura 8 – O efeito da forma irregular da partícula na área projetada. Fonte: Nikku et al. (2014).
Ramirez-Quintero e Pécora (2015) avaliaram o comportamento fluidodinâmico das misturas binárias biomassa-areia através do efeito do tamanho das partículas de material inerte, da composição da mistura e da altura estática do leito sobre a velocidade de mínima fluidização, usando bambu (in natura e carvão proveniente do processo de pirólise). Como pode ser visto na Figura 9, os autores confirmaram que o leito composto por apenas bambu in natura e apenas carvão de bambu não apresentou o regime da fluidização borbulhante. Segundo eles, isto é devido à geometria da biomassa, dado o formato alongado e irregular das suas partículas, e à interação entre estas, que se entrelaçam entre si para formar um regime pistonado à medida que a vazão do ar é aumentada.
Figura 9 – Fluidização do leito composto apenas de bambu in natura (acima) e carvão de bambu (abaixo) em função da velocidade superficial do gás. Fonte: Ramirez-Quintero e Pécora (2015).
Tentando fornecer uma descrição geométrica das partículas de biomassa que podem ser usadas em modelos de combustão, Trubetskaya et al. (2017) compararam o tamanho e forma das partículas de madeira e biomassa herbácea caracterizadas pelo uso da análise de imagens dinâmicas 2D e da microscopia. Os resultados das imagens dinâmicas em 2D foram comparados com dados de tamanho de partícula obtidos usando a análise da re-fletância de feixe focado, difração de laser e o peneiramento. Seus resultados mostraram razões de aspecto (relação entre a largura e o comprimento da partícula) significativa-mente menores das partículas de biomassa em comparação com o carvão, indicando que a representação esférica de uma partícula de biomassa (maiores proporções de área vo-lume/superfície) superestima o tempo de devolatilização. Eles recomendam representar partículas de biomassa em modelos de combustão como cilindros infinitos, onde a largura da partícula é representada pelos diâmetros xM amin ou xcmin e o Feret máximo (xF emax),
Figura 10 – Diâmetros Martin mínimo (xM amin), menor comprimento máximo (xcmin) e
Feret máximo (xF emax) para uma projeção de partículas. Fonte: Adaptado
de Trubetskaya et al. (2017).
2.1.1 Diâmetro equivalente
Caracterizar uma partícula leva inicialmente a determinar suas dimensões representa-tivas, assim, estabelecer o diâmetro. Durante décadas se têm proposto diferentes relações para representar o diâmetro equivalente das partículas irregulares.
Tabela 1 – Correlações para estimar diâmetros representativos das partículas irregulares. Autor (s) Correlação
Anderson (1988) O autor usou a abertura da peneira, L, na qual a par-tícula ficou retida para representar o diâmetro da partí-cula. Haider e Levenspiel (1989) dsph= q 6Vp π
Na qual, dsph é o diâmetro da esfera que tem o mesmo
volume que a partícula e Vp é o volume da partícula.
Ganser (1993) dn=
q
Sp π
dvs = dsph
dn e dv são, respectivamente, o diâmetro da esfera com
área projetada equivalente à da partícula e o diâmetro da esfera com volume equivalente da partícula.
Sosa-Arnao e Nebra (2009) Dmp = q a2 p+ b2p/2
Na qual, Dmp é o diâmetro médio da partícula, ap e bp
Figura 11 – Características geométricas do bagaço de cana tipo fibra. Fonte: Adaptado de Nebra e Macedo (1988).
2.1.2 Esfericidade
Os equacionamentos disponíveis na literatura para partículas irregulares de biomassa usam o fator da esfericidade, φ, para representar a forma destas partículas nos diferentes sistemas que as usam como matéria-prima, tais como os reatores de combustão, pirolise e gaseificação (Massarani; Peçanha, 1986; Cui; Grace, 2007; Tannous et al., 2013; Trubets-kaya et al., 2017). Segundo Wadell (1932) é definido como a razão entre a área superficial da esfera com o mesmo volume da partícula, s, e a área superficial da partícula, S, descre-vendo o “grau de esfericidade verdadeira”, conforme apresentado na Equação 2.1 (Yang, 2003).
φ =s S
2
(2.1) Riley (1941) propôs uma correlação para esfericidade que fosse, conforme descreve, “um método rápido especialmente adaptado para partículas do tamanho da areia”. Relata que existem duas classes para análise de partículas individuais com relação a esfericidade: metodologia tridimensional e metodologia bidimensional ou de projeção. A correlação proposta é para a metodologia de projeção, e foi baseada na correlação de Wadell (1932). A correlação consiste na raiz quadrada da razão entre o diâmetro inscrito (dCI) e o
cir-cunscrito (dCC) da partícula, conforme mostrada na Figura12 e Equação 2.2.
φ =r dCI dCC
(2.2) Onde dCI é dCC são os diâmetros inscrito e circunscrito da partícula, respectivamente.
Figura 12 – Partícula com o seu diâmetro inscrito (dCI) e o circunscrito (dCC).
Outro método para cálculo da esfericidade foi proposto por Peçanha e Massarani (1986) (Equação 2.3), para esfericidade de projeção. Foi desenvolvida com base na análise de cinco materiais: três tipos de areia, carvão mineral e minério de ferro itabirítico.
φ = dCI dCC
(2.3)
2.2 Fluidodinâmica da partícula
Considerando uma partícula única, disposta em um escoamento vertical ascendente e turbulento com paredes a distância infinita, as forças que atuam nessa partícula são a força peso no sentido contrário ao escoamento, a força de arrasto, FD, Equação 2.4 e a
força de empuxo, FE. O balanço entre estas três forças determina o comportamento desta
partícula no escoamento (Figura 13). A força de arrasto é exercida sobre a partícula se movimentando a uma velocidade, Ws, em relação ao fluido, e dada em termos do
coeficiente de arrasto, CD, a área projetada da partícula, Ap, e a densidade do fluido, ρf.
FD =
1
2 CD Ap ρf W
2
s, (2.4)
Considerando o balanço das forças e o princípio de Arquimedes, o coeficiente de arrasto, CD, se pode expressar por meio da Equação 2.5.
CD =
2(ρp− ρf)gVp
ρfWs2Ap
, (2.5)
Assim, para partículas em geral o coeficiente de arrasto pode ser calculado em função da diferença das densidades do fluído e da partícula, ρf e ρp, da Ap e do seu volume, Vp,
em um escoamento vertical sob a força da gravidade, g. O balanço de forças das partículas no escoamento determinará se as partículas sedimentarão ou serão elutriadas.
Figura 13 – Disposição das forças atuantes em uma partícula, durante o escoamento. Fonte: Adaptado de Lenço (2010).
O coeficiente de arrasto tem sido estudado principalmente para partículas esféricas ou com formato próximo da esfera, mediante a utilização de coeficientes de correção da esfericidade.
O volume da partícula, Vp, pode ser determinado facilmente ao se considerar a partícula
esférica, através de seu diâmetro. O mesmo ocorre com a área projetada, Ap. No entanto,
quando a partícula tem forma muito diferente de uma esfera, tanto o volume quanto a área projetada da partícula são mais difíceis de determinar-se a partir de apenas uma dimensão. É o caso, por exemplo, das partículas com a forma de fibras ou com formatos parecidos è elipse. No caso da área projetada, esta depende da forma, das dimensões e da posição da partícula em relação ao escoamento, pois a área é projetada no plano perpendicular á direção do escoamento.
Estudos e correlações para partículas com forma bem diferentes da esfera são escassos. 2.2.1 Correlações do coeficiente de arrasto das partículas
Clift et al. (1978), Yang (2003) e Chhabra (2007) apresentam algumas correlações de CD para partículas esféricas, disponibilizadas em tabelas em função das faixas dos
números de Reynolds. Para cada faixa de Reynolds existem diversas correlações propostas, começando pelas definidas por Stokes em 1851 até as mais recentes. Clift e Gauvin (1971) propuseram a correlação apresentada na Equação 2.6 para Rep < 3 × 105.
CD = 24 Rep 1 + 0, 15 Rep0,687 + 0, 42 1 + (4, 25 × 104)Re−1,16 (2.6)
Haider e Levenspiel (1989), a partir da revisão das correlações existentes até aquele momento para calcular o coeficiente de arrasto das partículas esféricas caindo a suas velocidades terminais, sugeriram uma correlação baseada na relação dos dados estudados para o coeficiente de arrasto em função da esfericidade, φ, Equação 2.7.
CD = 24 Rep 1 + 8, 1716 e4,0655φRe0,0964+0,5565φp + 73, 69Rep e 5,0746φ Rep+ 5, 378 e6,2122φ (2.7)
Ganser (1993) propôs um equacionamento para partículas isométricas e não isométri-cas, dado pela Equação 2.8, em função dos fatores de forma de Stokes, K1, e de Newton,
K2, para ReK1K2 < 105, CD K2 = 24 RepK1K2 1 + 0, 1118(RepK1K2)0,6567 + 0, 4305K2 1 + Re3305 pK1K2 (2.8) K1 = 1 3 dn dvs + 2 3φ 1/2 −1 − 2, 25dvs D (2.9) K2 = 101,8148(logφ) 0,5743 (2.10) nas quais, K1 e K2 são calculadas usando as Equações 2.9 e 2.10 respectivamente, e
D é o diâmetro do duto do escoamento.
Por outro lado, avaliando diferentes dados da Literatura (partículas de quartzo e dis-cos de diferente densidade) para estimar o coeficiente de arrasto de partículas a suas velocidades de sedimentação de partículas irregulares em fluidos newtonianos e não new-tonianos, e para os regimes de deslizamento laminar, transicional e turbulento; Chien (1994) encontrou a Equação 2.11 para 0, 2 ≤ φ ≤ 1.
CD = 30 NRep + 67, 289 e5,03φ (2.11) NRep = dUsρf 10µe (2.12) Na qual, o número de Reynolds, NRep, é calculado com a Equação 2.12, d é o diâmetro
nominal ou equivalente, Usé a velocidade de sedimentação da partícula e µeé a viscosidade
efetiva do fluido.
Com o objetivo de apresentar uma introdução aos secadores de bagaço de cana-de-açúcar conectados a um sistema de recuperação de energia das caldeiras operando com gases de escape, Sosa-Arnao e Nebra (2009) propuseram um projeto de baixo custo otimi-zado para configurações de recuperação de energia a serem aplicadas em caldeiras, tendo como fluido de aquecimento o próprio gás de exaustão da caldeira. Assim, obtiveram a Equação 2.13 para 0, 5 < Dmp < 4 para determinar do coeficiente de arrasto para
partículas de bagaço de cana-de-açúcar,
CD = 1, 4 e0,1Rep (2.13)
2.2.2 Correlações da velocidade terminal e de arrasto das partículas
Considerando-se um fluxo ascendente de gás em direção vertical sobre uma partícula, criar-se-á uma força sobre ela. A velocidade terminal será a velocidade do gás que a manteria em equilíbrio numa posição dada, mantendo-a suspensa. Se a velocidade do gás sobrepassa levemente a velocidade terminal, a partícula será arrastada (Alarcón et al., 2006). Assim, a velocidade de arrasto é a velocidade mínima do fluido para que a partícula seja arrastada.
Pettyjhon e Christiansen (1948) apresentaram um dos primeiros estudos que tentava relacionar a velocidade de arrasto de partículas não esféricas, Utns, com a obtida para
partículas esféricas, Uts, através de um fator de correção, Kt (Equação 2.14). Os autores
determinaram as velocidades de queda livre de partículas isométricas com as seguintes formas e esfericidades, φ: esferas (φ = 1), cubo octaedro (φ = 0, 906), octaedro (φ = 0, 846), cubo (φ = 0, 806) e tetraedro (φ = 0, 670) (Yang, 2003; Basu, 2006).
Utns = KtUts (2.14)
O fator de correção, Kt para Re < 0, 2 e para Re > 1000, é obtido pelas Equações
2.15 e 2.16, respectivamente, Kt = 0, 843 log10 φ 0, 065 (2.15) Kt= 4(ρp− ρf)gdv 3ρf(5, 31 − 4, 88φ) 0,5 (2.16) na qual, dv é o diâmetro médio volumétrico da partícula. Para números de Reynolds
(Re) entre 0,2 e 1000, Kt pode ser obtido pela interpolação linear dos valores de Kt
calculados para os extremos das duas faixas apresentadas no paragrafo anterior.
De acordo com Anderson (1988), dos resultados obtidos nos experimentos de arrasto de partículas de bagaço usando um túnel de vento, Grobart correlacionou seus dados experimentais, Figura 3, e apresentou uma equação para calcular a velocidade de arraste do bagaço (Equação 2.17).
U = 0, 115 + 0, 819L − 0, 0517L2+ 0, 00293LW + 0, 00116L3 (2.17) Na qual, U denota a velocidade de arrasto (m/s), L é a abertura máxima da peneira (mm), W denota o teor de umidade.
Haider e Levenspiel (1989) sugeriram um método para estimar a velocidade terminal de partículas (Equação 2.18) definindo um diâmetro adimensional, d∗, (Equação 2.19)
e uma velocidade terminal adimensional, u∗, para partículas esféricas (Equação 2.20) e
não-esférica (Equação 2.21), no intervalo de esfericidade 0, 5 ≤ φ ≤ 1,
ut = u∗ gµ(ρs− ρf) ρ2 f !13 (2.18) d∗ = dsph gρf(ρs− ρf) µ2 13 (2.19) u∗ = 18 d2 ∗ +0, 603 d0,5∗ −1 (2.20) u∗ = 18 d2 ∗ +2, 3348 − 1, 7439φ 4d0,5∗ −1 (2.21) nas quais, g é a gravidade, µ é a viscosidade dinâmica do fluido, ρse ρf são a densidade
da partícula e do fluido respectivamente, e φ é a esfericidade da partícula.
Chien (1994) desenvolveu uma correlação (Equação 2.22), para prever a velocidade de sedimentação de partículas irregulares, (Us)t, em fluidos Newtonianos e não Newtonianos
para os regimes de deslizamento laminar, transicional e turbulento,
(Us)t= 32, 355
q
dsph[(ρs− ρf) − 1] (2.22)
na qual, d é o diâmetro equivalente da partícula, igual ao dsph, mas em centímetros.
Sosa-Arnao e Nebra (2009), estudando a secagem de bagaço de cana, obtiveram a Eq. 2.23 para determinar a velocidade terminal das partículas de bagaço de cana-de-açúcar, Ut,
Ut= 31, 699Dmp0,324 (2.23)
Com o cálculo da velocidade terminal estabelecido com parâmetro possível de men-suração segundo os diversos autores, é possível compará-la com a velocidade de arrasto medida durante a separação da biomassa através da elutriação.
2.3 Elutriação
Nos leitos fluidizados que usam a biomassa como biocombustível é inevitável que sejam aplicadas velocidades de ar maiores à velocidade terminal das partículas mais leves, devido à faixa de tamanhos das partículas, e enquanto as partículas mais grossas vão e voltam ao leito, as partículas leves são arrastadas (Geldart; Wong, 1987). Estão associados diversos inconvenientes técnicos, econômicos e ambientais a esta perda de material, tais como poluição, reações no ciclone e nas linhas de retorno, conexão de filtros e alteração das características na fluidização do leito (Colakyan; Levenspiel, 1984). Mas por outro lado,
o arrasto de partículas pode ser aproveitado não só para criar técnicas de separação e transporte de sólidos, classificadores por leitos fluidizados, incineração de lama de esgoto, onde a cinza fina é removida como cinza volante arrastada do combustor; e, portanto para aproveitamento econômico dos processos industriais (Yang, 2003).
Com o incremento da velocidade do gás num leito fluidizado borbulhante, apresenta-se um arrasto das partículas acima do leito, também chamada fase diluída (Yang, 2003). De acordo com a Figura 14, uma região que é chamada zona diluída, as partículas finas e grossas são lançadas acima do leito, mas só as partículas finas são arrastadas fora desta região (Kunii; Levenspiel, 1991).
Figura 14 – Arrasto de partículas no regime da fluidização. Fonte: Adaptado de Kunii e Levenspiel (1991).
De acordo com Yang (2003) o arrasto de partículas (entrainment em inglês) é um termo associado ao fluxo de sólidos jogados fora do leito fluidizado pelo gás. Elutriação (elutriation em inglês) significa o efeito classificador do arrastamento do leito fluidizado, ou seja, a elutriação caracteriza a remoção seletiva de partículas, de tamanho e forma individual, do leito fluidizado.
2.4 Biomassa
Através de toda nossa história tem-se extraído da natureza a matéria-prima necessária para manter o sistema de produção que dá origem aos diferentes produtos e serviços con-sumidos, independente do nível de desenvolvimento da sociedade. No entanto, o nível de produção e consumo aumentou tanto que tem levado a um desequilíbrio socioambiental
que ocasionou diferentes problemas bem conhecidos na natureza: poluição, devastação das florestas, destruição dos ecossistemas, contaminação dos rios e oceanos, desapare-cimento da vegetação, extinção dos animais e mudança climática. Mas ainda assim o consumo na sociedade não só se mantém, como cresce dia a dia. Devido a essa grande produção, a reutilização dos resíduos agrícolas nos sistemas de produção ou geração de energia tornam-se uma das medidas indispensáveis para mitigar os efeitos contra o meio ambiente, e ao mesmo tempo fazer sustentável o ciclo de consumo da sociedade. É assim que a caracterização da biomassa tornou-se uma ferramenta necessária para aproveitar econômica e viavelmente seu potencial (Patel, 2012; Tuck et al., 2012).
2.4.1 Bagaço e palha da cana-de-açúcar
A cana-de-açúcar é uma biomassa que adquiriu muita atenção como um elemento com alto potencial e versátil, devido as suas características naturais e biodegradáveis e os seus constituintes químicos (Loh et al., 2013; Karp et al., 2013). Da cana-de-açúcar, num processo relativamente simples, é produzido o açúcar e o álcool. Ao moer o material fibroso, colmos, obtêm-se o caldo. Ao ferver o caldo e evaporar a água é obtido o açúcar, mas se é fermentado (leveduras) produz o álcool (Badger et al., 2002). Após extraído o caldo da cana, o resíduo é chamado de bagaço.
O bagaço, o resíduo fibroso da moagem de cana-de-açúcar, é um dos maiores resíduos agrícolas do mundo (Loh et al., 2013). Como subproduto é um resíduo lignocelulósico quase totalmente utilizado pelas próprias fábricas de açúcar como combustível para as caldeiras (Pandey et al., 2000; Larson et al., 2001). Uma das aplicações significativas do bagaço é para a produção de rações, enzimas e enzimas enriquecidas com proteína (Pandey et al., 2000), produção de enzimas industriais, etanol, xilitol, ácidos orgânicos, etc. (Chandel et al., 2012). Segundo Pandey et al. (2000) o bagaço consiste aproximada-mente de 50% de celulose, 25% de hemicelulose e 25% de lignina. Essa composição o faz um material propício para ser usado como fibra de reforço em materiais compostos que tenham a intenção de criar novos materiais que possuam propriedades físicas e químicas distintas (Loh et al., 2013). De acordo com Karp et al. (2013), o bagaço é gerado em alta quantidade (186 milhões de toneladas/ano) pela indústria sucroalcooleira no Brasil.
No Brazil, desde a implementação do Programa de Álcool a partir da cana-de-açúcar, ao redor de 1970, em resposta à "crise de petróleo"e a flutuação dos preços do açúcar no mercado internacional (Moreira; Goldemberg, 1999), levou o Brasil a ser o maior produtor de cana-de-açúcar do mundo. Segundo a Organização para a Alimentação e Agricultura das Nações Unidas (FAO) para 2017 a produção de cana-de-açúcar foi de 758 milhões de toneladas produzidas, cerca de 40% da produção mundial para esse ano, que foi de aproximadamente 1.946 milhões de toneladas. Esse volume de produção tem impulsionado uma grande quantidade de pesquisa ao redor da caracterização físico-química e térmica para o desenvolvimento de novas técnicas, procedimentos e metodologias que aprimorem
