DOI
10.11606/D.3.2009.tde-29062009-111706
Documento
Autor
Nome completo
Renata Argolo Lacerda
E-mail
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Giudici, Reinaldo (Presidente)
Araujo, Pedro Henrique Hermes de
Guardani, Roberto
Título em português
Modelagem matemática de processo de produção de PVC por polimerização em suspensão em reator de batelada.
Palavras-chave em português
Cinética (modelagem matemática)
Polimerização
Resumo em português
Título em inglês
Mathematical modelling of PVC production process by suspension polymerization in batch reactor.
Palavras-chave em inglês
Kinetics
Mathematical models
PVC
Suspension polymerization
Resumo em inglês
Poly (vinyl chloride) PVC is the second-largest thermoplastic that is consumed in the world because of its versatility and comprehensive series of application. The development of representative mathematical models is important for the design, analysis and optimization of polymerization processes. The determination of the optimal operational conditions for a polymerization reactor taking into account operational constraints and quality of the polymer produced could be, in principle, achieved by empirical trial-and-error procedure. However, this can be made in a much more efficient, economic, and safe way through the solution of an optimization problem for which it is required a representative mathematical model of the polymerization process. Such model should be reliable and validated over as wide a range of experimental conditions as possible. In this scenario, the objective of the present work was to develop a mathematical model for suspension polymerization of vinyl chloride, with the abovementioned features, from the models previously described in literature. Model parameters for the diffusion-controlled termination and propagation rate constant were estimated. The model predictions were compared with experimental data taken from the literature, covering different kinds of initiators and different operational conditions. It was found that the model was able to suitably represent all the experimental data tested when fitted for each run. When a general correlation for the adjustable parameters was obtained and included in the model, the model predictions reproduced satisfactorily most of the experimental data in both qualitative and quantitative fashions. Possible causes for the discrepancies found in some cases were discussed and recommendations for model improvement were suggested.

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Data de Publicação
2009-07-14

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