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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.3.2009.tde-29062009-111706
Documento
Autor
Nome completo
Renata Argolo Lacerda
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Paulo, 2009
Orientador
Banca examinadora
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
O poli(cloreto de vinila) PVC é o segundo termoplástico mais consumido no mundo devido a sua versatilidade e seu amplo espectro de utilização. O desenvolvimento de modelos matemáticos representativos é de grande importância para o projeto, análise e otimização de processos de polimerização. A determinação das condições de operação ótimas para um reator de polimerização levando em conta as restrições operacionais e de qualidade do polímero produzido poderia, em princípio, ser realizada de maneira empírica. Entretanto, pode ser feita de maneira muito mais eficiente, econômica e segura através da solução de um problema de otimização. Para tanto, é imprescindível dispor de um modelo matemático representativo do processo de polimerização, confiável e validado experimentalmente em condições tão amplas quanto possível. Dentro deste panorama, o presente trabalho buscou desenvolver, a partir de modelos previamente descritos na literatura, um modelo matemático do processo de polimerização em suspensão de cloreto de vinila. Parâmetros do modelo referentes às limitações difusionais das constantes de terminação e propagação foram ajustados. As previsões do modelo foram comparadas com dados experimentais obtidos na literatura, referentes a diferentes tipos de iniciador, e diferentes condições operacionais. Verificou-se que o modelo desenvolvido foi capaz de representar adequadamente todos os dados experimentais testados quando ajustado individualmente para cada ensaio. Quando aplicada uma correlação generalizada para os parâmetros ajustáveis, o modelo representou de forma satisfatória, tanto qualitativa como quantitativamente, a maioria dos dados experimentais. As possíveis causas para as discrepâncias encontradas em alguns casos foram discutidas e recomendações para melhoramento do modelo foram apresentadas.
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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