Modeliranje procesa granuliranja
| Autor: | Gojun, Martin |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Žižek, Krunoslav |
| Jazyk: | chorvatština |
| Rok vydání: | 2015 |
| Předmět: |
scale-up
granuliranje raspodjela veličina čestica TECHNICAL SCIENCES. Chemical Engineering. Mechanical Thermal and Separation Processes modeliranje procesa sequential modelling procedure population balance TEHNIČKE ZNANOSTI. Kemijsko inženjerstvo. Mehanički toplinski i separacijski procesi granulation granuliranje uvećanje procesa TiO2 raspodjela veličina čestica modeliranje procesa sekvencijalna procedura modeliranja populacijska bilanca TiO2 populacijska bilanca sekvencijalna procedura modeliranja particle size distribution process modelling uvećanje procesa |
| Popis: | Ovaj rad je svojevrsni studij i sažet pregled postojećih pristupa modeliranja procesa granuliranja. Sagledani su modeli uvećanja procesa granuliranja odnosno procedure koje se provode s ciljem pravilnog odabira onih makroskopskih svojstava koja će u granulatoru većih dimenzija (pilot i/ili komercijalnom) rezultirati željenim svojstvima kolektiva granula, istovjetnim onima već dobivenim u malim (laboratorijskim) granulatorima. Dodatno, razmatrani su pristupi kojima se danas modeliraju procesi fizičke pretvorbe tvari granuliranjem. Pri razmatranju modela za simuliranje odziva partikulskog procesa granuliranja posebna pažnja usmjerena je k primjeni mehanističkog pristupa konceptom populacijske bilance. Proces fizičke pretvorbe nanostrukturirane tvari TiO2 u kolektiv pogodnijeg stanja disperznosti modeliran je mehanističkim pristupom, primjenom populacijske bilance. Pristup modeliranja populacijskom bilancom u ovome radu podrazumijeva ispitivanje mogućnosti primjene 1-D populacijske bilance u diskretiziranom obliku te Size-Independent Kernel (SIK) modela koalescencije u predviđanju stvarnih promjena u svojstvu partikulskog sustava (raspodjeli veličina čestica) tijekom procesa granuliranja. Modeliranje procesa granuliranja ostvareno je primjenom sekvencijalne procedure. Dobiveni rezultati uspoređeni su s onima dobivenim prethodnim istraživanjem, ostvarenim primjenom nesekvencijalne procedure modeliranja. Primijenjeni pristup može ukazati na zastupljenost pojedinih mehanizama u procesu granuliranja. Metodom optimizacije, očitovanom u minimiziranju ukupne sume kvadrata odstupanja, procijenjen je karakterističan procesni parametar, konstanta brzine koalescencije. Time je, za sekvencijalan pristup, kvantificirana kinetika fizičke pretvorbe nanostrukturirane tvari TiO2 u stohastičkom okruženju fluidiziranog sloja. This thesis is a kind of study and concise overview of present approaches for modelling granulation processes. Scrutinized are models for scaling the granulation process, in fact the procedures that are lead for the purpose of right selection of the macroscopic properties for the operation of a larger scale granulator (pilot and/or commercial) that will result in targeted collective attributes, identical to those that are gained in a small scale granulators (laboratory ones). Additionally, considered are approaches that are nowadays modelling tools for processes of physical conversion of substance by granulation. In analyzing the models for simulating the outcome of the particulate process of granulation, focus is given to the usage of mechanistic approach by concept of population balance. Process of physical conversion of TiO2 nanostructured substance in a collective of a more appropriate dispersity state is modelled with mechanistic approach using population balance. In this thesis, modelling approach implies testing the applicability of a 1-D discretized population balance with Size-Independent Kernel (SIK) coalescence model for simulating real changes of the property of particulate system (particle size distribution) during granulation process. Modelling of the granulation process is carried out using sequential procedure. Attained results are compared with those of a previous research, brought by using non-sequential modelling procedure. Used approach might indicate the contributions of underlying mechanisms in the granulation process. By optimization method, that connotes minimizing the overall sum of squared errors, characteristic process parameter, coalescence rate constant is estimated. Thus, for the sequential approach, kinetic of physical conversion of TiO2 nanostructured substance in a stochastic fluid-bed environment is quantified. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|