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universidade federal do par´a
campus de marab´a
faculdade de engenharia de minas e meio ambiente
MANOEL FERREIRA NUNES
MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE
EXTRAC¸ ˜AO MINERAL
MARAB´A
2013
MANOEL FERREIRA NUNES
MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE
EXTRAC¸ ˜AO MINERAL
Trabalho de Conclu¸c˜ao de Curso apresentado `a Fa-
culdade de engenharia de minas e meio ambiente
da Universidade Federal do Par´a - UFPA, como
requisito para a obten¸c˜ao parcial do grau de Ba-
charel em engenharia de minas e meio ambiente.
Orientador: Profo
. Dr. Reginaldo Sab´oia de Paiva
Profo
. da FEMMA - UFPA
MARAB´A
2013
Dados Internacionais de Cataloga¸c˜ao-na-Publi¸c˜ao (CIP)
Biblioteca II do CAMAR/UFPA, Marab´a, PA - Brasil
NUNES, MANOEL
MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE EXTRAC¸ ˜AO
MINERAL / MANOEL NUNES - 2013
45.p; orientador; Reginaldo Sab´oia de Paiva
Trabalho de Conclus¸c˜ao de Curso (Gradua¸c˜ao) - Universidade Fe-
deral do Par´a, Campus Universit´ario de Marab´a, Faculdade de En-
genharia de Minas e Meio Ambiente, Marab´a, 2013.
Metalurgia Extrativa. I.T´ıtulo.
CDD xxxxxxxxxxxxxx
MANOEL FERREIRA NUNES
MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE
EXTRAC¸ ˜AO MINERAL
Trabalho de Conclu¸c˜ao de Curso apresentado `a Fa-
culdade de engenharia de minas e meio ambiente
da Universidade Federal do Par´a - UFPA, como
requisito para a obten¸c˜ao parcial do grau de Ba-
charel em engenharia de minas e meio ambiente.
Aprovado em / /
Conceito
BANCA EXAMINADORA
Profo
. Dr. Reginaldo Sab´oia de Paiva
Profo
. da FEMMA - UFPA
Profo
. Dr. Evaldiney Monteiro
Profo
. da FEMMA - UFPA
Profo
. Dr. Denilson da Silva Costa
Profo
. da FEMMA - UFPA
Ao meu pai, que `a sua maneira sempre torceu
pelo sucesso de cada um de seus filhos.
A minha m˜ae e aos meus irm˜aos, pelo compa-
nheirismo em todos os momentos.
Resumo
O cobre ´e um dos metais mais importantes industrialmente, ´e utilizado principalmente
na produ¸c˜ao de materiais condutores de eletricidade, e em ligas met´alicas como lat˜ao e
bronze. 60% das jazidas da Prov´ıncia Mineral de Caraj´as s˜ao de cobre oxidado. Na regi˜ao
esse min´erio ´e considerado res´ıduo da explora¸c˜ao, devido seu baixo teor e elevado custo de
extra¸c˜ao que o tornam economicamente invi´avel, ele ´e descartado em pilhas de rejeitos.
A hidrometalurgia, em particular a lixivia¸c˜ao ´e atualmente considerada uma alternativa
no processo de extra¸c˜ao de cobre a partir de min´erios de baixo teor. Considerando os
elevados custos com reagentes e a dificuldade de processamento desse min´erio por flota¸c˜ao,
a lixivia¸c˜ao em colunas de extra¸c˜ao mineral torna-se uma alternativa para a extra¸c˜ao de
cobre a partir de min´erios de baixo teor, sua principal vantagem ´e o baixo custo de
capital e de opera¸c˜ao. Por´em, necessita-se que o min´erio seja previamente aglomerado,
essa aglomera¸c˜ao, al´em de propiciar um leito suficientemente poroso potencializa a a¸c˜ao do
fluido lixiviante atrav´es do maior tempo de contato s´olido-l´ıquido na coluna de extra¸c˜ao, e
mitiga a a¸c˜ao das part´ıculas finas que afetam a permeabilidade da coluna. A modelagem
matem´atica ´e uma poderosa ferramenta a ser utilizada no controle de vaz˜ao da coluna
de extra¸c˜ao mineral. Num processo de modelagem v´arios ramos do C´alculo Diferencial
e Integral podem e devem ser utilizados para que se atinja o objetivo desejado. N˜ao se
deve desvalorizar a mais simples proposi¸c˜ao, nem t˜ao pouco supervalorizar os conte´udos
ditos intelectualmente mais elaborados. Por´em, ressalta-se que a Transformada Inversa
de Laplace foi fundamental para a modelo proposto neste trabalho.
Palavras-chaves: modelagem; coluna de extra¸c˜ao; cobre oxidado; transformada Inversa
de Laplace.
Abstract
Keywords: Sets, functions.
Agradecimentos
Mais do que a todos os outros, agrade¸co a Deus por ter me permitido chegar ao
fim desta etapa da minha vida.
Agrade¸co tamb´em aos meus pais e irm˜aos por terem sempre e invariavelmente me incen-
tivado a perseverar nos estudos, ainda que muitas vezes desanimado.
Expresso minha gratid˜ao aos colegas de curso, tamb´em agrade¸co a todos os professores da
Faculdade de Engenharia de Minas e Meio Ambiente. Em especial ao professor Reginaldo
Sab´oia, por sua inestim´avel colabora¸c˜ao, e ao professor Kidelmar, por n˜ao desanimar
diante da in´ercia dos alunos.
“Lembra que o sono ´e sagrado e alimenta
de horizontes o tempo acordado de vi-
ver”.
Beto Guedes (Amor de ´Indio)
Sum´ario
Lista de Figuras 8
1 Introdu¸c˜ao 9
2 Introdu¸c˜ao aos Modelos Matem´aticos 11
2.1 Conceito de Modelo Matem´atico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.1 Modelos Mecan´ısticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.2.2 Modelos Emp´ıricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
3 Filtra¸c˜ao 16
3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
4 Escoamentos 21
4.1 Escoamento em Leito Fixo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
4.2 Escoamento em Regime Laminar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.3 Escoamento em Regime Turbulento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
4.4 Balan¸co Material . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
5 Transformadas de Laplace 29
5.0.1 Transformada de Laplace Inversa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
6 Metodologia e Modelo 33
6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
6.2 Resultados e Discuss˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
7 conclus˜ao 43
Referˆencias Bibliogr´aficas 44
Lista de Figuras
3.1 V experimental em v´arios tempos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
4.1 Leito fixo ou coluna de recheio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23
4.2 Queda de press˜ao no escoamento atrav´es de leitos compactos . . . . . . . . 26
5.1 fun¸c˜ao Degrau de Heaviside ou fun¸c˜ao degrau unit´ario . . . . . . . . . . . 31
6.1 fun¸c˜ao passo unit´ario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
6.2 Dom´ınio do tempo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
6.3 Curva Transladada (Aglomerado + Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
6.4 Curva Transladada (Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.5 Curva Transladada (Aglomerado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
6.6 Curva ajustada (Aglomerado + Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6.7 Curva ajustada (Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
6.8 Curva ajustada (Aglomerado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
9
1 Introdu¸c˜ao
O cobre ´e um dos metais mais importantes industrialmente, de colora¸c˜ao aver-
melhada, d´uctil, male´avel e que apresenta alta condutibilidade el´etrica e t´ermica, ponto
de fus˜ao a 1083 ◦
C e densidade correspondente a 8, 96g/cm3
(a 20◦
C). ´E utilizado, atu-
almente, para a produ¸c˜ao de materiais condutores de eletricidade (fios e cabos), e em
ligas met´alicas como lat˜ao e bronze. Entre as suas propriedades mecˆanicas destacam-se
sua excepcional capacidade de deforma¸c˜ao e ductibilidade. A flexibilidade do uso e alto
´ındice de recupera¸c˜ao ao final do seu ciclo de vida lhe conferem superioridade em rela¸c˜ao
a materiais similares e s˜ao respons´aveis pela sua larga utiliza¸c˜ao.
A Prov´ıncia Mineral de Caraj´as possui um grande potencial para produzir cobre.
Diversas jazidas foram descobertas como Sossego, Alvo 118, Salobo, Alem˜ao, Pojuca,
Serra Verde, Cristalino e ´Aguas Claras. Alguns concentrados de cobre presentes nesses
dep´ositos possuem caracter´ısticas mais favor´aveis a processos hidrometal´urgicos, como ´e
o caso do min´erio oxidado, presente em cerca de 60 % das jazidas existentes na Serra
dos Caraj´as. Atualmente, por´em este cobre alterado ´e considerado res´ıduo da explora¸c˜ao,
pois devido o seu baixo teor o custo de sua extra¸c˜ao ´e pouco eficiente e economicamente
invi´avel, sendo atualmente descartado em pilhas de rejeito. A hidrometalurgia tem a
vantagem de necessitar de pequenos investimentos e ter baixo custo de opera¸c˜ao, quando
comparada com a pirometalurgia, al´em de reduzir os impactos ambientais provenientes
das descargas de SO2 na atmosfera. Frente `as vantagens dos processos hidrometal´urgicos
e ao desafio de pesquisar condi¸c˜oes favor´aveis para a recupera¸c˜ao do cobre oxidado via
lixivia¸c˜ao tendo em vista a grande utilidade deste mineral e a esgotabilidade das jazidas
de min´erios, torna-se fundamental o desenvolvimento de pesquisas e tecnologias mais
competitivas, a fim de utilizar-se este cobre como mat´eria-prima no mercado nacional e
internacional de metais.
O objetivo central deste trabalho ´e propor um modelo matem´atico capaz de prever
a altura ´otima do fluido na coluna de lixivia¸c˜ao. Desta maneira ´e poss´ıvel estimar o tempo
de contato entre o agente lixiviante e o min´erio. Logo, ´e poss´ıvel controlar o tempo de
residˆencia suficiente para saturar o meio fluido criando uma vaz˜ao de entrada e sa´ıda.
1 Introdu¸c˜ao 10
Assim, pretende-se avan¸car nos estudo da lixivia¸c˜ao do min´erio de cobre com solu¸c˜oes
de ´acido sulf´urico (H2SO4), com prop´osito contribuir para a otimiza¸c˜ao do processo de
lixivia¸c˜ao em colunas.
Com rela¸c˜ao a organiza¸c˜ao deste Trabalho de Conclus˜ao de Curso TCC, optou-
se por uma distribui¸c˜ao e organiza¸c˜ao de conte´udos relevantes ao desenvolvimento do
trabalho na ordem a seguir. A introdu¸c˜ao come¸ca abordando a importˆancia do cobre
para o uso industrial, destacando o grande potencial produtivo da Prov´ıncia Mineral de
Caraj´as, e sua tendˆencia futura de produ¸c˜ao de cobre via processos hidrometal´urgicos
para o min´erio de cobre oxidado.
No cap´ıtulo 2 desenvolveu-se uma breve introdu¸c˜ao aos modelos matem´aticos, no
qual destaca-se os modelos emp´ıricos e os modelos mecan´ısticos. Esses dois m´etodos de
modelos muitas vezes far´a parte da pr´atica do modelador, de modo que ele far´a progresso
com qualquer dos m´etodos ou com ambos. O cap´ıtulo 3 fala sucintamente da filtra¸c˜ao,
o tema ´e desenvolvido at´e se obter uma equa¸c˜ao para a filtra¸c˜ao. Na parte de escoa-
mentos, no 4o
cap´ıtulo, foca-se em escoamentos em leito fixo, descrevendo escoamento
em regime laminar e em regime turbulento. O balan¸co material, tema imprescind´ıvel
para os objetivos desse trabalho ´e abordado no fim do cap´ıtulo. A Transformada de
Laplace ´e aborda na sequˆencia, procurou-se n˜ao aprofundar em carregado formalismo e
demonstra¸c˜oes matem´aticas. Optou-se apenas pelos teoremas e defini¸c˜oes essenciais `a
apresenta¸c˜ao da Transformada Inversa de Laplace. Na metodologia e modelo, cap´ıtulo
6, desenvolveu-se o modelo de equa¸c˜ao proposto no in´ıcio do trabalho, sua aplica¸c˜ao, e a
an´alise dos resultados. Finalmente, na sequˆencia, a conclus˜ao fecha o trabalho.
11
2 Introdu¸c˜ao aos Modelos Matem´aticos
Modelos matem´aticos s˜ao utilizados em muitos campos da atividade humana,
como: Engenharia, Matem´atica, Economia, F´ısica, Qu´ımica, Biologia, Psicologia, Co-
munica¸c˜ao, Demografia, Astronomia, etc. S˜ao largamente utilizados na representa¸c˜ao de
sistemas dinˆamicos e est´aticos.
Um sistema ´e uma combina¸c˜ao de componentes que atuam em conjunto para satis-
fazer um objetivo especificado. O sistema ´e dito est´atico, quando a sa´ıda atual do sistema
depende somente da entrada atual. A sa´ıda do sistema s´o varia se a sua entrada variar.
O sistema ´e dito dinˆamico, se a sua sa´ıda depende da entrada e dos valores passados
da entrada. Num sistema dinˆamico a sa´ıda varia se ela n˜ao estiver num ponto de equil´ıbrio,
mesmo que nenhuma entrada esteja sendo aplicada.
O modelo matem´atico de um sistema dinˆamico ´e definido como sendo o conjunto
de equa¸c˜oes que representam a dinˆamica do sistema com certa precis˜ao. O modelo ma-
tem´atico de um dado sistema n˜ao ´e ´unico, isto ´e, um sistema pode ser representado por
diferentes modelos dependendo da an´alise que se deseja fazer.
Na obten¸c˜ao do modelo matem´atico para um dado sistema deve-se ter um com-
promisso entre a simplicidade do modelo e a sua precis˜ao. Nenhum modelo matem´atico,
por mais preciso que seja, consegue representar completamente um sistema [9].
Em geral deve-se obter um modelo matem´atico, que seja adequado para solucionar
o problema espec´ıfico que esta em an´alise. Por´em, ´e importante ressaltar que os resulta-
dos obtidos desta an´alise ser˜ao v´alidos somente para os casos em que o modelo ´e v´alido.
Quando vamos obter um modelo simplificado de um sistema, geralmente ignoramos al-
gumas propriedades f´ısicas deste sistema. Se os efeitos que estas propriedades causam
na resposta do sistema s˜ao pequenos, ent˜ao uma boa semelhan¸ca entre os resultados da
an´alise matem´atica e os resultados pr´aticos do sistema ´e obtida [9].
Em geral os sistemas dinˆamicos s˜ao n˜ao lineares. Por´em, os procedimentos ma-
tem´aticos para a obten¸c˜ao de solu¸c˜ao de modelos lineares s˜ao muito complicados. Por
2.1 Conceito de Modelo Matem´atico 12
isto, geralmente substitu´ı-se o modelo n˜ao linear por um modelo linear, com validade
somente em uma regi˜ao limitada de opera¸c˜ao, ou para um ponto de opera¸c˜ao.
Muitos problemas pr´aticos necessitam usar modelos matem´aticos e `as vezes, as
situa¸c˜oes s˜ao muito diferentes, mas a abordagem e a filosofia subjacentes s˜ao as mesmas.
Como se vˆe em [2], existe uma forma matem´atica unificada para tratar muitas
teorias cient´ıficas e matem´aticas e tais t´ecnicas podem ser descritas como uma dinˆamica
geral, que tem sido desenvolvida em ´areas conhecidas como Teoria de Sistemas e Teoria
de Controle, como ´e o caso do Calculo Diferencial e Equa¸c˜oes Diferenciais.
2.1 Conceito de Modelo Matem´atico
Conceitualmente, um modelo matem´atico ou simplesmente modelo, pode ser apre-
sentado como uma representa¸c˜ao de um sistema real, o que significa que um modelo deve
representar um sistema e a forma como ocorrem `as modifica¸c˜oes no mesmo.
O objetivo mais importante de um modelo ´e que ele permite o entender do pr´oprio
modelo de uma forma simples ou ent˜ao descrever este modelo mais completamente, de
modo que o modelo possa ser t˜ao preciso quanto o mundo real.
Um modelo e normalmente uma simplifica¸c˜ao do mundo real ou alguma forma
conveniente de trabalhar com este mundo, mas as caracter´ısticas essenciais do mundo real
devem aparecer no modelo, de modo que o seu comportamento seja igual ou semelhante
`aquele do sistema modelado.
Um modelo matem´atico consiste de um conjunto de equa¸c˜oes que representam de
uma forma quantitativa, as hip´oteses que foram usadas na constru¸c˜ao do modelo, as quais
se apoiam sobre o sistema real. Tais equa¸c˜oes s˜ao resolvidas em fun¸c˜ao de alguns valores
conhecidos ou previstos pelo modelo real e podem ser testadas atrav´es da compara¸c˜ao
com os dados conhecidos ou previstos com as medidas realizadas no mundo real.
As equa¸c˜oes matem´aticas de um modelo n˜ao proporcionam a pr´opria explica¸c˜ao
cient´ıfica do modelo, mas simplesmente interpretam as hip´oteses de um ponto de vista
quantitativo, dando-nos a condi¸c˜ao de deduzir consequˆencias e mostrar-nos onde est˜ao os
detalhes que dever˜ao ser aceitos ou recusados [4].
2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos 13
2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos
Existem pelo menos duas abordagens diferentes para o uso de modelos em pes-
quisa, sendo que cada uma delas e escolhida em fun¸c˜ao do que se espera que o modelo
seja: mecan´ıstico ou emp´ırico. ´E importante ressaltar que deveremos estar advertido so-
bre os objetivos do modelo, de modo que estes sejam real´ısticos e isto poder´a salvar-nos de
comprometer-se com modelagem quando o modelo n˜ao estiver apropriado, ou quando es-
tiver construindo uma classe errada de modelos [9]. Os dois tipos de modelos: mecan´ıstico
ou emp´ırico ser˜ao considerados na sequˆencia.
2.2.1 Modelos Mecan´ısticos
Se desejarmos entender a resposta de um sistema cient´ıfico em termos de um meca-
nismo, um modelo mecan´ıstico devera ser usado. Este tipo de modelo pode ser constru´ıdo
pela vis˜ao da estrutura do sistema, dividindo-se o sistema em v´arias componentes e ten-
tando entender o comportamento de todo o sistema atrav´es de cada parte e atrav´es das
intera¸c˜oes que ocorrem com as partes.
Ao tentar construir um modelo mecan´ıstico, e necess´ario construir algumas hip´oteses
sobre quais devem ser as componentes (tamb´em conhecidas como vari´aveis) que s˜ao im-
portantes no sistema, quais delas devem ser ignoradas e como elas devem se comportar.
Estas hip´oteses s˜ao `a base deste tipo de modelo.
A seguir, o modelo deve ser descrito matematicamente e as hip´oteses dever˜ao
aparecer nas equa¸c˜oes.
Os dois passos mais importantes na constru¸c˜ao desses modelos, s˜ao: constru¸c˜ao das
hip´oteses e descri¸c˜ao matem´atica. Estes devem assumir que determinadas componentes
devem obedecer a determinadas equa¸c˜oes. Estas duas etapas no processo de modelagem
mecan´ıstica, fornecem o conte´udo real do modelo.
Finalmente, as equa¸c˜oes devem ser resolvidas e as solu¸c˜oes, que poder˜ao ser fun¸c˜oes
ou n´umeros, ser˜ao as previs˜oes dos dados atrav´es do modelo.
Os pr´oximos passos analisam a solu¸c˜ao, comparando-a com os valores previstos
com os dados experimentais. Nesta fase gastamos muito tempo e cometemos erros.
2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos 14
Quando um modelo ´e testado pela compara¸c˜ao de suas previs˜oes com os dados
experimentais, na verdade, testamos tamb´em as hip´oteses do modelo, considerando que
os trabalhos alg´ebricos e num´ericos tenham sido executados sem erros.
2.2.2 Modelos Emp´ıricos
´E poss´ıvel e `as vezes valioso tentar obter e entender a resposta de um sistema sem
passar pelos est´agios de estruturar um sistema, fazendo hip´oteses sobre as componentes
do sistema e ent˜ao tentando trabalhar sem usar as consequˆencias matem´aticas daquelas
hip´oteses.
Em s´ıntese, o m´etodo emp´ırico consiste em ver os dados experimentais, possivel-
mente fazendo alguma analise dos dados e tentando fazer alguma suposi¸c˜ao inteligente
(quase sempre muito simples) na forma de conjunto de equa¸c˜oes ou mesmo atrav´es de
explica¸c˜oes intuitivas, que poder˜ao ser usadas como um modelo matem´atico e com os
dados de uma forma conveniente.
Embora este m´etodo pare¸ca pobre e arbitr´ario, em alguns casos ele e desej´avel,
quando n˜ao e o ´unico a ser usado para atacar o problema.
Se uma resposta excelente for obtida com dados experimentais atrav´es da aborda-
gem emp´ırica, ent˜ao ela pode ser supervalorizada para um mecanismo que pode levantar
aquele tipo de resposta desejada, e isto tem sido realizado de uma forma normal pelos
cientistas, ao fazer dedu¸c˜oes sobre mecanismos de dados experimentais [9].
O modelador mecan´ıstico construir´a seus modelos antes de fazer os experimentos,
pensando sobre os poss´ıveis mecanismos e dedu¸c˜oes das suas consequˆencias por meio do
modelo, o experimento testara as suas hip´oteses e possivelmente definir´a um mecanismo
ao inv´es de outro.
No entanto, pensando sobre o mecanismo constru´ıdo na mente do modelador, ele e
guiado pela existˆencia de dados e o conhecimento para este mecanismo, pode ser aplicado
para a sua pr´opria combina¸c˜ao do uso emp´ırico e da sua intui¸c˜ao.
Por outro lado, o modelador emp´ırico pode fazer pressupor a existˆencia de um
mecanismo ap´os fazer o experimento e ver os dados, assim, ela come¸ca uma investiga¸c˜ao
como um emp´ırico e a termina como um mecanicista.
2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos 15
Na pr´atica, o modelador fica se movendo como um pˆendulo entre os dois m´etodos
de modelos: mecan´ıstico e emp´ırico, de modo que ele devera fazer progresso com qualquer
um dos dois m´etodos e possivelmente com os dois, de modo a obter resultado desejado.
16
3 Filtra¸c˜ao
A filtra¸c˜ao ´e uma das aplica¸c˜oes mais comuns do escoamento de fluidos atrav´es
de leitos compactos. A opera¸c˜ao industrial ´e an´aloga `as filtra¸c˜oes realizadas em um
laborat´orio, que utilizam papel de filtro e funil. ´E uma opera¸c˜ao que pode ser denominada
como a separa¸c˜ao de part´ıculas s´olidas presente em um fluido atravessando um meio
filtrante onde os s´olidos se depositam. O fluido (um l´ıquido ou um g´as ) circula atrav´es
do meio filtrante em virtude de uma diferen¸ca de press˜ao no meio.
O processo unit´ario filtra¸c˜ao consiste na separa¸c˜ao de uma fase s´olida de uma fase
liquida. Basicamente, uma opera¸c˜ao de separa¸c˜ao de s´olidos presentes em uma polpa na
qual a fase l´ıquida chamado filtrado, ´e compelida a passar atrav´es de um meio poroso,
este denominado meio filtrante, ao passo que a fase s´olida, nomeada torta de filtra¸c˜ao,
firma uma camada sobre a superf´ıcie do meio poroso. O objetivo da opera¸c˜ao ´e separar
mecanicamente as part´ıculas s´olidas de uma suspens˜ao l´ıquida com o aux´ılio de um leito
poroso.
Quando se for¸ca a suspens˜ao atrav´es do leito, o s´olido da suspens˜ao fica retido
sobre o meio filtrante, formando um dep´osito que se denomina torta e cuja espessura vai
aumentando no decorrer da opera¸c˜ao. O l´ıquido que passa atrav´es do leito ´e chamado de
filtrado.
Em filtra¸c˜oes industriais o conte´udo de s´olidos pode variar de tra¸cos a uma per-
centagem elevada. O fluido circula atrav´es do meio filtrante em virtude de uma diferen¸ca
de press˜ao no meio. Este aspecto classifica os filtros como aqueles que operam com alta
press˜ao sobre o meio, os que operam em press˜ao atmosf´erica e os que operam a baixas
press˜oes (v´acuo). Press˜oes acima da atmosf´erica podem ser conseguidas por a¸c˜ao da for¸ca
da gravidade atuando sobre uma coluna de l´ıquido, por meio de bombas e compressores,
bem como pela a¸c˜ao da for¸ca centr´ıfuga.
3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 17
3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao
Na filtra¸c˜ao, a resistˆencia do meio ao fluxo do fluido aumenta com o passar do
tempo `a medida que o meio filtrante vai sendo obstru´ıdo ou quando se forma uma torta.
As principais magnitudes de interesse s˜ao a velocidade do fluxo atrav´es do filtro e a
queda de press˜ao na unidade. `A medida que o processo ocorre, diminui a velocidade
do fluxo ou aumenta a queda de press˜ao. Na chamada filtra¸c˜ao a press˜ao constante,
a queda de press˜ao permanece constante e a velocidade do fluxo vai diminuindo com o
tempo. Menos frequente ´e o aumento progressivo da press˜ao para obter uma filtra¸c˜ao `a
velocidade constante.
A partir desses fatores fundamentais obt´em-se uma express˜ao envolvendo constan-
tes que podem ser determinadas experimentalmente. As equa¸c˜oes de projeto s˜ao desenvol-
vidas a partir de ensaios em escala reduzida. A velocidade de opera¸c˜ao ´e dada pela rela¸c˜ao:
V =
FP
R
(3.1)
com:
V = Velocidade
FP = For¸ca propulssora;
R =Resistˆencia.
A for¸ca propulsora (FP ) ´e a soma da queda de press˜ao na torta e no meio fil-
trante. As resistˆencias (R), podem ser consideradas em s´erie e desta forma teremos uma
resistˆencia da torta e uma do meio filtrante. A resistˆencia da torta varia com o tempo
devido ao aumento de sua espessura e a resistˆencia do sistema (meio filtrante + canais do
filtro) permanece constante ao longo do processo. Para o equacionamento da equa¸c˜ao de
filtra¸c˜ao ser´a considerado o processo de filtra¸c˜ao com forma¸c˜ao de torta incompress´ıvel.
Para o C´alculo de ∆P1 (resistˆencia da torta), iremos admitir fluxo unidimensional
e velocidade constante.
dv
dx
= 0 (3.2)
Considerando a Lei de Darcy para o escoamento de um fluido em um meio poroso
3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 18
e baseando-se principalmente na queda de press˜ao do sistema, temos:
dP1
dx
=
µ
k
ν (3.3)
Onde dP1 ´e a queda de press˜ao atrav´es da torta e k ´e a permeabilidade da torta.
Nestas condi¸c˜oes a massa de s´olidos (dm) na camada da torta ´e:
dm = (1 − )Adxρs (3.4)
Onde:
ρs = massa especifica dos s´olidos;
A = ´area;
= porosidade do meio poroso.
Rearranjando,
dx =
dm
(1 − )Aρs
(3.5)
Substituindo 3.5 em 3.3 temos,
dP1 =
1
kρs(1 − )
·
µν
A
dm (3.6)
Consideremos α, a resistividade espec´ıfica da torta (m/kg), se:
α =
1
kρs(1 − )
(3.7)
Ent˜ao:
dP1 = α
µν
A
dm (3.8)
Integrando:
∆P1 = α
µν
A
m (3.9)
Analogamente, para ∆P2, (resistˆencia do sistema) temos:
dP2
dx
=
µ
k
ν (3.10)
Onde dP2 ´e a queda de press˜ao atrav´es do filtro
Integrando 3.10:
∆P2 =
µν
k
Lm (3.11)
3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 19
onde Lm, espessura do meio filtrante ´e constante. Como,
Rm =
Lm
k
(3.12)
com Rm = resistˆencia do meio filtrante.
Logo,
∆P2 = µνRm (3.13)
A queda total de press˜ao (∆P) ´e expressa pela equa¸c˜ao abaixo:
∆P = ∆P1 + ∆P2 (3.14)
Substituindo as equa¸c˜oes 3.9 e 3.13 em 3.14 temos:
∆P = µν
αm
A
+ Rm (3.15)
Seja, cs = concentra¸c˜ao da suspens˜ao, ent˜ao:
cs =
m
ν
=
massa de s´olidos na suspens~ao
volume de filtrado
(3.16)
v =
1
A
·
dV
dt
(3.17)
Substituindo 3.16 e 3.17 em 3.15,
∆P =
αcsV
A
+ Rm µ
1
A
·
dV
dt
(3.18)
Rearranjando,obtemos a equa¸c˜ao fundamental da filtra¸c˜ao.
dV
dt
=
µ
A∆P
αcsV
A
+ Rm (3.19)
Considerando a filtra¸c˜ao com press˜ao constante podemos, separar os termos e
introduzir as constantes Kp e B desta forma:
dV
dt
=
µcsα
A2∆P
V +
µRm
A∆P
= KpV + B (3.20)
Onde as unidades no SI para Kp s˜ao s/m6
e para B s/m3
.
Kp =
µcsα
A2∆P
(3.21)
3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 20
B =
µRm
A∆P
(3.22)
Para filtra¸c˜ao a press˜ao constante, α ´e constante (torta incompress´ıvel) e V e t s˜ao
as ´unicas vari´aveis da equa¸c˜ao 3.20
Separando as vari´aveis em 3.20 e integrando:
t
0
dt =
V
0
(KpV + B) dV (3.23)
t =
Kp
2
ν2
+ BV (3.24)
Dividindo a equa¸c˜ao 3.24 por V temos:
t
V
=
Kp
2
ν + B (3.25)
Para determinar os valores de α e Rm utilizamos a equa¸c˜ao 3.24. Com os dados
experimentais de V em v´arios tempos t, plota-se ∆t
∆V
∼= dt
dV
versus V = V1+V2
2
e ajusta-se
a melhor reta tal que Kp = tg(θ)
Figura 3.1: V experimental em v´arios tempos
Fonte: Elaborada pelo autor
21
4 Escoamentos
Baseados em diferentes crit´erios os escoamentos de fluidos podem ser classificados
em v´arios tipos. Pode-se ter, por exemplo, escoamentos estacion´arios ou permanentes que
s˜ao aqueles cujas grandezas como velocidade e press˜ao n˜ao variam com o tempo. Caso
contr´ario, eles s˜ao ditos transientes ou n˜ao permanentes. Uma outra classifica¸c˜ao foi pro-
posta nos meados do s´eculo XIX, por Reynolds [5]. Ele verificou experimentalmente a
existˆencia de dois tipos de escoamentos, o laminar e o turbulento. Escoamento laminar
´e idealizado como aquele no qual camadas muito finas, ou lˆaminas, de fluido parecem
escorregar umas sobre as outras havendo somente troca de quantidade de movimento
molecular. J´a o escoamento turbulento ´e aquele no qual as part´ıculas de fluido individu-
ais apresentam um movimento desordenado, isto ´e, a velocidade apresenta componentes
transversais ao movimento geral do conjunto ao fluido. Neste ponto deve-se salientar que
laminar ou turbulento n˜ao s˜ao caracter´ısticas do fluido, mas um estado em que ele se
encontra devido `as condi¸c˜oes do escoamento.
A natureza de um escoamento, isto ´e, se laminar ou turbulento e sua posi¸c˜ao
relativa numa escala de turbulˆencia ´e indicada pelo n´umero de Reynolds (Re). O n´umero
de Reynolds, parˆametro adimensional, ´e a rela¸c˜ao entre as for¸cas inerciais (Fi) (devido `a
velocidade) e as for¸cas viscosas (Fµ), podendo ser escrita como:
Re =
Fi
Fµ
=
ρLV
µ
(4.1)
onde ρ ´e a densidade e µ a viscosidade do fluido. L e V s˜ao comprimentos e velocidades
caracter´ısticas do escoamento, e dependem do problema em estudo. Para dutos circulares
de diˆametro D, temos:
Re =
ρLD
µ
(4.2)
A magnitude do n´umero de Reynolds indica a importˆancia para o escoamento das
for¸cas inerciais (Re > 10) e das for¸cas viscosas (Re < 1). Quando Re 1, as for¸cas
viscosas s˜ao importantes somente nas regi˜oes adjacentes `as superf´ıcies s´olidas, devido `a
presen¸ca da camada limite ( fina regi˜ao ao redor da superf´ıcie de corpos em movimento
imersos em fluido na qual o gradiente de velocidade ∂ν
∂t
normal a superf´ıcie do corpo ´e
4.1 Escoamento em Leito Fixo 22
significativo). De acordo com [1], n˜ao ´e poss´ıvel definir precisamente as faixas de n´umeros
de Reynolds que indicam se o escoamento ´e laminar, de transi¸c˜ao ou turbulento. Nos
projetos de engenharia os seguimtes valores s˜ao apropriados: o escoamento num tubo ´e
laminar se o n´umero de Reynolds ´e menor que aproximadamente 2100; o escoamento ´e
turbulento se o n´umero de Reynolds ´e maior que 4000. Para n´umeros de Reynolds entre
estes dois limites, o escoamento pode apresentar alternadamente e de um modo aleat´orio,
caracter´ısticas laminares e turbulentas (escoamento de transi¸c˜ao).
A forma do perfil de velocidade do escoamento num tubo depende se este ´e laminar
ou turbulento e tamb´em do comprimento da regi˜ao de entrada le. O adimensional compri-
mento de entrada, le/D, tamb´em correlaciona-se muito bem com o n´umero de Reynolds.
Os valores t´ıpicos dos comprimentos de entrada s˜ao dados por:
Le
D
= 0.06Re (para escoamento laminar) (4.3)
Le
D
= 4.4(Re)1/6
(para escoamento turbulento) (4.4)
4.1 Escoamento em Leito Fixo
O desenvolvimento de uma descri¸c˜ao anal´ıtica para o escoamento de um fluido ´e
baseado nas leis f´ısicas relacionadas com o escoamento, expressas em forma matem´atica
adequada. As equa¸c˜oes que descrevem o escoamento em um meio poroso ou em leito fixo
ser˜ao descritas a seguir.
O primeiro trabalho experimental de escoamento em meios porosos foi feito por
Darcy, em 1830, no qual constatou que para escoamentos laminares a taxa de fluxo ´e
proporcional a queda de press˜ao (∆P) e inversamente proporcional a viscosidade (µ) e ao
comprimento (∆L).
ν =
q
A
=
k
µ
·
∆p
∆L
(4.5)
onde ν ´e a velocidade superficial, µ a viscosidade do fluido e k a permeabilidade do
material. A equa¸c˜ao ajusta-se a baixas vaz˜oes, entretanto a complexidade do escoamento
atrav´es de s´olidos particulados e a diversidade de situa¸c˜oes pr´aticas permitiu o uso de
rela¸c˜oes previamente deduzidas para avaliar perdas por atrito em tubula¸c˜oes.
4.2 Escoamento em Regime Laminar 23
Figura 4.1: Leito fixo ou coluna de recheio
Fonte: UFSC - Depto. de Enga
. Qu´ımica - Adaptada
4.2 Escoamento em Regime Laminar
Para determinar as caracter´ısticas do escoamento em leitos empacotados usaremos
algumas rela¸c˜oes geom´etricas relativas as part´ıculas que o comp˜oe. A porosidade (ε) em
um leito empacotado e definida de acordo com a rela¸c˜ao:
ε = volume de vazios no leito /volume total do leito
A superf´ıcie especifica da part´ıcula (aν) em m−1
e definida como:
aν =
Sp
Vp
(4.6)
onde Sp ´e a ´area de superf´ıcie da part´ıcula em m2
e Vp o volume da part´ıcula em m3
.
Para part´ıculas esf´ericas temos que:
aν =
6
Dp
(4.7)
Considerando o diˆametro efetivo (Dp = 6/av) para leitos empacotados com part´ıculas
n˜ao esf´ericas e que a fra¸c˜ao de volume das part´ıculas no leito ´e igual a (1 − ε) temos:
a = aν · (1 − ε)
6
Dp
· (1 − ε) (4.8)
onde a ´e a raz˜ao entre a superf´ıcie total do leito e o volume total do leito. A veloci-
dade intersticial m´edia (ν) em m/s est´a relacionada com a velocidade superficial ν que
considera a sec¸c˜ao transversal do leito sem o material de empacotamento.
ν = ε · ν (4.9)
4.2 Escoamento em Regime Laminar 24
O raio hidr´aulico rH pode ser definido como a raz˜ao entre a ´area da se¸c˜ao trans-
versal dispon´ıvel para o escoamento e o per´ımetro molhado.
rH = volume de vazios / volume do leito
ssuperf´ıcie molhada / volume do leito
rH = volume de vazios dispon´ıvel para o escoamento
superf´ıcie total molhada dos s´olidos
rH =
ε
a
(4.10)
Combinando as equa¸c˜oes 4.8 e 4.10:
rH =
ε
6 (1 − ε)
Dp (4.11)
Uma vez que o diˆametro equivalente (D) ´e igual a 4 × rH, o n´umero de Reynolds
para um leito empacotado, utilizando as equa¸c˜oes 4.9 e 4.11, pode ser escrito como:
NRe =
(4rH) νρ
µ
=
4ε
6 (1 − ε)
Dp ·
ν · ρ
ε · µ
=
4
6 (1 − ε)
·
Dpν ρ
µ
(4.12)
Para leitos empacotados Ergun, em [7] definiu o NRe de acordo com a equa¸c˜ao
acima sem a fra¸c˜ao 4/6; logo.
NRe,p =
Dpν ρ
µ (1 − ε)
(4.13)
Para escoamento laminar podemos combinar a equa¸c˜ao de Hagen- Poiseuille1
que
relaciona a queda de press˜ao com a velocidade m´edia em tubos horizontais com as equa¸c˜oes
4.11 e 4.9, desta forma:
∆P =
32µν∆L
D2
=
32µ ν /ε ∆L
(4rH)2 =
72µν ∆L (1 − ε)2
ε3D2
p
(4.14)
O valor correto de ∆L ´e maior devido ao percurso tortuoso, e o uso de raio
hidr´aulico prediz valores de ν maiores. Em [6] e [7], experimentos indicam uma cons-
tante cujo valor deve ser igual a 150, resultando na equa¸c˜ao de Blake-Kozeny para fluxo
laminar, onde a porosidade < 0, 5 e NRe,p, < 10; logo;
∆P =
150µ · ν ∆L
D2
p
·
(1 − ε)2
ε3
(4.15)
1
A equa¸c˜ao Q = πD4
∆P/128µL foi derivada experimentalmente e independentemente pelo engenheiro
hidr´aulico alem˜ao Heinrich Ludwig Hagen (1839) e pelo m´edico francˆes Jean Louis Marie Poiseuille (1838).
4.3 Escoamento em Regime Turbulento 25
Com:
∆P =queda de press˜ao no leito;
∆L =comprimento do leito;
ε = porosidade ou fra¸c˜ao de vazios;
µ = viscosidade do fluido;
ν = velocidade superficial do fluido;
Dp = diˆametro efetivo da part´ıcula.
4.3 Escoamento em Regime Turbulento
Para escoamento turbulento `as perdas por energia cin´etica podem ser calculadas a
partir da equa¸c˜ao deduzida para determinar a queda de press˜ao em tubos.
∆Pf = 4fρ
∆Lν2
2D
(4.16)
substitu´ıdo as rela¸c˜oes para a velocidade superficial e o raio hidr´aulico temos:
∆P = 1, 75
3f · ρ(ν )2
· ∆L · (1 − ε)
Dp · ε3
(4.17)
Considerando o escoamento turbulento o fator de fric¸c˜ao alcan¸ca um valor cons-
tante. Dados experimentais indicam que 3f = 1, 75. Desta forma a equa¸c˜ao para escoa-
mento turbulento NRe > 1000, denominada equa¸c˜ao de Burke-Plummer, pode ser escrita
da seguinte forma.
∆P = 1, 75
ρ(ν )2
· ∆L · (1 − ε)
Dp · ε3
(4.18)
A equa¸c˜ao semi-emp´ırica de Ergun, v´alida para os regimes Laminar e Turbulento
e:
∆P
∆L
= 150
µν · (1 − ε)2
D2
p · ε
+ 1, 75
ρ(ν )2
· (1 − ε)
Dp · ε3
(4.19)
O primeiro termo da equa¸c˜ao de Ergun ´e predominante para o regime laminar,
enquanto que o segundo tem maior importˆancia para valores mais elevados de Reynolds,
devido ao termo quadr´atico de velocidade superficial.
4.3 Escoamento em Regime Turbulento 26
De maneira geral, pode-se descrever o comportamento de um Leito Fixo ajustando-
se a forma da equa¸c˜ao abaixo aos dados experimentais.
∆P
∆L
= α1ν + α2(ν )n
(4.20)
Figura 4.2: Queda de press˜ao no escoamento atrav´es de leitos compactos
Fonte: Foust, A. S. - Princ´ıpio de Opera¸c˜oes Unit´arias, pg.565
A figura 4.2 mostra a curva interpolatriz que se obt´em plotando-se os dados expe-
rimentais provenientes de v´arias fontes com a coordenada [(−∆P)gcDp/LρVsm2 ][ε3
(1−ε)]
em fun¸c˜ao do n´umero de NRe/(1 − ε), ref. [5].
Existem trˆes vari´aveis muito utilizadas em rela¸c˜ao ao escoamento de um fluido que
por conveniˆencia iremos definir agora. A primeira ´e a vaz˜ao, que representa o volume de
fluido que atravessa uma se¸c˜ao reta por unidade de tempo.
Q =
dV
dt
= Aν (4.21)
onde ν ´e a velocidade, em m/s, e A ´e a ´area, em m2
. A segunda ´e a vaz˜ao m´assica, ou
descarga, que ´e a quantidade de massa de fluido que cruza uma se¸c˜ao reta por unidade
de tempo.
Qm =
dm
dt
= ρνA (4.22)
onde ρ ´e a massa espec´ıfica, em kg/m3
. E por ´ultimo, o fluxo que representa a quantidade
de uma grandeza f´ısica que cruza uma dada ´area por unidade de tempo.
4.4 Balan¸co Material 27
4.4 Balan¸co Material
Na sua forma mais simples, o balan¸co de massa ou balan¸co material nada mais ´e
que a contagem das unidades de massa envolvidas. A lei da conserva¸c˜ao da massa afirma
que a massa total de todas as substˆancias que tomam parte num processo se mant´em
constante. Embora existam exce¸c˜oes a essa lei em rea¸c˜oes e processos nucleares, a lei ´e
v´alida para os objetivos da engenharia [5]. Verbalmente escrevemos:
Entrada de massa − sa´ıda de massa = acumula¸c~ao de massa (4.23)
Desta equa¸c˜ao uma outra pode ser implementada atrav´es de um balan¸co diferencial,
que ´e aplic´avel em um determinado instante do Processo. Supondo o componente A
(acumula¸c˜ao de massa) envolvido em um processo e considerando qe, (kg/s) e qs (kg/s) as
taxas de entrada e sa´ıda do componente atrav´es dos limites do sistema, podemos assumir
que as vari´aveis qe, e qs, podem variar com o tempo.
Podemos ent˜ao escrever o balan¸co para um per´ıodo de tempo variando de t at´e
t + ∆t, supondo uma pequena varia¸c˜ao de ∆t onde as quantidades de qe, e qs, podem ser
consideradas constantes. Desta forma os termos do balan¸co podem ser calculados:
entra = qe(kg/s) · ∆t(s) (4.24)
sai = qs(kg/s) · ∆t(s) (4.25)
Podemos supor tamb´em que a massa de A no sistema muda em uma quantidade
∆m (kg), desta forma a equa¸c˜ao de balan¸co pode ser escrita como:
∆m = (qe − qs)∆t (4.26)
Dividindo a equa¸c˜ao por ∆t e aproximando-o de zero, temos que a raz˜ao ∆m/∆t
se torna a derivada de m com rela¸c˜ao a t (dm/dt) logo, a equa¸c˜ao pode ser escrita como:
dm
dt
= qe − qs (4.27)
Nesta equa¸c˜ao geral de balan¸co m ´e a parcela da quantidade balanceada no sistema
e os dois termos a direita na equa¸c˜ao s˜ao taxas que podem variar com o tempo. Quando
a densidade for constante o termo de acumula¸c˜ao pode escrito da seguinte forma:
A(Ac´umulo) =
dm
dt
=
d(ρV )
dt
= ρ
dV
dt
(4.28)
4.4 Balan¸co Material 28
A equa¸c˜ao aplicada a um sistema cont´ınuo em estado estacion´ario determina que
m seja constante indicando que a derivada ´e igual a zero, logo:
E − S = Ac (4.29)
Entretanto, se qualquer termo varia com o tempo, a derivada ao lado esquerdo
da equa¸c˜ao permanece como parte da equa¸c˜ao. Logo a equa¸c˜ao de balan¸co para um
sistema em estado n˜ao estacion´ario a um determinado instante de tempo ser´a uma equa¸c˜ao
diferencial.
29
5 Transformadas de Laplace
A transformada de Laplace ´e um m´etodo de resolu¸c˜ao de equa¸c˜oes diferenciais e dos
correspondes problemas de valor inicial e de contorno. Ela ´e importante para o controle
autom´atico porque os modelos matem´aticos dos sistemas f´ısicos que se deseja controlar
s˜ao, em geral, descritos por equa¸c˜oes diferenciais. A aplica¸c˜ao da transformada de Laplace
permite prever o que deve acontecer no futuro de um sistema, o que ´e fundamental para
o controle deste sistema. Em outras palavras, pode prever qual ser´a a resposta de um
sistema a uma entrada conhecida. Nas situa¸c˜oes de Engenharia ´e essencial a an´alise
desses sistemas e a determina¸c˜ao de seu comportamento em resposta a certas excita¸c˜oes
iniciais (condi¸c˜oes iniciais). Dessa forma ´e poss´ıvel visualizar e descrever o comportamento
dinˆamico de sistemas em termos de sinais e suas interrela¸c˜oes com as opera¸c˜oes executadas
no sistema.
Em alguns casos, o modelo matem´atico, constitu´ıdo de equa¸c˜oes diferenciais, de um
sistema dinˆamico, pode ser transformado num modelo de equa¸c˜oes alg´ebricas, por meio
de transformadas funcionais Essas transformadas funcionais s˜ao definidas por fun¸c˜oes
convenientemente definidas.
Quando o modelo matem´atico de um fenˆomeno ´e constitu´ıdo de equa¸c˜oes diferen-
ciais onde o tempo ´e uma vari´avel independente, existe uma transformada funcional que
transforma o modelo em equa¸c˜oes diferenciais num modelo em equa¸c˜oes alg´ebricas. Essa
transformada funcional ´e chamada de Transformada de Laplace.
Defini¸c˜ao 5.0.1 (A transformada de Laplace). Dada uma fun¸c˜ao f(t) definida para todo
t ≥ 0, a transformada de Laplace de f ´e a fun¸c˜ao F de s definida como segue:
L {(f)} = F(s) =
∞
0
e−st
f(t)dt (5.1)
para todos os valores de s para os quais a integral impr´opria converge.
Assim a transformada de Laplace transforma uma fun¸c˜ao f de vari´avel indepen-
dente t, numa outra fun¸c˜ao, que denotaremos F, de vari´avel independente s. ´E comum
incluir o zero no intervalo de integra¸c˜ao, isto ´e, quando o limite `a direita e `a esquerda de
5 Transformadas de Laplace 30
zero s˜ao diferentes, usa-se o valor `a esquerda para incluir os fatos que ocorrem quando
t = 0.
Teorema 5.0.1 (Linearidade da Transforma¸c˜ao de Laplace). 1
Se a e b s˜ao constantes,
ent˜ao
L {af(t) + bg(t)} = aL {f(t)} + bL {g(t)} (5.2)
para todo s tal que as transformadas de Laplace das fun¸c˜oes f e g ambas existem.
O teorema 5.0.1 ´e particularmente importante na justificativa do uso da transfor-
mada de Laplace no processo de modelagem desenvolvido no pr´oximo cap´ıtulo.
Se f ´e cont´ınua por partes para t ≥ 0, segue-se que a
b
0
e−st
f(t)dt existe para todo
b < ∞. Mas para que F(s) - o limite desta ´utima integral quando b → ∞ possa existir,
precisamos de alguma condi¸c˜ao sobre a taxa de crescimento de f(t) quando t → ∞.
A fun¸c˜ao f ´e tida como ordem exponencial quando t → ∞ se existem constantes n˜ao-
negativas M, c e T tais que
|f(t)| ≤ Mect
parat ≥ T (5.3)
Teorema 5.0.2 (Existˆencia da Transformada de Laplace). 2
Se a fun¸c˜ao f ´e cont´ınua
por partes para t ≥ 0 e ´e de ordem exponencial quanto t → ∞, ent˜ao sua transformada de
Laplace F(s) = L {f(t)} existe. Mais precisamente, se f ´e cont´ınua por partes e satisfaz
a condi¸c˜ao 5.3, ent˜ao F(s) existe para todo s > c.
Teorema 5.0.3 (Unicidade da Transformada Inversa de Laplace). 3
Suponha que as
fun¸c˜oes f(t) e g(t) satisfazem as hip´oteses do teorema 5.0.2, de modo que suas transfor-
madas de Laplace F(s) = G(s) para todo s > c (para algum c), ent˜ao f(s) = g(s) onde
quer que f e g sejam ambas cont´ınuas.
Deste modo, duas fun¸c˜oes cont´ınuas por partes, de ordem exponencial, com a
mesma transformada de Laplace, podem diferir apenas nos seus pontos de descontinuida-
des isolados. Isto n˜ao ´e importante na maioria das aplica¸c˜oes pr´aticas. Logo, podemos
considerar as transformadas inversas de Laplace como sendo essencialmente ´unicas.
1
A prova do teorema 5.0.1 encontra-se demonstrada na ref. [3], pg. 242.
2
A prova do teorema 5.0.2 ´e demonstrada na ref. [3], pg. 246.
3
O teorema 5.0.3 ´e provado no Cap. 6 de Matem´atica Operacional de Churchill, 3a
ed. (New York:
McGral-Hill, 1972), apud [3]
5 Transformadas de Laplace 31
Defini¸c˜ao 5.0.2 (Fun¸c˜ao degrau unit´ario). A fun¸c˜ao degrau unit´ario ´e definida por:
u(t) =



1 se t ≥ 0
0 se t < 0
Esta fun¸c˜ao apresenta uma descontinuidade em t = 0, uma vez que o valor de u(t)
se modifica instantaneamente de 0 para 1 quando t=0. ´E interessante observar que se
pode criar outras fun¸c˜oes baseando-se na fun¸c˜ao degrau unit´ario.
Figura 5.1: fun¸c˜ao Degrau de Heaviside ou fun¸c˜ao degrau unit´ario
Fonte: Laus, L. P.
5.0.1 Transformada de Laplace Inversa
De acordo com o teorema 5.0.3 duas fun¸c˜oes diferentes que sejam ambas cont´ınuas
para todo t ≥ 0 n˜ao podem ter a mesma transformada de Laplace. Assim, se F(s) ´e a
transformada de alguma fun¸c˜ao cont´ınua f(t), ent˜ao f(t) ´e univocamente determinada.
Esta observa¸c˜ao nos permite fazer a seguinte defini¸c˜ao:
Se F(s) = L {f(t)}, ent˜ao chamamos f(t) a transformada de Laplace inversa de
F(s) e escrevemos:
f(t) = F(s) = L −1
{F(s)} (5.4)
Se for poss´ıvel, obter em uma tabela de Transformadas de Laplace, uma fun¸c˜ao
de t que, uma vez transformada para s, seja igual `a fun¸c˜ao a qual se deseja a transfor-
mada inversa, o trabalho ´e imediato. Evidentemente, o teorema 5.0.1, da linearidade da
Transformada de Laplace ajuda muito; atrav´es de um pequeno trabalho alg´ebrico ´e f´acil
de converter a fun¸c˜ao desejada para a forma que ela se apresenta na tabela. A maioria
das fun¸c˜oes do tempo t, quando transformadas para frequˆencia complexa de s atrav´es
5 Transformadas de Laplace 32
da aplica¸c˜ao da transformada de Laplace, se apresenta na forma de uma fra¸c˜ao de po-
linˆomios (uma fun¸c˜ao racional). Al´em disso, a maioria dos sistemas s˜ao descritos por
equa¸c˜oes diferenciais, que quando transformadas para s se tornam polinˆomios ou quoci-
entes de polinˆomios. Por isso, nos casos que mais h´a interesse pr´atico, pode-se escrever
uma fun¸c˜ao de s como:
F(s) =
G(s)
H(s)
(5.5)
onde G(s) e H(s) s˜ao ambos polinˆomios de s. Para calcular transformada inversa com o
uso de tabelas ´e necess´ario dividir (ou particionar) F(s) em uma representa¸c˜ao de tal forma
que cada termo possua sua inversa j´a tabelada. A tabela 5.1 ilustra as transformadas
inversas de Laplace ´uteis neste trabalho.
Tabela 5.1: Transformadas inversas de Laplace
L {F(s)} fun¸c˜ao no dom´ınio do tempo
1 δ(t) impulso unit´ario
1
s
u(t) degrau unit´ario
1
s(s+a)
1
a
(1 − e−at
)
Fonte: Edwards, C. H. Jr. - Adaptada
33
6 Metodologia e Modelo
Inicialmente, considerou-se o balan¸co material aplicado a um processo cont´ınuo em
regime estacion´ario nos termos da equa¸c˜ao 4.29
E − S = Ac
Supondo na alimenta¸c˜ao uma vaz˜ao de entrada qe(L/s) e densidade de corrente
ρe(g/L) temos:
1. Entra (g/s) = qe(L/s) · ρe(g/L)
2. Sai (g/s) = qs(L/s) · ρs(g/L)
3. Ac´umulo (g/s) = dm/dt = d(ρsV )/dt
Da´ı:
d (ρsV )
dt
= (qe) (ρe) − (qs) (qs) (6.1)
Resolvendo:
V
dρs
dt
+ ρs
dV
dt
= ρeqe − ρsqs (6.2)
Considerou-se n˜ao haver varia¸c˜ao substancial na densidade antes e ap´os o processo,
dρ/dt = 0. Portanto a equa¸c˜ao fica:
ρs
dV
dt
= ρeqe − ρsqs (6.3)
Com a considera¸c˜ao que ρe = ρs ⇒ dV
dt
= qe − qs
Ou seja: qe − qs = ∂V
∂t
, equivalentemente:
qe − qs =
εA∂H (t)
∂t
(6.4)
Considerando as condi¸c˜oes do escoamento em colunas empacotadas, ´e razo´avel
considerar uma resistˆencia para qs. Tal resistˆencia R ´e diretamente proporcional `a altura
6 Metodologia e Modelo 34
H, logo:
qs
∼=
H(t)
R
⇒ qs = φ
H(t)
R
(6.5)
Substituindo 6.5 em 6.4, temos:
qe − φ
H (t)
R
=
εA∂H (t)
∂t
(6.6)
Aplicando a defini¸c˜ao da Transformada de Laplace no segundo membro da equa¸c˜ao
6.6, e em seguida fazendo o produto de ambos os membros da equa¸c˜ao por R
φ
, obtemos:
R
φ
qe − H (t) =
εAR
φ
H (t) s (6.7)
equivalente a:
R
φ
qe =
εAR
φ
s + 1 H (t) (6.8)
resolvendo para H(t), com qe = cte
H (t) =
R/φ
εAR
φ
s + 1
qE
(6.9)
Fazendo a an´alise dimensional na equa¸c˜ao 6.5, ⇒ R = H
qs
= m
m3/h
= h
m2 , logo o
termo AR = m2
· h
m2 = h. Faremos h = L
A defini¸c˜ao 5.0.2 (Fun¸c˜ao degrau unit´ario) nos permite definir a fun¸c˜ao f(t) = a,
com a ≤ t ≤ ∞ ⇒ f(t) = a
s
. (pertuba¸c˜ao passo unit´ario)
Figura 6.1: fun¸c˜ao passo unit´ario
Fonte: Elaborada pelo autor
6 Metodologia e Modelo 35
Substituindo a
s
= qe e AR = L na equa¸c˜ao 6.9 temos:
H (t) =
R/φ
εL
φ
s + 1
·
a
s
(6.10)
equivalente a:
H (t) =
aR
φ
·
1
s(εL
φ
s + 1)
(6.11)
donde,
H (t) =
aR
εL
·
1
s s + φ
εL
(6.12)
´e a fun¸c˜ao que representa o dom´ınio da frequˆencia.
O teorema 5.0.1, da linearidade da Transformada de Laplace nos permite fazer as
manipula¸c˜oes alg´ebricas at´e agora executadas. A finalidade ´e converter a fun¸c˜ao H(t)
para uma forma que se apresenta na tabela 5.1. Desta forma:
H (t) =
aR
ε L
ε L
φ
1 − e− φ
εL
t
(6.13)
simplificando, obtemos a fun¸c˜ao H(t) no dom´ınio do tempo.
H (t) =
aR
φ
1 − e− φ
L
t
(6.14)
Figura 6.2: Dom´ınio do tempo
Fonte: Elaborada pelo autor
H(t) no dom´ınio do tempo, quando t = 0 ⇒ H(t) = 0 e para t = ∞ ⇒ H(t) = aR
φ
6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao 36
6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao
Tomou-se a equa¸c˜ao 6.14 que representa a altura do fluido na coluna em fun¸c˜ao
do tempo t. Aplicando o logaritmo em ambos os lados da equa¸c˜ao, fica assim:
ln(H(t)) = ln
aR
φ
+ bx (6.15)
Onde bx = ln 1 − e− φ
L
t
. E o problema original de encontrar o ajuste1
de
m´ınimos quadrados n˜ao linear para o conjunto de valores para a fun¸c˜ao 6.14 passa a
ser o problema de ajuste linear do conjunto de dados {{xi, lnfi}}n
i=1.
Os dados pr´aticos utilizados para estimar as equa¸c˜oes de regress˜ao foram obtidos
no Trabalho de Conclus˜ao de curso (TCC) de Ferraz Neto, W. S. Dispon´ıvel em [10], e
est˜ao ilustrados na tabela 6.1. As colunas: britado + aglomerado, britado e aglomerado,
ilustram os dados obtidos diretamente na coluna de extra¸c˜ao mineral. Onde: V = vaz˜ao
de sa´ıda, H = altura do fluido na coluna e T = tempo.
As equa¸c˜oes de regress˜ao foram estimadas por an´alise de regress˜ao linear no apli-
cativo Minitab 16. Seguem:
Aglomerado + Britado:
ln(h) = 2, 71 + 0, 00241x (6.16)
tomando o antilogaritmo nas constantes
H = 15, 48 + 1, 00241X (6.17)
Britado:
ln(h) = 2, 59 + 0, 00421x (6.18)
tomando o antilogaritmo nas constantes
H = 13, 330 + 1, 00428X (6.19)
Aglomerado:
ln(h) = 2, 231 + 0, 0155X (6.20)
1
Os dados para ajuste s˜ao {{xi, fi}}
n
i=1, onde o conjunto X = {xi}
n
i=1 ´e utilizado para definir o produto
interno (·, ·)x. Se f for conhecida, fi ≡ f(xi), caso contr´ario fi ´e um dado de entrada no problema de
ajuste.
6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao 37
tomando o antilogaritmo nas constantes
H = 9, 31 + 1, 0156X (6.21)
Verificou-se nos resultados, que ao se confrontar os dados pr´aticos com a equa¸c˜ao
6.14 haveria a necessidade de se introduzir uma constante de ajuste.
Tabela 6.1: Dados experimentais: vaz˜ao, altura na coluna e tempo
Brit. + Aglo. Britado Aglomerado
V H T V H T V H T
0.8 4.00 6.00 0.3 4.00 5.00 4.2 4.00 6.00
1.3 8.00 8.00 1.3 8.00 7.00 4.2 8.00 7.00
1.6 12.0 9.00 1.7 12.0 8.00 4.2 12.0 8.00
1.1 16.0 10.0 2.4 16.0 11.0 4.2 16.0 9.00
0.2 20.0 11.0 2.6 20.0 13.0 0.4 20.0 23.0
1.8 26.3 21.0 3.1 24.0 23.0 0.5 21.5 33.0
2.3 29.0 31.0 3.4 24.5 33.0 0.3 22.5 43.0
2.4 28.3 41.0 3.3 24.3 42.0 0.3 22.9 53.0
2.7 28.5 51.0 3.0 23.8 62.0 0.3 23.4 63.0
2.3 23.5 71.0 2.9 22.5 82.0 0.1 24.0 83.0
2.1 22.5 91.0 2.4 21.4 102 0.1 24.6 103
2.1 22.8 111 2.3 20.0 122 - - -
2.0 22 131 2.3 20.7 142 - - -
2.0 21.5 151 2.3 20.0 162 - - -
2.0 20.5 1171 - - - - - -
2.0 20.3 191 - - - - - -
2.0 20 211 - - - - - -
Fonte: Ferraz Neto, W. S.
Os coeficientes da equa¸c˜ao 6.14, foram obtidos atrav´es da rela¸c˜ao linear que h´a
entre os coeficientes das equa¸c˜oes de regress˜ao e as coordenadas de seus pontos.
A saber;
1. Aglomerado + Britado
6.2 Resultados e Discuss˜oes 38
Da equa¸c˜ao 6.17 vem; 15, 48 · aR
φ
= 20 ⇒ aR
φ
= 1, 29199
⇒ − φ
L
= 1, 00241
2. Britado
Da equa¸c˜ao 6.19 vem; 13, 330 · aR
φ
= 20 ⇒ aR
φ
= 1, 50037
⇒ − φ
L
= 1, 00428
3. Aglomerado
Analogamente, da equa¸c˜ao 6.22 vem; 9, 31 · aR
φ
= 24 ⇒ aR
φ
= 2, 57787
⇒ − φ
L
= 1, 0156
6.2 Resultados e Discuss˜oes
Em virtude dos valores alcan¸cados para as constantes realizou-se a compara¸c˜ao
entre as curvas pr´aticas e as curvas te´oricas. Nas figuras 6.3, 6.4 e 6.5 pode-se observar
claramente um padr˜ao de comportamento entre as curvas te´oricas e pr´aticas. A curva
te´orica diverge da pr´atica diretamente na sua imagem (Transforma¸c˜ao de transla¸c˜ao em
rela¸c˜ao ao eixo y), isto indica a presen¸ca de um incremento no coeficiente linear da equa¸c˜ao
de regress˜ao.
Figura 6.3: Curva Transladada (Aglomerado + Britado)
Fonte: Elaborada pelo autor
6.2 Resultados e Discuss˜oes 39
Figura 6.4: Curva Transladada (Britado)
Fonte: Elaborada pelo autor
As figuras 6.3, 6.4 e 6.5 est˜ao ilustradas com o parˆametro ausente.
Figura 6.5: Curva Transladada (Aglomerado)
Fonte: Elaborada pelo autor
Frente ao comportamento transladado na curva, Surgiram perguntas. Como adi-
cionar uma constante de ajuste na equa¸c˜ao? Qual seria o crit´erio para definir adequada-
mente este parˆametro? Na busca `as respostas , observou-se o surgimento de uma raz˜ao
aproximadamente constante ente as imagens dessas fun¸c˜oes. Seria o incremento?
Nota-se uma transforma¸c˜ao de transla¸c˜ao dos pontos das trˆes curvas em rela¸c˜ao a
6.2 Resultados e Discuss˜oes 40
coordenada y. Isto ´e um indicador de que h´a um fator de transforma¸c˜ao no gr´afico. Por-
tanto, determinando este fator ou a inversa dessa transforma¸c˜ao determina-se o parˆametro
necess´ario ao ajuste dos pontos do gr´afico.
Para calcular a magnitude do incremento e verificar o comportamento da curva em
cada situa¸c˜ao, calculou-se um parˆametro de ajuste λ.
Para determinar o parˆametro λ, definiu-se,
λ =



a + bx = λy
a + bx = y
dividindo o sistema membro a membro fica,
λ = y
y
para quaisquer pontos da forma P1(x1; y1) e P2(x1; y2). Dessa forma, o parˆametro λ em
cada experimento ´e:
1. Aglomerado + Britado
λ = y
y
= 0, 774 ⇒ aR
φ
· λ = 0, 99923
2. Britado
λ = y
y
= 0, 666 ⇒ aR
φ
· λ = 0, 99926
3. Aglomerado
λ = y
y
= 0, 387 ⇒ aR
φ
· λ = 0, 99984
Para quaisquer pontos P1(x1; y1) e P2(x1; y2).
Ap´os a determina¸c˜ao do parˆametro, a equa¸c˜ao 6.14 fica reajustada da seguinte
forma:
H (t) =
aR
φ
λ 1 − e− φ
L
t
(6.22)
e desta maneira, para os pontos P1, P2, ..., Pn da tabela 6.1 tem-se abaixo, em forma
gr´afica, os seguintes resultados ajustados com λ = 0, 774, 0, 666 e 0, 387, para os materiais
aglomerado + britado, britado e o aglomerado, respectivamente.
6.2 Resultados e Discuss˜oes 41
Figura 6.6: Curva ajustada (Aglomerado + Britado)
Fonte: Elaborada pelo autor
As figuras 6.6, 6.7 e 6.8 ilustra a concordˆancia das s´eries pr´atica e te´orica.
Figura 6.7: Curva ajustada (Britado)
Fonte: Elaborada pelo autor
6.2 Resultados e Discuss˜oes 42
Figura 6.8: Curva ajustada (Aglomerado)
Fonte: Elaborada pelo autor
Nas figuras 6.6, 6.7 e 6.8 nota-se uma concordˆancia entre as curvas te´oricas e
pr´aticas absolutamente semelhante em termos estat´ısticos. A linearidade da Transfor-
mada de Laplace aliada ao teorema 5.0.3 (Unicidade da Transformada Inversa de Laplace),
afirma que duas fun¸c˜oes cont´ınuas por partes, de ordem exponencial, com a mesma trans-
formada de Laplace, podem diferir apenas nos seus pontos de descontinuidades isolados.
Portanto, para fins de engenharia admite-se que a inversa de Laplace ´e ´unica.
Portanto, este fato ´e suficiente para justificar o comportamento da equa¸c˜ao 6.14
frente aos dados analisados, pois se a Inversa de Laplace ´e ´unica para ambas as curvas,
elas s´o poder˜ao diferir na presen¸ca de uma constante. A linearidade da Transformada de
Laplace ´e suficiente para provar este fato.
Entretanto, ressalta-se a necessidade de se realizar uma an´alise matem´atica mais
acurada para consolidadar esse fato.
43
7 conclus˜ao
Conhecer os aspectos operacionais da coluna de lixivia¸c˜ao permite que se tenha o
controle de parˆametros importantes nos ensaios de lixivia¸c˜ao, como a altura de fluido na
coluna e o tempo de contato entre o agente lixiviante e min´erio.
Para que a lixivia¸c˜ao seja eficiente, ´e necess´ario que o agente lixiviante permane¸ca
em contato, por um tempo determinado, com todas as part´ıculas de min´erio. Esta
eficiˆencia pode ser facilmente atingida se houver uma ferramenta capaz de prever o tempo
necess´ario, e o correspondente controle na altura de fluido presente na coluna. A equa¸c˜ao
6.14, mostrou ser uma ferramenta poderosa para se fazer o controle de altura do fluido na
coluna de lixivia¸c˜ao, sua elevada capacidade de modelagem e controle de altura do fluido
permite fazer previs˜oes quanto ao tempo m´ınimo necess´ario para que ocorra a satura¸c˜ao
do meio lixiviante, seja diretamente no modelo ou, de acordo com a ocasi˜ao, e de forma
pr´atica, em sua equa¸c˜ao de regress˜ao, levando em conta a taxa de varia¸c˜ao que se deseja
e determinadas caracter´ısticas f´ısicas do min´erio.
Durante o processo de lixivia¸c˜ao h´a a necessidade de se fazer ajustes pontuais na
vaz˜ao de entrada, para evitar transbordo. Esta ´e uma medida de controle, sua utiliza¸c˜ao
no decorrer do processo faz a vaz˜ao de sa´ıda variar com o tempo at´e atingir o equil´ıbrio,
este ocorre quando quando a vaz˜ao de sa´ıda se aproximar do valor de entrada, quando
isso ocorre a altura da coluna de fluido se mant´em constante.
A relevˆancia deste estudo se deve a possibilidade de se vislumbrar novos horizontes
na produ¸c˜ao de cobre, via lixivia¸c˜ao em colunas, atrav´es do aproveitamento do min´erio
de cobre oxidado, que hoje ´e estocado por se considerado est´erio.
Esses resultados servir˜ao de base para no futuro aprofundarem-se os estudos de
lixivia¸c˜ao em colunas, e o posterior dimensionamento de colunas e circuitos de colunas de
lixivia¸c˜ao. Deve-se levar em considera¸c˜ao a concentra¸c˜ao de cobre no agente lixiviante,
pois, neste estudo n˜ao se considerou este parˆametro, ao inv´es do uso de ´acido usou-se
´agua, o ideal seria submeter o min´erio de cobre oxidado `a lixivia¸c˜ao com ´acido sulf´urico
(H2SO4). Esta ´e uma recomenda¸c˜ao a ser considerada em trabalhos futuros.
Referˆencias Bibliogr´aficas
[1] Bruce R. Munson, Donald F. Young; Fundamentos da Mecˆanica dos Fluidos.
4a
ed. S˜ao Paulo: Edigard Bl¨ucher, 2004. 582 P.
[2] Brunetti, Franco. Mecˆanica dos fluidos. 2a
ed. rev. S˜ao Paulo: Pearson Prentice
Hall, 2008. 420 p.
[3] Edwards, C.H. Jr.; David, E. Penney. Equa¸c˜oes Diferenciais Elementares;”com
problemas de contorno”. 3a
ed. Rio de Janeiro: PHB, 1995. 643 p.
[4] Farina, E. Modelos Matem´aticos de Sistemas Dinˆamicos: Notas de Aulas.
Erechim, 2006. Trabalho n˜ao publicado.
[5] Foust, A. S. et al. Princ´ıpios das Opera¸c˜oes Unit´arias. 2a
ed. Rio de Janeiro:
Guanabara Dois, 1982. 670 p.
[6] Geankoplis, C. J.; Procesos de Transporte y operaciones unit´arias. 3a
ed.
M´exico: Compa˜nia Editorial Continental, 1998. 999 p.
[7] Massarani, G.; Fluidodinˆamica em Sistemas Particulados. 2a
ed. Rio de Ja-
neiro: COPPE/UFRJ, 2001. 151 P.
[8] Maia, L. C.; Raul. N. C. Junio; Reginaldo. S. de Paiva. Estudo do Comporta-
mento da Recupera¸c˜ao Metal´urgica do Cobre Oxidado da Mina do Sossego
de Cana˜a dos Caraj´a Submetido `a Lixivia¸c˜ao com H2SO4. XXIV ENTMME-
2011. Salvador/ Bahia.
[9] Sodr´e, U. Modelos Matem´aticos: Notas de Aulas. Londrina, 2007. Trabalho n˜ao
publicado.
[10] Ferraz Neto, W. S.; Levantamento de Parˆametros F´ısicos em Colunas de Ex-
tra¸c˜ao Mineral no Estudo de Aproveitamento do Cobre Oxidado de Cana˜a
dos Caraj´as/PA. TCC (Gradua¸c˜ao em Engenharia de Minas e Meio Ambiente)
REFERˆENCIAS BIBLIOGR´AFICAS 45
- Universidade Federal do Par´a, Faculdade de Enga
. de Minas e Meio Ambiente,
Marab´a, 2013.

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Modelo de controle em colunas de extração de cobre

  • 1. universidade federal do par´a campus de marab´a faculdade de engenharia de minas e meio ambiente MANOEL FERREIRA NUNES MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE EXTRAC¸ ˜AO MINERAL MARAB´A 2013
  • 2. MANOEL FERREIRA NUNES MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE EXTRAC¸ ˜AO MINERAL Trabalho de Conclu¸c˜ao de Curso apresentado `a Fa- culdade de engenharia de minas e meio ambiente da Universidade Federal do Par´a - UFPA, como requisito para a obten¸c˜ao parcial do grau de Ba- charel em engenharia de minas e meio ambiente. Orientador: Profo . Dr. Reginaldo Sab´oia de Paiva Profo . da FEMMA - UFPA MARAB´A 2013
  • 3. Dados Internacionais de Cataloga¸c˜ao-na-Publi¸c˜ao (CIP) Biblioteca II do CAMAR/UFPA, Marab´a, PA - Brasil NUNES, MANOEL MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE EXTRAC¸ ˜AO MINERAL / MANOEL NUNES - 2013 45.p; orientador; Reginaldo Sab´oia de Paiva Trabalho de Conclus¸c˜ao de Curso (Gradua¸c˜ao) - Universidade Fe- deral do Par´a, Campus Universit´ario de Marab´a, Faculdade de En- genharia de Minas e Meio Ambiente, Marab´a, 2013. Metalurgia Extrativa. I.T´ıtulo. CDD xxxxxxxxxxxxxx
  • 4. MANOEL FERREIRA NUNES MODELAGEM E CONTROLE EM COLUNAS DE EXTRAC¸ ˜AO MINERAL Trabalho de Conclu¸c˜ao de Curso apresentado `a Fa- culdade de engenharia de minas e meio ambiente da Universidade Federal do Par´a - UFPA, como requisito para a obten¸c˜ao parcial do grau de Ba- charel em engenharia de minas e meio ambiente. Aprovado em / / Conceito BANCA EXAMINADORA Profo . Dr. Reginaldo Sab´oia de Paiva Profo . da FEMMA - UFPA Profo . Dr. Evaldiney Monteiro Profo . da FEMMA - UFPA Profo . Dr. Denilson da Silva Costa Profo . da FEMMA - UFPA
  • 5. Ao meu pai, que `a sua maneira sempre torceu pelo sucesso de cada um de seus filhos. A minha m˜ae e aos meus irm˜aos, pelo compa- nheirismo em todos os momentos.
  • 6. Resumo O cobre ´e um dos metais mais importantes industrialmente, ´e utilizado principalmente na produ¸c˜ao de materiais condutores de eletricidade, e em ligas met´alicas como lat˜ao e bronze. 60% das jazidas da Prov´ıncia Mineral de Caraj´as s˜ao de cobre oxidado. Na regi˜ao esse min´erio ´e considerado res´ıduo da explora¸c˜ao, devido seu baixo teor e elevado custo de extra¸c˜ao que o tornam economicamente invi´avel, ele ´e descartado em pilhas de rejeitos. A hidrometalurgia, em particular a lixivia¸c˜ao ´e atualmente considerada uma alternativa no processo de extra¸c˜ao de cobre a partir de min´erios de baixo teor. Considerando os elevados custos com reagentes e a dificuldade de processamento desse min´erio por flota¸c˜ao, a lixivia¸c˜ao em colunas de extra¸c˜ao mineral torna-se uma alternativa para a extra¸c˜ao de cobre a partir de min´erios de baixo teor, sua principal vantagem ´e o baixo custo de capital e de opera¸c˜ao. Por´em, necessita-se que o min´erio seja previamente aglomerado, essa aglomera¸c˜ao, al´em de propiciar um leito suficientemente poroso potencializa a a¸c˜ao do fluido lixiviante atrav´es do maior tempo de contato s´olido-l´ıquido na coluna de extra¸c˜ao, e mitiga a a¸c˜ao das part´ıculas finas que afetam a permeabilidade da coluna. A modelagem matem´atica ´e uma poderosa ferramenta a ser utilizada no controle de vaz˜ao da coluna de extra¸c˜ao mineral. Num processo de modelagem v´arios ramos do C´alculo Diferencial e Integral podem e devem ser utilizados para que se atinja o objetivo desejado. N˜ao se deve desvalorizar a mais simples proposi¸c˜ao, nem t˜ao pouco supervalorizar os conte´udos ditos intelectualmente mais elaborados. Por´em, ressalta-se que a Transformada Inversa de Laplace foi fundamental para a modelo proposto neste trabalho. Palavras-chaves: modelagem; coluna de extra¸c˜ao; cobre oxidado; transformada Inversa de Laplace.
  • 8. Agradecimentos Mais do que a todos os outros, agrade¸co a Deus por ter me permitido chegar ao fim desta etapa da minha vida. Agrade¸co tamb´em aos meus pais e irm˜aos por terem sempre e invariavelmente me incen- tivado a perseverar nos estudos, ainda que muitas vezes desanimado. Expresso minha gratid˜ao aos colegas de curso, tamb´em agrade¸co a todos os professores da Faculdade de Engenharia de Minas e Meio Ambiente. Em especial ao professor Reginaldo Sab´oia, por sua inestim´avel colabora¸c˜ao, e ao professor Kidelmar, por n˜ao desanimar diante da in´ercia dos alunos.
  • 9. “Lembra que o sono ´e sagrado e alimenta de horizontes o tempo acordado de vi- ver”. Beto Guedes (Amor de ´Indio)
  • 10. Sum´ario Lista de Figuras 8 1 Introdu¸c˜ao 9 2 Introdu¸c˜ao aos Modelos Matem´aticos 11 2.1 Conceito de Modelo Matem´atico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.1 Modelos Mecan´ısticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.2 Modelos Emp´ıricos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 3 Filtra¸c˜ao 16 3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 4 Escoamentos 21 4.1 Escoamento em Leito Fixo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4.2 Escoamento em Regime Laminar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.3 Escoamento em Regime Turbulento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.4 Balan¸co Material . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5 Transformadas de Laplace 29 5.0.1 Transformada de Laplace Inversa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31 6 Metodologia e Modelo 33 6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 6.2 Resultados e Discuss˜oes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
  • 11. 7 conclus˜ao 43 Referˆencias Bibliogr´aficas 44
  • 12. Lista de Figuras 3.1 V experimental em v´arios tempos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 4.1 Leito fixo ou coluna de recheio . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 4.2 Queda de press˜ao no escoamento atrav´es de leitos compactos . . . . . . . . 26 5.1 fun¸c˜ao Degrau de Heaviside ou fun¸c˜ao degrau unit´ario . . . . . . . . . . . 31 6.1 fun¸c˜ao passo unit´ario . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 6.2 Dom´ınio do tempo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 6.3 Curva Transladada (Aglomerado + Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 6.4 Curva Transladada (Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.5 Curva Transladada (Aglomerado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39 6.6 Curva ajustada (Aglomerado + Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 6.7 Curva ajustada (Britado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41 6.8 Curva ajustada (Aglomerado) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
  • 13. 9 1 Introdu¸c˜ao O cobre ´e um dos metais mais importantes industrialmente, de colora¸c˜ao aver- melhada, d´uctil, male´avel e que apresenta alta condutibilidade el´etrica e t´ermica, ponto de fus˜ao a 1083 ◦ C e densidade correspondente a 8, 96g/cm3 (a 20◦ C). ´E utilizado, atu- almente, para a produ¸c˜ao de materiais condutores de eletricidade (fios e cabos), e em ligas met´alicas como lat˜ao e bronze. Entre as suas propriedades mecˆanicas destacam-se sua excepcional capacidade de deforma¸c˜ao e ductibilidade. A flexibilidade do uso e alto ´ındice de recupera¸c˜ao ao final do seu ciclo de vida lhe conferem superioridade em rela¸c˜ao a materiais similares e s˜ao respons´aveis pela sua larga utiliza¸c˜ao. A Prov´ıncia Mineral de Caraj´as possui um grande potencial para produzir cobre. Diversas jazidas foram descobertas como Sossego, Alvo 118, Salobo, Alem˜ao, Pojuca, Serra Verde, Cristalino e ´Aguas Claras. Alguns concentrados de cobre presentes nesses dep´ositos possuem caracter´ısticas mais favor´aveis a processos hidrometal´urgicos, como ´e o caso do min´erio oxidado, presente em cerca de 60 % das jazidas existentes na Serra dos Caraj´as. Atualmente, por´em este cobre alterado ´e considerado res´ıduo da explora¸c˜ao, pois devido o seu baixo teor o custo de sua extra¸c˜ao ´e pouco eficiente e economicamente invi´avel, sendo atualmente descartado em pilhas de rejeito. A hidrometalurgia tem a vantagem de necessitar de pequenos investimentos e ter baixo custo de opera¸c˜ao, quando comparada com a pirometalurgia, al´em de reduzir os impactos ambientais provenientes das descargas de SO2 na atmosfera. Frente `as vantagens dos processos hidrometal´urgicos e ao desafio de pesquisar condi¸c˜oes favor´aveis para a recupera¸c˜ao do cobre oxidado via lixivia¸c˜ao tendo em vista a grande utilidade deste mineral e a esgotabilidade das jazidas de min´erios, torna-se fundamental o desenvolvimento de pesquisas e tecnologias mais competitivas, a fim de utilizar-se este cobre como mat´eria-prima no mercado nacional e internacional de metais. O objetivo central deste trabalho ´e propor um modelo matem´atico capaz de prever a altura ´otima do fluido na coluna de lixivia¸c˜ao. Desta maneira ´e poss´ıvel estimar o tempo de contato entre o agente lixiviante e o min´erio. Logo, ´e poss´ıvel controlar o tempo de residˆencia suficiente para saturar o meio fluido criando uma vaz˜ao de entrada e sa´ıda.
  • 14. 1 Introdu¸c˜ao 10 Assim, pretende-se avan¸car nos estudo da lixivia¸c˜ao do min´erio de cobre com solu¸c˜oes de ´acido sulf´urico (H2SO4), com prop´osito contribuir para a otimiza¸c˜ao do processo de lixivia¸c˜ao em colunas. Com rela¸c˜ao a organiza¸c˜ao deste Trabalho de Conclus˜ao de Curso TCC, optou- se por uma distribui¸c˜ao e organiza¸c˜ao de conte´udos relevantes ao desenvolvimento do trabalho na ordem a seguir. A introdu¸c˜ao come¸ca abordando a importˆancia do cobre para o uso industrial, destacando o grande potencial produtivo da Prov´ıncia Mineral de Caraj´as, e sua tendˆencia futura de produ¸c˜ao de cobre via processos hidrometal´urgicos para o min´erio de cobre oxidado. No cap´ıtulo 2 desenvolveu-se uma breve introdu¸c˜ao aos modelos matem´aticos, no qual destaca-se os modelos emp´ıricos e os modelos mecan´ısticos. Esses dois m´etodos de modelos muitas vezes far´a parte da pr´atica do modelador, de modo que ele far´a progresso com qualquer dos m´etodos ou com ambos. O cap´ıtulo 3 fala sucintamente da filtra¸c˜ao, o tema ´e desenvolvido at´e se obter uma equa¸c˜ao para a filtra¸c˜ao. Na parte de escoa- mentos, no 4o cap´ıtulo, foca-se em escoamentos em leito fixo, descrevendo escoamento em regime laminar e em regime turbulento. O balan¸co material, tema imprescind´ıvel para os objetivos desse trabalho ´e abordado no fim do cap´ıtulo. A Transformada de Laplace ´e aborda na sequˆencia, procurou-se n˜ao aprofundar em carregado formalismo e demonstra¸c˜oes matem´aticas. Optou-se apenas pelos teoremas e defini¸c˜oes essenciais `a apresenta¸c˜ao da Transformada Inversa de Laplace. Na metodologia e modelo, cap´ıtulo 6, desenvolveu-se o modelo de equa¸c˜ao proposto no in´ıcio do trabalho, sua aplica¸c˜ao, e a an´alise dos resultados. Finalmente, na sequˆencia, a conclus˜ao fecha o trabalho.
  • 15. 11 2 Introdu¸c˜ao aos Modelos Matem´aticos Modelos matem´aticos s˜ao utilizados em muitos campos da atividade humana, como: Engenharia, Matem´atica, Economia, F´ısica, Qu´ımica, Biologia, Psicologia, Co- munica¸c˜ao, Demografia, Astronomia, etc. S˜ao largamente utilizados na representa¸c˜ao de sistemas dinˆamicos e est´aticos. Um sistema ´e uma combina¸c˜ao de componentes que atuam em conjunto para satis- fazer um objetivo especificado. O sistema ´e dito est´atico, quando a sa´ıda atual do sistema depende somente da entrada atual. A sa´ıda do sistema s´o varia se a sua entrada variar. O sistema ´e dito dinˆamico, se a sua sa´ıda depende da entrada e dos valores passados da entrada. Num sistema dinˆamico a sa´ıda varia se ela n˜ao estiver num ponto de equil´ıbrio, mesmo que nenhuma entrada esteja sendo aplicada. O modelo matem´atico de um sistema dinˆamico ´e definido como sendo o conjunto de equa¸c˜oes que representam a dinˆamica do sistema com certa precis˜ao. O modelo ma- tem´atico de um dado sistema n˜ao ´e ´unico, isto ´e, um sistema pode ser representado por diferentes modelos dependendo da an´alise que se deseja fazer. Na obten¸c˜ao do modelo matem´atico para um dado sistema deve-se ter um com- promisso entre a simplicidade do modelo e a sua precis˜ao. Nenhum modelo matem´atico, por mais preciso que seja, consegue representar completamente um sistema [9]. Em geral deve-se obter um modelo matem´atico, que seja adequado para solucionar o problema espec´ıfico que esta em an´alise. Por´em, ´e importante ressaltar que os resulta- dos obtidos desta an´alise ser˜ao v´alidos somente para os casos em que o modelo ´e v´alido. Quando vamos obter um modelo simplificado de um sistema, geralmente ignoramos al- gumas propriedades f´ısicas deste sistema. Se os efeitos que estas propriedades causam na resposta do sistema s˜ao pequenos, ent˜ao uma boa semelhan¸ca entre os resultados da an´alise matem´atica e os resultados pr´aticos do sistema ´e obtida [9]. Em geral os sistemas dinˆamicos s˜ao n˜ao lineares. Por´em, os procedimentos ma- tem´aticos para a obten¸c˜ao de solu¸c˜ao de modelos lineares s˜ao muito complicados. Por
  • 16. 2.1 Conceito de Modelo Matem´atico 12 isto, geralmente substitu´ı-se o modelo n˜ao linear por um modelo linear, com validade somente em uma regi˜ao limitada de opera¸c˜ao, ou para um ponto de opera¸c˜ao. Muitos problemas pr´aticos necessitam usar modelos matem´aticos e `as vezes, as situa¸c˜oes s˜ao muito diferentes, mas a abordagem e a filosofia subjacentes s˜ao as mesmas. Como se vˆe em [2], existe uma forma matem´atica unificada para tratar muitas teorias cient´ıficas e matem´aticas e tais t´ecnicas podem ser descritas como uma dinˆamica geral, que tem sido desenvolvida em ´areas conhecidas como Teoria de Sistemas e Teoria de Controle, como ´e o caso do Calculo Diferencial e Equa¸c˜oes Diferenciais. 2.1 Conceito de Modelo Matem´atico Conceitualmente, um modelo matem´atico ou simplesmente modelo, pode ser apre- sentado como uma representa¸c˜ao de um sistema real, o que significa que um modelo deve representar um sistema e a forma como ocorrem `as modifica¸c˜oes no mesmo. O objetivo mais importante de um modelo ´e que ele permite o entender do pr´oprio modelo de uma forma simples ou ent˜ao descrever este modelo mais completamente, de modo que o modelo possa ser t˜ao preciso quanto o mundo real. Um modelo e normalmente uma simplifica¸c˜ao do mundo real ou alguma forma conveniente de trabalhar com este mundo, mas as caracter´ısticas essenciais do mundo real devem aparecer no modelo, de modo que o seu comportamento seja igual ou semelhante `aquele do sistema modelado. Um modelo matem´atico consiste de um conjunto de equa¸c˜oes que representam de uma forma quantitativa, as hip´oteses que foram usadas na constru¸c˜ao do modelo, as quais se apoiam sobre o sistema real. Tais equa¸c˜oes s˜ao resolvidas em fun¸c˜ao de alguns valores conhecidos ou previstos pelo modelo real e podem ser testadas atrav´es da compara¸c˜ao com os dados conhecidos ou previstos com as medidas realizadas no mundo real. As equa¸c˜oes matem´aticas de um modelo n˜ao proporcionam a pr´opria explica¸c˜ao cient´ıfica do modelo, mas simplesmente interpretam as hip´oteses de um ponto de vista quantitativo, dando-nos a condi¸c˜ao de deduzir consequˆencias e mostrar-nos onde est˜ao os detalhes que dever˜ao ser aceitos ou recusados [4].
  • 17. 2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos 13 2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos Existem pelo menos duas abordagens diferentes para o uso de modelos em pes- quisa, sendo que cada uma delas e escolhida em fun¸c˜ao do que se espera que o modelo seja: mecan´ıstico ou emp´ırico. ´E importante ressaltar que deveremos estar advertido so- bre os objetivos do modelo, de modo que estes sejam real´ısticos e isto poder´a salvar-nos de comprometer-se com modelagem quando o modelo n˜ao estiver apropriado, ou quando es- tiver construindo uma classe errada de modelos [9]. Os dois tipos de modelos: mecan´ıstico ou emp´ırico ser˜ao considerados na sequˆencia. 2.2.1 Modelos Mecan´ısticos Se desejarmos entender a resposta de um sistema cient´ıfico em termos de um meca- nismo, um modelo mecan´ıstico devera ser usado. Este tipo de modelo pode ser constru´ıdo pela vis˜ao da estrutura do sistema, dividindo-se o sistema em v´arias componentes e ten- tando entender o comportamento de todo o sistema atrav´es de cada parte e atrav´es das intera¸c˜oes que ocorrem com as partes. Ao tentar construir um modelo mecan´ıstico, e necess´ario construir algumas hip´oteses sobre quais devem ser as componentes (tamb´em conhecidas como vari´aveis) que s˜ao im- portantes no sistema, quais delas devem ser ignoradas e como elas devem se comportar. Estas hip´oteses s˜ao `a base deste tipo de modelo. A seguir, o modelo deve ser descrito matematicamente e as hip´oteses dever˜ao aparecer nas equa¸c˜oes. Os dois passos mais importantes na constru¸c˜ao desses modelos, s˜ao: constru¸c˜ao das hip´oteses e descri¸c˜ao matem´atica. Estes devem assumir que determinadas componentes devem obedecer a determinadas equa¸c˜oes. Estas duas etapas no processo de modelagem mecan´ıstica, fornecem o conte´udo real do modelo. Finalmente, as equa¸c˜oes devem ser resolvidas e as solu¸c˜oes, que poder˜ao ser fun¸c˜oes ou n´umeros, ser˜ao as previs˜oes dos dados atrav´es do modelo. Os pr´oximos passos analisam a solu¸c˜ao, comparando-a com os valores previstos com os dados experimentais. Nesta fase gastamos muito tempo e cometemos erros.
  • 18. 2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos 14 Quando um modelo ´e testado pela compara¸c˜ao de suas previs˜oes com os dados experimentais, na verdade, testamos tamb´em as hip´oteses do modelo, considerando que os trabalhos alg´ebricos e num´ericos tenham sido executados sem erros. 2.2.2 Modelos Emp´ıricos ´E poss´ıvel e `as vezes valioso tentar obter e entender a resposta de um sistema sem passar pelos est´agios de estruturar um sistema, fazendo hip´oteses sobre as componentes do sistema e ent˜ao tentando trabalhar sem usar as consequˆencias matem´aticas daquelas hip´oteses. Em s´ıntese, o m´etodo emp´ırico consiste em ver os dados experimentais, possivel- mente fazendo alguma analise dos dados e tentando fazer alguma suposi¸c˜ao inteligente (quase sempre muito simples) na forma de conjunto de equa¸c˜oes ou mesmo atrav´es de explica¸c˜oes intuitivas, que poder˜ao ser usadas como um modelo matem´atico e com os dados de uma forma conveniente. Embora este m´etodo pare¸ca pobre e arbitr´ario, em alguns casos ele e desej´avel, quando n˜ao e o ´unico a ser usado para atacar o problema. Se uma resposta excelente for obtida com dados experimentais atrav´es da aborda- gem emp´ırica, ent˜ao ela pode ser supervalorizada para um mecanismo que pode levantar aquele tipo de resposta desejada, e isto tem sido realizado de uma forma normal pelos cientistas, ao fazer dedu¸c˜oes sobre mecanismos de dados experimentais [9]. O modelador mecan´ıstico construir´a seus modelos antes de fazer os experimentos, pensando sobre os poss´ıveis mecanismos e dedu¸c˜oes das suas consequˆencias por meio do modelo, o experimento testara as suas hip´oteses e possivelmente definir´a um mecanismo ao inv´es de outro. No entanto, pensando sobre o mecanismo constru´ıdo na mente do modelador, ele e guiado pela existˆencia de dados e o conhecimento para este mecanismo, pode ser aplicado para a sua pr´opria combina¸c˜ao do uso emp´ırico e da sua intui¸c˜ao. Por outro lado, o modelador emp´ırico pode fazer pressupor a existˆencia de um mecanismo ap´os fazer o experimento e ver os dados, assim, ela come¸ca uma investiga¸c˜ao como um emp´ırico e a termina como um mecanicista.
  • 19. 2.2 Modelos Mecan´ısticos e Modelos Emp´ıricos 15 Na pr´atica, o modelador fica se movendo como um pˆendulo entre os dois m´etodos de modelos: mecan´ıstico e emp´ırico, de modo que ele devera fazer progresso com qualquer um dos dois m´etodos e possivelmente com os dois, de modo a obter resultado desejado.
  • 20. 16 3 Filtra¸c˜ao A filtra¸c˜ao ´e uma das aplica¸c˜oes mais comuns do escoamento de fluidos atrav´es de leitos compactos. A opera¸c˜ao industrial ´e an´aloga `as filtra¸c˜oes realizadas em um laborat´orio, que utilizam papel de filtro e funil. ´E uma opera¸c˜ao que pode ser denominada como a separa¸c˜ao de part´ıculas s´olidas presente em um fluido atravessando um meio filtrante onde os s´olidos se depositam. O fluido (um l´ıquido ou um g´as ) circula atrav´es do meio filtrante em virtude de uma diferen¸ca de press˜ao no meio. O processo unit´ario filtra¸c˜ao consiste na separa¸c˜ao de uma fase s´olida de uma fase liquida. Basicamente, uma opera¸c˜ao de separa¸c˜ao de s´olidos presentes em uma polpa na qual a fase l´ıquida chamado filtrado, ´e compelida a passar atrav´es de um meio poroso, este denominado meio filtrante, ao passo que a fase s´olida, nomeada torta de filtra¸c˜ao, firma uma camada sobre a superf´ıcie do meio poroso. O objetivo da opera¸c˜ao ´e separar mecanicamente as part´ıculas s´olidas de uma suspens˜ao l´ıquida com o aux´ılio de um leito poroso. Quando se for¸ca a suspens˜ao atrav´es do leito, o s´olido da suspens˜ao fica retido sobre o meio filtrante, formando um dep´osito que se denomina torta e cuja espessura vai aumentando no decorrer da opera¸c˜ao. O l´ıquido que passa atrav´es do leito ´e chamado de filtrado. Em filtra¸c˜oes industriais o conte´udo de s´olidos pode variar de tra¸cos a uma per- centagem elevada. O fluido circula atrav´es do meio filtrante em virtude de uma diferen¸ca de press˜ao no meio. Este aspecto classifica os filtros como aqueles que operam com alta press˜ao sobre o meio, os que operam em press˜ao atmosf´erica e os que operam a baixas press˜oes (v´acuo). Press˜oes acima da atmosf´erica podem ser conseguidas por a¸c˜ao da for¸ca da gravidade atuando sobre uma coluna de l´ıquido, por meio de bombas e compressores, bem como pela a¸c˜ao da for¸ca centr´ıfuga.
  • 21. 3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 17 3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao Na filtra¸c˜ao, a resistˆencia do meio ao fluxo do fluido aumenta com o passar do tempo `a medida que o meio filtrante vai sendo obstru´ıdo ou quando se forma uma torta. As principais magnitudes de interesse s˜ao a velocidade do fluxo atrav´es do filtro e a queda de press˜ao na unidade. `A medida que o processo ocorre, diminui a velocidade do fluxo ou aumenta a queda de press˜ao. Na chamada filtra¸c˜ao a press˜ao constante, a queda de press˜ao permanece constante e a velocidade do fluxo vai diminuindo com o tempo. Menos frequente ´e o aumento progressivo da press˜ao para obter uma filtra¸c˜ao `a velocidade constante. A partir desses fatores fundamentais obt´em-se uma express˜ao envolvendo constan- tes que podem ser determinadas experimentalmente. As equa¸c˜oes de projeto s˜ao desenvol- vidas a partir de ensaios em escala reduzida. A velocidade de opera¸c˜ao ´e dada pela rela¸c˜ao: V = FP R (3.1) com: V = Velocidade FP = For¸ca propulssora; R =Resistˆencia. A for¸ca propulsora (FP ) ´e a soma da queda de press˜ao na torta e no meio fil- trante. As resistˆencias (R), podem ser consideradas em s´erie e desta forma teremos uma resistˆencia da torta e uma do meio filtrante. A resistˆencia da torta varia com o tempo devido ao aumento de sua espessura e a resistˆencia do sistema (meio filtrante + canais do filtro) permanece constante ao longo do processo. Para o equacionamento da equa¸c˜ao de filtra¸c˜ao ser´a considerado o processo de filtra¸c˜ao com forma¸c˜ao de torta incompress´ıvel. Para o C´alculo de ∆P1 (resistˆencia da torta), iremos admitir fluxo unidimensional e velocidade constante. dv dx = 0 (3.2) Considerando a Lei de Darcy para o escoamento de um fluido em um meio poroso
  • 22. 3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 18 e baseando-se principalmente na queda de press˜ao do sistema, temos: dP1 dx = µ k ν (3.3) Onde dP1 ´e a queda de press˜ao atrav´es da torta e k ´e a permeabilidade da torta. Nestas condi¸c˜oes a massa de s´olidos (dm) na camada da torta ´e: dm = (1 − )Adxρs (3.4) Onde: ρs = massa especifica dos s´olidos; A = ´area; = porosidade do meio poroso. Rearranjando, dx = dm (1 − )Aρs (3.5) Substituindo 3.5 em 3.3 temos, dP1 = 1 kρs(1 − ) · µν A dm (3.6) Consideremos α, a resistividade espec´ıfica da torta (m/kg), se: α = 1 kρs(1 − ) (3.7) Ent˜ao: dP1 = α µν A dm (3.8) Integrando: ∆P1 = α µν A m (3.9) Analogamente, para ∆P2, (resistˆencia do sistema) temos: dP2 dx = µ k ν (3.10) Onde dP2 ´e a queda de press˜ao atrav´es do filtro Integrando 3.10: ∆P2 = µν k Lm (3.11)
  • 23. 3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 19 onde Lm, espessura do meio filtrante ´e constante. Como, Rm = Lm k (3.12) com Rm = resistˆencia do meio filtrante. Logo, ∆P2 = µνRm (3.13) A queda total de press˜ao (∆P) ´e expressa pela equa¸c˜ao abaixo: ∆P = ∆P1 + ∆P2 (3.14) Substituindo as equa¸c˜oes 3.9 e 3.13 em 3.14 temos: ∆P = µν αm A + Rm (3.15) Seja, cs = concentra¸c˜ao da suspens˜ao, ent˜ao: cs = m ν = massa de s´olidos na suspens~ao volume de filtrado (3.16) v = 1 A · dV dt (3.17) Substituindo 3.16 e 3.17 em 3.15, ∆P = αcsV A + Rm µ 1 A · dV dt (3.18) Rearranjando,obtemos a equa¸c˜ao fundamental da filtra¸c˜ao. dV dt = µ A∆P αcsV A + Rm (3.19) Considerando a filtra¸c˜ao com press˜ao constante podemos, separar os termos e introduzir as constantes Kp e B desta forma: dV dt = µcsα A2∆P V + µRm A∆P = KpV + B (3.20) Onde as unidades no SI para Kp s˜ao s/m6 e para B s/m3 . Kp = µcsα A2∆P (3.21)
  • 24. 3.1 Equa¸c˜ao da Filtra¸c˜ao 20 B = µRm A∆P (3.22) Para filtra¸c˜ao a press˜ao constante, α ´e constante (torta incompress´ıvel) e V e t s˜ao as ´unicas vari´aveis da equa¸c˜ao 3.20 Separando as vari´aveis em 3.20 e integrando: t 0 dt = V 0 (KpV + B) dV (3.23) t = Kp 2 ν2 + BV (3.24) Dividindo a equa¸c˜ao 3.24 por V temos: t V = Kp 2 ν + B (3.25) Para determinar os valores de α e Rm utilizamos a equa¸c˜ao 3.24. Com os dados experimentais de V em v´arios tempos t, plota-se ∆t ∆V ∼= dt dV versus V = V1+V2 2 e ajusta-se a melhor reta tal que Kp = tg(θ) Figura 3.1: V experimental em v´arios tempos Fonte: Elaborada pelo autor
  • 25. 21 4 Escoamentos Baseados em diferentes crit´erios os escoamentos de fluidos podem ser classificados em v´arios tipos. Pode-se ter, por exemplo, escoamentos estacion´arios ou permanentes que s˜ao aqueles cujas grandezas como velocidade e press˜ao n˜ao variam com o tempo. Caso contr´ario, eles s˜ao ditos transientes ou n˜ao permanentes. Uma outra classifica¸c˜ao foi pro- posta nos meados do s´eculo XIX, por Reynolds [5]. Ele verificou experimentalmente a existˆencia de dois tipos de escoamentos, o laminar e o turbulento. Escoamento laminar ´e idealizado como aquele no qual camadas muito finas, ou lˆaminas, de fluido parecem escorregar umas sobre as outras havendo somente troca de quantidade de movimento molecular. J´a o escoamento turbulento ´e aquele no qual as part´ıculas de fluido individu- ais apresentam um movimento desordenado, isto ´e, a velocidade apresenta componentes transversais ao movimento geral do conjunto ao fluido. Neste ponto deve-se salientar que laminar ou turbulento n˜ao s˜ao caracter´ısticas do fluido, mas um estado em que ele se encontra devido `as condi¸c˜oes do escoamento. A natureza de um escoamento, isto ´e, se laminar ou turbulento e sua posi¸c˜ao relativa numa escala de turbulˆencia ´e indicada pelo n´umero de Reynolds (Re). O n´umero de Reynolds, parˆametro adimensional, ´e a rela¸c˜ao entre as for¸cas inerciais (Fi) (devido `a velocidade) e as for¸cas viscosas (Fµ), podendo ser escrita como: Re = Fi Fµ = ρLV µ (4.1) onde ρ ´e a densidade e µ a viscosidade do fluido. L e V s˜ao comprimentos e velocidades caracter´ısticas do escoamento, e dependem do problema em estudo. Para dutos circulares de diˆametro D, temos: Re = ρLD µ (4.2) A magnitude do n´umero de Reynolds indica a importˆancia para o escoamento das for¸cas inerciais (Re > 10) e das for¸cas viscosas (Re < 1). Quando Re 1, as for¸cas viscosas s˜ao importantes somente nas regi˜oes adjacentes `as superf´ıcies s´olidas, devido `a presen¸ca da camada limite ( fina regi˜ao ao redor da superf´ıcie de corpos em movimento imersos em fluido na qual o gradiente de velocidade ∂ν ∂t normal a superf´ıcie do corpo ´e
  • 26. 4.1 Escoamento em Leito Fixo 22 significativo). De acordo com [1], n˜ao ´e poss´ıvel definir precisamente as faixas de n´umeros de Reynolds que indicam se o escoamento ´e laminar, de transi¸c˜ao ou turbulento. Nos projetos de engenharia os seguimtes valores s˜ao apropriados: o escoamento num tubo ´e laminar se o n´umero de Reynolds ´e menor que aproximadamente 2100; o escoamento ´e turbulento se o n´umero de Reynolds ´e maior que 4000. Para n´umeros de Reynolds entre estes dois limites, o escoamento pode apresentar alternadamente e de um modo aleat´orio, caracter´ısticas laminares e turbulentas (escoamento de transi¸c˜ao). A forma do perfil de velocidade do escoamento num tubo depende se este ´e laminar ou turbulento e tamb´em do comprimento da regi˜ao de entrada le. O adimensional compri- mento de entrada, le/D, tamb´em correlaciona-se muito bem com o n´umero de Reynolds. Os valores t´ıpicos dos comprimentos de entrada s˜ao dados por: Le D = 0.06Re (para escoamento laminar) (4.3) Le D = 4.4(Re)1/6 (para escoamento turbulento) (4.4) 4.1 Escoamento em Leito Fixo O desenvolvimento de uma descri¸c˜ao anal´ıtica para o escoamento de um fluido ´e baseado nas leis f´ısicas relacionadas com o escoamento, expressas em forma matem´atica adequada. As equa¸c˜oes que descrevem o escoamento em um meio poroso ou em leito fixo ser˜ao descritas a seguir. O primeiro trabalho experimental de escoamento em meios porosos foi feito por Darcy, em 1830, no qual constatou que para escoamentos laminares a taxa de fluxo ´e proporcional a queda de press˜ao (∆P) e inversamente proporcional a viscosidade (µ) e ao comprimento (∆L). ν = q A = k µ · ∆p ∆L (4.5) onde ν ´e a velocidade superficial, µ a viscosidade do fluido e k a permeabilidade do material. A equa¸c˜ao ajusta-se a baixas vaz˜oes, entretanto a complexidade do escoamento atrav´es de s´olidos particulados e a diversidade de situa¸c˜oes pr´aticas permitiu o uso de rela¸c˜oes previamente deduzidas para avaliar perdas por atrito em tubula¸c˜oes.
  • 27. 4.2 Escoamento em Regime Laminar 23 Figura 4.1: Leito fixo ou coluna de recheio Fonte: UFSC - Depto. de Enga . Qu´ımica - Adaptada 4.2 Escoamento em Regime Laminar Para determinar as caracter´ısticas do escoamento em leitos empacotados usaremos algumas rela¸c˜oes geom´etricas relativas as part´ıculas que o comp˜oe. A porosidade (ε) em um leito empacotado e definida de acordo com a rela¸c˜ao: ε = volume de vazios no leito /volume total do leito A superf´ıcie especifica da part´ıcula (aν) em m−1 e definida como: aν = Sp Vp (4.6) onde Sp ´e a ´area de superf´ıcie da part´ıcula em m2 e Vp o volume da part´ıcula em m3 . Para part´ıculas esf´ericas temos que: aν = 6 Dp (4.7) Considerando o diˆametro efetivo (Dp = 6/av) para leitos empacotados com part´ıculas n˜ao esf´ericas e que a fra¸c˜ao de volume das part´ıculas no leito ´e igual a (1 − ε) temos: a = aν · (1 − ε) 6 Dp · (1 − ε) (4.8) onde a ´e a raz˜ao entre a superf´ıcie total do leito e o volume total do leito. A veloci- dade intersticial m´edia (ν) em m/s est´a relacionada com a velocidade superficial ν que considera a sec¸c˜ao transversal do leito sem o material de empacotamento. ν = ε · ν (4.9)
  • 28. 4.2 Escoamento em Regime Laminar 24 O raio hidr´aulico rH pode ser definido como a raz˜ao entre a ´area da se¸c˜ao trans- versal dispon´ıvel para o escoamento e o per´ımetro molhado. rH = volume de vazios / volume do leito ssuperf´ıcie molhada / volume do leito rH = volume de vazios dispon´ıvel para o escoamento superf´ıcie total molhada dos s´olidos rH = ε a (4.10) Combinando as equa¸c˜oes 4.8 e 4.10: rH = ε 6 (1 − ε) Dp (4.11) Uma vez que o diˆametro equivalente (D) ´e igual a 4 × rH, o n´umero de Reynolds para um leito empacotado, utilizando as equa¸c˜oes 4.9 e 4.11, pode ser escrito como: NRe = (4rH) νρ µ = 4ε 6 (1 − ε) Dp · ν · ρ ε · µ = 4 6 (1 − ε) · Dpν ρ µ (4.12) Para leitos empacotados Ergun, em [7] definiu o NRe de acordo com a equa¸c˜ao acima sem a fra¸c˜ao 4/6; logo. NRe,p = Dpν ρ µ (1 − ε) (4.13) Para escoamento laminar podemos combinar a equa¸c˜ao de Hagen- Poiseuille1 que relaciona a queda de press˜ao com a velocidade m´edia em tubos horizontais com as equa¸c˜oes 4.11 e 4.9, desta forma: ∆P = 32µν∆L D2 = 32µ ν /ε ∆L (4rH)2 = 72µν ∆L (1 − ε)2 ε3D2 p (4.14) O valor correto de ∆L ´e maior devido ao percurso tortuoso, e o uso de raio hidr´aulico prediz valores de ν maiores. Em [6] e [7], experimentos indicam uma cons- tante cujo valor deve ser igual a 150, resultando na equa¸c˜ao de Blake-Kozeny para fluxo laminar, onde a porosidade < 0, 5 e NRe,p, < 10; logo; ∆P = 150µ · ν ∆L D2 p · (1 − ε)2 ε3 (4.15) 1 A equa¸c˜ao Q = πD4 ∆P/128µL foi derivada experimentalmente e independentemente pelo engenheiro hidr´aulico alem˜ao Heinrich Ludwig Hagen (1839) e pelo m´edico francˆes Jean Louis Marie Poiseuille (1838).
  • 29. 4.3 Escoamento em Regime Turbulento 25 Com: ∆P =queda de press˜ao no leito; ∆L =comprimento do leito; ε = porosidade ou fra¸c˜ao de vazios; µ = viscosidade do fluido; ν = velocidade superficial do fluido; Dp = diˆametro efetivo da part´ıcula. 4.3 Escoamento em Regime Turbulento Para escoamento turbulento `as perdas por energia cin´etica podem ser calculadas a partir da equa¸c˜ao deduzida para determinar a queda de press˜ao em tubos. ∆Pf = 4fρ ∆Lν2 2D (4.16) substitu´ıdo as rela¸c˜oes para a velocidade superficial e o raio hidr´aulico temos: ∆P = 1, 75 3f · ρ(ν )2 · ∆L · (1 − ε) Dp · ε3 (4.17) Considerando o escoamento turbulento o fator de fric¸c˜ao alcan¸ca um valor cons- tante. Dados experimentais indicam que 3f = 1, 75. Desta forma a equa¸c˜ao para escoa- mento turbulento NRe > 1000, denominada equa¸c˜ao de Burke-Plummer, pode ser escrita da seguinte forma. ∆P = 1, 75 ρ(ν )2 · ∆L · (1 − ε) Dp · ε3 (4.18) A equa¸c˜ao semi-emp´ırica de Ergun, v´alida para os regimes Laminar e Turbulento e: ∆P ∆L = 150 µν · (1 − ε)2 D2 p · ε + 1, 75 ρ(ν )2 · (1 − ε) Dp · ε3 (4.19) O primeiro termo da equa¸c˜ao de Ergun ´e predominante para o regime laminar, enquanto que o segundo tem maior importˆancia para valores mais elevados de Reynolds, devido ao termo quadr´atico de velocidade superficial.
  • 30. 4.3 Escoamento em Regime Turbulento 26 De maneira geral, pode-se descrever o comportamento de um Leito Fixo ajustando- se a forma da equa¸c˜ao abaixo aos dados experimentais. ∆P ∆L = α1ν + α2(ν )n (4.20) Figura 4.2: Queda de press˜ao no escoamento atrav´es de leitos compactos Fonte: Foust, A. S. - Princ´ıpio de Opera¸c˜oes Unit´arias, pg.565 A figura 4.2 mostra a curva interpolatriz que se obt´em plotando-se os dados expe- rimentais provenientes de v´arias fontes com a coordenada [(−∆P)gcDp/LρVsm2 ][ε3 (1−ε)] em fun¸c˜ao do n´umero de NRe/(1 − ε), ref. [5]. Existem trˆes vari´aveis muito utilizadas em rela¸c˜ao ao escoamento de um fluido que por conveniˆencia iremos definir agora. A primeira ´e a vaz˜ao, que representa o volume de fluido que atravessa uma se¸c˜ao reta por unidade de tempo. Q = dV dt = Aν (4.21) onde ν ´e a velocidade, em m/s, e A ´e a ´area, em m2 . A segunda ´e a vaz˜ao m´assica, ou descarga, que ´e a quantidade de massa de fluido que cruza uma se¸c˜ao reta por unidade de tempo. Qm = dm dt = ρνA (4.22) onde ρ ´e a massa espec´ıfica, em kg/m3 . E por ´ultimo, o fluxo que representa a quantidade de uma grandeza f´ısica que cruza uma dada ´area por unidade de tempo.
  • 31. 4.4 Balan¸co Material 27 4.4 Balan¸co Material Na sua forma mais simples, o balan¸co de massa ou balan¸co material nada mais ´e que a contagem das unidades de massa envolvidas. A lei da conserva¸c˜ao da massa afirma que a massa total de todas as substˆancias que tomam parte num processo se mant´em constante. Embora existam exce¸c˜oes a essa lei em rea¸c˜oes e processos nucleares, a lei ´e v´alida para os objetivos da engenharia [5]. Verbalmente escrevemos: Entrada de massa − sa´ıda de massa = acumula¸c~ao de massa (4.23) Desta equa¸c˜ao uma outra pode ser implementada atrav´es de um balan¸co diferencial, que ´e aplic´avel em um determinado instante do Processo. Supondo o componente A (acumula¸c˜ao de massa) envolvido em um processo e considerando qe, (kg/s) e qs (kg/s) as taxas de entrada e sa´ıda do componente atrav´es dos limites do sistema, podemos assumir que as vari´aveis qe, e qs, podem variar com o tempo. Podemos ent˜ao escrever o balan¸co para um per´ıodo de tempo variando de t at´e t + ∆t, supondo uma pequena varia¸c˜ao de ∆t onde as quantidades de qe, e qs, podem ser consideradas constantes. Desta forma os termos do balan¸co podem ser calculados: entra = qe(kg/s) · ∆t(s) (4.24) sai = qs(kg/s) · ∆t(s) (4.25) Podemos supor tamb´em que a massa de A no sistema muda em uma quantidade ∆m (kg), desta forma a equa¸c˜ao de balan¸co pode ser escrita como: ∆m = (qe − qs)∆t (4.26) Dividindo a equa¸c˜ao por ∆t e aproximando-o de zero, temos que a raz˜ao ∆m/∆t se torna a derivada de m com rela¸c˜ao a t (dm/dt) logo, a equa¸c˜ao pode ser escrita como: dm dt = qe − qs (4.27) Nesta equa¸c˜ao geral de balan¸co m ´e a parcela da quantidade balanceada no sistema e os dois termos a direita na equa¸c˜ao s˜ao taxas que podem variar com o tempo. Quando a densidade for constante o termo de acumula¸c˜ao pode escrito da seguinte forma: A(Ac´umulo) = dm dt = d(ρV ) dt = ρ dV dt (4.28)
  • 32. 4.4 Balan¸co Material 28 A equa¸c˜ao aplicada a um sistema cont´ınuo em estado estacion´ario determina que m seja constante indicando que a derivada ´e igual a zero, logo: E − S = Ac (4.29) Entretanto, se qualquer termo varia com o tempo, a derivada ao lado esquerdo da equa¸c˜ao permanece como parte da equa¸c˜ao. Logo a equa¸c˜ao de balan¸co para um sistema em estado n˜ao estacion´ario a um determinado instante de tempo ser´a uma equa¸c˜ao diferencial.
  • 33. 29 5 Transformadas de Laplace A transformada de Laplace ´e um m´etodo de resolu¸c˜ao de equa¸c˜oes diferenciais e dos correspondes problemas de valor inicial e de contorno. Ela ´e importante para o controle autom´atico porque os modelos matem´aticos dos sistemas f´ısicos que se deseja controlar s˜ao, em geral, descritos por equa¸c˜oes diferenciais. A aplica¸c˜ao da transformada de Laplace permite prever o que deve acontecer no futuro de um sistema, o que ´e fundamental para o controle deste sistema. Em outras palavras, pode prever qual ser´a a resposta de um sistema a uma entrada conhecida. Nas situa¸c˜oes de Engenharia ´e essencial a an´alise desses sistemas e a determina¸c˜ao de seu comportamento em resposta a certas excita¸c˜oes iniciais (condi¸c˜oes iniciais). Dessa forma ´e poss´ıvel visualizar e descrever o comportamento dinˆamico de sistemas em termos de sinais e suas interrela¸c˜oes com as opera¸c˜oes executadas no sistema. Em alguns casos, o modelo matem´atico, constitu´ıdo de equa¸c˜oes diferenciais, de um sistema dinˆamico, pode ser transformado num modelo de equa¸c˜oes alg´ebricas, por meio de transformadas funcionais Essas transformadas funcionais s˜ao definidas por fun¸c˜oes convenientemente definidas. Quando o modelo matem´atico de um fenˆomeno ´e constitu´ıdo de equa¸c˜oes diferen- ciais onde o tempo ´e uma vari´avel independente, existe uma transformada funcional que transforma o modelo em equa¸c˜oes diferenciais num modelo em equa¸c˜oes alg´ebricas. Essa transformada funcional ´e chamada de Transformada de Laplace. Defini¸c˜ao 5.0.1 (A transformada de Laplace). Dada uma fun¸c˜ao f(t) definida para todo t ≥ 0, a transformada de Laplace de f ´e a fun¸c˜ao F de s definida como segue: L {(f)} = F(s) = ∞ 0 e−st f(t)dt (5.1) para todos os valores de s para os quais a integral impr´opria converge. Assim a transformada de Laplace transforma uma fun¸c˜ao f de vari´avel indepen- dente t, numa outra fun¸c˜ao, que denotaremos F, de vari´avel independente s. ´E comum incluir o zero no intervalo de integra¸c˜ao, isto ´e, quando o limite `a direita e `a esquerda de
  • 34. 5 Transformadas de Laplace 30 zero s˜ao diferentes, usa-se o valor `a esquerda para incluir os fatos que ocorrem quando t = 0. Teorema 5.0.1 (Linearidade da Transforma¸c˜ao de Laplace). 1 Se a e b s˜ao constantes, ent˜ao L {af(t) + bg(t)} = aL {f(t)} + bL {g(t)} (5.2) para todo s tal que as transformadas de Laplace das fun¸c˜oes f e g ambas existem. O teorema 5.0.1 ´e particularmente importante na justificativa do uso da transfor- mada de Laplace no processo de modelagem desenvolvido no pr´oximo cap´ıtulo. Se f ´e cont´ınua por partes para t ≥ 0, segue-se que a b 0 e−st f(t)dt existe para todo b < ∞. Mas para que F(s) - o limite desta ´utima integral quando b → ∞ possa existir, precisamos de alguma condi¸c˜ao sobre a taxa de crescimento de f(t) quando t → ∞. A fun¸c˜ao f ´e tida como ordem exponencial quando t → ∞ se existem constantes n˜ao- negativas M, c e T tais que |f(t)| ≤ Mect parat ≥ T (5.3) Teorema 5.0.2 (Existˆencia da Transformada de Laplace). 2 Se a fun¸c˜ao f ´e cont´ınua por partes para t ≥ 0 e ´e de ordem exponencial quanto t → ∞, ent˜ao sua transformada de Laplace F(s) = L {f(t)} existe. Mais precisamente, se f ´e cont´ınua por partes e satisfaz a condi¸c˜ao 5.3, ent˜ao F(s) existe para todo s > c. Teorema 5.0.3 (Unicidade da Transformada Inversa de Laplace). 3 Suponha que as fun¸c˜oes f(t) e g(t) satisfazem as hip´oteses do teorema 5.0.2, de modo que suas transfor- madas de Laplace F(s) = G(s) para todo s > c (para algum c), ent˜ao f(s) = g(s) onde quer que f e g sejam ambas cont´ınuas. Deste modo, duas fun¸c˜oes cont´ınuas por partes, de ordem exponencial, com a mesma transformada de Laplace, podem diferir apenas nos seus pontos de descontinuida- des isolados. Isto n˜ao ´e importante na maioria das aplica¸c˜oes pr´aticas. Logo, podemos considerar as transformadas inversas de Laplace como sendo essencialmente ´unicas. 1 A prova do teorema 5.0.1 encontra-se demonstrada na ref. [3], pg. 242. 2 A prova do teorema 5.0.2 ´e demonstrada na ref. [3], pg. 246. 3 O teorema 5.0.3 ´e provado no Cap. 6 de Matem´atica Operacional de Churchill, 3a ed. (New York: McGral-Hill, 1972), apud [3]
  • 35. 5 Transformadas de Laplace 31 Defini¸c˜ao 5.0.2 (Fun¸c˜ao degrau unit´ario). A fun¸c˜ao degrau unit´ario ´e definida por: u(t) =    1 se t ≥ 0 0 se t < 0 Esta fun¸c˜ao apresenta uma descontinuidade em t = 0, uma vez que o valor de u(t) se modifica instantaneamente de 0 para 1 quando t=0. ´E interessante observar que se pode criar outras fun¸c˜oes baseando-se na fun¸c˜ao degrau unit´ario. Figura 5.1: fun¸c˜ao Degrau de Heaviside ou fun¸c˜ao degrau unit´ario Fonte: Laus, L. P. 5.0.1 Transformada de Laplace Inversa De acordo com o teorema 5.0.3 duas fun¸c˜oes diferentes que sejam ambas cont´ınuas para todo t ≥ 0 n˜ao podem ter a mesma transformada de Laplace. Assim, se F(s) ´e a transformada de alguma fun¸c˜ao cont´ınua f(t), ent˜ao f(t) ´e univocamente determinada. Esta observa¸c˜ao nos permite fazer a seguinte defini¸c˜ao: Se F(s) = L {f(t)}, ent˜ao chamamos f(t) a transformada de Laplace inversa de F(s) e escrevemos: f(t) = F(s) = L −1 {F(s)} (5.4) Se for poss´ıvel, obter em uma tabela de Transformadas de Laplace, uma fun¸c˜ao de t que, uma vez transformada para s, seja igual `a fun¸c˜ao a qual se deseja a transfor- mada inversa, o trabalho ´e imediato. Evidentemente, o teorema 5.0.1, da linearidade da Transformada de Laplace ajuda muito; atrav´es de um pequeno trabalho alg´ebrico ´e f´acil de converter a fun¸c˜ao desejada para a forma que ela se apresenta na tabela. A maioria das fun¸c˜oes do tempo t, quando transformadas para frequˆencia complexa de s atrav´es
  • 36. 5 Transformadas de Laplace 32 da aplica¸c˜ao da transformada de Laplace, se apresenta na forma de uma fra¸c˜ao de po- linˆomios (uma fun¸c˜ao racional). Al´em disso, a maioria dos sistemas s˜ao descritos por equa¸c˜oes diferenciais, que quando transformadas para s se tornam polinˆomios ou quoci- entes de polinˆomios. Por isso, nos casos que mais h´a interesse pr´atico, pode-se escrever uma fun¸c˜ao de s como: F(s) = G(s) H(s) (5.5) onde G(s) e H(s) s˜ao ambos polinˆomios de s. Para calcular transformada inversa com o uso de tabelas ´e necess´ario dividir (ou particionar) F(s) em uma representa¸c˜ao de tal forma que cada termo possua sua inversa j´a tabelada. A tabela 5.1 ilustra as transformadas inversas de Laplace ´uteis neste trabalho. Tabela 5.1: Transformadas inversas de Laplace L {F(s)} fun¸c˜ao no dom´ınio do tempo 1 δ(t) impulso unit´ario 1 s u(t) degrau unit´ario 1 s(s+a) 1 a (1 − e−at ) Fonte: Edwards, C. H. Jr. - Adaptada
  • 37. 33 6 Metodologia e Modelo Inicialmente, considerou-se o balan¸co material aplicado a um processo cont´ınuo em regime estacion´ario nos termos da equa¸c˜ao 4.29 E − S = Ac Supondo na alimenta¸c˜ao uma vaz˜ao de entrada qe(L/s) e densidade de corrente ρe(g/L) temos: 1. Entra (g/s) = qe(L/s) · ρe(g/L) 2. Sai (g/s) = qs(L/s) · ρs(g/L) 3. Ac´umulo (g/s) = dm/dt = d(ρsV )/dt Da´ı: d (ρsV ) dt = (qe) (ρe) − (qs) (qs) (6.1) Resolvendo: V dρs dt + ρs dV dt = ρeqe − ρsqs (6.2) Considerou-se n˜ao haver varia¸c˜ao substancial na densidade antes e ap´os o processo, dρ/dt = 0. Portanto a equa¸c˜ao fica: ρs dV dt = ρeqe − ρsqs (6.3) Com a considera¸c˜ao que ρe = ρs ⇒ dV dt = qe − qs Ou seja: qe − qs = ∂V ∂t , equivalentemente: qe − qs = εA∂H (t) ∂t (6.4) Considerando as condi¸c˜oes do escoamento em colunas empacotadas, ´e razo´avel considerar uma resistˆencia para qs. Tal resistˆencia R ´e diretamente proporcional `a altura
  • 38. 6 Metodologia e Modelo 34 H, logo: qs ∼= H(t) R ⇒ qs = φ H(t) R (6.5) Substituindo 6.5 em 6.4, temos: qe − φ H (t) R = εA∂H (t) ∂t (6.6) Aplicando a defini¸c˜ao da Transformada de Laplace no segundo membro da equa¸c˜ao 6.6, e em seguida fazendo o produto de ambos os membros da equa¸c˜ao por R φ , obtemos: R φ qe − H (t) = εAR φ H (t) s (6.7) equivalente a: R φ qe = εAR φ s + 1 H (t) (6.8) resolvendo para H(t), com qe = cte H (t) = R/φ εAR φ s + 1 qE (6.9) Fazendo a an´alise dimensional na equa¸c˜ao 6.5, ⇒ R = H qs = m m3/h = h m2 , logo o termo AR = m2 · h m2 = h. Faremos h = L A defini¸c˜ao 5.0.2 (Fun¸c˜ao degrau unit´ario) nos permite definir a fun¸c˜ao f(t) = a, com a ≤ t ≤ ∞ ⇒ f(t) = a s . (pertuba¸c˜ao passo unit´ario) Figura 6.1: fun¸c˜ao passo unit´ario Fonte: Elaborada pelo autor
  • 39. 6 Metodologia e Modelo 35 Substituindo a s = qe e AR = L na equa¸c˜ao 6.9 temos: H (t) = R/φ εL φ s + 1 · a s (6.10) equivalente a: H (t) = aR φ · 1 s(εL φ s + 1) (6.11) donde, H (t) = aR εL · 1 s s + φ εL (6.12) ´e a fun¸c˜ao que representa o dom´ınio da frequˆencia. O teorema 5.0.1, da linearidade da Transformada de Laplace nos permite fazer as manipula¸c˜oes alg´ebricas at´e agora executadas. A finalidade ´e converter a fun¸c˜ao H(t) para uma forma que se apresenta na tabela 5.1. Desta forma: H (t) = aR ε L ε L φ 1 − e− φ εL t (6.13) simplificando, obtemos a fun¸c˜ao H(t) no dom´ınio do tempo. H (t) = aR φ 1 − e− φ L t (6.14) Figura 6.2: Dom´ınio do tempo Fonte: Elaborada pelo autor H(t) no dom´ınio do tempo, quando t = 0 ⇒ H(t) = 0 e para t = ∞ ⇒ H(t) = aR φ
  • 40. 6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao 36 6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao Tomou-se a equa¸c˜ao 6.14 que representa a altura do fluido na coluna em fun¸c˜ao do tempo t. Aplicando o logaritmo em ambos os lados da equa¸c˜ao, fica assim: ln(H(t)) = ln aR φ + bx (6.15) Onde bx = ln 1 − e− φ L t . E o problema original de encontrar o ajuste1 de m´ınimos quadrados n˜ao linear para o conjunto de valores para a fun¸c˜ao 6.14 passa a ser o problema de ajuste linear do conjunto de dados {{xi, lnfi}}n i=1. Os dados pr´aticos utilizados para estimar as equa¸c˜oes de regress˜ao foram obtidos no Trabalho de Conclus˜ao de curso (TCC) de Ferraz Neto, W. S. Dispon´ıvel em [10], e est˜ao ilustrados na tabela 6.1. As colunas: britado + aglomerado, britado e aglomerado, ilustram os dados obtidos diretamente na coluna de extra¸c˜ao mineral. Onde: V = vaz˜ao de sa´ıda, H = altura do fluido na coluna e T = tempo. As equa¸c˜oes de regress˜ao foram estimadas por an´alise de regress˜ao linear no apli- cativo Minitab 16. Seguem: Aglomerado + Britado: ln(h) = 2, 71 + 0, 00241x (6.16) tomando o antilogaritmo nas constantes H = 15, 48 + 1, 00241X (6.17) Britado: ln(h) = 2, 59 + 0, 00421x (6.18) tomando o antilogaritmo nas constantes H = 13, 330 + 1, 00428X (6.19) Aglomerado: ln(h) = 2, 231 + 0, 0155X (6.20) 1 Os dados para ajuste s˜ao {{xi, fi}} n i=1, onde o conjunto X = {xi} n i=1 ´e utilizado para definir o produto interno (·, ·)x. Se f for conhecida, fi ≡ f(xi), caso contr´ario fi ´e um dado de entrada no problema de ajuste.
  • 41. 6.1 Estimativa das Equa¸c˜oes de Regress˜ao 37 tomando o antilogaritmo nas constantes H = 9, 31 + 1, 0156X (6.21) Verificou-se nos resultados, que ao se confrontar os dados pr´aticos com a equa¸c˜ao 6.14 haveria a necessidade de se introduzir uma constante de ajuste. Tabela 6.1: Dados experimentais: vaz˜ao, altura na coluna e tempo Brit. + Aglo. Britado Aglomerado V H T V H T V H T 0.8 4.00 6.00 0.3 4.00 5.00 4.2 4.00 6.00 1.3 8.00 8.00 1.3 8.00 7.00 4.2 8.00 7.00 1.6 12.0 9.00 1.7 12.0 8.00 4.2 12.0 8.00 1.1 16.0 10.0 2.4 16.0 11.0 4.2 16.0 9.00 0.2 20.0 11.0 2.6 20.0 13.0 0.4 20.0 23.0 1.8 26.3 21.0 3.1 24.0 23.0 0.5 21.5 33.0 2.3 29.0 31.0 3.4 24.5 33.0 0.3 22.5 43.0 2.4 28.3 41.0 3.3 24.3 42.0 0.3 22.9 53.0 2.7 28.5 51.0 3.0 23.8 62.0 0.3 23.4 63.0 2.3 23.5 71.0 2.9 22.5 82.0 0.1 24.0 83.0 2.1 22.5 91.0 2.4 21.4 102 0.1 24.6 103 2.1 22.8 111 2.3 20.0 122 - - - 2.0 22 131 2.3 20.7 142 - - - 2.0 21.5 151 2.3 20.0 162 - - - 2.0 20.5 1171 - - - - - - 2.0 20.3 191 - - - - - - 2.0 20 211 - - - - - - Fonte: Ferraz Neto, W. S. Os coeficientes da equa¸c˜ao 6.14, foram obtidos atrav´es da rela¸c˜ao linear que h´a entre os coeficientes das equa¸c˜oes de regress˜ao e as coordenadas de seus pontos. A saber; 1. Aglomerado + Britado
  • 42. 6.2 Resultados e Discuss˜oes 38 Da equa¸c˜ao 6.17 vem; 15, 48 · aR φ = 20 ⇒ aR φ = 1, 29199 ⇒ − φ L = 1, 00241 2. Britado Da equa¸c˜ao 6.19 vem; 13, 330 · aR φ = 20 ⇒ aR φ = 1, 50037 ⇒ − φ L = 1, 00428 3. Aglomerado Analogamente, da equa¸c˜ao 6.22 vem; 9, 31 · aR φ = 24 ⇒ aR φ = 2, 57787 ⇒ − φ L = 1, 0156 6.2 Resultados e Discuss˜oes Em virtude dos valores alcan¸cados para as constantes realizou-se a compara¸c˜ao entre as curvas pr´aticas e as curvas te´oricas. Nas figuras 6.3, 6.4 e 6.5 pode-se observar claramente um padr˜ao de comportamento entre as curvas te´oricas e pr´aticas. A curva te´orica diverge da pr´atica diretamente na sua imagem (Transforma¸c˜ao de transla¸c˜ao em rela¸c˜ao ao eixo y), isto indica a presen¸ca de um incremento no coeficiente linear da equa¸c˜ao de regress˜ao. Figura 6.3: Curva Transladada (Aglomerado + Britado) Fonte: Elaborada pelo autor
  • 43. 6.2 Resultados e Discuss˜oes 39 Figura 6.4: Curva Transladada (Britado) Fonte: Elaborada pelo autor As figuras 6.3, 6.4 e 6.5 est˜ao ilustradas com o parˆametro ausente. Figura 6.5: Curva Transladada (Aglomerado) Fonte: Elaborada pelo autor Frente ao comportamento transladado na curva, Surgiram perguntas. Como adi- cionar uma constante de ajuste na equa¸c˜ao? Qual seria o crit´erio para definir adequada- mente este parˆametro? Na busca `as respostas , observou-se o surgimento de uma raz˜ao aproximadamente constante ente as imagens dessas fun¸c˜oes. Seria o incremento? Nota-se uma transforma¸c˜ao de transla¸c˜ao dos pontos das trˆes curvas em rela¸c˜ao a
  • 44. 6.2 Resultados e Discuss˜oes 40 coordenada y. Isto ´e um indicador de que h´a um fator de transforma¸c˜ao no gr´afico. Por- tanto, determinando este fator ou a inversa dessa transforma¸c˜ao determina-se o parˆametro necess´ario ao ajuste dos pontos do gr´afico. Para calcular a magnitude do incremento e verificar o comportamento da curva em cada situa¸c˜ao, calculou-se um parˆametro de ajuste λ. Para determinar o parˆametro λ, definiu-se, λ =    a + bx = λy a + bx = y dividindo o sistema membro a membro fica, λ = y y para quaisquer pontos da forma P1(x1; y1) e P2(x1; y2). Dessa forma, o parˆametro λ em cada experimento ´e: 1. Aglomerado + Britado λ = y y = 0, 774 ⇒ aR φ · λ = 0, 99923 2. Britado λ = y y = 0, 666 ⇒ aR φ · λ = 0, 99926 3. Aglomerado λ = y y = 0, 387 ⇒ aR φ · λ = 0, 99984 Para quaisquer pontos P1(x1; y1) e P2(x1; y2). Ap´os a determina¸c˜ao do parˆametro, a equa¸c˜ao 6.14 fica reajustada da seguinte forma: H (t) = aR φ λ 1 − e− φ L t (6.22) e desta maneira, para os pontos P1, P2, ..., Pn da tabela 6.1 tem-se abaixo, em forma gr´afica, os seguintes resultados ajustados com λ = 0, 774, 0, 666 e 0, 387, para os materiais aglomerado + britado, britado e o aglomerado, respectivamente.
  • 45. 6.2 Resultados e Discuss˜oes 41 Figura 6.6: Curva ajustada (Aglomerado + Britado) Fonte: Elaborada pelo autor As figuras 6.6, 6.7 e 6.8 ilustra a concordˆancia das s´eries pr´atica e te´orica. Figura 6.7: Curva ajustada (Britado) Fonte: Elaborada pelo autor
  • 46. 6.2 Resultados e Discuss˜oes 42 Figura 6.8: Curva ajustada (Aglomerado) Fonte: Elaborada pelo autor Nas figuras 6.6, 6.7 e 6.8 nota-se uma concordˆancia entre as curvas te´oricas e pr´aticas absolutamente semelhante em termos estat´ısticos. A linearidade da Transfor- mada de Laplace aliada ao teorema 5.0.3 (Unicidade da Transformada Inversa de Laplace), afirma que duas fun¸c˜oes cont´ınuas por partes, de ordem exponencial, com a mesma trans- formada de Laplace, podem diferir apenas nos seus pontos de descontinuidades isolados. Portanto, para fins de engenharia admite-se que a inversa de Laplace ´e ´unica. Portanto, este fato ´e suficiente para justificar o comportamento da equa¸c˜ao 6.14 frente aos dados analisados, pois se a Inversa de Laplace ´e ´unica para ambas as curvas, elas s´o poder˜ao diferir na presen¸ca de uma constante. A linearidade da Transformada de Laplace ´e suficiente para provar este fato. Entretanto, ressalta-se a necessidade de se realizar uma an´alise matem´atica mais acurada para consolidadar esse fato.
  • 47. 43 7 conclus˜ao Conhecer os aspectos operacionais da coluna de lixivia¸c˜ao permite que se tenha o controle de parˆametros importantes nos ensaios de lixivia¸c˜ao, como a altura de fluido na coluna e o tempo de contato entre o agente lixiviante e min´erio. Para que a lixivia¸c˜ao seja eficiente, ´e necess´ario que o agente lixiviante permane¸ca em contato, por um tempo determinado, com todas as part´ıculas de min´erio. Esta eficiˆencia pode ser facilmente atingida se houver uma ferramenta capaz de prever o tempo necess´ario, e o correspondente controle na altura de fluido presente na coluna. A equa¸c˜ao 6.14, mostrou ser uma ferramenta poderosa para se fazer o controle de altura do fluido na coluna de lixivia¸c˜ao, sua elevada capacidade de modelagem e controle de altura do fluido permite fazer previs˜oes quanto ao tempo m´ınimo necess´ario para que ocorra a satura¸c˜ao do meio lixiviante, seja diretamente no modelo ou, de acordo com a ocasi˜ao, e de forma pr´atica, em sua equa¸c˜ao de regress˜ao, levando em conta a taxa de varia¸c˜ao que se deseja e determinadas caracter´ısticas f´ısicas do min´erio. Durante o processo de lixivia¸c˜ao h´a a necessidade de se fazer ajustes pontuais na vaz˜ao de entrada, para evitar transbordo. Esta ´e uma medida de controle, sua utiliza¸c˜ao no decorrer do processo faz a vaz˜ao de sa´ıda variar com o tempo at´e atingir o equil´ıbrio, este ocorre quando quando a vaz˜ao de sa´ıda se aproximar do valor de entrada, quando isso ocorre a altura da coluna de fluido se mant´em constante. A relevˆancia deste estudo se deve a possibilidade de se vislumbrar novos horizontes na produ¸c˜ao de cobre, via lixivia¸c˜ao em colunas, atrav´es do aproveitamento do min´erio de cobre oxidado, que hoje ´e estocado por se considerado est´erio. Esses resultados servir˜ao de base para no futuro aprofundarem-se os estudos de lixivia¸c˜ao em colunas, e o posterior dimensionamento de colunas e circuitos de colunas de lixivia¸c˜ao. Deve-se levar em considera¸c˜ao a concentra¸c˜ao de cobre no agente lixiviante, pois, neste estudo n˜ao se considerou este parˆametro, ao inv´es do uso de ´acido usou-se ´agua, o ideal seria submeter o min´erio de cobre oxidado `a lixivia¸c˜ao com ´acido sulf´urico (H2SO4). Esta ´e uma recomenda¸c˜ao a ser considerada em trabalhos futuros.
  • 48. Referˆencias Bibliogr´aficas [1] Bruce R. Munson, Donald F. Young; Fundamentos da Mecˆanica dos Fluidos. 4a ed. S˜ao Paulo: Edigard Bl¨ucher, 2004. 582 P. [2] Brunetti, Franco. Mecˆanica dos fluidos. 2a ed. rev. S˜ao Paulo: Pearson Prentice Hall, 2008. 420 p. [3] Edwards, C.H. Jr.; David, E. Penney. Equa¸c˜oes Diferenciais Elementares;”com problemas de contorno”. 3a ed. Rio de Janeiro: PHB, 1995. 643 p. [4] Farina, E. Modelos Matem´aticos de Sistemas Dinˆamicos: Notas de Aulas. Erechim, 2006. Trabalho n˜ao publicado. [5] Foust, A. S. et al. Princ´ıpios das Opera¸c˜oes Unit´arias. 2a ed. Rio de Janeiro: Guanabara Dois, 1982. 670 p. [6] Geankoplis, C. J.; Procesos de Transporte y operaciones unit´arias. 3a ed. M´exico: Compa˜nia Editorial Continental, 1998. 999 p. [7] Massarani, G.; Fluidodinˆamica em Sistemas Particulados. 2a ed. Rio de Ja- neiro: COPPE/UFRJ, 2001. 151 P. [8] Maia, L. C.; Raul. N. C. Junio; Reginaldo. S. de Paiva. Estudo do Comporta- mento da Recupera¸c˜ao Metal´urgica do Cobre Oxidado da Mina do Sossego de Cana˜a dos Caraj´a Submetido `a Lixivia¸c˜ao com H2SO4. XXIV ENTMME- 2011. Salvador/ Bahia. [9] Sodr´e, U. Modelos Matem´aticos: Notas de Aulas. Londrina, 2007. Trabalho n˜ao publicado. [10] Ferraz Neto, W. S.; Levantamento de Parˆametros F´ısicos em Colunas de Ex- tra¸c˜ao Mineral no Estudo de Aproveitamento do Cobre Oxidado de Cana˜a dos Caraj´as/PA. TCC (Gradua¸c˜ao em Engenharia de Minas e Meio Ambiente)
  • 49. REFERˆENCIAS BIBLIOGR´AFICAS 45 - Universidade Federal do Par´a, Faculdade de Enga . de Minas e Meio Ambiente, Marab´a, 2013.