Modelación cinética de pirólisis de biomasa
La pirolisis de biomasa es un proceso de conversión termoquímica de importancia industrial y ecológica. Por tanto se requiere encontrar un modelo cinético de pirolisis de biomasa que permita un adecuado modelamiento, diseño, optimización y operación de reactores industriales. En el presente trabajo...
- Autores:
-
Monroy Peña, Camilo Antonio
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2013
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/21068
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/21068
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- Palabra clave:
- 66 Ingeniería química y Tecnologías relacionadas/ Chemical engineering
Pirólisis
Biomasa
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La pirolisis de biomasa es un proceso de conversión termoquímica de importancia industrial y ecológica. Por tanto se requiere encontrar un modelo cinético de pirolisis de biomasa que permita un adecuado modelamiento, diseño, optimización y operación de reactores industriales. En el presente trabajo se realizó un estudio de la descomposición térmica de cuesco de palma y de sus componentes separados vía enzimática, para no afectar las características estructurares y químicas de los mismos, con el objetivo de encontrar un modelo cinético de pirolisis en un intervalo de tasas de calentamiento y modificación de los componentes. Se plantearon dos modelos cinéticos, el primero, un modelo de tres reacciones paralelas, irreversibles e independientes con el orden de reacción igual a 1 (3Rxn_1) y el segundo, un modelo de tres reacciones paralelas, irreversibles e independientes con el orden de reacción libre (3Rxn_n). Se utilizó el diseño de experimentos D-Optimalidad para reducir el intervalo de confianza de los parámetros cinéticos calculados y la validación de los modelos se realizó mediante la prueba de Fisher-Snedecor. Para la aplicación del diseño experimental se utilizó el método termogravimétrico (TGA) a diferentes tasas de calentamiento y para la optimización se plantearon funciones de máxima verosimilitud y se seleccionó el algoritmo bio-inspirado NSPSO para la solución de los problemas de optimización. Se encontró que el modelo 3Rxn_1 no pasó ninguna las pruebas de Fisher-Snedecor, mientras que el modelo 3Rxn_n pasó la prueba validación/identificación, pero no la prueba de repetición para las dos funciones objetivo utilizadas. |
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