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dc.creatorRuivo, Renato Acrani-
dc.date.accessioned2020-01-22T17:10:29Z-
dc.date.available2020-01-22T17:10:29Z-
dc.date.issued2018-09-24-
dc.identifier.citationRUIVO, Renato Acrani. Avaliação de métodos de contribuição de grupos na predição do equilíbrio de fases de misturas presentes na produção de biodiesel utilizando a Equação de Peng-Robinson. 2018. 113 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. DOI http://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2133.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/28464-
dc.description.abstractThe increase in energy consumption associated with population growth has been worrying global governments, as a result the search for the development of renewable energy is increasing. Biodiesel appears as a strong candidate among them, being formed by a mixture of long chain fatty acid alkyl esters and industrially produced by the transesterification of animal fats or vegetable oils with short-chain alcools. Understanding the phase equilibrium behavior for systems involved in biodiesel production is fundamental for designing and optimizing processes involving the separation, production, storage and combustion of compounds in biodiesel production. The objective of this dissertation was to evaluate the predictive performance of the Peng-Robinson equation, classical van der Waals mixing rule, and contribution methods indicated in the literature to determine the critical properties of pure substances, to model the liquid-vapor equilibrium systems present in biodiesel production. The work was divided in four case studies, the first evaluates the performance of three different critical properties of different oleic acid + ethanol systems, at high pressures, was considered the possible esterification reaction between the acid and the alcohol forming ester and alcohol. The other studies evaluated the performance for the systems containing ethyl ester + ethanol, biodiesel + alcohol and soybean oil + methanol/ethanol/n-hexane, at subatmospheric pressures. It was verified that for the subatmospheric systems the predictive modeling was efficient presenting deviations less than 5%, except for systems containing soybean oil. For the ethanol + oleic acid system it was possible to identify the influence of the reaction on the bubble point curve.pt_BR
dc.description.sponsorshipFAPEMIG - Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Geraispt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectBiodieselpt_BR
dc.subjectPeng-Robinsonpt_BR
dc.subjectvan der Waalspt_BR
dc.subjectBiodiesesubatmosféricapt_BR
dc.subjectSubatmosphericpt_BR
dc.subjectMétodos de contribuição de grupospt_BR
dc.subjectGroup contribution methodpt_BR
dc.titleAvaliação de métodos de contribuição de grupos na predição do equilíbrio de fases de misturas presentes na produção de biodiesel utilizando a Equação de Peng-Robinsonpt_BR
dc.title.alternativeEvaluation of contribution methods in predicting the phase equilibria of mixtures present in biodiesel production using the Peng-Robinson equationpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Romanielo, Lucienne Lobato-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/0127190896914089pt_BR
dc.contributor.referee1Arvelos, Sarah-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/8375409235580771pt_BR
dc.contributor.referee2Watanabe, Erika Ohta-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/1133449403651961pt_BR
dc.contributor.referee3Pires, Ricardo Francisco-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/8371578740281528pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/1831940308657218pt_BR
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoO aumento do consumo energético associado ao crescimento populacional vem preocupando governos mundiais devido à possível escassez dos combustíveis fósseis e, como consequência, a busca pelo desenvolvimento de energia renováveis vem aumentando. O biodiesel surge como um forte candidato entre estas fontes, sendo formado por uma mistura de alquilésteres de ácido graxo de cadeia longa, o qual também é produzido industrialmente pela transesterificação de gorduras animais ou óleos vegetais com alcoóis de cadeira curta. Compreender o comportamento de equilíbrio de fases de sistemas envolvidos na produção de biodiesel é fundamental para projetar e otimizar processos que envolvem separação, produção, armazenamento e combustão de espécies do presentes na produção do biodiesel. O objetivo desta dissertação foi avaliar o desempenho preditivo da equação de estado de Peng-Robinson com regra clássica de mistura de van der Waals e métodos de contribuição de grupos indicados na literatura os quais estimam as propriedades críticas de substâncias puras, para modelar o equilíbrio líquido-vapor de sistemas presentes na produção de biodiesel. O trabalho foi divido em quatro estudos de casos. O primeiro avalia a performance de três combinações de propriedades críticas diferentes sobre a avaliação do sistema constituído por ácido oleico + etanol, a altas pressões, considerando a possível reação de esterificação entre o ácido e o álcool formando éster e álcool. Os demais estudos avaliaram o desempenho de um conjunto de parâmetros críticos para os sistemas contendo éster etílico + etanol, biodiesel + álcool e óleo de soja + metanol/etanol/n-hexano, a pressões subatmosféricas. Verificou-se que para os sistemas subatmosféricos a modelagem preditiva foi eficiente apresentando erros inferiores a 5%, com exceção para os sistemas contendo óleo de soja. Para o sistema etanol + ácido oleico foi possível identificar a influência da reação sobre a curva de ponto de bolha.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Engenharia Químicapt_BR
dc.sizeorduration113pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICApt_BR
dc.identifier.doihttp://dx.doi.org/10.14393/ufu.di.2019.2133pt_BR
dc.orcid.putcode67735017-
dc.crossref.doibatchid89da9dcf-8a13-4319-a675-f62872bc0411-
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