Estudo experimental e computacional do fenômeno de autorredução utilizando biomassa como agente redutor

• Ano de defesa: 2023
• Autor(a) principal: Medeiros, Giulio Antunes de
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Autorredução; Biomassa; Simulação computacional; Redes neurais; Óxidos de ferro; Método dos volumes finitos; Engenharia Metalúrgica; Produção intelectual; Self-reduction; Biomass; Computational simulation; Neural networks
• Link de acesso: http://app.uff.br/riuff/handle/1/28931

A aplicação de matérias-primas derivadas de biomassa nos processos siderúrgicos é considerada um dos caminhos que levarão ao objetivo global de longo prazo de eliminação total das emissões de gases de efeito estufa oriundos deste setor industrial. Neste trabalho, a cinética global de redução para pelotas autorredutoras de diâmetro fixo de 15 mm contendo carvão de biomassa como fonte de carbono e sob atmosfera de argônio foi analisada por meio da construção de um modelo numérico computacional, de modelos de redes neurais perceptron multicamadas e de ensaios cinéticos experimentais. Para isso, ensaios termogravimétricos foram conduzidos em forno à resistência horizontal tubular utilizando a técnica estatística de planejamento experimental fatorial, de modo a avaliar a influência de fatores como a temperatura, o tempo de ensaio e o teor de biomassa no aglomerado, sobre o grau de redução, determinando superfícies de resposta para este último. De forma adicional aos ensaios conduzidos para o planejamento experimental, ensaios de redutibilidade em estado sólido interrompidos e isotérmicos foram conduzidos para as temperaturas de 1173 K, 1273 K e 1373 K, de modo a obter dados experimentais de validação para os modelos computacionais, bem como determinar parâmetros cinéticos como a energia de ativação aparente. Estes resultados experimentais foram ajustados a uma variedade de modelos cinéticos encontrados na literatura de modo a permitir a concepção de equações cinéticas que descrevam o perfil de redução fracionária para cada nível de temperatura. O modelo de redes neurais foi construído visando a previsão da fração reduzida por meio da composição da amostra e condições experimentais (temperaturas e tempos de ensaio), sendo que as redes utilizadas foram treinadas utilizando os dados obtidos no planejamento experimental. A performance de diversas configurações das redes neurais foi comparada. O modelo numérico foi obtido por meio da equação geral de transporte aplicada aos processos de conservação de massa, espécies químicas, momento e energia, resolvida através do Método dos Volumes Finitos (FVM). Ainda, a microestrutura foi investigada, analisando-se fases e morfologias por meio de técnicas como a microscopia eletrônica de varredura (MEV) e a espectroscopia de raios-X (EDS). Os resultados do planejamento fatorial indicaram que elevados níveis de redução fracionária podem ser alcançados utilizando biomassa como agente redutor. As superfícies de respotas obtidas para a fração de redução elucidaram os efeitos do tempo de reação, temperatura de ensaio e teor de biomassa contido nas pelotas. O teor de biomassa exerceu o efeito de promover maiores frações reduzidas até o teor de 35% em peso em relação à porcentagem de minério de ferro, efeito este que se manteve estável para teores superiores, indicando que esta é a composição otimizada para a mistura autorredutora. Uma análise estatística do fator de importância normalizado indicou a temperatura como a variável independente de maior impacto na fração de redução final, seguida do tempo de reação e do teor de biomassa. A análise cinética realizada por meio dos ensaios interrompidos indicou que para a redução isotérmica à 1373 K, o mecanismo cinético controlador é o de contração de área. Analogamente, os mecanismos de difusão e de reação de terceira ordem foram definidos como os mecanismos controladores para ensaios isotérmicos à 1273 K e 1173 K, respectivamente. O modelo cinético de melhor ajuste global às 3 temperaturas analisadas foi o modelo difusional. A energia de ativação aparente obtida foi de 74,440 kJ/mol. A previsão da fração reduzida por meio de redes neurais demonstrou considerável desempenho para ensaios de até 12 minutos. Foram testadas redes com número fixo de unidades ocultas (neurônios) de 100 e 1000, bem como redes variáveis contendo entre 3 e 100 neurônios e entre 10 e 1000 neurônios contruídas de forma automatizada utilizando o algoritmo BFGS. A rede fixa de 1000 neurônios apresentou a melhor precisão na previsão da extensão de redução. A análise microestrutural indicou que para as amostras analisadas, independentemente da temperatura, o ferro metálico resultante da etapa final das reações de redução (FeO→Fe) se apresenta na forma de morfologias filamentares e alongadas conhecidas como whiskers, geralmente encontrada agrupada em clusters. Whiskers mais robustos, ditos cônicos na literatura, também foram encontrados agrupados de modo a formar uma estrutura porosa. Outra microestutura observada para o ferro metálico foi a de glóbulos aglomerados ou não em clusters. O modelo computacional concebido baseado no Método dos Volumes Finitos apresentou boa perfomance na previsão do perfil de fração reduzida em função do tempo para a pelota autorredutora em todos os níveis de temperatura analisados. O erro absoluto máximo dos dados obtidos numericamente em relação aos dados experimentais foi de 10,41%, enquanto o mínimo foi de 0% para regiões da curva simulada que atingiram o intervalo de erros experimental. O erro absoluto médio foi de 4,81%.