Modelagem matemática e computacional do escoamento de grãos de soja utilizando o método dos elementos discretos

• Ano de defesa: 2016
• Autor(a) principal: Barboza, Jennifer Valleriano
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Palavras-chave em Português: Ciências Exatas e da Terra; Modelagem Matemática; Material granular; Armazenamento; Secagem; Simulação
• Link de acesso: http://bibliodigital.unijui.edu.br:8080/xmlui/handle/123456789/3630

A soja é um dos produtos mais consumidos no Brasil e no mundo. No entanto sua secagem e armazenamento ainda são grandes problemas que agricultores enfrentam quanto ao melhor método de escoamento, armazenagem e conservação. Nesse sentido, todo material granular requer um procedimento adequado para seu armazenamento tendo a finalidade de melhor mantê-los. Antes de seu armazenamento, a secagem de grãos como a soja, deve ser realizada de forma que a umidade do grão seja adequada, preservando sua aparência e também suas propriedades nutritivas. Após a secagem, os grãos devem ser armazenados em locais apropriados para que não sofram alterações na sua qualidade inicial, assim, são estocados em silos que são estruturas capazes de armazená-los. Nesse sentido, esta dissertação visa modelar o escoamento de grãos em diferentes condições, utilizando o Método dos Elementos Discretos, e simular computacionalmente o seu fluxo em um secador de calhas variáveis. Inicialmente, foram realizados ensaios em laboratório com o aparato experimental, onde o objetivo era simular diferentes condições de escoamento. O ângulo das calhas foi modificado ao longo dos experimentos, e foram testados os ângulos de 30°, 45° e 60°. Após, foi desenvolvido um algoritmo em Python no software Woo simulando a mesma geometria 3D do aparato usado nos experimentos para a análise do escoamento do grão. Os resultados mostram que a aplicação em MED constitui uma solução eficiente para o problema permitindo analisar e avaliar o desempenho do fluxo de grãos. Verificou-se uma boa concordância entre as simulações e os dados experimentais.