Modelagem matemática de processo de produção de PVC por polimerização em suspensão em reator de batelada.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Lacerda, Renata Argolo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Cinética (modelagem matemática); Kinetics; Mathematical models; Polimerização; PVC; Suspension polymerization
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-29062009-111706/

O poli(cloreto de vinila) PVC é o segundo termoplástico mais consumido no mundo devido a sua versatilidade e seu amplo espectro de utilização. O desenvolvimento de modelos matemáticos representativos é de grande importância para o projeto, análise e otimização de processos de polimerização. A determinação das condições de operação ótimas para um reator de polimerização levando em conta as restrições operacionais e de qualidade do polímero produzido poderia, em princípio, ser realizada de maneira empírica. Entretanto, pode ser feita de maneira muito mais eficiente, econômica e segura através da solução de um problema de otimização. Para tanto, é imprescindível dispor de um modelo matemático representativo do processo de polimerização, confiável e validado experimentalmente em condições tão amplas quanto possível. Dentro deste panorama, o presente trabalho buscou desenvolver, a partir de modelos previamente descritos na literatura, um modelo matemático do processo de polimerização em suspensão de cloreto de vinila. Parâmetros do modelo referentes às limitações difusionais das constantes de terminação e propagação foram ajustados. As previsões do modelo foram comparadas com dados experimentais obtidos na literatura, referentes a diferentes tipos de iniciador, e diferentes condições operacionais. Verificou-se que o modelo desenvolvido foi capaz de representar adequadamente todos os dados experimentais testados quando ajustado individualmente para cada ensaio. Quando aplicada uma correlação generalizada para os parâmetros ajustáveis, o modelo representou de forma satisfatória, tanto qualitativa como quantitativamente, a maioria dos dados experimentais. As possíveis causas para as discrepâncias encontradas em alguns casos foram discutidas e recomendações para melhoramento do modelo foram apresentadas.