Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2014 |
Autor(a) principal: |
Duarte, Heitor Augusto |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-29122014-173024/
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Resumo: |
Este trabalho insere-se no ramo da modelagem de sistemas termodinâmicos complexos, e diz respeito fundamentalmente ao processo de extração de metais (em forma iônica) por solventes, auxiliando a busca de soluções para a otimização do processo. O modelo inicialmente proposto para o comportamento do equilíbrio líquido-líquido do processo de extração de íons metálicos (foram estudados os íons: Co2+, Ni2+, Mg2+ e Mn2+) mostrou um bom ajuste aos dados experimentais. Na primeira etapa, investigou-se a dependência da taxa de extração dos íons em relação ao pH de equilíbrio. Outras variáveis como: temperatura, concentração do agente extratante e razão volumétrica (O/A) foram mantidas constantes e, foram utilizadas soluções monocomponentes e taxas de carregamento do extratante inferiores a 2%. O estudo baseou-se no mecanismo de reação da extração desses íons, e, através do ajuste dos parâmetros principais dessas equações foi possível gerar um modelo para predizer a taxa de extração (E%) para cada um dos metais estudados. Este primeiro modelo, foi utilizado então, para a obtenção de um segundo modelo que leva em consideração soluções multicomponente de íons concorrentes e taxas de carregamento do extratante próximas a 45%. Parâmetros estes mais coerentes com operações comerciais de separação e produção de níquel e cobalto. O trabalho apresentado mostrou ser possível a utilização de modelos matemáticos que levem estes fatores em consideração, aproximando-se consideravelmente dos valores experimentais, e deste modo permite simulações assertivas de diferentes cenários de processo como: matérias primas, qualidade do produto final e consumo de insumos. |