planejamento 28-05
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Introdução
Água produzida
Subproduto da produção de
petróleo
Tratamento para descarte
Óleo livre Sólidos Suspensos Sais Metais
Pesados Radionuclídeos Metais Pesados
Introdução•Eletroflotação do óleo emulsionado
• Alta taxa de remoção de partículas poluente
• Pode-se fazer flotação e coagulação simultaneamente e com baixa produção de lama
• Equipamento compacto
• Facilidade de operação e automoção
• Baixos custos operacional e de capital inicial
Objetivos
•Avaliar o efeito de 4 parâmetros
• Densidade de corrente
• Densidade do óleo
• Concentração do floculante
• Concentração do eletrólito
Fatorial Completo 24
2 pontos centrais
Statistica
ObjetivosVariáveis
Dependentes
C óleo
C floculante
C eletrólito
Densidade da corrente
Variáveis Independentes
Porcentagem de óleo
removido
Consumo de energia
• Geração de modelos de 1ª ordem
• ANOVA
• RSM
Considerações•São consideradas apenas interações de 1ª ordem
•Os efeitos das interações desprezadas estão embutidos no erro
•Pontos centrais para checar a curvatura
•Os níveis para as variáveis foram definidos de experimentos anteriores
Matriz de experimentos
ANOVA (% remoção de óleo e energia consumida)
F calc > F 0.95,1,.7
H0 é rejeitada
Valor F
Probabilidade
Boa predição dos resultados experimentais
Regra prática: um modelo tem significância estatística quando os valores cálculos de F são pelo menos 3 a 5 vezes maiores que os valores de F tabulado. (Barros et al, 1996)
Efeitos principais e de interações
As variáveis escolhidas para otimização são aquelas que podem afetar a porcentagem de óleo removido.
The significant effects are indicated in boldface. It was observed that the flocculant concentration does not have statistical significance (αfloc = 0.4549) for oil removal, but it is important to the flocculation process (Hosny, 1992, 1996; Ben Mansur and Chalbi, 2006). Therefore if we take the statistical point of view we can eliminate the Xfloc variable column presented in Table 2 and proceed through the 23 experimental factorial analysis. In the same Table 4, it can also be observed that the effect of flocculant and oil concentrations on energy consumption is not statistically significance (αoil = 0.844 and αfloc = 0.92), so we can simplify the model by eliminating the Xoil and Xoil and Xfloc variable columns in Table 2 an repeat the 22 four times experimental factorial design (Rodrigues and Lemma, 2005). In Table 5 the new results of variance measurements are shown.
ANOVA (% remoção de óleo e energia consumida)
A % de óleo removido e o consumo de energia precisam ter seus efeitos descritos por um número maior de efeitos do que apenas com duas variáveis principais.
Modelo de 1ª ordem
% de óleo removido
Consumo energético
f ([óleo],i,[íon])
If Xfloc does not really affect percentage oil removal,
one can expect the results for experiments 1 and 3,
2and 4 …14 and 16 to be the same within experimental
error, since these pairs of experiments have identical
conditions for Xoil, Xi and XNaCl. Inspection of the
values in Table 2 confirms this observation. The
variation in percentage oil removal is shown as a
function of the interaction variables current density and
oil and electrolyte (NaCl) concentrations. Data in
Table 2 may also be plotted with each axis
corresponding to one factor. Figure 2 confirms the
simple behaviour for % oil removal values.
Análise dos parâmetros•Xoil• Efeito positivo
•Xi• Efeito positivo
•XNaCl• Efeito positivo
RSM
• Condição ótima para remoção de óleo com C inicial=1050ppm
• 220 e 260 Am-2• 14000 e 24000 ppm de NaCl
RSM
• Concentração mínima de sal• 0,48 < E consumida < 4,5 kwh m-3• 19,48 < corrente < 233,76 A m-2
• Concentração máxima de sal• 0,48 < E consumida < 4,0 kwh m-3• 19,48 < corrente < 233,76 A m-2
Conclusão
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