Polyethylene resins development through optimization methods / Desenvolvimento de resinas de polietileno linear atraves de metodos de otimização
AUTOR(ES)
Karen Valverde Pontes
DATA DE PUBLICAÇÃO
2008
RESUMO
Para o desenvolvimento de novas resinas poliméricas ou para a melhoria da qualidade de resinas já existentes, usualmente realizam-se experimentos em escala industrial ou em planta piloto. Entretanto, tais práticas são altamente imprecisas, demoradas, caras e levam à formação de produtos fora de especificação. Ferramentas baseadas em modelos matemáticos são alternativas atraentes para contornar essas desvantagens e, portanto, o incentivo para o desenvolvimento de políticas operacionais ótimas para os reatores de polimerização tem crescido muito nos últimos anos. Neste escopo, o presente estudo aborda o projeto de resinas de polietileno com propriedades feitas sob medida, as quais compreendem não apenas as médias da distribuição de peso molecular (DPM), mas também toda a DPM, já que algumas propriedades de uso final são melhores correlacionadas com certas frações da DPM. O caso de estudo é a polimerização do eteno em solução com catalisador Ziegler-Natta, que ocorre em uma série de reatores agitados e tubulares contínuos. Devido à presença de dois tipos de reatores, diversas resinas podem ser produzidas. Inicialmente, são realizados planejamentos fatoriais tipo Plackett-Burman para determinar as variáveis mais importantes, e portanto que devem ser consideradas como variáveis de decisão na futura otimização. Além disso, planejamentos fatoriais completos e superfícies de resposta permitem uma fácil identificação de comportamentos não lineares e um melhor entendimento do processo. Dois métodos diferentes de otimização são utilizados: algoritmos baseados em SQP (sequential quadratic programming) e algoritmo genético. No primeiro método, o processo é modelado como um sistema multi-estágio no estado estacionário, de modo que métodos de otimização dinâmica ou controle ótimo são adequados para resolver o problema ao se considerar a coordenada axial do reator tubular como variável independente ao invés do tempo. Ambos os métodos de otimização mostram ótima predição das propriedades desejadas do polímero, sendo que a performance do algoritmo genético melhora quando a solução da otimização baseada em SQP é incluída na população inicial
ASSUNTO(S)
polimerização peso molecular modeling reatores quimicos molecular weight didtribution genetic algorithm modelos matematicos otimização dynamic optimization polymerization reactors algoritmos geneticos design of experiments
ACESSO AO ARTIGO
http://libdigi.unicamp.br/document/?code=000431413Documentos Relacionados
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