Navegando por Palavras-chave "COCO Simulation"
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- ItemAcesso aberto (Open Access)Modelagem e simulação de uma coluna de destilação usando linguagem python(Universidade Federal de São Paulo, 2023-11-23) Silva, Jéssica Brito da [UNIFESP]; Tirelli, Marcelo Alexandre [UNIFESP]; http://lattes.cnpq.br/4630194230201313A destilação é uma operação unitária amplamente usada na indústria, cujo objetivo principal é separar ou purificar misturas por meio da aplicação de calor até o ponto de ebulição desta mistura, sendo assim um processo de grande custo energético. Para evitar desperdícios e otimizar a cadeia de produção, a modelagem e simulação são excelentes ferramentas para a predição do comportamento das colunas de destilação em determinadas condições, e cada vez mais aplicadas na indústria para a aceleração de projetos. Paralelamente ao crescente uso dos softwares de simulação comerciais, as linguagens de programação se desenvolvem para aumentar sua aplicabilidade em diversos segmentos do cotidiano. Nesse contexto, destaca-se a linguagem de programação Python, criada por Guido van Rossum nos anos 1990, atualmente aplicada em estudos científicos avançados devido a sua extensa coleção de bibliotecas e ambientes de desenvolvimento. Motivado por esses fatores, o presente trabalho teve como objetivo modelar e simular uma coluna de destilação fracionada de 11 pratos, a 1 atm e razão de refluxo 3,5, empregada na separação de uma mistura composta de benzeno e tolueno a 95°C, que opera em estado estacionário por meio de um algoritmo desenvolvida em linguagem Python. Foram aplicados dois métodos: modelagem por meio das equações MESH e pelo método FUGK. Para tal, foram usados os IDEs Jupyter Notebook e PyCharm, com a importação das bibliotecas math, NumPy e SciPy. Os resultados foram comparados com outra simulação do mesmo processo realizada no ambiente COCO Simulator por comparação direta e pelo cálculo do desvio relativo entre valores. Observou-se que o método FUGK, de equacionamento e aplicação mais simples, foi capaz de gerar os melhores resultados, com desvios menores do que 5%.