Giuseppe Montalbano
Studio modellistico sulla precipitazione di idrossido di magnesio per il recupero di materie prime da salamoie. = Modeling study on the precipitation of magnesium hydroxide for the recovery of raw materials from brines.
Rel. Daniele Marchisio, Gianluca Boccardo, Antonio Buffo, Francesca Scargiali. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Chimica E Dei Processi Sostenibili, 2021
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Abstract: |
Le attività della tesi si sono basate sullo studio modellistico della precipitazione dell’idrossido di magnesio strettamente legato al lavoro svolto in sinergia con uno studio sperimentale. L’idrossido di magnesio ha una costante di solubilità molto bassa (K_ps=5,61 x 10^(-12)) che rende il processo molto veloce ed influenzato dal mixing quindi per tale ragione è stato sviluppato un dispositivo di mixing rapido e controllato: il T mixer. Il processo sperimentale prevede la rapida miscelazione dei reagenti all’interno del T mixer e la raccolta della sospensione in uscita; di conseguenza per procedere alla caratterizzazione sono state processate le immagini (tool di Matlab) realizzate durante il processo, attraverso una macchina fotografica ad altissimi fps (frame per second). Su questa base, è stato sviluppato un modello di cristallizzazione completo che incorpora i bilanci di popolazione risolti con il QMOM (metodo di quadratura dei momenti). Il modello di cristallizzazione è stato sviluppato con un codice Python (modello 1D) considerando una semplice geometria monodimensionale. A tale riguardo, sono state fatte ipotesi semplificative sui fenomeni di miscelazione e trasporto, in modo da consentire di risolvere le equazioni cinetiche in un ambiente di precipitazione simulato. Successivamente i risultati della simulazione sono stati confrontati con i dati sperimentali di laboratorio raccolti dal reattore al fine di convalidare le previsioni del modello, con l’obiettivo finale di derivare le cinetiche di nucleazione, crescita ed aggregazione. Il codice utilizzato per ottenere le cinetiche di nucleazione, crescita ed aggregazione si basa su un algoritmo di ottimizzazione sviluppato in Python in cui il modulo principale è CMA-ES (Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy) che consiste in un ottimizzatore stocastico di sistemi complessi non lineari. Infine, i parametri cinetici così ottimizzati saranno utilizzati per sviluppare un modello da utilizzare per la progettazione di un prototipo di reattore per cristalli di magnesio a granulometria controllata. |
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Relators: | Daniele Marchisio, Gianluca Boccardo, Antonio Buffo, Francesca Scargiali |
Academic year: | 2020/21 |
Publication type: | Electronic |
Number of Pages: | 96 |
Subjects: | |
Corso di laurea: | Corso di laurea magistrale in Ingegneria Chimica E Dei Processi Sostenibili |
Classe di laurea: | New organization > Master science > LM-22 - CHEMICAL ENGINEERING |
Aziende collaboratrici: | Università degli Studi di Palermo |
URI: | http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/17299 |
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