Tendo em vista a crescente busca por diferentes alternativas energéticas, que sejam sustentáveis e ao mesmo tempo tenham potencial para substituir a demanda por combustíveis fósseis em um curto espaço de tempo, este trabalho buscou estudar de uma forma mais detalhada o processo de gaseificação do bagaço de cana, para produção de gás de síntese, efetuando-se uma modelagem computacional com o uso do software Aspen Plus ® . Este estudo utilizou dados reais de uma planta piloto de gaseificação, afim de comparação da modelagem e simulação com os dados práticos, para possibilitar uma análise de sensibilidade do processo. O modelo apresentou resultados coerentes e satisfatórios com o processo de gaseificação real, possibilitando uma série de simulações onde foram alterados os dados de entrada para as vazões de ar e vapor d'água com o intuito de se analisar o quão sensível o sistema se comporta em tais condições. Pelos resultados destas análises, observase que a melhor condição encontrada foi utilizando-se uma vazão de 1.539 kg/h de ar e 384,6 kg/h de vapor d'água para alimentação de 1.000 kg/h de bagaço, resultando em um gás de síntese produzido com potencial energético de 4,05 MWh.
RESUMOTendo em vista a crescente busca por diferentes alternativas energéticas, que sejam sustentáveis e ao mesmo tempo tenham potencial para substituir a demanda por combustíveis fósseis em um curto espaço de tempo, este trabalho buscou estudar de uma forma mais detalhada o processo de gaseificação do bagaço de cana, para produção de gás de síntese, efetuando-se uma modelagem computacional com o uso do software Aspen Plus ® . Este estudo utilizou dados reais de uma planta piloto de gaseificação, afim de comparação da modelagem e simulação com os dados práticos, para possibilitar uma análise de sensibilidade do processo. O modelo apresentou resultados coerentes e satisfatórios com o processo de gaseificação real, possibilitando uma série de simulações onde foram alterados os dados de entrada para as vazões de ar e vapor d'água com o intuito de se analisar o quão sensível o sistema se comporta em tais condições. Pelos resultados destas análises, observase que a melhor condição encontrada foi utilizando-se uma vazão de 1.539 kg/h de ar e 384,6 kg/h de vapor d'água para alimentação de 1.000 kg/h de bagaço, resultando em um gás de síntese produzido com potencial energético de 4,05 MWh. Palavras-chave:Alternativas energéticas, gás de síntese, bagaço, modelagem e simulação, análise de sensibilidade ABSTRACTIn view of the growing demand for different energy alternatives that are both sustainable and have the potential to replace the demand for fossil fuels in a short time, this work studied in a more detailed way the gasification process of sugarcane bagasse for production of synthesis gas, making it a computational modeling using the Aspen Plus ® software. This study used real data from a gasification pilot plant in order to compare the simulation with practical data to enable a sensitivity analysis of the process. The model showed consistent and satisfactory results with the actual gasification process, enabling a series of simulations in which the input data of the flow of air and steam was changed in order to analyze how sensitive the system behaves such conditions. In the results of these analyzes, it was observed that the best condition was found using a flow rate of 1,539 kg/h of air and 384.6 kg/h of steam feeding 1,000 kg/h of bagasse, resulting in a syngas produced with potential energy of 4.05 MWh.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.