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Universidade Federal de Santa catarina (UFSC)
Programa de Pós-graduação em Engenharia, Gestão e Mídia do Conhecimento (PPGEGC)
Detalhes do Documento Analisado

Centro: Ciências Físicas e Matemáticas

Departamento: Não Informado

Dimensão Institucional: Pós-Graduação

Dimensão ODS: Ambiental

Tipo do Documento: Dissertação

Título: MODELOS DISCRETOS PARA PROCESSOS DE SULFETAÇÃO E REDUÇÃO DE NANOPARTÍCULAS METÁLICAS

Orientador
  • LUCAS NICOLAO
Aluno
  • CAIO EDUARDO AGUIAR DE ARAUJO

Conteúdo

Este trabalho apresenta um estudo sobre reações de contaminação e descontaminação em nanopartículas metálicas, em diferentes situações. reações que envolvem enxofre têm sempre grande apelo das industrias petroquímicas, principalmente na catalise metálica que envolve qualquer tipo de refinamento em misturas com hidrocarbonetos. a perda da eficiência catalítica devido a contaminação completa do catalisador (envenenamento) é inevitável, uma das finalidades desse trabalho é compreender como o envenenamento age sobre as nanopartículas, e poder aumentar a vida útil do catalisador ou reproduzir um processo de revitalização (descontaminação) do mesmo. simulamos computacionalmente reações de contaminação em nanopartículas metálicas por enxofre através do método de monte carlo, e de uma abordagem particular do modelo de gás de rede. o primeiro modelo simulado foi o de ising, grandemente usado em sistemas magnéticos, onde novos estudos associam esse tipo de modelo aplicado a contaminações químicas por gás hidrogênio. obteve-se resultados que representam algum tipo de contaminação, porém não servindo para uma caracterização que represente uma reação de sulfetação. o segundo modelo simulado foi o de gás de rede, não mapeado por um modelo de ising, para reações de sulfetação e redução termicamente ativadas. os resultados obtidos foram satisfatórios, moldando-se bem aos experimentos. a modelagem computacional conclusiva apresentada nesse trabalho torna possível combinar parâmetros para caracterizar diferentes tipos de processos em uma reação, sendo um modelo muito versátil para estudar reações termicamente ativadas.

Índice de Shannon: 3.93513

Índice de Gini: 0.931201

ODS 1 ODS 2 ODS 3 ODS 4 ODS 5 ODS 6 ODS 7 ODS 8 ODS 9 ODS 10 ODS 11 ODS 12 ODS 13 ODS 14 ODS 15 ODS 16
4,60% 5,11% 6,46% 5,19% 6,28% 6,09% 11,46% 8,47% 5,36% 4,00% 5,54% 10,13% 4,94% 5,36% 4,94% 6,06%
ODS Predominates
ODS 7
ODS 1

4,60%

ODS 2

5,11%

ODS 3

6,46%

ODS 4

5,19%

ODS 5

6,28%

ODS 6

6,09%

ODS 7

11,46%

ODS 8

8,47%

ODS 9

5,36%

ODS 10

4,00%

ODS 11

5,54%

ODS 12

10,13%

ODS 13

4,94%

ODS 14

5,36%

ODS 15

4,94%

ODS 16

6,06%