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Modelización de la adsorción-desorción de hidrocarburos en carbón activo. Una aplicación práctica en la automoción

Abstract

En este estudio se presenta la modelización matemática de los procesos de adsorción – desorción de hidrocarburos en carbón activo. Se define un modelo de trabajo que permite la simulación a tiempo real de complejas geometrías 3D, isotermo y de flujo casi incompresible. Esta opción permite realizar un análisis detallado de los procesos de transporte de hidrocarburos tanto a nivel interparticular como intraparticular. Se desarrollan diversos modelos con diferente grado de aplicabilidad y se concreta una propuesta para la modelización del ensayo de capacidad de trabajo al que se someten los filtros de carbón activo utilizados en automoción. Por último, se plantea el problema de la calibración del modelo al que se propone una solución general, que se particulariza posteriormente a un caso concreto. La bondad de los resultados obtenidos avala el uso del modelo para la simulación numérica de dicho ensayo.

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Modelización de la adsorción-desorción de hidrocarburos en carbón activo. Una aplicación práctica en la automoción

Author: Pérez Foguet, Agustí,Baena López, Vanessa
Publisher: Sonia Fernández Méndez
Year: 2003
Source: https://upcommons.upc.edu/bitstream/2117/27123/1/ACmodel.pdf
Segones Jo nades sob e Mè odes Numè ics en
Ciències Aplicades i Enginye ia
VALL DE NÚRIA 2003
Labo a o i de Càlcul Numè ic (LaCàN)
MODELIZACIÓN DE LA ADSORCIÓN – DESORCIÓN DE
HIDROCARBUROS EN CARBÓN ACTIVO. UNA APLICACIÓN
PRÁCTICA EN LA AUTOMOCIÓN.
Agus í Pé ez Fogue *y Vanessa Baena López
*Labo a o i de Càlcul Numè ic,
Depa amen de Ma emà ica Aplicada III,
Uni e si a Poli ècnica de Ca alunya,
Mòdul C2, Jo di Gi ona 1-3, E-08034 Ba celona, España
e-mail: [email p o ec ed], web: h p://www-lacan.upc.es
Palab as cla e: il os de ca bón ac i o, con ección – di usión – eacción, ondas de choque,
análisis adimensional, simulación, calib ación
Resumen. En es e es udio se p esen a la modelización ma emá ica de los p ocesos de adso ción
– deso ción de hid oca bu os en ca bón ac i o. Se de ine un modelo de abajo que pe mi e la
simulación a iempo eal de complejas geome ías 3D, iso e mo y de lujo casi incomp esible.
Es a opción pe mi e ealiza un análisis de allado de los p ocesos de anspo e de hid oca -
bu os an o a ni el in e pa icula como in apa icula . Se desa ollan di e sos modelos con
di e en e g ado de aplicabilidad y se conc e a una p opues a pa a la modelización del ensayo
de capacidad de abajo al que se some en los il os de ca bón ac i o u ilizados en au omoción.
Po úl imo, se plan ea el p oblema de la calib ación del modelo al que se p opone una solución
gene al, que se pa icula iza pos e io men e a un caso conc e o. La bondad de los esul ados
ob enidos a ala el uso del modelo pa a la simulación numé ica de dicho ensayo.
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
1. INTRODUCCIÓN
En la indus ia de au omoción se u ilizan il os de ca bón ac i o, canis e s, pa a educi la
emisión de hid oca bu os (HC) p oceden es del depósi o de combus ible a la a mós e a. Cuando
el ehículo es á pa ado el combus ible del depósi o se e apo a libe ando HC. Pa a e i a sob e-
p esiones el depósi o es á conec ado a la a mós e a, po lo que los HC e apo ados luyen hacia
ella. El obje i o del canis e es e i a que los HC llegue lib emen e a la a mós e a y con amine
po lo que se coloca en e la abe u a del depósi o y la conexión con el ex e io . El ca bón ac i o
del canis e adso be los HC en un p oceso que se denomina ca ga. En es e p oceso las molécu-
las de HC en ase gaseosa pasan a es a en ase sólida y se deposi an en la supe icie ex e io de
las pa ículas de ca bón ac i o.
La capacidad de adso ción del ca bón ac i o es ele ada, aunque limi ada. Pa a e i a ene
que eno a el canis e una ez que el ca bón ac i o llega a su máxima capacidad de adso ción,
se deso ben el HC del ca bón ac i o haciendo ci cula ai e limpio a a és de él. Es e p oceso
se denomina pu ga odesca ga. En es e caso las moléculas de HC en ase sólida pasan a ase
gaseosa y pueden se anspo adas ue a del canis e . Así pues, cuando el ehículo es á en
uncionamien o se obliga a ci cula ai e limpio de la a mós e a hacia el mo o pasando po el
canis e . El ai e a as a el HC libe ado del canis e has a al mo o donde es u ilizado en la
combus ión. De es a o ma, el ca bón ac i o del canis e se limpia y se e i a que los HC lleguen
a la a mós e a.
El p oceso de ab icación de es os canis e s exige que cumplan de e minados es ánda es de
calidad. En e ellos des aca el es de capacidad de abajo, que mide la can idad de bu ano (un
hid oca bu o lige o) que es capaz de adso be un il o an e una de e minada secuencia de ciclos
de ca ga – desca ga. Dado que la ealización de es e es es cos osa y que debe e ec ua se pa a
los dis in os p o o ipos que se cons uyen a lo la go de la ase de diseño de los il os, se plan ea
la posibilidad de complemen a los ensayos expe imen ales con simulaciones numé icas.
Pa a ello, es necesa io plan ea y calib a un modelo que sea capaz de ep oduci los p inci-
pales p ocesos ísicos que in e ienen en el ensayo, con un g ado de p ecisión su icien e como
pa a p edeci los esul ados p incipales del es : las masas de HC adso bido máxima y esidual.
Es e es el obje i o de es e abajo y su desa ollo se desc ibe con de alle a con inuación. En la
sección 2 se p esen an las ecuaciones que desc iben el p oceso de adso ción – deso ción de HC
en ca bón ac i o. En la sección 3 se analiza la in luencia de los dis in os pa áme os ma e ia-
les en dichas ecuaciones así como las p incipales ca ac e ís icas ma emá icas de las mismas. A
con inuación, en la sección 4, se conc e a el modelo ma emá ico a u iliza en la simulación del
ensayo de capacidad de abajo y se p esen a el p oceso de calib ación de un de e minado ca -
bón a pa i de los da os expe imen ales de un caso eal. Po úl imo, en la sección 5 se p esen an
las p incipales conclusiones del abajo.
2. MODELIZACIÓN
Los p ocesos de adso ción – deso ción de HC en il os de ca bón ac i o es án gobe nados
po dos p ocesos que ienen luga a escalas muy di e en es: el anspo e de los hid oca bu os a
2
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
a és del canis e (mac oescala, con longi udes del o den de decíme os) y la di usión de és os
den o de cada pa ícula de ca bón (mic oescala, con longi udes del o den de milíme os, 100
eces meno que la mac oescala) [1, 5]. Pa a abo da la modelización de es e compo amien o
se homogeniza el compo amien o en la mic oescala, de o ma que la in luencia del e ec o de la
di usión in apa icula sob e el p oceso gene al de adso ción – deso ción sea adecuadamen e
ecogido en la mac oescala.
Se conside a un modelo de dos po osidades ( e igu a 1): la po osidad in e pa icula (en e
pa ículas) y la po osidad in apa icula (en el in e io de una pa ícula). De es a o ma se iene
en cuen a que los hid oca bu os pueden encon a se en el luido in e pa icula , en los po os
in apa icula es o adso bidos en el ca bón ac i o. Los dos p ime os casos en ase gaseosa y en
el e ce o en ase sólida.
Figu a 1. Po osidades in e e in apa icula .
Las ecuaciones gene ales que gobie nan el p oceso de lujo y anspo e es án acopladas,
aunque en múl iples si uaciones se modelizan de o ma desacoplada [7]: se esuel e en p ime
luga el p oblema de lujo, y en segundo luga , con el campo de elocidades dado, se esuel e
el p oblema de anspo e. La modelización desacoplada es co ec a cuando el anspo e no
iene in luencia sob e el lujo. Es deci , si la dis ibución de la a iable a anspo a no a ec a a
los pa áme os ele an es del lujo, po ejemplo, las p opiedades ísicas del luido y, en e ellas,
la más impo an e: la densidad. El p oblema desacoplado asume que la densidad del luido es
poco a iable ( luido incomp esible o casi incomp esible). En es e es udio se supone álida es a
hipó esis, y, po an o, el campo de elocidades se conside a conocido pa a la modelización del
enómeno de anspo e.
A con inuación se p esen an las ecuaciones que gobie nan el anspo e in e pa icula , sub-
apa ado 2.1, y el in apa icula , 2.2. Po úl imo, en el subapa ado 2.3, se p esen a el e ec o de
la empe a u a y como se inco po a pa a modeliza el ensayo de capacidad de abajo.
2.1. T anspo e in e pa icula
La ecuación de balance de masa iene dada po
1
εe
∂m
∂ =∇·(D∇c) − ·∇c(1)
con
m = ρs(1 −εe) (1 −εp)¯q + (1 −εe)εp¯cP+εec,(2)
3
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
donde m(x, ) es la masa de solu o po unidad de olumen, c(x, ) la concen ación de solu o
en el luido in e pa icula , ¯q(x, ) la masa media de solu o adso bido po unidad de masa sólida
de ca bón, ¯cP(x, ) la concen ación media en los po os in apa icula es, ∇el ope ado g a-
dien e espec o a las coo denadas espaciales xy el ec o elocidad in e pa icula ob enido
a pa i del p oblema de lujo, y en cuan o a los pa áme os ma e iales, Des la di usión, εees la
po osidad in e pa icula , εpla po osidad in apa icula y ρsla densidad sólida del ca bón.
En cada pa ícula de ca bón, idealmen e en cada x, la masa media de solu o adso bido po
unidad de masa sólida, ¯q(x, ), se de ine como la media de la masa de solu o adso bido den o
de la pa ícula, y, de o ma análoga, ¯cP(x, ), como la media de la concen ación in apa icula .
La pa ícula se supone es é ica, con coo denada adial , de o ma que
¯q(x, ) = 3
R3ZR
0
2q(x, , ) d (3)
y
¯cP(x, ) = 3
R3ZR
0
2cP(x, , ) d (4)
donde q(x, , ) es la masa de solu o adso bido po unidad de masa sólida de ca bón, cP(x, , )
la concen ación media en los po os in apa icula es y Rel adio de la pa ícula.
Es habi ual conside a que la ciné ica de la eacción de adso ción – deso ción es mucho más
ápida que los o os p ocesos ísicos in oluc ados en el p oceso. Se asume que, pa a cada xy
, los alo es de q(x, , ) ycP(x, , ) es án en equilib io e modinámico, hipó esis que queda
e lejada a a és de la elación gené ica
cP= L(q) (5)
donde L(·)es la iso e ma que elaciona la concen ación in apa icula con la masa de solu o
adso bida. Una de las exp esiones más u ilizadas es la iso e ma de F eundlich
cP= L(q) = 1
A1/n q1/n ,
q = L-1(cP) = Acn
P
(6)
donde Aes la cons an e de equilib io y nel g ado de la iso e ma.
Puede ob ene se una elación di ec a en e ¯q(x, ) y¯cP(x, ), a pa i de la ecuación (5),
desa ollando en se ie de Taylo L(q) en o no ¯q y aplicando el eo ema del alo medio in eg al
al esiduo. El esul ado es
¯cP= L(¯q) + E(7)
con
E=−3 L(q∗)
2R3ZR
0
2(q −¯q)2d (8)
yq∗un alo en e 0 y el máximo de q(x, , ) en la pa ícula, es deci , en con xy ijos.
Nó ese que el é mino Epuede in e p e a se como el e o asociado a u iliza la iso e ma en e
los alo es medios, ¯cP= L(¯q), en luga la elación pun o a pun o en el in e io de las pa ículas
4
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
dada po la ecuación (5).
2.2. Di usión in apa icula
En cada pa ícula de ca bón, idealmen e en cada x, el anspo e de masa sucede debido a
una combinación de la di usión de Fick y Knudsen en los po os, es deci , di usión de cP(x, , )
(solu o en ase gaseosa); y debido a la di usión supe icial del solu o en ase sólida, es deci ,
di usión de q(x, , ).
Se pueden plan ea modelos que combinan la di usión en los po os y la di usión supe icial
[4]. En es e es udio se conside a sólo el e ec o de la di usión supe icial, que pa a el caso de
adso ción – deso ción de gases con al as concen aciones de solu o ep esen a ap oximadamen e
el 80% del anspo e o al [5]. Pa a una pa ícula es é ica, la di usión se modeliza a a és de
la ecuación ∂q
∂ =Ds1
2
∂
∂ µ 2∂q
∂ ¶(9)
con Dsel coe icien e de di usión supe icial, e imponiendo la condición de sime ía
∂q
∂ ¯¯¯ =0 = 0 (10)
y la condición de con o no ipo Robin
∂q
∂ ¯¯¯ =R=k
Dsρs(1 −εp)(c(x, ) −L(q| =R)) (11)
con k el coe icien e de ans e encia de masa [1].
2.3. E ec o de la empe a u a
Es conocido que en los canis e s se alcanzan empe a u as en e 0ºC (en pu ga) y 60ºC (en
ca ga) debido al e ec o del cambio de ase del ca bón ac i o (libe a ene gía al pasa de ase ga-
seosa a ase sólida). Po o o lado, los pa áme os ma e iales del ca bón ac i o pueden depende
de la empe a u a, T. En pa icula , la iso e ma que elaciona la concen ación in apa icula
con la masa adso bida p esen a una ele ada dependencia con ella. Así pues, se pod ía plan ea
un p oblema acoplado anspo e de masa y de ene gía.
En es e es udio se ha op ado po abaja bajo una plan eamien o iso é mico, es deci , consi-
de ando la empe a u a cons an e pa a cada ipología de uso del canis e . Es e plan eamien o es
una buena ap oximación pa a simulación del ensayo de capacidad de abajo, que p esen a dos
si uaciones muy di e en es y p ede inidas, ca ga – desca ga, con unas condiciones de ensayo
muy conc e as y es ánda es.
La iso e ma de F eundlich (6) a ía con la empe a u a, T, de o ma que
q = A(T) cn
P(12)
con
A(T) = Aoe−4H
RT(13)
5

/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
donde Res la cons an e de los gases y, 4HyAoson el calo de adso ción y una cons an e
p opios de cada ca bón e hid oca bu o [5]. Nó ese que el g ado de la iso e ma, n, no depende
de la empe a u a.
0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1
1.E-021.E-01 1.E+00 1.E+01 1.E+021.E+031.E+04
c (g/m^3)
q
0°C
25°C
50°C
100°C
Figu a 2. Iso e mas pa a Bu ano en BAX1500
Se ha e i icado la dependencia de la iso e ma con la empe a u a pa a los da os expe imen a-
les co espondien es a bu ano en un de e minado ca bón, BAX1500. En la igu a 2 se mues an
las iso e mas expe imen ales a di e sas empe a u as, cuyo ajus e po mínimos cuad ados da
luga a la exp esión
q = 7.7·10−4e10678
R T c0.31
P(14)
con Ten g ados Kel in y, po an o, en el ango 270 – 340ºK. El calo de adso ción ob enido
a pa i del ajus e, 4H=−10678 J/mol, es cohe en e con los alo es que se encuen an en la
bibliog a ía pa a me ano, e ano y p opano en o os ca bones, en o no los −104J/mol [2].
3. ANÁLISIS
A con inuación, en el subapa ado 3.1, se p esen an las ecuaciones adimensionales que go-
bie nan el p oblema y los núme os que las ca ac e izan. Jun o con el p oceso de adimensiona-
lización se ealiza el p oceso de homogeneización del p oblema de di usión in apa icula , de
o ma que se ans o ma la ecuación pa abólica en un sis ema de dos ecuaciones di e enciales
o dina ias.
T as es e p oceso, en el subapa ado 3.2, se p esen an cua o modelos ma emá icos que pe -
mi en simula los p ocesos de adso ción – deso ción en di e sas si uaciones. El análisis ma e-
má ico del más sencillo de ellos mues a una ca ac e ís ica esencial de la solución del p oblema
de ca ga: la posibilidad de que se o men ondas de choque. Es e aspec o es imp escindible pa a
abo da la simulación del ensayo de capacidad de abajo que se plan ea en el apa ado siguien e,
4.
6
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
3.1. Ecuaciones adimensionales
Las ecuaciones p esen adas en el apa ado an e io se pueden exp esa en o ma adimen-
sional en unción de las a iables x0=x/L, 0=V /L, 0= /V and 0= /R, con
L,VyR alo es de e e encia de longi ud, elocidad in e pa icula y adio de la pa ícu-
la; y las incógni as c0(x0, 0) = c(x, )/c e ,¯q0(x0, 0) = ¯q(x, )/q e ,¯c0
P(x0, 0) = ¯cP(x, )/c e ,
c0
P(x0, 0, 0)=cP(x, , )/c e yq0(x0, 0, 0) = q(x, , )/q e , donde q e es un alo de e e en-
cia de qyc e es un alo de e e encia de cycP. La masa de solu o po unidad de olumen
adimensionalizada es m0= m/(εec e ).
3.1.1. T anspo e in e pa icula
La ecuación de balance de masa adimensional iene dada po
∂m0
∂ 0=∇0·(P−1
e∇0c0)− 0·∇0c0(15)
con
m0=S
ShEd¯q0+ εp¯c0
P+ c0,
¯q0(x0, 0) = 3 Z1
0
02q0(x0, 0, 0) d 0,
¯c0
P(x0, 0) = 3 Z1
0
02c0
P(x0, 0, 0) d 0
(16)
donde ∇0es el ope ado g adien e espec o a x0y los núme os adimensionales de S a on, S ,
She wood, Shy Pecle , Pe, el módulo de di usión supe icial, Ed, y el a io de po osidades
in e na – ex e na, εp, se de inen como
Pe=V L
D, Ed=LDs
V R2, Sh=Rk c e
Dsρsq e (1 −εp)
S =k L(1 −εe)
V Rεe, εp=(1 −εe)εp
εe.
(17)
Nó ese que la combinación
S
ShEd=ρsq e
c e
(1 −εe)(1 −εp)
εe(18)
indica el a io en e la masa de solu o adso bido y la p esen e en el luido in e pa icula pa a
los alo es de e e encia q e yc e . Po an o, indica la impo ancia ela i a de la masa en ase
sólida espec o a la masa en ase gaseosa del luido in e pa icula .
La exp esión adimensional de la iso e ma de F eundlich (6) es
c0
P= L0(q0) = 1
A01/n q01/n ,
q0= L0-1(c0
P) = A0c0n
P
(19)
7
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
con
A0=Acn
e
q e .(20)
Usualmen e c e se oma como la concen ación de en ada en ca ga, cex . En ese caso, ¯c0
Pyc0
P
es án es ingidas al in e alo [0,1], mien as que ¯q0yq0lo es án al in e alo [0,A0]. Si, además,
q e se ija igual a L-1(cex ), en onces A0= 1 y, po an o, ¯q0yq0es án es ingidas al in e alo
[0,1].
La elación en e ¯q0(x0, 0)y¯c0
P(x0, 0)equi alen e a la plan eada en (7–8) es
¯c0
P= L0(¯q0) + E0=1
c e L(q e ¯q0) + E0(21)
con L0(·)la iso e ma adimensional y
E0=−3 L0(q0∗)
2Z1
0
02(q0−¯q0)2d 0(22)
pa a q0∗ un cie o alo en e 0 y el máximo alo de q0en la pa ícula, es deci , en 0con x0y 0
ijos.
3.1.2. Di usión in apa icula
La o ma adimensional de la ecuación (9) es
∂q0
∂ 0=Ed1
02
∂
∂ 0µ 02∂q0
∂ 0¶(23)
con las condiciones de con o no
∂q0
∂ 0¯¯¯ 0=0 = 0 ,
∂q0
∂ 0¯¯¯ 0=1 =Sh(c0(x0, 0)−L0(q0| 0=1)) .
(24)
La ecuación en de i adas pa ciales (23) se ans o ma en un sis ema de dos ecuaciones di-
e enciales o dina ias. Pa a ello, se aplica el mé odo de Gale kin a la o ma débil del p oblema
(23) asociado al p oduc o escala es ánda en coo denadas es é icas [8]. Se supone que
q0(x0, 0, 0) = ¯q0(x0, 0)5
2(1 − 02) + q0
R(x0, 0)1
2(5 02−3) ,(25)
donde los dos polinomios en 0se escogen ales que q0
R= q0| 0=1 y∂q0
∂ 0¯¯¯ 0=0 = 0; y de o ma que
¯q0man iene su signi icado o iginal, dado po la ecuación (16).
T as algunas manipulaciones, se encuen a el siguien e sis ema de ecuaciones di e enciales
o dina ias
∂¯q0
∂ 0= 3 ShEd(c0−L0(q0
R))
∂q0
R
∂ 0= 10 ShEd(c0−L0(q0
R)) + 35 Ed(¯q0−q0
R).
(26)
8
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
En p ime luga , cabe des aca que el sis ema de ecuaciones di e enciales o dina ias (26) es
equi alen e a
∂¯q0
∂ 00 = 3 Sh(c0−L0(q0
R))
∂q0
R
∂ 00 = 10 Sh(c0−L0(q0
R)) + 35 (¯q0−q0
R).
(27)
donde 00 es una a iable adimensional que se de ine como 00 =Ed 0o, equi alen emen e,
00 =Ds /R2. Nó ese que es a exp esión es una adimensionalización de la a iable iempo a
ni el de la mic oescala, es deci , cen ando la a ención únicamen e en el p oceso de di usión
in apa icula . De hecho, el módulo de di usión supe icial, Ed, es un a io en e la escala de
iempo del p oceso de anspo e in e pa icula y la escala de iempo del p oceso de di usión
in apa icula .
En segundo luga , nó ese que q0, po su signi icado ísico, debe se siemp e posi i a. En
cambio, en algunos casos es o pod ía no sucede . Po ejemplo, pa a q0
Rmucho mayo que ¯q0y
0su ien emen e pequeña, e ecuación (25). Pa a analiza si q0se man iene siemp e posi i a
al esol e el sis ema de ecuaciones di e enciales o dina ias (26) an o en ca ga como en des-
ca ga, se ha conside ado un caso simpli icado. Pa a ca ga, se esuel e el sis ema conside ando
c0(x0, 0)=1, es deci , la concen ación en el luido in e pa icula es máxima en odos los
ins an es de iempo. Además, se supone que inicialmen e ¯q0yq0
Rson nulas, es deci , el ca bón
es a limpio. Se puede conclui que q0es posi i o pa a 0mayo a 0.1Edpa a un amplio ango
de Sh. Cabe des aca que la magni ud de los alo es nega i os de q0dependen de Shde o ma
que, pa a Shmeno a 0.1és os son desp eciables. Pa a desca ga, se esuel e (26) conside ando
c0(x0, 0) = 0. Además se supone que inicialmen e ¯q0= q0
R= 1, es deci , el ca bón es á sa u ado.
Se ha e i icado que en es e caso q0es siemp e posi i o.
Po úl imo, conside ando la exp esión de q0dada po la ecuación (25) y la de inición de la
iso e ma de F eunlich (19), el e o come ido al conside a ¯c0
P= L0(¯q0), ecuación (22), es
E0=−3(1 −n)
14n2
1
A01
n
q0∗ (1
n−2)(¯q0−q0
R)2(28)
pa a q0∗ un cie o alo de q0en e 0 y A0. Dado que el g ado de la iso e ma nes meno a 0.5y
A0es de o den 1 en el ango de es e es udio ( e ablas 2 y 3), el e o ela i o, e0, es á aco ado
po la exp esión
|e0|=|E0|
L0(¯q0)≤3(1 −n)A01
n−2
14n2
(¯q0−q0
R)2
¯q01
n
,(29)
que se puede conside a desp eciable si |¯q0−q0
R| ¿ ¯q01
2n. Pa a analiza si se cumple es a hipó-
esis, se conside a el caso simpli icado del sis ema de ecuaciones di e enciales o dina ias (27)
expues o an e io men e, donde pa a ca ga c0= 1 y pa a desca ga c0= 0. Se concluye que en
pu ga se e i ica siemp e |¯q0−q0
R| ¿ ¯q01
2ny en ca ga ambién, excep o pa a iempos pequeños
y alo es de Shsu icien emen e g andes.
9
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
con los da os de un ensayo expe imen al conc e o. Cabe des aca que los esul ados ob enidos
jus i ican la modelización p opues a pa a la simulación numé ica de es e ensayo.
4.1. Modelización
Elensayodecapacidadde abajo consis e en 15 ciclos de ca ga – desca ga. Pa acada ciclose
calcula la di e encia en e la masa de HC al inal de ca ga y de la pu ga. La capacidad de abajo
de un canis e es el p omedio de las di e encias en e los úl imos 5 ciclos. Habi ualmen e, an o
la masa a inal de ca ga como la de pu ga pueden conside a se cons an es du an e los p ime os
15 ciclos, y, po an o, los esul ados di ec os del ensayo consis en únicamen e en esos dos
alo es. En la igu a 4 se mues a una e olución ípica de la masa de HC en un canis e du an e
un ensayo de capacidad de abajo.
Figu a 4. Ensayo de capacidad de abajo
La modelización de los p ocesos de ca ga y desca ga debe ealiza se de o ma independien e
debido a las di e encias que sepa an ambos casos y que se enume an a con inuación:
(i) En el p oceso de ca ga se pa e de un canis e limpio (o casi limpio) y se impone una
concen ación de en ada de 1294.5 g/m3. En el p oceso de pu ga se pa e de un canis e
sucio y se impone una concen ación de en ada de 0g/m3.
(ii) El caudal en ca ga es 0.193 l/min lo cual supone una elocidad media en ca ga Vc≈0.001
m/s pa a los canis e s habi uales. El caudal en pu ga es 22.65 l/min lo cual supone una
elocidad media en ca ga unas 100 eces mayo , Vc≈0.1m/s.
(iii) El p oceso de ca ga es exo é mico po lo que el canis e se calien a, con una empe a u a
media de odo el p oceso, Tc, en e 40ºC y 60ºC. En cambio, el p oceso de pu ga es endo-
16

/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
é mico, po lo que el canis e se en ía, con una empe a u a media del p oceso, Tp, en e
20ºC y 30ºC.
En ca ga, el hecho de que un luido concen ado desplace a un luido diluido y que es e p o-
ceso se ealice a una elocidad baja, p o oca la o mación de una onda de choque. Desde el
pun o de is a de la modelización ma emá ica, es o se aduce en el ca ác e undamen almen e
con ec i o de las ecuaciones de ca ga, mien as que la pu ga p esen a un compo amien o p in-
cipalmen e di usi o. Es e hecho, jun o con el en oque iso e mo de la modelización desc i o en
el subapa ado 2.3, pa a el cual se conside a el alo medio de la empe a u a de cada p oceso,
jus i ican la modelización independien e de ca ga y pu ga que se desc ibe a con inuación.
4.1.1. Modelización del p oceso de ca ga
En gene al, el p oceso de ca ga puede p oduci un choque debido a que se e i ican dos
condiciones: p ime o, un luido concen ado desplaza a o o con concen ación meno ; y segun-
do, la elocidad media del luido concen ado es muy baja, po lo que el e ec o de la di usión
in e pa icula puede se desp eciable, es deci P−1
emucho meno que los o os é minos.
En es e con ex o es azonable supone que q0 iende a L0-1(c0)muy ápido, y que po an o se
e i ica ¯q0= q0
R= L0-1(c0), hipó esis del modelo de una a iable. Con el obje i o de jus i ica
es a elección, a con inuación se compa an los esul ados de los modelos de una y es a iables
pa a elocidades bajas.
En la igu a 5 se mues an los esul ados de la simulación de un p oceso de ca ga en un
p oblema unidimensional con el modelo de es a iables y los pa áme os ma e iales de la
abla 1. Se p esen a la e olución empo al de los pe iles de c0,¯q0yq0
Rpa a Vc= 0.027,0.0135,
0.0027 y0.00135 m/s.
Puede obse a se que al disminui la elocidad el en e de a ance es cada ez más e ical.
Además, la ecuación es más di ícil de esol e numé icamen e con o me el en e de a ance
que se gene a es más e ical. P ueba de ello son las oscilaciones que p esen an las soluciones
ob enidas pa a elocidades bajas.
Así pues, en el p oceso de ca ga se p oduce un choque ya que, la elocidad media pa a es e
p oceso es Vc≈0.001 m/s. Cabe des aca que an e elocidades mayo es es e e ec o se mi iga y
la solución se compo a anspo ando una onda sua izada a elocidad cons an e.
4.1.2. Modelización del p oceso de pu ga
En el p oceso de pu ga un luido limpio desplaza a un luido de concen ación mayo , po
an o no se p oduce anspo e de una onda de choque. Po o o lado, la elocidad del luido
es 100 eces mayo que en el p oceso de ca ga, po lo que la eacción de deso ción du an e
la pu ga no se p oduce de o ma an ápida (en sen ido ela i o) como la de adso ción du an e
la ca ga. Así pues, pa a modeliza es e p oceso es necesa io u iliza un modelo que incluya la
ecuación de di usión in apa icula , modelos de dos o es a iables.
A con inuación, se compa an cuali a i amen e los esul ados ob enidos con cada uno de los
es modelos (de es a iables, dos a iables A y dos a iables B) pa a los pa áme os ma e iales
17
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
1.5 V = 0.027 m/s
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
0.8
xnodo
q
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
1.5 V = 0.0135 m/s
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
xnodo
q
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
1.5 V = 0.0027 m/s
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
xnodo
q
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
1.5 V = 0.00135 m/s
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1
xnodo
q
Figu a 5. E olución empo al de los pe iles de c0,¯q0yq0
Ren un p oceso de ca ga con Vc= 0.027 m/s (izquie da
a iba), Vc= 0.0135 m/s (de echa a iba), Vc= 0.0027 m/s (izquie da abajo) y Vc= 0.00135 m/s (de echa abajo).
de la abla 1. En la igu a 6 se mues an los esul ados de la simulación de un p oceso de pu ga
en un p oblema unidimensional. Se p esen a la e olución empo al de los pe iles de c0,¯q0y
q0
R. Se obse a que el modelo de es a iables y dos a iables B se compo an cuali a i amen e
igual. En cambio, el modelo de dos a iables A no iene un compo amien o simila y, po an o,
no se ía adecuado pa a la simulación del p oceso de pu ga.
El cos e compu acional del modelo de es a iables y de dos a iables B es equi alen e.
Además, se ha comp obado que pa a un amplio ango de los pa áme os adimensionales Ed,S
ySh, que cub e los alo es de abajo, es os dos modelos ob ienen el mismo alo de masa inal
de pu ga en el canis e y de o as posibles magni udes de in e és como la dis ibución geomé ica
de és a y la concen ación salien e. Po an o, es indi e en e u iliza uno u o o modelo. Cabe
des aca que el p oceso de calib ación que se p esen a a con inuación se ealiza con el modelo
de es a iables pa a man ene la gene alidad del plan eamien o.
18
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1Conc
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
qp
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
q
xnodo
q
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1Conc
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
qp
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
q
xnodo
q
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.5
1Conc
xnodo
conc
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
qp
xnodo
qp
0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1
0
0.2
0.4
0.6
q
xnodo
q
Figu a 6. E olución empo al de los pe iles de c0,¯q0yq0
Ren un p oceso de pu ga pa a el modelo de es a iables,
(izquie da a iba), modelo de dos a iables A (de echa a iba) y modelo de dos a iables B (cen o abajo).
4.2. Calib ación
En base a los esul ados del subapa ado an e io , que es ablecen la modelización de la ca ga
median e el modelo de una a iable y de la pu ga median e el de es, y a la in o mación que ca-
ac e iza el p oblema habi ualmen e disponible, los pa áme os del modelo pueden clasi ica se
en es g upos:
Valo es de e e encia: L,Vc,Vp,c e ,q e
Pa áme os ma e iales conocidos: D,R,εe,εp,ρs,n,Aoy4H.
Pa áme os desconocidos: empe a u as medias del canis e en ca ga y pu ga, TcyTp es-
pec i amen e, y los pa áme os de la di usión in apa icula , k yDs, pa a las condiciones
de pu ga.
Cada uno de los pa áme os desconocidos co esponde a un núme o adimensional conc e o:
A0
c=Aocn
e
q e e
−4H
RTc, A0
p=Aocn
e
q e e
−4H
RTp,(55)
19
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
S yEd, e ecuaciones (17) y la dependencia de la iso e ma con la empe a u a, subapa ado
2.3.
Las ablas 1, 2 y 3 mues an los pa áme os dimensionales del modelo pa a ca bón BAX1500,
los adimensionales pa a ca ga y pu ga espec i amen e. Los alo es de las empe a u as medias
en ca ga y pu ga, 45ºC y 26ºC espec i amen e, co esponden a un ensayo con el canis e de
e e encia, el alo de Dses cohe en e con los alo es hallados en la bibliog a ía pa a o os
hid oca bu os lige os [2], y el alo de k es el calib ado en el apa ado 4.3 pa a el ensayo con
el canis e de e e encia.
Los pa áme os desconocidos deben se calib ados con esul ados expe imen ales de ensayos
de capacidad de abajo. Pueden, además, se alidados con da os p oceden es de o as uen es,
como la medición de empe a u as median e sondas o las cu as de pé dida de peso en el ensayo
ASTM.
El p oceso de calib ación equie e dispone de cua o magni udes sob e la solución del p o-
blema ales que pe mi an la ca ac e ización uní oca de los cua o pa áme os. Las magni udes
de in e és del ensayo son las masas inales de ca ga y pu ga, MFC y MFP espec i amen e. Con
ellas puede ca ac e iza se el alo de Tcy se iene una condición pa a de e mina los pa áme os
de pu ga.
Son necesa ias dos condiciones adicionales pa a ca ac e iza los es pa áme os de pu ga.
Po ejemplo, se pueden conside a las siguien es: cen o de g a edad de la masa de HC al inal
de la pu ga, CG, y la concen ación salien e al inal de pu ga, cou . In ui i amen e MFP y es os
dos da os adicionales pa ecen adecuados pa a de e mina la solución del p oblema: MFP y CG
ijan dos medidas de las a iables que desc iben la masa de solu o adso bida, el alo o al y
su dis ibución geomé ica; y cou ija un alo de la a iable concen ación in e pa icula . Es a
ap eciación se con i ma pos e io men e en el subapa ado 4.2.2.
Cabe des aca que una ez calib ados los alo es Dsyk , p opios del ca bón y el hid o-
ca bu o, oda la a iabilidad de la pu ga queda educida a la empe a u a media del p oceso,
Tp, alo di ec amen e elacionado con la geome ía del canis e y que puede p esen a lige as
a iaciones en e ipologías de canis e s dis in as.
LmVcm/s Vpm/s c e g/m3q e
0.1 10−310−11294.5 0.5
RmDm/s εeεpρsg/m3
2.2·10−310−90.37 0.8 2.22 ·106
n A0−4H Dsm2/s k m/s
0.31 7.7·10−410678 10−76.5·10−4
Tabla 1. Pa áme os ma e iales pa a BAX1500
4.2.1. Calib ación de los pa áme os de ca ga
La calib ación del pa áme o de ca ga se basa en supone que odo el canis e es á inicialmen-
e limpio y que al inal de la ca ga se encuen a comple amen e sucio, es deci , con la máxima
20
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
PeEdA0
cn S
1052.1 0.8 0.31 50.3
Sh εpS /ShShEdS /(ShEd)
0.083 1.36 603.3 0.17 292
Tabla 2. Pa áme os adimensionales en ca ga
PeEdA0
pn S
1070.021 1.04 0.31 0.51
Sh εpS /ShShEdS /(ShEd)
0.084 1.36 6.03 0.002 292
Tabla 3. Pa áme os adimensionales en pu ga
can idad de masa de HC adso bida. Dada la o mación de una onda de choque, es a si uación es
cie a si la geome ía del canis e de e mina un lujo uni o me en e la en ada y la salida de la
ca ga. Así pues, pa a de e mina A0
ca pa i del da o expe imen al MFC (masa de HC a inal de
ca ga) sólo hay que despeja lo de la ó mula
MFC =ρs(1 −εe) (1 −εp)A0
cq e Vol (56)
donde Vol es el olumen de ca bón ac i o del canis e .
En el caso de dispone de da os sob e la dis ibución de empe a u a du an e la ca ga, puede
alida se el alo de A0
cob enido median e la ecuación (56) compa ándolo con el que se ob iene
con la ecuación (55) pa a la empe a u a media de ca ga, Tc, disponible.
4.2.2. Calib ación de los pa áme os de pu ga
En el p oceso de calib ación de la pu ga se deben de e mina es pa áme os: A0
p,k yDs.
Pa a ello se conside an los es da os expe imen ales MFP, CG y cou como unciones de A0
p,Edy
S y se ob ienen los alo es de los pa áme os como solución del sis ema no lineal esul an e. La
igu a 7 mues a las es unciones igualadas a de e minados alo es de e e encia y la exis encia
de la solución del sis ema no lineal (pun o de co e de las es isosupe ícies).
En caso de dispone de alo es de la dis ibución de empe a u a o de esul ados de o os
ensayos que se ealicen en condiciones de pa ecidas a las de es e p oblema ( elocidades y
empe a u as, como el ensayo ASTM), es os da os adicionales pueden u iliza se pa a alida los
esul ados ob enidos median e la calib ación an es desc i a, o subs i ui alguna de las unciones
obje i o plan eadas en p ime a ins ancia, MFP, CG o cou .
4.3. Ejemplo de calib ación
Se dispone de la masa de HC a inal de ca ga, MFC = 75.9g, y a inal de pu ga, MFP = 33.3
g, pa a el canis e de e e encia con ca bón BAX1500. Es e canis e , p esen ado en la igu a
8, es á o mado po una única cáma a de ca bón y iene una geome ía casi cilínd ica, po lo
que es adecuado pa a ealiza la calib ación del ca bón. Se dispone ambién de los pa áme os
21

/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
Figu a 7. Isosupe ícies de MFP, CG y cou c uzándose en un único alo de los pa áme os A0
p,EdyS .
Figu a 8. C oquis del canis e de e e encia
.
22
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
ma e iales conocidos de inidos an e io men e, incluyendo la iso e mas del ca bón BAX1500
pa a el ango de empe a u as 0 – 100ºC, e igu a 2, y de las empe a u as medias en el ca bón
du an e la ca ga, Tc= 45ºC, y du an e la pu ga, Tp= 26ºC.
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
010203040506070T (ºC)
A
Figu a 9. Validación del pa áme o Ac
4.3.1. Calib ación de los pa áme os de ca ga
Se de e mina el único pa áme o desconocido de ca ga, A0
c, a pa i de la ecuación (56). El
alo ob enido es A0
c= 0.74 y, po an o, la empe a u a de e e encia pa a el p oceso de ca ga
es 52ºC. Es e alo es cohe en e con la in o mación e e en e a la empe a u a disponible, que
da una alo medio pa a odo el canis e y odo el p oceso de 45ºC. En la igu a 9 se p esen a
la a iación del pa áme o A(T)de la iso e ma y el alo calib ado en unción de MFC. Nó ese
que la alidación es adecuada.
4.3.2. Calib ación de los pa áme os de pu ga
En el p oceso de calib ación de pu ga se deben de e mina es pa áme os ma e iales desco-
nocidos: A0
p,k yDs. Pe o únicamen e se dispone de un da o expe imen al de los es necesa ios:
MFP. Se op a po ija el pa áme o Ds= 10−7m2/s y u iliza el alo de la empe a u a media
en pu ga pa a complemen a la calib ación en base a MFP. La hipó esis sob e Dsse basa en
obse aciones halladas en la bibliog a ía sob e el meno impac o de las a iaciones del coe i-
cien e de di usión supe icial que las del coe icien e de ans e encia de masa pa a p oblemas
de adso ción de con aminan es o gánicos del agua líquida [1]; así como en la simili ud de los
esul ados ob enidos con el modelo de es a iables y el modelo de dos a iables B, mos ada
en el subapa ado 4.1.2.
Fijado Ds, se ob ienen pa ejas de alo es k –A0
pque e i ican el alo de MFP, e la igu a
10 con los alo es de es e caso. Pa a cualquie a de es as pa ejas de alo es, la capacidad de
abajo del ca bón es la ob enida expe imen almen e pe o, pueden exis i g andes di e encias
en e ellas a ni el de uni o midad en la dis ibución espacial inal de masa de HC adso bido o
de concen ación de HC en el luido in apa icula .
23
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
0 0.00050.0010.00150.0020.00250.0030.0035
k (m/s)
A (m^3/g)
Figu a 10. Pa ejas k –Ap
Pa a escoge la pa eja de alo es k –A0
padecuada se puede u iliza la in o mación de em-
pe a u a disponible. En la igu a 11 se mues a la cu a de a iación del pa ame o A(T)de
la iso e ma y el ango de a iación de A0
p. Se obse a que el alo de A0
padecuado pa a esa
empe a u a es A0
p= 1.04, y, po an o, k = 6.5·10−4m/s.
0
0.02
0.04
0.06
0.08
0.1
010203040506070T (ºC)
A
Figu a 11. Va iación del pa áme o Ap
Po úl imo, se conside a una simpli icación 1D del canis e de e e encia y se calcula el
cen o de g a edad, CG, y la concen ación salien e, cou , ambos al inal de la pu ga, pa a los
alo es calib ados an e io men e. De la simulación se ob iene que el CG se halla desplazado un
3 % de la longi ud del canis e hacia la boquilla del mo o y la cou es un 5 % de la concen ación
de en ada en ca ga. Ambos esul ados son ac ibles, po lo que la calib ación pa ece adecuada.
5. CONCLUSIONES
Se ha p esen ado la modelización ma emá ica de los p ocesos de adso ción – deso ción de
hid oca bu os en ca bón ac i o, y se ha conc e ado en cua o modelos iso e mos que cub en la
simulación numé ica de un amplio ango de si uaciones de abajo de dicho ca bón (caudales,
concen aciones y p ocedimien os de ensayo). Se ha mos ado, po ejemplo, que cuando un
24
/Agus í Pé ez Fogue y Vanessa Baena López .
luido concen ado desplaza a uno diluido a elocidades bajas, se o ma una onda de choque, lo
que debe se enido en cuen a pa a abo da su esolución numé ica.
La p opues a se ha pa icula izado a la modelización del ensayo de capacidad de abajo de
los canis e s, unos il os u ilizados en la indus ia de la au omoción. Se ha plan eado la simu-
lación numé ica de es e ensayo y la calib ación del modelo u ilizado con da os expe imen ales.
Aunque el compo amien o eal del ca bón ac i o en es e ensayo es más complejo de lo consi-
de ado po el modelo u ilizado, los esul ados son adecuados y, g acias al en oque plan eado, se
han podido abo da complejas geome ías 3D.
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