Title

MELHORIA DA EFICIÊNCIA OPERACIONAL DE PRECIPITADORES ELETROSTÁTICOS

OPERATIONAL EFFICIENCY IMPROVEMENT OF ELECTROSTATIC PRECIPITATOR

Authorship

Araújo, Ronaldo de; Pataro, Carmen Déa Moraes

Araújo, Ronaldo de

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Pataro, Carmen Déa Moraes

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DOI

10.5151/2594-5327-0083

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Abstract

Os sistemas de controle dos precipitadores eletrostáticos são projetados de forma a garantir o funcionamento dos mesmos no máximo diferencial de tensão possível entre os eletrodos de descarga e captação, buscando sempre a máxima eficiência de limpeza dos gases tratados pelo equipamento. Entretanto, se a resistividade do particulado atingir valores abaixo de 103 Ohm.cm ou acima de 1011 Ohm.cm, podem ocorrer os fenômenos perda de polaridade, “back” corona e “reentrainement” ou rearraste de partícula que desestabilizam o ponto ideal de funcionamento e reduzem sensivelmente a eficiência de operação do equipamento. Neste trabalho, uma rede neural artificial de multicamadas é treinada para aproximar curvas paramétricas de resistividade de partícula. As curvas obtidas pela rede neural são usadas na determinação da tendência da resistividade do particulado em suspensão, como função da temperatura e da umidade do fluxo gasoso, durante o tratamento do gás. Este conhecimento permite controlar a resistividade do particulado em suspensão dentro do limite adequado ao funcionamento do precipitador, implicando em economia de energia bem como na redução do tamanho do equipamento e conseqüentemente nos custos de operação, fabricação e instalação .

The control systems of electrostatic precipitators are designed to keep them at the maximum voltage between the electrods for achieving the maximum clean efficiency of gases treated by the equipment. However, if the particle resistivity goes to values upper to 1011 Ohms.cm or lower then 103 Ohms.cm, the back corona and the precipitator repulsion phenomena can happen respectively and take the ideal point of operation out of the stability, decreasing the equipment operational efficiency. A feedforward neural network multilayer perceptron(MLP) is trained to aproach the resistivity parametric curves of the particles. These aproached curves are used to establish the resistivity trend of suspended particles in the treating gas as a function of the gas flow temperature and humidity. This knowledge allows to control the suspended particles resistivity inside the optimal limits for the precipitator operation, which means energy saving and equipment lower costs of operation, manufacturing and installation.

Keywords

Redução de custos em precipitadores eletrostáticos; Redes neurais; Tratamento de gases.

Precipitator cost reduction, Neural network, Gas cleaning.