Optimizing ethanol recovery in a spinning cone column
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Date
2016
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Abstract
Las columnas de conos rotatorios (CCR) son dispositivos de transferencia de masa ampliamente utilizados en la industria de los alimentos para recuperar aromas naturales. En varias aplicaciones superan a los métodos clásicos tales cómo las columnas empacadas o de platos, dada su capacidad mejorada de transferencia de masa y su aptitud para recuperar aromas de suspensiones. Los estudios teóricos se han enfocado en desarrollar modelos de la CCR para revelar el impacto de la hidrodinámica en la transferencia de masa en mezclas simples. Por otra parte, los estudios experimentales con mezclas complejas como los aceites esenciales o el vino son limitados ya que los experimentos son costosos y demandantes de tiempo. Por lo tanto, es difícil extraer guías de operación de ellos. En este trabajo, se optimizó la destilación de una mezcla agua-etanol simple de 14.8% (v/v) en una CCR a escala de laboratorio.La optimización se realizó mediante la metodología de la superficie de respuesta variando la razón de arrastre, el flujo de mezcla líquida y la temperatura. Nuestros resultados confirman estudios previos indicando que la razón de arrastre es el factor más significativo para optimizar el rendimiento. Se identificaron tres regiones de operación dónde la concentración de etanol en el destilado se comportó de manera distinta frente a variaciones de la razón de arrastre. Se encontró una región operacional de alto rendimiento con recuperaciones de etanol sobre 0.94 y concentraciones de etanol mayores a 70% (v/v). Además, desarrollamos guías de operación para la destilación de mezclas hidroalcohólicas en una CCR. Para maximizar las recuperaciones de etanol, la CCR debe operar a altas razones de arrastre, alto flujo de líquido y temperaturas intermedias. Para maximizar la concentración de etanol en el destilado, la CCR debe operar a baja razón de arrastre, alto flujo de líquido y baja temperatura. Para optimizar la separación de mezclas complejas, se requiere desarrollar un modelo fenomenológico.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2016