Introdução

Água produzida

Subproduto da produção de

petróleo

Tratamento para descarte

Óleo livre Sólidos Suspensos Sais Metais

Pesados Radionuclídeos Metais Pesados

Introdução•Eletroflotação do óleo emulsionado

• Alta taxa de remoção de partículas poluente

• Pode-se fazer flotação e coagulação simultaneamente e com baixa produção de lama

• Equipamento compacto

• Facilidade de operação e automoção

• Baixos custos operacional e de capital inicial

Objetivos

•Avaliar o efeito de 4 parâmetros

• Densidade de corrente

• Densidade do óleo

• Concentração do floculante

• Concentração do eletrólito

Fatorial Completo 24

2 pontos centrais

Statistica

ObjetivosVariáveis

Dependentes

C óleo

C floculante

C eletrólito

Densidade da corrente

Variáveis Independentes

Porcentagem de óleo

removido

Consumo de energia

• Geração de modelos de 1ª ordem

• ANOVA

• RSM

Considerações•São consideradas apenas interações de 1ª ordem

•Os efeitos das interações desprezadas estão embutidos no erro

•Pontos centrais para checar a curvatura

•Os níveis para as variáveis foram definidos de experimentos anteriores

Matriz de experimentos

ANOVA (% remoção de óleo e energia consumida)

F calc > F 0.95,1,.7

H0 é rejeitada

Valor F

Probabilidade

Boa predição dos resultados experimentais

Regra prática: um modelo tem significância estatística quando os valores cálculos de F são pelo menos 3 a 5 vezes maiores que os valores de F tabulado. (Barros et al, 1996)

Efeitos principais e de interações

As variáveis escolhidas para otimização são aquelas que podem afetar a porcentagem de óleo removido.

The significant effects are indicated in boldface. It was observed that the flocculant concentration does not have statistical significance (αfloc = 0.4549) for oil removal, but it is important to the flocculation process (Hosny, 1992, 1996; Ben Mansur and Chalbi, 2006). Therefore if we take the statistical point of view we can eliminate the Xfloc variable column presented in Table 2 and proceed through the 23 experimental factorial analysis. In the same Table 4, it can also be observed that the effect of flocculant and oil concentrations on energy consumption is not statistically significance (αoil = 0.844 and αfloc = 0.92), so we can simplify the model by eliminating the Xoil and Xoil and Xfloc variable columns in Table 2 an repeat the 22 four times experimental factorial design (Rodrigues and Lemma, 2005). In Table 5 the new results of variance measurements are shown.

ANOVA (% remoção de óleo e energia consumida)

A % de óleo removido e o consumo de energia precisam ter seus efeitos descritos por um número maior de efeitos do que apenas com duas variáveis principais.

Modelo de 1ª ordem

% de óleo removido

Consumo energético

f ([óleo],i,[íon])

If Xfloc does not really affect percentage oil removal,

one can expect the results for experiments 1 and 3,

2and 4 …14 and 16 to be the same within experimental

error, since these pairs of experiments have identical

conditions for Xoil, Xi and XNaCl. Inspection of the

values in Table 2 confirms this observation. The

variation in percentage oil removal is shown as a

function of the interaction variables current density and

oil and electrolyte (NaCl) concentrations. Data in

Table 2 may also be plotted with each axis

corresponding to one factor. Figure 2 confirms the

simple behaviour for % oil removal values.

Análise dos parâmetros•Xoil• Efeito positivo

•Xi• Efeito positivo

•XNaCl• Efeito positivo

RSM

• Condição ótima para remoção de óleo com C inicial=1050ppm

• 220 e 260 Am-2• 14000 e 24000 ppm de NaCl

RSM

• Concentração mínima de sal• 0,48 < E consumida < 4,5 kwh m-3• 19,48 < corrente < 233,76 A m-2

• Concentração máxima de sal• 0,48 < E consumida < 4,0 kwh m-3• 19,48 < corrente < 233,76 A m-2

Conclusão