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APPLICATION OF THE MCCABE-THIELE METHOD BY MEANS OF MATHEMATICAL MODELING IN EXCEL TO DETERMINE THE THEORETICAL STAGES OF A BINARY DISTILLATION

Este estudio se centra en la simulación de un proceso de destilación binaria de etanol y agua utilizando un modelo desarrollado en Excel, con el objetivo de obtener etanol con una pureza del 90%. La destilación es ampliamente reconocida como uno de los métodos de separación más comunes en la industria química, y el caso del etanol-agua es especialmente relevante debido a sus aplicaciones industriales en la producción de biocombustibles y en la industria farmacéutica. Para la simulación, se partió de una alimentación con un flujo molar de 100 kmol/h, con una composición equimolar de etanol y agua. Utilizando el método de McCabe-Thiele, se elaboró un diagrama de equilibrio que representa la relación entre las composiciones de vapor y líquido en cada fase del proceso. A partir de este análisis, se calcularon las etapas teóricas necesarias y la ubicación óptima del plato de alimentación para maximizar la eficiencia de la columna de destilación. El modelo permitió obtener un destilado con un flujo molar de 75 kmol/h y un residuo de 25 kmol/h. Los resultados indicaron que se requieren 10.6 etapas teóricas para alcanzar la pureza deseada del 90% de etanol en el destilado. La simulación también destacó la importancia de las primeras etapas en el proceso de separación, donde se observa la mayor diferencia en la composición entre las fases vapor y líquido. Este estudio demuestra la viabilidad de utilizar Excel como una herramienta accesible para la simulación de procesos de destilación, especialmente en contextos educativos y de investigación preliminar. Asimismo, se destaca la efectividad del método de McCabe-Thiele en el diseño y análisis de columnas de destilación, ofreciendo resultados que se alinean con los principios teóricos y la práctica industrial.
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APPLICATION OF THE MCCABE-THIELE METHOD BY MEANS OF MATHEMATICAL MODELING IN EXCEL TO DETERMINE THE THEORETICAL STAGES OF A BINARY DISTILLATION

  • DOI: https://doi.org/10.22533/at.ed.153122420092

  • Palavras-chave: Etanol, destilación binaria, McCabe-Thiele, diagrama de equilibrio.

  • Keywords: Ethanol, binary distillation, McCabe-Thiele, equilibrium diagram.

  • Abstract:

    This study focuses on the simulation of a binary distillation process of ethanol and water using a model developed in Excel, with the aim of obtaining ethanol with a purity of 90%. Distillation is widely recognized as one of the most common separation methods in the chemical industry, and the case of ethanol-water is especially relevant due to its industrial applications in the production of biofuels and in the pharmaceutical industry. For the simulation, a feed with a molar flow of 100 kmol/h was used, with an equimolar composition of ethanol and water. Using the McCabe-Thiele method, an equilibrium diagram was developed that represents the relationship between the vapor and liquid compositions in each phase of the process. From this analysis, the theoretical stages required and the optimal location of the feed tray were calculated to maximize the efficiency of the distillation column. The model allowed obtaining a distillate with a molar flow of 75 kmol/h and a residue of 25 kmol/h. The results indicated that 10.6 theoretical stages are required to reach the desired purity of 90% ethanol in the distillate. The simulation also highlighted the importance of the early stages in the separation process, where the greatest difference in composition between the vapor and liquid phases is observed. This study demonstrates the feasibility of using Excel as an accessible tool for simulating distillation processes, especially in educational and preliminary research contexts. It also highlights the effectiveness of the McCabe-Thiele method in the design and analysis of distillation columns, offering results that align with theoretical principles and industrial practice.
     

  • Wilson Patricio Leon Cueva
  • Kely Romina Veintimilla San Martin
  • Delly Maribel San Martin Torres
  • Juliana Lisbeth Criollo Feijoo
  • Jerling Samantha Hurtado González
  • Cristina Vanessa Fernández Vélez
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