| Summary: | A gaseificação é um processo de conversão termoquímica que compreende a oxidação parcial de um combustível para convertê-lo em uma mistura gasosa (“syngas”). Geralmente a modelagem desses processos utiliza uma descrição cinética detalhada ou os aproximam ao equilíbrio químico. Ambas as abordagens têm vantagens e desvantagens, bem como limitações. O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de uma nova modelagem fenomenológica de processos de gaseificação através de um modelo “híbrido” aqui chamado de modelo híbrido adaptativo por zonas (HAZ). Este modelo assumiu que o gaseificador é representado por zonas de dois tipos: uma dominada pela cinética química, representada por um modelo cinético, e outra onde a cinética química é rápida e as espécies químicas estão em equilíbrio químico, representada por um modelo de equilíbrio. Um critério de transição entre as zonas foi proposto através de um número de Damköhler (Da) que relaciona tempos de residência e de reação química. Desta forma, o modelo adapta-se conforme os processos dominantes em cada zona. Em um primeiro momento, um modelo de equilíbrio multifásico (EM) foi desenvolvido e aplicado para um estudo da cogaseificação de carvão mineral e biomassas disponíveis no Brasil. A seguir, o modelo HAZ foi construído através da técnica de rede equivalente de reatores químicos (ERN) a partir do modelo EM e de um modelo cinético, também desenvolvido neste trabalho. Uma metodologia de aplicação do modelo HAZ foi proposta, aplicada e validada para duas configurações de gaseificadores: dois casos de gaseificadores de biomassa em leito fluidizado borbulhante e um caso de gaseificador de carvão mineral em leito de arraste. Para os dois primeiros casos foi estimada que a transição ocorra para Da ≥ 10+5 e para o último caso; chegou-se a Da ≥ 10+3. A aplicação do modelo HAZ se mostrou satisfatória sendo que foi possível a redução do tempo computacional em pelo menos 40% com relação a uma abordagem puramente cinética. Cabe ressaltar ainda que o modelo HAZ possibilitou um maior entendimento físico e químico ao identificar os processos dominantes locais. === Gasification is a thermochemical conversion process consisting of partial oxidation of a fuel to convert it to a gas mixture (“syngas”). Generally, the gasification process modeling uses a kinetic detailed description, or approach it to a chemical equilibrium state. Both approaches have advantages and disadvantages, as well as limitations. The objective of this work was to develop a new phenomenological modeling of gasification processes through a “hybrid” model here called hybrid adaptive zone model (HAZ). This proposed modeling assumed the gasifier is represented by two types of zones: one dominated by chemical kinetics, represented by a kinetic model, and another where chemical kinetics is fast so chemical species are assumed in chemical equilibrium states, represented by an equilibrium model. A transition criterion between zones was defined by a Damköhler number (Da) which relates residence time and chemical reaction time. Therefore, the HAZ model can adapted according to the dominant processes in each zone. Firstly, a multi-phase equilibrium model (ME) was developed and applied to study the coal-biomass co-gasification of Brazilian sources. Hereafter, the HAZ model was built using the technique of equivalent reactor network (ERN) with the ME model and a kinetic model developed in this work. A methodology of use of the HAZ model was proposed, applied and validated for two configurations of gasifiers: two cases of biomass bubbling fluidized-bed gasifiers and one case of coal entrained-flow gasifier. In the first two cases the transition was estimated to occur on Da ≥ 10+5 and in the last case; we estimated on Da ≥ 10+3. The application of the HAZ model proved to be satisfactory since it could reduce the computation time by at least 40% compared to a pure kinetic approach. It should already be emphasized that the HAZ model allowed a better physical and chemical understanding of gasification by identifying the dominant local processes.
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