LONDON (IT BOLTWISE) – Die Vorhersage der Segregationseigenschaften von Pulvern ist entscheidend für die Sicherstellung der Produktgleichmäßigkeit und Prozesszuverlässigkeit in vielen Industrien. Eine neue Studie beleuchtet die Modellierung der Sieb- und Fluidisierungssegregation von Pulvern, die an der Grenze zwischen den Geldart-Gruppen A und B liegen.

Pulver spielen in zahlreichen Industrien eine zentrale Rolle, sei es in der Pharmazie, der Lebensmittelverarbeitung oder der Bauindustrie. Die Effektivität dieser Industrien hängt maßgeblich vom Verständnis der Segregations- und Fließeigenschaften der Pulver ab. Segregation stellt eine große Herausforderung dar, da sie die Qualität des Endprodukts beeinträchtigen und Sicherheitsrisiken bergen kann. In der jüngsten Forschung wurden fünf verschiedene Pulver untersucht, die von der Geldart-Gruppe A bis zur Gruppe B reichen. Dabei wurden signifikante Unterschiede in den Schüttguteigenschaften bei segregierten Proben festgestellt. Ein neu entwickeltes Modell für den Siebsegregationsindex zeigt eine Vorhersagegenauigkeit von 97 %. Zudem wurde eine neuartige dimensionslose Kohäsionszahl auf Basis der interpartikulären Kohäsion eingeführt, die zusammen mit der minimalen Fluidisierungsgeschwindigkeit zur Modellierung des Fluidisierungssegregationsindex verwendet wurde. Dieses Modell zeigt eine Übereinstimmung von 86 % mit den experimentellen Daten. Die Segregationseigenschaften sind entscheidend für die Sicherstellung der Produktgleichmäßigkeit und Prozesszuverlässigkeit. Diese Studie zielt darauf ab, den Sieb- und Fluidisierungssegregationsindex für Materialien an der Grenze zwischen den Geldart-Gruppen A und B zu modellieren, für die bisher nur wenig Forschung betrieben wurde. Experimente wurden mit Sand, drei verschiedenen Marken von Waschmitteln und Grieß durchgeführt. Zusätzlich wurden Daten von sechs Flugascheproben zur Modellierung herangezogen. Beim Vergleich der Pulvereigenschaften in den ersten und letzten Proben bei der Siebsegregation sowie in den oberen und unteren Proben bei der Fluidisierungssegregation wurden erhebliche Unterschiede in den Schüttguteigenschaften festgestellt, was auf das Auftreten von Segregation bei Pulvern der Geldart-Gruppen A bis B hinweist. Ein neues Modell für den Siebsegregationsindex wurde unter Verwendung der Fließfunktion, des Grob-zu-Fein-Verhältnisses und des Formfaktors entwickelt, das eine Vorhersagegenauigkeit von 97 % ergab. Eine neuartige dimensionslose Kohäsionszahl wurde als Verhältnis der interpartikulären Kohäsion zum dynamischen Luftdruck entwickelt; diese Zahl wurde zusammen mit der minimalen Fluidisierungsgeschwindigkeit zur Modellierung des Fluidisierungssegregationsindex verwendet. Das Modell zeigt eine Übereinstimmung von 86 % mit den experimentellen Daten. Die vorgeschlagenen Modelle für die Sieb- und Fluidisierungssegregation bieten robuste, datengestützte Methoden, die industrielle Prozesse, die auf Pulverhandhabung angewiesen sind, erheblich verbessern können. Solche Industrien, einschließlich der Pharmazeutik, der Lebensmittelproduktion, der Landwirtschaft, der Chemie, der Energie und der Materialherstellung, könnten von diesen Modellen profitieren, um Segregation während der Betriebsabläufe effektiv zu kontrollieren und zu mindern. Die Integration dimensionsloser Parameter wie der Fließfunktion und der Kohäsionszahl in die Modelle ermöglicht eine präzisere Vorhersage der Segregationstendenzen. Diese Studie zeigt, dass die Segregationseigenschaften von Sand, drei verschiedenen Marken von Waschmitteln und Grieß signifikante Unterschiede zwischen den Partikelgrößenverteilungen der ersten und letzten Proben während des Siebsegregationstests und der oberen und unteren Proben während des Fluidisierungssegregationstests aufweisen. In beiden Segregationstests bestehen die ersten und oberen Proben hauptsächlich aus kleineren Partikeln, während die letzten und unteren Proben größere Partikel enthalten. Dies unterstreicht die Bedeutung der Berücksichtigung von Segregationseffekten bei der Handhabung von Pulvern in industriellen Prozessen.

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