Academic literature on the topic 'Modelo Gaudin-Schuhmann'

O objetivo do presente artigo foi determinar o perfil morfológico dos flocos de arroz comercializados e produzidos na Paraíba-PB, verificando assim se a granulometria está dentro dos parâmetros de qualidade exigidos pela legislação. Foram coletadas e avaliadas quanto a morfologia 3 marcas diferentes de flocos de arroz, obtidas entre os meses de junho a agosto de 2019. As marcas foram codificadas a fim de preservar a identidade dos fabricantes, sendo identificadas no presente estudo pela numeração 1 a 3. As micrografias eletrônicas de varredura foram obtidas no microscópio Superscan (SSX-550) sob aceleração de 10 kV, com ampliação em 2000x. A análise granulométrica diferencial foi realizada através do peneiramento de 50 g de flocos de arroz, utilizado uma série de peneiras padronizadas na faixa de 9 a 100 Mesh. Os modelos matemáticos ajustados aos dados experimentais foram o de Gates-Gaudin-Schuhmann (GGS) e o de Modelo de Rosin-Rammler-Bennet (RRB). Os flocos de arroz possuem geometria poliédrica ou poligonal, onde todas as superfícies são multifacetadas, superfície lisa, sem rachadura ou cavidades, sendo possível perceber diferença no tamanho das partículas em relação aos fabricantes, no qual foi confirmado pela análise granulométrica. Apenas um dos fabricantes apresentou diâmetro de partícula adequada. Dentre os modelos matemáticos aplicados o de Rosin-Rammler-Bennet (RRB), foi o que melhor se ajustou aos dados experimentais com coeficiente de determinação (R2) superior a 0,98.

O presente artigo tem como objetivo produzir e avaliar o perfil granulométrico diferencial da farinha da casca de jabuticaba. A farinha da casca de jabuticaba foi obtida através do processo de secagem convectiva, realizada em estufa de circulação de ar na temperatura de 50 °C e velocidade de 1,0 m/s durante 24 h. A análise granulométrica foi realizada através do peneiramento de 50 g de farinha de casca de jabuticaba, utilizado uma série de peneiras padronizadas na faixa de 9 a 200 Mesh. Os modelos matemáticos ajustados aos dados experimentais foram o de Gates-Gaudin-Schuhmann (GGS) e o de Modelo de Rosin-Rammler-Bennet (RRB). A partir dos dados experimentais obtidos foi verificado que, a farinha da casca de jabuticaba analisada está de acordo com os critérios da legislação para classificação granulométrica. Dentre os modelos matemáticos aplicados o de Rosin-Rammler-Bennet (RRB), foi o que melhor se ajustou aos dados experimentais com coeficiente de determinação (R2) superior a 0,99, além disso apresentando também o maior ângulo de inclinação da reta. Vale salientar que o diâmetro médio das partículas obtidas para farinha fina não diferiu do valor encontrado de forma experimental. E que 27,62% para um total de 50 gramas da farinha apresentou uma granulometria fina, menor que 60 mesh, o que é esperado e satisfatório para as características de farinha, apresentando potencial de utilização no desenvolvimento de novos produtos alimentícios.

Particle size distribution of the sample of waste sawdust and wood shavings mixtures were made with two commonly used methods of mathematical models by Rosin-Rammler (RR model) and by Gates-Gaudin-Schuhmann (GGS model).On the basis of network analysis distribution function F (d) (mass fraction) and density function f (d) (number of particles captured between two screens) were obtained. Experimental data were evaluated using the RR model and GGS model, both models were compared. Better results were achieved with GGS model, which leads to a more accurate separation of the different particle sizes in order to obtain a better industrial profit of the material.

Particle size distribution of the sample of waste sand from waste water treatment plant have been determined with two commonly used methods of mathematical models by Rosin-Rammler (RR model) and by Gates-Gaudin-Schuhmann (GGS model). On the basis of network analysis distribution function, F(d) (mass fraction) and density function, f(d) (number of particles captured between two screens) have been obtained. Experimental data have been evaluated using the RR model and GGS model, both models have been compared. Better results were achieved with GGS model, which leads to a more accurate separation of the different particle sizes in order to obtain a better industrial profit of the material.

The properties of a food particulate system are highly dependent on its particle size distribution. The knowledge of this distribution is essential to the analysis of the handling, processing, and functionality of the food powder. Properly selected distribution functions are excellent tools with which to simplify and accurately describe the particle size distribution. The objectives of this study were to identify appropriate distribution functions for characterizing the particle size distribution of selected food powders. Granular sugar, corn meal and instant non-fat milk powder were clas sified into six or seven particle size cuts for each powder. The experimental data were fitted by five particle size distribution functions: (i) Gates-Gaudin-Schuhmann (GGS); ( ii) Rosin-Rammler (RR); (iii) Modified Gaudin-Meloy (MGM); (iv) Log-normal (LN); and ( v) modified beta (MB). These models were selected for their mathematical simplicity, adequate statistical properties and usefulness in describing other particulate systems similar to the food powders under considera tion. In all cases, it was found that the RR and MGM models were the best for the characteriza tion of all food powders considered, the LN and MB were best for sugar, and the GGS was suitable for corn meal. All five models should be considered for characterizing other food powder particle size distributions because all of them offer enough flexibility to properly describe particle size distributions for different types of food powders.

Six different particle size distribution (Gates–Gaudin–Schuhmann (GGS), Rosin–Rammler (RR), Lognormal, Normal, Gamma, and Swebrec) models were compared under different metallurgical coke grinding conditions (ball size and grinding time). Adjusted R2, Akaike information criterion (AIC), and the root mean of square error (RMSE) were employed as comparison criteria. Swebrec and RR presented superior comparison criteria with the higher goodness-of-fit and the lower AIC and RMSE, containing the minimum variance values among data. The worst model fitting was GGS, with the poorest comparison criteria and a wider results variation. The undulation Swebrec parameter was ball size and grinding time-dependent, considering greater b values (b > 3) at longer grinding times. The RR α parameter does not exhibit a defined tendency related to grinding conditions, while the k parameter presents smaller values at longer grinding times. Both models depend on metallurgical coke grinding conditions and are hence an indication of the grinding behaviour. Finally, oversize and ultrafine particles are found with ball sizes of 4.0 cm according to grinding time. The ball size of 2.54 cm shows slight changes in particle median diameter over time, while 3.0 cm ball size requires more grinding time to reduce metallurgical coke particles.

The supremacy of the mineral industry added to the necessity to supply the world market demand justifies the continuous research efforts for optimizing of the activities of mineral resource utilization. In an approach of mineral characterization, a grain-size analysis study of coarse and fine aggregates of verdete rock was presented in this work. The particle size distribution (PSD) of two samples of aggregates with granulometry < 2.36 mm was experimentally obtained using sieving techniques and adjustment to Rosin-Rammler-Bennet (RRB) and Gates-Gaudin-Schuhmann (GGS) granulometric distribution models. Both RRB and GGS models regressed well to the experimental data, presenting correlation coefficient values were extremely close between them approximately 0.99. The PSD’s results indicated that 65.97% dry aggregates and 67.68% wet aggregates had a particle size with mean diameter > 0.0050 mm; a similar behavior of the grain-size distributions presented by dry and wet aggregates; and a tiny presence of fine particles natural in the analyzed ore sample. The results suggested the suitability of the methodology to predict the grain-size performance the verdete ore beyond to show itself as a contribution to the enriching of the mineral characterization of the studied rock, as a potassium potential source for the mineral processing Brazilian industry.

Ingeniero Civil de Minas<br>Actualmente se ha tomado consciencia lo fundamental que es medir y controlar la granulometría resultante de la etapa de tronadura, ya que siendo ésta la primera instancia de conminución de la roca in-situ, tendrá gran influencia en la eficiencia de los procesos que lo prosiguen, tales como el carguío, transporte y reducción secundaria entre otros. La presente investigación pretende elaborar un modelo que tenga como objetivo la predicción de la distribución granulométrica en túneles, en función de los parámetros de diseño de perforación y tronadura, y de las propiedades físicas de la roca. A pesar de que existen en la literatura modelos que cumplen con el objetivo como el modelo Kuz-Ram y Swebrec , éstos son complejos, es por eso que el modelo elaborado en este trabajo tendrá la ventaja de ser simple, sin que eso merme el acierto de la predicción. Para construir el modelo se han obtenido fotografías de la marina resultante de la tronadura de una faena en particular (en este caso de la Mina Esmeralda, de la división El Teniente), de las cuales se estimará una distribución granulométrica por medio del análisis de imágenes. Se utiliza la distribución de Gaudin-Schuhmann para la construcción del modelo, relacionando de manera lineal los parámetros de ésta con las variables litológicas y de diseño. El modelo construido presenta un error promedio de 7.8%, y es válido para el rango de parámetros bajo los cuáles fue ajustado. Una aplicación directa del mismo es la capacidad predictiva del modelo con el cual fue posible diseñar una malla de perforación en las galerías del nivel de acarreo, y que tenga por finalidad una redistribución de los tiros sin que esto implique un aumento significativo en el tamaño máximo de fragmento resultante. Como conclusiones principales de este trabajo, se observa que el tamaño máximo resultante está condicionado por los parámetros burden, espaciamiento y largo de avance de los tiros (quienes limitan el volumen del fragmento en sus tres dimensiones), es decir, al aumentar los parámetros geométricos de diseño del diagrama de perforación, se observa un aumento del tamaño máximo de partícula, lo cual concuerda con la teoría básica de perforación y tronadura. Por otro lado se tiene que al aumentar el burden, espaciamiento y el factor de carga, se observa un aumento en la heterogeneidad de la muestra. La aplicación de esta herramienta trae consigo grandes beneficios para el ciclo minero, ya que permite al ingeniero de perforación y tronadura rediseñar los diagramas de disparo en función de una distribución granulométrica deseada, permitiendo optimizar la cantidad de perforaciones realizadas por avance, lo cual a largo plazo se traduce, no tan sólo en un ahorro de tiempo, sino que además en un cuantioso ahorro de insumos para la operación. Cabe destacar, además, que esta metodología es replicable para cualquier otra condición de perforación y tronadura.