Preparo de soluções

O preparo de soluções a partir de soluto sólido deve seguir a seguinte ordem:

1. Pesar o soluto;

2. Dissolver o soluto em um béquer usando uma pequena quantidade de solvente;

3. Transferir quantitativamente para o balão volumétrico;

4. Completar o volume com o solvente;

5. Homogeneizar a solução;

6. Guardar as soluções em recipientes adequados e rotulados.

O preparo de soluções a partir de soluto líquido deve seguir a seguinte ordem:

1. Medir o volume do soluto;

2. Transferir quantitativamente para o balão volumétrico;

3. Completar o volume com o solvente;

4. Homogeneizar a solução;

5. Guardar as soluções em recipientes adequados e rotulados.

Instalar R no linux mint

 Para instalar a versão 4.2.0 do R no linux Mint 20.2, segui os seguintes comandos no terminal:

1. sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9

2. sudo add-apt-repository 'deb https://cloud.r-project.org/bin/linux/ubuntu focal-cran40/' 

3. sudo apt-get update 

4. sudo apt-get install r-base

Baixar e instalar R e RStudio 2022

Vídeo aulas sobre escala brix e refratômetro

Sucinta apresentação sobre a teoria da escala brix:

 

Parte pratica da leitura de soluções com o refratômetro:

Vídeo complementar que explica e mostra como trabalhar com o refratômetro para analisar outras soluções:

 

Fonte: https://youtu.be/-M3Dgjb-yCs

Barômetro de Goethe

Esse é um equipamento (ou vidraria) pouco conhecido, chamado de Barômetro de Goethe; embora tenha sido inventado pelo italiano Evangelista Torricelli, foi o poeta alemão Johann Wolfgan van Goethe que popularizou o instrumento.

Estudando sobre as propriedades dos gases, me deparei com o famoso barômetro de Torricelli, que é basicamente uma coluna de mercúrio. Uma das característica do mercúrio é ser um líquido com densidade alta, logo uma pequena coluna já é o necessário para medir a pressão atmosférica. Fazendo algumas contas, se Torricelli tivesse tentado utilizar água para medir a pressão atmosférica, precisaria de uma coluna de aproximadamente 10,2 m.

Para medir a pressão absoluta seria difícil construir um barômetro utilizando água, mas para medir/verificar a variação da pressão atmosférica é possível, aí que é entra o barômetro de Goethe. Conforme a pressão atmosférica varia, é possível ver a varição nível da água colorida na alça do barômetro. Há dois modelos, um que parece uma chaleira de vidro com o bico fino, e o globo ou bola mostrado na foto.

Como instalar pacotes no R (RStudio)

Simulação no COCO: Mistura de etanol e água

Essa simulação e um exercício proposto pelo Prof. Adilson José de Assis, recomendo que sigam o canal dele lá no youtube, no qual acontece a mistura de etanol e água conforme o desenho descreve abaixo:

Questões:

A) Qual a composição (% molar e mássica) e a vazão volumétrica (L/min) após o tanque de mistura e na saída do processo?

B) Qual a densidade em g/L após a mistura?

C) Quanto de energia ou potência será necessário dispor no trocador de calor?

D) Faça um estudo paramétrico acerca de como a vazão de etanol afeta a energia necessária no trocador de calor.

Para conseguir responder essas perguntas, primeiro precisamos fazer a simulação do processo. Para isso utilizarei o COCO Simulator.

Vídeo da simulação:

Passo 1: Flowsheet Configuration

Settings: Add package / TEA / New

- Property packages: criar o pacote termodinâmico.

Model set: UNIFAC VLE.

Compounds: Ethanol, Water.

SALVAR.

Passo 2: Correntes de entrada.

Stream 1: Ethanol, 1 atm, 50 °C, 1 kg/min.

Stream 2: Water, 1 atm, 25 °C, 5 kg/min.

Passo 3: Inserir o tanque de mistura.

Insert / Unit Operation / Mixers & Spliters / Mixer

Ligar as correntes de entrada e saída.

VALIDATE, SALVAR e SOLVE.

Passo 4: Inserir o trocador de calor.

Insert / Unit Operation / Heaters, Coolers & Heat exchangers / HeaterCooler

Ligar as correntes de entrada e saída.

- Edit:

Heater / Cooler: Outlet Temperatute = 80+273.15 K

VALIDATE, SAVE e SOLVE.

Passo 5: Inserir o separador de correntes.

Insert / Unit Operation / Mixers & Spliters / Spliter

Ligar as correntes de entrada e saída.

- Edit / Split factor = 0.25 (ou 1/4).

VALIDATE, SAVE e SOLVE.

Passo opcional: Inserir tabela com valor de energia do trocador de calor.

Insert / Unit parameter report... / Em Parameters, selecionar o trocador de calor e escolher Heat duty. 

Passo opcional: Estudo paramétrico da vazão de etanol e potência do trocador de calor.

Flowsheet / Parametric study...

- Input: Stream 1, Mass flow rate, From = 1, To = 10, Intervals = 20, Unit = kg/min.

- Outputs: Unit Operation, Heat duty, Unit = kW.

Opção também de ir em Plot e construir o gráfico do estudo paramétrico.

RESPOSTAS:

A) Após a mistura: 0.725 ethanol e 0.927 water (% molar), 0.166 ethanol e 0.833 wather (% mássica), vazão = 6.2025762 L/min. Saída do processo: vazões = 1.6242356 e 4.8727067 L/min.

B) 967.33999 g/L

C) 21.2751 kW

D) Gráfico do estudo paramétrico abaixo:

Dica COCO Simulator (fev-2021)

 Recentemente recebi um email com essa imagem do simulador COCO.

Se trata de um Bug que acontecendo quando se instala e atualiza os componentes do simulador. Acredito que seja um erro no ChemSep 8.25 e/ou no CUP.

Para resolver: Desinstale do COCO e o ChemSep, se puder apague também as pastas criadas em C:/Arquivos de Programas. Depois ao instalar novamente o COCO, NÃO faça as atualizações/updates sugeridos no processo de instalação.

Toda vez que abrir o software, irá aparece uma janela perguntando se quer fazer o update, clique em cancelar. Momentaneamente continue utilizando o ChemSep 8.22, até que o erro seja corrigido na versão mais recente. 

Baixar e instalar ChemSketch 2020

Classificação condicional no R

Imaginemos a seguinte situação: eu tenho uma lista de alunos e suas respectivas notas, e gostaria de classificá-los se estão aprovados ou reprovados.

Essa classificação, será com base na nota e feita para cada aluno da lista, pensando numa lista pequena é fácil ver quem está abaixo ou acima da média, mas se pensarmos em 50, 100 ou 200 alunos já começa a se tornar complicado. Nessa hora o R ajuda muito a criar uma tabela com essas informações e facilita o trabalho futuro com esses dados. 

Para começar, criaremos a lista:

> alunos <- c("Aline","João","Alonso","Josias", "Camila", "Katia","Pedro", "José", "Ricardo", "Luis", "Luiza", "Gabriela")

> notas <- c(9.2,5.6,7.7,7.0,6.3,6.5,6.0,6.1,8.2,7.0,8.8,5.9)

Vale lembrar que a lista poderia estar em um arquivo csv criado no Excel (ou LibreOffice), ou mesmo em um arquivo txt. Daí bastaria importar o arquivo.

> dados <- data.frame(alunos,notas) #criar a tabela

Para começar, é preciso quantos alunos está na lista, para isso:

> length(alunos)

Nesse caso foi 12, então agora é classificar quem tem nota abaixo de 6.0 como reprovado e maior que 6.0 como aprovado. Para isso será criado um vetor status, que depois será incluído no data frame.

> status <- 0

> for (i in 1:12) {

  if(notas[i] < 7.0){status[i] = "Reprovado"}

  else{status[i] = "Aprovado"}

}

O vetor status agora contém a classificação de cada aluno, então basta inserir-lo na tabela

> tabela <- cbind(dados,status)

> tabela #exibe o resultado

Agora vamos pensar em outra classificação. Supondo que a média seja 7, e que os alunos com nota acima de 6 tem a possibilidade de fazer um exame para serem reavaliados. Podemos classificá-los em aprovados, de exame e reprovados.

Os dados serão os mesmo, o que mudará será as condições do comando for:

> status <- 0

> for (i in 1:12) {

  if(notas[i] < 6.0){status[i] = "Reprovado"}

  else if(notas[i] < 7.0){status[i] = "Exame"}

  else{status[i] = "Aprovado"}

}

> tabela <- cbind(dados,status)

> tabela #exibe o resultado

Vídeo tutorial: