ABSTRACT
RESUMO Neste estudo foram realizadas as cinéticas e isotermas de adsorção dos íons Fe (III) presentes em afluentes sintéticos utilizando como adsorvente carvão ativado de casca de coco. O objetivo foi a obtenção dos parâmetros cinéticos e de equilíbrio do processo para assim simular diferentes condições operacionais em uma coluna de adsorção em leito fixo. Foram avaliadas a influência de três diferentes temperaturas na adsorção de Fe (III), sendo que o aumento da temperatura indicou adsorção exotérmica. A isoterma de Freundlich representou melhor os dados experimentais. Também foi realizado o estudo cinético e o modelo que apresentou melhor os dados experimentais foi o modelo de Pseudo-Primeira Ordem para as três concentrações estudadas. O método de Volumes Finitos foi utilizado na discretização das equações matemáticas e um algoritmo computacional foi implementado em linguagem FORTRAN. O código computacional foi validado com dados experimentais encontrados na literatura (erro máximo de 6,2%) podendo-se assim simular diferentes condições operacionais do sistema de adsorção com aplicação na indústria alimentícia.
ABSTRACT In this study were performed the kinetics and isotherms of adsorption of the ions Fe (III) from synthetic affluent using activated carbon from coconut shell as adsorbent. The objective was to obtain the equilibrium and kinetic parameters of the process and thereby simulating different operating conditions in a adsorption column fixed bed. It was evaluated the influence of three temperatures different on the adsorption of Fe (III), in which the temperature increase indicated adsorption exotherm. The Freundlich isotherm showed the best fit to the experimental data. At the kinetic study the model that best fit to the experimental data was the model Pseudo-First Order for the three concentrations studied. The finite volume method was used for discretization of the mathematical equations and a computational algorithm was implemented in FORTRAN. The computational code was validated with experimental data found in the literature (maximum error of 6.2%) can thus simulate different operating conditions of the system.