Separation Curves of Screening and Air Classifying Processes at Low Material Loadings

Abstract Zur Abtrennung unterschiedlich großer Partikeln sind in der Feststoffverfahrenstechnik trockene Klassierprozesse zur Herstellung enger Fraktionen von großer Bedeutung. Um das Trennverhalten von Strömungs‐ und Siebklassierprozessen genauer vorhersagen zu können, wurden experimentelle Resulta...

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Published inChemie ingenieur technik Vol. 89; no. 12; pp. 1726 - 1738
Main Authors Spötter, Christian, Elskamp, Frederik, Hennig, Manuel, Teipel, Ulrich, Weber, Alfred P., Kruggel‐Emden, Harald
Format Journal Article
LanguageEnglish
Published 01.12.2017
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Summary:Abstract Zur Abtrennung unterschiedlich großer Partikeln sind in der Feststoffverfahrenstechnik trockene Klassierprozesse zur Herstellung enger Fraktionen von großer Bedeutung. Um das Trennverhalten von Strömungs‐ und Siebklassierprozessen genauer vorhersagen zu können, wurden experimentelle Resultate mit DEM‐Simulationen verglichen. Bei der Siebklassierung wurde der Einfluss der Partikelform auf den Trennprozess betrachtet, während das Partikelverhalten zwischen den Schaufeln eines Abweiseradsichters mit DEM simuliert wurde. Die Kombination aus DEM und Experiment ermöglicht es, Modellvorhersagen durch Ermittlung prozessspezifischer Parameter zu verbessern und Klassiermodelle abzuleiten, die in dynamischen Feststofffließschemasimulationen verwendet werden. Abstract For the separation of particles with different sizes, dry classification processes are of great importance for the production of narrow fractions in the solid processing technology. To be able to more accurately predict the separation behavior of flow and sieve classifying processes, experimental results were compared with DEM simulations. In screening the influence of the particle shape on the separation process was considered while the particle behavior between the paddles of a deflector wheel classifier was simulated with DEM. The combination of DEM simulation and experiment makes it possible to improve model predictions by identifying process‐specific parameters and to develop classification models, which are applicable in dynamic flowsheet simulations of solids processes.
ISSN:0009-286X
1522-2640
DOI:10.1002/cite.201600156