Análisis de sensibilidad de parámetros seleccionados en simulación DEM de la molienda de maíz

• Autores: Chiaravalle, Alejandro G.; Cotabarren, Ivana M.; Piña, Juliana
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Método de elementos discretos; Molienda; Simulación; Discrete element method; Milling; Simulation
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

La simulación de procesos de reducción de tamaño es una de las capacidades más sofisticadas del método de elementos discretos (DEM). En el presente trabajo, se aborda un análisis de sensibilidad de un modelo DEM para molienda de maíz en un molino de martillos. Se estudió el efecto de la velocidad de rotación de las aspas como condición operativa. Se exploraron estrategias de cálculo para reducir el tiempo de simulación, determinando valores adecuados para parámetros del software, así como la sensibilidad del modelo a ellos. El valor óptimo del módulo de Young del maíz, propiedad inherente a la elasticidad de los materiales, se determinó analizando la influencia de esta propiedad en la performance de la molienda. Se estudió la variación de los mencionados parámetros del modelo, variables operativas y propiedades del maíz identificando cuáles eran los más relevantes y su impacto sobre la distribución de tamaño de partículas y potencia consumida en la molienda. Estos hallazgos conducen a un mayor entendimiento de las capacidades predictivas del modelo, permitiendo el subsecuente modelado de la operación a otras escalas.
Simulation of size reduction processes is one of the most sophisticated capabilities of the discrete element method (DEM). In this work, a sensitivity analysis of a DEM model for maize milling in a hammer mill is addressed. The effect of the blades' rotation speed as an operating variable was studied. Calculation strategies were employed to reduce simulation time, determining appropriate values for software parameters as well as their effect on the model outcomes. The optimal value for the Young's modulus of maize, a property inherent to the elasticity of materials, was determined by analyzing this property's influence on the milling performance. Overall, the variation of the mentioned model parameters, operating variables, and material properties was studied, identifying the most influential ones and their impact on the particle size distribution and milling power consumption. These findings lead to a better understanding of the model's predictive capabilities, allowing subsequent modeling of the operation at higher scales.
Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativa