Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Displacement Washing of Kraft Spruce Pulp with Low and High Kappa Number
Autoři: Potůček František | Rahman Md. Mostafizur
Rok: 2018
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Proceedings of the 6th International Conference on Chemical Technology
Název nakladatele: Česká společnost průmyslové chemie
Místo vydání: Praha
Strana od-do: 456-461
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Vytěsňovací praní sulfátové smrkové buničiny o nízkém a vysokém čísle kappa Práce se zabývá vytěsňovacím praním sulfátové smrkové buničiny delignifikované na dvě hladiny čísla kappa. Disperzní pístový tokový model byl aplikován pro skokový vstupní signál poskytující vytěsňovací křivky pro alkalický lignin. Vedle pracího výtěžku byly vyšetřovány také vztahy mezi axiálním disperzním koeficientem a bezrozměrným Reynoldsovým číslem a mezi střední dobou prodlení ligninu ve vrstvě buničiny a prostorovým časem. Dosažené výsledky ukázaly, že pro obě testované hladiny čísla kappa byly zjištěné významné rozdíly u výtěžku operace, disperzního koeficientu a střední doby prodlení ligninu. praní, sulfátová smrková buničina; výtěžek praní; disperzní tokový model
eng Displacement Washing of Kraft Spruce Pulp with Low and High Kappa Number The paper deals with the displacement washing of kraft spruce pulp delignified to two kappa number levels. Using the step function input change method, the washing breakthrough curves measured for alkali lignin as a tracer were described by the dispersed plug flow model. Besides the traditional wash yield, the relationships between the axial dispersion coefficient and Reynolds number, as well as between the mean residence time and space time were investigated as well. The results obtained showed that remarkable differences in the wash yield, dispersion coefficient, as well as mean residence time were found for both kappa numbers of kraft spruce pulp. displacement washing; kraft spruce pulp; wash yield; dispersed flow model