Proposal of a mathematical model and estimation of the kinetic parametrs of red mud leaching using bayesian techniques

Red mud, a residue from the alumina production industry, is obtained during bauxite processing through the Bayer process. Because it is generated in large quantities and has many oxides of industrial interest, the kinetics of red mud leaching have become the object of study by many researchers. This work proposes the mathematical model and the estimation of the kinetic parameters of the leaching of the red mud, using the Markov Chain Monte Carlo method with the Metropolis-Hastings algorithm. To estimate the parameters, actual data were used, obtained from different experiments involving red mud leaching with sulfuric acid. Based on the shrinking core model, a mathematical model was proposed, in terms of a system of coupled differential equations, aiming to represent the kinetics of the waste leaching. The proposed mathematical model was validated by reproducing experimental data and the use of Bayesian statistics was adequate.A lama vermelha, resíduo da indústria de produção da alumina, é obtida durante o processamento da bauxita através do processo Bayer. Devido ser gerada em grande quantidade e possuir muitos óxidos de interesse industrial, a cinética de lixiviação da lama vermelha tornou-se objeto de estudo de muitos pesquisadores. Este trabalho propõe um modelo matemático e a estimativa dos parâmetros cinéticos da lixiviação da lama vermelha, utilizando o método de Monte Carlo via Cadeia de Markov com o algoritmo de Metropolis-Hastings. Para a estimativa dos parâmetros, utilizaram-se dados reais, obtidos a partir de diferentes experimentos envolvendo a lixiviação da lama vermelha com ácido sulfúrico. Baseado no modelo do núcleo não reagido, foi proposto um modelo matemático, em termos de um sistema de equações diferenciais acopladas, visando a representação da cinética de lixiviação do resíduo. O modelo matemático proposto foi validado ao reproduzir os dados experimentais e a utilização da estatística Bayesiana se mostrou adequada.UFPA - Universidade Federal do Par