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Uma corrente (corrente 1) de 100 kg/h de água, na condição de vapor saturado a uma pressão P1 e a uma temperatura (entalpia específica = 2.500 kJ/kg), é misturada adiabaticamente com outra corrente de água (corrente 2) que se encontra na condição de vapor superaquecido, a uma temperatura T2 e a uma pressão P2 = P1 (entalpia específica = 3.500 kJ/kg). A corrente obtida pela mistura das correntes 1 e 2 (corrente 3) é vapor superaquecido a uma temperatura T3 menor do que T2 e a uma pressão P3 = P1 (entalpia específica = 3.000 kJ/kg).
A vazão mássica da corrente 3, em kg/h, é
A vazão mássica da corrente 3, em kg/h, é
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Os tanques T1 e T2 estão assentados no mesmo plano horizontal e armazenam um mesmo líquido de massa específica ρ num local onde a aceleração da gravidade é g. Um manômetro de tubo em U tem seu ramo esquerdo conectado à base do tanque T1, onde a pressão é p1, e seu ramo direito conectado à base do tanque T2, onde a pressão é p2. O líquido manométrico usado tem massa específica ρm.
Se o nível do líquido manométrico no ramo direito está a uma altura H acima do nível do líquido manométrico no ramo esquerdo, o valor de p1 - p2 é
Se o nível do líquido manométrico no ramo direito está a uma altura H acima do nível do líquido manométrico no ramo esquerdo, o valor de p1 - p2 é
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A equação de Bernoulli é usada para calcular a queda de pressão de um fluido incompressível que escoa em regime permanente em uma tubulação horizontal de diâmetro uniforme.
Se representarmos por Δp5 e Δp10 as quedas de pressão previstas para, respectivamente, 5 m e 10 m de tubulação, então, Δp5 será igual a
Se representarmos por Δp5 e Δp10 as quedas de pressão previstas para, respectivamente, 5 m e 10 m de tubulação, então, Δp5 será igual a
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As indústrias, em geral, trabalham constantemente com fluidos escoando pelo interior de tubos. Imagine que água deva ser transportada através de um tubo cilíndrico, cujas superfícies são mantidas a uma temperatura constante igual a 80 °C. A água entra no tubo a 40 °C e sai a 60 °C, escoando com uma taxa mássica de 0,03 kg. s-1 . A média logarítmica de diferença de temperatura é aproximadamente 30 °C. O tubo tem diâmetros interno e externo, respectivamente, iguais a 10 cm e 12 cm, e um comprimento de 10 m. Sabe-se que, se o regime de escoamento da água for laminar, o número de Nusselt será igual a 3,66 (temperatura constante na parede) e, se for turbulento, Nusselt será calculado por Nu = 0,02(Re/200)(Pr/2).
De acordo com as informações fornecidas, a taxa de calor trocado entre a água e a parede do tubo é, em watts, igual a
Dados: massa específi ca da água = 1000 kg. m −3
condutividade térmica da água = 0,6 W. m−1. K −1
viscosidade cinemática da água = 5 x 10−7 m2. s −1
condutividade térmica do tubo = 60 W. m−1. K −1 prandtl = 3 π = 3
De acordo com as informações fornecidas, a taxa de calor trocado entre a água e a parede do tubo é, em watts, igual a
Dados: massa específi ca da água = 1000 kg. m −3
condutividade térmica da água = 0,6 W. m−1. K −1
viscosidade cinemática da água = 5 x 10−7 m2. s −1
condutividade térmica do tubo = 60 W. m−1. K −1 prandtl = 3 π = 3
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Uma bomba centrífuga está sendo empregada para transferir líquido do tanque TQ1 para o tanque TQ2.
Analise as afirmativas abaixo relativas a um aumento na vazão de operação.
I - Aumentando-se a pressão no tanque TQ2, a vazão de operação também aumenta.
II - Fechando-se parcialmente uma válvula instalada na linha, a vazão de operação aumenta.
III - Aumentando-se a rotação de operação do impelidor da bomba, a vazão de operação também aumenta.
IV - Aumentando-se o nível de líquido no tanque TQ1, a vazão de operação aumenta.
É correto APENAS o que se afirma em
Analise as afirmativas abaixo relativas a um aumento na vazão de operação.
I - Aumentando-se a pressão no tanque TQ2, a vazão de operação também aumenta.
II - Fechando-se parcialmente uma válvula instalada na linha, a vazão de operação aumenta.
III - Aumentando-se a rotação de operação do impelidor da bomba, a vazão de operação também aumenta.
IV - Aumentando-se o nível de líquido no tanque TQ1, a vazão de operação aumenta.
É correto APENAS o que se afirma em
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Existem várias configurações para os permutadores de calor. Com respeito a essas configurações, analise as afirmativas a seguir.
I - A configuração de correntes paralelas em que os dois fluidos escoam no mesmo sentido oferece uma inconsistência termodinâmica, pelo fato de a temperatura de saída do fluido quente poder ser menor do que a temperatura de saída do fluido frio.
II - A configuração de correntes paralelas em que os dois fluidos escoam em sentidos opostos permite que o fluido quente saia do trocador com uma temperatura menor do que a temperatura de saída do fluido frio.
III - Considerando-se um mesmo coeficiente global de transferência de calor e uma mesma capacidade térmica, o número de unidades de transferência de um trocador de calor independe da configuração das correntes, uma vez que a área de troca térmica é independente dessa configuração.
Está correto APENAS o que se afirma em
I - A configuração de correntes paralelas em que os dois fluidos escoam no mesmo sentido oferece uma inconsistência termodinâmica, pelo fato de a temperatura de saída do fluido quente poder ser menor do que a temperatura de saída do fluido frio.
II - A configuração de correntes paralelas em que os dois fluidos escoam em sentidos opostos permite que o fluido quente saia do trocador com uma temperatura menor do que a temperatura de saída do fluido frio.
III - Considerando-se um mesmo coeficiente global de transferência de calor e uma mesma capacidade térmica, o número de unidades de transferência de um trocador de calor independe da configuração das correntes, uma vez que a área de troca térmica é independente dessa configuração.
Está correto APENAS o que se afirma em
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Um trocador de calor casco e tubo deve ser construído para aquecer a água que irá alimentar uma caldeira. O líquido frio é água proveniente da central de utilidades da indústria. O trocador de calor opera em contracorrente e contém tubos de aço-carbono, com diâmetros interno e externo iguais a 2,0 cm e 2,5 cm, respectivamente. A água fria escoa pelo interior dos tubos a uma velocidade de 0,5 m/s, entrando a 30 °C e saindo a 50 °C, enquanto a água quente entra a 80 °C. As taxas mássicas da água fria e da água quente que alimentam o trocador de calor são 15 kg. s-1 e 30 kg. s-1 , respectivamente. O coeficiente global de transferência de calor, baseado na área externa, é 250 W. m-2. K-1 .
Considere a massa específica e o calor específico da água iguais a 1.000 kg. m-3 e 4.200 J. kg-1. K-1 , respectivamente, independentemente da temperatura. Aproxime o valor π para 3 e considere o fator de correção da MLDT como igual a 1,0.
Dados: 1/ln(0,95) = −19,5; 1/ln(0,85) = −6,2;
1/ln(0,75) = −3,5; 1/ln(0,65) = −2,3.
Se o comprimento máximo do tubo for 2,4 metros, qual é o número de passagens por tubo?
Considere a massa específica e o calor específico da água iguais a 1.000 kg. m-3 e 4.200 J. kg-1. K-1 , respectivamente, independentemente da temperatura. Aproxime o valor π para 3 e considere o fator de correção da MLDT como igual a 1,0.
Dados: 1/ln(0,95) = −19,5; 1/ln(0,85) = −6,2;
1/ln(0,75) = −3,5; 1/ln(0,65) = −2,3.
Se o comprimento máximo do tubo for 2,4 metros, qual é o número de passagens por tubo?
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Um processo submetido a controle proporcional apresenta offset para degraus no set point e na carga. Sabendo-se que a variável controlada não apresenta ruído de medida, adiciona-se a esse controlador o modo derivativo.
Em consequência da adição da ação derivativa, o offset
Em consequência da adição da ação derivativa, o offset
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Model copes with chaos to deliver relief
Computer program helps responders transport
supplies in tough conditions
By Rachel Ehrenberg Science News, Web edition: Monday, February 21st, 2011
WASHINGTON — Getting blood or other perishable supplies to an area that’s been struck by an earthquake or hurricane isn’t as simple as asking what brown can do for you. But a new model quickly determines the best routes and means for delivering humanitarian aid, even in situations where bridges are out or airport tarmacs are clogged with planes.
The research, presented February 18 at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, could help get supplies to areas which have experienced natural disasters or help prepare for efficient distribution of vaccines when the flu hits.
Efficient supply chains have long been a goal of manufacturers, but transport in fragile networks — where supply, demand and delivery routes may be in extremely rapid flux — requires a different approach, said Anna Nagurney of the University of Massachusetts Amherst, who presented the new work. Rather than considering the shortest path from one place to another to maximize profit, her system aims for the cleanest path at minimum cost, while capturing factors such as the perishability of the product and the uncertainty of supply routes. ‘You don’t know where demand is, so it’s tricky,’ said Nagurney. ‘It’s a multicriteria decision-making problem.’
By calculating the total cost associated with each link in a network, accounting for congestion and incorporating penalties for time and products that are lost, the computer model calculates the best supply chain in situations where standard routes may be disrupted.
‘Mathematical tools are essential to develop formal means to predict, and to respond to, such critical perturbations,’ said Iain Couzin of Princeton University, who uses similar computational tools to study collective animal behavior. ‘This is particularly important where response must be rapid and effective, such as during disaster scenarios … or during epidemics or breaches of national security.
’ The work can be applied to immediate, pressing situations, such as getting blood, food or medication to a disaster site, or to longer-term problems such as determining the best locations for manufacturing flu vaccines. . Retrieved April 7th, 2011.
Nagurney's comment “'It's a multicriteria decision-making problem.'" (lines 25-26) refers to the fact thatBy Rachel Ehrenberg Science News, Web edition: Monday, February 21st, 2011
WASHINGTON — Getting blood or other perishable supplies to an area that’s been struck by an earthquake or hurricane isn’t as simple as asking what brown can do for you. But a new model quickly determines the best routes and means for delivering humanitarian aid, even in situations where bridges are out or airport tarmacs are clogged with planes.
The research, presented February 18 at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, could help get supplies to areas which have experienced natural disasters or help prepare for efficient distribution of vaccines when the flu hits.
Efficient supply chains have long been a goal of manufacturers, but transport in fragile networks — where supply, demand and delivery routes may be in extremely rapid flux — requires a different approach, said Anna Nagurney of the University of Massachusetts Amherst, who presented the new work. Rather than considering the shortest path from one place to another to maximize profit, her system aims for the cleanest path at minimum cost, while capturing factors such as the perishability of the product and the uncertainty of supply routes. ‘You don’t know where demand is, so it’s tricky,’ said Nagurney. ‘It’s a multicriteria decision-making problem.’
By calculating the total cost associated with each link in a network, accounting for congestion and incorporating penalties for time and products that are lost, the computer model calculates the best supply chain in situations where standard routes may be disrupted.
‘Mathematical tools are essential to develop formal means to predict, and to respond to, such critical perturbations,’ said Iain Couzin of Princeton University, who uses similar computational tools to study collective animal behavior. ‘This is particularly important where response must be rapid and effective, such as during disaster scenarios … or during epidemics or breaches of national security.
’ The work can be applied to immediate, pressing situations, such as getting blood, food or medication to a disaster site, or to longer-term problems such as determining the best locations for manufacturing flu vaccines. . Retrieved April 7th, 2011.
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Model copes with chaos to deliver relief
Computer program helps responders transport
supplies in tough conditions
By Rachel Ehrenberg Science News, Web edition: Monday, February 21st, 2011
WASHINGTON — Getting blood or other perishable supplies to an area that’s been struck by an earthquake or hurricane isn’t as simple as asking what brown can do for you. But a new model quickly determines the best routes and means for delivering humanitarian aid, even in situations where bridges are out or airport tarmacs are clogged with planes.
The research, presented February 18 at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, could help get supplies to areas which have experienced natural disasters or help prepare for efficient distribution of vaccines when the flu hits.
Efficient supply chains have long been a goal of manufacturers, but transport in fragile networks — where supply, demand and delivery routes may be in extremely rapid flux — requires a different approach, said Anna Nagurney of the University of Massachusetts Amherst, who presented the new work. Rather than considering the shortest path from one place to another to maximize profit, her system aims for the cleanest path at minimum cost, while capturing factors such as the perishability of the product and the uncertainty of supply routes. ‘You don’t know where demand is, so it’s tricky,’ said Nagurney. ‘It’s a multicriteria decision-making problem.’
By calculating the total cost associated with each link in a network, accounting for congestion and incorporating penalties for time and products that are lost, the computer model calculates the best supply chain in situations where standard routes may be disrupted.
‘Mathematical tools are essential to develop formal means to predict, and to respond to, such critical perturbations,’ said Iain Couzin of Princeton University, who uses similar computational tools to study collective animal behavior. ‘This is particularly important where response must be rapid and effective, such as during disaster scenarios … or during epidemics or breaches of national security.
’ The work can be applied to immediate, pressing situations, such as getting blood, food or medication to a disaster site, or to longer-term problems such as determining the best locations for manufacturing flu vaccines. . Retrieved April 7th, 2011.
Based on the meanings in the text, the two items are antonymous inBy Rachel Ehrenberg Science News, Web edition: Monday, February 21st, 2011
WASHINGTON — Getting blood or other perishable supplies to an area that’s been struck by an earthquake or hurricane isn’t as simple as asking what brown can do for you. But a new model quickly determines the best routes and means for delivering humanitarian aid, even in situations where bridges are out or airport tarmacs are clogged with planes.
The research, presented February 18 at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, could help get supplies to areas which have experienced natural disasters or help prepare for efficient distribution of vaccines when the flu hits.
Efficient supply chains have long been a goal of manufacturers, but transport in fragile networks — where supply, demand and delivery routes may be in extremely rapid flux — requires a different approach, said Anna Nagurney of the University of Massachusetts Amherst, who presented the new work. Rather than considering the shortest path from one place to another to maximize profit, her system aims for the cleanest path at minimum cost, while capturing factors such as the perishability of the product and the uncertainty of supply routes. ‘You don’t know where demand is, so it’s tricky,’ said Nagurney. ‘It’s a multicriteria decision-making problem.’
By calculating the total cost associated with each link in a network, accounting for congestion and incorporating penalties for time and products that are lost, the computer model calculates the best supply chain in situations where standard routes may be disrupted.
‘Mathematical tools are essential to develop formal means to predict, and to respond to, such critical perturbations,’ said Iain Couzin of Princeton University, who uses similar computational tools to study collective animal behavior. ‘This is particularly important where response must be rapid and effective, such as during disaster scenarios … or during epidemics or breaches of national security.
’ The work can be applied to immediate, pressing situations, such as getting blood, food or medication to a disaster site, or to longer-term problems such as determining the best locations for manufacturing flu vaccines. . Retrieved April 7th, 2011.
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