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Tim Thorsten Londershausen

Entwicklung von Prognosefunktionen zur Abschätzung der Staubungsneigung von trockenen und feuchten Schüttgütern

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ISBN:978-3-8440-5737-9
Series:Wuppertaler Reihe zur Umweltsicherheit
Herausgeber: Univ.-Prof. Dr.-Ing. habil. Eberhard Schmidt
Wuppertal
Keywords:Staubungsneigung; Pulver; Schüttgüter
Type of publication:Thesis
Language:German
Pages:200 pages
Figures:74 figures
Weight:272 g
Format:21 x 14,8 cm
Bindung:Paperback
Price:48,80 € / 61,10 SFr
Published:February 2018
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BibTex
RIS
Abstract:Die zumeist unerwünschte Freisetzung von Partikeln aus Schüttgütern kann bei den unterschiedlichsten Handhabungen der Materialien erfolgen und kann eine Gefährdung für Mensch und Umwelt darstellen. Die Staubungsneigung repräsentiert somit eine wichtige Eigenschaft eines Materials und ist abhängig von der jeweiligen Art der Beanspruchung. Mit Hilfe von verschiedenen Prüfverfahren kann die Staubungsneigung eines Materials experimentell bestimmt werden. Eine Prognose über die Staubungsneigung zu tätigen, könnte die Abschätzung eines möglichen Gefährdungspotenzials vereinfachen und beschleunigen, da auf umfangreiche Versuche verzichtet werden könnte.
In der hier vorliegenden Arbeit wurde mit drei verschiedenen Prüfverfahren (Fallapparatur, Rotationsapparatur, UNC Dustiness Tester) die Staubungsneigung von neun unterschiedlichen Materialien untersucht. Durch die Variation von Umgebungsparametern, wie z. B. der relativen Luftfeuchtigkeit, des Luftdruckes und der Gutfeuchte, wurde deren Einfluss auf die Staubungsneigung untersucht. Anhand der ermittelten Ergebnisse und unter Berücksichtigung der jeweiligen Messmethodik und der apparativen Geometrie wurden charakteristische Grenzgeschwindigkeiten für das Bewegungsverhalten der Partikeln bestimmt. Basierend auf diesen Grenzgeschwindigkeiten wurden Grenzpartikeldurchmesser für die jeweils relevanten Umgebungsparameter abgeleitet.
Anhand dieser ermittelten Resultate wurden unter Berücksichtigung von verteilungs- und materialspezifischen Parametern für die Staubungsneigung charakteristische Kennwerte ermittelt. Mit Hilfe dieser Kennwerte gelang es, empirische Prognosefunktionen für die verwendeten Prüfverfahren und untersuchten Umgebungsparameter aufzustellen.