Abschätzung der Staubungsneigung von trockenen Schüttgütern

1 Einführung

Die Tendenz eines trockenen Materials, bei einer bestimmten Handhabung Partikel freizusetzen, wird nach [1] als Staubungsneigung eines dispersen Feststoffsystems verstanden. Die unkontrollierte und unerwünschte Freisetzung von Partikeln kann zu einer Belastung und/oder Gefährdung von Personen, zur Verschmutzung der Umwelt oder zum Verlust einer wichtigen Materialressource führen. Daher ist es hilfreich, eine mögliche Exposition bereits vor der Handhabung des Materials anhand von Informationen zur Staubungsneigung, die auf material-, verteilungs- und/oder prozessspezifischen Parametern beruhen, ab­schätzen zu können.

Der Energieeintrag in Pulver, der maßgeblich für die Freisetzung von Partikeln verantwortlich ist, wird insbesondere über das Verhältnis der einwirkenden Haft- und Trennkräfte bestimmt. Daher bewirken unterschiedliche Handhabungen von Pulvern (z. B. Umfüll- oder Mischvorgänge) unterschiedliche Staubfreisetzungen. Die Staubungs­neigung ist somit sowohl vom Material (interpartikuläre Haftkräfte), als auch vom Prozess (Trennkräfte) abhängig [2 bis 4]. Zur Simulierung der unterschiedlichen Handhabungen und zur reproduzierbaren Charakterisierung der Staubungsneigung eines Materials werden deshalb auch unterschiedliche Laborapparaturen eingesetzt.

2 Experimentelles Vorgehen und Versuchsaufbau

2.1 Testmaterialien

Zur Untersuchung der Staubungsneigung von Pulvern wurden neun verschiedene Testmaterialien verwendet. Um allgemeingültige Aussagen bzw. Vorhersagen zur Staubfreisetzung bei unterschiedlichen Handhabungen treffen zu können, wurde bei der Auswahl der Testmaterialien darauf geachtet, dass diese ein möglichst breites Spektrum an material- und verteilungsspezifischen Eigenschaften ab­decken. Folgend sind die verwendeten Testmaterialien sowie deren Abkürzungen aufgelistet:

• Arizona A1 bis A4 (A1 bis A4)
• Baustellenschmutz (Bau)
• ECE R-45 (ECE)
• KSL 11047 (KSL)
• Pural NF (Pural)
• Ulmer Weiss XMF (UW)

Bild 1 zeigt mit einem Environmental Scanning Electron Microscope (ESEM) aufgenommene Bilder der Testmaterialien.

In Tabelle 1 sind relevante Parameter der verwendeten Versuchsmaterialien aufgeführt.

Die Spanne R₃ einer Verteilung wird üblicherweise aus der Differenz zwischen dem x_90,3– und x_10,3-Wert gebildet [13]. Bei der hier durchgeführten Arbeit wurde diese Differenz auf den Medianwert der Verteilung bezogen (vgl. Gl. 2).

Die Porosität e beschreibt das Verhältnis des Hohlraumvolumens zwischen den Partikeln bezogen auf das Gesamtvolumen. Berechnet wurde die Porosität nach Gl. 3 mit der Schüttdichte r_S und der Partikeldichte r_P [12; 14].

Die Testmaterialien wurden 24 h bei 105 °C in einem Trockenofen getrocknet.

 

2.2 Rotationsapparatur

Die Staubfreisetzung der Testmaterialien wurde mit der in Bild 2 dargestellten Rota­tionsapparatur ermittelt [15].

Das Staubentwicklungsgefäß (vgl. Bild 2 (b)) mit einem Durchmesser von 140 mm wird mit der zu untersuchenden Probe befüllt. Bei den hier durchgeführten Untersuchungen betrug die Masse der untersuchten Probe 50 g. In der Rotationstrommel befinden sich drei Umlenkbleche. Die Rotation der Trommel übt eine mechanische Beanspruchung auf das Versuchsmaterial aus. Eine Anhaftung von Material an den Innenwänden der Rotationstrommel wird durch Klopfer, die an der Außenseite der Trommel befestigt sind, verhindert. Das Staubentwicklungsgefäß wird mit der Befestigungswelle an die Steuereinheit (vgl. Bild 2 (a)) angeschlossen.

An der Befestigungswelle selbst befinden sich drei Lufteinlassöffnungen, sodass unter Verwendung einer im System integrierten Vakuumpumpe ein Luftstrom erzeugt werden kann, der den durch die Rotation der Trommel generierten Staub aus dem Staubentwicklungsgefäß austrägt. Der mit Partikeln beladene Volumenstrom passiert zunächst einen Grobabscheider (vgl. Bild 2 (c); Sedimentationsflasche) und erreicht anschließend den Filter (vgl. Bild 2 (d)). Als Filter wurden Glasfaserfilter der Fa. Whatman verwendet (Grad GF 92).

Über das Massenverhältnis des ausgetragenen Staubes (Differenz des Filters vor (m₁) und nach der Messung (m₂)) zur aufgebrachten Probenmenge m₀ wird die Staubungsneigung berechnet (vgl. Gl. 4).

Für die Untersuchungen wurde das Dustmeter der Fa. Heubach verwendet.

Die Testmaterialien wurden im getrockneten Zustand in die Rotationsapparatur eingebracht.

3 Ergebnisse

3.1 Staubungsneigung

Die mit Gl. 4 berechneten Staubmaßzahlen (Staubungsneigung) für die Testmaterialien sind zusammen mit ihren Standardabweichungen in Bild 3 dargestellt.

3.2 Prognosekennwert

Um für derart unterschiedliche Schüttgüter die Staubungsneigung bei der Beanspruchung durch die Rotationsapparatur prognostizierbar zu machen, wurde anhand von material- und verteilungsspezifischen Parametern aus den Versuchen ein semiempirischer Kennwert K_RA entwickelt (vgl. Gl. 5).

Dieser Kennwert K_RA wird aus der Porosität e der Schüttung, der Spanne R₃, dem Sauterdurchmesser d₃₂ aller Partikeln und dem Sauterdurchmesser aller Partikel, die größer als die Grenzpartikelgröße d_32,Gp sind, gebildet.

Der Entwicklung des Kennwertes K_RA liegen folgende Überlegungen zugrunde:

Mithilfe der modellhaften Ermittlung von Geschwindigkeiten, die die Wirbelgeschwindigkeiten in der Rotationsapparatur reflektieren, werden für die Staubungsneigung relevante Grenzpartikelgrößen Gp berechnet. Um Anhaltspunkte für die Grenzpartikelgröße zu erhalten, wurde davon ausgegangen, dass durch die Vorgänge in der Rotationstrommel eine turbulente Strömung erzeugt wird. Eine turbulente Strömung beschreibt eine Strömungsform, die nicht in geordneten Fluidbahnen verläuft, sondern durch entstehende Wirbel ein instationäres System bildet [17]. Die Wirbel bewegen sich mit einer entsprechenden Umlaufgeschwindigkeit u_W. Diese Umlaufgeschwindigkeit ist abhängig von der Strömungsgeschwindigkeit des Fluides u_S, der Größe des Wirbels l_W und der kinematischen Viskosität des Fluides v und kann mit Gl. 6 abgeschätzt werden [19].

Die Größe des kleinsten Wirbels k wiederum ist im Bereich der Mikroskala abhängig von der Strömungsgeschwindigkeit im System u_S, der kinematischen Viskosität v und der Größe des größtmöglichen Wirbels l_W (vgl. Gl. 7) [18].

Die Größe des größten Wirbels ist durch die Abmessung der Rotationstrommel (Durchmesser: 0,14 m) gegeben. Über den verwendeten Volumenstrom von 20 l/min und die Berechnung der kreisrunden Anströmfläche der Rotationstrommel kann die Strömungsgeschwindigkeit in der Rota­tionstrommel berechnet werden (u_S = 21,65 · 10^–3 m/s). Mit einer kinematischen Viskosität von 15,3 · 10^–6 m²/s ergibt sich für den größten Wirbel die Umlaufgeschwindigkeit 5,77 · 10^–3 m/s, für den kleinsten Wirbel 15,56 · 10^–3 m/s.

Zur Bildung eines Verhältnisses zwischen der Wirbelgeschwindigkeit und der Sinkgeschwindigkeit nach Stokes w_s,St wurde die Annahme getroffen, dass die Wirbelgeschwindigkeit der Sinkgeschwindigkeit nach Stokes entspricht und gemäß Gl. 8 die äquivalente Partikelgröße berechnet werden kann. Der Stokesdurchmesser x_St wird unter Berücksichtigung der dynamischen Viskosität n, der Partikeldichte, der Dichte des umgebenden Fluides r_F, der Erdbeschleunigung g und der Sinkgeschwindigkeit nach Stokes berechnet. Der Stokes-Bereich ist gegeben, wenn die Reynoldszahl Re < 0,25 ist [11; 12].

Es wurde nun die Annahme getroffen, dass ein Partikel, dessen Größe der der äquivalenten Sinkgeschwindigkeit nach Stokes (vgl. Gl. 8) entspricht, als Grenzpartikelgröße geeignet ist. Partikeln mit einer höheren Sinkgeschwindigkeit bringen einen genügend hohen Impuls auf, um den Wirbel zu verlassen. Unter Anwendung der materialspezifischen Parameter aller Versuchsmaterialien wurde für den größten Wirbel aus dessen äquivalenter Sinkgeschwindigkeit ein Partikelgrößenbereich von 8,3 bis 9,6 µm und für den kleinsten Wirbel ein Partikelgrößenbereich von 13,6 bis 15,8 µm ermittelt. Als Grenzpartikelgrößen ergaben sich daraus 8,8 µm für den größten und 13,2 µm für den kleinsten Wirbel, da diese die nächsten Intervallgrenzen der ermittelten Partikelgrößenverteilungen waren.

Anhand der ermittelten Grenzpartikelgröße wird die Partikelgrößenverteilung des Materials geteilt. Zur Berechnung des entsprechenden Sauterdurchmessers d_32,Gp werden nur die Partikel berücksichtigt, die oberhalb der Grenzpartikelgröße liegen.

 

3.3 Prognosefunktionen

In Tabelle 2 sind die aus den Versuchen abgeleiteten Regressionsfunktionen dargestellt, mit deren Hilfe unter Nutzung des Kennwertes K_RA die Staubmaßzahl S_R bei Beanspruchung in der Rotationsapparatur prognostiziert werden kann.

Es ist zu erkennen, dass mit Abnahme der Grenzpartikelgröße das Bestimmtheitsmaß für die Regressionsfunktionen zunimmt. Aus diesem Grund wurden die Berechnungen für weitere Grenzpartikelgrößen durchgeführt. Das höchste Bestimmtheitsmaß lieferte hier eine Grenzpartikelgröße von 2,9 µm (vgl. Bild 4).

Die Partikelgrößenverteilung weist keine Partikel größer als der Grenzpartikeldurchmesser von 2,9 µm auf, denn dadurch wären d_32,Gp und d₃₂ gleich groß.

Die Porosität darf weder 1 noch 0 betragen.

In Bild 4 ist die logarithmierte Staubmaßzahl S_R bezogen auf den Kennwert K_RA aufgetragen. Für die verschiedenen Grenzbereiche sind jeweils die entsprechenden Regres­sionsfunktionen und das Bestimmtheitsmaß dargestellt.

Durch die Veränderung der Grenzpartikelgröße auf 2,9 µm weisen alle Grenzbereiche nun eine höhere Übereinstimmung mit den Regressionsfunktionen auf. Dies könnte am Trägheitseffekt bei kleineren Grenzpartikeln liegen. Der Trägheitseffekt besagt, dass Partikel aufgrund ihrer Masse nicht der Fluidbahn folgen und somit auch nicht der Strömung. Der Trägheitseffekt tritt ab Partikelgrößen von etwa 1 µm auf [19]. Es wurde weiterhin festgestellt, dass durch eine weitere Verkleinerung der Grenzpartikelgröße das Bestimmtheitsmaß wieder abnimmt. Dies ist plausibel, da vier der neun verwendeten Materialien in dem Intervall zwischen 1 und 2,9 µm einen geringen Prozentsatz an der gesamten Materialmasse aufweisen. In Tabelle 3 sind die entsprechenden Massenanteile dargestellt.

Das bedeutet dann auch, dass bei einer Gesamtbetrachtung aller Materialien die Massenanteile, die ≤ 2,9 µm entsprechen, unterrepräsentiert sind und daher das Bestimmtheitsmaß ab dieser Grenzpartikelgröße ein Optimum aufweist. In diesem Zusammenhang konnte bei Untersuchungen zur Staubungsneigung von Pulvern, deren mittlere Partikelgröße anstieg, gezeigt werden, dass für den Bereich zwischen 3 und 10 µm die Staubung mit zunehmender Partikelgröße zunahm [16]. Aus diesen Ergebnissen lässt sich ableiten, dass insbesondere bei kleineren Partikeln die Haftkräfte gegenüber anderen Kräften, wie z. B. der Gewichtskraft, derart dominieren, dass kleine Partikel und ihr Freisetzungsverhalten nicht anhand einer Eigenschaft oder eines Parameters beschrieben werden kann.

4 Schlussfolgerungen und Ausblick

In der hier vorliegenden Arbeit wurde anhand von experimentellen Untersuchungen mit einem Rotationverfahren ein semiempirischer Kennwert abgeleitet. Anhand dieses Kennwerts wurden Prognosefunktionen (vgl. Regressionsfunktionen in Bild 4) entwickelt, die eine Abschätzung der Staubungsneigung ermöglichen. Die hier aufgezeigten Prognosefunktionen sind nur bei getrockneten Materialien anwendbar. Bedingt durch die Komplexität der Prozesse, die zu einer Staubfreisetzung führen können, ist es sehr schwierig, einen analytischen Ansatz mit einer quantitativen Aussage in Bezug auf einzelne Partikelgrößenfraktionen zu finden. Trotzdem konnten durch die hier beschriebenen Experimente verteilungs- und materialspezifische Parameter identifiziert werden, die einen signifikanten Einfluss auf die Staubungsneigung eines Materials zeigten. Anhand der hier entwickelten Prognosefunktionen ist es möglich, für die Beanspruchung von Schüttgütern durch Rutsch- und Fallbewegungen in einem Rotationsverfahren, die zu erwartende Staubungsneigung eines Materials auf der Basis von verteilungs- und materialspezifischen Parametern abzuschätzen.

Danksagung

Der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) wird für die Förderung des Projektes „Eigenschaftsfunktion zur Berechnung der Staubungsneigung von Pulvern“ (SCHM 810/36) im Rahmen des Schwerpunktprogrammes „Dynamische Simulation vernetzter Feststoffprozesse“ (SPP 1679) gedankt.

Literatur

1. [1] Hughes, D.; Ogden, T. L. (Hrsg.): Dustiness estimation methods for dry materials. British Occupational Hygiene Society technical guide No. 4. Leeds: H and H Scientific Consultants, 1985.
2. [2] Hamelmann, F.; Schmidt, E.: Messverfahren zur Bestimmung des Staubungsvermögens von dispersen Pulvern. Chem.-Ing.-Tech. 74 (2002) Nr. 12, S. 1666-1676.
3. [3] Hamelmann, F.; Schmidt, E.: Methoden zur Charakterisierung des Staubungsverhaltens von Pulvern. Chem.-Ing.-Tech. 75 (2003) Nr. 6, S. 696-700.
4. [4] Schmidt, E.: Fraktionsfreisetzungsgrad – Ein neuer Ansatz zur Quantifizierung der Staubungsneigung von Pulvern. Chem.-Ing.-Tech. 87 (2015) Nr. 5, S. 638-643.
5. [5] Sicherheitsdatenblatt Arizona Staub. Hrsg.: Fa. KSL Staubtechnik (2014).
6. [6] Sicherheitsdatenblatt Baustellenschmutz. Hrsg.: Fa. KSL Staubtechnik (2014).
7. [7] Sicherheitsdatenblatt ECE R-45. Hrsg.: Fa. KSL Staubtechnik (2014).
8. [8] Sicherheitsdatenblatt KSL 11047. Hrsg.: Fa. KSL Staubtechnik (2014).
9. [9] Technisches Datenblatt Pural NF. Hrsg. Fa. Sasol (2014).
10. [10] Technisches Datenblatt Ulmer Weiss XMF. Hrsg.: Fa. Eduard Merkle (2014).
11. [11] Schmidt, E.: Kurz gefasste Grundlagen der Partikelcharakterisierung und der Partikelabscheidung. Aachen: Shaker 2001.
12. [12] Stiess, M.: Mechanische Verfahrenstechnik. Berlin: Springer 2009.
13. [13] Sachs, L.: Angewandte Statistik: Anwendung statistischer Methoden. Berlin: Springer 2004.
14. [14] Schwister, K. (Hrsg): Taschenbuch der Verfahrenstechnik. Fachbuchverlag Leipzig im Carl-Hanser-Verlag, 2010.
15. [15] DIN 55992-1 Bestimmung einer Maßzahl für die Staubentwicklung von Pigmenten und Füllstoffen – Teil 1: Rotationsverfahren. Berlin: Beuth 2006.
16. [16] Lopez-Lilao, A.; Bruzi, M.; Sanfelix, V.; Gozalbo, A.; Mallol, G.; Monfort, E.: Evaluation of the Dustiness of Different Kaloin Samples. J. Occup. Environ. Hyg. 12 (2015) Nr. 8, S. 547-554.
17. [17] Schmidt, E.; Müller, O.: Strömungskräfte auf Partikeln in Gasen. Düsseldorf: VDI 1997.
18. [18] Davidson, P. A.: Turbulence: an introduction for scientists and engineers. Oxford University Press, 2004.
19. [19] Schubert, H. (Hrsg.): Handbuch der mechanischen Verfahrenstechnik. Bd. 1: Partikeleigenschaften, Mikroprozesse, Makroprozesse, Zerteilen, Agglomerieren, Trennen, Mischen, Schüttgut. Weinheim: Wiley-VCH 2003.