Como números adimensionais podem auxiliar na identificação de problemas de processo e produto na indústria da borracha

Uma ferramenta de raciocínio para mistura, extrusão e vulcanização

1. Introdução

Problemas recorrentes na indústria da borracha incluem variações dimensionais, instabilidades de extrusão, subcura no núcleo, pré-vulcanização e falhas prematuras. Frequentemente, a abordagem adotada baseia-se em ajustes empíricos de variáveis de processo.

Entretanto, o comportamento físico do sistema não depende do tamanho absoluto do equipamento, mas da relação entre forças concorrentes que governam o fenômeno. Essa percepção fundamenta o uso de números adimensionais como ferramenta de análise.

2. Fundamentação conceitual

A análise dimensional estabelece que, se um fenômeno depende de n variáveis físicas e envolve k dimensões fundamentais, ele pode ser descrito por (n − k) grupos adimensionais. Esses grupos permitem identificar quais efeitos físicos são dominantes.

Como exemplo histórico, o número de Reynolds é dado por:

Re = ρvL / μ

Em compostos elastoméricos, devido à elevada viscosidade dinâmica, obtém-se:

Re ≪ 1

O regime é essencialmente viscoso. Portanto, embora relevante conceitualmente, o número de Reynolds não é determinante para a maioria dos defeitos industriais em elastômeros.

3. Números adimensionais aplicáveis ao processamento de borracha

3.1 Número de Weissenberg (Wi)

Wi = λγ̇

onde λ é o tempo de relaxação e γ̇ é a taxa de cisalhamento.

Quando Wi ≫ 1, o comportamento elástico torna-se dominante, favorecendo o armazenamento de energia elástica.

Defeitos associados:

• die swell
• melt fracture
• sharkskin
• tensões residuais
• instabilidade dimensional

Caso industrial. Em uma bucha de NR, a alteração do processo de mistura de uma para duas fases, com 24 h de descanso, reduziu o refugo de 25–30% para 2–5%. O período de descanso permitiu relaxação estrutural e redução de tensões internas acumuladas.

3.2 Número de Brinkman (Br)

Br = μv² / kΔT

Compara a geração viscosa de calor com a capacidade de dissipação térmica.

Em elastômeros, devido à alta viscosidade e à baixa condutividade térmica, Br pode assumir valores elevados.

Defeitos associados:

• scorch na mistura
• black scorch em EPDM
• pré-vulcanização na extrusora
• heterogeneidade térmica

Se o defeito se intensifica com o aumento de rotação, há forte indicação de dominância de dissipação viscosa.

3.3 Número de Fourier (Fo)

Fo = αt / L²

Relaciona difusão térmica com tempo de exposição.

Como a difusividade térmica da borracha é baixa, o calor penetra lentamente em peças espessas.

t ∝ L²

O tempo necessário para uniformização térmica cresce com o quadrado da espessura.

Defeitos associados:

• subcura no núcleo
• gradiente de dureza
• porosidade interna
• retração diferencial

3.4 Número de Biot (Bi)

Bi = hL / k

Indica se a resistência térmica dominante está na interface molde–peça ou no interior do material.

Em elastômeros, frequentemente:

Bi > 0,1

Gradientes térmicos internos tornam-se relevantes.

3.5 Número de Damköhler (Da) aplicado à vulcanização

Da = t_transporte / t_reação ≈ (L²/α) / t₉₀

Compara o tempo de difusão térmica com o tempo característico de reação de cura.

Quando Da ≫ 1, a reação ocorre mais rapidamente do que a uniformização térmica, podendo resultar em casca curada e núcleo subcurado.

Caso industrial. Em coxins automotivos, a cinética de cura do adesivo era superior à do composto, resultando em descompasso de vulcanização. A substituição por adesivo de cinética menos agressiva solucionou o problema.

4. Metodologia proposta

1. Definir claramente o defeito.
2. Identificar a etapa do processo envolvida. Utilize fluxogramas para isso.
3. Selecionar o número adimensional correspondente ao fenômeno dominante.
4. Identificar as variáveis independentes associadas.
5. Medir dados mínimos relevantes.
6. Aplicar delineamento experimental (DOE), se necessário.

5. Limitações

O uso de números adimensionais não substitui experimentação nem modelagem detalhada. Trata-se de ferramenta de análise para identificação de dominância física e escolha adequada de variáveis de processo.

6. Conclusão

A aplicação estruturada de números adimensionais permite reduzir abordagens puramente empíricas, identificar fenômenos dominantes e orientar a seleção racional de variáveis industriais.

Referências