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ARTÍCULO
TITULO

Linearização do modelo log-normal para distribuição de tamanho de partículas

Laércio Montovani Frare    
Marcelino Luiz Gimenes    
Nehemias Curvelo Pereira    
Elisabete Scolin Mendes    

Resumen

As análises granulométricas de sólidos podem ser satisfatoriamente representadas pelos seguintes modelos de distribuição a 2 parâmetros: Gates-Gaudin-Schumann (GGS), Rosin-Rammler-Bennet (RRB) e Log-Normal (LN). Os modelos GGS e RRB podem ser linearizados, obtendo-se um coeficiente de correlação que permite avaliar a qualidade do ajuste. Entretanto, para o modelo LN, o ajuste linear é feito através de um gráfico do diâmetro de partícula em escala logarítmica versus fração cumulativa em escala de probabilidades, não sendo possível comparar seu ajuste com os dois anteriores, sob uma mesma base. Sendo assim, partiu-se neste trabalho de um conjunto de equações desenvolvidas por LAWLESS (1978), que possibilita a obtenção de um coeficiente de correlação linear para o modelo LN. Desta forma, os modelos GGS, RRB e LN podem agora ser avaliados por meio da comparação dos coeficientes envolvidos na regressão linear, tornando o trabalho de ajuste mais ágil e preciso.