Submitted by Haroudo Xavier Filho (haroudo.xavierfo@ufpe.br) on 2016-07-01T12:40:07Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_RonyMelo_Versao_BC_2.pdf: 1810035 bytes, checksum: 3c75da73e467a1195a630f09d398de6a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-07-01T12:40:07Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) Tese_RonyMelo_Versao_BC_2.pdf: 1810035 bytes, checksum: 3c75da73e467a1195a630f09d398de6a (MD5) Previous issue date: 2015-09-18 / Anp/prh-28 / O aprimoramento de tecnologias que possam tornar o processo produtivo mais amigável a sociedade e ao meio ambiente é uma busca constante das grandes indústrias, seja por questões mercadológicas, seja por obrigações legais. A indústria do refino de petróleo, pela própria natureza composicional de sua matéria prima principal, produz efluentes com os mais diferentes riscos, os quais necessitam ser eliminados ou reduzidos a níveis aceitáveis. Inserido dentro deste contexto surge à unidade de abatimentos de emissões atmosféricas SNOX®, cujos objetivos visam o tratamento de efluentes e produção de H2SO4 agregando assim valor comercial ao processo, contudo esses mesmos efluentes conferem a possibilidade de sofrer diversos processos corrosivos e que pode acarretar vazamentos de seus gases, os quais são, em sua maioria, nocivos. O presente trabalho teve como objetivos a elaboração de uma simulação em modo estacionário, do processo SNOX® utilizando o software Hysys® a fim de calcular as concentrações dos diversos gases circulantes, e avaliar, de forma probabilística, a dispersão atmosférica (através do modelo SLAB) desses gases devido à presença de incertezas em diversas variáveis. Para a avaliação probabilística foi utilizada técnicas de Quasi-Monte Carlo (Latin Hypercube) para: definição das incertezas relevantes e hierarquização destas através de análise de sensibilidade por decomposição de variâncias; cálculo do tamanho ideal das amostras que representarão as incertezas, considerando um intervalo de confiança de 90%; e exibição dos resultados na forma de famílias de curvas de distribuição de probabilidade para obtenção probabilidades de certos efeitos adversos referentes aos gases presentes no processo SNOX®. Os resultados mostraram que, considerando as condições operacionais da unidade e o tipo de consequência abordado (intoxicação por gases): coeficiente de descarga, vazão de descarga, velocidade (intensidade) dos ventos e diâmetro do orifício são as variáveis que possuem relevância e as incertezas associadas a esses resultados se propagam até as concentrações finais obtidas pelo modelo SLAB, fazendo com que sua melhor representação seja na forma de curvas de distribuição de probabilidades cumulativas. / The improvement of technologies which can implement greater eco-socialfriendly production processes are a goal for the major industries, either by marketing issues or legal restrictions. The oil industry, by its compositional nature of its feedstock, produces effluents with several hazards which must be eliminated or reduced to acceptable levels. In this context, the SNOX® unit rises as answer to the reduction of the atmospheric emissions, aiming the effluent treatment and H2SO4 production, which increases the commercial value to the process, notwithstanding the fact of these emissions enable corrosive process that may lead to leakage of gases, which are usually harmful. The current work has as main objectives the development of a simulation at stationary-state of the SNOX® process by using the HYSYS® software in order calculate the concentration of released gases and probabilistically evaluate the atmospheric dispersion of these gases employing SLAB method. The Quasi-Monte Carlo (Latin Hypercube) was used for probabilistic estimation for: defining the relevant uncertainties as well its hierarchization through sensibility analysis by variance decomposition; calculation of the ideal size for the samples which will represent the uncertainty with a reliability of 90%; and finally for displaying the results as groups of probability distribution curves to obtain the probability of some adverse effects associated with the gases at the process. The results evidenced that considering the operational conditions and the studied kind of consequences (gas intoxication): discharge coefficient, discharge flow rate, wind velocity (intensity of the wind) and the diameter of the orifice were the variables of relevance and the associated uncertainties of the results propagate to the final concentrations obtained by the SLAB model. Hence the results must be suitably represented by cumulative probability distribution curves.