Com o aumento da competitividade no mercado nos últimos anos, a busca por alternativas que permitam a redução dos custos de produção tem sido constante. Este fato, aliado aos custos crescentes da energia e a preocupação cada vez maior com o impacto ambiental dos processos, tornam indispensável o controle e o aumento da eficiência dos mesmos, assim como o maior aproveitamento possível da energia. No presente trabalho, uma nova metodologia para a otimização da eficiência energética em colunas de destilação é proposta. A partir de uma simulação estacionária de um processo de separação, desenvolvida em Aspen Plus®, e validada com dados do processo real, foram obtidos modelos empíricos de curvas de operação baseadas na energia requerida para atingir a especificação dos produtos. A metodologia proposta foi avaliada no estudo de caso de uma coluna de separação de benzeno, tolueno e xileno (BTX). Com o modelo de energia requerida identificado para o processo, duas condições operacionais distintas do processo real foram avaliadas com relação à sua eficiência. A partir da redução na vazão de vapor no refervedor, verificou-se um aumento na eficiência energética do processo de 75 para cerca de 100%, indicando a operação muito próxima do ponto ótimo. Para avaliar a utilização do modelo de energia requerida no controle de processos, duas estratégias alternativas foram propostas a partir de uma simulação dinâmica da unidade, desenvolvida em Aspen Dynamics®. A configuração de bloco de cálculo em conjunto com um controlador de composição apresentou o melhor desempenho entre as configurações avaliadas. A utilização do modelo permite que apenas a energia requerida seja efetivamente utilizada, enquanto que o controle de composição garante a especificação do produto de topo nestas situações. Com esta configuração, seria possível obter um incremento na vazão desta corrente da ordem de 92 t/ano a partir da incorporação de inertes. / With the competitive and global business environment, the search for opportunities to reduce the production costs has been constant. This fact associated with higher energy costs and the concern about the environmental impact of the processes, makes it essential to control and increase their efficiency. In this work, a new methodology for optimizing the energy efficiency in distillation columns is proposed. From a steady state simulation of a separation process, implemented in Aspen Plus® and validated against process data, models for the required energy were obtained. The methodology was evaluated for a case study of a benzene, toluene and xylene separation column (BTX). With the required energy model identified, two distinct operational conditions of the real process were evaluated regarding their efficiency. After a vapor flow reduction in the reboiler, there was an increase in process efficiency from 75% to about 100, indicating the operation condition very close to the optimum. To evaluate the use of the energy required model in process control, two strategies were proposed from a dynamic simulation of the process in Aspen Dynamics®. The configuration of a calculation block along with a composition controller showed the best performance among the alternatives tested. The use of the model allows only the required energy to be used, whereas the composition control ensures the top product specification in these situations. With this configuration, it would be possible to obtain an increase in the product flow of 92 t/year.
Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.lume.ufrgs.br:10183/75878 |
Date | January 2012 |
Creators | Müller, Gustavo Henrique |
Contributors | Trierweiler, Jorge Otávio, Fernandes, Pedro Rafael Bolognese |
Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Format | application/pdf |
Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul, instacron:UFRGS |
Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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