Aplicação de técnicas de otimização no gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor

Deposição é um fenômeno indesejável que ocorre na superfície dos trocadores de calor ao longo de sua operação, ocasionando redução na efetividade térmica e aumento da resistência ao escoamento nestes equipamentos. Estes efeitos trazem grandes consequências econômicas e ambientais, devido ao aumento...

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Bibliographic Details
Main Author: Bruna Carla Gonçalves de Assis
Other Authors: André Luiz Hemerly Costa
Format: Others
Language:Portuguese
Published: Universidade do Estado do Rio de Janeiro 2013
Subjects:
Online Access:http://www.bdtd.uerj.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=9487
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topic Otimização
redes de trocadores de calor
deposição
programação matemática
Optimization
heat exchanger networks
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PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
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PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
Bruna Carla Gonçalves de Assis
Aplicação de técnicas de otimização no gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor
description Deposição é um fenômeno indesejável que ocorre na superfície dos trocadores de calor ao longo de sua operação, ocasionando redução na efetividade térmica e aumento da resistência ao escoamento nestes equipamentos. Estes efeitos trazem grandes consequências econômicas e ambientais, devido ao aumento dos custos operacionais (energia adicional é requerida), aumento dos custos de projeto (demanda por equipamentos de maior área de troca térmica), limitações hidráulicas (que pode levar a uma diminuição da carga processada) e aumento das emissões (aumento da queima de combustíveis fósseis para suprir a energia adicional requerida). Neste contexto, o presente trabalho tem por objetivo fornecer ferramentas computacionais robustas que apliquem técnicas de otimização para o gerenciamento da deposição em redes de trocadores de calor, visando minimizar os seus efeitos negativos. Estas ferramentas foram desenvolvidas utilizando programação matemática no ambiente computacional GAMS, e três abordagens distintas para a resolução do problema da deposição foram pesquisadas. Uma delas consiste na identificação do conjunto ótimo de trocadores de calor a serem limpos durante uma parada para manutenção da planta, visando restaurar a carga térmica nesses equipamentos através da remoção dos depósitos existentes. Já as duas outras abordagens consistem em otimizar a distribuição das vazões das correntes ao longo de ramais paralelos, uma de forma estacionária e a outra de forma dinâmica, visando maximizar a recuperação de energia ao longo da rede. O desempenho destas três abordagens é ilustrado através de um conjunto de exemplos de redes de trocadores de calor, onde os ganhos reais obtidos com estas ferramentas de otimização desenvolvidas são demonstrados === Fouling is an undesirable phenomenon that occurs over the surface of heat exchangers during its operation, causing reduction of thermal effectiveness and increase of flow resistance along these equipment. These effects bring large economics and environmental consequences, due to the increase of operational costs (additional energy is required), increase of project costs (demand of equipment with larger thermal exchange areas), hydraulic limitations (that can diminish the process throughput) and increase of emissions (increase of fossil fuel firing to supply the additional energy required). In this context, the objective of this work is to provide robust computational tools that apply optimization techniques for fouling management on heat exchanger networks, aiming to reduce its negative effects. These tools were developed using mathematical programming on GAMS software, and three distinct approaches for the resolution of the fouling problem were investigated. One of them consists in the identification of the optimal set of heat exchangers that have to be cleaned during a plant maintenance shutdown, aiming to restore the thermal load in these equipment through the removal of the existent deposits. The other approaches consist in to optimize the distribution of flow rates of the streams along parallel branches, using stationary and dynamic models, in order to maximize the energy recovery in the network. The performance of these three approaches is illustrated through examples of heat exchanger networks, where the real gains obtained with these optimization tools are demonstrated
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