Desenvolvimento de modelos de Data Science e Químicos para otimização da unidade de Hydrocracker

• Autor(a) principal: Barbosa, Patrícia Micaela Alves
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/108079
• topic: Hydrocracker; VGO; perda de carga; catalisador; Data Science; otimização; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Química

O processo de hidrocraqueamento consiste num processo de hidrogenação catalítico, tendo como principal objetivo a conversão de moléculas de elevados pesos moleculares em produtos mais leves e com maior valor comercial. Neste processo é utilizado um catalisador bifuncional, que no caso particular em estudo, apresenta uma limitação do tempo de ciclo causada pelo aumento da queda de pressão no primeiro leito do primeiro reator. Este projeto foca-se na análise e procura de causas raiz que expliquem o aumento instantâneo da queda de pressão no reator de hidrocraqueamento, através do desenvolvimento de modelos de Data Science e engenharia química. Existem várias causas para este aumento, como as perdas por atrito, formação de coque, eventos de indisponibilidade e entupimentos dos poros do catalisador por partículas finas ou espécies orgânicas. Numa primeira abordagem, desenvolveu-se modelos matemáticos (Data Science) assentes na análise das variáveis relativas à qualidade da carga ao HC, tendo em vista a determinação dos contaminantes que contribuem significativamente para os aumentos repentinos da queda de pressão. Verificou-se que contaminantes como o ferro, cloretos, sódio, níquel, vanádio, potássio, fósforo, crómio, magnésio e silício apresentam um impacto significativo na perda de carga. Desenvolveu-se um modelo teórico baseado em fenómenos físico-químicos que ocorrem no reator de hidrocraqueamento, como a diminuição da porosidade do leito, as reações de coqueificação e o acúmulo de partículas nos interstícios do catalisador. Através do modelo desenvolvido, verificou-se que cada ciclo apresenta um conjunto específico de parâmetros ajustados pelo Solver, apesar destes não diferenciarem muito entre si nos vários ciclos. Observou-se que o ponto crítico, momento em que a perda de carga passa a crescer com uma velocidade exponencial, é atingido entre os 60 e 70% do tempo total de ciclo. Por fim, notou-se que quando se atinge aproximadamente metade do tempo de ciclo, é possível obter uma previsão do restante ciclo com um erro inferior a 20%. Na análise realizada aos eventos de indisponibilidade, concluiu-se que os eventos de upset apresentam um impacto considerável na perda de carga. Constatou-se que quanto mais rápido for o arranque da unidade após um evento, maior será o degrau de P, podendo atingir-se o dobro do valor do degrau quando se aumenta a velocidade de arranque do caudal em apenas 20%. No mesmo contexto, verificou-se que um arranque ótimo da unidade após um evento de upset é diferente ao longo do ciclo, pois à medida que o ciclo decorre o degrau de P tende a ser maior. A velocidade de arranque do caudal após um evento de upset pode ser determinada pelo modelo matemático proposto nesta tese. Por fim, realizou-se um estudo de otimização económica da unidade de hidrocraqueamento analisando períodos onde o caudal não sofre variações superiores a 5%. Constatou-se que se obtém uma margem bruta maior quando se opera a rendimentos mais elevados, pois verificou-se que quanto maior o rendimento, menor a velocidade de crescimento da perda de carga.