Implementação de técnicas de previsão para monitorização do fim de ciclo de permutadores de calor na unidade de Hydrocracking

• Autor(a) principal: Figueira, Guillaume Alexandre Pinto
• Data de Publicação: 2017
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10362/26822
• topic: Permutadores de calor; Performance; Eficiência térmica; Estimativa; Previsão; Heat exchangers; Performance; Thermal efficiency; Estimation; Prevision; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia

A monitorização da performance em permutadores de calor é uma preocupação técnica que apresenta cada vez maior relevância na indústria química e em especial na indústria de refinação. Sendo a refinaria de Sines o principal complexo de refinação a nível nacional, encontra-se uma oportunidade para implementação de técnicas que permitam tomar medidas preventivas na perspetiva de um melhoramento a nível energético e consequentemente económico e ambiental. A presente dissertação tem por objetivo a criação de técnicas que permitam prever a evolução da performance em permutadores de calor na unidade de hydrocracking através do cálculo da eficiência térmica, utilizando as temperaturas como principais variáveis. Para o estudo foram analisados 6 permutadores de calor. Na previsão da eficiência foram utilizadas extrapolações de regressões lineares simples para todos os permutadores analisados, e ainda uma rede neuronal para apenas um dos permutadores. Para o efeito foi utilizado o programador Visual Basic for Applications do Microsoft Excel, pela sua facilidade de utilização, e automatismo na recolha das variáveis a partir da base de dados da refinaria. Após estimar a eficiência térmica verificou-se que esta é principalmente influenciada por variações na quantidade de caudal, pela composição do mesmo, e pela influência das condições de operação de outros equipamentos que se encontrem a montante ou a jusante do permutador A partir da implementação das técnicas de previsão conclui-se que os modelos lineares são suficientemente robustos para a previsão do fim de ciclo em permutadores de calor, excetuando casos em que se verifiquem flutuações significativas no histórico da eficiência térmica. A rede neuronal é um modelo mais complexo que memoriza padrões mais antigos e que devolve previsões não lineares de acordo com esses padrões memorizados. Após a obtenção das previsões foram definidos indicadores que permitem determinar em que momento o nível de eficiência térmica dos permutadores é baixo, concluindo-se que os permutadores de calor HC-E-21, HC-E-25 e HC-E-31 são os que apresentam maiores preocupações.