Modelagem e otimização de projeto de unidades de desidratação de gás natural por adsorção

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Braun, Felipe Eduardo
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/12797
Resumo: O método de otimização dos poliedros flexíveis foi utilizado na otimização de projetos de unidades de desidratação de gás natural por adsorção em leito sólido tipo TSA (Temperature Swing Adsorption). A otimização proposta compreendeu duas abordagens, a primeira baseada em regras empíricas de projeto estabelecidas pela prática ao longo dos anos e sintetizadas em ‘Gas Conditioning and Processing’ de CAMPBELL (2004). Esta metodologia, focada em projetos conceituais, foi adaptada à otimização, resultando em equações de desigualdades ou restrições relativas a critérios de projeto. Os resultados provenientes dessa primeira abordagem serviram como insumo para uma otimização mais acurada, baseada em simulação fenomenológica. Parte dos critérios utilizados na primeira abordagem foi substituído por equações diferenciais que representam o balanço de massa, energia, taxa de captura de adsorvente, etc. O objetivo deste trabalho foi propor um projeto com o menor custo de uma unidade contida em uma plataforma de petróleo. Nesse intuito, uma função objetivo foi proposta com base no CAPEX e OPEX. O problema de otimização foi implementado no software Matlab, com aplicação do método das diferenças finitas para discretear o domínio espacial das equações diferenciais parciais. A análise comparativa entre as duas abordagens apontou uma economia significativa e maior acurácia ao realizar o projeto através do uso da modelagem fenomenológica e otimização.
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Os resultados provenientes dessa primeira abordagem serviram como insumo para uma otimização mais acurada, baseada em simulação fenomenológica. Parte dos critérios utilizados na primeira abordagem foi substituído por equações diferenciais que representam o balanço de massa, energia, taxa de captura de adsorvente, etc. O objetivo deste trabalho foi propor um projeto com o menor custo de uma unidade contida em uma plataforma de petróleo. Nesse intuito, uma função objetivo foi proposta com base no CAPEX e OPEX. O problema de otimização foi implementado no software Matlab, com aplicação do método das diferenças finitas para discretear o domínio espacial das equações diferenciais parciais. A análise comparativa entre as duas abordagens apontou uma economia significativa e maior acurácia ao realizar o projeto através do uso da modelagem fenomenológica e otimização.The flexible polyhedron optimization method was used in the design of natural gas dehydration units by TSA (Temperature Swing Adsorption) adsorption in solid bed. The proposed optimization has comprised two approaches, the first based on empirical design rules established by practice over the years and synthesized in ’Gas Conditioning and Processing’ by CAMPBELL (2004). This methodology, focused on conceptual designs, was adapted to optimization, resulting in inequality equations or constraints. The results from this first approach were used as input for a second one, more accurate, based on phenomenological simulation. Part of the constraints used in the first approach was replaced by differential equations that represent mass balance, energy, adsorbent capture rate, etc. The objective of this work was to propose the lowest cost design of a unit present in an oil platform. With this purpose, an objective function was proposed based on CAPEX and OPEX. The optimization problem was implemented in Matlab software, applying the finite difference method to discretize the spatial domain of the partial differential equations. The comparative analysis between the two approaches pointed to significant savings and gain in accuracy when carrying out the project through the use of phenomenological modeling and optimization.Submitted by Daniele Fonseca (daniele@ct.ufrj.br) on 2020-07-20T13:00:15Z No. of bitstreams: 1 FelipeEduardoBraun-min.pdf: 1195642 bytes, checksum: be004cdb23b1df1e835d00f36232ef25 (MD5)Made available in DSpace on 2020-07-20T13:00:15Z (GMT). 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