Optimal design of sieve trays in distillation columns - Souza, Aline Rayboltt da Cruz (2022)
A abordagem tradicional do projeto de colunas de destilação é o procedimento heurístico, baseado no método de tentativa e erro. Nas últimas décadas, a literatura apresenta diversos trabalhos de otimização de colunas de destilação integrados, em sua maioria, a um simulador comercial. Entretanto, nestes trabalhos somente há a preocupação do dimensionamento do diâmetro e altura da coluna, que fazem parte do custo total da coluna, as outras variáveis importantes para a funcionalidade da coluna não são dimensionadas. Neste contexto, o presente trabalho apresenta a otimização do projeto ótimo de pratos de colunas de destilação usando duas técnicas diferentes: programação não linear inteira mista e Set Trimming. Além disso, se propõe a aperfeiçoar os parâmetros das correlações de inundação e arraste da literatura, a fim de melhorar a acurácia da formulação do projeto. O objetivo desta otimização é dimensionar todas as variáveis geométricas do prato, respeitando as restrições hidráulicas do mesmo (inundação, arraste, gotejamento e downcomer backup). Duas possíveis funções objetivas são testadas, a minimização do custo da coluna e a minimização da massa da coluna. A abordagem proposta é aplicada em um exemplo da literatura, o resultado ótimo obtido através da programação matemática e Set Trimming são comparados com o resultado obtido pelo procedimento heurístico (retirado da literatura e descrito no texto) e as diferentes técnicas são comparadas entre si. A comparação indica que ambas as técnicas apresentam resultados melhores que o procedimento heurístico, porém o Set Trimming é mais robusto que a programação matemática. Na estimação dos parâmetros das correlações utilizou-se programação matemática. Os novos parâmetros são aplicados em três exemplos de projetos de colunas da literatura e comparados com as correlações já existentes. Os resultados obtidos apresentaram uma redução significativa no erro médio e máximo das correlações em relação aos dados originais.