Avaliação de correlações para propriedades físico-químicas de frações de petróleo

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Gama, Rejane Gomes
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade do Estado do Rio de Janeiro; Centro de Tecnologia e Ciências::Instituto de Química; BR; UERJ; Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química
• Palavras-chave em Português: oil; fuel; correlation; evaluation; petróleo; combustíveis; correlação; avaliação; CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::PETROLEO E PETROQUIMICA
• Link de acesso: http://www.bdtd.uerj.br/handle/1/11962

O petróleo é uma mistura complexa consistindo em um número muito grande de hidrocarbonetos. A descrição completa de todos os hidrocarbonetos existentes nessas misturas é inviável experimentalmente ou consome tempo excessivo em simulações computacionais. Por esta razão, uma abordagem molecular completa para cálculos de propriedades dessas misturas é substituído por uma abordagem pseudo-componente ou por correlações entre propriedades macroscópicas. Algumas dessas propriedades são utilizadas de acordo com a regulamentação de venda de combustíveis, e.g., para gasolina. Dependendo do esquema de refino e do óleo cru utilizado para produção desse combustível, uma larga variedade de valores é encontrada para as propriedades de correntes de processo que compõe o combustível final. A fim de planejar com precisão adequada a mistura dessas correntes, modelos devem estar disponíveis para o cálculo preciso das propriedades necessárias. Neste trabalho, oito séries de combustíveis brasileiros e duas séries de combustíveis estrangeiros foram analisadas: frações de gasolina, querosene, gasóleo e diesel. As propriedades analisadas para as frações são: número de octano, teor de aromáticos, teor de enxofre, índice de refração, densidade, ponto de fulgor, ponto de fluidez, ponto de congelamento, ponto de névoa, ponto de anilina, pressão de vapor Reid e número de cetano. Diversas correlações foram avaliadas e os melhores desempenhos foram destacados, permitindo uma estimação precisa das propriedades do combustível avaliado. Um processo de re-estimação de parâmetros foi aplicado e novos modelos foram ajustados em comparação com os dados experimentais. Esta estratégia permitiu uma estimativa mais exata das propriedades analisadas, sendo verificada por um aumento considerável no desempenho estatístico dos modelos. Além disso, foi apresentado o melhor modelo para cada propriedade e cada série