Simulaton and optimization of styrene reactors : evolutionary and gradient-based approaches
Ano de defesa: | 2022 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | eng |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Minas Gerais
Brasil ENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Química UFMG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://hdl.handle.net/1843/51560 |
Resumo: | O estireno (ST) é um dos monômeros mais importantes produzidos pela indústria química, utilizado como matéria-prima em uma variedade de polímeros. A desidrogenação direta do etilbenzeno (EB) em estireno é a alternativa mais usual para a produção comercial, processo no qual o reator é considerado o equipamento mais crítico. Portanto, os esforços são direcionados para aumentar sua eficiência, na qual a simulação e a otimização numérica desempenham um papel importante. Neste trabalho, reatores adiabáticos de desidrogenação catalítica de fluxo axial e radial em estado estacionário foram simulados com base em um modelo cinético heterogêneo intrínseco realista, que abrange adequadamente a complexa influência de variáveis de decisão do sistema. Uma vez validados os resultados, dois caminhos para otimizar o desempenho foram explorados: otimização convexa utilizando algoritmos baseados em gradiente e algoritmos evolucionários multiobjetivo. Na primeira abordagem, os projetos de fluxo axial e radial foram comparados e o impacto das temperaturas de operação, carga do catalisador e pressão no desempenho do reator foi investigado. Na segunda abordagem, a análise foi estendida para o impacto da razão de alimentação entre vapor e etilbenzeno, que é um consumidor de calor relevante no processo, como também para o número de leitos de catalisadores, além de uma análise adicional das variáveis de decisão já mencionadas. Foram obtidos diversos cenários ótimos, que podem ser utilizados em uma análise integrada de processos para definir condições operacionais adequadas de acordo com o contexto específico das unidades industriais. Além disso, a contribuição do presente estudo inclui disponibilizar os algoritmos de otimização implementados, o código de colocação ortogonal e de simulação de reatores em repositórios públicos de código e pacotes Python. |