Estudo da intensificação da coalescência de emulsões de água em óleo com a aplicação de onda estacionária de ultrassom.

Considerando que o petróleo quando extraído dos poços em águas profundas chega a ter teor de água superior a 50% e que antes de ser enviado à refinaria deve ter uma quantidade de água inferior a 1%, torna-se necessário o uso de técnicas de redução da quantidade de água. Durante a extração do petróleo formam-se emulsões de água em óleo que são muito estáveis devido a um filme interfacial contendo asfaltenos e/ou resinas ao redor das gotas de água. Nesse trabalho é apresentada a utilização de ondas estacionárias de ultrassom para realizar a quebra dessas emulsões. Quando gotículas de água com dimensões da ordem de 10m, muito menores que o comprimento de onda, são submetidas a um campo acústico estacionário em óleo, a força de radiação acústica empurra as gotículas para os nós de pressão da onda. Uma célula de coalescência com frequência central ao redor de 1 MHz, constituída por quatro camadas sendo uma piezelétrica, uma de acoplamento sólido, uma com o líquido e outra refletora, foi modelada empregando o método da matriz de transferência, que permite calcular a impedância elétrica em função da frequência. Para minimizar o efeito do gradiente de temperatura entre a entrada e a saída da cavidade da célula, quando está em operação, foram utilizados dois transdutores piezelétricos posicionados transversalmente ao fluxo que são excitados e controlados independentemente. Foi implementado um controlador digital para ajustar a frequência e a potência de cada transdutor. O controlador tem como entrada o módulo e a fase da corrente elétrica no transdutor e como saída a amplitude da tensão elétrica e a frequência. Para as células desenvolvidas, o algoritmo de controle segue um determinado pico de ressonância no interior da cavidade da célula no intervalo de frequência de 1,09 a 1,15 MHz. A separação acústica de emulsões de água em óleo foi realizada em uma planta de laboratório de processamento de petróleo no CENPES/PETROBRAS. Foram testados a variação da quantidade de desemulsificante, o teor inicial de água na emulsão e a influência da vazão do sistema, com uma potência de 80 W. O teor final de água na emulsão mostrou que a aplicação de ultrassom aumentou a coalescência de água da emulsão, em todas as condições testadas, quando comparada a um teste sem aplicação de ultrassom. Identificou-se o tempo de residência no interior da célula de separação como um fator importante no processo de coalescência de emulsões de água e óleo. O uso de desemulsificante químico é necessário para realizar a separação, porém, em quantidades elevadas implicaria no uso de processos adicionais antes do repasse final do petróleo à refinaria. Os teores iniciais de água na emulsão de 30 e 50% indicam que o uso da onda estacionária na coalescência de emulsões não tem limitação quanto a esse parâmetro. De acordo com os resultados obtidos em laboratório, essa técnica seria indicada como uma alternativa para integrar um sistema de processamento primário em conjunto com um separador eletrostático.

Aplicação e avaliação de desempenho de um sistema de otimização em tempo real em uma unidade de produção de propeno.

Com o objetivo de aumentar o lucro de plantas químicas, a Otimização em Tempo Real (RTO) é uma ferramenta que busca determinar as condições ótimas operacionais do processo em estado estacionário, respeitando as restrições operacionais estabelecidas. Neste trabalho foi realizada a implementação prática de um ciclo RTO em um processo de destilação por recompressão de vapor (VRD), propileno-propano, da Refinaria de Paulínia (Petrobras S.A.), a partir de dados históricos da planta. Foram consideradas as principais etapas de um ciclo clássico de RTO: identificação de estado estacionário, reconciliação de dados, estimação de parâmetros e otimização econômica. Essa unidade foi modelada, simulada e otimizada em EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization), um simulador de processos orientado a equações desenvolvido no Brasil. Foram analisados e comparados dois métodos de identificação de estado estacionário, um baseado no teste estatístico F e outro baseado em wavelets. Ambos os métodos tiveram resultados semelhantes e mostraram-se capazes de identificar os estados estacionários de forma satisfatória, embora seja necessário o ajuste de parâmetros na sua implementação. Foram identificados alguns pontos estacionários para serem submetidos ao ciclo RTO e foi possível verificar a importância de partir de um estado estacionário para a continuidade do ciclo, já que essa é uma premissa do método. A partir dos pontos analisados, os resultados deste estudo mostram que o RTO é capaz de aumentar o ganho econômico entre 2,5-24%, dependendo das condições iniciais consideradas, o que pode representar ganhos de até 18 milhões de dólares por ano. Além disso, para essa unidade, verificou-se que o compressor é um equipamento limitante no aumento de ganho econômico do processo.

Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.