Otimização de um reator de leito de jorro modificado para produção de etileno a partir de metano

Orientadores: Reginaldo Guirardello, Lorenz T. BieglerTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuímicaResumo: A otimização é uma ferramenta fundamental que ajuda na tomada de decisões em processos químicos por meio de abordagens assistidas por computador. Na atualidade, o etileno é um insumo fundamental para a indústria química e petroquímica, tendo em vista que se trata de matéria-prima na obtenção de produtos de alto valor agregado. A principal fonte de etileno é o craqueamento de compostos derivados de hidrocarbonetos, mas a busca por processos alternativos para produção de etileno a partir de fontes mais baratas tem-se tornando atraente nas últimas décadas. Uma das rotas alternativas promissórias para a produção de etileno é o acoplamento oxidativo de metano. Porém, essa é uma rota desafiante já que apresenta limitações associadas ao rendimento. Assim, técnicas de otimização são ferramentas valiosas para melhorar as condições de operação do acoplamento oxidativo do metano e, por conseguinte, superar as limitações associadas ao rendimento do processo. Dentro desse contexto, a presente tese de doutorado, explora uma análise teórica da produção de etileno a partir do acoplamento oxidativo do metano em um reator de leito de jorro. Por outro lado, um modelo matemático preciso é crucial em simulação e otimização de processos. O desenvolvimento de computadores mais rápidos e potentes, e solvers numéricos melhorados, têm permitido resolver problemas de maior complexidade e tamanho. Ainda assim, é comum encontrar modelos mais simples em otimização, já que o uso de modelos rigorosos está associado a um alto tempo de processamento (CPU), tornando inviável a implementação desse tipo de modelos em qualquer tipo de otimização na atualidade. Esse fato, indica que ainda há um trade-off entre modelos rigorosos e mais lentos quando comparados aos modelos simplificados e de menor precisão. O objetivo principal desse trabalho é aplicar técnicas de otimização a um modelo simplificado de um reator catalítico de leito de jorro modificado para maximizar o rendimento do etileno via acoplamento oxidativo do metano. O projeto é de caráter teórico-computacional, utilizando software de otimização especializado (GAMS). Por conseguinte, foi proposta uma estratégia de optimização restrita por um sistema de equações algébrico-diferenciais. A fim de demostrar a capacidade computacional da estratégia, a metodologia formulada foi aplicada a três estudos de caso de sistemas envolvendo reações, os modelos para os dois primeiros estudos de caso foram tomados da literatura, enquanto que para o caso 3, o modelo foi desenvolvido aplicando leis de conservação. O primeiro estudo de caso é um reator de amônia, o qual requer a obtenção de um comprimento do reator ótimo com máximo retorno econômico. O segundo caso, é um reator de craqueamento de etano para produzir etileno e hidrogénio. O terceiro estudo de caso, é o reator de leito de jorro proposto, para levar a cabo o acoplamento oxidativo de metano. O modelo desenvolvido para esse reator é unidimensional composto por balanços de massa, energia e quantidade de movimento. Esses modelos junto com os respectivos modelos cinéticos de cada estudo de caso, formam sistemas de equações algébrico-diferenciais não lineares. Assim, esse complexo sistema de equações é discretizado usando o método de colocação ortogonal em elementos finitos com perfis contínuos aproximados por polinômios de Lagrange. As equações de colocação resultantes são escritas como restrições de igualdade no problema de otimização. O solver que foi usado para resolver a otimização é o IPOPT, o qual foi implementado em GAMS. Uma rotina de inicialização sistemática baseada em simulações foi realizada como uma alternativa prática para garantir a convergência global nos casos de otimização. Restrições de complementaridade também foram utilizadas para modelar descontinuidades em algumas funções definidas por partes como aquela encontrada no modelo de arrasto do leito de jorroAbstract: Optimization is a fundamental tool that helps with decision making in chemical processes using computer-aided approaches. Today, ethylene is an essential input used in chemical and petrochemical industry to produce a wide variety of more high value-added industrial products. Ethylene is commercially produced by thermal cracking of feedstocks derived from hydrocarbons, but alternative processes for ethylene production from cheaper sources are encouraged in recent decades. One of the promising alternative routes to produce ethylene is the oxidative coupling of methane. However, this is a challenging route because it presents limitations associated with the yield. Optimization techniques are valuable tools to improve the operating conditions of the oxidative coupling of methane, and to overcome the drawback associated with the yield of the process. In this context, the current Ph.D. thesis explores a theoretical analysis of ethylene production from oxidative coupling of methane in a spouted bed reactor. On the other hand, accurate mathematical models are essentials for both process simulation and optimization. Today, very complex and large problems in chemical engineering can be solved efficiently and accurately due to the development of powerful computers and improved numerical solvers. Still it is common to use simpler models in optimization since rigorous models lead to a significant CPU time consuming making impractical the implementation of this kind of models in any optimization nowadays. This fact indicates that there is still a trade-off between rigorous and slower models when compared with simplified and less accurate models. The main goal of this work is to apply optimization techniques to a simplified model of a modified spouted bed catalytic reactor to maximize the ethylene yield via oxidative coupling of methane. The project is theoretical and computational, using specialized optimization software (GAMS). In this way, a comprehensive model-based DAE-constrained optimization strategy is proposed, which was applied to three case studies of reacting systems to illustrate the computational capability of the proposed formulation. The models for the first two case studies were taken from literature while the model for the third case was developed applying conservation laws. The first case is an ammonia reactor, which requires obtaining the optimal reactor length with maximum economic return. The second case is a cracking reactor of ethane to make ethylene and hydrogen. The third case study deals with the main proposal of this thesis, a spouted bed reactor to carry out the oxidative coupling of methane. The model developed for this last reactor is a one-dimensional model composed of material, energy, and momentum balances. All of these reactor models along with the kinetic models of each case constitute non-linear and differential-algebraic systems. These complex differential-algebraic equations are discretized using orthogonal collocation on finite elements with continuous profiles approximated by Lagrange polynomials. The resulting algebraic collocation equations are written as equality constraints in the optimization problem. The optimization problem is solved by implementing the IPOPT solver within the GAMS optimization-modeling platform. A systematic initialization routine based on model simulations was carried out as a practical alternative to guarantee the global convergence in optimizations. Complementarity constraints were also used to model switches in some piecewise-defined functions such as the function found in the drag model for the spouted bedDoutoradoDesenvolvimento de Processos QuímicosDoutor em Engenharia Química2011/22800-3, 2013/14896-6141009/2012-8FAPESPCNP