Otimização Multiobjetivo para a seleção de fluidos de trabalho e parâmetros de projeto no Ciclo Rankine Orgânico.

O contínuo aumento dos poluentes atmosféricos e gases de efeito estufa gerados pelo consumo de combustíveis fósseis para a geração de eletricidade têm levado a um crescimento do uso de tecnologias, tanto para aumentar a eficiência energética no setor industrial, quanto para o aproveitamento de fontes renováveis de energia. Sendo assim, o ciclo Rankine orgânico (ORC) é uma das opções tecnológicas mais utilizadas para aproveitar o calor residual de processos industriais, energia solar e geotérmica, tecnologias que tiveram limitadas suas aplicações pelas baixas temperaturas da fonte de calor. No campo do ciclo ORC a ampla gama de fluidos de trabalho e diferentes configurações dificultam a definição do projeto ótimo do ciclo para a exploração de uma determinada fonte de calor. Nesse sentido, esta tese apresenta uma abordagem para a seleção do fluido de trabalho e os parâmetros ótimos de projeto baseada em uma otimização multiobjetivo com o algoritmo genético (NSGA-II) utilizando como critérios de seleção a capacidade de geração de energia do sistema térmico e as dimensões dos equipamentos, variáveis essas que mais influenciam na viabilidade econômica do ciclo. As variáveis independentes da otimização avaliadas são o fluido de trabalho, pressão de vaporização, superaquecimento, diferencial de temperatura pinch e efetividade do trocador interno de calor. A abordagem proposta pode ser utilizada para qualquer aplicação do ciclo ORC onde seja necessário avaliar o equilíbrio entre o desempenho termodinâmico e econômico. A comparação dos resultados dos diferentes casos avaliados sugere que uma otimização multiobjetivo seja desenvolvida para cada aplicação do ciclo ORC, considerando que diferentes restrições técnicas, objetivos otimizados e, principalmente, a ampla gama de temperaturas e potencial energético das diferentes fontes de calor conduzem a diferentes conjuntos de soluções ótimas