A necessidade de prever a composição e o poder calorífico inferior (PCI) do fuel gas gerado em diferentes áreas do processo da indústria petroquímica deve-se à influência direta desses parâmetros nas operações das plantas. O fuel gas é frequentemente utilizado como combustível em diversas áreas do processo, como caldeiras e fornos, e suas propriedades afetam diretamente a eficiência desses equipamentos.
Conhecer os parâmetros antecipadamente, permite, então, otimizar a operação dos equipamentos de combustão, garantindo eficiência energética, redução de emissões e conformidade às regulamentações ambientais.
Diante desse desafio, o time Legasys desenvolveu uma metodologia através da integração das ferramentas computacionais Aspen, Python e PI System. A elaboração da solução teve como ponto de partida a representação da rede de fuel gas a partir da teoria dos grafos, o que permitiu a modelagem das interconexões complexas entre diferentes componentes da rede.
Na sequência, foi desenvolvida uma modelagem usando o Aspen Plus para a realização dos balanços de massa por componente e estimativa das propriedades, como o PCI, dos principais pontos de análise. Uma vez que o modelo em Aspen recebeu os inputs de composição das áreas fornecedoras de fuel gas, ao associar o modelo com a rotina de otimização baseada na teoria dos grafos, foi possível prever a composição e o PCI das correntes resultantes.
Os resultados foram validados com dados experimentais e, a partir de então, seguiu-se para a etapa de automação do sistema, que teve como objetivo disponibilizar as estimativas das propriedades do fuel gas de forma on-line.
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