INVESTIGADORES
SCENNA Nicolas Jose
congresos y reuniones científicas
Título:
Modelos reducidos para la optimización económica de plantas de generación acopladas a sistemas de captura de CO2
Autor/es:
MATÍAS SANTISO; EZEQUIEL GODOY; SONIA J. BENZ; NICOLÁS J. SCENNA
Lugar:
ROSARIO
Reunión:
Congreso; CAIQ2013 - VII Congreso Argentino de Ingeniería Química. 2das. Jornadas Argentinas de Seguridad de Procesos (VII CAIQ 2013 y 2das JASP); 2013
Institución organizadora:
AAIQ - CSPQ
Resumen:
La optimización económica de una planta de generación por ciclo combinado acoplada a un sistema de captura de dióxido de carbono requiere en general la formulación de un modelo riguroso y flexible, que resulta altamente no-lineal y no-convexo, y cuya resolución es desafiante debido a las dificultades inherentes de inicialización y convergencia de este tipo de modelos matemáticos. Asimismo, el espacio óptimo económico abarca diversas soluciones de compromiso en virtud del amplio espectro de decisiones que el diseñador debe sopesar al buscarse alcanzar las metas de generación y captura fijadas, incrementándose exponencialmente la dificultad de resolución del problema resultante.
En este contexto, se propone en el presente trabajo una estrategia novedosa para simplificar el procedimiento de optimización económico del proyecto, mediante la generación de un modelo reducido de la planta en su conjunto. Este queda así constituido por funcionalidades que proporcionan (estimaciones precisas de) los valores óptimos de las variables de diseño y operativas de la planta en estudio, las cuales son seleccionadas en virtud de obtener un procedimiento de resolución directo y sencillo, al evitarse (o minimizarse) la presencia de no-linealidades en el set de restricciones resultante. Asimismo, el modelo reducido obtenido es capaz de proveer los valores de todas las variables necesarias para el cálculo de los indicadores de performance económicos del proyecto, asegurando la optimalidad de los mismos en virtud de su misma naturaleza. De esta manera, se logra obtener proyectos de inversión óptimos al simplificarse el procedimiento de optimización económico y reducirse el esfuerzo computacional asociado.
