Planeamiento de Tiempos de Operación de Hornos de Etileno

E. SCHULZ; S. DIAZ; A. BANDONI

Florianópolis- Santa Catarina, Brasil

Congreso; EMPROMER 99; 1999

Universidade Federal de Santa Catarina

  Planeamiento de tiempos de operación de hornos de etileno   E. Schulz, S. Diaz, A. Bandoni   PLAPIQUI-UNS/CONICET  CC717,  8000 Bahía Blanca, Argentina     En el presente trabajo se ha desarrollado un modelo matemático para efectuar el planeamiento de los tiempos de operación de los hornos de craqueo en el proceso de producción de etileno a partir de etano. El craqueo térmico lleva a la formación de coque en la superficie interna de los tubos y, a la vez que actúa como aislante y ofrece mayor área de resistencia a la transferencia de calor, reduce el área transversal efectiva dentro de los tubos llevando a un mayor tiempo de residencia de la alimentación en el horno. De esta manera, a medida que pasa el tiempo, decrece el rendimiento del horno y es necesario planificar sus tiempos de parada y limpieza.   El tema de planeamiento de paradas en hornos de craqueo ha sido recientemente estudiado por Jain y Grossmann (1998), como aplicación de una estrategia de planeamiento para procesos continuos con desempeño que decae en el tiempo. El modelo utilizado para los hornos de craqueo es esencialmente una función exponencial para el decaimiento de la conversión.   En este trabajo se presenta una estrategia similar a la propuesta por Jain y Grossmann, pero sobre un modelo completo de una planta de etileno (Bandoni et al., 1989). Se ha estudiado el caso de múltiples alimentaciones a los diez hornos que funcionan en paralelo, y todo el proceso aguas abajo de los hornos, donde se genera una corriente de reciclo de etano que es alimentada nuevamente a los reactores. El modelo resultante constituye un problema de programación no lineal mixto entera (MINLP), donde las variables enteras están asociadas al número de ciclos de tiempo que una alimentación está en un determinado horno. La formulación del problema de planeamiento se realizó extendiendo el modelo del simulador existente, para incluir el modelado con variables enteras. El modelo completo fue implementado en el paquete GAMS (Brooke et al., 1992) . Los distintos módulos del simulador están formados por correlaciones obtenidas a partir de numerosos datos de planta. Dichos módulos son: hornos, quenching, tren de separación, reciclo de etano, reciclo de etileno, compresores, servicios y económico.   La producción de etileno se ha considerado como una función de la rugosidad de los tubos y de la conversión; la rugosidad es, a su vez, función lineal de los días de operación de los hornos, que es una variable de optimización. También se ha analizado una dependencia exponencial de la rugosidad con el fin de comparar los resultados. La velocidad de formación de coque depende de la composición de la alimentación; el hecho de que parte de la alimentación está compuesta por una corriente de etano que proviene un reciclo, aguas abajo de los hornos hace que la consideración del modelo de proceso completo de producción de etileno permita tener una visión más realista del problema.   Finalmente, se determina la asignación óptima de alimentaciones a los distintos hornos y la frecuencia  de limpiado para maximizar los beneficios, calculados como la diferencia entre ingresos por ventas de productos y costos de materia prima, consumos energéticos y costos de parada y limpieza de hornos.     Referencias Bandoni, A., A. Eliceche, G. Mabe y E.A. Brignole, “Optimal Operation of Ethylene Plants”, Com.Chem.Eng., vol. 13,  pp. 587-594, 1989. Brooke, A., D. Kendrick y A. Meeraus, “GAMS: A users guide”, Scientific Press, Palo Alto, 1992. Jain, V., y I. Grossmann, “Cyclic Scheduling and Maintenance of Parallel Units of Decaying Perfomance”, AIChE J., 44, 1623-1636, 1998.