ATMOSFÉRICA E A VÁCUO DE PETRÓLEO

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1 SIMULAÇÃO DE UMA UNIDADE DE DESTILAÇÃO ATMOSFÉRICA E A VÁCUO DE PETRÓLEO A. H. MUNHOZ Jr, G. BADER, L. CALARGE e M. TVRZSKÁ de GOUVÊA Universidade Presbiteriana Mackenzie, Escola de Engenharia, Departamento de Engenharia Química e de Materiais para contato: miriamtg_br@yahoo.com RESUMO Os simuladores orientados a equações são rápidos e apresentam boas propriedades de convergência, facilitando a simulação integrada de unidades e incluindo a possibilidade de se efetuar uma integração energética. Estes simuladores, além de permitirem estudos de caso, tipicamente resolvem problemas de reconciliação de dados e otimização rigorosa. Apesar destas funcionalidades, estes simuladores não são muito utilizados por serem considerados de difícil uso. Neste trabalho, mostra-se a utilização do simulador ROMeo para a simulação das unidades de destilação atmosférica e a vácuo da Colbert Refining Company, idealizada e descrita no livro de Kaes. Iniciou-se a configuração do arquivo de simulação unicamente a partir dos dados disponibilizados pelo autor e usando-se o modo de simulação do simulador ROMeo. Obtida uma estimativa inicial viável, fez-se uso do recurso da reconciliação de dados para a obtenção das eficiências de Murphree de seções das torres, de coeficientes globais de troca térmica e da condutância de escoamento de modo que se minimizassem os erros entre as variáveis simuladas e os valores operacionais, adotados como aqueles apresentados por Kaes. Adicionalmente, utilizou-se o simulador para a caracterização de ganhos estacionários, os quais evidenciam um comportamento não linear das unidades de destilação. 1. INTRODUÇÃO O petróleo se mantém mesmo nos dias de hoje, onde há o surgimento de novas fontes de energia, como a maior fonte de energia para o mundo como atestam os dados publicados pela US IEA Key World Energy Statistics de 2013 visualizados na figura 1. O petróleo é formado por milhares de substâncias, tendo sido identificados compostos diferentes no óleo bruto de Oklahoma (Kaes, 2008). Devido à enorme quantidade de compostos presentes no petróleo, é imprescindível que o processo de refino se inicie com uma unidade de destilação, em que se inicia a separação do conglomerado de compostos do petróleo. Através dos processos de refino do petróleo, são obtidos, ainda, produtos destinados para o consumo como, por exemplo, o GLP, a gasolina, diesel e querosene e matérias primas para a fabricação de inúmeros outros compostos, como por exemplo, a nafta petroquímica e monômeros. Ou seja, o petróleo apresenta-se como uma fonte de energia e de matérias-

2 primas para a obtenção de inúmeros produtos utilizados pelo homem, quer em processos industriais quer no cotidiano. Figura 1 Consumo de energia global por segmento, dados de A unidade de destilação possui uma imensa importância para a refinaria não somente pela essencialidade de sua presença no processo, mas também por questões econômicas. Esta é uma unidade de alto consumo energético, de modo que a rentabilidade da refinaria está intimamente ligada à sua operação. Assim, buscar a melhoria operacional das unidades de destilação das refinarias de petróleo é fundamental. Para tanto simuladores de processo, que resolvam simultaneamente equações de balanços de massa, energia e modelos termodinâmicos de previsão de propriedades e equilíbrio de fases, podem ser empregados para monitoramento da operação ou para otimização da operação tanto off-line como on-line. Um outro uso importante da simulação de uma unidade por meio de um modelo rigoroso está relacionado com a atualização dos ganhos dos controladores preditivos (Pantelidis & Renfro, 2013). Embora, sejam conhecidas as superiores propriedades de desempenho computacional e mesmo robustez dos simuladores orientados a equações frente aos simuladores sequenciais modulares ou simultâneos, os primeiros ainda não são amplamente utilizados pela dificuldade de obtenção de uma solução inicial viável, a qual é dependente da estimativa inicial adotada (Pantelidis & Renfro, 2013). Neste sentido, os simuladores sequenciais modulares são mais fáceis de serem utilizados. Contudo, estes não apresentam tipicamente os recursos da reconciliação de dados, otimização rigorosa ou automação de procedimentos de simulação e auto ajuste a dados da planta. Adicionalmente, dificuldades de convergência da integração energética em unidades de destilação de refinarias de petróleo também são relatadas para os simuladores que não são orientados a equações (Kaes, 2007). Neste trabalho, mostramos a utilização do simulador orientado a equações ROMeo da empresa Schneider Electric para simular a unidade de destilação atmosférica e a vácuo da Colbert Refining Company, idealizada e descrita por Kaes (2007). Para a simulação foram usados exclusivamente os dados apresentados por Kaes (2007). Tanto os modos de simulação e reconciliação do simulador ROMeo foram utilizados. Obtidos os resultados de simulação correspondentes ao ponto operacional apresentado por Kaes (2007), efetuou-se um estudo para caracterizar a não linearidade do modelo, o

3 qual mostrou a possibilidade do uso desta ferramenta computacional para a atualização em linha dos ganhos de controladores preditivos, além de possibilitar a avaliação da operação e uma atualização online do modelo do processo a dados da planta. 2. A UNIDADE DE DESTILAÇÃO COLBERT REFINING As figuras 2 e 3 apresentam sinteticamente as unidades de destilação atmosférica e a vácuo da refinaria Colbert Refining de Kaes (2007), a qual apresenta uma capacidade de processamento de 563,1 m 3 /h de óleo cru árabe leve e não faz uso de um vaso ou torre pre-vaporizadora. Kaes (2007) apresenta a curva PEV característica do óleo cru árabe leve para a qual se configuraram 40 pseudocomponentes no simulador ROMeo. Na tabela 1 mostra-se a curva ASTM D-86 obtida para o petróleo configurado no simulador ROMeo. O primeiro processamento do óleo cru, mostrado na figura 2 começa na bateria de pré-aquecimento, aonde utilizam-se, como fluidos quentes, correntes de saída das torres atmosférica (T-101), retificadoras e a vácuo (T-107). Antes de entrar na T-101, o petróleo é aquecido no forno. As figuras 3 e 4 mostram as torres atmosférica e a vácuo, contendo, respectivamente, 26 e 8 pratos. Os produtos laterais querosene, diesel e gasóleo atmosférico obtidos na torre atmosférica T-101 passam ainda por torres retificadoras. O resíduo atmosférico antes de entrar na torre a vácuo T-107 é aquecido no forno H-2. Kaes (2007) considera a ocorrência de craqueamento nos fornos e para tanto ele faz uso do recurso de modelagem de adição de uma corrente de gás combustível na linha de processamento na entrada de cada forno, sendo retirada uma corrente na saída dos fornos de modo a se manter o fechamento dos balanços materiais. Esta modelagem também foi considerada no presente trabalho. Figura 2 - esquema da bateria de pré-aquecimento

4 figura 3 esquema das torres atmosférica T-101 e a vácuo T-107 Tabela 1 Curva ASTM D-86 da carga da refinaria Colbert Refining Company de Kaes (2007) Corte 5%LV 10% LV 20%LV 30% LV 50% LV 70% LV 90% LV 95% LV ( o C) 80,5 112,5 164,9 210,4 304,8 418,2 559,6 599,4 3. RESULTADOS DE SIMULAÇÃO E DISCUSSÃO O ponto nominal de operação da unidade de destilação atmosférica e a vácuo foi o documentado por Kaes (2007), o qual disponibilizou valores de temperatura e vazão na entrada e saída de todos os permutadores operando com petróleo e seus derivados, temperatura de saída dos fornos, modelados por Kaes como permutadores, temperaturas das retiradas das torres, temperatura e pressão na zona de flash da T-101, pressão na carga e s torres T-101 e T-107, vazões dos produtos e dos pumparounds, qualidades de alguns produtos, incluindo dados da curva ASTM D-86, densidades e grau API. Estes valores foram considerados como medidas conhecidas da unidade simulada. Iniciou-se a configuração da unidade no ROMeo em modo simulação, o qual tem por objetivo determinar os estados do processo a partir das especificações dos graus de liberdade do processo. Este modo de simulação requer que parâmetros como eficiência de pratos sejam fornecidos pelo usuário.

5 Coeficientes globais de troca térmica e condutância de vazões podem ser calculados, neste modo de operação do simulador, a partir da fixação de valores de vazões e temperaturas. Assim, a sintonia fina da unidade é um processo complexo, pois não é trivial o estabelecimento manual simultâneo de eficiências e demais parâmetros de sintonia de modo a minimizar a diferença entre valores medidos e calculados pelo modelo. Assim, obtida uma solução viável, alterou-se o modo de simulação para o modo de reconciliação de dados, o qual visa a estabelecer por meio da programação matemática valores para parâmetros de sintonia e mesmo algumas variáveis operacionais de modo que se minimizem os erros quadráticos ponderados entre variáveis medidas e calculadas. As variáveis medidas, que não tem offset nulo fixado pelo usuário, são ajustadas de modo a se minimizar o erro entre todas as variáveis medidas e calculadas. Ao contrário do procedimento efetuado por Kaes (2007), a simulação considerou os lados quentes e frios dos trocadores de calor integrados. Embora o simulador tenha a funcionalidade de ajuste da composição da carga, esta funcionalidade não foi empregada nos resultados obtidos neste trabalho. A vazão da corrente T-101 foi relacionada com a queda de pressão na linha de vapor de topo conforme a equação (1), em que kvt101 é a condutância do escoamento, valor que foi obtido de modo a minimizar o erro entre vazão de topo (overhead) calculada e medida, além de se minimizarem os erros entre a pressão T-101 medida e calculada e entre a pressão do vaso condensador medida e calculada. Para a sintonia das unidades, foram atribuídos pesos às seguintes 9 variáveis: temperaturas do topo da T-101, das retiradas de diesel, querosene e nafta e do topo da T-107, vazões de diesel e querosene e qualidades ASTMD-86 95%LV de diesel e querosene. Os pesos atribuídos são respectivamente, 25, 5, 5, 3, 10, 5, 5, 5 e 5. As demais medições tiveram sua ponderação como sendo 1. (1) Tabela 2 Dados de temperatura e vazão de permutadores Equipamento do lado frio ( o C) Vazão do lado frio (kg/h) do lado quente ( o C) Vazão do lado quente (m 3 /h) E-1A/B 51, ,29 260,3 E-5 114, ,5 331,0 E-6 146, ,0 264,0 E-8A/B 172, ,7 427,5 E-9 184, ,3 132,0 E-10A/B 218, ,6 427,5 E , ,3 132,0

6 As tabelas 2 a 4 apresentam resultados de simulação das principais variáveis operacionais da unidade simulada. Para a obtenção destes, foram sintonizadas as eficiências de Murphree de cada seção das torres T-101, T-107 e das torres retificadoras, os coeficientes globais de troca térmica dos permutadores e a condutância da vazão da corrente de overhead da T-101. Fixaram-se com offset nulo apenas as temperaturas das correntes de saída dos fornos e da carga e a vazão da carga. Utilizou-se como critério ter-se erros inferiores a 5% para todas as variáveis relacionadas com a torre T-101 e erros de até 7% para algumas variáveis da torre T-107. Erros nas qualidades foram adotados como sendo menores que 3%. Assim, conclui-se que o ajuste aos dados de Kaes (2007) é muito bom. Pormenores dos resultados de simulação e da avaliação do ajuste obtido podem ser encontrados em Bader & Calarge (2015). Tabela 3 Dados operacionais e de qualidade das torres Equipamento/Variável ( o C) Equipamento/ Variável ( o C) Forno H-1 343,3 Retirada de Nafta 148,4 Zona de Flash da T ,9 Refluxo 39,0 95%LV da gasolina 111,2 95%LV do querosene 274,0 Topo da T ,2 95%LV do diesel 351,6 Retirada de Querosene 202,9 Forno H-2 397,2 Fundo da T ,3 Topo da T ,9 Retirada de Diesel 265,9 Retirada de LVGO 106,5 Fundo da T ,8 Retorno do PA de LVGO 52,2 Retirada de Gasóleo 311,4 Retirada de HVGO 261,9 Fundo da T ,6 Retorno do PA de HVGO 186,7 Fundo da T ,4 Gasóleo Pesado de Vácuo 350,0 Corrente Tabela 4 Dados de vazão de produtos Vazão(m³/h) Corrente Vazão(m³/h) gasolina leve da T ,5 RAT da T ,6 nafta pesada da T ,5 gasóleo leve da T ,5 querosene da T ,5 gasóleo pesado da T ,8 diesel da T ,5 óleo lubrificante da T-107 7,3

7 Para a avaliação das unidades de destilação atmosférica e a vácuo, realizaram-se perturbações em degrau em malha aberta em algumas variáveis manipuladas. As tabelas 5 a 7 apresentam resultados simulados para perturbações na vazão de refluxo T-101, temperatura da carga da T-101 e vazão do pumparound de diesel. Estas variáveis aparecem como variáveis manipuladas de alguns controladores preditivos da torre atmosférica. Nas tabelas, documentam-se os ganhos estáticos para algumas variáveis controladas ou de saída. Neste ponto, salienta-se que degraus negativos de maior amplitude não puderam ser aplicados para a vazão de refluxo, uma vez que estes levavam à secagem da T-107. Analogamente, não se pode aumentar de 3 o C a temperatura de operação do forno atmosférico. Assim, estudos de perturbações permitem também identificar limites operacionais. Tabela 5 Ganhos estacionário em resposta a perturbações em degrau no refluxo da T-101 Amplitude da perturbação T-101 Vazão de gasolina 95%LV de gasolina Querosene diesel T-107 5,00% -0,3864-0,5877-0, ,4153-0,6724 0,0181 3,00% -0,3914-0,5877-0,8128-0,4106-0,7201 0,0090 1,00% -0,3964-0,5879-0,7195-0,3940-0,6668 0,0025-1,00% -0,4013-0,5882-0,6559-0,3806-0,6421-0,0022 Tabela 6 Ganhos estacionários em resposta a alterações na temperatura do forno H-1 Magnitude da perturbação ( o C) T-101 Vazão de gasolina 95%LV de destilado Querosene diesel T ,0000 0,8282 1,0929 1,1655 0,5082 0,5329-0,2689-1,0000 0,8254 1,0983 1,2840 0,5220 0,5370-0,3297-3,0000 0,8224 1,1039 1,4483 0,5370 0,5404-0,4161 Tabela 7 Ganhos estacionários em resposta a perturbações em degrau no pumparound de diesel. Amplitude da perturbação ( o C) T-101 Vazão de gasolina 95%LV de destilado Querosene diesel T-107 3,00% -0, ,0273-0,0307-0,0096-0,0339 0,0065-3,00% 0, ,0328 0,0361 0,0118 0,0403-0,0075

8 A apreciação dos ganhos das tabelas 5 a 7 mostra um comportamento aproximadamente linear para algumas respostas e não linear para outras. Por exemplo, observa-se uma boa linearidade na resposta da temperatura de topo e da vazão de gasolina frente a perturbações na temperatura do forno atmosférico e na vazão de refluxo, mas não para variações na vazão de pumparound de diesel. As qualidades e a temperatura T-107 apresentam um comportamento menos linear para todas as perturbações realizadas. Variações na amplitude dos ganhos estacionários da ordem de até aproximadamente 25% são observados, sendo que mesmo perturbações pequenas, como por exemplo, as perturbações de +/- 1% na vazão de refluxo, levam a variações nos ganhos da ordem de 10% para a qualidade de gasolina e temperatura T-107. Assim, espera-se uma deterioração do desempenho dos controladores preditivos das unidades, a qual poderia ser minimizada pela atualização dos ganhos do controlador pelos ganhos calculados pelo simulador. Ainda, não é incomum ter-se um controlador preditivo para a unidade de destilação atmosférica e outro para a unidade de destilação a vácuo. Os ganhos da temperatura T-107 frente a perturbações de variáveis relacionadas com a torre T-101 indicam que possivelmente este desacoplamento pode não corresponder à melhor estratégia de controle. 5. CONCLUSÕES Neste trabalho, mostrou-se a utilização de um simulador orientado a equações para a reprodução de dados operacionais de uma unidade de destilação atmosférica e a vácuo. Mediante o uso do recurso da reconciliação de dados, parâmetros de sintonia do modelo podem ser prontamente obtidos pelo simulador, facilitando o trabalho complexo de especificação destas variáveis pelo usuário e permitindo o auto ajuste on-line do modelo à operação da planta. Adicionalmente, o simulador possibilita o cálculo de ganhos do processo. A apreciação dos ganhos mostrou um comportamento não linear das unidades. Desta forma, o simulador pode ser empregado para atualizar on-line e de forma automática os ganhos dos controladores preditivos destas unidades. 6. REFERÊNCIAS KAES, G.L, Steady state simulation of an oil refinery using commercial software. Athens: Consulting, KAES, G.L. Refinery process modeling a practical guide to steady state modeling of petroleum process. Athens: Kaes Consulting, BADER, G.; CALARGE, L. Simulação e avaliação de uma unidade de destilação atmosférica e a vácuo de petróleo. Trabalho de conclusão de curso. Curso de Engenharia de Materiais da Universidade Presbiteriana Mackenzie, PANTELIDIS, C.C.; RENFRO, J.G. The on-line use of first principle models in process operation: review, current status and future needs, Comp. & Chem. Engng., v. 51, p , 2013.