Análise, modelagem e otimização do ciclo de refrigeração de uma unidade de processamento de gás natural

Abstract

O estudo de ciclos de refrigeração é de grande importância devido à preocupação crescente com o consumo de energia elétrica, diretamente ligada à eficiência de funcionamento dos componentes do processo. Considerando o elevado consumo de energia em ciclos de refrigeração, a otimização da operação destes sistemas se traduz em economia significativa. Este trabalho apresenta a aplicação de um método para otimização de ciclos de refrigeração por compressão a vapor, utilizados em unidades de processamento de gás natural. A metodologia empregada tem o propósito de otimizar este sistema através da determinação dos valores das variáveis de decisão que permitem atender a demanda energética da unidade com o compromisso de maximizar a eficiência do ciclo. Neste contexto realizou-se a análise dos principais componentes do ciclo de refrigeração e seu funcionamento. No presente trabalho realizou-se a simulação do processo utilizando o Excel, com o auxílio da biblioteca termodinâmica do Coolprop, onde foram definidos os valores mais efetivos das variáveis que causam maior impacto no Coeficiente de Performance (COP) do ciclo de refrigeração. Como principal análise é apresentada uma simulação do processo com dados de projeto. Posteriormente realiza-se uma análise do comportamento do ciclo frente a modificações das variáveis de decisão e uma otimização do processo para aumento do COP. Por fim é analisado o comportamento do ciclo de refrigeração frente a variações das condições de entrada do gás natural. A análise de sensibilidade foi realizada com as principais variáveis de decisão (pressões do ciclo, fração vaporizada e calores dos trocadores). Observa-se que com o aumento da pressão máxima de operação tem-se um aumento na vazão geral do ciclo e impacto na variação no trabalho do primeiro estágio de compressão. Quando analisa-se a variação da pressão mínima não se observa impacto na vazão do ciclo. Através da otimização do caso base obteve-se um aumento de 35% do COP, passando de 2.66 para 3.61. A otimização foi realizada considerando que a temperatura final do gás natural, ou temperatura do gás natural após passar pelo ciclo de refrigeração, não sofresse variação maior que 2%.

Due to the rising concern about electric energy consumption, refrigeration cycles studies have become more and more important. Considering the high energy that a refrigeration cycle demands, its optimization translates into expressive gains. This work presents an optimization of a vapor-compression refrigeration cycle commonly found in natural gas processing plants. The purpose of the employed methodology is to optimize the system through determination of the decision variables values, which still attend the energetic demand of the plant. In this context, the main components of the cycle were analyzed and modelled. Using the thermodynamic library Coolprop the refrigeration cycle was simulated and determined which variables have more influence in the Coefficient of Performance (COP) and its most effective values. It is presented as the main analysis a simulation of the process using project data. Then the behavior of the cycle was analysed by variating decision variables and optimized in terms of yielding a higher COP. Finally, the behavior of the cycle was analysed by changing properties such as temperature and mass flow of the natural gas entering the process. The sensitivity analysis was made by changes in the main decision variables (cycle pressures, vaporized fraction and heat from the heat exchangers). It was observed that the higher the maximum operation pressure, the higher the cycle mass flow is. In terms of varying the minimum pressure it was not observed changes in the cycle mass flow. By optimizing the reference case, the value of COP was increased from 2,66 to 3,61, an increase of 35%. The optimization was conducted considering that the natural gas final temperature, or the temperature of the natural gas after passing through the refrigeration cycle, did not have a variation higher than 2%.