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dc.contributor.advisorFarenzena, Marcelopt_BR
dc.contributor.authorRodrigues, Bruna Magnanipt_BR
dc.date.accessioned2019-10-10T03:49:32Zpt_BR
dc.date.issued2019pt_BR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10183/200347pt_BR
dc.description.abstractAtualmente, as indústrias petroquímicas enfrentam um aumento nos preços da nafta, matéria-prima para a primeira geração, o que torna necessária a busca por novos fornecedores e, muitas vezes, a compra de lotes que apresentam preços mais baixos em função da presença de contaminantes. O gerenciamento otimizado dos lotes recebidos através de operações de blending viabiliza o recebimento dos lotes que apresentam contaminantes e o enquadramento destes nos limites de processamento das unidades. Desta forma, técnicas de otimização aplicadas ao blending e ao scheduling dos recebimentos podem fornecer ferramentas que ajudem a flexibilizar a compra de matérias-primas, diminuindo os gastos com este insumo e aumentando o lucro da empresa. O objetivo principal deste estudo é a solução do problema de recebimento de matéria-prima de uma indústria petroquímica de primeira geração via otimização matemática, visando auxiliar no processo de tomada de decisões. Como resultado, tem-se a definição das quantidades das matérias-primas disponíveis que irão compor a mistura final que será entregue para processamento nas unidades. O modelo leva em consideração os estoques de nafta disponíveis e a suas respectivas composições no instante inicial da otimização, a disponibilidade de navios para descarregamento, as demandas de consumo das unidades, as restrições operacionais de bombeamento e armazenagem e as restrições de qualidade. Estas últimas englobam os limites de processamento de contaminantes e o percentual mínimo de parafinicidade, principal parâmetro de rendimento da nafta, que serve como parâmetro para definir a mistura ideal dos componentes de modo a maximizar o seu rendimento em produtos finais desejados para cada cenário de produção. O modelo de otimização foi desenvolvido baseado em programação mista inteira não-linear (MINLP), com representação discreta do tempo. As variáveis de decisão envolvem a alocação de descarga de navios em tanques de armazenagem, bem como operações de transferência entre tanques de diferentes parques de tancagem através de oleodutos. Sendo assim, para fins de modelagem, as variáveis de decisão do problema foram descritas como o status de abertura e fechamento das válvulas de entrada e saída de cada tanque do sistema, as quais totalizam 34 válvulas, para cada um dos instantes da simulação, os quais totalizam 56, obtendo-se assim um total de 1.904 variáveis de decisão. Foram consideradas restrições operacionais relacionadas a volumes de produto nos tanques, status de abertura e fechamento das válvulas dos tanques e trocas excessivas de tanques de recebimento/expedição, assim como restrições de qualidade relacionadas aos limites de processamento de contaminantes das unidades. Para a resolução do problema de otimização, foi empregado um algoritmo genético e adotado um horizonte de predição de tamanho igual a 56. O modelo proposto foi aplicado ao sistema de recebimento de matéria-prima de uma indústria petroquímica real e os resultados mostram o desempenho do modelo quando aplicado a cenários distintos, envolvendo diferentes graus de dificuldade. A partir dos resultados obtidos e do seu comparativo com uma programação realizada por um especialista ad hoc através da Tabela 2, evidenciou-se que o algoritmo foi capaz de resolver cada um dos cenários avaliados, sempre mostrando aderência à estratégia de blending adotada pela indústria.pt_BR
dc.format.mimetypeapplication/pdfpt_BR
dc.language.isoporpt_BR
dc.rightsOpen Accessen
dc.subjectNafta (Química)pt_BR
dc.subjectOtimizaçãopt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.titleOtimização do scheduling de nafta petroquímica utilizando algoritmos genéticospt_BR
dc.typeTrabalho de conclusão de graduaçãopt_BR
dc.identifier.nrb001101314pt_BR
dc.degree.grantorUniversidade Federal do Rio Grande do Sulpt_BR
dc.degree.departmentEscola de Engenhariapt_BR
dc.degree.localPorto Alegre, BR-RSpt_BR
dc.degree.date2019pt_BR
dc.degree.graduationEngenharia Químicapt_BR
dc.degree.levelgraduaçãopt_BR


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