Otimização multivariada de um processo químico através do uso de projeto de experimentos

Abstract

Esta dissertação apresenta a aplicação de um método para otimização multivariada de um processo químico, no qual são utilizadas técnicas de projetos de experimentos, modelos de regressão e função de perda multivariada para a definição do ajuste ótimo do processo de clorometilação a um custo de pesquisa mínimo. O estudo foi realizado com duas matérias-primas diferentes, DHS e DHS-S, pois atualmente é a partir delas que o produto Butóxido de Piperonila é obtido, e a origem dessas matérias-primas, a pureza e seus preços são diferenciados. O interesse da pesquisa está em encontrar um ajuste ótimo para os fatores controláveis quantidade de produtos no reator, proporção de DHS ou DHS-S, temperatura de reação e tempo de reação com vistas a melhorar a produtividade, a qualidade e reduzir o custo de produção. O trabalho mostra de forma estruturada as diversas etapas envolvidas na aplicação prática de uma otimização multivariada. Um projeto fatorial completo foi escolhido para realização dos experimentos, e os dados foram tratados estatisticamente através de modelos de regressão.Os objetivos específicos da pesquisa foram alcançados, possibilitando uma melhoria na qualidade do produto clorometilado, um aumento na produtividade do processo para a matéria-prima DHS-S em 18,25% e uma redução no custo de produção para a matéria-prima DHS de 1,11% e para a matéria-prima DHS-S de 5,11%

This paper presents the application of a method for multivariate optimization of a chemical process, emphasizing techniques of design of experiments, and models of regression and quadratic loss function for identifying excellent adjustment of process, with a minimum research cost considering multiple quality characteristics simultaneously. The study was realized considering two different raw materials, DHS and DHS-S, because nowadays Piperonyl Butoxide is obtained from them, and their purity and prices are different. The interest of the research is to find the optimum adjustment for the controllable factors quantity of products on reactor, DHS or DHS-S proportion, reaction temperature and reaction time to improve the productivity, the quality and to reduce the production costs. This paper shows, in a structured manner, several steps involved on the practice application of the multivariate optimization. A full factorial project was chosen for the experiments, and the data were treated statistically by models of regression. The specific objectives of the research were attained, permitting an improvement in the Chloromethyl quality, an increase in the productivity of the process for the DHS-S raw material in 18.25% and a reduction in the production cost for the DHS raw material of 1.11% and for the DHS-S raw material of 5.11%.