Diseño óptimo de sistemas de cogeneración operando bajo situaciones anormales

Abstract

This thesis presents an optimization approach to the design of cogeneration systems in industrial parks related to separation and production of petroleum derivatives as way to reduce the environmental and economic impact caused by the flaring and venting of flue gases during abnormal situations. A nonlinear optimization model is develop to maximize the profit by taking advantage of the heat and electricity generated. In order to calculate equipment size, operating and capital costs, and tons of carbon dioxide produced taking into account the uncertainty associated to abnormal situations, it was used historical data of flows and compositions for the flaring streams under abnormal situations. A case study is presented to show the applicability of the proposed model and the feasibility of using cogeneration systems to mitigate flaring and venting, and consequently to reduce environmental impact and operating costs.

En la presente Tesis se desarrolla un modelo de optimización para el diseño de sistemas de cogeneración en parques industriales relacionados a la producción y separación de derivados del petróleo como una forma de reducir el impacto ambiental y económico causado por la quema y venteo de gases combustibles durante situaciones anormales. Se desarrolló un modelo de optimización no lineal para maximizar las ganancias de generar calor y electricidad a partir del sistema de recuperación propuesto. Se emplearon datos históricos de las corrientes y composiciones de las corrientes que se queman durante situaciones anormales en aras de calcular el tamaño de los equipos, los costos de operación y de capital, y las toneladas de bióxido de carbono producidas tomando en cuenta la incertidumbre asociada a las situaciones anormales. Se presenta un caso de estudio para mostrar la aplicabilidad del modelo propuesto y la factibilidad de utilizar sistemas de cogeneración para mitigar la quema y venteo de gases, y consecuentemente reducir el impacto ambiental y los costos de operación.