Otimização da produção de hidrogênio utilizando o algoritmo genético
| Autor: | Leonardo Dantas de Souza Netto, Antônio Santos Silva, Taline Valéria Góes Reis, Pedro Leite de Santana, André da Silva Guimarães, Rogério Luz Pagano |
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| Rok vydání: | 2016 |
| Předmět: |
Hydrogen
business.industry chemistry.chemical_element Context (language use) Endothermic process Methane Modeling and simulation Steam reforming chemistry.chemical_compound chemistry Genetic algorithm General Earth and Planetary Sciences Environmental science Process engineering business Energy source Simulation General Environmental Science |
| Zdroj: | Scientia Plena. 12 |
| ISSN: | 1808-2793 |
| DOI: | 10.14808/sci.plena.2016.054205 |
| Popis: | A pesquisa por novas alternativas e processos geradores de energia tornou-se fundamental para atender à demanda mundial por fontes energéticas sustentáveis e menos agressivas ao meio ambiente. Defronte destes fatos, a produção de hidrogênio converte-se numa alternativa viável, por ser considerado um combustível limpo e de alta densidade energética. A principal rota industrial para a obtenção de hidrogênio é a reforma a vapor do metano. Este é um processo endotérmico, no qual o metano reage com o vapor d’água, sob condições de elevadas temperaturas e pressão, para geração de hidrogênio. Recentemente, os avanços na área de modelagem e simulação, especialmente aplicando a técnica de fluidodinâmica computacional, vem auxiliando na investigação e otimização destes processos, sem que haja gastos relacionados à realização do mesmo. Diante deste contexto, o presente trabalho teve como finalidade simular um reator com membrana por meio de um software comercial, com a finalidade de realizar a otimização das suas condições operacionais. O Algoritmo Genético (AG) foi aplicado com o intuito de maximizar a produtividade do processo. Foram obtidos perfis simulados do reator para a conversão de metano e recuperação de hidrogênio alcançando valores de 100 %, o que comprova a eficácia da metodologia apresentada para otimizar as principais variáveis do processo. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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