Diagnóstico computacional e otimização operacional da unidade de dessulfurização industrial semi-seco (FGD-SDA) em plantas de geração termelétricas
| Autor: | Pereira, Andréa da Silva |
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| Přispěvatelé: | Gonçalves, Luciana Rocha Barros, Cartaxo, Samuel Jorge Marques |
| Jazyk: | portugalština |
| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: | |
| Zdroj: | Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) Universidade Federal do Ceará (UFC) instacron:UFC |
| Popis: | The use of fossil fuels represents about 65% of the global electric energy generation and one estimates that 38% of this production is obtained from the coal. However, due to more rigorous environmental legislation and growing awareness about sulphurous compounds emissions on the atmosphere, many desulphurization technologies have emerged over the last decades, generating the necessity of heavy investments on R&D in order to access alternatives and more efficient solutions. This research project has as main objective to diagnose computationally and to optimize a semidry industrial desulphurization unit (FGD-SDA) in thermoelectric power plants to make them more efficient in the sulphur content lowering (SO2), aiming at a better performance in using lime (CaO) and additive (NH4NO3). The analysis using process modelling allows it to be evaluated by simulating experimentally non tested conditions, due to time or cost constraints in performing these tests in pilot unit built for this project. For this, a mathematical model was developed to represent the desulphurization, using a Spray Dry Absorber, in one-dimensional steady state flow. Three other models were as well developed to predict absorption/reaction of SOX, where the main difference is the location of the reaction front on the atomized droplet. To estimate the parameters of the models, the nonlinear least squares method (Levenberg-Marquardt) was implemented in Python and used in predictions. The mathematical models were submitted to validation in, order to evaluate their relevance in predicting the experimental data, and to statistical analysis, as alternative to discern the models employed. As main results, the model with central reaction front presented the best prediction to the desulphurization efficiency using a solution of Ca(OH)2 plus additive, with apparent experimental error of 6.8%. The optimization this model in order to maximize removal efficiency of SO2 is obtained at Ca(OH)2 and additive concentrations of 18% and 50% (CaO molar basis), respectively. The development of the software for the FGD treatment unit allows a preventive diagnosis of the unit once it is capable to estimate all the process currents, aiming at analysing operational conditions of the unit to maintain the SO2 emissions between environmental limits, using coal with higher levels of sulphur and or less concentrate solutions. O uso de combustíveis fósseis representa aproximadamente 65% da geração de energia elétrica mundial e estima-se que 38% dessa produção seja obtida a partir do carvão. No entanto, em virtude de leis ambientais mais rígidas e do crescente aumento da preocupação com emissões de compostos sulfurados na atmosfera, diversas tecnologias de dessulfurização foram desenvolvidas ao longo das últimas décadas, conduzindo à necessidade de maiores investimentos em PD&I em busca por alternativas e soluções mais eficientes. Este projeto de pesquisa tem como principal objetivo diagnosticar computacionalmente e otimizar a unidade de dessulfurização industrial semi-seco (FGD-SDA) em plantas de geração termelétricas para torná-la mais eficiente na redução do teor de enxofre (SO2), visando uma melhor performance do uso da cal (CaO) e do aditivo (NH4NO3). A análise utilizando a modelagem do processo permite avaliar, através de simulações condições não testadas por via experimental, devido às restrições de tempo/custos na realização de ensaios na unidade piloto relacionada a esta pesquisa. Para isso, elaborou-se um modelo matemático representativo do processo de dessulfurização, utilizando o Spray Dry Absorption, em regime estacionário com escoamento unidimensional. Também foram propostos três modelos para a absorção/reação de SOx, sendo a principal diferença a localização da frente de reação na gota atomizada. Para a estimativa dos parâmetros dos modelos, utilizou-se o método não-linear de mínimos quadrados de Levenberg-Marquardt a partir de uma rotina de ajuste desenvolvida em Python. Os modelos matemáticos foram submetidos a validação, com o objetivo de avaliar a adequação aos dados experimentais, e as mesmas análises estatísticas, como alternativa de discriminar os modelos empregados. Como principais resultados, o modelo com frente de reação central apresentou a melhor predição para a eficiência de dessulfurização com uso da solução de Ca(OH)2 mais aditivo, com erro experimental aparente de 6.8%. A otimização desse modelo, visando maximizar a eficiência de remoção de SO2 é obtida nas concentrações do Ca(OH)2 e aditivo de 18% e 50% (base molar de CaO), respectivamente. O desenvolvimento do software para a unidade de tratamento FGD possibilita o diagnóstico preventivo da unidade por ser capaz de estimar todas as correntes de processo utilizando o parâmetro de eficiência calculado pelo modelo rigoroso, visando analisar condições operacionais para manter a emissão de SO2 dentro dos limites ambientais, como a utilização de carvões com maior teor de enxofre e/ou soluções menos concentradas. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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