Modelagem termodinâmica e otimização numérica de um sistema de cogeração de uma usina sucroalcooleira

Abstract

A biomassa, fonte de energia renovável, tem forte potencial de utilização no mundo para substituição de fontes fósseis. Como destaque, temos a cana de açúcar, biomassa mais utilizada no Brasil, devido ao fato de ser matéria-prima da fabricação de açúcar e álcool nas usinas sucroalcooleiras. Um dos resíduos dessa produção, o bagaço de cana, é comumente utilizado no processo de cogeração de energia (produção de vapor e energia elétrica) nas próprias usinas. Nesse processo, é interessante que se tenha sempre o melhor rendimento possível a fim de promover o máximo aproveitamento dos resíduos e maior retorno financeiro para a usina. Uma forma de garantir o máximo rendimento possível é a otimização, que consiste no emprego de técnicas computacionais que buscam maximizar ou minimizar uma função objetivo. Esse trabalho propõe uma análise termodinâmica e a otimização numérica de uma planta de produção de vapor e eletricidade baseada em uma usina sucroalcooleira do noroeste paulista. Todas as análises foram realizadas a partir do software IPSEpro®. Foram analisados cinco casos, nos quais foram avaliados a variação do mix de produção, a diminuição do calor de processo, a variação do teor de umidade do bagaço e a quantidade de calor requerida pelo processo. O método de otimização utilizado foi o dos algoritmos genéticos. A função objetivo foi a maximização da geração de energia das turbinas e as variáveis de decisão foram as frações de fluxo, fluxo de massa, temperaturas e pressões de saída das turbinas. Os resultados mostraram que a primeira configuração da planta não apresentava um bom aproveitamento da energia disponível, sendo feita, portanto uma substituição da caldeira por uma nova de maior capacidade. Depois disso, as otimizações foram realizadas nessa nova planta. A otimização mostrou bons resultados na melhora da geração de energia em todos os casos em que foi possível realizar modificações nas configurações da planta. Os resultados mais expressivos foram obtidos quando havia menor demanda de vapor para processo e quando essa demanda é suprida pela segunda turbina.

Biomass, a renewable energy source, has a strong potential for use in the world to replace fossil sources. As a highlight, we have sugarcane, the most widely used biomass in Brazil, due to the fact that is the raw material for the manufacture of sugar and alcohol in sugar and alcohol plants. One of the residues from this production, the sugarcane bagasse, is commonly used in the energy cogeneration process (production of steam and electricity) at the plants themselves. In this process, it is always interesting have the best efficiency in order to promote the maximum use of waste and greater financial return for the plant. One way to guarantee the maximum possible yield is an optimization, which consists of using computational techniques that seek to maximize or minimize an objective function. This work proposes a thermodynamic analysis and numerical optimization of a steam and electricity production plant based on a sugar and alcohol plant in the northwest of São Paulo. All analyzes were performed using the IPSEpro® software. We selected five cases that evaluated the variation of the production mix, the reduction of the process heat and the variation of the bagasse moisture content. The optimization method used was genetic algorithms. The objective function was to maximize the power generation of the turbines and as decision variables were flow fractions, mass flow, prices and pressures of turbines output. The results required that the first configuration of the plant did not show a good use of the available energy, being, therefore, made a replacement of the boiler by a new one of greater capacity. After that, the optimizations were carried out on this new plant. The optimization results led to the improvement of the generation of energy in all the cases in which it was possible to carry out the configurations of the plant. The optimization results led to better results when there was less demand for process steam and when the second turbine supplies that demand.