- Resumen
- Introducción
- Qué es Visual Mesa
- Variables de optimización
- Variables de restricción
- Ejemplos de optimización
- Ejemplo de resultados obtenidos
- Conclusiones
- Bibliografía
La energía necesaria para la generación del vapor y la potencia eléctrica constituyen una parte sustancial de los costos asociados con las industrias de Refinación y Petroquímica. Estos suelen ser comparables con los costos de las mismas materias primas.
Existe en esas industrias, por consiguiente, el interés de hacer más eficiente la operación de los sistemas de vapor y potencia, porque aún ahorros porcentuales pequeños, pueden dar lugar a importantes valores.
VISUAL MESA© es un sistema que se emplea para tomar decisiones óptimas en la operación de Sistemas de Vapor completos y las partes del Sistema Eléctrico y de Combustible interrelacionados con el Sistema de Vapor. En este trabajo se explorarán las variables y restricciones significativas comúnmente encontradas en la optimización de Sistemas de Vapor en Refinerías, así como las estrategias utilizadas por el software VISUAL MESA para enfrentarlas. Se presentan también ejemplos de los ahorros obtenidos de su aplicación.
Los problemas clave de optimización del sistema de vapor a examinar incluyen:
Optimización de Calderas, incluyendo Calderas con combustible dual
Optimización de Turbinas de Gas
Optimización de Turbo Generadores
Optimización de bombas de reserva (spare)
Una Turbina – Un Motor
Múltiples bombas (Ej.: bombas con accionamiento mixto; Ej.: impulsores de torres de enfriamiento)
Turbinas de extracción-condensación (tanto turbinas impulsoras o turbogeneradores)
Restricciones de capacidad de exceso de producción de vapor (colchón)
Restricciones del sistema de combustible
Los sistemas de vapor en Refinerías y otros grandes complejos industriales tales como plantas de Pulpa y Papel o Químicas son grandes consumidores de energía que tienen muchos grados de libertad operativa. Manipulando esos grados de libertad con un programa de optimización basado en los costos, se obtienen ahorros significativos en los costos globales de operación, a la vez que se mantienen las restricciones impuestas al sistema (disponibilidad de combustibles, colchón de seguridad operativa, máximas cargas admisibles, límite de emisiones, etc.). Esto es particularmente importante en los países con sistemas eléctricos desregulados. Debido a que el Sistema Eléctrico es el principal competidor económico del Sistema de Vapor, la desregulación eléctrica introduce nuevos desafíos para operar ambos sistemas combinados al mínimo costo. La gran variación en los precios de la energía eléctrica ha traído aparejados los siguientes escenarios operativos, que raramente han sido considerados antes:
El alto incremento de los precios de la electricidad durante períodos de escasez de energía dio como resultado tener que parar plantas por el alto impacto económico asociado.
La disminución incremental de precios dio como resultado escenarios económicos en los cuales conviene parar los trenes de cogeneración, especialmente de noche.
Este trabajo no tratará de describir todas las capacidades del VISUAL MESA o explicar por completo la tecnología de optimización en línea, pero se describirá en primer lugar el software mencionado y luego se centrará la discusión sobre las decisiones operativas acerca de las variables y restricciones de optimización clave del sistema de vapor y cómo ellas deben ser gerenciadas.
VISUAL MESA es un Sistema utilizado para el monitoreo, modelado, optimización, auditoría y contabilidad de grandes sistemas de vapor y eléctricos en Refinerías, plantas Químicas y otros grandes complejos industriales. VISUAL MESA ge originalmente desarrollado por la "Chevron Research and Technology Company" (CRTC) a principios de los "90 e implementado en línea en las mayores refinerías de la Compañía. VISUAL MESA es en la actualidad el Sistema de este tipo más utilizado en el mundo y brinda cuatro grandes conjuntos de funcionalidades:
Monitoreo. Ayuda a gerenciar el sistema de vapor monitoreando todas las variables y suministrando alertas sobre cambios importantes. Permite seguir los parámetros operativos clave incluyendo los parámetros económicos asociados. Ayuda en emergencias con recomendaciones de "load shed" (reducción de carga).
Optimización. VISUAL MESA recomienda cómo operar el sistema al mínimo costo utilizando optimización un algoritmo de SQP (Successive Quadratic Programming) mejorado. La optimización está configurada de tal forma que siempre sea resoluble y no recomiende cambios que no sean operativamente seguros.
Estudios de Ingeniería ("What If?") para predecir como responderá el sistema a un cambio propuesto tal como una nueva planta, una parada de planta o baja de un equipamiento o cualquier cambio que necesite entender en su planta.
Contabilidad y Auditoría. Utilizando las técnicas de validación de VISUAL MESA, se contabiliza precisamente el uso y producción de vapor así como se detecta vapor perdido o mal gastado e ineficiencias donde sea que existan.
Es un software gráfico que permite el monitoreo continuo, en línea, del sistema de vapor, colectando información del campo, calculando y optimizando en base a ella. La visualización del sistema de Vapor de una Refinería completa y de la Planta de Calderas en particular se muestra a continuación:
En el resto de este trabajo nos enfocaremos sólo sobre las capacidades de optimización del VISUAL MESA. VISUAL MESA utiliza optimización SQP (Successive Quadratic Programming) desarrollado por L. Lasdon, de la Universidad de Texas en Austin, para toda optimización aunque ésta ha sido significativamente mejorada y especialmente formulada para la optimización de los Sistemas de Vapor, donde existen muchos problemas de enteros mixtos.
VISUAL MESA posee todas las capacidades requeridas para correr en línea incluyendo:
Validación de datos
Detección de estado estacionario
Identificación del modelo en línea
Interfaces estándares con Sistemas de Control y Sistemas de Información de Plantas
Chequeo de confiabilidad del Sistema de Control y modelo en lazo cerrado
Variables de Optimización son aquellas variables donde se tiene una elección relativamente libre sobre el valor que puede tener. Por ejemplo, el caudal al que una determinada caldera opera es una elección libre mientras que la producción total de vapor sea satisfecha, por lo tanto el flujo de cada caldera puede ser optimizado de tal manera que la producción de las calderas mas eficientes sea maximizada. Existen dos clases de variables de optimización que deben ser manejadas para optimizar un sistema de vapor:
1. Variables continuas, tales como producción de vapor de una caldera o flujo de vapor a través de un turbogenerador motorizado con vapor. Es también importante determinar si la unidad debería parar reconociendo el límite operativo mínimo de la unidad.
2. Variables discretas, donde el optimizador tiene que decidir básicamente si una pieza de equipamiento en particular operará o no. La ocurrencia mas común de esta clase de optimización en Sistemas de Vapor de Refinerías es en la optimización de los pares turbinas-motores, donde se tiene que decidir que bomba operar, aquella motorizada con una turbina de vapor o aquella motorizada por un motor eléctrico.
Variables de restricción son aquellas variables que no pueden se elegidas libremente por el optimizador pero deben ser limitadas por razones prácticas de operación. Existen dos clases de restricciones para manejar en la optimización de Sistemas de Vapor:
1. Restricciones de Equipamiento Directas. Un ejemplo de una restricción de equipamiento directa es la potencia de salida de un turbogenerador. En un turbogenerador se pueden optimizar los flujos a través del generador con límites de flujo especificados pero habrá también un límite máximo de potencia producida.
2. Restricciones abstractas. Una restricción abstracta es una donde la variable no es medida directamente en el sistema o una restricción que no es función de un único equipamiento. Un ejemplo de este tipo de restricción es el colchón de vapor (o exceso de capacidad de producción de vapor). El colchón de vapor es una medida del exceso de capacidad en el sistema. Si esta clase de restricción no fuese utilizada en el optimizador, usualmente se recomendaría operar con el mínimo número absoluto de productores de vapor. Esto no es seguro debido a que la posible falla de una de estas unidades podría para la planta completa.
Esta sección describirá y discutirá varias de las problemáticas de optimización importantes encontradas en los sistemas de vapor de refinerías.
5.1 Optimización de Calderas
Calderas de simple y doble combustible son optimizadas en forma similar. Aquí mostraremos un ejemplo de una caldera con combustible dual. Para modelar una caldera de combustible dual se requiere que una caldera con combustible único sea dividida en dos bloques de caldera de VISUAL MESA. Una caldera que puede quemar dos combustibles al mismo tiempo es mostrada a la derecha. B3-GAS representa los quemadores de gas y B3-OIL representa los quemadores de "oil". Se requiere especificar las cargas para conjunto de quemadores independientemente, de manera que se requiere el cálculo de carga de calor en línea. El caudal de vapor es utilizado para corregir la eficiencia del B3-GAS de forma que los caudales predichos y medidos se igualen. La eficiencia de B3-OIL es controlada para ser un porcentaje fijo de la eficiencia de B3-GAS.
Los dos optimizadores manipulan la carga de calor de los respectivos quemadores de combustible. Los límites deben representar los límites de llama de los respectivos quemadores. La restricción en el medidor limita el caudal de la caldera dentro de su rango operativo normal.
Cuando se optimizan calderas de combustible dual los siguientes factores son importantes de capturar en el modelo:
Un método en línea para medir la eficiencia.
Un método que mida independientemente la eficiencia de cada combustible.
Costos precisos de los combustibles respectivos.
Una restricción que limite precisamente el consumo total de los respectivos combustibles. Estos límites podrían ser especificados por límite de "tener que quemar gas" en el límite bajo y un límite de emisión en el límite máximo.
Estos factores son importantes de capturar debido a que la optimización de combustible dual no es solo controlada por las eficiencias relativas sino también por los costos de los combustibles. Están limitados por restricciones reales en la refinería que especifican que una cantidad determinada de un combustible en particular debe ser quemado debido a que es un subproducto y no puede ser vendido; debe ser quemado. En las refinerías de USA esta es típicamente una restricción de gas combustible. Podría haber también un límite total en una fuente interna barata de combustible.
La intersección de todas estas variables crea una optimización muy compleja que puede tener un impacto económico muy profundo.
5.2 Colchón de Producción de Vapor
Cuando la optimización de las calderas permite que las calderas sean paradas, se debe considerar una restricción sobre la capacidad de reserva de producción de vapor (algunas veces conocida como colchón de vapor). Si no se considerase esta restricción, VISUAL MESA tenderá a parar agresivamente calderas hasta tener muy poca capacidad de reserva. Esto podría ser el método para operar al mínimo costo pero no sería operacionalmente robusto. Sin algo de capacidad de reserva modelada en el sistema, una pequeña falla de vapor podría hacer cascada hasta una parada de planta completa. Debajo se explica como contemplar la restricción de colchón de producción de vapor.
En la mayoría de los modelos de VISUAL MESA, los esquemas creados representan el sistema físico real. Podemos también utilizar los bloques MESA para realizar cálculos lógicos y aritméticos para otros usos. La figura muestra un esquema lógico que determina la capacidad de producción total y de reserva de un sistema de vapor con tres calderas. Arriba a la izquierda se encuentra un colector (o tanque) que suma el caudal total de todas las calderas. En el lado derecho hay tres entradas de controladores. Estos son los ítems mas importantes en este problema. El propósito de estos ítems es calcular la capacidad máxima de cada caldera. La capacidad es determinada por el flujo de la caldera. Para las calderas en este ejemplo el caudal operativo mínimo es 50 TM/h y el máximo es 150 TM/h. La siguiente tabla de valores es utilizada para convertir el caudal actual en capacidad:
Esta tabla es utilizada para proporcionar al optimizador SQP información sobre la derivada (tendencia). Si no se tienen valores continuamente crecientes la derivada sería cero y el optimizador no tendría información sobre la dirección requerida para satisfacer la restricción. La capacidad disponible total es entonces sumada.
Un bloque medidor es utilizado para restar la generación actual de la capacidad actual. El resultado es la Capacidad Total de Reserva. Una restricción es utilizada para insistir en que la capacidad de reserva esté por encima del valor mínimo. Usualmente la restricción debería permitir expandir los límites de manera que el optimizador no sea penalizado por la operación actual fuera de límites y además para prevenir soluciones no posibles cuando es imposible satisfacer el límite mínimo. Aquí se muestra cómo seleccionar valores para el mínimo de la restricción Capacidad Total de Reserva. Este número es básicamente una política de seguridad. Mas grande sea el número, más segura será la operación. Altos valores, sin embargo, cuestan dinero debido a que hacen operar más equipamientos que los absolutamente necesarios y típicamente se tendrían grandes ahorros si se parasen los productores de vapor mas ineficientes.
Un valor de 0.0 indica que no existe capacidad de reserva. Si cualquier caldera cae entonces no se puede proveer el vapor requerido por la planta.
Un número conservativo a utilizar es la capacidad máxima del generador en línea mayor. Entonces, si su mayor generador falla, se estará asegurando tener la capacidad de reserva suficiente en línea para proveer la planta.
5.3 Turbina de Extracción / Condensación
Optimizar Turbinas de Extracción / Condensación es muy común especialmente en plantas de etileno. Los impulsores del compresor son típicamente > 10,000 HP. En un turbina impulsora la potencia mecánica de la turbina debe permanecer constante (el procesos está esperando una salida constante de potencia). Aquí hay un ejemplo:
Una turbina simple de extracción / condensación modelada como dos turbinas separadas. Una desde la presión de admisión a la presión de extracción y otra desde la extracción hasta presión de vacío.
El componente acumulador en el extremo derecho de la figura calcula la potencia total de la turbina impulsora. La restricción que puede verse encima de la misma es una restricción ecualizadora de la potencia mecánica. Esto asegura que la potencia mecánica de la unidad permanece constante en todo momento durante la optimización. La potencia mecánica corregida es determinada por los resultados de la simulación.
En muchas optimizaciones de turbinas como ésta, existen dos grados de libertad para optimizar pero conocemos los tres caudales. Seleccionando que caudales optimizar no es usualmente importante para la optimización. En este caso seleccionamos la optimización del caudal de alta presión de admisión de la turbina y el caudal agotado de baja presión. El vapor de extracción es determinado por diferencia y esta limitado dentro de sus límites operativos a través del bloque de restricción.
Es muy importante en turbinas condensantes como ésta, conocer la presión del condensador de superficie precisamente. La cantidad de potencia producida en la sección de baja presión de la turbina es extremadamente sensitiva a este número.
Buenas curvas de eficiencia son también importantes, especialmente si existen múltiples turbinas impulsoras paralelas en el sistema.
5.4 Optimización de Bombas de Reserva (Spare)
La optimización de bombas de reserva (spare) es un problema de optimización mixta entera no lineal (MINLP) donde se tiene que decidir qué bomba operar para una determinada carga de proceso. El caso más simple y típico es cuando se tienen dos impulsores idénticos de reserva, uno impulsado por una turbina de vapor y otro por un motor eléctrico y la cuestión es seleccionar la opción menos costosa. Esto no será descrito aquí. Un caso mas complicado, que será descrito, es cuando se tienen varios impulsores, no necesariamente del mismo tamaño, en un servicio compartido y se tiene que elegir la configuración óptima de impulsores a operar.
Primero algunos comentarios generales acerca de este problema:
Los impulsores optimizados típicamente no serán muy grandes (> 100 HP pero < 1000 HP) porque grandes impulsores de procesos como un compresor son muy caros de reemplazar.
Usualmente existen muchos impulsores para optimizar. Una vieja refinería que posee pequeños impulsores de turbinas tiene varios cientos en la planta.
Las eficiencias de las turbinas son bastante bajas (en el orden del 35% de eficiencia isentrópica) y difíciles de determinar debido al tamaño de las turbinas.
El proceso ordena cuantos impulsores operar y el optimizador solo necesitará seleccionar cuales son los correctos.
El software VISUAL MESA proporciona los reportes de recomendaciones operativas para lograr minimizar el costo total del sistema, entre ellos el de cambio de bombas por motores o viceversa:
5.5 Ejemplos de impulsores de Torres de Enfriamiento
Aquí hay un ejemplo de un conjunto de impulsores de bombas de una torre de enfriamiento. Hay 4 bombas de 500 HP cada una. Una es impulsada por una turbina de alta presión a media presión, otra por una turbina de alta presión a condensación, y otras dos por motores. Actualmente, tres de estas bombas están operando (las dos turbinas y uno de los motores). El optimizador puede manipular las bombas pero debe mantener tres en operación.
Los optimizadores están conectados a cada uno de los impulsores. Estos íconos de optimización instruyen al optimizador general del sitio a determinar si se debe operar la respectiva bomba. El icono CT-1-GROUP en el costado derecho es un acumulador de grupos de optimización. Es una clase especial de acumulador que suma la potencia mecánica de cada uno de los impulsores y entonces controla la potencia total durante la optimización.
El software VISUAL MESA realiza lo siguiente:
Basado en las especificaciones, indica para cada impulsor, la potencia mecánica, los límites del optimizador y los límites de las restricciones conectados a éste.
Dispone también de inteligencia para simplificar la optimización. Por ejemplo, si todos los impulsores en un grupo estuviesen operando haría que los optimizadores no estén disponibles debido a que no hay opciones. Entonces se deberían correr todos los impulsores.
La restricción ligada al CT-1-GROUP es tanto un ecualizador o una restricción de mínima sobre la potencia mecánica total de las bombas operando. En otras palabras, requiere que el optimizador mantenga al menos tanta potencia mecánica de todas las bombas al final de la optimización como es requerido en la operación actual.
6. Ejemplo de resultados obtenidos
A modo de ejemplo, se presentan los resultados obtenidos de la aplicación del VISUAL MESA para optimizar, en línea, una refinería de tamaño medio.
En la gráfica se distinguen tres períodos:
Primer mes, "linea base", VISUAL MESA se ha ejecutado en línea pero sin tomarse las acciones de optimización. Puede verse que el software detecta buenas oportunidades de optimización y que la operación es poco consistente, con picos y valles pronunciados.
Segundo mes, las sugerencias de optimización generadas por el VISUAL MESA son tomadas en cuenta progresivamente por los operadores. Se observa cómo comienzan a reducirse los ahorros predichos por la optimización a medida que las recomendaciones de optimización son tenidas en cuenta.
Tercer mes, las sugerencias de optimización son seguidas en forma habitual por los operadores. Los ahorros predichos han caido ahora drásticamente, al operarse el sistema consistentemente en forma óptima.
Esto ha llevado a obtener beneficios promedio mayores a 2 Millones de Euros anuales, sólo por optimización y aún siendo mejorados.
En este trabajo fue descrito el VISUAL MESA, un programa para el gerenciamiento en línea de sistemas de vapor y potenvcia. Fueron también discutidos varios de los problemas clave de optimización encontrados en un Sistema de Vapor de una refinería típica tales como optimización de calderas, optimización de turbinas de extracción/condensación y optimización de bombas de reserva. Además fue descrito como estos problemas son gerenciados a través del VISUAL MESA.
En base a la experiencia de las muchas aplicaciones realizadas, los beneficios totales a esperarse en una refinería de 200.000 bpd, por la aplicación del software VISUAL MESA en las tareas mencionadas (Monitoreo, Simulación what-if, optimización y contabilidad de la producción) pueden ser estimados como superiores a los 1.500.000 US$ por año.
1. Y.Fan, S. Sarkar, and L. Lasdon, "Experiments with Successive Quadratic Programming Algorithms," Journal of Optimization Theory and Applications, Vol. 56, No. 3, March 1998.
2. D. A. Nelson, G. D. Roseme, L.R. Borland, R. J. Guttchen, S. Delk, "G2/Mesa, An On-Line, Graphical Utility System Modeling Tool". 1994 NPRA NATIONAL MEETING, March 20-22, 1994, San Antonio, Texas.
3. S. Delk, MESA Manual, The MESA Company, 1997.
REDUCCIÓN DE COSTOS DE VAPOR Y POTENCIA EN LAS INDUSTRIAS DE REFINACIÓN Y PETROQUÍMICA.
Enviado por: Ing.+Lic. Yunior Andrés Castillo S.
"NO A LA CULTURA DEL SECRETO, SI A LA LIBERTAD DE INFORMACION"®
www.monografias.com/usuario/perfiles/ing_lic_yunior_andra_s_castillo_s/monografias
Santiago de los Caballeros, República Dominicana, 2015.
"DIOS, JUAN PABLO DUARTE Y JUAN BOSCH – POR SIEMPRE"®
Autor:
Carlos Ruiz.
Edgardo Benvenuto.