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Optimización simultanea de composición de cargas y variables de operación en unidades de destilación de crudo

Resumen

Se desarrolló un modelo de optimización no lineal para determinar la composición de la mezcla de crudo a cargar y las condiciones de operación de Torres de Destilación Atmosférica (TDA). El caso industrial fue un sistema de Unidades de Destilación de Crudo (UDC) perteneciente a la refinería de Barrancabermeja de ECOPETROL S.A. La optimización involucró el blending de carga, el proceso de destilación, el blending de productos finales y las restricciones de planta como disponibilidad de materias primas, demanda del mercado, calidad de productos, integridad de equipos y la integración energética en las plantas. El blending de carga consideró cinco crudos extra-pesados (gravedad API<13); el proceso de destilación se modeló de forma no lineal simplificada mediante metamodelos a partir de modelos rigurosos en PRO/II y diseño de experimentos (Hipercubo Latino); los trenes de precalentamiento de crudo se representaron con balances energéticos y la ecuación de diseño de cada intercambiador; los productos finales preparados fueron Jet-1A y Diesel. El modelo de optimización fue NLP maximizando utilidad del sistema y se implementó en GAMS 2.22 usando el solver CONOPT. Los metamodelos de tipo polinómico de segundo grado mostraron un excelente desempeño para calcular flujos, propiedades de caracterización y temperaturas de corrientes atmosféricas con errores promedio inferiores al 6.6%, 3% y 1.5% respectivamente. El tiempo de ejecución usado por GAMS para encontrar la solución estuvo entre 26 y 62 segundos valor bajo para un problema NLP que modela de forma semi-rigurosa el comportamiento de la planta. La utilidad óptima encontrada fue superior al 20% respecto a la estimación inicial. Los crudos extra-pesados en la dieta de las UDCs requirieron condiciones más severas de operación como mayor temperatura de crudo a la entrada de las torres, mayor flujo de vapor de despojo por el fondo y menor presión de cima de las torres.