A study on modelling, data reconciliation and optimal operation of hydrogen networks in oil refineries

  1. Gómez Sayalero, Elena Mª
Dirigée par:
  1. César de Prada Moraga Directeur/trice

Université de défendre: Universidad de Valladolid

Fecha de defensa: 01 février 2016

Jury:
  1. Fernando Tadeo President
  2. Smaranda Podar Secrétaire
  3. Carlos Alberto Méndez Puentes Rapporteur
  4. Sebastián Dormido Bencomo Rapporteur
  5. Francisco Javier Lafuente Sancho Rapporteur

Type: Thèses

Résumé

Se ha llevado a cabo un estudio sobre la gestión óptima en tiempo real de redes de hidrógeno en refinerías de petróleo, con referencia a la refinería de Petronor perteneciente al grupo Repsol y situada en Muskiz (Vizcaya). La tesis consiste en la aplicación de técnicas bien conocidas y establecidas como el modelado de procesos y la optimización a un tema interesante en la actualidad: las redes de hidrógeno en refinerías de petróleo. Los resultados obtenidos son coherentes y robustos, y las soluciones alcanzadas pueden ser directamente aplicadas en la práctica industrial. El problema abordado tiene gran relevancia industrial, con el propósito general de mejorar la operación en tiempo real, ahorrar recursos en este caso materiales relativos al hidrógeno, y aumentar el conocimiento del sistema en la medida de lo posible. Asimismo se han desarrollado librerías en el entorno de simulación EcosimPro. Los objetivos de la tesis son: i) la estimación correcta tanto de variables medidas como de variables desconocidas de la red de hidrógeno; ii) la determinación de las condiciones óptimas de operación así como de las producciones óptimas; iii) la exploración de otros enfoques dirigidos a la operación óptima como la técnica de control self-optimizing; iv) la evaluación del interés y potencial aplicabilidad de modelos simplificados de las plantas para la predicción del consumo de hidrógeno en función de la carga de hidrocarburo. Para cumplir con dichos objetivos, es necesario: i) el desarrollo de un modelo de la red; ii) la implementación de dicho modelo en un entorno de simulación; iii) la aplicación de técnicas de reconciliación de datos y optimización de la operación, y la implementación de los problemas resultantes haciendo uso de algoritmos de optimización; iv) el cálculo y uso de indicadores de eficiencia de recursos REIs.