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CHEMCAD le ayuda a reducir periodos de cambio de producto

Introducción

Fabricar varios productos con una única instalación de producción es algo que se ha vuelto cada vez

más atractivo para el titular de la instalación, sobre todo teniendo en cuenta las continuas

fluctuaciones de las materias primas y la transformación del mercado de la energía. Por tanto, contar

con un sistema de producción flexible es un componente esencial si queremos hacer realidad lo

anterior. Aunque nada ha cambiado en los ciclos de vida de las instalaciones diseñadas para 20 a 40

años, los ciclos de vida de los productos sí que se han visto reducidos. Además, el tipo, la calidad, el

precio y la disponibilidad de los recursos necesarios para la producción varían cada vez más rápido

en un mundo globalizado. Por tanto es económicamente ventajoso que la producción pueda

responder con flexibilidad a tales cambios, aportando modificaciones en los productos o incluso

introduciendo productos nuevos en caso necesario.

Una simulación rigurosa por ordenador de los procesos de fabricación contribuye a analizar y evaluar

diferentes escenarios con productos y materias primas variables en un corto periodo de tiempo,

siendo para ello necesario tener en cuenta de forma coherente las limitaciones termodinámicas y

técnicas pertinentes. Sin la simulación, por otra parte, sería necesario realizar numerosos, lentos y

costosos experimentos en las instalaciones de producción para verificar los nuevos escenarios.

Además, durante estos experimentos, las instalaciones no se pueden utilizar por lo general para

seguir con la producción.

Si se conocen los distintos parámetros específicos de funcionamiento de una instalación de

producción en cada escenario, ya optimizados en un caso ideal, entonces ya solo se producirán

pérdidas en la producción al cambiar de una combinación producto/materia prima a otra. Por tanto,

el objetivo de este trabajo es mostrar la forma de minimizar las paradas de producción derivadas del

tiempo de variación de producto con la ayuda del simulador de procesos CHEMCAD.

Usando un ejemplo concreto de la industria oleoquímica vamos a mostrar cómo determinar puntos

operativos estacionarios óptimos y estimar parámetros operativos no disponibles además de

calcular, analizar y finalmente optimizar la evolución de variables dependientes de estado, como por

ejemplo la concentración del producto, utilizando CHEMCAD.

Estudio de caso de la industria oleoquímica

La industria oleoquímica tradicionalmente tiene que hacer frente a diferentes composiciones de los

materiales de partida que utiliza en sus procesos al reutilizar productos naturales y obtenidos del

reciclaje. Para crear condiciones de alimentación constantes para los procesos posteriores es posible

integrar en el proceso una unidad de destilación conectada en serie aguas arriba, de modo que las

grandes fluctuaciones en la composición de los aceites que sirven del materia prima se vean

reducidas a una cantidad controlada.


Dicha planta de destilación es el objeto de estudio en nuestro caso. La tabla 1 muestra la composición

de diversas materias oleosas que sirven como materia prima. Se puede observar que incluso las

mismas en estado puro presentan una gran variación en su composición química. Con el uso de

mezclas y de aceites reciclados se producen incluso aún más combinaciones.

Tabla 1: Composición de distintos aceites procedentes de recursos renovables

Ácidos grasos insaturados Monoinsaturados Poli-insaturado

Nombre

común

Ácido

caprílico

Ácido

cáprico

Ácido

láurico

Ácido

mirístico

Ácido

palmítico

Ácido

esteárico

Ácido

araquidónico Ácido oleico

Ácido

linoleico

Ácido

linolénico

N.º CAS 124-07-

2

334-

48-5

134-

07-7 544-63-8 57-10-3 57-11-4 506-30-9 112-80-1 60-33-3 463-40-1

ID en

CHEMCAD 540 545 890 902 912 550 1534 549 548 1529

Tipo de

aceite C8:0 C10:0 C12:0 C14: 0 C16: 0 C18: 0 C20: 0 C18: 1 C18: 2 C18: 3

Aceite de

almendra 7,0% 2,0% 69,0% 17,0%

Aceite de

coco 8,3% 6,0% 46,7% 18,3% 9,2% 2,9% 6,9% 1,7%

Mantequilla

de coco 25,0% 38,0% 32,0% 3,0%

Aceite de

oliva 11,0% 3,6% 75,3% 9,5% 0,6%

Aceite de

palma 0,1% 0,1% 0,9% 1,3% 43,9% 4,9% 39,0% 9,5% 0,3%

Aceite de

cártamo 0,3% 5,5% 1,8% 0,2% 79,4% 12,9%

Sin embargo, usando dos columnas de destilación conectadas de forma consecutiva es posible limitar

el espectro de cada ácido graso específico. En la primera columna de destilación se separan los

componentes no deseados más volátiles y en la segunda ocurre lo mismo aquellos menos volátiles.

La figura 1 muestra el diagrama de flujo de una instalación de destilación de dos etapas de este tipo.


Figura 1: Diagrama de flujo de una planta de destilación de dos etapas para el acondicionamiento de aceites

Consideremos dos composiciones diferentes de aceites como materias primas para las cuales se

desea obtener un espectro de productos oleosos. El aceite pesado en bruto y las limitaciones para el

producto oleoso más pesado se muestran en la tabla 2, mientras que en la tabla 3 se muestran los

datos para el aceite más ligero.

Tabla 2: Composición del alimento de materia prima para el primer caso y especificación del producto deseado (aceite pesado).

CAUDAL DE

ALIMENTACIÓN

PRODUCTO

Cantidad 10 m³/h Límite

inferior

Límite

superior

C8 Trazas - 0,1%

C10 Trazas - 0,1%

C12 1,6% - 0,5%

C14 0,9% - 0,5%

C16 10,3% - 60,0%

C18 75,7% 96,0% -

C20 11,5% - 30,0%

Datos expresados en porcentaje en peso


Tabla 3: Composición del alimento de materia prima para el segundo caso y especificación del producto deseado (aceite ligero).

CAUDAL DE

ALIMENTACIÓN

PRODUCTO

Cantidad 10 m³/h Límite

inferior

Límite

superior

C8 5,0% - 0,1%

C10 10,0% - 2,0%

C12 40,0% 50,0% -

C14 20,0% 15,0% 28,0%

C16 13,0% 6,0% 14,0%

C18 12,0% 4,0% 14,0%

C20 Trazas - 0,1%

Datos expresados en porcentaje en peso

Condiciones operativas óptimas

Si se fijan las respectivas presiones de la columna, restarán dos variables libres por columna. En este

ejemplo se han seleccionado la razón de reflujo y el consumo energético del evaporador como

variables de diseño. Para estas variables existen ciertas restricciones técnicas debidas, entre otros

factores, a las superficies de los intercambiadores de calor existentes en el condensador y en el

evaporador. En el caso del ejemplo se puede partir del caso normal, en el que la capacidad de los

intercambiadores de calor con respecto a la capacidad de carga de la columna representa la mayor

limitación, de manera que solo las limitaciones de potencia del evaporador y de la capacidad de

refrigeración en el condensador deben tenerse en cuenta para lograr la optimización. Estos límites y

condiciones secundarias se resumen en la tabla 4. La tabla 5 muestra otras características de la

instalación.

Tabla 4: Definición de escenarios para el optimizador

Límites y restricciones

Variable de diseño Límite

inferior

Límite

superior


Razón de reflujo

Columna 1 (R/D 1) 0,1 20

Potencia del evaporador

Columna 1 (QR 1) 0,3 MW 3 MW

Razón de reflujo

Columna 2 (R/D 2) 0,01 20


Columna 2 (QR 2) 50 kW 500 kW

Condición secundaria

Potencia de refrigeración

QC1 en

condensador - columna 1

≤ 3 MW


QC2 en


≤ 500 kW

Como estado de funcionamiento óptimo se define en este caso el punto en el cual el caudal de

producto es máximo. Los costes accesorios se pueden despreciar frente a los costes del alimento.

Tabla 5: Características de la planta de destilación de dos fases de la figura 1.

Característica Columna 1 Columna 2

ID de la unidad 4 5

ID del alimento 3 5

ID prod. de cabeza 4 7

ID prod. de cola 5 6

Presión 35 mbar (a) 10 mbar (a)

N.º de etapas 18 6


Plato de alimentación 12 6

Modelo de columna Riguroso (SCDS)

Modelo de los platos De equilibrio (EQUI)

Termodinámica EQUI UNIFAC

Termodinámica H Calor latente

Para la optimización se utiliza el «Process Optimizer» implementado en CHEMCAD. Este puede

considerar hasta 120 variables independientes y 120 restricciones o condiciones secundarias.

Además del algoritmo secuencial SQP, CHEMCAD cuenta con un algoritmo SQP simultáneo y una

minimización según el método del gradiente reducido. Simultáneo significa en este caso que el

diagrama de flujo se resuelve al mismo tiempo (es decir, orientado a las ecuaciones) y no de forma

iterativa. Dado que el diagrama de flujo considerado no contiene caudales de reciclo, tanto el

algoritmo secuencial como el simultáneo SQP generan ofrecen el mismo resultado. Los escenarios

óptimos mostrados aquí se obtuvieron con el planteamiento secuencial SQP.

Los resultados de los cálculos de optimización se muestran en las figuras 2 y 3. En el caso de la materia

prima oleosa pesada, un 38% de la masa del alimento es el ácido graso C18, creciendo ese porcentaje

en el producto hasta un 48% de la masa del mismo, mientras que en el caso del alimento bruto oleoso

ligero, el 48% en masa del mismo es ácido graso C12, pasando a enriquecerse en masa en el producto

hasta un 63% de ácido graso C12. Los parámetros operativos óptimos se muestran en la tabla 6.

Figura 2: Modificación de la composición del caudal material durante el proceso para el escenario optimizado «Aceite pesado en

bruto»

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

Feed SumpfKolonne 1

KopfKolonne 2

Cau

dal

más

ico

en

kg/

h

C20 C18 C16 C14 C12 C10 C8


Figura 3: Modificación de la composición del caudal material durante el proceso para el escenario optimizado «Aceite ligero en

bruto»

Tabla 6: Valores de las variables de diseño y estado de las restricciones en los respectivos estados óptimos de cada escenario

Escenario

Variable de diseño

Aceite

pesado en

bruto

Aceite ligero

en bruto

Razón de reflujo

Columna 1 (R/D 1) 10,8 2,6


Columna 1 (QR 1) 3 MW 2,03 MW

Razón de reflujo

Columna 2 (R/D 2) 0,65 0,01


Columna 2 (QR 2) 286 kW 364 kW

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

9000

10000

Feed SumpfKolonne 1

KopfKolonne 2

Cau

dal

más

ico

en

kg/

h

C20 C18 C16 C14 C12 C10 C8


Condición secundaria


QC1 en


1,6 MW 0,99 MW

Rendimiento de

refrigeración QC2 en


500 kW 500 kW

En ambos escenarios podrían lograrse mayores rendimientos de producto si la restricción de la

refrigeración en el condensador de cabeza en la segunda columna no limitase el proceso. Por lo tanto,

un cálculo de optimización permite generar información específica extra sobre los cuellos de botella

existentes en el proceso, es decir, sobre qué modificaciones de la planta pueden contribuir a mejorar

la producción. En este caso se trataría de un aumento de la capacidad máxima de refrigeración en el

condensador de la 2ª columna, por ejemplo, mediante una disminución de la temperatura del agua

de refrigeración o instalando un intercambiador de calor adicional.

Cambio de producto-materia prima

Para simular el cambio de producto ligero a producto pesado es necesario considerar las condiciones

térmicas de almacenamiento (masa y energía). Aquí es posible despreciar el volumen de las tuberías

respecto a los volúmenes de cada uno de los platos de columna y de los intercambiadores de calor

(condensador y evaporador de cabeza). Asumiendo esto, es posible convertir sin cambio alguno el

diagrama de flujo, utilizado hasta ahora de forma estacionaria, en un diagrama dinámico. Pero para

reproducir el comportamiento de almacenamiento en las columnas es necesario aún asumir ciertos

supuestos y datos adicionales. Para el condensador de cabeza y el fondo de la columna con su

evaporador se pueden asumir volúmenes constantes gracias a un sistema de control de nivel estable.

El diámetro de las columnas se puede calcular usando el método del punto de inundación a través

de la herramienta de dimensionamiento integrada en CHEMCAD. Para calcular el nivel de líquido

variable en cada uno de los platos de las columnas se necesita información geométrica adicional, si

bien la herramienta de dimensionamiento integrada en CHEMCAD también nos servirá de ayuda. Los

parámetros geométricos relevantes para la simulación dinámica se resumen para ambas columnas

en la tabla 7.

Tabla 7: Parámetros geométricos de simulación dinámica

Característica Columna 1 Columna 2

ID de la unidad 4 5


Diámetro 3,96 m 2,44 m

Separación de fondos 0,61 m 0,61 m

Volumen de líquido en el

condensador/depósito de

reflujo

1,0 m³ 0,5 m³

Volumen de líquido en el

evaporador/fondo 2,0 m³ 1,0 m³

Ancho del conducto de salida

del fondo 0,22 m 0,22 m

Altura del rebosadero 0,05 m 0,05 m

La estrategia conservadora más simple para adaptar la producción es esperar al estado de equilibrio

con la nueva alimentación y cambiar luego los parámetros de funcionamiento a los parámetros

óptimos propios del nuevo escenario materia prima/producto. El cambio de la alimentación

comienza tras 6 minutos y dura 10 minutos. El cambio en la composición de la corriente de

alimentación durante el cambio se muestra en la figura 4. La evolución temporal de la composición

del caudal de la corriente de producto según la estrategia conservadora simple se muestra en la figura

5. La planta alcanza el estado estacionario después de aproximadamente 250 minutos.

La conversión de los parámetros de funcionamiento se lleva a cabo con rampas durante un período

de 30 minutos para no causar cambios bruscos y para dar al operador la oportunidad de intervenir si

es necesario. La especificación de producto del aceite más ligero es alcanzada pasados 318 minutos

usando esta estrategia.

Figura 4: Evolución temporal de la composición de la corriente de alimentación al cambiar el aceite de origen

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20

Frac

ció

n m

ásic

a en

la c

orr

ien

te d

e al

im.

Tiempo en minutos

C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20


Figura 5: Evolución temporal de la composición de la corriente de producto al aplicar una estrategia conservadora simple.

Si se permite iniciar las rampas al empezar el cambio de la alimentación, se reducirá el tiempo

requerido para alcanzar la especificación de producto a 213 minutos. Una estrategia de este tipo es

bastante común cuando se trabaja con cambios de productos planificados. Los perfiles

correspondientes de las fracciones másicas para cada uno de los componentes de la corriente de

producto se muestran en la figura 6.

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0 50 100 150 200 250 300 350 400

Frac

ció

n m

ásic

a en

la c

orr

ien

te d

e p

rod

uct

o

Tiempo en minutos

C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20


Figura 6: Evolución temporal de la composición de la corriente de producto al aplicar una estrategia simple.

Optimización dinámica

El «Process Optimizer» integrado en CHEMCAD también se puede utilizar para optimizar procesos

dinámicos. En este ejemplo, el tiempo debe reducirse al mínimo para alcanzar la especificación de

producto prevista. Como variables se seleccionan los valores deseados de las rampas. Por

consiguiente, los parámetros de funcionamiento deben modificarse solo una vez de acuerdo a las

estrategias descritas anteriormente.

Sin embargo, incluso con esta limitación es posible reducir el tiempo de cambio de producto a más

de la mitad, llegando a 93 minutos. Una vez alcanzada la especificación deseada para el producto se

cambia a los parámetros operativos óptimos.

La evolución de los parámetros de funcionamiento se muestra en la figura 7 y la evolución de la

composición de la corriente de producto en la figura 8.

Con la interfaz para Excel de CHEMCAD es posible vigilar fácilmente el cumplimiento de la

especificación del producto. La figura 9 muestra el momento en que se alcanzan los valores de la

especificación con las variables de diseño optimizadas y qué cantidad de límites se infringe.

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0 50 100 150 200 250 300

Frac

ció

n m

ásic

a en

la c

orr

ien

te d

e p

rod

uct

o

Tiempo en minutos

C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20


Figura 7: Evolución temporal de las variables de diseño tras reducir al mínimo el tiempo de cambio de producto.

Figura 8: Evolución temporal de la composición de la corriente de producto tras reducir al mínimo el tiempo de cambio de producto.

Figura 9: Infracción de la especificación de producto; 0: concentración dentro de la especificación 1: concentración fuera de la

especificación; todos: suma de todos los componentes

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Val

or

de

la v

aria

ble

de

dis

eño

Tiempo en minutos

R/D 1

QR 1 [MW]

R/D 2

QR 2 x 10 [MW]

0,0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

1,0

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Frac

ció

n m

ásic

a en

la c

orr

ien

te d

e p

rod

uct

o

Tiempo en minutos

C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20

0

1

2

3

4

0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

Lím

ites

act

ivo

s

Tiempo en minutos

C8 C10 C12 C14

C16 C18 C20 Alle


Como se observa en la figura 9, la especificación del producto no se alcanza durante 3 minutos al

realizar la transición a los parámetros de funcionamiento óptimos. La concentración de ácido graso

C18 es menor al límite inferior de 4% en este periodo. Para evitar tales efectos, por ejemplo, el

problema de optimización se puede formular de manera diferente. Si las infracciones de los límites

de este tipo son relevantes y si deben tenerse en cuenta es algo que debe decidirse para cada caso.

Además, el escenario planteado sobre el tiempo de cambio de producto mínimo no representa un

conjunto de factores óptimos. El cálculo de gradientes de la función objetivo (= tiempo de cambio de

producto) con respecto a las variables de diseño se efectúa numéricamente por cociente de

diferencias. La selección del incremento al calcular el cociente de las diferencias tiene una influencia

evidente sobre el mínimo calculado con el método SQP, pero a menudo no es crucial encontrar el

mínimo matemáticamente correcto de la función objetivo. Para el funcionamiento real de la

instalación ya resulta ventajoso al reducir el tiempo de cambio de producto.

Optimización general y Process SImulation Cup

Si se realiza la optimización con variables de diseño adicionales será posible seguir reduciendo el

tiempo de cambio de producto, pero dando lugar a una mayor complejidad en el problema de

optimización. Con el modo OTS (Operator Training System) se puede prescindir por completo de las

rampas y, en su lugar, se permite regular libremente las válvulas de control de reflujo (R/D 1 y R/D 2)

y también el suministro de vapor (QR 1 y QR 2).

¿Hasta dónde se puede seguir reduciendo el tiempo de cambio de producto y qué potencial sigue

existiendo si se permite más de un salto de las variables de diseño? Con la Process SImulation Cup

2015 pretendemos contestar a esta pregunta. El objetivo es encontrar el mínimo global para el

tiempo de cambio de producto en un proceso dado. En http://www.process-simulation-cup.com/,

los estudiantes pueden presentar sus soluciones para los saltos en las variables de diseño y obtener

de inmediato el tiempo de cambio de producto calculado para dichas variables.

Una implementación exitosa llevada a la práctica

El tiempo de cambio de producto y el potencial para reducirlo varía siempre dependiendo de cada

sistema y de cada escenario de materia prima/producto deseado. También se debe sopesar el nivel

de detalle del modelo dinámico del proceso, por ejemplo, en términos de datos geométricos.

Además, los resultados de la simulación deben compararse con datos de planta reales para así

caracterizar y validar el modelo. En la práctica, las escalas de tiempo calculadas mediante

optimización dinámica no se pueden aplicar con tanta facilidad. En estos casos se suele recurrir a

criterios de conmutación basados en CC-DYNAMICS, como por ejemplo valores de temperatura de

http://www.process-simulation-cup.com/


determinados fondos. Sobre la base de estos nuevos criterios de conmutación sí que es posible

elaborar esquemas de trabajo óptimos para los responsables de la instalación.

Para una implementación de este tipo, Infraserv GmbH & Co.Knapsack KG ofrece los servicios

apropiados en cooperación con Chemstations. De este modo se ha procedido a minimizar los tiempos

de cambio de producto para 12 escenarios de materia prima/producto propios de la industria

oleoquímica, reduciendo también la cantidad de materia prima y energía necesaria gracias al tiempo

ganado adicionalmente.

Conclusión

CHEMCAD está dotado de todas las herramientas necesarias para la simulación estacionaria y

dinámica, así como para la optimización de procesos. La integración completa de herramientas de

optimización de procesos (Process Optimizer), el dimensionado de los equipos (Sizing Tool) y la

simulación dinámica (CC-DYNAMICS) permite calcular rápida y fácilmente varios escenarios para

luego proceder a su optimización. Los propietarios y responsables de cada planta pueden además

obtener apoyo y asesoramiento a través de Infraserv GmbH & Co. Knapsack KG, una empresa que ya

ha ayudado a muchos clientes a reducir sustancialmente sus costes de producción.

¿Le interesaría recibir más publicaciones, tutoriales, seminarios u otras soluciones con CHEMCAD? Entonces póngase en contacto con nosotros en: Correo electrónico: [email protected] Tel.: +49 (0)30 20 200 600 www.chemstations.eu Autores:

Jan Schöneberger

Moritz Wendt

mailto:[email protected]

http://www.chemstations.eu/

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