Optimización por técnicas metaheurísticas aplicadas a unidades destilación (CDU) – hidroruptura (HC) para mantener rendimiento y calidad del diésel obtenido (2017)
Resumen español. El presente trabajo final de maestría utiliza la optimización multi-objetivo con técnicas metaheurísticas o bioinspiradas como una herramienta útil y confiable en problemas de optimización relacionados con esquemas de refinación. Como caso de estudio, se propone maximizar la producción de diésel obtenido en una unidad de hidroruptura (HC) y la calidad de los productos obtenidos en la torre de destilación atmosférica y en la torre de destilación al vacío, teniendo como restricción la calidad del diésel producido (índice de cetano, contenido de azufre, porcentaje de aromáticos, entre otros). Para esto, se parte de un análisis de sensibilidad sobre el proceso, realizado con 22 variables independientes y 58 dependientes con el fin de seleccionar 6 variables a manipular y el establecimiento de las dos funciones objetivo para la optimización. Posteriormente, se compara el desempeño de tres técnicas metaheurísticas: Non- dominated Sorting Particle Swarm Optimizer (NSPSO), Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) y Bacterial Chemotaxis Multiobjective Optimization Algorithm (BCMOA), como herramientas para la solución de problemas de prueba multi-objetivo. Los resultados muestran que el algoritmo NSPSO y NSGA-II presentan el mejor desempeño para encontrar frentes óptimos de Pareto (FOP), permitiendo seleccionar las diferentes condiciones de operación de las tres unidades acopladas que maximizan la producción del corte de diésel, luego de la unidad de hidroruptura, manteniendo las especificaciones de los cortes, representado por la minimización de la sumatoria del error cuadrado medio(SEM) entre las curvas TBP de los cortes de nafta ligera, nafta pesada, querosene y gasóleos (LGO, LVGO y HVGO).