Embed Size (px)
Citation preview
Niterói
2/2019
UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE
ESCOLA DE ENGENHARIA
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICA E DE PETRÓLEO
BEATRIZ MULIN MENDES ROZALINO
BRUNA PIMENTEL COSTA NOVAES
FERNANDO ARRAIS ROMERO DIAS LIMA
AVALIAÇÃO DA ECOEFICIÊNCIA E DA INTENSIFICAÇÃO
DO PROCESSO DE SEPARAÇÃO METILAL-METANOL VIA
SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
Niterói
2/2019
BEATRIZ MULIN MENDES ROZALINO
BRUNA PIMENTEL COSTA NOVAES
FERNANDO ARRAIS ROMERO DIAS LIMA
AVALIAÇÃO DA ECOEFICIÊNCIA E DA INTENSIFICAÇÃO
DO PROCESSO DE SEPARAÇÃO METILAL-METANOL VIA
SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
Projeto Final apresentado ao Curso de Graduação em Engenharia Química, oferecido pelo departamento de
Engenharia Química e de Petróleo da Escola de Engenharia da
Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do Grau de Bacharel em Engenharia Química.
ORIENTADORES
Prof. Dr. Diego Martinez Prata
Eng. Igor Nardi Caxiano
Niterói
2/2019
BEATRIZ MULIN MENDES ROZALINO
BRUNA PIMENTEL COSTA NOVAES
FERNANDO ARRAIS ROMERO DIAS LIMA
AVALIAÇÃO DA ECOEFICIÊNCIA E DA INTENSIFICAÇÃO
DO PROCESSO DE SEPARAÇÃO METILAL-METANOL VIA
SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
Projeto Final apresentado ao Curso de Graduação em Engenharia Química, oferecido pelo departamento de
Engenharia Química e de Petróleo, da Escola de Engenharia,
da Universidade Federal Fluminense, como requisito parcial para obtenção do Grau de Bacharel em Engenharia Química.
Aprovado em 03 de dezembro de 2019.
BANCA EXAMINADORA
AGRADECIMENTOS
Beatriz, Bruna e Fernando
Ao Prof. Diego Martinez Prata, agradecemos por sua dedicação, envolvimento e
orientação neste trabalho, assim como em toda a experiência acadêmica que vivenciamos
enquanto seus alunos, em especial na disciplina de Simulação, que deu origem a este estudo.
Somos gratos pelo carinho e atenção prestados à nossa formação e pela preocupação constante
com o nosso desenvolvimento acadêmico, pessoal e profissional. Apreciamos o esforço feito
para alcançar melhores condições para os alunos e para a universidade, seja na construção e
expansão de seu laboratório de pesquisa, ou mesmo provendo equipamentos para salas de
aula.
Ao Eng. Igor Nardi Caxiano, agradecemos o contínuo suporte durante a execução
desse trabalho, tendo demonstrado interesse e se colocando à nossa disposição até mesmo em
horários inoportunos. Agradecemos também o foco na qualidade do conteúdo produzido,
motivando-nos a buscar excelência naquilo que realizamos, e o conhecimento transmitido.
Agradecemos à Prof.ª Luciane Pimentel Costa Monteiro e à Eng. Danyelle Soares
Bastião por aceitarem tão solicitamente a participar da banca avaliadora deste trabalho.
Ademais, agradecemos a todos os professores do departamento de Engenharia
Química da Universidade Federal Fluminense, assim como todos que passaram por nossa por
jornada acadêmica. Em especial gostaríamos de agradecer: à Prof.ª Mônica Maia pelo carinho,
atenção, conversas descontraídas e lanches que compartilhamos; à Prof.ª Ana Carla Lomba,
pela dedicação aos alunos, carinho e empenho na coordenação do curso de Eng. Química; ao
Prof. Hugo Alvarenga pelo carinho, preocupação e aulas dinâmicas e divertidas; ao Prof.
Jorge Ourique pela atenção, dedicação e simpatia com alunos; ao Prof. Lizandro Santos, pelo
carinho, simpatia e ótimas aulas; à Prof.ª Luciane Pimentel pelo carinho e atenção aos alunos;
e à Prof.ª Laurinda Bragança, pelo carinho e aulas de conteúdo de alta qualidade.
Por fim, agradecemos a oportunidade de estudar em uma instituição de excelência tal
como a Universidade Federal Fluminense e de conviver com a comunidade acadêmica.
AGRADECIMENTOS
Beatriz
Primeiramente, gostaria de agradecer às grandes mulheres da minha vida: minha mãe,
Flávia, e minha irmã, Maria Laura, por serem minhas melhores amigas, confidentes e
parceiras de todas as horas, não tenho dúvidas de que o nosso amor vem de muitas vidas.
Agradeço à minha avó Maria Marlena por ser minha maior inspiração na busca pelo saber,
por todo o cuidado e amor dedicado ao longo desses anos. À tia Marlete, minha “metade
mãe”, um exemplo de mulher forte e resiliente. E, é claro, à minha avó Niuza, que reza por
mim todos os dias, sempre bondosa e implacável em sua fé.
Devo agradecer ao meu pai, João Emilio, por todo seu amor e por ter deixado a sua
“garotinha” ir sozinha para a cidade grande estudar, mesmo tendo que enfrentar noites mal
dormidas regadas de preocupação e os muitos finais de semana sem poder vê-la.
Agradeço ao meu vovozinho Laercio, amigo de todas as horas, sempre presente e
pronto para ajudar. Ao meu avô Milton (Hermito), por sempre me lembrar que eu era um dos
seus maiores orgulhos. E, também, ao meu tio Carlos, que ajudou a me criar com muito amor.
Sinto muito por não estarem mais aqui.
Gostaria de agradecer à minha tia Fernanda, pela companhia nesses últimos seis anos.
À minha tia Ravena pelo carinho e momentos de alegria. À minha prima Laís por também ser
uma irmã para mim e à prima Sylvia por ser um porto seguro aqui, além de ter trazido ao
mundo nossa pequena e amada Maria.
Agradeço à minha família de Euclidelândia, a todos os tios e primos, pelos bons
momentos de carinho e descontração ao longo dos anos.
Agradeço, especialmente, às amigas Milla e Nicinha, por terem me acolhido e ajudado
sem pedir nada em troca.
Devo agradecer a todos os preciosos amigos que fiz durante a faculdade,
especialmente Ana Caroline, Bruna, Fernando e Nathália Teodosio, sem vocês, eu não sei se
teria chegado ao fim desse curso, saibam que são muito amados e queridos por mim. À amiga
Nathália Dalbó, um presente que o estágio me deu, obrigada por acreditar em mim e sempre
me ajudar. À minha amiga Iris di Leo, que trouxe sua alegria e carinho lá da Itália, e foi
responsável por me proporcionar muitos momentos felizes enquanto esteve aqui conosco.
Devo agradecer à Profª. Drª. Vanessa Nascimento, pela oportunidade da iniciação
científica e a todas as pessoas especiais que conheci no Laboratório 111.
Agradeço muito à ANP pela oportunidade de estágio e pela confiança. A todo o
pessoal da SPC, em especial todos da CGIA, Rosângela, Marcela, Luciana, Rafael, Nathália,
Márcio e Renan, assim como minha supervisora de estágio, Fernanda. A experiência na SPC
me mostrou como um ambiente de trabalho pode ser agradável e me inspirou a amar o que eu
faço, buscando realmente fazer a diferença.
Agradeço aos meninos do Bangtan Sonyeondan, por terem sido trilha sonora de todos
os bons e maus momentos desses últimos dois anos, por me alegrarem, por me darem força e
por terem me ensinado a me amar, além de me presentearem com muitas “armygas”.
Agradeço à minha querida professora de dança do ventre, Ju Najlah, por ser uma
pessoa tão boa, serena e iluminada e ter me apresentado essa arte tão linda.
Por fim, mas não menos importante, agradeço a Deus, a Nossa Senhora, a Santa Rita
de Cássia e a Santo Expedito a quem rezei e ainda rezo todos os dias. Muito obrigada por
tudo.
AGRADECIMENTOS
Bruna
Agradeço primordialmente à Deus e às duas pessoas a quem mais amo, minha mãe,
Regina, e minha avó, Bettina, que infelizmente não pode estar aqui para presenciar o término
deste trabalho e de minha graduação. Devo-lhes tudo que alcancei, por meio de seus esforços,
apoio e afeto incondicional, em todos os aspectos da minha vida. É difícil imaginar seres mais
iluminados, bondosos, generosos e dispostos a ajudar àqueles que lhe recorriam, mesmo a
custo próprio. Eu as considero como meus maiores exemplos, os bens mais valiosos e a graças
mais completas contempladas a mim, sem as quais minha realidade e minhas conquistas não
seriam as mesmas, sequer talvez possíveis. Agradeço por cada momento, carinho, brigas,
reconciliações, experiências, enfim, que pude desfrutar em sua companhia e que ajudaram a
formar a pessoa que sou hoje. Espero algum dia poder, com o resultado das minhas
realizações, retribuir a minha querida mãe, e, de onde estiver me observando, a minha amada
avó, com ao menos uma fração do amor e alegrias que me proporcionaram.
Agradeço também imensamente a minha querida tia e madrinha Luciane e aos meus
primos, que considero como irmãos, Larissa e Lucas, que me acompanham agora e sempre.
Agradeço à minha tia, a famosa tia Lu, pelos conselhos e orientações na minha jornada
acadêmica, pelo incentivo à pesquisa e por sua contribuição ao melhoramento da minha
formação, tudo com muito afeto e atenção. A minha prima querida, a melhor prima do mundo,
Larissa, agradeço o companheirismo, franqueza, carinho e simplesmente por me fazer rir em
momentos em que talvez isso não fosse possível. Ao meu primo mais que especial, Lucas,
agradeço o aprendizado que traz para nossas vidas, a inocência e o carinho. Além disso, sou
grata pelos momentos em família, pelas reuniões de domingo, e por todas as orações feitas por
mim, por nossa família e antepassados.
Ao meu pai, agradeço pela vida, pela alegria que trouxe à minha mãe enquanto vivo e
pelas poucas memórias que ainda guardo dos momentos em que estivemos juntos.
Também agradeço ao meu tio Jorge, também falecido, por muitas das melhores
lembranças que tenho da minha infância. Pela maior parte em que convivemos esteve
severamente debilitado, mas nunca deixou de ser um homem extremamente afetuoso,
especialmente comigo e com minha avó, e o tenho como verdadeiro exemplo de superação.
Sou grata por tê-lo conhecido e amado como um pai.
Agradeço as famílias Graffunder, Lowrey e Struik, por terem me recebido de braços
abertos, pelos muitos momentos de alegria que me proporcionaram e por todo apoio prestado
a mim e minha mãe. Agradeço pelos biscoitos Anzac, pelo carinho incondicional e pela
acolhida.
À Rita, sou grata pelo apoio prestado a mim e minha família, pela paciência comigo,
pela minha cama feita e pelo carinho por mim, minha mãe e em especial à minha avó.
Agradeço aos meus amigos e companheiros neste trabalho, Beatriz e Fernando, e à
Carolinde (também conhecida como Ana Caroline), responsáveis pela minha sanidade durante
este período da minha vida. Agradeço o carinho, paciência, e principalmente por me
apoiarem, incentivarem, muitas vezes ensinarem, e por todos os momentos que tivemos
juntos.
Também agradeço a todos os amigos que fiz na universidade, em especial, Ana,
Ângela, Bruna e Yuri, com quem tive o prazer de trabalhar, seja em trabalhos de disciplinas,
em projetos de iniciação científica ou mesmo em recitais de piano. Agradeço o apoio,
paciência, carinho e acima de tudo pela amizade.
Agradeço ao meu “filho” e professor orientador de iniciação científica, Yutao Xing,
pela oportunidade de pertencer ao seu grupo de pesquisa (praticamente uma grande família),
pelos momentos descontraídos, por ter me recebido tão generosamente em seu laboratório e
por todos os ensinamentos passados a mim nos últimos dois anos. Ademais, estendo este
agradecimento as todos os membros colaboradores do NanoMat do Instituto de Física da
UFF.
Agradeço à Ramboll e toda sua equipe pela confiança e por me proporcionar minha
primeira experiência profissional. Em especial, agradeço a Diogo, Luísa, Sérgio, Gustavo e
Eugênio por acreditarem no meu potencial, pelos ensinamentos e carinho. Sou grata também
ao Gabriel pelo apoio em inúmeras tarefas aparentemente impossíveis, pelo suporte
emocional e carinho.
Por fim, mas não menos importante, agradeço aos meus amigos de longa data André,
Sabrina, Victor, João, Raphael e Francisco. Agradeço pela amizade, pelas reuniões de fim de
semana, pelo carinho e apoio. Aos muitos advogados dentre vocês, também agradeço pelos
préstimos jurídicos já prestados e dos quais espero não precisar tão cedo. André e João, espero
que um dia ainda projetem uma casa com muito carinho para mim. Enfim, espero que
continuemos amigos por mais muitos longos anos.
AGRADECIMENTOS
Fernando
Agradeço à minha mãe, Maria Teresa, por todo amor, carinho e todo apoio ao longo de
toda essa jornada. Obrigado por todo o sacrifício, por tudo que você teve que abrir mão para
eu alcançar meu objetivo, por nunca ter deixado de estar do meu lado nos momentos bons e
ruins e por ser meu exemplo de caráter, pessoa e profissional.
Ao meu irmão, Daniel, por todo o apoio, estar do meu lado em todos os momentos de
necessidade e por sempre acreditar em mim.
Ao meu pai, Aloisio, por todos os conselhos, por estar do meu lado nas minhas
decisões e por toda a ajuda.
À minha avó, Marlene, à minha madrinha, Carmen, e à minha tia, Rose, que foram
mulheres de grande importância para meu crescimento, me ajudaram em tudo o que puderam
e estiveram comigo sempre que possível.
À Francilene por todo o apoio, estar sempre comigo em toda essa jornada e por todo o
carinho.
À Gabriela, minha primeira amiga na faculdade, por toda a ajuda, por me ensinar tudo
que eu não conseguia entender, por sempre acreditar no meu potencial, por sua amizade e
sempre estar disposta a me ajudar de todas as formas possíveis.
À Isabela por toda a ajuda ao longo da faculdade, tirar minhas dúvidas, estar sempre
calma e disponível para me ouvir, por sua amizade e por sempre acreditar em mim.
À Ana Caroline por toda a ajuda, estar sempre disponível para me ouvir, me acalmar
mesmo sem paciência, lanches, pela amizade e pelo companheirismo.
Às minhas amigas e parceiras de TCC, Bruna Pimentel e Beatriz Mulin, por toda a
amizade, momentos divertidos, lanches e por estarem sempre comigo.
Ao meu orientador de iniciação científica, Yutao Xing, pela oportunidade que me
proporcionou, por todos os ensinamentos e toda a ajuda ao longo do curso.
A todos os amigos que fiz na universidade, em especial à Ângela, à Bruna Enne, à Ana
Carolina e à Clarisse por todos os momentos que passamos juntos, todo o companheirismo, a
amizade, conselhos e por estarem sempre comigo quando eu preciso.
À minha equipe de Furnas, Eduardo Faria, Eduardo Hatherly, Monique, Beatriz,
Ákilla, Tatiana e Pedro, pela oportunidade de trabalhar com vocês, por todos os ensinamentos,
toda a diversão, todos os conselhos e sempre acreditarem em mim.
Por fim, aos meus amigos Thais, Maria Eduarda, Rafael, Yasmin, Leonardo, Carla e
Juliana que estão comigo em todos os momentos que preciso, toda a amizade, todos os
momentos divertidos, sempre estarem do meu lado quando eu preciso e sempre acreditarem
em mim.
RESUMO
Nesse trabalho foi realizada uma análise comparativa da ecoeficiência de três
processos diferentes de destilação da mistura metilal/metanol por meio de simulação
computacional: o processo de destilação extrativa com uso de dimetilformamida (DMF) como
componente de arraste; a destilação por duplo efeito, e um processo de destilação por pressão
variante. Para todos os processos, uma planta de utilidades contendo sistemas de água de
refrigeração e vapor de aquecimento também foi simulada para fornecer dados de consumo de
água e energia mais precisos. Ecoindicadores, definidos pela razão entre uma variável
ambiental e outra econômica, para consumo de água, emissões de CO2 e toxicidade potencial
do solo, foram desenvolvidos com base nos resultados dos balanços de massa e energia para
os processos e utilidades. Utilizando a metodologia do Índice Comparativo de Ecoeficiência,
foi possível determinar que o processo de destilação por pressão variante é 25,797% e
24,786% mais ecoeficiente do que o processo de destilação extrativa e a sua proposta de
intensificação, respectivamente. Verificou-se, também, que a intensificação do processo de
destilação extrativa, proposta nesse trabalho, é marginalmente melhor que o processo original
devido ao uso de diferentes categorias de vapor.
Palavras-chave: Metilal, Metanol, Ecoindicadores, Intensificação de processos, Simulação
computacional.
ABSTRACT
In this work a comparative eco-efficiency analysis was carried out using computer
simulation for three different methylal/methanol separation processes, namely extractive
distillation utilizing dimethylformamide (DMF) as the entrainer; the intensification of the
extractive distillation process via double-effect distillation; and pressure swing distillation.
For all processes, a utility plant with cooling water and steam generation systems was also
simulated for more accurate water and energy consumption data. Eco-indicators, expressed by
the ratio between an environmental and an economic variable, for water use, CO2 emissions
and terrestrial toxicity potential, were developed based on results for the mass and energy
balances of the processes and the utility plant. Using the Eco-efficiency Comparison Index
methodology, results showed that the pressure swing distillation process was 25,797% and
24,786% more eco-efficient than the extractive distillation process and its intensified design,
respectively. Additionally, it was flalso verified that the intensification of the extractive
distillation process was only marginally better than the original design due to the utilization of
different pressure categories of steam.
Keywords: Methylal, Methanol, Eco-indicators, Process intensification, Computer
simulation.
SUMÁRIO
CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO ............................................................................................... 21
1.1 CONTEXTO ...................................................................................................................... 21
1.2 OBJETIVO ......................................................................................................................... 23
1.3 ESTRUTURA .................................................................................................................... 24
CAPÍTULO 2 – REVISÃO BIBLOGRÁFICA ......................................................................... 26
2.1 METANOL ...................................................................................................................... 26
2.2 METILAL ........................................................................................................................ 27
2.3 PROCESSOS DE SEPARAÇÃO .................................................................................... 28
2.4 INTENSIFICAÇÃO DE PROCESSOS ........................................................................... 32
2.5 SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL .............................................................................. 35
2.6 PLANTA DE UTILIDADES ........................................................................................... 35
2.7 ECOEFICIÊNCIA E ECOINDICADORES .................................................................... 36
2.7.1 Ecoindicador de emissão de CO2 ................................................................................ 39
2.7.2 Ecoindicador de consumo de água .............................................................................. 40
2.7.3 Ecoindicador de impactos potenciais no solo ............................................................. 41
CAPÍTULO 3 – DESENVOLVIMENTO DO PROCESSO ..................................................... 42
3.1 MODELO TERMODINÂMICO ..................................................................................... 42
3.2 DESCRIÇÃO DOS PROCESSOS ESTUDADOS .......................................................... 43
3.2.1 Processo de destilação extrativa com DMF ............................................................... 43
3.2.2 Processo com destilação de duplo efeito .................................................................... 45
3.2.3 Processo com destilação por pressão variante............................................................ 46
3.2.4 Planta de utilidades .................................................................................................... 48
3.3 ECOINDICADORES ....................................................................................................... 50
CAPÍTULO 4 – METODOLOGIA ............................................................................................ 52
4.1 SIMULAÇÃO DO PROCESSO DE DESTILAÇÃO EXTRATIVA .............................. 52
4.2 SIMULAÇÃO DA PLANTA COM DESTILAÇÃO DE DUPLO EFEITO ...................... 53
4.3 SIMULAÇÃO DO PROCESSO POR PRESSÃO VARIANTE ....................................... 55
4.4 SIMULAÇÃO DA PLANTA DE UTILIDADES ............................................................... 56
4.4 CÁLCULO DOS ECOINDICADORES ............................................................................. 57
4.5 SOFTWARE E HARDWARE ............................................................................................... 59
CAPÍTULO 5 – RESULTADOS ................................................................................................. 60
5.1 PROCESSO DE DESTILAÇÃO EXTRATIVA ............................................................. 61
5.1.1 Simulação da planta de destilação extrativa ............................................................... 61
5.1.2 Simulação do sistema de água de resfriamento – Destilação extrativa ...................... 64
5.1.3 Simulação do sistema de geração de vapor– Destilação extrativa ............................. 66
5.1.4 Ecoindicadores – Destilação extrativa ....................................................................... 68
5.1.4.1 Ecoindicador de consumo de água – Destilação extrativa ................................. 69
5.1.4.2 Ecoindicador de emissões de CO2 – Destilação extrativa .................................. 70
5.1.4.3 Ecoindicador de TTP – Destilação extrativa ...................................................... 71
5.2 PROCESSO DE DESTILAÇÃO COM DUPLO EFEITO .............................................. 72
5.2.1 Simulação da planta de destilação com duplo efeito .................................................. 72
5.2.2 Simulação do sistema de água de resfriamento – Destilação com duplo efeito ......... 74
5.2.3 Simulação do sistema de geração de vapor – Destilação com duplo efeito ............... 76
5.2.4 Ecoindicadores – Destilação com duplo efeito .......................................................... 78
5.2.4.1 Ecoindicador de consumo de água – Destilação com duplo efeito. ................... 78
5.2.4.2 Ecoindicador de emissões de CO2 – Destilação com duplo efeito ...................... 79
5.2.4.3 Ecoindicador de TTP – Destilação com duplo efeito ........................................ 80
5.3 PROCESSO DE DESTILAÇÃO POR PRESSÃO VARIANTE .................................... 81
5.3.1 Simulação da planta de destilação por pressão variante............................................. 81
5.3.2 Simulação do sistema de água de resfriamento – Destilação por pressão variante .... 84
5.3.3 Simulação do sistema de geração de vapor ................................................................ 85
5.3.4 Ecoindicadores – Destilação por pressão variante ..................................................... 86
5.3.4.1 Ecoindicador de consumo de água – Destilação por pressão variante .............. 87
5.3.4.2 Ecoindicador de emissões de CO2 – Destilação por pressão variante ............... 87
5.3.4.3 Ecoindicador de TTP– Destilação por pressão variante .................................... 89
5.4 AVALIAÇÃO DO ÍNDICE COMPARATIVO DE ECOEFICIÊNCIA ......................... 89
5.4.1 Cálculo do ICE ........................................................................................................... 90
CAPÍTULO 6 – CONCLUSÕES E SUGESTÕES .................................................................... 92
6.1 CONCLUSÕES................................................................................................................ 92
6.2 SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS ........................................................... 93
LISTA DE FIGURAS
CAPÍTULO 2 – REVISÃO BIBLOGRÁFICA
Figura 2.1 – Esquema representativo de uma coluna de destilação. ............................................. 29
Figura 2.2 – Processo de destilação extrativa com uso de componente de separação. ................. 30
Figura 2.3 – Ilustração da técnica de destilação por pressão variante. .......................................... 31
Figura 2.4 – Exemplo de uma estratégia de duplo efeito em duas colunas distintas..................... 33
Figura 2.5 – Destilação de duplo efeito - duas colunas dividindo a mesma alimentação. ............ 34
Figura 2.6 – Exemplo de estratégia de duplo efeito em uma única coluna. .................................. 34
Figura 2.7 – Gráfico representativo do Índice Comparativo de Ecoeficiência ............................. 38
CAPÍTULO 3 – DESENVOLVIMENTO DO PROCESSO
Figura 3.1– Fluxograma do processo estudado por Wang et al. (2012). ....................................... 44
Figura 3.2 – Perfil de temperatura da coluna C1. .......................................................................... 44
Figura 3.3 – Fluxograma do processo com destilação de duplo efeito.......................................... 46
Figura 3.4 – Fluxograma do processo de destilação por pressão variante. ................................... 47
Figura 3.5 – Perfis de temperatura das colunas para a destilação por pressão variante. ............... 47
Figura 3.6 – Sistema de resfriamento da planta de utilidades. ...................................................... 48
Figura 3.7 – Sistema de geração de vapor da planta de utilidades ................................................ 49
CAPÍTULO 5 – RESULTADOS
Figura 5.1 – Simulação do processo de destilação extrativa no UniSim®. .................................... 61
Figura 5.2 – Simulação computacional do sistema de água de resfriamento no UniSim®............ 64
Figura 5.3 – Make-up de água de resfriamento por equipamento – Destilação extrativa. ............ 65
Figura 5.4 – Simulação computacional do sistema de geração de vapor no UniSim®. ................. 67
Figura 5.5 – Make-up para geração de vapor por equipamento – Extrativa .................................. 68
Figura 5.6 – Emissões por fontes de combustão e indiretas – Extrativa. ...................................... 71
Figura 5.7 – Simulação do processo de destilação extrativa com duplo efeito no UniSim®......... 73
Figura 5.8 – Make-up de água de resfriamento por equipamento – Destilação com duplo efeito. 75
Figura 5.9 – Emissões por fontes de combustão e indiretas – Duplo efeito. ................................. 80
Figura 5.10 – Simulação do processo de destilação por pressão variante no UniSim®. ............... 82
Figura 5.11 – Emissões por fontes de combustão e indiretas – Pressão variante. ......................... 88
Figura 5.12 – Gráfico do Índice Comparativo de Ecoeficiência dos processos estudados. .......... 90
LISTA DE TABELAS
CAPÍTULO 3 – DESENVOLVIMENTO DO PROCESSO
Tabela 3.1 – Heurísticas para cálculo de perdas de água no sistema de utilidades. ............... 50
Tabela 3.2 – Expressões para o cálculo dos ecoindicadores. ................................................ 51
CAPÍTULO 4 – METODOLOGIA
Tabela 4.1 – Metodologia para simulação da planta de destilação extrativa. ........................ 53
Tabela 4.2 – Metodologia para simulação da planta com destilação de duplo efeito. ............ 54
Tabela 4.3 – Metodologia para a planta de destilação por pressão variante. ......................... 55
CAPÍTULO 5 – RESULTADOS
Tabela 5.1 – Correntes de alimentação na planta de destilação extrativa. ............................. 62
Tabela 5.2 – Especificação das colunas de destilação. ......................................................... 62
Tabela 5.3 – Resultados para a simulação da planta de destilação extrativa. ........................ 63
Tabela 5.4 – Resultados para as principais correntes de energia. .......................................... 63
Tabela 5.5 – Make-up de água de resfriamento – Destilação extrativa ................................ 65
Tabela 5.6 – Sistema de água de resfriamento – Destilação extrativa ................................... 66
Tabela 5.7 – Make-up de água para geração de vapor – Destilação extrativa ........................ 68
Tabela 5.8 – Sistema de geração de vapor – Destilação extrativa ......................................... 68
Tabela 5.9 – Ecoindicador de consumo de água – Destilação extrativa. ............................... 69
Tabela 5.10 – Resultados para as emissões de CO2 – Destilação extrativa ........................... 70
Tabela 5.11 – Ecoindicador de emissão de CO2 – Destilação extrativa. ............................... 71
Tabela 5.12 – Ecoindicador de TTP – Destilação extrativa. ................................................. 72
Tabela 5.13 – Redimensionamento da segunda coluna – Destilação com duplo efeito. ........ 73
Tabela 5.14 – Resultados para a simulação da planta de destilação com duplo efeito. .......... 74
Tabela 5.15 – Make-up de água de resfriamento – Destilação com duplo efeito. .................. 75
Tabela 5.16 – Sistema de água de resfriamento – Destilação com duplo efeito. ................... 76
Tabela 5.17 – Make-up de água para geração de vapor – Destilação com duplo efeito. ........ 76
Tabela 5.18 – Sistema de geração de vapor – Destilação com duplo efeito. ......................... 77
Tabela 5.19 – Ecoindicador de consumo de água – Destilação com duplo efeito .................. 78
Tabela 5.20 – Resultados para as emissões de CO2 – Destilação com duplo efeito. ............. 79
Tabela 5.21 – Ecoindicador de emissão de CO2 – Destilação com duplo efeito. ................... 80
Tabela 5.22 – Ecoindicador de TTP – Destilação com duplo efeito...................................... 81
Tabela 5.23 – Correntes de alimentação na planta de destilação por pressão variante. .......... 83
Tabela 5.24 – Especificação das colunas de destilação do processo por pressão variante. .... 83
Tabela 5.25 – Resultados para a simulação da planta de destilação por pressão variante. ..... 83
Tabela 5.26 – Make-up de água de resfriamento – Destilação por pressão variante. ............. 84
Tabela 5.27 – Sistema de água de resfriamento – Destilação por pressão variante. .............. 85
Tabela 5.28 – Make-up de água para geração de vapor – Destilação por pressão variante. ... 86
Tabela 5.29 – Sistema de geração de vapor – Destilação por pressão variante. .................... 86
Tabela 5.30 – Ecoindicador de consumo de água – Destilação por pressão variante. ............ 87
Tabela 5.31 – Resultados para as emissões de CO2 – Destilação por pressão variante. ........ 88
Tabela 5.32 – Ecoindicador de emissão de CO2 – Destilação por pressão variante. .............. 88
Tabela 5.33 – Resultados para o ecoindicador de TTP – Destilação por pressão variante. .... 89
Tabela 5.34 – Ecoindicadores de todos os processos. ........................................................... 90
Tabela 5.35 – Ecoindicadores normalizados. ....................................................................... 90
Tabela 5.36 – Resultados do Índice Comparativo de Ecoeficiência. ..................................... 91
LISTA DE SIGLAS E SÍMBOLOS
SIGLAS
ANP Agência Nacional do Petróleo, Gás Natural e Biocombustíveis
DMF Dimetilformida
DMM Dimetoximetano/Metilal
DMSO Dimetilsulfóxido
EG Etileno Glicol
ESCAP Economic And Social Commission For Asia And The Pacific
FAO Food And Agriculture Organization Of The United Nations
GCP Global Carbon Project
GEE Gás de Efeito Estufa
hps High pressure steam
ICE Índice Comparativo de Ecoeficiência
ID Diâmetro Interno
IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change
lps Low pressure steam
MCTIC Ministério Da Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicação
MMA Ministério do Meio Ambiente
mps Medium pressure steam
MTBE Methyl Tert-Butyl Ether (Éter Metil-Terc-Butílico)
NRTL Non-Random Two-Liquid Theory
NRTEE The National Round Table On Environment And The Economy
ODS Objetivos de Desenvolvimento Sustentável
ONU Organização das Nações Unidas
PEI Potential Environmental Impact
RR Razão de reciclo
TTP Terrestrial Toxicity Potential
UNIQUAQ Universal Quasi Chemical
US EPA United States Environmental Protection Agency
WAR Waste Reduction
WBCSD World Business Council for Sustainable Development
ΔTmin Approach térmico mínimo
SÍMBOLOS
E Ecoindicador
EICO2 Ecoindicador de emissão de CO2
EIH2O Ecoindicador de consumo de água
ln Ecoindicador normalizado
n Número de ecoindicadores
ST Área gerada a partir dos ecoindicadores normalizados
21
CAPÍTULO 1
INTRODUÇÃO
1.1 CONTEXTO
Mundialmente, a questão ambiental é cada vez mais relevante e presente, sendo o
assunto principal de inúmeras discussões políticas. O crescimento industrial causou um
aumento nas emissões de gases de efeito estufa, como dióxido de carbono e gás metano, e um
maior uso dos recursos hídricos. De acordo com o relatório do Global Carbon Project, foi
esperado um aumento nas emissões de dióxido de carbono em 1,7% em 2017 e mais de 2%
em 2018 (GCP, 2018). Consequentemente, diversos problemas ambientais foram observados,
como o derretimento das calotas polares e o aumento da temperatura global. Neste contexto,
novas políticas foram elaboradas objetivando mitigar esses efeitos. Dessa maneira, o Acordo
de Paris foi criado em 2015 visando reduzir as emissões de gases de efeito estufa no quadro
de desenvolvimento sustentável (MMA, 2016). Uma alternativa criada no mesmo ano foram
os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), onde a Organização das Nações Unidas
(ONU) definiu 17 objetivos a serem cumpridos até o ano de 2030 como parte de uma agenda
de desenvolvimento sustentável (ONU, 2015). Em especial, entre as metas propostas pela
ONU, o Objetivo 12 visa assegurar padrões de produção e de consumo sustentável.
Para este fim, vê-se necessário o desenvolvimento de tecnologias com foco ambiental
que ofereçam a manutenção ou melhoria da produtividade, ao mesmo tempo que são
limitados os impactos ambientais inerentes da atividade industrial. Dentre as diversas
estratégias que podem ser aplicadas para este serviço, destacam-se as técnicas de
intensificação de processos.
22
A intensificação de processos é um campo de estudos em franco crescimento, que vem
sendo explorado no decorrer das três últimas décadas (WANG et al., 2017). Usualmente,
observa-se que essas técnicas podem ser abordadas como modificações de um processo
químico ou petroquímico já existente que resultem em redução do tamanho dos equipamentos,
do consumo de energia ou gasto de produção, o que acarreta uma tecnologia mais barata e
sustentável (STANKIEWICZ e MOULIJN, 2000). Dessa maneira, verifica-se que os
objetivos desse procedimento podem ser descritos em diferentes esferas: econômica,
operacional (de processo) e de meio ambiente (WANG et al., 2017).
A redução do tamanho de equipamentos e, consequentemente, da instalação industrial
é um grande propulsor para o desenvolvimento de tecnologias de intensificação no âmbito
econômico. Menores equipamentos e áreas, de modo geral, implicam em menores custos de
implantação (BOODHOO e HARVEY, 2013).
Do ponto de vista de engenharia de processos, a evolução da pureza e qualidade do
produto; da extensão da reação; e da segurança de operação são exemplos de melhorias que
representam um avanço na eficiência de sistemas. Isso pode ser observado no uso de matérias
primas menos tóxicas ou na possibilidade de operar equipamentos a pressões mais baixas.
Esses constituem, assim, uma força motriz para o investimento em tecnologias de
intensificação (BOODHOO e HARVEY, 2013).
Já o refreamento do gasto energético, de água, e da geração de efluentes é de
imprescindível importância ambiental e econômica. Naturalmente, o consumo de energia,
enquanto advindo da queima de combustível, é a principal fonte de emissões atmosféricas.
Similarmente, existe a crescente atenção em relação à demanda desmedida de água em
volumes industriais e ao gerenciamento de efluentes, que têm o potencial de contaminar o
solo e os corpos hídricos. Fica claro, então, o aspecto ambiental envolvido, que inclui desde o
senso comum até a conformidade com as exigências legais impostas. O viés econômico se faz
presente através da minimização dos custos de operação, relacionados às utilidades industriais
(tais como a água de refrigeração e a geração de vapor), e ao tratamento e destinação de
efluentes e resíduos (BOODHOO e HARVEY, 2013).
A intensificação de processos é uma estratégia de modificação para projeto aplicada a
um processo existente base ou projeto base, que pode ser realizada, dentre outros modos, via
simulação computacional, de forma segura. Esta consiste na utilização de programas de
23
computador capazes de executar análises e previsões de um processo químico ou
petroquímico de forma precisa e exata (BRAVO et al., 2018).
Ademais, necessita-se de uma maneira para quantificar a melhora ambiental que uma
planta intensificada pode ocasionar. Para tal, podem ser utilizados os indicadores de
ecoeficiência ou ecoindicadores, definidos pela relação entre duas variáveis, uma ambiental e
outra econômica, como a produção (PEREIRA et al., 2018). Dessa forma, pode-se fazer uma
comparação entre um processo modificado e sua configuração base, geralmente o processo
original, utilizando-se os ecoindicadores.
O processo de separação do metanol e do metilal (também conhecido como
dimetoximetano ou DMM) foi estudado por Wang et al.(2012). Neste trabalho foi realizada a
simulação do processo, bem como sua otimização econômica e uma recomendação de um
sistema de controle. Entretanto, verificou-se que não foram considerados os aspecto
ambientais do processo, e a produção de metanol e metilal é notavelmente responsável por
grandes impactos ao meio ambiente, mesmo que o DMM se apresente muitas vezes como um
“solvente verde”(RAFAEL, 2015). Assim, a intensificação desse processo e a contabilização
quantitativa de melhoria em termos de ecoeficiência, representa uma proposta inovadora e
desafiadora, fato que motivou o presente trabalho de conclusão de curso.
1.2 OBJETIVO
O objetivo principal deste trabalho consiste em uma proposta de intensificação para o
processo economicamente otimizado apresentado por Wang et al. (2012), por destilação
extrativa da mistura metilal/metanol com uso de Dimetilformamida (DMF) como componente
de separação. A estratégia de intensificação adotada (de duplo efeito) foi realizada via
simulação computacional no software UniSim® Design R390.1, com licença.
O objetivo secundário consiste na comparação dos processos originais para separação
da mistura metilal/metanol por pressão variante (YU et al., 2012) e destilação extrativa
(WANG et al., 2012), bem como a intensificação desse última em termos de ecoeficiência,
quantificada por ecoindicadores, na qual estão inseridos concomitantemente os fatores
ambientais e econômicos. Para tanto se faz necessário:
24
• Desenvolver os ecoindicadores de consumo de água, emissão de CO2 e Potencial de
Toxicidade Terrestre (TTP – do inglês Terrestrial Toxicity Potential), para
mensurar a ecoeficiência, uma vez que representam os impactos nos recursos
hídricos, na atmosfera e no solo;
• Inserir as plantas de utilidades de água de refrigeração e vapor de aquecimento,
para obter resultados mais realísticos com base nos valores heurísticos de perdas de
água e eficiência térmica apresentados na literatura para esses sistemas;
• Utilizar uma metodologia quantitativa, como o Índice Comparativo de
Ecoeficiência, proposto por Pereira et al. (2018), que se utiliza de três ou mais
ecoindicadores.
1.3 ESTRUTURA
Neste primeiro capítulo, é introduzida de forma sucinta a temática de estudo abordada
neste trabalho. São apresentados os elementos relevantes no cenário nacional e mundial,
ressaltando sua importância e vigência na atualidade para o desenvolvimento de processos
sustentáveis bem como os objetivos, metodologia e motivação para o estudo.
No segundo capítulo, é desenvolvida uma revisão aprofundada da bibliografia
disponível acerca do assunto, explicitando em detalhes os conceitos essenciais para o
entendimento deste trabalho. São demonstrados um contexto sobre o metanol e o metilal, o
processo de separação desses componentes e sua importância, tecnologias de intensificação de
processos e a metodologia de cálculo dos ecoindicadores.
No terceiro capítulo, são apresentados os processos originais e a estratégia de
intensificação proposta. Também é apresentada a planta de utilidades associada ao processo,
assim como a definição dos indicadores utilizados na análise dos impactos ambientais e do
Índice Comparativo de Ecoeficiência.
No quarto capítulo, é detalhada a metodologia empregada para simulação das plantas
originais e intensificada, bem como para o cálculo dos ecoindicadores e do Índice
Comparativo de Ecoeficiência.
No quinto capítulo, são apresentados e discutidos os resultados obtidos para as
simulações computacionais e cálculo dos ecoindicadores, conforme proposto na metodologia.
25
No sexto capítulo, são expostas as conclusões alcançadas a partir deste trabalho, além
de sugestões para estudos futuros.
Enfim, são apresentadas as referências bibliográficas consultadas e citadas ao longo
desse trabalho.
Este Trabalho de Conclusão de Curso foi desenvolvido no Núcleo de Estudos de
Otimização (NEO) do Departamento de Engenharia Química e de Petróleo da Universidade
Federal Fluminense.
26
CAPÍTULO 2
REVISÃO BIBLIOGRÁFICA
Neste capítulo é apresentada uma revisão bibliográfica acerca das propriedades
físicas do metanol e do metilal, processos de separação, tecnologias de intensificação de
processos, ecoeficiência e ecoindicadores. Este capítulo introduzirá vários tópicos com
relação ao presente trabalho.
2.1 METANOL
O metanol (CH3OH) é um composto orgânico líquido e inflamável, com um ponto de
fusão de -98 °C e um ponto de ebulição de 64,5 °C (MERCK, 2019). Tal componente é usado
na síntese de outros reagentes químicos como ácido acético, éter metil-terc-butílico (MTBE –
do inglês Methyl Tert-Butyl Ether) e formaldeído, sendo que 31% do metanol mundial foi
direcionado para a produção de formaldeído em 2013 (ANP, 2017). O metanol também é
utilizado como anticongelante para radiadores automotivos, combustível em fogões e carros,
tochas de solda e reforço de octanagem na gasolina (LUTTRELL e CONLEY, 2011).
A produção de metanol é realizada em três etapas: preparação de gás de síntese,
síntese do metanol e purificação (RIBEIRO, 2017). O gás de síntese é gerado
majoritariamente a partir do gás natural por meio do processo de reforma a vapor ou
gaseificação do carvão, obtendo-se um gás composto principalmente por monóxido de
carbono (CO), dióxido de carbono (CO2) e hidrogênio (H2) (ANP, 2017). Posteriormente, o
metanol é sintetizado através da hidrogenação dos óxidos de carbono na presença de
catalisadores compostos de óxido de cobre, óxido de zinco ou óxido de cromo, conforme as
27
Equações 2.1 e 2.2 (RENÓ et al., 2011). Após a síntese, o metanol é purificado em colunas de
destilação para remoção de impurezas e da água produzida nas reações (RIBEIRO, 2017).
CO + 2H2 ⇌ CH3OH (2.1)
CO2 + 3H2 ⇌ CH3OH + H2O (2.2)
Muitos dos derivados do metanol são obtidos a partir de reações de desidratação ou de
oxidação seletiva, com uso de catalisadores heterogêneos. Dentre os produtos obtidos
destacam-se: dimetil éter, dimetoximetano, formato de metilo, formaldeído, ácido fórmico e
monóxido e dióxido de carbono (RAFAEL, 2015).
2.2 METILAL
O metilal ou dimetoximetano (DMM), é um composto orgânico, líquido, incolor e
inflamável, com um ponto de fusão de -104,8 °C e um ponto de ebulição de 42 °C à pressão
atmosférica (PETROVILA QUÍMICA, 2018). Devido a suas propriedades físico-químicas, o
metilal é um importante intermediário na produção de diversos produtos, como aerossóis,
perfumes, fármacos e resinas (WANG et al., 2012).
Outros exemplos da aplicação do metilal incluem o uso como agente de expansão
físico, que oferece esse composto como uma opção não prejudicial à camada de ozônio, frente
ao uso de clorofluorcarbonetos (JANUNCI, 2014). Além disso, uma nova rota de produção de
formaldeído concentrado envolve a oxidação seletiva do DMM (PECHENKIN et al., 2015).
O metilal também apresenta baixa toxicidade e corrosividade, podendo ser utilizado na
produção de H2 (PECHENKIN et al., 2015) e como um promissor aditivo oxigenado ao
diesel, resultando em menores emissões de material particulado e gases tóxicos poluentes
(REN et al., 2006).
A síntese usual do metilal envolve a reação entre metanol e formaldeído, caso no qual
o sistema de separação utilizado no presente trabalho é utilizado, ou paraformaldeído na
presença de um catalisador (WANG et al., 2012). Esse processo ocorre em duas etapas: a
oxidação do metanol à formaldeído e a reação do metanol em excesso com o formaldeído
28
previamente produzido, gerando o DMM, como exposto nas Equações 2.3 e 2.4 (RAFAEL,
2015).
CH3OH + ½ O2 catalisador, redox→ CH2O + H2O (2.3)
CH2O + 2CH3OH catalisador, ácido→ CH3O CH2O CH3 + H2O (2.4)
Foram propostas, ainda, rotas alternativas para a síntese do metilal, como a oxidação
catalítica do dimetil éter a dimetoximetano utilizando catalizadores como H3PW12O40/SiO2
(ZHANG et al., 2007a) e Mn-H4SiW12O40/SiO2 (ZHANG et al., 2007b) a fim de alcançar uma
maior conversão do dimetil éter e uma maior seletividade para a formação de metilal.
2.3 PROCESSOS DE SEPARAÇÃO
A destilação é a operação unitária mais utilizada na indústria química para a separação
de compostos, representando até 60% do consumo energético nos processos em que é
empregada, tais como o fracionamento de petróleo (JIANG e AGRAWAL, 2019) e a
separação e purificação de matérias primas e produtos (PIROLA, 2019).
Tipicamente, a separação se dá através de múltiplos estágios de equilíbrio, nos quais
ocorre transferência de massa e energia entre os estados líquido e o vapor (AZEVEDO e
ALVES, 2017), fortemente associados à termodinâmica do processo. Características tais
como a volatilidade, comportamento ideal ou não ideal da mistura e o número de
componentes a serem separados são de suma importância, além do dimensionamento
otimizado da coluna, para determinação do processo de destilação (PIROLA, 2019).
Uma coluna de destilação é caracterizada como um vaso sob pressão controlada no
qual ocorre o fluxo em contracorrente de uma vazão de vapor e outra de líquido. A corrente
de vapor é retificada pela corrente de líquido descendente, resultante do refluxo parcial ou
total do produto destilado na saída do condensador. De maneira semelhante, vapor é
reinserido na base da torre por meio da vaporização parcial do produto de fundo, ou resíduo
de destilação, em um refervedor (AZEVEDO e ALVES, 2017). O esquemático de uma coluna
de destilação pode ser observado conforme a Figura 2.1 a seguir.
29
As colunas mais utilizadas industrialmente em processos contínuos são as de pratos e
as empacotadas, nos quais o contato entre as fases líquido e vapor resultam em variações
descontínuas e contínuas na composição de misturas, respectivamente. O perfil de
composição das correntes na coluna acompanha o perfil de temperatura crescente no sentido
do condensador para o refervedor; dessa maneira, verifica-se o acúmulo do componente mais
volátil no topo e do componente menos volátil no produto de fundo, e observa-se que, quanto
maiores as volatilidades relativas, mais eficaz é a separação (AZEVEDO e ALVES, 2017).
Seção de retificação
Seção de esgotamento
Destilado
Resíduo
Alimentação
Fonte: Adaptado de Green e Perry (2008).
Figura 2.1 – Esquema representativo de uma coluna de destilação.
Existem, contudo, misturas que impossibilitam a separação de seus componentes pelo
processo de destilação comum, devido a comportamentos anômalos (MATSOUKAS, 2016).
As misturas azeotrópicas caracterizam-se por apresentarem ponto de ebulição constante a uma
determinada pressão, impossibilitando a separação dos componentes nela presentes por um
processo de destilação convencional.
Com o objetivo de contornar essa dificuldade, é possível alterar a temperatura ou
pressão da mistura ou ainda adicionar um terceiro componente (MATSOUKAS, 2016).
Técnicas de destilação específicas que podem ser utilizadas para este fim incluem: destilação
azeotrópica, destilação extrativa com uso de componente de separação (do termo em inglês
entrainer), destilação por pressão variante (do termo em inglês pressure swing), pervaporação
e métodos híbridos (CORDEIRO, 2016).
30
A destilação extrativa com uso de componente de separação é feita usualmente para
misturas cuja volatilidade relativa é igual ou inferior a 1,1 e consiste na adição de um outro
componente que apresenta maior afinidade por um dos compostos chaves da mistura original,
levando ao aumento da volatilidade relativa, possibilitando a separação (WANG et al., 2012).
O componente de separação é geralmente um composto não volátil com alto ponto de
ebulição que, ao ser adicionado à mistura, altera a volatilidade relativa dos componentes
chave sem criar uma mistura azeotrópica (PERRY, 1992 apud VASCONCELOS, 2015).
Além disso, o agente extrativo não deve ser reativo com as outras espécies da mistura, não ser
corrosivo nem tóxico e deve apresentar baixo custo.
Utilizando duas colunas, o componente chave-leve é recuperado na corrente de topo
da primeira coluna, enquanto o componente de separação e chave-pesado acumulam-se na
corrente de fundo. Na segunda coluna, recupera-se o componente de separação na corrente de
fundo, ao passo que o componente chave pesado é obtido no destilado (CORDEIRO, 2016). A
Figura 2.2 ilustra de maneira simplificada o processo de destilação extrativa.
Coluna 1 Coluna 2
Azeotrópo
SolventeDestilado 1
Produto de fundo 1
(A)
(A + B)
Reciclo
(B)
Destilado 2(B)
Produto de fundo 2(Solvente)
Fonte: Adaptado de Cordeiro (2016).
Figura 2.2 – Processo de destilação extrativa com uso de componente de separação.
Dependendo da volatilidade do composto adicionado, pode-se classificar a destilação
em azeotrópica ou extrativa (SOUZA, 2012 apud VASCONCELOS, 2015), sendo estas as
mais comumente utilizadas na separação de misturas azeotrópicas (YU et al., 2012). Além
31
disso, na destilação azeotrópica geralmente há a separação de fases líquidas e formação de
uma nova mistura azeotrópica de menor ponto de ebulição, dependendo da pressão de
operação escolhida, diferentemente da destilação extrativa. Devido ao alto consumo
energético associado à essas técnicas de destilação, são frequentemente estudadas estratégias
de redução de gasto energético para estes processos (CORDEIRO, 2016).
Enquanto a mistura azeotrópica é condicional a específicos valores de pressão e
temperatura, a técnica de destilação por pressão variante faz uso da mudança de pressão de
operação da coluna para alterar a composição da mistura e, assim, permite a separação de seus
componentes (CUI et al., 2019). De acordo com essa variação da composição do azeótropo
em relação à pressão, estrutura-se, então, o sistema, que requer o uso de uma coluna a alta
pressão e uma coluna a baixa pressão para que seja eficiente (FARSI et al., 2019).
Coluna 1 Coluna 2
Alimentação
Destilado 1
Produto de fundo 1 Produto de fundo 2
Pressão 1
Destilado 2
Pressão 2
(A+B)
(A) (B)
Fonte: Adaptado de Yu et al. (2012).
Figura 2.3 – Ilustração da técnica de destilação por pressão variante.
O processo funciona de maneira que os produtos são retirados em uma extremidade
das colunas, enquanto a mistura azeotrópica é reciclada na outra extremidade (ZHANG et al.,
2020). Em geral, a destilação por pressão variante apresenta como principais vantagens a não
utilização de solventes e um menor gasto energético devido às menores quantidades de
material nas torres (FARSI et al., 2019). A Figura 2.3 ilustra uma variação da técnica de
destilação por pressão variante, na qual os produtos A e B são ambos recuperados nas
32
correntes de fundo das colunas. Os produtos de topo, por sua vez, são reciclados
continuamente e compõem a mistura azeotrópica.
2.4 INTENSIFICAÇÃO DE PROCESSOS
A utilização da técnica de destilação HIGEE (colunas de destilação de alta eficiência)
por Ramshaw em 1983 foi um dos primeiros conceitos de intensificação de processos inserido
na indústria química (LUTZE e GORAK., 2016). Essa estratégia utiliza tecnologia de alta-
gravidade, consistindo no uso de campos centrífugos com acelerações muito superiores à
gravidade em operações de transferência de massa e energia (WANG et al., 2011). No mesmo
ano, Ramshaw e Arkley também definiram a intensificação de processos como a condensação
demasiada de plantas resultando em menores instalações industriais e custos de instalação
(RAMSHAW e ARKLEY, 1983 apud KEIL, 2018).
O escopo da intensificação de processos foi expandido gradualmente além de sua
concepção inicial, incluindo a preocupação com gastos operacionais e sustentabilidade (KEIL,
2018). Em 2000, o conceito passou a englobar quaisquer tecnologias ou estratégias
inovadoras que resultam não somente na redução da dimensão física de equipamentos, mas
também da diminuição do gasto energético e da geração de efluentes (STANKIEWICZ e
MOULIJN, 2000). Outra definição para o termo considera a utilização de equipamentos
menores, mais eficientes, seguros e multifuncionais, implicando também na diminuição dos
custos de aquisição (TOURIS e PORCELLI, 2003 apud KEIL, 2018).
Outra interpretação afirma que a intensificação de processos tem como objetivos
essenciais: melhorar a eficiência de interações intra e intermoleculares; aumentar a
homogeneidade das condições de processo; favorecer fenômenos de transferência de massa e
energia e a integração harmônica entre equipamentos (GERVEN e STANKIEWICZ, 2009
apud KEIL, 2018). Esses objetivos podem ser atingidos, entre diversas outras maneiras,
utilizando-se os estudos no campo de catálise; empregando-se misturadores estáticos e
aquecimento por micro-ondas em reatores tubulares; reatores de membrana, micro- reatores e
micro trocadores de calor e investindo-se em equipamentos multifuncionais tais como colunas
reativas (KEIL, 2018).
Como mencionado na seção 2.3, operações de destilação são amplamente utilizadas na
indústria e correspondem à maior parte dos gastos energéticos dos processos em que são
33
empregados. Verifica-se assim um grande interesse no desenvolvimento de tecnologias e
estratégias visando diminuir os gastos energético e financeiro envolvidos, assim como
promover uma maior sustentabilidade do processo (SHAHRUDDIN et al., 2017). Inovações
tecnológicas voltadas para este fim incluem a destilação de duplo efeito, recompressão de
vapor e coluna de parede dividida (DEJANOVIC et al., 2010).
A destilação de duplo efeito faz uso de estratégias de integração energética. Entre duas
colunas distintas, pode-se utilizar a energia da corrente de topo de uma coluna para aquecer a
corrente de fundo de outra, de maneira a reduzir o gasto energético (PALACIOS-BERECHE
et al., 2015). Além disso, também é gerada uma economia no consumo de água de
resfriamento. Um exemplo é apresentado na Figura 2.4, na qual se observam duas colunas
distintas, sendo a corrente de topo da coluna à direita utilizada como fluido de troca térmica
no refervedor da coluna à esquerda.
Coluna 1 Coluna 2
Alimentação
Destilado 1
Produto de fundo 2
Destilado 2
Produto de fundo 1
Fonte: Adaptado de Yu et al. (2012).
Figura 2.4 – Exemplo de uma estratégia de duplo efeito em duas colunas distintas
Este conceito também pode ser empregado separando-se uma coluna em duas e
dividindo-se a carga original entre ambas. As colunas resultantes devem operar a diferentes
valores de pressão de maneira a proporcionar um gradiente de temperatura entre as correntes
de topo e de fundo, permitindo assim a integração energética entre as mesmas (HAN e PARK,
1996). Esta estratégia é apresentada na Figura 2.5, na qual se observa uma corrente de
alimentação sendo dividida e enviada a duas colunas integradas energeticamente através do
34
uso da corrente de topo da coluna inferior (de alta pressão) no refervedor da coluna superior
(de baixa pressão).
Alimentação
Destilado
Produto de fundo
Fonte: Adaptado de Junqueira et al. (2018).
Figura 2.5 – Destilação de duplo efeito - duas colunas dividindo a mesma alimentação.
Existe, ainda, a alternativa de aplicação em uma única coluna, como colunas de
destilação integradas internamente (Internally Heat-Integrated Distillation), que utilizam a
energia de seções superiores para o aquecimento da seção de esgotamento, com uso de
recompressão de vapor (KIM, 2012), conforme ilustrado na Figura 2.6.
Seç
ão
de
esg
ota
men
to
Seç
ão
de
reti
ficaç
ão
Alimentação
Produto de fundo
Vapor destilado
Calor
Refervedor
Compressor Condensador
Fonte: Adaptado de Chen et al. (2013).
Figura 2.6 – Exemplo de estratégia de duplo efeito em uma única coluna.
35
2.5 SIMULAÇÃO COMPUTACIONAL
Uma ferramenta amplamente empregada para a avaliação de propostas de
intensificação de processos são os software de simulação computacional, sendo o Aspen
Plus™, Aspen/HYSYS™, UniSim®, PRO/II™ e CHEMCAD™ os mais utilizados
comercialmente (LOPES, 2018).
Particularmente, o software UniSim® Design R390.1 da empresa Honeywell permite o
desenvolvimento de modelos dinâmicos e estacionários de processos de engenharia por meio
de uma interface intuitiva. Ele viabiliza o monitoramento do desempenho de processos,
planejamento e gerenciamento de negócios (HONEYWELL, 2019). Além disso, sua aplicação
oferece soluções para otimização e aumento da eficiência de processos, aumento da segurança
operacional e possibilita partidas de planta mais efetivas (LOPES, 2018).
2.6 PLANTA DE UTILIDADES
O setor industrial apresenta a necessidade de calor e energia, sendo que uma planta
química, em especial, precisa, por exemplo, de vapor em diferentes condições de temperatura
e pressão em reatores, colunas de destilação e outros equipamentos (PÉREZ-URESTI et al,
2019). Dessa maneira, esses processos necessitam de uma fonte para proporcionar as
utilidades necessárias. Essa fonte é conhecida como planta de utilidades e a mesma é
responsável pelos seguintes fornecimentos (TOWLER e SINNOT, 2013):
• Eletricidade;
• Combustível para aquecedores;
• Fluidos de aquecimento (vapor ou óleo quente, por exemplo);
• Fluidos de refrigeração (água, por exemplo);
• Água de processo (água desmineralizada e água para uso geral);
• Ar comprimido;
• Fornecimento de gás inerte.
O processo de separação de metilal e metanol estudado neste trabalho requer o
fornecimento de duas utilidades: água de refrigeração para os condensadores e refrigeradores
e vapor de aquecimento para refervedores e aquecedores.
36
A planta de utilidades necessita de equipamentos auxiliares utilizados também nos
processos estudados no presente Trabalho de Conclusão de Curso, como bombas e trocadores
de calor. Dessa maneira, esses equipamentos também são responsáveis pelo consumo de água
e energia elétrica e pela emissão de CO2, devendo ser, portanto, inclusos na determinação dos
ecoindicadores. Entretanto, Wang et al. (2012) e Yu et al. (2012) não fornecem detalhes sobre
o sistema de utilidades e, por isso, foi necessário considerar sistemas típicos de refrigeração e
geração de vapor presentes na literatura para identificação dos impactos ambientais gerados
por tais serviços, obtendo-se um resultado mais realista.
2.7 ECOEFICIÊNCIA E ECOINDICADORES
O cenário mundial contemporâneo tem demonstrado uma preocupação com a causa
ambiental devido às atividades poluidoras, como o aquecimento global, escassez hídrica e
depleção da camada de ozônio. Nesse contexto, surge o conceito de ecoeficiência, sendo
proposto pelos alemães Schalitegger e Strum (1990) e formalizado em 1992 (ZHOU et al.,
2020). A ecoeficiência é definida como um método garantir as necessidades humanas de
maneira mais efetiva por meio do uso de recursos ecológicos e atividades sustentáveis (SONG
e CHEN, 2019). Tal ideia tem como finalidade unir os fatores ambientais aos processos
produtivos, visando o crescimento econômico em conjunto com a proteção ambiental e, com
isso, promover o desenvolvimento sustentável (ZHOU et al., 2020). Dessa maneira, para que
se possa garantir a ecoeficiência de determinada atividade, o Conselho Mundial de Negócios
para o Desenvolvimento Sustentável (WBCSD) definiu sete princípios a serem seguidos
(NRTEE, 2001):
• Redução dos materiais necessários para a produção de bens e serviços;
• Diminuir a energia utilizada na produção de bens e serviços;
• Reduzir a dispersão tóxica;
• Proporcionar a produção de materiais recicláveis;
• Maximizar a sustentabilidade dos recursos renováveis;
• Aumentar a durabilidade de um produto;
• Melhorar a intensidade do trabalho da produção de bens e serviços.
37
A ecoeficiência pode ser avaliada para diferentes setores da economia, como os setores
agrícola, industrial, manufatureiro, de transporte e de serviços públicos (ESCAP, 2009). Além
disso, o escopo de estudo de tal conceito pode abranger diferentes partes de uma empresa
(NRTEE, 2001):
• Corporação: a companhia inteira;
• Unidade de negócios: uma unidade de negócio da empresa, a qual pode incluir
várias instalações e/ou produtos;
• Linha de produção: uma linha particular de produção na empresa, a qual pode ser
produzida em uma ou mais instalações;
• Instalação ou instalações: uma ou mais instalações operadas pela companhia;
• Unidade de processo: uma ou mais unidades de operação na instalação.
Os ecoindicadores são um tipo de métrica cuja avaliação conjunta pode ser utilizada
para analisar quantitativamente a ecoeficiência de um processo e auxiliar na escolha de meios
de produção mais sustentáveis (MANGILI e PRATA, 2019). Ecoindicadores são usualmente
definidos pela razão entre uma variável ambiental de interesse e uma variável econômica do
processo, visando estabelecer um parâmetro para comparação e escolha de tecnologias mais
ecoeficientes, conforme a Equação 2.5 (PEREIRA et al., 2018). Como esta definição
estabelece uma medida dos impactos ambientais relativa à produção, quanto menor os valores
dos ecoindicadores, mais sustentável é o processo.
E = Variável Ambiental
Variável Econômica (Produção) (2.5)
Diversas variáveis ambientais podem ser consideradas nesta metodologia, sendo que
normalmente são calculados o consumo de energia, de água e de materiais, as emissões de
gases de efeito estufa e a emissão de substâncias que destroem a camada de ozônio
(VERFAILLIE e BIDWELL, 2000). Além disso, a variável econômica que é geralmente
utilizada no cálculo é a taxa de produção na forma como é apresentado na equação anterior.
Neste trabalho, serão avaliados os ecoindicadores de emissão de CO2, consumo de água e de
impactos potenciais no solo (TTP).
38
O cálculo do Índice Comparativo de Ecoeficiência (ICE) permite a comparação
quantitativa entre processos com base nos ecoindicadores calculados. Utilizando-se o maior
valor de cada categoria de ecoindicador, é possível normalizar os ecoindicadores e avaliar,
comparativamente, a ecoeficiência total da planta considerando os aspectos ambientais
(ecoindicadores) empregados na análise (PEREIRA et al., 2018).
A partir dos valores normalizados, o resultado pode ser aferido quantitativamente a
partir da comparação entre as áreas dos polígonos formados com a mesma origem e com
ângulos centrais idênticos. O valor dessa área pode ser calculado a partir Equação 2.6, sendo n
o número de indicadores analisados (PEREIRA et al., 2018).
ST= 1
2 . sen (
2 . π
n) . (l1. ln+ ∑ li . li+1
n-1
i=1
) (2.6)
A Figura 2.7 abaixo apresenta um gráfico de radar representativo para comparação
de quatro processos distintos com base em três ecoindicadores.
Figura 2.7 – Gráfico representativo do Índice Comparativo de Ecoeficiência
Como mencionado na seção 2.6, isso permite a escolha de tecnologias e processos
mais sustentáveis e a redução de impactos ambientais. O cálculo final do ICE é feito
conforme a Equação 2.7 (PEREIRA et al., 2018).
39
ICE = (1-Polígono de menor área
Polígono de maior área) . 100% (2.7)
A literatura científica denota exemplares de sucesso na utilização de táticas de
intensificação de processos por meio de simulação computacional, sendo realizado o cálculo
dos ecoindicadores. Esses trabalhos buscam a diminuição de fatores relacionados ao impacto
da atividade industrial sobre o meio ambiente, os recursos hídricos, o solo, e a atmosfera.
Resultados positivos apontam para melhoras significativas na eficiência ecológica de
sistemas, especialmente no que tange a utilização de água, energia e emissões de poluentes.
Ilustrando essa possibilidade, o trabalho de Mangili e Prata (2019) avaliou uma série de
fatores comparativos entre um processo tradicional e um intensificado de produção de acetato
de butila. Realizando-se uma avaliação de ecoeficiência considerando 14 indicadores
ambientais, econômicos e de segurança, os autores observaram que a aplicação de destilação
reativa em dois casos estudados, por exemplo, possibilitou aumentar a sustentabilidade em até
62 % em relação ao processo tradicional. A metodologia ICE também foi utilizada com
sucesso para comparação de diversos processos, tais como separação de acetona-metanol
(MANGILI et al., 2016), cumeno (JUNQUEIRA et al., 2018), anidrido maleico (MANGILI
et al., 2019), entre outros.
2.7.1 Ecoindicador de emissão de CO2
Segundo o Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), as emissões de gases
efeito estufa somente aumentaram entre os anos de 1970 e 2010, tendo-se verificado que as
emissões de CO2 pela combustão de combustíveis fósseis e processos industriais contribuíram
com 78% desse fato (IPCC, 2014). Além disso, como já mencionado na seção 1, o relatório
do Global Carbon Project demonstrou que as emissões de dióxido de carbono tenderam a
aumentar em 1,7% em 2017 e mais de 2% em 2018 (GCP, 2018).
Diante desse contexto, evidencia-se que é de suma importância a quantificação das
emissões desse gás efeito estufa (GEE) nos processos industriais. Dessa maneira, a avaliação
de seu ecoindicador atua como uma ferramenta importante para avaliar se determinado
processo está de acordo com os padrões de ecoeficiência e se existe a possibilidade da
utilização de tecnologias mais limpas para a redução da emissão desse gás.
40
Segundo Pereira et al. (2018), as emissões de dióxido de carbono em processos
industriais estão divididas em três categorias:
• Emissão Fugitiva: ocasionada por pequenos vazamentos em equipamentos
como válvulas, transporte de componentes químicos e decorrentes de alívio
para o flare;
• Emissão por Combustão: decorrente da queima de gás natural, combustíveis
gasosos e combustíveis líquidos;
• Emissão Indireta: causada por fontes externas que são incorporadas à planta
de utilidades e não geradas pela mesma, como energia elétrica e vapor.
Dessa maneira, de acordo com tais classificações, o ecoindicador de emissão de CO2
(EICO2) é calculado conforme a Equação 2.8.
EICO2 =
Emissões (combustão + indiretas + fugitivas)
Taxa de produção (𝑡𝐶𝑂2 ℎ⁄
t ℎ⁄) (2.8)
2.7.2 Ecoindicador de consumo de água
Nos Estados Unidos, o uso da água aumentou de 180 bilhões de galões por dia na
década de 1950 para 355 bilhões de galões por dia em 2010 (WANG et al., 2019). Além
disso, o uso da água ao redor do mundo aumentou em 1% por ano desde 1980 e apresenta
uma tendência de crescimento de 20 a 30% do uso atual até 2050 (UN-WATER, 2019). A
atividade industrial é responsável por 48% do consumo de água na América do Norte e 52,4%
na Europa (FAO, 2018), verificando que o ecoindicador de consumo de água pode ser uma
forte ferramenta para quantificar este problema e tentar mitigá-lo.
Towler e Sinnot (2013) indicam que o uso da água em processos industriais ocorre
devido às correntes de make-up do sistema de refrigeração e geração de vapor e ao tratamento
para gerar água nas condições necessárias ao processo. Dessa maneira, por meio do
conhecimento de tais fatores, pode-se calcular o ecoindicador de consumo de água (EIH2O) de
acordo com a Equação 2.9.
41
EIH2O = Vazão de água consumida + Make-up - Vapor
exportado
Taxa de produção (
m3H2O/h
t/h) (2.9)
2.7.3 Ecoindicador de impactos potenciais no solo
O algoritmo WAR (Waste Reduction) é baseado no conceito de balanço de impacto
ambiental, levando em consideração os componentes envolvidos no processo, as correntes de
entrada, produtos e resíduos e o consumo energético de uma planta química (PETRESCU e
CORMOS, 2015). Esta ferramenta produz resultados em PEI (Potential Environmental
Impact) de uma quantidade de material e energia, sendo este definido como o efeito que o
material e a energia teriam no meio ambiente se fossem emitidos diretamente, sem nenhum
tratamento prévio (YOUNG et al., 2000). Dessa maneira, pode-se perceber que o uso de tal
algoritmo apresenta um papel importante para o cálculo de potenciais impactos ambientais
que um processo industrial pode ocasionar. Entretanto, é possível observar que o algoritmo
WAR não analisa o ciclo de vida completo do produto, mas somente a etapa de produção
(YOUNG et al., 2000).
O algoritmo WAR é capaz de calcular diversos danos que uma planta química poderia
causar ao meio ambiente, como a potencial acidificação, a depleção da camada de ozônio e,
em especial, os impactos potenciais no solo, TTP (TRIANA et al., 2011). Assim, pode-se
definir ecoindicador de TTP como os impactos ambientais causados ao solo caso um produto
fosse lançado diretamente, sendo esse indicador calculado como PEI que deixa o sistema.
42
CAPÍTULO 3
DESENVOLVIMENTO DO PROCESSO
Nesta seção, discute-se o uso do modelo termo termodinâmico Non-random Two-
Liquid Theory (NRTL), que tem a função de estimar as propriedades termodinâmicas dos
compostos puros e suas misturas, assim como o equilíbrio químico e de fases.
Além disso, avaliaram-se três processos diferentes de separação da mistura metanol e
metilal no presente trabalho. Desses, dois foram desenvolvidos anteriormente na literatura: a
destilação extrativa com uso de DMF, desenvolvida por Wang et al. (2012), e a destilação por
pressão variante, de Yu et al. (2012). A terceira planta para comparação foi desenvolvida
através da estratégia de intensificação por destilação de duplo efeito tendo como base o
trabalho de Wang et al. (2012). A finalidade deste estudo é comparar estas diferentes
possibilidades de separação, de maneira a determinar quantitativamente qual apresenta melhor
desempenho ambiental e menor consumo energético.
Este capítulo apresenta informações acerca das condições operacionais dos processos e
o dimensionamento dos equipamentos, assim como o raciocínio para a realização da
simulação do processo modificado. As equações matemáticas e as considerações feitas para o
cálculo dos ecoindicadores, dotadas de suas respectivas referências, também são apresentadas.
3.1 MODELO TERMODINÂMICO
Wang et al. (2012) e Yu et al. (2012) adotaram em seus estudos o modelo
termodinâmico NRTL, amplamente utilizado para cálculos em sistemas binários e
43
multicomponente e na representação de misturas não ideias (FARAJNEZHAD et al., 2016).
Além de ser aplicável em condições de equilíbrio líquido-líquido e líquido-vapor (LI et al.,
2015), o modelo NRTL apresenta parâmetros de interação pré-determinados para sistemas
binários que podem ser empregados no cálculo de sistemas multicomponentes compostos por
esses binários (FARAJNEZHAD et al., 2016).
Dessa maneira, o modelo termodinâmico NRTL foi utilizado em todas as simulações
realizadas no presente trabalho, possibilitando uma comparação justa com o caso base
proposto por Wang et al. (2012).
3.2 DESCRIÇÃO DOS PROCESSOS ESTUDADOS
Neste tópico serão expostos os processos estudados, simulados no software UniSim®.
As condições operacionais, as considerações adotadas em cada processo, dimensionamento e
as particularidades de cada sistema de separação são descritos. Em todos os casos avaliados,
assumiu-se operação em regime permanente, uso de bombas centrífugas com eficiências de
75% operadas a energia elétrica, compressores centrífugos com 75% de eficiência adiabática
operados a energia elétrica e colunas de destilação com condensadores e refervedores parciais
com pratos de 100% de eficiência de separação (configurações padrões do software).
Ademais, considerou-se que são utilizados nas colunas pratos perfurados e refervedores do
tipo caldeira.
3.2.1 Processo de destilação extrativa com DMF
O processo de destilação extrativa da mistura metilal-metanol com DMF como
componente de arraste, proposto por Wang et al. (2012), é apresentado na forma de um
diagrama de processo na Figura 3.1. Nesta figura, as razões de reciclo são representadas pela
sigla RR e os diâmetros internos são representados pela sigla ID.
Inicialmente, uma corrente pura de DMF e outra contendo metilal, metanol e água são
inseridas em uma coluna absorvedora operando à pressão atmosférica. O DMF foi escolhido
por Wang et al. (2012) por meio de um estudo comparativo com Dimetilsulfóxido (DMSO) e
44
Etileno Glicol (EG), no qual o DMF apresentou maior volatidade relativa além de não formar
uma nova mistura azeotrópica.
C1
2
4
42
51
C2
2
9
21
Alimentação
Make-up
D1
B1 B2
D2
0,0359 kg/h
DMF
3000 kg/h
0,858 Metilal
0,139 Metanol
0,003 Água
2573,15 kg/h
0,999 Metilal
9,38E-4 Metanol
4,35E-6 Água
1,24E-5 DMF
101,3 kPa
315,07 K
620,9 kW
RR = 1,321
ID = 0,79 m
391,4 K
782,6 kW
3324,3 kg/h
2,56E-4 Metilal
0,125 Metanol
2,71E-3 Água
0,872 DMF
424,32 kg/h
0,002 Metilal
0,977 Metanol
0,021 Água
1,00 E-5 DMF
2899,99 kg/h
9,20E-14 Metilal
5,30E-7 Metanol
9,46E-6 Água
0,99999 DMF
430 K
255,1 kW
101,3 kPa
338,09 K
204,5 kW
RR = 0,543
ID = 0,46 m
E-1
Fonte: Adaptado de Wang et al. (2012).
Figura 3.1– Fluxograma do processo estudado por Wang et al. (2012).
A corrente de DMF e a corrente de metilal são inseridas no 3º e 41º prato da coluna,
respectivamente, ambas a 313,15 K. Este valor de temperatura foi estimado a partir do gráfico
disponibilizado no trabalho de Wang et al. (2012), exposto na Figura 3.2 abaixo.
Fonte: Adaptado de Wang et al. (2012).
Figura 3.2 – Perfil de temperatura da coluna C1.
45
Dessa maneira, é obtido como produto uma corrente pura de metilal a 315,07 K,
enquanto o produto de fundo é obtido a 391,4 K e tem composição mássica de 12,5% de
metanol e 87,2% de DMF, além de pequenas quantidades de metilal e água. Os parâmetros de
operação foram definidos por Wang et al. (2012) por meio de um estudo para definir as
melhores condições econômicas de operação da coluna.
O produto de fundo é encaminhado para uma coluna de destilação regeneradora do
solvente, operando também à pressão atmosférica, a fim de recuperar o DMF utilizado. Essa
corrente é alimentada no 8º prato desse equipamento, que opera com 21 estágios. Os
parâmetros de operação desta coluna também foram determinados no trabalho de Wang et al.
(2012).
O produto de topo da segunda coluna é obtido a 338,09 K, com composição mássica
de 97,7% metanol com traços de metilal e água, enquanto uma corrente pura de DMF é obtida
como produto de fundo, a 430 K. O DMF recuperado na coluna é resfriado em um trocador de
calor até alcançar a temperatura de 313,15 K e é reciclado para a coluna absorvedora e
misturado com uma corrente de make-up do solvente para recuperar quaisquer perdas sofridas
no processo.
3.2.2 Processo com destilação de duplo efeito
Foi empregada uma técnica de intensificação de processos à planta proposta por Wang
et al. (2012) apresentada na seção 3.2.1. Essa modificação tem como propósito averiguar
possíveis reduções no consumo energético e no uso de utilidades térmicas, tais como vapor de
aquecimento e água de resfriamento.
Conforme apresentado na seção 2.4, a destilação de duplo efeito pode utilizar a
energia da corrente de topo de uma coluna para o aquecimento da corrente de fundo de outra,
substituindo um condensador e um refervedor por um trocador tipo casco e tubo. Neste
trabalho, decidiu-se por integrar energeticamente a corrente de topo da segunda coluna e a
corrente de fundo da primeira.
46
A Figura 3.3 exibe a nova configuração da planta demonstrando a exclusão de um
condensador e um referverdor em função da inclusão do trocador de calor tipo casco e tubo,
possibilitando a integração energética proposta.
C-1 C-2
Alimentação
D1
B2
E-1
B1
D2
P-98
354,83 K
101,3 kPa
387,45 K
524 kPa
377,65 K
101,3 kPa
497,85 K
387,75 K
524 kPa
Figura 3.3 – Fluxograma do processo com destilação de duplo efeito.
3.2.3 Processo com destilação por pressão variante
O processo de Destilação por Pressão Variante foi apresentado no trabalho de Yu et al.
(2012). Neste processo, duas correntes são alimentadas inicialmente a uma coluna de
destilação operando a pressão atmosférica e com 14 pratos, sendo que uma corrente entra no
4º prato e a outra no 11º prato, ambas compostas por metilal, metanol e água. A corrente de
fundo desse equipamento é constituída principalmente por metanol e o destilado é composto
por metilal e traços de água e metanol. O fluxograma deste processo é apresentado na Figura
3.4 a seguir.
Posteriormente, a corrente de destilado é alimentada no 10º estágio de uma segunda
coluna de destilação operando a uma pressão de 1200 kPa e com 26 pratos, sendo obtida uma
corrente de fundo com uma composição majoritária de metilal. A corrente de destilado é
utilizada como fluido de aquecimento no refervedor da primeira torre de destilação. Após esta
47
etapa, essa corrente é acumulada em um vaso, no qual uma fração da corrente é utilizada
como refluxo da segunda coluna de destilação e o remanescente é reciclado para a primeira
torre.
C1
2
5
12
15
C2
2
10
27
Alimentação
D1
B1 B2
3000 kg/h
0,858 Metilal
0,139 Metanol
0,003 Água
4947,7 kg/h
0,905 Metilal
0,094 Metanol
0,001 Água
101,3 kPa
314,64 K
742,60 kW
RR = 0,226
ID = 0,83 m
340,63 K
605,40 kW424,30 kg/h
0,002 Metilal
0,977 Metanol
0,021 Água
2371,60 kg/h
0,804 Metilal
0,194 Metanol
0,002 Água
409,77 K
904,2 kW
1200 kPa
399,73 K
RR = 1,34
ID = 0,78 m
E-1
D2
2575,80 kg/h
0,999 Metilal
0,001 Metanol
Fonte: Adaptado de Yu et al. (2012).
Figura 3.4 – Fluxograma do processo de destilação por pressão variante.
Fonte: Adaptado de Yu et al. (2012).
Figura 3.5 – Perfis de temperatura das colunas para a destilação por pressão variante.
48
Todas as condições de operação da planta foram calculadas no trabalho Yu et al.
(2012), sendo realizado um estudo para determinação dos melhores número de estágios da
coluna, prato de alimentação, temperaturas e pressões de operação em cada situação. A
temperatura de entrada da corrente de alimentação da primeira coluna foi obtido a partir dos
perfis de temperatura fornecidos por Yu et al. (2012), conforme apresentados na Figura 3.5.
Além disso, os dados utilizados para os cálculos de todos os ecoindicadores deste processo
tiveram como base o trabalho de Yu et al. (2012).
3.2.4 Planta de utilidades
Uma planta de utilidades com sistemas de vapor de aquecimento e água de
resfriamento foi desenvolvida e simulada, de maneira a obter dados mais realistas acerca dos
consumos de água e energia de cada processo.
A água utilizada nos processos de refrigeração é inserida nos trocadores de calor a
uma temperatura de 303,15 K e tem como temperatura de saída 318,15 K (TURTON, et al.,
2012). Esta corrente de água é, então, enviada a uma torre de resfriamento, na qual ocorrem
perdas por evaporação e arraste. Uma vez resfriada, a água é realimentada ao sistema de
resfriamento, sofrendo mais perdas na forma de purga (CAXIANO et al., 2018). O sistema de
refrigeração é ilustrado na Figura 3.6 a seguir.
Processos
Reciclo de água de resfriamento
Água aquecida
Tratamento químicoEvaporaçãoArraste
Make-up
Purga
Água de resfriamento
Fonte: Adaptado de Caxiano (2017).
Figura 3.6 – Sistema de resfriamento da planta de utilidades.
49
Antes de ser inserida na caldeira, a água é pressurizada a pressão do vapor. Na
caldeira, a corrente de água, inicialmente a 101,3 kPa, é aquecida para produção de vapor em
diferentes categorias de pressão de acordo com a temperatura de operação necessária. O vapor
de baixa pressão (lps – low pressure steam) foi utilizado para as condições operacionais de
439,15 K e 711 kPa e o vapor de alta pressão (hps – high pressure steam) para as condições
operacionais de 527,15 K e 4201 kPa, de acordo com os critérios propostos por TURTON, et
al. (2012). Após sua utilização no processo, esta retorna na forma de líquido saturado, com
perdas de condensação. Esta corrente é posteriormente reciclada para o início do processo de
geração de vapor (CAXIANO et al., 2018). O sistema de geração de vapor é ilustrado na
Figura 3.7 a seguir.
E-14
Make-up
Perdas
Processos
Perdas
dos
processosCondensado hps
Fonte: Adaptado de Caxiano (2017).
Figura 3.7 – Sistema de geração de vapor da planta de utilidades
Utilizam-se os valores obtidos de volume total de água de make-up, tanto do sistema
de resfriamento quanto do sistema de geração de vapor, para o cálculo do ecoindicador de
consumo de água de utilidades. O consumo energético total da caldeira, por sua vez, é
utilizado para o cálculo de emissões de CO2. As perdas de água no sistema de utilidades
50
foram calculadas de acordo com as heurísticas disponibilizadas na literatura apresentadas na
Tabela 3.1 abaixo.
Tabela 3.1 – Heurísticas para cálculo de perdas de água no sistema de utilidades.
Processo Perda Referência
Arraste 0,3 % Turton et al. (2012)
Evaporação 2,7 % Silla (2003)
Perdas do tratamento 1 % Turton et al. (2012)
Perdas no condensado 25 % McKay et al. (1981)
Purga na torre 3 % Couper et al (2012)
Purga na caldeira 5 % Seneviratne (2007)
3.3 ECOINDICADORES
Como mencionado na seção 2.6, os ecoindicadores são calculados a partir da razão
entre uma variável ambiental (tal como o consumo de água) e uma variável de processo (tal
como a taxa de produção), visando estabelecer um parâmetro para comparação e escolha de
tecnologias mais ecoeficientes. O cálculo dos ecoindicadores foi realizado de acordo com as
expressões apresentadas na Tabela 3.2, utilizando-se como taxa de produção a vazão mássica
de metilal recuperada na destilação de cada processo avaliado. Com base nos trabalhos de
Wang et al. (2012) e Yu et al. (2012), é assumido que a corrente de metanol é reutilizada
como reagente no processo de produção de metilal, não sendo, portanto, contabilizada na taxa
de produção dos processos avaliados. Nos processos de destilação extrativa e destilação com
duplo efeito, o metilal é recuperado na corrente de destilado da primeira coluna; enquanto no
processo de destilação por pressão variante, ele é recuperado na corrente de fundo na segunda
coluna. Todas essas expressões são descritas com a premissa de quanto menor o resultado
numérico melhor a eficiência.
Os valores de vazão volumétrica de água consumida pelo processo foram obtidos a
partir da simulação da planta de utilidades. A vazão de gás natural gasta na combustão para
produção de vapor foi calculada a partir do calor trocado na caldeira, com eficiência estimada
de 80%. Além disso, na equação da Tabela 3.2 a seguir para consumo de água, foi
desconsiderado o consumo de água do processo produtivo, já que os processos estudados no
presente Trabalho de Conclusão de Curso não apresentam esse parâmetro.
51
Tabela 3.2 – Expressões para o cálculo dos ecoindicadores.
Ecoindicador Expressão Unidade
Consumo de água EIH2O = Make-up - Vapor
exportado
Taxa de produção m3H2O/t
Emissão de CO2 EICO2 =
Emissões (combustão + indiretas )
Taxa de produção tCO2
/t
TTP Algoritmo WAR (US EPA) PEI/t
As emissões de CO2 por combustão foram calculadas utilizando o fator de conversão
para o gás natural de 0,0561 tCO2/GJ (IPCC, 2006); as emissões indiretas foram calculadas
com base na energia elétrica e no fator médio para inventários corporativos, para o ano de
2018, de 0,0206 tCO2/GJ (MCTIC, 2018); não foram consideradas emissões fugitivas para os
processos estudados no presente Trabalho de Conclusão de Curso, já que não há esse tipo de
emissão nesses processos.
O algoritmo WAR leva em consideração os componentes envolvidos no processo, as
correntes de produtos (corrente de produção de metilal) e resíduos (corrente de produção de
metanol) e o consumo energético da planta. Esta ferramenta produz resultados em Potencial
Impacto Ambiental com relação a diversos fatores, incluindo índices totais de PEI e
categorias de impacto. Neste trabalho, a categoria de impacto utilizada é o PEI total que deixa
o sistema por massa de produtos (PEI/tprod), e o impacto ambiental estudado é o TTP
(Terrestrial Toxicity Potential), que trata do potencial impacto de contaminação do solo.
52
CAPÍTULO 4
METODOLOGIA
Este capítulo é dedicado à apresentação da metodologia empregada na simulação
computacional do processo de separação da mistura metilal-metanol proposto por Wang et al.
(2012), assim como a planta intensificada elaborada neste trabalho.
Na sequência, é abordada a metodologia e considerações usadas na elaboração da
simulação dos sistemas de refrigeração e geração de vapor, que constituem a planta de
utilidades. Também é apresentada a metodologia para a elaboração e cálculo dos
ecoindicadores de consumo de água, emissões de CO2 e TTP, com base nos valores obtidos
através das simulações computacionais e disponibilizados pelos trabalhos de referência. Além
disso, deve-se ressaltar que os dados utilizados para os cálculos dos ecoindicadores da planta
de pressão variante foram retirados do trabalho de Yu et al. (2012).
As metodologias expostas neste capítulo apresentam de forma sintética, por
intermédio de tabelas, o conteúdo previamente discutido no Capítulo 3 para o
desenvolvimento das plantas de processo e de utilidades por simulação computacional, assim
como o cálculo dos ecoindicadores e subsequente avaliação da ecoeficiência.
4.1 SIMULAÇÃO DO PROCESSO DE DESTILAÇÃO EXTRATIVA
A metodologia empregada para a simulação computacional do processo de destilação
extrativa da mistura metilal/metanol com uso de DMF é descrita de maneira sucinta na Tabela
4.1, assim como as premissas e dados utilizados, objetivos e considerações.
53
Tabela 4.1 – Metodologia para simulação da planta de destilação extrativa.
Descrição da metodologia
Planta: Separação por destilação extrativa da mistura metilal/metanol com uso de DMF.
Artigo de referência: Wang et al. (2012).
Objetivos: Reproduzir os resultados apresentados por Wang et al. (2012), obtendo valores
de vazão e fração mássicas e a quantidade de calor trocado nos equipamentos para cálculo
dos ecoindicadores de emissão de CO2, consumo de água e TTP.
Software utilizado: UniSim® Design Suite R390.1.
Componentes envolvidos: Metilal, metanol, água e DMF.
Modelo termodinâmico: NRTL.
Modelagem: Balanços de massa e energia e equações inerentes aos módulos de
equipamentos utilizados no UniSim®, tais como os de equilíbrio líquido-vapor nas colunas
de destilação.
Operação: Estado estacionário (Steady State)
Alimentação: Corrente de alimentação: metilal, metanol, água; Corrente de make-up: DMF.
Considerações: O fluido de troca térmica nos refervedores é vapor de aquecimento;
O fluido de troca térmica nos condensadores é água de resfriamento.
Validação dos resultados: Análise comparativa entre os valores de vazão e fração mássicas
e transferência de energia resultantes da simulação no UniSim® com relação aos resultados
obtidos no ASPEN Plus por Wang et al. (2012). Foram admitidos erros inferiores à 5% para
vazões e frações mássicas e inferiores à 10% para valores de correntes energéticas.
4.2 SIMULAÇÃO DA PLANTA COM DESTILAÇÃO DE DUPLO EFEITO
A metodologia empregada para a simulação computacional e intensificação do
processo de destilação extrativa da mistura metilal/metanol com uso de DMF é descrita de
54
maneira sucinta na Tabela 4.2, incluindo procedimento de redimensionamento de
equipamentos e de integração energética, assim como considerações feitas.
Tabela 4.2 – Metodologia para simulação da planta com destilação de duplo efeito.
Descrição da metodologia
Intensificação do processo: Aplicação do conceito de destilação de duplo efeito e
redimensionamento de equipamento.
Artigo de referência: Wang et al. (2012).
Objetivos: Implementar a estratégia de intensificação de processo por meio de destilação
de duplo efeito, com intuito de aferir potenciais reduções nos valores dos ecoindicadores da
planta intensificada em relação à original.
Software utilizado: UniSim® Design Suite R390.1 e Microsoft Excel.
Modificações: Aumento da pressão de operação da coluna regeneradora de DMF (segunda
coluna);
Redimensionamento da regeneradora através do método shortcut, realizado no UniSim®;
Integração energética entre a corrente de topo da coluna regeneradora de DMF a corrente de
fundo da coluna extratora de metilal (primeira coluna);
Introdução de um trocador de calor tipo casco e tubo e de um vaso flash;
Eliminação do refervedor da primeira coluna e do condensador da segunda coluna;
Adição de uma válvula para redução da pressão da corrente de fundo da regeneradora para
reciclo para a primeira coluna.
Considerações: Diferença de temperatura mínima (approach térmico mínimo - ΔTmin)
igual a 10 ºC;
Perdas de carga nos trocadores de calor são consideradas como desprezíveis.
Critério de avaliação: Análise comparativa entre os valores de vazão e fração mássicas e
transferência de energia resultantes da simulação no UniSim® com relação aos resultados
obtidos no ASPEN Plus por Wang et al. (2012). Foram admitidos erros inferiores à 5% para
vazões e frações mássicas.
55
4.3 SIMULAÇÃO DO PROCESSO POR PRESSÃO VARIANTE
A metodologia empregada para a simulação computacional do processo de destilação
por pressão variante da mistura metilal/metanol é descrita de maneira sucinta na Tabela 4.3,
assim como as premissas e dados utilizados, objetivos e considerações.
Tabela 4.3 - Metodologia para a planta de destilação por pressão variante.
Descrição da metodologia
Planta: Separação por destilação por pressão variante da mistura metilal/metanol.
Artigo de referência: Yu et al. (2012).
Objetivos: Reproduzir os resultados apresentados por Yu et al. (2012), obtendo valores de
vazão e fração mássicas e o valor do calor trocado nos equipamentos para a elaboração dos
cálculos dos ecoindicadores de emissão de CO2, consumo de água e TTP.
Software utilizado: UniSim Design Suite R390.1.
Componentes envolvidos: Metilal, metanol e água.
Modelo termodinâmico: NRTL.
Modelagem: Balanços de massa e energia e equações inerentes aos módulos de
equipamentos utilizados no UniSim, tais como os de equilíbrio líquido-vapor nas colunas de
destilação.
Operação: Estado estacionário (Steady State)
Alimentação: Corrente de alimentação: metilal, metanol e água
Considerações: O fluido de troca térmica nos refervedores é vapor de aquecimento;
O fluido de troca térmica nos condensadores é água de resfriamento.
Validação dos resultados: Análise comparativa entre os valores de vazão e fração mássicas
e o valor do calor trocado resultantes da simulação no UniSim® com relação aos resultados
obtidos no ASPEN Plus por Wang et al. (2012).
56
Não foi possível reproduzir o processo de destilação por pressão variante apresentado
no trabalho de Yu et al. (2012) dentro dos critérios estabelecidos para validação de resultados,
isso será discutido detalhadamente no Capítulo 5 e, por isso, os dados para os cálculos de
ecoindicadores deste processo foram retirados do estudo de Yu et al. (2012).
4.4 SIMULAÇÃO DA PLANTA DE UTILIDADES
A metodologia empregada para a simulação computacional da planta de utilidades é
descrita de maneira sucinta nas Tabelas 4.4 e 4.5, referentes aos sistemas de refrigeração e
geração de vapor, respectivamente, assim como as premissas e dados utilizados, objetivos,
considerações e heurísticas.
Tabela 4.4 – Metodologia para simulação do sistema de água de resfriamento
Descrição da metodologia
Planta: Sistema de refrigeração da planta de utilidades.
Artigos de referência: Couper et al (2012), Silla (2003) e Turton et al. (2012).
Objetivos: Obter valores mais fidedignos para o consumo de água e energia dos processos, para
o cálculo dos ecoindicadores de consumo de água e emissão de CO2.
Software utilizado: UniSim® Design Suite R390.1.
Componentes envolvidos: Água.
Modelo termodinâmico: UNIQUAC.
Operação: Estado estacionário (Steady State).
Condições operacionais da água de resfriamento:
Entrada dos trocadores de calor: 303,15 K e 500 kPa
Saída dos trocadores de calor: 318,15 K. e 500 kPa
Condições operacionais da água de make-up: 303,15 K e 101,3 kPa.
Considerações: Foram consideradas bombas elétricas operando a 75% de eficiência.
Heurísticas para perda de água: Arraste na torre de evaporação: 0,3%; evaporação: 2,7%; e
purga na torre: 3%.
57
Tabela 4.5 – Metodologia para simulação do sistema de geração de vapor.
Descrição da metodologia
Planta: Sistema de geração de vapor da planta de utilidades.
Artigos de referência: McKay et al. (1981), Seneviratne (2007) e Turton et al. (2012).
Objetivos: Obter valores mais fidedignos para o consumo de água e energia dos processos,
para o cálculo dos ecoindicadores de consumo de água e emissão de CO2.
Software utilizado: UniSim® Design Suite R390.1.
Componentes envolvidos: Água.
Modelo termodinâmico: UNIQUAC.
Operação: Estado estacionário (Steady State).
Condições operacionais do vapor de aquecimento:
Vapor de baixa pressão (lps): 439,15 K e 711 kPa.
Vapor de alta pressão (hps): 527,15K e 4201 kPa.
Condições operacionais da água de make-up: 303,15 K e 101,3 kPa.
Considerações: Foram consideradas bombas elétricas operando a 75% de eficiência e a
caldeira operando a 80%.
Heurísticas para perda de água: Perdas do tratamento: 1%; purga: 5%; e retorno de
condensado: 75%.
4.4 CÁLCULO DOS ECOINDICADORES
A metodologia empregada para o cálculo dos ecoindicadores de emissão de CO2,
consumo de água e TTP das plantas de separação da mistura metilal/metanol é descrita na
Tabela 4.6.
58
Tabela 4.6 – Metodologia para o cálculo dos ecoindicadores.
Descrição da metodologia
Ecoindicadores: Emissão de CO2, consumo de água e TTP.
Principais referências: Pereira et al. (2018), MCTIC (2018), US EPA (2016), IPCC (2006)
Objetivos: Verificar quantitativamente os impactos ambientais dos processos estudados e
promover uma análise comparativa da ecoeficiência de cada tecnologia.
Taxa de produção: Vazão mássica de produto metilal em tprod/h.
Ecoindicador de emissão de CO2: Razão entre as emissões totais de CO2 em tCO2/h e a taxa
de produção em tprod/h. Unidade: tCO2/ tprod
Emissões de CO2: Advindas da combustão de gás natural que ocorre na caldeira para geração
de energia e do consumo de energia elétrica nas bombas e no ventilador da torre de
refrigeração.
Considerações: Considera-se que valores de emissões provenientes de vazamentos e
transporte são desprezíveis.
Ecoindicador de consumo de água: Razão entre a vazão total de água de make-up em
m3H2O/h e a taxa de produção em tprod/h. Unidade: m3H2O/ tprod.
Consumo de água: Advindo das vazões de água de make-up que alimentam os sistemas de
refrigeração e geração de vapor na planta de utilidades.
Ecoindicador de TTP : Razão entre PEI (Potencial Environmental Impact) em PEI/h e a
taxa de produção em tprod/h. Unidade: PEI/tprod
TTP: São consideradas as correntes de alimentação, produto e resíduos para cálculo de PEI
através do algoritmo WAR (US EPA).
59
4.5 SOFTWARE E HARDWARE
Na elaboração deste estudo fez-se uso dos seguintes software: UniSim® Design Suite
R390.1, MS Word®, MS Excel®, MS Visio Profissional® e WAR 1.0.
As simulações computacionais das plantas de separação da mistura metilal/metanol e
dos sistemas de refrigeração e geração de vapor da planta de utilidades foram realizadas no
UniSim® Design Suite R390. A Honeywell® é a concedente da licença utilizada na
Universidade Federal Fluminense.
O texto do presente trabalho foi elaborado e editado no MS Word® 365, da
Microsoft®. A comparação dos valores obtidos a partir da simulação computacional e dos
resultados apresentados na literatura de base, o cálculo de ecoindicadores e da ecoeficiência,
assim como a confecção de gráficos e tabelas, foram desenvolvidos no MS Excel® 365, da
Microsoft®.
Os desenhos dos fluxogramas de processo das plantas de destilação extrativa, original
e intensificada e de destilação por pressão variante, dos sistemas de água de resfriamento e
geração de vapor, assim como as figuras 2.2 a 2.6 foram realizados no MS Visio Profissional®
Online, da Microsoft®.
O cálculo do ecoindicador de TTP (Terrestrial Toxicity Potencial) foi realizado no
WAR 1.0 da US EPA (United States Environmental Protection Agency).
Os software foram utilizados com a seguinte configuração de hardware:
• Processador: Intel® Core™ i7 a 1,80 GHz;
• Disco rígido: 1 TB, 5400 rpm;
• Memória: 8 GB, DDR4 de 2400 MHz;
• Sistema operacional: Windows 10, da Microsoft.
Assim, tem-se apresentada a metodologia de desenvolvimento deste estudo, que reúne
de maneira sintética as informações contidas no Capítulo 3. Os próximos capítulos são
dedicados ao detalhamento dos resultados, discussões, conclusões e sugestões com base na
metodologia utilizada.
60
CAPÍTULO 5
RESULTADOS
Este capítulo apresenta os resultados obtidos por meio das simulações computacionais
das plantas de separação extrativa da mistura metilal/metanol com uso de DMF, proposto por
Wang et al. (2012), e do processo intensificado, desenvolvido neste trabalho, ambas
realizadas no software UniSim® da Honeywell®. Para a validação dos dados provenientes da
simulação, os valores resultantes para as correntes de processo e de energia são comparados
com os disponibilizados no artigo de referência.
Importante ressaltar que, como mencionado no Capítulo 4, não foi possível simular o
processo de destilação por pressão variante apresentado no trabalho de Yu et al.(2012) em sua
totalidade, como será discutido posteriormente. Contudo, os dados das correntes mássicas e de
energia apresentados no estudo de referência serão utilizados para o cálculo dos
ecoindicadores e do Índice Comparativo de Ecoeficiência.
Ademais, são apresentados os resultados para as simulações dos sistemas de água de
resfriamento e de geração de vapor da planta de utilidades, necessários para a realização do
cálculo representativo dos ecoindicadores.
Por fim, apresentam-se os resultados para os ecoindicadores de consumo de água,
emissões de CO2 e TTP dos processos de separação extrativa, original e intensificado, e do
processo de destilação por pressão variante, tendo como base os resultados das simulações
computacionais e a metodologia descrita no Capítulo 4.
As tabelas apresentadas neste capítulo foram realizadas a partir dos valores obtidos
pelo software UniSim® Design Suite R390.1, utilizando-se como referência as condições
61
operacionais, vazões molares, composições e correntes de calor dos trabalhos de Wang et al.
(2012) e Yu et al. (2012).
5.1 PROCESSO DE DESTILAÇÃO EXTRATIVA
Nesta seção serão apresentados os resultados associados às simulações do processo de
destilação extrativa da mistura metilal/metanol com uso de DMF e dos sistemas de
refrigeração e geração de vapor, realizadas no software UniSim®.
5.1.1 Simulação da planta de destilação extrativa
Para a simulação do processo de destilação extrativa da mistura metilal/metanol com
uso de DMF, utilizaram-se os dados de vazões molares, temperatura e pressão informadas
pelos autores do trabalho de Wang et al. (2012), sendo a temperatura, em especial, estimada a
partir da Figura 3.2, que consta da seção 3.2.1. fluxograma no ambiente de simulação do
UniSim® é apresentado na Figura 5.1.
Figura 5.1 – Simulação do processo de destilação extrativa no UniSim®.
Utilizando-se os dados fornecidos no trabalho de Wang et. al. (2012), foi realizada
simulação do processo, de maneira a manter os desvios relativos dos valores de vazão e fração
62
mássica abaixo de 5%. Para os valores de energia nos trocadores de calor das colunas, foram
considerados aceitáveis erros inferiores à 10%.
O processo é alimentado com três correntes, 01, 02 e 07, respectivamente: corrente de
alimentação, make-up de DMF e reciclo da segunda coluna. Estas correntes foram
especificadas de acordo com os dados de composição, pressão e temperatura apresentados por
Wang et. al. (2012) que se encontram na Tabela 5.1.
Tabela 5.1 – Correntes de alimentação na planta de destilação extrativa.
Corrente DMF Metilal Metanol Água Vazão Temp. Pressão
(fração mássica) (kg/h) (K) (kPa)
01 0 0,858 0,139 0,003 3000 313,15 101,3
02 1 0 0 0 0,0359 313,15 101,3
07 0,99999 9,20E-14 5,37E-07 9,46E-14 2899,99 313,15 101,3
Não foram observadas divergências significativas para o sucesso da simulação que
justificassem alterações na planta. A Tabela 5.2 apresenta as especificações utilizadas para a
simulação das colunas de destilação C101 e C102.
Tabela 5.2 – Especificação das colunas de destilação.
Especificação das colunas Valor
Simulação
C101 Composição de metanol no destilado 9,83E-04
Composição de metilal no fundo 0,0256
C102 Razão de refluxo 0,543
Vazão mássica do fundo (kg/h) 2900
Os resultados obtidos pela simulação computacional para composição mássica, vazão,
temperatura e pressão das principais correntes de processo, assim como seus respectivos
valores apresentados por Wang et al. (2012), são apresentados na Tabela 5.3.
Foram observados valores de desvio menores que 5% para os principais componentes
de cada corrente, assim como para vazão mássica, temperatura e pressão. Valores muito
baixos de fração mássica foram desconsiderados neste critério de tolerância, visto que mesmo
pequenas diferenças aumentam consideravelmente os desvios relativos.
63
Também foram avaliados os resultados para o consumo energético dos condensadores
e refervedores das colunas C101 e C102 em relação aos valores disponibilizados no artigo de
referência, sendo apresentados na Tabela 5.4 a seguir. Nota-se que não foi possível comparar
o valor obtido para a corrente do trocador E101 visto que essa informação não é divulgada no
trabalho de Wang et al. (2012).
Tabela 5.3 – Resultados para a simulação da planta de destilação extrativa.
Corrente DMF Metilal Metanol Água Vazão Temp. Pressão
(fração mássica) (kg/h) (K) (kPa)
03
Wang et al.
(2012) 1,24E-05 9,99E-01 9,83E-04 4,35E-06 2573,15 315,07 101,30
UniSim® 1,49E-05 1,00E+00 4,15E-04 4,18E-07 2574,36 315,47 101,30
04
Wang et al.
(2012) 8,72E-01 2,56E-04 1,25E-01 2,71E-03 3324,30 391,41 101,30
UniSim® 8,72E-01 2,26E-04 1,25E-01 2,95E-03 3326,30 377,83 101,30
05
Wang et al.
(2012) 1,00E-05 2,00E-03 9,77E-01 2,10E-02 424,31 338,09 101,30
UniSim® 2,18E-07 1,76E-03 9,76E-01 2,26E-02 426,31 338,23 101,30
06
Wang et al.
(2012) 1,00E+00 9,20E-14 5,37E-07 9,46E-06 2899,99 430,00 101,30
UniSim® 1,00E+00 1,45E-15 3,63E-09 5,98E-05 2899,99 426,43 101,30
Tabela 5.4 – Resultados para as principais correntes de energia.
Equipamento Energia (kJ/h)
C101 Condensador Wang et al. (2012) 2,24E+06
UniSim® 2,42E+06
C101 Refervedor Wang et al. (2012) 2,82E+06
UniSim® 2,96E+06
C102 Condensador Wang et al. (2012) 7,36E+05
UniSim® 7,42E+05
C102 Refervedor Wang et al. (2012) 9,18E+05
UniSim® 1,02E+06
O erros observados na corrente energética do refervedor da segunda coluna foi
superior à 10%. Isso pode ser atribuído a diferentes condições especificadas nas colunas em
relação ao trabalho original. Além disso, podem atribuir outros desvios às diferenças nos
software de simulação utilizados, visto que o processo original realizado por Wang et al.
64
(2012) foi simulado no AspenPlus® e AspenDynamics®. Portanto, os resultados da
simulação foram considerados, de maneira geral, satisfatórios e coerentes.
5.1.2 Simulação do sistema de água de resfriamento – Destilação extrativa
O fornecimento de água de resfriamento para o processo de destilação extrativa é feito
pelo sistema de refrigeração da planta de utilidades. Esse sistema foi desenvolvido de acordo
com a metodologia apresentada nos Capítulos 3 e 4. A simulação desse sistema é apresentada
na Figura 5.2 a seguir.
Figura 5.2 – Simulação computacional do sistema de água de resfriamento no UniSim®.
Deve-se observar que as correntes de tratamento químico antes da torre de refrigeração
não foram consideradas relevantes para o presente trabalho, visto que não houve especificação
dos produtos químicos nos sistemas propostos por Turton et al. (2012) e Seneviratne (2007),
utilizados como referência no desenvolvimento do sistema de água de resfriamento.
Entretanto, espera-se que essa omissão não acarretará erros significativos, visto que o objetivo
65
da planta é estimar os valores de vazão volumétrica de água consumida e de energia elétrica
gasta na bomba P-100 e nos ventiladores da torre de resfriamento.
Utilizando-se os valores das taxas de transferência de calor obtidas pela simulação nos
equipamentos de troca térmica que fazem uso de água de resfriamento, foi possível
determinar a vazão volumétrica de água de make-up do sistema de refrigeração e as perdas
proporcionais por equipamento, como pode ser observado na Tabela 5.5. Pode-se verificar
também o consumo percentual de água de make-up por equipamento da planta na Figura 5.3 a
seguir.
Tabela 5.5 – Make-up de água de resfriamento – Destilação extrativa .
Equipamentos Taxa de transferência de calor
(GJ/h)
Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
C101 - Condensador 2,24 2,09
C102 - Condensador 0,74 0,69
E101 - Resfriador 0,76 0,71
Make-up Total 3,73 3,49
Figura 5.3 – Make-up de água de resfriamento por equipamento – Destilação extrativa.
Dessa maneira, é possível observar que o condensador da primeira coluna é o
equipamento que mais consome água de make-up resfriamento, sendo responsável por mais
59,92%
19,73%
20,35%
C101 - Condensador C102 - Condensador E101 - Resfriador
66
da metade do gasto total, enquanto os outros dois equipamentos consomem aproximadamente
a mesma quantidade de água.
O quantitativo da taxa de transferência de calor total nos equipamentos utilizadores de
água de resfriamento é representado na simulação pela corrente “ENERGIA DE
RESFRIAMENTO”. Essa informação, em conjunto com as heurísticas de perdas,
apresentadas nos Capítulos 3 e 4, viabilizam o cálculo do volume total de água necessário
para abastecer o sistema de refrigeração, além das demais correntes de processo. Os valores
obtidos a partir da simulação para as vazões volumétricas dessas correntes encontram-se na
Tabela 5.6 abaixo.
Tabela 5.6 – Sistema de água de resfriamento – Destilação extrativa
Corrente Vazão volumétrica
(m3H2O/h)
Água de resfriamento 59,13
Reciclo de água de resfriamento 59,13
Arraste 0,18
Evaporação 1,59
Purga 1,72
Make-up de água de resfriamento 3,49
O valor obtido para a corrente de make-up de água de resfriamento foi utilizado para o
cálculo da vazão volumétrica total de água consumida pela planta, enquanto o valor da
corrente de reciclo de água de resfriamento foi utilizado para determinar o gasto energético
nos ventiladores da torre de refrigeração.
5.1.3 Simulação do sistema de geração de vapor – Destilação extrativa
O sistema de geração de vapor foi desenvolvido de acordo com a metodologia descrita
nos Capítulos 3 e 4. Também se considera que o vapor utilizado na planta de destilação
extrativa é vapor de baixa pressão (lps), visto que as temperaturas de operação nos
refervedores são inferiores a 439,15 K (TURTON et al., 2012).
67
É importante ressaltar que, similarmente ao sistema de água de resfriamento, não foi
considerado relevante o sistema de tratamento de água. Acredita-se, ainda, que a omissão
desse sistema não prejudicará a determinação do volume de água da corrente de make-up e a
aferição dos gastos energéticos dos equipamentos, de maneira a não alterar o resultado da
análise da unidade de geração de vapor da planta de utilidades, apresentada na Figura 5.4.
Figura 5.4 – Simulação computacional do sistema de geração de vapor no UniSim®.
A caldeira foi subdivida em dois equipamentos, B101-A e B101-B. Dessa maneira, a
água é aquecida no primeiro à condição de líquido saturado pela transferência de calor
sensível e, em seguida, a vapor saturado pela transferência de calor latente no segundo
trocador. Antes do segundo trocador, simula-se o descarte de água por meio da corrente de
purga da caldeira.
De maneira análoga ao sistema de água de resfriamento, utilizando-se os valores das
taxas de transferência de calor obtidas pela simulação nos equipamentos de troca térmica que
fazem uso de vapor de aquecimento, foi possível determinar a vazão volumétrica de água de
make-up do sistema de geração de vapor e as perdas proporcionais por equipamento, como
pode ser observado na Tabela 5.7. Pode-se verificar também o consumo percentual de água de
make-up para geração de vapor por equipamento na Figura 5.5 a seguir.
Observar-se que a água de make-up consumida para geração do vapor fornecido para o
referverdor da primeira coluna constitui cerca de três quartos de toda água de make-up
consumida para este fim. Dessa maneira, é possível afirmar que este é o equipamento mais
oneroso da planta quanto a necessidade de utilidades quentes.
68
Tabela 5.7 – Make-up de água para geração de vapor – Destilação extrativa
Equipamentos Taxa de transferência de calor
(GJ/h)
Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
C101 - Refervedor 2,82 0,42
C102 - Refervedor 0,92 0,14
Total 3,74 0,55
Figura 5.5 – Make-up para geração de vapor por equipamento – Extrativa
Tabela 5.8 – Sistema de geração de vapor – Destilação extrativa
Corrente Vazão volumétrica
(m3H2O/h)
Água de alimentação da caldeira 1,91
Vapor saturado (lps) 1,81
Condensado 1,36
Perdas de tratamento 0,01
Purga 0,10
Perdas dos processos 0,45
Make-up de água para geração de vapor 0,55
O quantitativo da taxa de transferência de calor total nos equipamentos utilizadores de
vapor de aquecimento é representado na simulação pela corrente “ENERGIA DE
AQUECIMENTO”. Essa informação, em conjunto com as heurísticas de perdas, apresentadas
75,42%
24,58%
C101 - Refervedor
C102 - Refervedor
69
nos Capítulos 3 e 4, viabilizam o cálculo do volume total de água necessário para abastecer o
sistema de geração de vapor, além das demais correntes de processo. Os valores obtidos a
partir da simulação para essas correntes encontram-se na Tabela 5.8. O valor obtido para a
corrente de make-up de água para geração de vapor foi utilizado para o cálculo da vazão
volumétrica total de água consumida pela planta.
5.1.4 Ecoindicadores – Destilação extrativa
Nesta seção serão abordados os resultados gerados para os ecoindicadores de consumo
de água, emissão de CO2 e TTP, conforme as metodologias apresentadas nos Capítulos 3 e 4 e
com base nos resultados obtidos a partir das simulações computacionais. A variável de
processo utilizada é a taxa de produção de metilal.
5.1.4.1 Ecoindicador de consumo de água – Destilação extrativa
Utilizando-se os valores das taxas de transferência de calor obtidas pela simulação nos
equipamentos de troca térmica que fazem uso de água de resfriamento, foi possível calcular as
vazões volumétricas de make-up dos sistemas da planta de utilidades. Dessa maneira, foram
utilizadas as vazões volumétricas de make-up para a obtenção do ecoindicador de consumo de
água, considerando-se que a planta não exporta vapor. Os resultados são expostos na Tabela
5.9.
Tabela 5.9 – Ecoindicador de consumo de água – Destilação extrativa.
Corrente Vazão mássica (t/h)
Vazão de água utilizada no processo 0,00
Make-up do sistema de água de resfriamento 3,49
Make-up do sistema de geração de vapor 0,55
Vapor exportado 0,00
Consumo total de água (m3H2O/h) 4,04
Taxa de produção de metilal (tprod/h) 2,5706
Ecoindicador de consumo de água (m3H2O
/tprod) 1,58
70
Dessa maneira, a partir dos dados expostos na Tabela 5.9 pode-se afirmar que o
processo de destilação extrativa da mistura metilal-metanol com uso de DMF consome
através da planta de utilidades um quantitativo de 1,57 m3 de água por tonelada de metilal.
5.1.4.2 Ecoindicador de emissões de CO2 – Destilação extrativa
O ecoindicador de emissões de CO2 foi calculado a partir dos valores obtidos pela
simulação para o consumo energético de cada equipamento. O valor das emissões foi obtido
por meio da multiplicação dos resultados de gasto de energia pelo fator de conversão
associado à sua categoria, por combustão ou indiretas. Os resultados podem ser observados na
Tabela 5.10.
Tabela 5.10 – Resultados para as emissões de CO2 – Destilação extrativa
Equipamento Tipo de
emissão
Energia
(GJ/h)
Fator de
conversão
Emissão
(tCO2/h)
Caldeira Combustão 5,53692 0,05610 0,31062
Bomba 1 – P100 Indiretas 0,00214 0,02060 0,00004
Bomba 2 – P101 Indiretas 0,04167 0,02060 0,00086
Ventiladores da torre Indiretas 0,40351 0,02060 0,00831
Total de emissões por combustão (tCO2/h) 0,31062
Total de emissões indiretas (tCO2/h) 0,00921
Para o cálculo do ecoindicador foi considerado que a planta não apresenta emissões
fugitivas por vazamentos ou queima de gases de purga em flare. Os resultados para o
ecoindicador de emissões de CO2 são apresentados na Tabela 5.11.
Dessa maneira, a partir dos dados exposto na Tabela 5.11 acima pode-se afirmar que o
processo de destilação extrativa da mistura metilal-metanol com uso de DMF emite, somado a
planta de utilidades, um quantitativo de 0,12 tonelada de CO2 por tonelada de metilal. A
Figura 5.6 apresenta em percentagem as emissões advindas de fontes de combustão e fontes
indiretas.
71
Tabela 5.11 – Ecoindicador de emissão de CO2 – Destilação extrativa.
Tipo de emissão Quantidade (tCO2/h)
Combustão 0,31
Indiretas 0,01
Total de emissões de CO2 (tCO2/h) 0,32
Taxa de produção de metilal (tprod/h) 2,57
Ecoindicador de emissões de CO2 (tCO2/tprod) 0,12
A partir da Figura 5.6, é possível concluir que a maior fonte de emissões de CO2 na
planta de destilação extrativa da mistura metilal/metanol com DMF é a caldeira B101 do
sistema de geração de vapor, responsável pela quase totalidade de emissões.
Figura 5.6 – Emissões por fontes de combustão e indiretas – Extrativa.
5.1.4.3 Ecoindicador de TTP – Destilação extrativa
O cálculo do ecoindicador de impactos potenciais no solo (TTP) é feito por meio do
algoritmo WAR, como descrito na seção 2.7.3 e nas metodologias detalhas nos Capítulos 3 e
4. Considerando os dados de composição mássica, vazão das correntes de alimentação,
produto e resíduo do processo, o resultado para o ecoindicador de TTP é apresentado na
Tabela 5.12.
97,1189%
2,8811%
Total de emissões por combustão Total de emissões indiretas
72
Tabela 5.12 – Ecoindicador de TTP – Destilação extrativa.
Corrente DMF Metilal Metanol Água Vazão mássica
(fração mássica) (kg/h)
01 Alimentação 0,000 0,858 0,139 0,003 3000
02 Alimentação 1,000 0,000 0,000 0,000 0,0359
03 Produto 0,000 0,999 0,001 0,000 2573,15
05 Resíduo 0,000 0,002 0,977 0,021 424,31
TTP (PEI/tprod) 10,80
5.2 PROCESSO DE DESTILAÇÃO COM DUPLO EFEITO
Nesta seção serão apresentados os resultados associados às simulações do processo de
destilação duplo efeito da mistura metilal/metanol com uso de DMF e dos sistemas de
refrigeração e geração de vapor, realizadas no software UniSim® e com base no processo de
destilação extrativa proposto por Wang et al. (2012).
5.2.1 Simulação da planta de destilação com duplo efeito
Para a simulação do processo de destilação com duplo efeito da mistura
metilal/metanol com uso de DMF, foram utilizados os mesmos valores para as correntes de
alimentação apresentados na Tabela 5.1. Dessa maneira, foi necessário redimensionar a
segunda coluna para possibilitar a execução da estratégia de intensificação de destilação de
duplo efeito por meio da integração térmica das correntes de topo da segunda coluna e de
fundo da primeira.
Com este fim, utilizou-se o recurso do algoritmo shortcut UniSim® Design R390.1.
Definiu-se o metanol como chave leve, e sua composição molar no fundo como 1.10-7, e o
DMF como chave pesada, com composição molar no destilado de 1.10-8. Além disso, utilizou-
se a razão de refluxo como 1,5 vezes a razão de refluxo mínima calculada pelo software.
Através do método de tentativa e erro, variou-se a pressão da coluna até uma
temperatura que possibilitasse a troca térmica. Esta foi, ainda, modificada posteriormente para
garantir um approach mínimo de temperatura no trocador casco e tubo de 10 ºC. Isso é feito
de maneira a representar uma opção realista de projeto, visto que trocadores de calor com
73
valores de approach térmico inferiores resultam em equipamentos maiores e menos eficientes
(LOPES, 2018). A Tabela 5.13 apresenta a configuração da segunda coluna no processo de
destilação extrativa original, e da destilação de duplo efeito.
A partir do redimensionamento da segunda coluna, foi possível, então, iniciar o
processo de integração entre as correntes previamente escolhidas. Para tal, simulou-se
individualmente cada coluna de destilação para a obtenção das condições operacionais e
composições molares das correntes que alimentam o condensador e refervedor originais.
Tabela 5.13 – Redimensionamento da segunda coluna – Destilação com duplo efeito.
Configuração da C102/C02
Processo Número de pratos Alimentação Pressão (kPa)
Destilação extrativa 20 8 101,3
Destilação de duplo efeito 29 24 524
Assim, utilizando-se o artificio de colunas absorvedoras, uma sem refervedor, e a
outra sem condensador, foi possível integrar as correntes de interesse em um trocador casco e
tubo. É possível verificar na Figura 5.7 a planta no ambiente de simulação no UniSim®.
Figura 5.7 – Simulação do processo de destilação extrativa com duplo efeito no UniSim®.
O trocador casco e tubo foi especificado com as temperaturas iniciais de cada corrente,
originadas nas torres de destilação, sem perda de carga e com a temperatura de saída da
74
corrente de fundo determinada através de um operador lógico adjust. Para a configuração
deste, a fração de vapor da corrente foi a variável ajustada para se alcançar a vazão de fundo
necessária na saída do vaso flash seguinte. Neste equipamento, ocorre a separação do produto
de fundo e do boilup, corrente vaporizada que retorna à primeira torre, enquanto a corrente de
topo da segunda coluna, após a troca térmica, é dividida em um “tê”, no qual parte da vazão é
reciclada para a coluna e parte constitui a corrente de destilado.
Os resultados obtidos pela simulação computacional para composição mássica, vazão,
temperatura e pressão das principais correntes de processo, assim como seus respectivos
valores apresentados por Wang et al. (2012), são apresentados na Tabela 5.14. Assim como
observado na planta de destilação extrativa, apesar das modificações os resultados
continuaram coerentes com os dos autores.
Tabela 5.14 – Resultados para a simulação da planta de destilação com duplo efeito.
Corrente DMF Metilal Metanol Água Vazão
(fração mássica) (kg/h)
3 Wang et al. 1,24E-05 9,99E-01 9,83E-04 4,35E-06 2573,15
UniSim® 6,10E-05 9,99E-01 9,84E-04 6,25E-08 2571,21
7 Wang et al. 8,72E-01 2,56E-04 1,25E-01 2,71E-03 3324,30
UniSim® 8,71E-01 1,72E-03 1,25E-01 2,75E-03 3324,30
11 Wang et al. 1,00E-05 2,00E-03 9,77E-01 2,10E-02 424,31
UniSim® 1,94E-11 4,25E-03 9,73E-01 2,27E-02 426,89
14 Wang et al. 1,00E+00 9,20E-14 5,37E-07 9,46E-06 2899,99
UniSim® 1,00E+00 2,01E-10 9,20E-08 9,91E-06 2895,21
5.2.2 Simulação do sistema de água de resfriamento – Destilação com duplo efeito
De maneira análoga ao procedimento realizado na seção 5.1.2, utilizando-se os valores
das taxas de transferência de calor obtidas pela simulação nos equipamentos de troca térmica
que fazem uso de água de resfriamento, foi possível determinar a vazão volumétrica de água
de make-up do sistema de refrigeração e as perdas proporcionais por equipamento, como pode
ser observado na Tabela 5.15. Pode-se verificar também o consumo percentual de água de
make-up por equipamento da planta na Figura 5.8.
75
Comparando a Figura 5.8 e a Figura 5.3 é possível observar que a parcela referente ao
consumo do condensador da primeira coluna continua sendo o maior, apesar do aumento
considerável da parcela advinda do resfriador E02 devido à retirada do condensador da
segunda coluna do processo de destilação extrativa original.
Tabela 5.15 – Make-up de água de resfriamento – Destilação com duplo efeito.
Equipamentos Taxa de transferência de calor
(GJ/h)
Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
C01 - Condensador 1,70 1,60
E02 - Resfriador 1,30 1,22
Make-up Total 3,00 2,82
Figura 5.8 – Make-up de água de resfriamento por equipamento – Destilação com duplo
efeito.
Similarmente à seção 5.1.2, é feito o cálculo do volume total de água necessário para
abastecer o sistema de refrigeração, além das demais correntes de processo. Os valores
obtidos a partir da simulação para as vazões volumétricas dessas correntes encontram-se na
Tabela 5.16.
O valor obtido para a corrente de make-up de água de resfriamento foi utilizado para o
cálculo da vazão volumétrica total de água consumida pela planta, enquanto o valor da
corrente de reciclo de água de resfriamento foi utilizado para determinar o gasto energético
nos ventiladores da torre de refrigeração.
57%
43%
C01 - Condensador E02 - Resfriador
76
Tabela 5.16 – Sistema de água de resfriamento – Destilação com duplo efeito.
Corrente Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
Água de resfriamento 47,68
Reciclo de água de resfriamento 47,68
Arraste 0,14
Evaporação 1,29
Purga 1,39
Make-up de água de resfriamento 2,82
Comparativamente ao processo de destilação extrativa, como pode ser verificado na
Tabela 5.6, a vazão volumétrica de make-up de água para o sistema de refrigeração é reduzida
de 3,49 m3H2O/h para 2,82 m3
H2O/h. Essa redução de 19,2% é decorrente da eliminação do
condensador da coluna 102 da planta de destilação extrativa original em função da integração
energética realizada na estratégia de destilação de duplo efeito.
5.2.3 Simulação do sistema de geração de vapor – Destilação com duplo efeito
De maneira análoga ao procedimento realizado na seção 5.1.3, utilizando-se os valores
das taxas de transferência de calor obtidas pela simulação nos equipamentos de troca térmica
que fazem uso de vapor de aquecimento, foi possível determinar a vazão volumétrica de água
de make-up do sistema de geração de vapor e as perdas proporcionais por equipamento.
Também se considera que o vapor utilizado na planta de destilação de duplo efeito é vapor de
alta pressão (hps), visto que as temperaturas de operação no refervedor (497,85 K) são
superiores a 475,15 K, temperatura limite para o uso de vapor de média pressão (mps –
medium pressure steam) (TURTON, et al., 2012). Esses resultados podem ser observados na
Tabela 5.17.
Tabela 5.17 – Make-up de água para geração de vapor – Destilação com duplo efeito.
Equipamentos Taxa de transferência de calor
(GJ/h)
Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
C02 - Refervedor 3,49 0,63
Total (vapor saturado - hps) 3,49 0,63
77
Comparativamente ao processo de destilação extrativa, como pode ser verificado na
Tabela 5.17, a vazão volumétrica de make-up de água para o sistema de geração de vapor é
mais elevada, aumentado de 0,55 m3H2O/h para 0,63 m3
H2O/h, um incremento de 14,5%. Esse
aumento é decorrente da utilização de vapor de alta pressão na destilação de duplo efeito,
enquanto na planta de destilação extrativa original é utilizado vapor de baixa pressão.
Além disso, é possível observar uma aparente economia energética, com a diminuição
da taxa transferência de calor total, de 3,74 GJ/h na planta de destilação extrativa para 3,49
GJ/h na planta de destilação de duplo efeito, uma redução de 6,7% no consumo energético.
Ademais, verifica-se o aumento significativo do consumo energético do refervedor da
segunda coluna, de 0,92 GJ/h para 3,49 GJ/h, um incremento de 279%. Isso é explicado pelo
redimensionamento da coluna e pelo aumento da pressão de operação da coluna de 101,3 kPa
a 524 kPa, que resulta em uma maior taxa de transferência de calor no referverdor desse
equipamento.
Tabela 5.18 – Sistema de geração de vapor – Destilação com duplo efeito.
Corrente Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
Água de alimentação da caldeira 2,15
Vapor saturado (hps) 2,05
Condensado 1,53
Perdas de tratamento 0,01
Purga 0,11
Perdas dos processos 0,51
Make-up de água para geração de vapor 0,63
Similarmente à seção 5.1.3, é feito o cálculo do volume total de água necessário para
abastecer o sistema de geração de vapor, além das demais correntes de processo. Os valores
obtidos a partir da simulação para essas correntes encontram-se na Tabela 5.18 acima.
O valor obtido para a corrente de make-up de água para geração de vapor foi utilizado
para o cálculo da vazão volumétrica total de água consumida pela planta.
78
5.2.4 Ecoindicadores – Destilação com duplo efeito
Nesta seção serão abordados os resultados gerados para os ecoindicadores de consumo
de água, emissão de CO2 e TTP, conforme as metodologias apresentadas nos Capítulos 3 e 4 e
com base nos resultados obtidos a partir das simulações computacionais. A variável de
processo utilizada é a taxa de produção de metilal.
5.2.4.1 Ecoindicador de consumo de água – Destilação com duplo efeito.
De forma análoga ao procedimento realizado na seção 5.1.4.1, o ecoindicador de
consumo de água foi calculado com base nos valores obtidos pela simulação para as vazões
volumétricas de make-up dos sistemas da planta de utilidades. Foi considerado que a planta
não exporta vapor. Os resultados podem ser observados na Tabela 5.19.
Tabela 5.19 – Ecoindicador de consumo de água – Destilação com duplo efeito
Corrente Vazão mássica (t/h)
Make-up do sistema de água de resfriamento 2,82
Make-up do sistema de geração de vapor 0,63
Vapor exportado 0,00
Consumo total de água (m3H2O
/h) 3,44
Taxa de produção de metilal (tprod/h) 2,5685
Ecoindicador de consumo de água (m3H2O
/tprod) 1,34
Dessa maneira, a partir dos dados expostos na Tabela 5.19 pode-se afirmar que o
processo de destilação de duplo efeito consome por meio da planta de utilidades um
quantitativo de 1,37 m3 de água por tonelada de metilal, valor inferior a 1,57 m3, obtido para a
planta de destilação extrativa.
79
5.2.4.2 Ecoindicador de emissões de CO2 – Destilação com duplo efeito
De forma análoga ao procedimento realizado na seção 5.1.4.2, o ecoindicador de
emissões de CO2 foi calculado para fontes de combustão e indiretas. Os resultados podem ser
observados na Tabela 5.20.
É importante ressaltar que o gasto energético na caldeira é superior na planta de
destilação de duplo efeito, apesar da aparente economia energética na taxa de transferência de
calor nos equipamentos, como visto na seção 5.2.3. Isso ocorre devido ao maior gasto
energético na caldeira para transferência de calor sensível para água para a produção de vapor
de alta pressão em relação à produção de vapor de baixa pressão. Dessa maneira, verifica-se
na realidade um aumento da energia na caldeira, de 5,54 GJ/h, apresentado na Tabela 5.10,
para 6,41 GJ/h, totalizando um incremento de 15,8% em seu consumo energético.
Tabela 5.20 – Resultados para as emissões de CO2 – Destilação com duplo efeito.
Equipamento Tipo de
emissão
Energia
(GJ/h)
Fator de
conversão
Emissão
(tCO2/h)
Caldeira Combustão 6,41266 0,05610 0,35975
Bomba 1 - P100 Indiretas 0,01624 0,02060 0,00033
Bomba 2 - P101 Indiretas 0,03361 0,02060 0,00069
Ventiladores da torre Indiretas 0,32538 0,02060 0,00670
Total de emissões por combustão (tCO2//h) 0,35975
Total de emissões indiretas (tCO2/h) 0,00773
Para o cálculo do ecoindicador foi considerado que a planta não apresenta emissões
fugitivas por vazamentos ou queima de gases de purga em flare. Os resultados para o
ecoindicador de emissões de CO2 são apresentados na Tabela 5.21. A Figura 5.9 apresenta em
percentagem as emissões advindas de fontes de combustão e fontes indiretas.
Dessa maneira, a partir dos dados expostos na Tabela 5.21 pode-se afirmar que o
processo de destilação de duplo efeito emite, somado à planta de utilidades, um quantitativo
de 0,14 tonelada de CO2 por tonelada de metilal, valor superior a 0,12, obtido para a planta de
destilação extrativa.
80
Tabela 5.21 – Ecoindicador de emissão de CO2 – Destilação com duplo efeito.
Tipo de emissão Quantidade
(tCO2/h)
Combustão 0,36
Indiretas 0,01
Total de emissões de CO2 (tCO2/h) 0,37
Taxa de produção de metilal (tprod/h) 2,5685
Ecoindicador de emissões de CO2 (tCO2/tprod) 0,14
A partir da Figura 5.9 é possível concluir que a maior fonte de emissões de CO2 na
planta de destilação de duplo efeito é a caldeira B101 do sistema de geração de vapor,
responsável pela quase totalidade de emissões, bem como na planta de destilação extrativa.
Figura 5.9 – Emissões por fontes de combustão e indiretas – Duplo efeito.
5.2.4.3 Ecoindicador de TTP – Destilação com duplo efeito
De forma análoga ao procedimento realizado na seção 5.1.4.3, o ecoindicador de TTP
foi calculado utilizando os dados de corrente de entrada, de produto e resíduo da planta de
duplo efeito. Os resultados podem ser observados na Tabela 5.20
Verifica-se a partir da Tabela 5.20 que a destilação de duplo efeito, por utilizar as
mesmas correntes de alimentação do processo de destilação extrativa, e produzir correntes de
97,9%
2,1%
Total de emissões por combustão Total de emissões indiretas
81
saída (produto e resíduo) muito próximas, apresenta o mesmo valor para o ecoindicador de
TTP.
Tabela 5.22 – Ecoindicador de TTP – Destilação com duplo efeito.
Corrente DMF Metilal Metanol Água Vazão mássica
(fração mássica) (kg/h)
1 Alimentação 0,000 0,858 0,139 0,003 3000
2 Alimentação 1,000 0,000 0,000 0,000 0,0359
3 Produto 0,000 0,999 0,001 0,000 2571,21
11 Resíduo 0,000 0,004 0,973 0,023 426,89
TTP (PEI/tprod) 10,80
5.3 PROCESSO DE DESTILAÇÃO POR PRESSÃO VARIANTE
Nesta seção serão apresentados os resultados associados às simulações do processo de
destilação por pressão variante da mistura metilal/metanol e dos sistemas de refrigeração e
geração de vapor, realizadas no software UniSim®, com base no processo proposto por Yu et
al. (2012).
5.3.1 Simulação da planta de destilação por pressão variante
Para a simulação do processo de destilação por pressão variante da mistura
metilal/metanol, utilizaram-se os dados de vazões molares, temperatura e pressão informadas
pelos autores do trabalho de Yu et al. (2012), sendo as temperaturas, em especial, estimadas a
partir da Figura 3.5, que consta da seção 3.2.3. O fluxograma no ambiente de simulação do
UniSim® é apresentado na Figura 5.10.
Utilizando-se os dados fornecidos no trabalho de Yu et. al. (2012), foi feita simulação
do processo, de maneira a manter os desvios relativos dos valores de vazão e fração mássica
abaixo de 5%. Para os valores de energia nos trocadores de calor das colunas, foram
82
considerados aceitáveis erros inferiores à 10%. Entretanto, não foi possível reproduzir os
resultados apresentados no trabalho de referência dentro de erros aceitáveis.
Figura 5.10 – Simulação do processo de destilação por pressão variante no UniSim®.
Foi necessária a realização de modificações para a convergência da simulação em
relação ao fluxograma de processo disponibilizado por Yu et al. (2012), como apresentado na
Figura 3.4. Foram adicionados equipamentos auxiliares, como a bomba P-1 e a válvula VLV-
100, necessários devido à diferença de pressão entre as colunas, a primeira operando a 101,3
kPa e a segunda a 1200 kPa.
Além disso, as temperaturas da corrente de alimentação da coluna C2 e do reciclo que
retorna à coluna C1 foram ajustadas com auxílio de trocadores de calor. Isto foi feito para que
entrassem com a temperatura do estágio em que foram inseridas, conforme a Figura 3.5, de
maneira a não apresentar desvios abruptos no perfil de temperatura nesses estágios.
Ademais, somente uma corrente é reciclada do condensador para a coluna C2. Com o
intuito de obter resultados mais próximos aos apresentados por Yu et al. (2012), foram feitas
tentativas variando o estágio de inserção e a vazão para esta corrente por meio de um
separador. Contudo, observou-se que os resultados mais próximos foram obtidos sem a adição
desta segunda corrente.
Similarmente ao que foi feito na simulação da planta de destilação extrativa, foram
utilizados os dados para correntes de alimentação como expostos na Tabela 5.23,
disponibilizadas no trabalho de Yu et al. (2012). Já a Tabela 5.24 a seguir apresenta as
especificações utilizadas para a simulação das colunas de destilação C1 e C2.
83
Tabela 5.23 – Correntes de alimentação na planta de destilação por pressão variante.
Corrente Metilal Metanol Água Vazão Temp. Pressão
(fração mássica) (kg/h) (K) (kPa)
1 0,858 0,139 0,003 3000 313,15 101,3
2 0,804 0,194 0,002 2371,6 315,63 101,3
Tabela 5.24 – Especificação das colunas de destilação do processo por pressão variante.
Especificação das colunas Valor
Simulação
C1 Vazão mássica do destilado (kg/h) 4947,37
Comp. de metanol no fundo 0,95
C2 Razão de refluxo 1,34
Vazão mássica do destilado (kg/h) 2371,60
Os resultados da simulação em comparação aos do artigo de referência foram
divergentes, como pode ser verificado na Tabela 5.25.
Tabela 5.25 – Resultados para a simulação da planta de destilação por pressão variante.
Corrente Metilal Metanol Água Vazão Temp. Pressão
(fração mássica) (kg/h) (K) (kPa)
D1
Yu et al.
(2012) 9,05E-01 9,94E-02 1,00E-03 4947,40 314,64 101,30
UniSim® 9,95E-01 5,52E-03 8,93E-08 4947,38 315,64 101,30
B1
Yu et al.
(2012) 2,00E-03 9,77E-01 2,10E-02 424,30 340,63 101,30
UniSim® 2,88E-02 9,50E-01 2,12E-02 423,41 337,75 101,30
D2
Yu et al.
(2012) 8,04E-01 1,94E-01 2,00E-03 2371,60 399,73 1200
UniSim® 9,95E-01 5,37E-03 2,66E-10 2371,63 406,55 1200
B2
Yu et al.
(2012) 9,99E-01 1,00E-03 - 2575,80 409,77 1200
UniSim® 9,94E-01 5,65E-09 1,71E-07 2899,99 406,55 1200
Devido à impossibilidade de reprodução dos resultados, não foram feitas tentativas
para integração energética como realizado no trabalho de Yu et. al. (2012). É importante
ressaltar que a integração energética de correntes não altera a composição das mesmas, de
84
maneira que os desvios seriam muito próximos aos obtidos no processo convencional não
intensificado.
Dessa maneira, a simulação realizada não foi capaz de reproduzir o processo tal qual
descrito no artigo de referência, e os resultados das simulações dos sistemas da planta de
utilidades e ecoindicadores serão baseados estritamente nos valores divulgados no trabalho de
Yu et al. (2012).
5.3.2 Simulação do sistema de água de resfriamento – Destilação por pressão variante
De maneira análoga ao procedimento realizado nas seções 5.1.2 e 5.2.2, utilizando os
valores das taxas de transferência de calor fornecidos para os equipamentos de troca térmica
que fazem uso de água de resfriamento, foi possível determinar a vazão volumétrica de água
de make-up do sistema de refrigeração e as perdas proporcionais por equipamento, como pode
ser observado na Tabela 5.26.
Tabela 5.26 – Make-up de água de resfriamento – Destilação por pressão variante.
Equipamentos Taxa de transferência de calor
(GJ/h)
Vazão volumétrica
(m3H2O/h)
C1 - Condensador 2,67 2,50
Make-up Total 2,67 2,50
Similarmente às seções 5.1.2 e 5.2.2, é feito o cálculo do volume total de água
necessário para abastecer o sistema de refrigeração, além das demais correntes de processo.
Os valores obtidos a partir da simulação para as vazões volumétricas dessas correntes para
essas correntes encontram-se na Tabela 5.27.
O valor obtido para a corrente de make-up de água de resfriamento foi utilizado para o
cálculo da vazão volumétrica total de água consumida pela planta, enquanto o valor da
corrente de reciclo de água de resfriamento foi utilizado para determinar o gasto energético
nos ventiladores da torre de refrigeração.
85
Tabela 5.27 – Sistema de água de resfriamento – Destilação por pressão variante.
Corrente Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
Água de resfriamento 42,37
Reciclo de água de resfriamento 42,37
Arraste 0,13
Evaporação 1,14
Purga 1,23
Make-up de água de resfriamento 2,50
Comparativamente ao processo de destilação extrativa e de duplo efeito, como pode
ser verificado nas Tabela 5.6 e 5.16, a vazão volumétrica de make-up de água para o sistema
de refrigeração é a menor das três plantas. Este valor para o processo de destilação por
pressão variante é de 2,50 m3H2O/h, enquanto para as plantas de destilação extrativa e extrativa
de duplo efeito são de 3,49 m3H2O/h e 2,82 m3
H2O/h, respectivamente.
A diminuição do consumo de água está relacionada à aplicação da estratégia de duplo
efeito proposta por Yu et al. (2012), na qual o condensador da segunda coluna não consome
água de resfriamento, explicando seu melhor desempenho com relação à planta de destilação
extrativa. A planta de destilação por pressão variante, como retratada no artigo de referência,
não apresenta um resfriador da corrente de reciclo, presente em ambas as plantas de extração
e extração de duplo efeito, o que também elucida o menor gasto de utilidades frias.
5.3.3 Simulação do sistema de geração de vapor
De maneira análoga ao procedimento realizado nas seções 5.1.3 e 5.2.3, utilizando-se
os valores das taxas de transferência de calor fornecidas pelo artigo de referência, foi possível
determinar a vazão volumétrica de água de make-up do sistema de geração de vapor e as
perdas proporcionais por equipamento. Também se considera que o vapor utilizado na planta
de destilação por pressão variante é vapor de baixa pressão (lps), visto que as temperaturas de
operação nos refervedores são inferiores a 439,15 K (TURTON, et al., 2012). Esses
resultados podem ser observados na Tabela 5.28.
86
Tabela 5.28 – Make-up de água para geração de vapor – Destilação por pressão variante.
Equipamentos Taxa de transferência de calor
(GJ/h)
Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
C2 - Refervedor 3,25 0,48
Total (vapor saturado - lps) 3,25 0,48
Comparativamente, o processo de destilação por pressão variante consome menos
água de make-up para a geração de vapor do que as outras plantas, gastando 0,48 m3H2O/h
frente a 0,63 m3H2O/h, do processo de destilação extrativa, e 0,55 m3
H2O/h, do processo de
destilação extrativa de duplo efeito. Isso ocorre devido ao menor gasto energético nos
equipamentos consumidores de utilidades quentes.
Similarmente às seções 5.1.3 e 5.2.3, é feito o cálculo do volume total de água
necessário para abastecer o sistema de geração de vapor, além das demais correntes de
processo. Os valores obtidos a partir da simulação para essas correntes encontram-se na
Tabela 5.29 a seguir. O valor obtido para a corrente de make-up de água para geração de
vapor foi utilizado para o cálculo da vazão volumétrica total de água consumida pela planta.
Tabela 5.29 – Sistema de geração de vapor – Destilação por pressão variante.
Corrente Vazão volumétrica
(m3H2O
/h)
Água de alimentação da caldeira 1,66
Vapor saturado (hps) 1,58
Condensado 1,19
Perdas de tratamento 0,01
Purga 0,08
Perdas dos processos 0,39
Make-up de água para geração de vapor 0,48
5.3.4 Ecoindicadores – Destilação por pressão variante
Nesta seção serão abordados os resultados gerados para os ecoindicadores de consumo
de água, emissão de CO2 e TTP, conforme as metodologias apresentadas nos Capítulos 3 e 4 e
87
com base nos resultados obtidos a partir das simulações computacionais. A variável de
processo utilizada é a taxa de produção de metilal.
5.3.4.1 Ecoindicador de consumo de água – Destilação por pressão variante
De forma análoga ao procedimento realizado nas seções 5.1.4.1 e 5.2.4.1, o
ecoindicador de consumo de água foi calculado com base nos valores obtidos pela simulação
para as vazões volumétricas de make-up dos sistemas da planta de utilidades. Foi considerado
que a planta não exporta vapor. Os resultados podem ser observados na Tabela 5.30.
Dessa maneira, a partir dos dados expostos na Tabela 5.30 a seguir pode-se afirmar
que o processo de destilação por pressão variante consome por meio da planta de utilidades
um quantitativo de 1,16 m3 de água por tonelada de metilal, valores inferiores aos de 1,57 m3
e 1,37 m3, obtidos para as planta de destilação extrativa e duplo efeito, respectivamente.
Tabela 5.30 – Ecoindicador de consumo de água – Destilação por pressão variante.
Corrente Vazão mássica (t/h)
Make-up do sistema de água de resfriamento 2,50
Make-up do sistema de geração de vapor 0,48
Vapor exportado 0,00
Consumo total de água (m3H2O
h) 2,98
Taxa de produção de metilal (tprod/h) 2,5732
Ecoindicador de consumo de água (m3H2O
/tprod) 1,16
5.3.4.2 Ecoindicador de emissões de CO2 – Destilação por pressão variante
De forma análoga ao procedimento realizado nas seções 5.1.4.2 e 5.2.4.2, o
ecoindicador de emissões de CO2 foi calculado para fontes de combustão e indiretas. Os
resultados podem ser observados na Tabela 5.31.
88
Tabela 5.31 – Resultados para as emissões de CO2 – Destilação por pressão variante.
Equipamento Tipo de
emissão
Energia
(GJ/h)
Fator de
conversão Emissão (tCO2
/h)
Caldeira Combustão 4,82460 0,05610 0,27066
Bomba 1 - P100 Indiretas 0,00187 0,02060 0,00004
Bomba 2 - P101 Indiretas 0,02986 0,02060 0,00062
Ventiladores da torre Indiretas 0,28916 0,02060 0,00596
Total de emissões por combustão (tCO2/h) 0,27066
Total de emissões indiretas (tCO2/h) 0,00661
Para o cálculo do ecoindicador foi considerado que a planta não apresenta emissões
fugitivas por vazamentos ou queima de gases de purga em flare. Os resultados para o
ecoindicador de emissões de CO2 são apresentados na Tabela 5.32. A Figura 5.11 apresenta
em percentagem as emissões advindas de fontes de combustão e fontes indiretas.
Tabela 5.32 – Ecoindicador de emissão de CO2 – Destilação por pressão variante.
Tipo de emissão Quantidade
(tCO2/h)
Combustão 0,27
Indiretas 0,01
Total de emissões de CO2 (tCO2/h) 0,28
Taxa de produção de metilal (tprod/h) 2,5732
Ecoindicador de emissões de CO2 (tCO2/tprod) 0,11
Figura 5.11 – Emissões por fontes de combustão e indiretas – Pressão variante.
96,4%
3,6%
Total de emissões por combustão Total de emissões indiretas
89
A partir da Figura 5.9 acima é possível concluir que a maior fonte de emissões de CO2
na planta de destilação por pressão variante é a caldeira B101 do sistema de geração de vapor,
responsável pela quase totalidade de emissões, bem como nas outras plantas.
5.3.4.3 Ecoindicador de TTP– Destilação por pressão variante
De forma análoga ao procedimento realizado nas seções 5.1.4.3 e 5.2.4.3, o
ecoindicador de TTP foi calculado utilizando os dados de corrente de entrada, de produto e
resíduo da planta de destilação por pressão variante. A Tabela 5.33 exibe os resultados para
este ecoindicador.
Verifica-se a partir da Tabela 5.33 que a destilação por pressão variante, por utilizar
uma corrente de alimentação igual à do processo de destilação extrativa e de duplo efeito, e
produzir correntes de saída (produto e resíduo) muito parecidas, apresenta um valor muito
próximo para o ecoindicador de TTP, sendo a pequena diferença possivelmente atribuída à
ausência do uso do DMF.
Tabela 5.33 – Resultados para o ecoindicador de TTP – Destilação por pressão variante.
Corrente Metilal Metanol Água Vazão mássica
(fração mássica) (kg/h)
1 Alimentação 0,858 0,139 0,003 3000
3 Produto 0,999 0,001 0,000 2575,80
11 Resíduo 0,002 0,977 0,021 424,30
TTP (PEI/tprod) 10,70
5.4 AVALIAÇÃO DO ÍNDICE COMPARATIVO DE ECOEFICIÊNCIA
Nesta seção serão avaliados os resultados obtidos para os ecoindicadores de consumo
de água, emissões de CO2 e TTP, de acordo com o procedimento descrito na seção 2.7.
90
5.4.1 Cálculo do ICE
A partir dos valores apresentados nas seções 5.1.4, 5.2.4 e 5.3.4, é possível obter o um
quadro comparativo inicial, como apresentado na Tabela 5.34 e com os valores normalizados
pelo maior da categoria na Tabela 5.35.
O gráfico comparativo pode então ser elaborado a partir dos valores normalizados dos
ecoindicadores, como apresentado na Figura 5.12. Já o cálculo da área gráfica de cada
triângulo é realizado de acordo com a Equação 2.6, resultando nos valores expostos na Tabela
5.36.
Tabela 5.34 – Ecoindicadores de todos os processos.
Categoria Ecoindicador
Extrativa Duplo efeito Pressão variante
Consumo H2O (m3H2O
/tmetilal) 1,58 1,34 1,16
Emissão de CO2 (tCO2//tmetilal) 0,12 0,14 0,11
TTP (PEI/tmetilal) 10,80 10,80 10,70
Tabela 5.35 – Ecoindicadores normalizados.
Categoria Ecoindicador Normalizado
Extrativa Duplo efeito Pressão variante
Consumo H2O (m3H2O
/tmetilal) 1 0,85 0,74
Emissão de CO2 (tCO2//tmetilal) 0,87 1 0,75
TTP (PEI/tmetilal) 1 1 0,99
Figura 5.12 – Gráfico do Índice Comparativo de Ecoeficiência dos processos estudados.
0,0
0,3
0,5
0,8
1,0Consumo de água
Emissões de dióxido
de carbonoTTP
Extrativa Duplo efeito Pressure swing
91
Tabela 5.36 – Resultados do Índice Comparativo de Ecoeficiência.
Ecoindicador x Ecoindicador Extrativa Duplo efeito Pressão variante
Consumo H2O x Emissão de CO2 0,870 0,851 0,556
Emissão de CO2 x TTP 0,870 1,000 0,747
TTP x Consumo De H2O 1,000 0,851 0,730
Soma 2,739 2,702 2,033
Área 1,186 1,170 0,880
ICE - 1,355% 25,797%
Evidencia-se, portanto, que o processo de destilação por pressão variante é o mais
ecoeficiente dentre as plantas estudadas. O processo de destilação extrativa com duplo efeito
foi apenas ligeiramente melhor do que o original, sendo superior somente no consumo de
água. Isso pode ser explicado pela necessidade de uso de vapor de alta pressão nesse processo,
que resulta em um gasto energético maior na caldeira e assim resultando em um maior
ecoindicador de emissões de CO2. Quanto ao ecoindicador de TTP, todos os três processos,
por utilizarem e produzirem correntes semelhantes, apresentam aproximadamente o mesmo
resultado.
92
CAPÍTULO 6
CONCLUSÃO E SUGESTÕES
Este capítulo tem como objetivo apresentar as conclusões obtidas a partir do estudo
comparativo da ecoeficiência de três diferentes abordagens do processo de destilação da
mistura metilal/metanol, realizado no presente trabalho. Além disso, são feitas recomendações
para trabalhos futuros relacionados à ecoeficiência de processos de destilação dessa mistura.
6.1 CONCLUSÕES
Foram realizadas as simulações de três diferentes plantas de destilação da mistura
metilal/metanol: o processo de destilação extrativa com DMF, a intensificação desse processo
com uso de destilação com duplo efeito e o processo de destilação por pressão variante,
baseados nos artigos de referência de Wang et al. (2012) e Yu et al. (2012).
Dentre os processos estudados, as simulações foram bem sucedidas na reprodução dos
resultados apresentados na literatura com desvios aceitáveis, com exceção da planta de
destilação por pressão variante. Neste caso, foram utilizados os dados do trabalho original de
Yu et al. (2012) para análises posteriores.
Além das simulações computacionais dos processos, foram realizadas as simulações
dos sistemas de água de resfriamento e geração de vapor com base em heurísticas para
obtenção de dados mais realistas para o consumo de utilidades e subsequente cálculo dos
ecoindicadores de consumo de água e emissões de CO2. Ademais, utilizou-se o algoritmo
WAR da US EPA para o cálculo do ecoindicador de TTP.
93
O processo de destilação por pressão variante apresentou os menores valores para
todos os ecoindicadores, o que pode ser explicado pela aplicação da estratégia de destilação
de duplo efeito proposta no trabalho de Yu et al. (2012), que resultou em menores gastos de
energia e água, além de não utilizar o componente de arraste, o DMF. Entretanto, o processo
apresenta uma coluna de destilação operando a 1200 kPa, podendo haver um alto custo de
implantação. Além disso, ressalta-se que os resultados apresentados no artigo de referência
não foram passíveis de reprodução e, portanto, podem ser ainda discutidos no futuro.
O processo de destilação extrativa com duplo efeito obteve menor consumo de água
em relação ao original. Contudo, a aparente economia de energia alcançada pela estratégia de
intensificação não representou uma redução do gasto energético da planta, devido ao uso de
vapor de alta pressão, em relação ao uso de vapor de baixa pressão no processo de Wang et al.
(2012), resultando em maiores gastos energéticos na caldeira. Esse resultado demonstra a
importância crucial da simulação da planta de utilidades para produção de resultados mais
representativos da realidade. Dessa maneira, verificou-se que o processo intensificado gerou
um maior ecoindicador de emissões de CO2, enquanto ofereceu o mesmo valor para o
ecoindicador de TTP, visto as semelhanças entre as correntes de processo.
O cálculo do Índice Comparativo de Ecoeficiência evidenciou que o processo de
destilação extrativa foi o menos eficiente dentre os processos estudados, enquanto o processo
de destilação extrativa com duplo efeito apresentou uma pequena melhora de 1,35% e o de
destilação por pressão variante uma significativa melhora de 25,8%, sendo considerado o
mais ecoeficiente em relação aos demais.
6.2 SUGESTÕES PARA TRABALHOS FUTUROS
Futuramente, esse estudo pode ser estendido para incluir uma maior variedade de
indicadores, não somente com relação ao meio ambiente, como também referentes a saúde e
segurança de processos além de aspectos econômicos. Ademais, podem ser propostas outras
estratégias de intensificação dessas plantas para melhoria do desempenho da operação. Além
disso, estudos mais aprofundados com relação ao processo de destilação por pressão variante
podem ser feitos para que sejam realizadas simulações com resultados satisfatórios,
permitindo consequentemente o desenvolvimento de novas estratégias de intensificação.
94
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ANP - AGÊNCIA NACIONAL DE PETRÓLEO. Metanol. 2017. Disponivel em:
<http://www.anp.gov.br/petroleo-e-derivados2/solventes/metanol>. Acesso em: 29
de Setembro de 2019.
AZEVEDO, E. G.; ALVES, A. M. Engenharia de Processos de Separação. 3ª. ed. Portugal:
IST Press, 2017.
BOODHOO, K.; HARVEY, A. Process Intensification for Green Chemistry: Engineering
Solutions for Sustainable Chemical Processing. 1ª ed.: John Wiley & Sons, 2013.
BRAVO, D.; ÁLVAREZ-HORNOS, F. J.; PENYA-ROJA, P.; SAN-VALERO, P.;
GABALDÓN, C. Aspen Plus process-simulation model: Producing biogas from
VOC emissions in an anaerobic bioscrubber. Journal of Environmental
Management, v. 213, p. 530-540, 2018.
CAXIANO, I. N. Avaliação da Ecoeficiência do Processo de Síntese do Acetato de Vinila
via Simulação Computacional. Trabalho de Conclusão de Curso - Universidade
Federal Fluminense. Niterói, 2017.
CAXIANO, I. N.; BASTIAO, D. S.; SANTOS, R. O.; PRATA, D. M. Integração Energética
e Avaliação da Ecoeficiência do Processo de Síntese de Acetato de Vinila. XXI
ENMC - Encontro Nacional de Modelagem Computacional. Búzios, 2018.
CHEN, D.; YUAN, X.; XU, L.; YU, K. T. Comparison between Different Configurations
of Internally and Externally Heat-Integrated Distillation by Numerical
Simulation. Industrial and Engineering Chemistry Research, v. 52, p. 5781-5790,
2013.
95
CORDEIRO, G. M. Análise Crítica de Estratégias para Redução do Consumo Energético
do Processo de Destilação Extrativa. Tese de Doutorado - Universidade Federal de
Campina Grande. Paraíba, 2016.
COUPER, J. R.; PENNEY, W. R. Chemical Process Equipment - Selection and Design. 3ª
ed.: Butterworth-Heinemann, 2012.
CUI, Y.; Shi, X.; GUANG, C.; ZHANG, Z.; WANG, C.; WANGCOLLEGE, C. Comparison
of pressure-swing distillation and heterogeneous azeotropic distillation for
recovering benzene and isopropanol from wastewater. Process Safety and
Environmental Protection, v. 122, p. 1-12, 2019.
DEJANOVIC, I.; MATIJASEVIC, L.; OLUJIC, Z. Dividing Wall Column - A
Breakthrough Towards Sustainable Distilling. Chemical Engineering and
Processing: Process Intensification, v. 49, p. 559-580, 2010.
ESCAP - ECONOMIC AND SOCIAL COMISSION FOR ASIA AND THE PACIFIC. Eco-
efficiency Indicators: Measuring Resource-use Efficiency and the Impact of
Economic Activities on the Environment. 2009. Disponível em: <
https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/785eco.pdf>. Acesso em: 2
de novembro de 2019.
FAO - FOOD AND AGRICULTURE ORGANIZATION OF THE UNITED NATIONS.
Compartilhar a Água. Suplemento Fórum Mundial da Água, 2018. Acesso em: <
https://diplomatique.org.br/wp-content/uploads/2018/03/Suplemento-FAO-Fórum-
Mundial-da-Água.pdf>. Acesso em: 2 de Novembro de 2019.
FARAJNEZHAD, A.; AFSHAR, O. A.; KHANSARY, M. A.; SHIRAZIAN, S.; GHADIRI,
M. Correlation of interaction parameters in Wilson, NRTL and UNIQUAC
models using theoretical methods. Fluid Phase Equilibria, v. 417, p. 181-186,
2016.
FARSI, A.; KAYHAN, O.; ZAMFIRESCU, C.; DINCER, I.; NATERER, G. F. Azeotropic
pressure swing distillation of hydrochloric-water for hydrogen production in the
Cu Cl cycle: Thermodynamic and design methods. International Journal of
Hydrogen Energy, v. 44, p. 7969-7982, 2019.
GCP - GLOBAL CARBON PROJECT. Global CO2 emissions rise again in 2018 according
to latest data, 2018. Disponivel em:
96
<https://www.globalcarbonproject.org/carbonbudget/18/files/Norway_CICERO_GC
PBudget2018.pdf>. Acesso em: 08 Setembro 2019.
GERVEN, T. V.; STANKIEWICZ, A. Structure, Energy, Synergy, Time: The
Fundamentals of Process Intensification. Ind Eng Chem Res, v. 48, p. 2465-2474,
2009.
GREEN, D. W.; PERRY, R. H. Perry's Chemical Engineers' Handbook. 8ª. ed.: McGraw-
Hill, 2008.
HAN, M.; PARK, S. Multivariable control of double-effect distillation configurations. J.
Proc. Cont. , v. 6, p. 247-253, 1996.
HONEYWELL. Honeywell UniSim Design Suite. 2019. Disponivel em:
<https://www.honeywellprocess.com/en-US/online_campaigns/unisim-
design/Pages/index.html>. Acesso em: 9 Outubro de 2019.
IPCC - INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLIMATE CHANGE . Climate Change
2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the
Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change
[Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, p. 151, 2014.
IPCC - INTERGOVERNMENTAL PANEL ON CLIMATE CHANGE . IPCC Guidelines
for National Greenhouse Inventories, 2006.
JANUNCI, F. B. Metilal Nova Geração de Angente Expansor Tecnológico. Seminário
Alternativas ao HCFC no Setor de Espumas. Santa Catarina. 2014. Disponivel em:
<https://www.mma.gov.br/images/arquivo/80179/Apresentacao%20Univar.pdf>.
Acesso em: 01 Outubro 2019.
JIANG, Z.; AGRAWAL, R. Process Intensification in Multicomponent Distillation: A
Review of Recent Advancements. Chemical Engineering Research and Design, v.
147, p. 122-145, 2019.
JUNQUEIRA, P. G.; MANGILI, P. V.; SANTOS, R. O.; SANTOS, L. S.; PRATA, D. M.
Economic and environmental analysis of the cumene production process using
computational simulation. Chemical Engineering & Processing Intensification, v.
130, p. 309-325, 2018.
KEIL, F. J. Process Intensification. Rev Chem Eng, v. 34, n. 2, p. 135-200, 2018.
97
KIM, Y. H. Energy saving and thermodynamic efficiency of a double-effect distillation
column using internal heat integration. Korean J. Chem. Eng, v. 29, p. 1680-1687,
2012.
LI, Z.; SMITH, K. H.; MUMFORD, K. A.; WANG, Y.; STEVENS, G. W. Regression of
NRTL parameters from ternary liquid–liquid equilibria using particle swarm
optimization and discussions. Fluid Phase Equilibria, v. 398, p. 36-45, 2015.
LOPES, P. G. J. Avaliação Econômica da Intensificação do Processo de Produção de
Etilbenzeno. Trabalho de Conclusão de Curso - Universidade Federal Fluminense,
Niterói, 2018.
LUTTRELL, W. E.; CONLEY, N. L. Methanol. Journal of Chemical Health & Safety, v. 18,
p. 56-58, 2011.
LUTZE, P.; GORAK, A. Reactive and Membrane-Assisted Separations. 1ª. ed.: Walter De
Gruyter Inc, p. 373, 2016.
MANGILI, P. V.; PRATA, D. M. Improvement of the butyl acetate process through heat
integration: A sustainability-based assessment. Chemical Engineering and
Processing: Process Intensification, v. 135, p. 93-107, 2019.
MANGILI, P. V.; SANTOS, R. O.; CAXIANO, I. N.; SANTOS, L. S.; PRATA, D. M.
Economic and Environmental Analysis of the Maleic Anhydride Production
Process. XXI ENMC - Encontro Nacional de Modelagem Computacional. Búzios,
2019.
MANGILI, P. V. ; SOUZA, Y. P. D. M. ; MENEZES, D. Q. F. ; SANTOS, L. S. ; PRATA,
D. M. . Avaliação das Emissões de CO2 em Plantas de Separação Acetona-
Metanol Via Simulação Computacional. In: XII Congresso Nacional de Excelência
em Gestão, 2016, Rio de Janeiro. XII Congresso Nacional de Excelência em Gestão,
2016. p. 1-20.
MATSOUKAS, T. Fundamentos de Termodinâmica para Engenharia Química. 1ª. ed.
Brasil: Grupo Editorial Nacional, 2016.
MCKAY, G.; HOLLAND, C. Energy Savings from Steam Losses on an Oil Refinery.
Engineering Costs and Production Economics, v. 5, p. 193-203, 1981.
98
MCTIC - MINISTÉRIO DA CIÊNCIA, TECNOLOGIA, INOVAÇÕES E
COMUNICAÇÃO. Fator médio - Inventários corporativos. 2018. Disponivel em:
<https://www.mctic.gov.br/mctic/opencms/ciencia/SEPED/clima/textogeral/emissao
_corporativos.html>. Acesso em: 27 de Outubro de 2019,
MERCK. Ficha de Informações de Segurança de Produtos Químicos. 2019. Disponivel
em: <http://www.merckmillipore.com/INTERSHOP/web/WFS/Merck-AE-
Site/en_US/-/USD/ShowDocument-File?ProductSKU=MDA_CHEM-
106002&DocumentId=106002_SDS_BR_Z9.PDF&DocumentType=MSD&Languag
e=Z9&Country=BR&Origin=PDP>. Acesso em: 29 Setembro 2019.
MMA - MINISTÉRIO DO MEIO AMBIENTE. Acordo de Paris. 2016. Disponivel em:
<https://www.mma.gov.br/clima/convencao-das-nacoes-unidas/acordo-de-paris>.
Acesso em: 29 Setembro 2019.
NRTEE - THE NATIONAL ROUND TABLE ON ENVIRONMENT AND THE
ECONOMY. Calculating Eco-efficiency Indicators: A Workbook for Industry.
Ottawa, 2001.
ONU - ORGANIZAÇÃO DAS NAÇÕES UNIDAS. Momento de ação global para as
pessoas e o planeta. 2015. Disponivel em: <https://nacoesunidas.org/pos2015/>.
Acesso em: 08 Setembro 2019.
PALACIOS-BERECHE, R.; ENSINAS, A. V.; MODESTO, M.; NEBRA, S. A. Double-
effect distillation and thermal integration applied to the ethanol production
process. Energy, v. 82, p. 512-523, 2015.
PECHENKIN, A. A., BADMAEV, S. D.; BELYAEV, V. D.; SOBYANIN, V. A.
Performance of bifunctional CuO–CeO2/-Al2O3 catalyst in dimethoxymethane
steam reforming to hydrogen-rich gas for fuel cell feeding. Applied Catalysis B:
Environmental, v. 166-167, p. 535-543, 2015.
PEREIRA, C. P.; PRATA, D. M.; SANTOS, L. S.; MONTEIRO, L. P. Development of eco-
efficiency comparison index through eco-indicators for industrial applications.
Brazilian Journal of Chemical Engineering, v. 35, p. 69-90, 2018.
PÉREZ-URESTI, S. I.; MARTÍN, M.; JIMÉNEZ-GUTIÉRREZ, A. Superstructure
approach for the design of renewable-based utility plants. Computers and
Chemical Engineering, v. 123, p. 371-388, 2019.
99
PETRESCU, L.; CORMOS, C. Waste reduction algorithm applied for environmental
impact assessment of coal gasification with carbon capture and storage. Journal
of Cleaner Production, v. 104, p. 220-235, 2015.
PETROVILA QUÍMICA. Ficha de Informação de Segurança de Produto Químico
Dimetoximetano. 2018. Disponivel em:
<https://www.galaxcms.com.br/up_crud_comum/2540/FICHADEINFORMACAOD
ESEGURANCADIMETOXIMETANO-20190122102448.pdf>. Acesso em: 01
Outubro 2019.
PIROLA, C. Learning distillation by a combined experimental and simulation approach
in a three steps laboratory: Vapor pressure, vapor-liquid equilibria and
distillation column. Education for Chemical Engineers, v. 28, p. 54-65, 2019.
RAFAEL, J. M. A. M. Desidratação/Oxidação Seletiva de Metanol Recorrendo a
Catalisadores Heterogéneos para a Obtenção de Biocombustíveis (DME e
DMM). Dissertação de Mestrado - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa.
Lisboa, 2015.
REN, Y.; HUANG, Z.; JIANG, D.; LIU, L.; ZENG, K.; LIU, B.; WANG; X. Combustion
characteristics of a compression-ignition engine fuelled with diesel–dimethoxy
methane blends under various fuel injection advance angles. Applied Thermal
Engineering, v. 26, p. 327-337, 2006.
RENÓ, M. L. G. Avaliação do Balanço Energético e dos Impactos Ambientais do
Processo de Produção de Metanol a partir do Bagaço de Cana-de-açúcar,
utilizando a ACV. Tese de Doutorado - Universidade Federal de Itajubá. Minas
Gerais, 2011.
RIBEIRO, M. C. Modelagem e Simulação do Controle de Processos em uma Planta de
Produção de Metanol. Trabalho de Conclusão de Curso - Universidade Federal
Fluminense. Niterói, 2017.
SENEVIRATNE, M. A Practical Approach to Water Conservation for Commercial and
Industrial Facilities. 1ª ed.: Elsevier Science, 2007.
SHAHRUDDIN, M. Z.; RAHIMI, A. N.; ZUBIRB, M. A.; ZAHRANB, M. F. I.;
IBRAHIMB, K. A.; HAMIDB, M. K. A. Energy Integrated Distillation Column
100
Sequence by Driving Force Method and Pinch Analysis for Fice Components
Distillation. Energy Procedia, v. 142, p. 4085-4091, 2017.
SILLA, H. Chemical Process Engineering - Design and Economics. 1. ed.: Marcel Dekker,
Inc., 2003.
SONG, J.; CHEN, X. Eco-efficiency of grain production in China based on water
footprints: A stochastic frontier approach. Journal of Cleaner Production, v. 236,
2019.
STANKIEWICZ, A. I.; MOULIJN, J. A. Process Intensification: Transforming Chemical
Engineering. Chemical Engineering Progress, v. 96, p. 22-34, 2000.
TOURIS, C.; PORCELLI, J. Process intensification – has its time finally. Chem Eng Progr,
v. 99, p. 50-55, 2003.
TOWLER, G.; SINNOTT, R. Chemical Engineering Design - Principles, Practice and
Economics of Plant and Process Design. 2 ed. Waltham, MA: Elsevier, 2013.
TRIANA, C. F.; QUINTERO, J. A.; AGUDELO, Q. A.; CARDONA, C. A.; HIGUITA, J. C.
Analysis of coffee cut-stems (CCS) as raw material for fuel ethanol production.
Energy, v. 36, p. 4182-4190, 2011.
TURTON, R.; BAILIE, R. C.; WHITIMG, W. B. Analysis, Synthesis and Design of
Chemical Processes. 4. ed.: Prentice Hall, 2012.
UN-WATER. World Water Development Report 2019. 2019. Disponível em: <
https://www.unwater.org/publications/world-water-development-report-2019/>.
Acesso em: 2 de Novembro de 2019.
US EPA - UNITED STATES ENVIRONMENTAL PROTECTION AGENCY. Waste
Reduction Algorithm: Chemical Process Simulation for Waste Reduction. 2016.
Disponivel em: <https://www.epa.gov/chemical-research/waste-reduction-algorithm-
chemical-process-simulation-waste-reduction>. Acesso em: 12 de Outubro de 2019.
VASCONCELOS, A. L. U. Desenvolvimento e Avaliação de Partida de um Sistema de
Colunas de Destilação Termicamente Acopladas para a Obtenção do Etano
Anidro. Tese de Doutorado - Universidade Federal de Campina Grande. Paraíba,
2015.
101
VERFAILLIE, H. A.; BIDWELL, R. Measuring eco-efficiency: A guide to reporting
company performance. WBSCD, 2000. Disponível em:
<https://www.gdrc.org/sustbiz/measuring.pdf>. Acesso em: 2 de novembro de 2019.
WANG, G. Q.; XU, Z. C.; JI, J. B. Progress on Higee distillation—Introduction to a new
device and its industrial applications. Chemical Engineering Research and Design,
v. 89, p. 1434-1442, 2011.
WANG, H.; ASEFA, T.; BRACCIANO, D.; ADAMS, A.;WANAKULE, N. Proactive water
shortage mitigation integrating system optimization and input uncertainty.
Journal of Hydrology, v. 571, p. 711-722, 2019.
WANG, H.; MUSTAFFARA,A.; PHANA, A. N.; ZIVKOVICAL, V.; REAYB, D.; LAWA,
R.; BOODHOOA, K. A review of process intensification applied to solids
handling. Chemical Engineering and Processing: Process Intensification, v. 118, p.
78-107, 2017.
WANG, Q.; YU, B.; XU, C. Design and Control of Distillation System for
Methylal/Methanol Separation. Part 1: Extractive Distillation Using DMF as an
Entrainer. Industrial & Engineering Chemistry Research, v. 51, p. 1281-1292,
2012.
YOUNG, D.; SCHARP, R.; CABEZAS, H. The waste reduction (WAR) algorithm:
environmental impacts, energy consumption, and engineering economics. Waste
Management, v. 20, p. 605-615, 2000.
YU, B.; WANG, Q.; XU, C. Design and Control of Distillation System for
Methylal/Methanol Separation. Part 2: Pressure Swing Distillation with Full
Heat Integration. Industrial and Engineering Chemistry Research , v. 51, p. 1293-
1310, 2012.
ZHANG, Q.; TAN, Y.; YANG, C.; HAN, Y.; SHAMOTO, J.; TSUBAKI, N. Catalytic
Oxidation of Dimethyl Ether to Dimethoxymethane over Cs Modified
H3PW12O40/SiO2 Catalysts. Journal of Natural Gas Chemistry, v. 16, p. 322-325,
2007a.
ZHANG, Q.; TAN, Y.; YANG, C.; HAN, Y. Effect of different Mn salt precursors on Mn-
H4SiW12O40/SiO2 used for dimethoxymethane synthesis from dimethyl ether
oxidation. Journal of Fuel Chemistry and Technology, v. 35, p. 207-210, 2007b.
102
ZHANG, Q.; LIA, C.; ZENGA, A.; MAA, Y.; YUANA, X. Dynamic control analysis of
partially heat-integrated pressure-swing distillation for separating a maximum-
boiling azeotrope. Separation and Purification Technology, v. 230, 2020.
ZHOU, Y.; KONG, Y.; HANKUN, W.; LUO, F. The impact of population urbanization
lag on eco-efficiency: A panel quantile approach. Journal of Cleaner Production,
v. 244, 2020.
