Modeling, simulation, and optimization of cleaning schedules of heat exchanger networks with fouling and aging phenomena

Abstract

RESUMO: As linhas de pré-aquecimento (LPA) reduzem significativamente o consumo de combustível e as emissões de carbono em refinarias, economizando bilhões anualmente. No entanto, esses benefícios são diminuídos pela incrustação nos trocadores de calor (TC), que envolve a formação de partículas em gel que podem endurecer em partículas semelhantes a coque a temperaturas mais altas, um processo chamado envelhecimento. Partículas envelhecidas aumentam a condutividade térmica da camada de incrustação e as quedas de pressão nos TCs e são mais difíceis e caras de remover. Métodos para reduzir a incrustação nas LPAs incluem a adição de agentes anti-incrustantes, melhorias no projeto dos TCs e a otimização do cronograma de limpeza dos TCs. Porém, a metodologia existente para otimização geralmente apresenta altos tempos computacionais devido à natureza transitória do processo de incrustação e não considera a incrustação no lado do casco, significativa para algumas frações de petróleo. Este trabalho aborda essas questões implementando modelos de incrustação no lado do casco e focando em laços de código de computador com altos custos de computação, como estimativa de temperatura contracorrente, cálculo da distribuição de fluxo dirigida por pressão e solução das equações diferenciais das taxas de incrustação. Transformando as variáveis de tempo de limpeza em inteiros, o problema é reduzido a um problema de programação não linear inteira (PNLI), que é resolvido com otimização por enxame de partículas inteiras (PSO) e uma abordagem de busca por tentativa e erro, onde o número de ações de limpeza é alterado manualmente e os períodos de limpeza são otimizados pelo PSO. Os tempos de computação necessários foram muito menores do que os relatados na literatura. Além disso, a gestão eficaz do fluxo determinado por pressão e a manutenção de frações de massa iguais em ambos os lados dos TCs reduziram ainda mais os custos. A relação entre ações de limpeza e desempenho da rede de trocadores de calor é não linear, com retornos decrescentes com o aumento da limpeza, e os cronogramas de limpeza ideais são frequentemente assimétricos, favorecendo certos trocadores. Um padrão emergiu: trocadores limpos duas vezes em 37 períodos tinham 13 períodos entre ações de limpeza, e aqueles limpos três vezes tinham 10 períodos. A metodologia proposta reduz efetivamente os custos operacionais e permite futuras melhorias na otimização

ABSTRACT: Pre-heat trains (PHT) significantly reduce fuel consumption and carbon emissions in refineries, saving billions annually. However, these benefits are diminished by fouling in heat exchangers (HEX). Fouling involves the formation of gel-like particles that can harden into coke-like particles at higher temperatures, a process known as aging. Aged particles increase thermal conductivity of the fouled particles and pressure drops in heat exchangers while making themselves more difficult and costly to remove. Some methods are employed to reduce the influence of fouling in PHTs, such as adding antifouling agents, making better HEX designs, and optimizing the cleaning schedule of HEXs in the PHT. However, the existing methodology used for the optimization usually has high reported computation times due to the transient nature of the fouling process. Additionally, the proposed solutions do not consider shell-side fouling, which is significant for some oil fractions. This work addresses these issues by implementing shell- side fouling models and focusing on naturally occurring loops in a computer code for solving such a problem, which have high computation costs, such as countercurrent temperature estimation, calculation of pressure-driven flow distribution, and the solution of fouling rates’ ordinary differential equations. By transforming cleaning time variables into integers, the problem is reduced to an integer nonlinear programming (INLP) problem, which is then solved using an integer particle swarm optimization (PSO) coupled with a trial and error approach, in which the number of cleaning actions a HEX is set to receive is manually changed and the periods in which the set cleaning actions take place are optimized by the PSO. The computation times required to solve the problem were much lower than the ones reported in the literature. Additionally, effective management of pressure-driven flow and maintaining equal splitter mass fractions in both sides of the HEX further reduced costs. Furthermore, the relationship between cleaning actions and heat exchanger network (HEN) performance is non-linear, with diminishing returns from increased cleaning, and optimal cleaning schedules are often asymmetric, favoring certain exchangers. A pattern emerged where exchangers cleaned twice into a 37-period time had 13 periods between actions, and those cleaned three times had 10 periods. Overall, the proposed methodology effectively reduces operating costs and allows for future optimization enhancements