Simulation and multiobjective optimization of a biodiesel process plant

Abstract

RESUMO: Tendo em conta a procura cada vez maior por biocombustíveis, o biodiesel (BD) apresenta uma alternativa interessante às fontes tradicionais à base de petróleo. Embora o BD seja ambientalmente mais benéfico que combustíveis fósseis, sua produção por transesterificação do óleo de soja com metanol (SBO-Trans) não só tem que ser economicamente viável como também requer um elevado rendimento em ésteres metílicos de ácidos graxos (FAMEs). Estes objetivos podem ser conflitantes entre si, o que torna a implementação de SBO-Trans custosa. A otimização multi-objetivo considera diversos fatores e encontra soluções-compromisso para consolidar projetos dentro das limitações do problema. Neste trabalho, utilizou-se de Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA- II) e surrogate models (SMs) para minimizar três funções-objetivo que levaram em consideração o rendimento em FAME (Yd), o índice exergético de renovabilidade (?) e o retorno do investimento (ROI). Sete variáveis de processo compunham o vetor de variáveis de busca. Foram encontradas sete soluções principais, sendo que os intervalos recomendados produzem BD com um número de cetano entre 58,666 e 58,686, valores de poder calorífico superior entre 20,586 e 20,706 MJ/kg, valores de poder calorífico inferior entre 19,188 e 19,225 MJ/kg e fração molar de FAME entre 93,55 e 93,67%. As condições otimizadas são ambientalmente favoráveis (1,473 ? ? ? 1,488), rentáveis (40,94% ? ROI ? 43,91%) e possuem alto rendimento em FAME (acima de 80,24%). Também se realizaram análises de processo, de exergia e de fatores econômicos

ABSTRACT: Given the ever-increasing demand for biofuels, biodiesel (BD) presents an interesting alternative to traditional petroleum-based sources. Although BD is ecologically more beneficial than fossil fuels, its production by soybean oil transesterification with methanol (SBO-Trans) not only has to be economically viable but also requires a high yield of fatty acid methyl esters (FAMEs). These objectives can conflict with each other, which makes SBO-Trans costly to implement. Multiobjective optimization techniques take many of these objectives and find a tradeoff among them to consolidate projects within the problem constraints. In this work, a Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II) and surrogate models (SMs) were used to minimize three objective functions regarding FAME yield (Yd), renewability exergy index (?), and return on investment (ROI). The vector of search variables was composed of seven process variables. Seven main solutions were found, with the recommended ranges producing BD with a cetane number between 58.666 and 58.686, high heating values between 20.586 and 20.706 MJ/kg, lower heating values between 19.188 and 19.225 MJ/kg, and FAME mole fraction between 93.55 and 93.67%. The optimized conditions are environmentally favourable (1.473 ? ? ? 1.488), profitable (40.94% ? ROI ? 43.91%), and have a high FAME yield (above 80.24%). Process, exergy, and economic analyses were also performed