Modelagem e simulação das etapas d e uma unidade de PSA : estudo de caso

Abstract

A tecnologia de PSA (Pressure Swing Adsorption) há muitos anos tem sido amplamente utilizada nas indústrias para purificação de gases. Um exemplo notável é a produção de hidrogênio altamente puro, cuja utilidade abrange uma variedade de aplicações em diversos setores industriais. Este estudo se concentrou na análise de uma unidade específica de PSA, a qual é composta por seis leitos de adsorção operando simultaneamente. O objetivo principal consistiu na modelagem das diversas etapas do processo e na posterior validação dos resultados obtidos por meio de simulação dinâmica. A modelagem foi realizada com base nas equações para escoamento em válvulas de controle, que surgem a partir da equação de Bernoulli com perda de carga, e na obtenção do balanço de massa, analisando-se cada etapa do processo separadamente. A partir disso, a simulação foi realizada por meio de implementação computacional dos modelos, nos quais foram utilizados dados reais de abertura das válvulas. Dessa forma, tornando possível uma comparação entre os dados obtidos diretamente por medidores de pressão na planta industrial e os resultados adquiridos por meio do modelo matemático. Para fins de comparação, simularam-se diferentes cenários, desde a obtenção do perfil de pressão para um único vaso em um ciclo que engloba todas as etapas do processo, até a visualização das pressões de ambos os vasos simultaneamente. Os resultados obtidos demonstraram uma boa aderência do modelo em relação ao comportamento de cada etapa, no que se refere à dinâmica esperada. Desta forma, observou se que, para o processo como um todo, o erro relativo entre os dados da planta e os obtidos pelo modelo foi de até 7,5%, evidenciando a representatividade do modelo para a compreensão do processo e a representação do sincronismo entre os leitos durante a operação. No entanto, no que diz respeito à obtenção dos valores de pressão com relativa exatidão, o modelo revelou-se menos representativo, apresentando desvios significativos em relação aos valores esperados. Esta consideração final destaca várias oportunidades de melhoria no modelo simplificado adotado, o que possibilitaria abordar novos aspectos relevantes no processo PSA, como a otimização de seus principais parâmetros e a identificação prévia de falhas em válvulas de controle.

For many years, Pressure Swing Adsorption (PSA) technology has been widely employed in industries for gas purification. A notable example is the production of highly pure hydrogen, with applications spanning various industrial sectors. This study focused on the analysis of a specific PSA unit comprising six adsorption beds operating simultaneously. The main objective was to model the various stages of the process and subsequently validate the results through dynamic simulation. The modeling was conducted based on equations for flow through control valves, derived from the Bernoulli's Equation with pressure drop, and mass balance determination, analyzing each stage of the process separately. Subsequently, the simulation was executed through computational implementation of the models, utilizing real valve opening data. This allowed for a concise comparison between data obtained directly from pressure sensors in the industrial plant and results acquired through the mathematical model. Different scenarios were simulated for comparison, ranging from obtaining the pressure profile for a single vessel in a cycle encompassing all process stages to visualizing pressures from both vessels simultaneously. The results demonstrated a good fit of the model to the expected dynamics of each stage. For the overall process, the relative error between plant data and model results was up to 7.5%, highlighting the model's effectiveness in understanding the process and representing the synchronization between beds during operation. However, concerning the accurate acquisition of pressure values, the model proved to be less effective, showing significant deviations from expected values. This final consideration underscores various opportunities for improvement in the adopted simplified model, enabling the addressing of new relevant aspects in the PSA process, such as optimizing its key parameters and pre-identifying control valve faults.