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DETERMINAÇÃO DE LAYOUT DE PLANTAS QUÍMICAS VIA epqb.eq.ufrj.br/download/determinacao-de-layout-de-plantas-quimica · PDF file Simulated Annealing technique, to optimally locate

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  • DOUGLAS THIAGO DA SILVA ALVES

    DETERMINAÇÃO DE LAYOUT DE PLANTAS QUÍMICAS VIA

    MINIMIZAÇÃO DO RISCO AO PÚBLICO EXTERNO APLICANDO

    TÉCNICAS DE MONTE CARLO E SIMULATED ANNEALING

    UFRJ/CT/EQ/TPQBq

    2013

  • ii

    DETERMINAÇÃO DE LAYOUT DE PLANTAS QUÍMICAS VIA MINIMIZAÇÃO

    DO RISCO AO PÚBLICO EXTERNO APLICANDO TÉCNICAS DE MONTE

    CARLO E SIMULATED ANNEALING

    Douglas Thiago da Silva Alves

    DISSERTAÇÃO APRESENTADA AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE PÓS-

    GRADUAÇÃO EM TECNOLOGIA DE PROCESSOS QUÍMICOS E BIOQUÍMICOS

    COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS PARA OBTENÇÃO DO GRAU

    DE MESTRE EM CIÊNCIAS.

    Aprovada por: __________________________________________________________ Prof. José Luiz de Medeiros, D.Sc – Orientador __________________________________________________________ Profa. Ofélia de Queiroz Fernandes Araújo, Ph.D. – Orientadora __________________________________________________________ Prof. Enrique Andrés López Droguett, D.Sc. __________________________________________________________ Prof. Paulo Fernando Ferreira Frutuoso e Melo, D.Sc. __________________________________________________________ Prof. Márcio Nele de Souza, D.Sc.

    Rio de Janeiro, RJ – Brasil 2013

    UM

  • iii

    Alves, Douglas Thiago da Silva.

    Determinação de layout de Plantas Químicas via minimização do Risco ao

    Público Externo aplicando técnicas de Monte Carlo e Simulated Annealing - 2013.

    xiii, 140 p., il. ; 30 cm

    Dissertação (Mestrado) – Universidade Federal do Rio de Janeiro, Escola

    de Química, Programa de Pós-Graduação em Tecnologia de Processos Químicos

    e Bioquímicos, Rio de Janeiro, 2013.

    Orientadores: José Luiz de Medeiros e Ofélia de Queiroz Fernandes Araújo 1. Risco ao público externo. 2. Otimização de layout de instalações industriais. 3.

    Simulated Annealing. 4. Método de Monte Carlo. 5. Software MATLAB. 6.

    Incêndio, explosão e dispersão de nuvem tóxica. 7. Estudo de Análise de Riscos

    I. Medeiros, José Luiz de.

    II. Universidade Federal do Rio de Janeiro. Escola de Química.

    III. Título.

  • iv

    Dedico este trabalho em especial à minha família, aos meus mestres,

    e a todos aqueles que, de alguma forma, apoiaram-me,

    acreditaram na minha capacidade e me ajudaram a chegar até aqui.

  • v

    Agradecimentos

    A Deus, pelas oportunidades e pelas pessoas as quais me ajudaram a

    concretizar mais um objetivo.

    Aos Professores José Luiz e Ofélia, pela orientação neste trabalho, pela

    exemplar competência técnica e docente, pela disponibilidade em ajudar e por todos

    os ensinamentos.

    Ao meu gerente imediato Leonardo Florêncio, da Petrobras, pelo incentivo,

    por acreditar na minha capacidade e pela oportunidade de me permitir conciliar o

    trabalho e os estudos. Agradeço também ao colega e coordenador Giovani

    Dellamea pela análise da dissertação.

    Aos membros da banca pela atenção, pelas críticas construtivas e por

    estarem presentes na defesa deste trabalho.

    À minha colega de trabalho e amiga Izabel, pelos conselhos e pelos

    ensinamentos técnicos na área de Análise de Riscos.

    À minha pátria, a qual possibilitou que eu tivesse acesso a uma educação de

    qualidade desde o ensino médio (CEFET-MG), passando pela graduação (UFMG)

    até chegar ao mestrado (UFRJ), e também por ter me permitido fazer parte da maior

    empresa do país.

    E principalmente aos meus pais Fátima e José e aos meus irmãos Rodrigo e

    Diogo, pois a família é a base de tudo. Sem o apoio, o carinho e a força

    proporcionada por eles, a realização deste trabalho teria sido infinitamente mais

    difícil.

  • vi

    “Educação é uma descoberta progressiva de nossa própria ignorância.”

    Voltaire

    “Seja impetuoso, um livre-pensador, supere suas limitações.”

    Nietzsche

  • vii

    Resumo da Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-Graduação

    em Tecnologia de Processos Químicos e Bioquímicos, Escola de Química,

    Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos para a obtenção

    do grau de Mestre em Ciências.

    DETERMINAÇÃO DE LAYOUT DE PLANTAS QUÍMICAS VIA MINIMIZAÇÃO DO RISCO AO PÚBLICO EXTERNO APLICANDO TÉCNICAS DE MONTE CARLO E

    SIMULATED ANNEALING

    Douglas Thiago da Silva Alves Agosto de 2013

    Orientadores: Prof. José Luiz de Medeiros, D.Sc. Profª. Ofélia de Queiroz Fernandes Araújo, Ph.D.

    Tendo em vista a atual fase do desenvolvimento industrial brasileiro impulsionado pelas descobertas de novas reservas de petróleo e gás nas bacias da plataforma continental, a implantação de novos empreendimentos em petróleo e gás se tornou frequente e essencial à expansão da infraestrutura e à diversificação da matriz energética do Brasil. Nesta categoria incluem-se refinarias, terminais de distribuição de combustíveis, plantas petroquímicas e de fertilizantes, centrais de distribuição de GLP, unidades de tratamento de gás, entre outros, que foram implantados recentemente ou serão construídos em um futuro próximo.

    Em função de estas instalações processarem e armazenarem grandes inventários inflamáveis e tóxicos, há a preocupação constante das empresas e órgãos ambientais em evitar que a ocorrência de vazamentos e acidentes possam causar danos às comunidades vizinhas e/ou ao meio-ambiente. Esta preocupação sobrevém em nível internacional desde os anos 70, principalmente pelas repercussões dos acidentes de Seveso, Itália (1976), e Bhopal, Índia (1984). Neste sentido destacam-se as Diretivas de Seveso I e II da União Européia em 1982 e 1996, visando à prevenção de acidentes com inventários perigosos, bem como a limitação das consequências para comunidades vizinhas e o meio ambiente.

    Neste contexto, este trabalho desenvolveu uma metodologia computacional em MATLAB R12, tendo como base a utilização conjunta do método de Monte Carlo e do método de otimização heurística Simulated Annealing. A metodologia visa locar de forma ótima unidades de processo na planta (layout) de modo a minimizar o potencial de dano às comunidades extramuros em face dos possíveis acidentes nas instalações. A eficácia da metodologia foi comprovada pela aplicação em três estudos de caso hipotéticos: terminal marítimo de combustíveis, refinaria de petróleo e estação de tratamento de água com gás cloro. Em todos os casos estudados a aplicação da metodologia contribuiu efetivamente para a redução do risco a comunidades vizinhas, uma vez que as áreas de população atingidas pelos alcances acidentais foram minimizadas.

  • viii

    Abstract of Dissertation presented to Curso de Pós-Graduação em Tecnologia de

    Processos Químicos e Bioquímicos - Escola de Química, Universidade Federal do

    Rio de Janeiro, as partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of

    Science.

    DETERMINATION OF CHEMICAL PLANTS LAYOUTS VIA MINIMIZATION OF RISK TO THE EXTERNAL PUBLIC USING MONTE CARLO AND SIMULATED

    ANNEALING TECHNIQUES.

    Douglas Thiago da Silva Alves August 2013

    Advisors : Prof. José Luiz de Medeiros, D.Sc. Profª. Ofélia de Queiroz Fernandes Araújo, PhD.

    Given the current conjuncture of the Brazilian industrial development boosted by the discoveries of new reserves of oil and gas in continental platform basins, the implementation of new enterprises of oil and gas have become frequent and essential to support the expansion of the infrastructure and diversification of the Brazilian energy matrix. In this category may be included new refineries, fuel and LPG distribution terminals, petrochemical and fertilizer plants, gas treatment units, among others, which were implanted recently in the country or are planned to be built soon.

    Since these process facilities and store substantial inventories of flammable and toxic products, companies and environmental agencies are always concerned to avoid that spillages and accidents cause damages to the surrounding communities and the environment. This is a global concern since the 70’s due to the drastic repercussions of the accidents Seveso, Italy (1976) and Bhopal, India (1984). In this context, the European Union issued Seveso I and II Directives, respectively in 1982 and 1996, for preventing accidents with dangerous inventories, as well mitigating their consequences to neighbor communities and the environment.

    In consonance with this scenario, this work developed a computational methodology, written in MATLAB R12 and based on the Monte Carlo method and the Simulated Annealing technique, to optimally locate process units in the plant area (layout) in order to minimize the potential damage to neighbor populations in the case of possible plant accidents. The efficacy of the methodology was demonstrated by its application to three hypothetic

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