UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS
FACULDADE DE ENGENHARIA QUÍMICA
VICTOR ANTONIO DE DEUS ARMELLINI
Estudo Computacional da Influência de Bicos Injetores e
Internos em Risers Industriais de FCC
Campinas - São Paulo 2015
III
VICTOR ANTONIO DE DEUS ARMELLINI
Estudo Computacional da Influência de Bicos Injetores e
Internos em Risers Industriais de FCC
Orientador: Prof. Dr. Milton Mori
Campinas - São Paulo 2015
Tese apresentada à Faculdade de Engenharia Química da Unicamp como parte dos requisitos exigidos para a obtenção do título de Doutor em Engenharia Química.
ESTE EXEMPLAR CORRESPONDE À VERSÃO
FINAL DA TESE DEFENDIDA PELO ALUNO
VICTOR ANTONIO DE DEUS ARMELLINI E
ORIENTADA PELO PROF. DR. MILTON MORI.
V
Tese de Doutorado defendida por Victor Antonio de Deus Armellini e
aprovada em 17 de julho de 2015 pela banca examinadora constituída
pelos doutores:
VII
Agradecimentos
Gostaria de agradecer primeiramente ao professor Milton Mori que abriu as portas do seu laboratório e me forneceu a orientação e o apoio financeiro, juntamente à Petrobrás, para o desenvolvimento da minha pesquisa.
Gostaria de agradecer aos muitos amigos que fiz durante minha passagem pelo laboratório, em especial ao Dr.Leonardo Rosa, que além de muita paciência, dedicou todo o seu conhecimento e me ensinou a ser um pesquisador.
Gostaria de agradecer às pessoas que me acolheram no Departamento de Energia dos Estados Unidos durante meu intercâmbio, onde pude conviver com os maiores nomes da minha área, como o Dr. Sofiane Benyahia, que me ensinou muito sobre pesquisa e sobre a vida (não necessariamente nesta ordem).
Gostaria de agradecer aos meus irmãos “estrangeiros”, Christopher Zetlin, que tive o prazer de conhecer nos Estados Unidos; e Marco Di Costanzo, meu irmão italiano que tive o prazer de apresentá-lo ao Brasil e que tem grande parte dessa pesquisa. Saudades!
Gostaria de agradecer ao meu irmão Paulo Coelho, que claro esteve ao meu lado durante mais essa etapa de nossa vida acadêmica. Os matemáticos “crème de la crème” da Unicamp.
Gostaria de agradecer aos meus irmãos Danilo e Pedro, por entender os momentos que estive ausente. Sem dúvida a parte mais difícil de toda essa caminhada foi estar longe de vocês.
Gostaria de agradecer à minha vó Helena, que teve grande influência na minha educação, além de me dar de presente sua essência, sua bondade e seu amor pelas pessoas.
Gostaria de agradecer à minha Elisa, grande amor da minha vida, metade que me completa, e que há 10 anos me faz acreditar em um amor verdadeiro, puro e incondicional.
Gostaria de agradecer aos meus pais Riberto e Selma, que dedicaram tanto de sua vida à nossa família. Pelos valores que nos ensinaram e por todo esforço que fizeram para nos proporcionar uma educação de qualidade. Todos os passos da minha vida foram iluminados, e para isso eu só precisei buscar dar orgulho a vocês.
Infelizmente descrever em um pedaço de papel o que estas pessoas representam na minha vida é impossível, por isso, que ao menos fique registrado nesta mesma folha que eu me comprometo a tentar demonstrar esse sentimento até Deus me permitir.
IX
“Estude e continue humilde, depois seja
humilde e continue estudando.”
XI
Resumo
O petróleo é considerado um dos recursos mais importantes da atualidade, pois, além de dominar a matriz mundial de energia, seus derivados estão presentes em praticamente todas as atividades humanas, fato que torna esse recurso estratégico no cenário mundial. Dentre seus derivados, a gasolina é um dos mais importantes e sua produção depende em grande parte do processo de Craqueamento Catalítico Fluido, também conhecido como FCC (Fluid Catalytic Cracking). Porém, o estudo do processo de FCC é extremamante complexo, já que envolve diversos fenômenos simultâneos. Neste sentido a modelagem e a simulação, através da fluidodinâmica computacional, são ferramentas que possibilitam o desenvolvimento e a otimização destes equipamentos. Dentre as variáveis do processo que ganharam destaque na literatura nos últimos anos, estão os bicos injetores e os “internos” presentes nos risers, porém, simulações de risers industriais com essas estruturas ainda são escassas na literatura. Desta forma, o presente trabalho primeiramente validou uma modelagem específica capaz de simular estas estruturas, evidenciando as deficiências dos modelos utilizados atualmente. Além disso, foi desenvolvida uma metodologia para a escolha do tempo de simulação, devido às divergências encontradas na literatura. Por fim, foi realizado um estudo numérico, através de ferramentas estatísticas, da influência dos bicos injetores em risers industriais, variando alguns dos parâmetros geométricos que definem este equipamento. Desta forma, foi possível avaliar qual dos parâmetros é mais influente no sentido do rendimento de gasolina.
Palavras-Chave: Fluidodinâmica Computacional (CFD), Craqueamento Catalítico Fluido (FCC), Risers, Bicos Injetores, Internos.
XIII
Abstract
Petroleum is considered one of the most important resources nowadays because, in addition to dominating the world energy matrix, its derivatives are present in almost all human activities, a fact that makes this a extremely strategic resource on the world stage. Among its derivatives, gasoline is the most important and its production depends largely on the Fluid Catalytic Cracking process, also known as FCC. However, the study of the FCC process is complex as it involves several simultaneous phenomena. In this sense, modeling and simulation, in this case by computational fluid dynamics, are tools that enable the development and optimization of these equipments. Among the process variables that were highlighted in the literature in recent years, we can found the injection nozzles and the "internals" present in risers, however, simulations of industrial risers with these structures are still scarce in the literature. Therefore, this study first validated a specific modeling able to simulate these structures, highlighting the weaknesses of the models currently used. In addition, a methodology was developed for the selection of simulation time due to differences found in the literature. Finally, a numerical study was carried out, through statistical tools, of the nozzles influence in industrial risers, varying some of the geometric parameters that define this equipment. Thus, it was possible to evaluate the parameters which have more influence on the sense of the gasoline yield.
Keywords: Computational Fluid Dynamics (CFD), Fluid Catalytic Cracking (FCC), Riser, Injection Nozzles, Internals.
XV
Lista de Figuras
Figura 2.1 – Representação da formação do petróleo………6
Figura 2.2 – Representação da Destilação Fracionada do Petróleo Bruto……….8
Figura 2.3 – Diferentes regimes de fluidização com o aumento da velocidade (Adaptado de
KUNII e LEVENSPIEL, 1990)……….10
Figura 2.4 – Representação esquemática de uma unidade de craqueamento catalítico
fluidizado (Adaptado de O’CONNOR et al., 2012)………...………..12
Figura 3.1 – Representação do clustering (Adaptado de LI e KWAUK, 2003)…………..21
Figura 3.2 – Representação do padrão core-annulus (Adaptado de NERI e GIDASPOW,
2000)……….29
Figura 3.3 – Representação dos principais parâmetros geométricos estudados
atualmente……….31
Figura 5.1 – Modelo 10-lumps (JACOB et al., 1976)………..55
Figura 5.2 – Adaptação do modelo cinético de 10-lumps para 11-lumps (BARBOSA,
2012)……….59
Figura 7.1 – Configuração geométrica do riser simulado………....69
XVI Figura 7.3 – Monitoramento da queda de pressão para diferentes densidades de malha…71
Figura 7.4 – Monitoramento da fração de sólidos para diferentes densidades de malha….71
Figura 7.5 – Geometria do riser industrial simulado………...73
Figura 7.6 – Detalhes da malha numérica………74
Figura 7.7 – Monitoramento da queda de pressão para diferentes densidades de malha….75
Figura 7.8 – Fluxo mássico de sólido na saída do riser………...76
Figura 7.9 – Fluxo mássico médio de sólido na saída do riser………77
Figura 7.10 – Fluxo mássico médio de sólido na saída do riser para diferentes porções de
tempo……….78
Figura 7.11 – Erro relativo do fluxo mássico de sólido na saída do riser………80
Figura 7.12 – Fluxo mássico de sólido na saída do riser……….81
Figura 7.13 – Fluxo mássico médio de sólido na saída do riser descartando até 5 segundos
do cálculo da média………...82
Figura 7.14 – Fluxo mássico médio de sólido na saída do riser descartando até 10 segundos
do cálculo da média………...82
Figura 7.15 – Fluxo mássico médio de sólido na saída do riser descartando até 15 segundos
XVII Figura 7.16 – Fluxo mássico médio de sólido na saída do riser descartando até 20 segundos
do cálculo da média………...83
Figura 7.17 – Erro relativo do fluxo mássico de sólido na saída do riser de 10 a 40
segundos………84
Figura 7.18 – Erro relativo do fluxo mássico de sólido na saída do riser de 15 a 40
segundos………85
Figura 7.19 – Erro relativo do fluxo mássico de sólido na saída do riser de 20 a 40
segundos………85
Figura 7.20 – Perfil radial da fração volumétrica da fase sólida………..90
Figura 7.21 – Perfil axial da fração volumétrica da fase sólida………...91
Figura 7.22 – Perfil radial da fração volumétrica da fase sólida para diferentes modelos de
acoplamento da turbulência………...93
Figura 7.23 – Perfil axial da fração volumétrica da fase sólida para diferentes modelos de
acoplamento da turbulência………...94
Figura 7.24 – Perfil radial da fração volumétrica da fase sólida para diferentes esquemas de
interpolação………...96
Figura 7.25 – Perfil axial da fração volumétrica da fase sólida para diferentes esquemas de
interpolação………...97
Figura 7.26 – Perfil axial da fração volumétrica da fase sólida para diferentes esquemas de
XVIII Figura 7.27 – Perfil da fração volumétrica fase sólida para diferentes modelos arraste…..99
Figura 7.28 – Perfil axial da fração volumétrica da fase sólida para diferentes modelos de
arraste………..100
Figura 7.29 – Fração volumétrica média da fase sólida ao longo do riser, para diferentes
modelos de arraste………...102
Figura 7.30 – Fração volumétrica média da fase sólida próximo à região de entrada, para
diferentes modelos de arraste………..103
Figura 7.31 – Representação das variáveis escolhidas para estudo dos internos...………106
Figura 7.32 – Detalhes da malha numérica na presença de internos……….106
Figura 7.33 – Representação das variáveis escolhidas para estudo dos bicos injetores....109
Figura 7.34 – Diagrama de Pareto dos Efeitos………...111
Figura 7.35 – Gráfico de dispersão das variáveis ângulo e fração mássica de gasolina…112
Figura 7.36 – Gráfico da linha ajustada para o modelo de regressão………113
Figura 7.37 – Fração volumétrica média da fase sólida próximo à região de entrada, para
cada um dos casos estudados………..115
Figura 7.38 – Fração volumétrica média da fase sólida ao longo do riser, para cada um dos
casos estudados………...116
XIX
Lista de Tabelas
Tabela 5.1 – Propriedades Físicas das Espécies………...…56
Tabela 5.2 – Propriedades do Catalisador………56
Tabela 5.3 – Parâmetros Cinéticos (ARBEL et al., 1995) ………..57
Tabela 5.4 – Propriedades Físicas do Gás-Seco………...59
Tabela 5.5 – Parâmetros Cinéticos do Craqueamento Térmico………...60
Tabela 7.1 – Condições operacionais utilizadas nas simulações……….72
Tabela 7.2 – Condições operacionais utilizadas nas simulações……….74
Tabela 7.3 – Comparativo dos tempos totais de simulação……….86
Tabela 7.4 – Comparação dos resultados com valores experimentais………...104
Tabela 7.5 – Comparativo entre diferentes modelos de arraste para a queda de pressão em risers na presença de internos………..107
Tabela 7.6 – Planejamento estatístico para o estudo dos bicos injetores………...109
XXI
Nomenclatura
Letras Latinas
A = fração de vazios = constantes de desativação B = fração de vazios = constantes de desativação = coeficiente de arraste∗= coeficiente de arraste calculado com diâmetro efetivo dos clusters
= concentração molar da espécie
= diâmetro médio das partículas
∗ = diâmetro efetivo dos clusters
= energia de ativação
= coeficiente de restituição entre as partículas
(ɛ) = fator de correção dos modelos de arraste = aceleração da gravidade
, = função de distribuição radial
= entalpia específica de cada fase = energia cinética turbulenta = constante de adsorção
= constante de reação
= fator pré-exponencial
= força interfacial total entre as fases , = massa molar do componente
!" = número de Nusselt # = pressão
XXII
#% = número de Prandtl & = constante dos gases & = número de Reynolds
& ∗ = número de Reynolds calculado com diâmetro efetivo dos clusters
& = formação ou consumo da espécie ao longo das reações
'( = taxa de deformação T = temperatura ) = velocidade *(+, = velocidade de deslizamento *-. = velocidade relativa V0 = velocidade terminal 1 = vorticidade
23, = fração mássica das espécies presentes na fase gasosa
2│ = fração mássica do reagente na reação %
Letras Gregas
5 = coeficiente de transferência da quantidade de movimento entre as fases 56 = coeficiente de transferência da quantidade de movimento na fase densa
57 = coeficiente de transferência da quantidade de movimento na fase sub-densa
58 = coeficiente de transferência da quantidade de movimento na fase sub-diluída
59 = coeficiente de transferência da quantidade de movimento na fase diluída
ɛ = fração volumétrica
: ,;<= = parâmetro de máximo empacotamento
> = massa específica
>3, = massa específica das espécies presentes na fase gasosa
? = tensor tensão
XXIII
A = coeficiente de transferência de calor entre as fases. B = entalpia da reação %
C = difusidade efetiva da espécie
D = viscosidade
?, = tensão de Reynolds ou tensão de cisalhamento turbulenta
E = temperatura granular
Φ = pressão de deformação ϕ6 = pressão de deformação lenta
ϕ7 = pressão de deformação rápida
H = delta de Kronecker I = termo de produção exata
J = dissipação de energia cinética turbulenta
KL,M = influência da fase dispersa sobre a turbulência da fase contínua
XXV
Sumário
I INTRODUÇÃO...1
1.1 Introdução, Motivação e Objetivos...1 1.2 Estrutura da Tese...3
II FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA...5
2.1 Introdução...5 2.2 Processo de Refino do Petróleo...5 2.3 Craqueamento Catalítico Fluidizado (FCC)...8 2.4 Descrição do Processo de FCC...11 2.5 Modelagem e Simulação...13 2.6 Fluidodinâmica Computacional...14
III ESTADO DA ARTE………...17
3.1 Introdução...17 3.2 Modelagem Fluidodinâmica...17 3.3 Modelagem Cinética...23 3.4 Risers...26 3.5 Internos…….………...28 3.6 Bicos Injetores...32 IV OBJETIVOS DO ESTUDO...35 4.1 Introdução...35 4.2 Objetivo Geral...35 4.3 Objetivos Específicos...36
XXVI V MODELAGEM MATEMÁTICA...37 5.1 Introdução...37 5.2 Equações de Transporte...37 5.3 Equações de Fechamento...41 5.4 Modelos de Turbulência...50 5.5 Modelos Cinéticos...54 VI METODOLOGIA NUMÉRICA...61 6.1 Introdução...61 6.2 Método dos Volumes Finitos...61 6.3 Geração de Geometrias e Malhas...62 6.4 Simulador...64
VII RESULTADOS...67
7.1 Introdução...67 7.2 Geometria e Testes de Malha...67 7.3 Metodologia do Tempo de Simulação...75 7.4 Validação do Modelo Fluidodinâmico...88 7.5 Validação do Modelo Cinético...103 7.6 Estudos dos Internos...105 7.7 Estudo dos Bicos Injetores...108
VIII CONCLUSÕES...119
8.1 Introdução...119 8.2 Conclusões ...119 8.3 Sugestões para Trabalhos Futuros...121
Introdução 1
I
INTRODUÇÃO
1.1 Introdução, Motivação e Objetivos
O petróleo é considerado um dos recursos mais importantes da atualidade, pois, além de dominar a matriz mundial de energia, está presente em praticamente todas as atividades humanas. Seus derivados estão presentes em grande parte do cotidiano das pessoas, fato que torna esse recurso extremamente estratégico no cenário mundial. Porém, a origem destes derivados acontece mediante a decomposição do petróleo bruto, dentro das refinarias que o submetem a processos físicos e químicos para este fim.
Dentre seus derivados a gasolina é um dos mais importantes e, por sua vez, sua produção depende em cerca de 45% do processo de Craqueamento Catalítico Fluido, também conhecido como FCC (sigla em inglês para Fluid Catalytic Cracking). O processo de FCC consiste basicamente na “quebra” das frações pesadas de petróleo em outras mais leves como, gasolina, gás combustível, diesel (entre outros), através de reações químicas que ocorrem na presença de um catalisador particulado. O contato entre esses reagentes e as reações químicas do processo de FCC, ocorrem em um reator denominado riser e, devido à sua importância, têm motivado muitos pesquisadores da área.
Muitos estudos têm sido desenvolvidos na busca por melhorias neste equipamento já que pequenas melhorias acabam resultando em um ganho significativo, tendo em vista a quantidade de gasolina produzida por este processo. Neste sentido, dois acessórios
Introdução 2 ganharam destaque na literatura nos últimos anos; os bicos injetores e as estruturas denominadas “internos de riser”, ou simplesmente internos.
Considerados fundamentais e de alto impacto no processo, os bicos injetores são responsáveis pela inserção da carga sistema. Além disso, muitos estudos demonstraram que a maneira como se transcorre a injeção está diretamente relacionada ao rendimento dos produtos no interior dos risers. Já os internos são estruturas instaladas no interior dos risers com a intenção de promover maior mistura no padrão de escoamento dos mesmos, de forma a favorecer as reações que acontecem em seu interior.
Porém, o desenvolvimento e o estudo destes acessórios é muito complexo, tendo em vista que o processo como um todo envolve diversos fenômenos simultâneos, a altas temperaturas e pressões. Neste sentido, a modelagem e a simulação, neste caso através da fluidodinâmica computacional, são técnicas que possibilitam o desenvolvimento e a otimização destes equipamentos.
Assim, o foco do presente trabalho é o estudo computacional, através de simulações numéricas, dos bicos injetores e dos internos em risers industriais de FCC. O trabalho pretende demonstrar as deficiências dos modelos matemáticos utilizados atualmente para simular os risers de FCC e, consequentemente, propor uma modelagem para este tipo de estudo. Além disso, uma metodologia específica foi desenvolvida com a intenção de padronizar a escolha do tempo total de simulação, necessário para atingir o estado denominado pseudo-estacionário, uma vez que na literatura são encontrados diversos valores.
Finalmente, a modelagem desenvolvida no trabalho foi confrontada com os atuais modelos para definir a escolha correta para simular a presença dos internos. Já quanto ao estudo dos bicos injetores, foram definidas, através de recursos estatísticos, quais variáveis geométricas são mais influentes no processo e, consequentemente, na conversão de gasolina.
Introdução 3
1.2 Estrutura da Tese
A Tese apresentada está estruturada em oito capítulos principais de onde se ramificam subcapítulos. A divisão foi feita com a finalidade de organizar o trabalho, facilitando sua leitura e compreensão. As abordagens referentes a cada capítulo são tratadas a seguir.
Capítulo 1 – Introdução:
Introdução abordada neste capítulo com breve discussão sobre o trabalho, motivação e objetivos, além da estrutura organizacional da tese.Capítulo 2 – Fundamentação Teórica:
Este capítulo apresenta a revisão bibliográfica através das bases teóricas que fundamentam o trabalho. Nele estão descritos os equipamentos e fenômenos envolvidos no processo de FCC, bem como uma apresentação das ferramentas computacionais que são utilizadas nas simulações numéricas.Capítulo 3 – Estado da Arte: O
objetivo deste capítulo foi identificar os avanços mais recentes na área, de forma que o presente trabalho fosse atual e inovador no que se pretende estudar. Para isso, estão descritas as produções acadêmicas mais recentes sobre os modelos matemáticos que irão nortear o estudo, além de patentes com inovações tecnológicas sobre bicos injetores e internos de riser.Capítulo 4 – Objetivos do Estudo:
O quarto capítulo traz uma descrição maisdetalhada dos objetivos que se pretende atingir com o desenvolvimento desta tese, tanto na parte de modelagem matemática, quanto no aprimoramento dos bicos injetores e internos de risers.
Capítulo 5 – Modelagem Matemática:
Este capítulo trata da apresentação dos modelos matemáticos que são utilizados no estudo, através do equacionamento dosIntrodução 4 princípios físico-químicos capazes de descrever o processo. São apresentados todos os modelos matemáticos que serão testados e utilizados nas etapas seguintes das simulações.
Capítulo 6 – Metodologia Numérica:
O Capítulo 6 compreende a metodologia numérica na qual a tese foi baseada. Neste sentido são apresentados os métodos numéricos empregados, as adaptações das equações que tornam as simulações possíveis, as ferramentas, os softwares utilizados e a capacidade computacional disponível.Capítulo 7 – Resultados:
Neste capítulo são apresentados e discutidos os principais resultados do trabalho, obtidos por meio das simulações numéricas. Dentre os resultados, são apresentadas as validações dos modelos propostos, a metodologia desenvolvida para o tempo de simulação, além das análises estatísticas que complementam a parte final do trabalho. São apresentados, juntamente aos resultados, justificativas e proposições realizadas com base na teoria apresentada pelos capítulos anteriores, bem como nos resultados apresentados por outros autores.Capítulo 8 – Conclusões:
Finalmente, o último capítulo contém as principais conclusões obtidas após a discussão dos resultados, além de sugestões para trabalhos futuros, com base no conhecimento adquirido.Fundamentação Teórica 5
II
FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Introdução
Neste capítulo está descrita a base teórica que fundamenta o desenvolvimento do estudo apresentado no decorrer do trabalho. O capítulo apresenta uma breve descrição sobre a formação do petróleo, passando por seu processo de refino, até chegar a uma descrição mais detalhada do processo de craqueamento catalítico fluidizado, mais precisamente o riser que o compõe. Além disso, a fluidodinâmica computacional é apresentada como ferramenta para a condução do estudo.
2.2 Processo de Refino do Petróleo
O petróleo é uma substância oleosa, inflamável, com cheiro característico, em geral menos densa que a água, com cor variando entre o negro e o castanho-escuro. O petróleo bruto é encontrado nas rochas de bacias sedimentares, originado da decomposição da matéria orgânica depositada no fundo de mares e lagos, que sofreu transformações químicas pela ação de temperatura, pressão, pouca oxigenação e bactérias. A Figura 2.1 ilustra as etapas que ocorrem durante a formação do petróleo.
Fundamentação Teórica 6
De acordo com a ASTM – American Society for Testing and Materials:
“O petróleo é uma mistura de ocorrência natural, consistindo predominantemente de hidrocarbonetos e derivados orgânicos sulfurados, nitrogenados e/ou oxigenados, o qual é, ou pode ser, removido da terra no estado líquido”.
Figura 2.1 – Representação da formação do petróleo.
Atualmente o petróleo domina a matriz mundial de energia, além de seus derivados estarem presentes em quase todas as atividades humanas. Entre seus derivados estão à gasolina, a parafina, GLP, óleos combustíveis, óleos lubrificantes, óleo diesel, combustível de aviação, produtos asfálticos, nafta petroquímica, querosene, polímeros, solventes, entre outros que, por sua vez, são matéria-prima para vários outros produtos de grande importância econômica.
Fundamentação Teórica 7 Mas o petróleo bruto (também denominado por crude) é composto por uma mistura complexa dos hidrocarbonetos que dão origem aos seus derivados, desta forma, o petróleo bruto é enviado para as refinarias onde seus componentes são separados, obtendo assim, os subprodutos de maior utilidade. Desta forma, uma refinaria tem a função básica de separar o petróleo em diferentes subprodutos e, para isso, o submete a uma série de operações físicas e químicas interligadas entre si que garantem o aproveitamento pleno de seu potencial. A primeira dessas operações é o processo de destilação, onde o petróleo é aquecido a altas temperaturas, evapora e, quando volta à forma líquida novamente, já tem parte de seus principais subprodutos separados devido às diferenças entre os pontos de ebulição dos seus diversos constituintes.
Por se tratar de um processo de natureza física, a destilação é considerada um processo de separação com o objetivo de desmembrar o petróleo em suas frações básicas de refino, gerando assim os seus subprodutos de maior valor comercial, como o gás combustível, nafta, gasolina, querosene, além de outros produtos de menor valor comercial, como gasóleo e outros resíduos. A Figura 2.2 ilustra os produtos, provenientes do processo de destilação fracionada, juntamente com sua principal utilização.
As frações de menor valor comercial provenientes do processo podem então ser convertidas através de processos de natureza química, que modificam sua composição molecular, gerando uma quantidade maior de produtos mais leves e de maior valor econômico como a gasolina. Dentre esses processos de conversão, o processo de Craqueamento Catalítico Fluidizado, também conhecido como FCC (sigla em inglês para
Fluid Catalytic Cracking), é um dos processos fundamentais para as refinarias, já que é
responsável por cerca de 45% de toda a produção mundial de gasolina (SADEGHBEIGI, 2000).
Fundamentação Teórica 8
Figura 2.2 – Representação da Destilação Fracionada do Petróleo Bruto.
(www.galpenergia.com)
2.3 Craqueamento Catalítico Fluidizado (FCC)
O craqueamento catalítico fluidizado é um processo de conversão utilizado em grande parte das refinarias, uma vez que a demanda por gasolina em vários países é muito superior à quantidade obtida diretamente do processo de destilação do petróleo. Desta forma, o processo de craqueamento catalítico utilizado nas refinarias é de fundamental importância para corrigir esse déficit da produção de gasolina.
O processo de FCC consiste basicamente na “quebra” das frações pesadas de petróleo (gasóleo) em outras mais leves (gasolina, gás combustível, diesel, entre outros) através de reações químicas que ocorrem na presença de um catalisador em fase sólida
Fundamentação Teórica 9 particulada. Além dessas frações, outro produto decorrente da quebra do gasóleo é o coque, produto que se deposita no catalisador reduzindo sua atividade.
Para que as reações de “quebra” ocorram, o catalisador que está em sua fase sólida, deve ser misturado ao gasóleo que, no momento das reações, se encontra em seu estado gasoso. Consequentemente, o contato entre as fases sólida e gasosa é de fundamental importância para o processo. Neste sentido, existem diversas configurações de equipamentos e operações disponíveis capazes de conduzir o contato entre uma fase sólida e outra gasosa, no entanto, no processo de FCC este contato é feito através de um leito fluidizado circulante, operação que vem ganhando destaque nas últimas décadas devido às suas inúmeras vantagens.
Fluidização é a operação onde partículas sólidas são arrastadas por um gás ou líquido, adquirindo assim um comportamento similar ao de um fluido. Desta forma, leito fluidizado se refere a um leito de sólidos que atinge o estado de fluidização através da passagem de um gás ou um líquido, adquirindo então muitas das propriedades desse fluido. A Figura 2.3 apresenta os diferentes estados de fluidização, decorrentes do aumento da velocidade do gás que passa através das partículas sólidas.
Desta forma, leito fluidizado circulante é um processo particular de um leito fluidizado; o termo “circulante” significa que a partícula sólida presente no leito fluidizado é separada do fluido em algum momento do processo, para então retornar ao sistema. Esse processo é fundamental no craqueamento catalítico fluidizado, pois, como a quebra do gasóleo produz o coque e este se deposita no catalisador, as partículas de catalisador precisam ser separadas do meio para a retirada do coque e posterior regeneração da atividade catalítica.
Fundamentação Teórica 10
Figura 2.3 – Diferentes regimes de fluidização com o aumento da velocidade (Adaptado de
Fundamentação Teórica 11
2.4 Descrição do Processo de FCC
A Figura 2.4 é a representação de uma unidade de craqueamento catalítico fluidizado (FCC) que consiste basicamente de um reator (chamado riser), além de um sistema de separação e um sistema de regeneração. O riser consiste de um tubo vertical (1) onde ocorrem as reações químicas que transformam as frações pesadas de petróleo (gasóleo) em outras mais leves, através da quebra (cracking) das moléculas dos constituintes com a utilização dos catalisadores. Para isso, partículas de catalisador regenerado são injetadas na base do riser (2), sendo então carregadas para cima do riser através da injeção de gás (3). Os bicos injetores (4) são responsáveis pela inserção dos hidrocarbonetos (gasóleo) no sistema, que por sua vez entram em contato com as partículas de catalisador, formando o leito fluidizado que escoa ascendentemente através do riser. Após o contato, o gasóleo é então “quebrado” em diferentes subprodutos que escoam, juntamente com o catalisador, para a saída do riser. Um dos subprodutos desta quebra é o coque, que permanece na superfície do catalisador, mas que precisa ser retirado já que sua presença acaba desativando e diminuindo a eficiência do mesmo. Assim, após a saída do riser, um sistema de separação, composto por ciclones e strippers (5), é responsável por separar a mistura de fases gasosas (composta pelos subprodutos), da fase particulada (composta pelo catalisador incrustado de coque). Os subprodutos são então retirados do sistema (6) e o catalisador é transportado (7) para um sistema de regeneração (8), onde o coque presente na superfície do catalisador é queimado, regenerando o mesmo e fornecendo calor para promover as reações de craqueamento. Finalmente, o catalisador regenerado retorna para a base do riser (2) onde o processo se reinicia.
Fundamentação Teórica 12
Figura 2.4 – Representação esquemática de uma unidade de craqueamento catalítico
fluidizado (Adaptado de O’CONNOR et al., 2012).
1 2 3 4 5 6 7 8
Fundamentação Teórica 13
Devido à importância do processo de FCC, muitos estudos têm sido desenvolvidos na busca por melhorias quanto à performance do mesmo já que, devido à sua escala de operação, pequenas melhorias podem resultar em um ganho significativo. Porém, por ser uma operação extremamente complexa que envolve diversos fenômenos simultâneos a altas temperaturas e pressões, os estudos empíricos sobre o processo se tornaram muito escassos devido à dificuldade de obtenção de dados. Desta forma, a modelagem e a simulação do processo de FCC, principalmente do riser onde ocorrem as principais reações, se tornou um importante recurso para o estudo e o desenvolvimento do mesmo.
2.5 Modelagem e Simulação
Pode-se definir um modelo como sendo uma representação simplificada de sistemas ou processos, ou seja, modelos matemáticos são equações capazes de representar numericamente a realidade. Assim, o termo modelagem refere-se ao processo de desenvolver essas representações matemáticas. Desta forma, a modelagem matemática pode ser concebida através das equações capazes de descrever os princípios físico-químicos fundamentais, tais como conservação da massa, energia e quantidade de movimento.
Através da organização destas equações e modelos é possível então “imitar” o sistema ou processo através de simulações computacionais. A simulação é um recurso relativamente novo, pois está associada ao desenvolvimento dos computadores digitais. Porém, com o desenvolvimento de modelos cada vez mais complexos, capazes de representar com cada vez mais detalhes os processos, a simulação tem-se tornado um recurso fundamental na implementação de novos processos e na otimização de processos que já estão em operação.
Fundamentação Teórica 14 O crescente aumento quanto ao uso das simulações computacionais acontece devido às diversas vantagens associadas, principalmente no que diz respeito à economia de tempo e recursos financeiros. Essa economia se deve ao fato da “experimentação numérica” ser muito menos dispendiosa do que uma experimentação física, que pode ser economicamente inviável ou até mesmo impossível de ser realizada devido à complexidade do sistema.
No entanto, apesar da simulação ser uma ferramenta poderosa devido às suas diversas vantagens, o uso de técnicas experimentais é de vital importância para validar os modelos, ou seja, verificar se os modelos matemáticos são capazes de representar o sistema, produzindo dados coerentes com a realidade. Devido às suas vantagens, as simulações são utilizadas nos mais diversos campos da ciência, podendo receber diferentes classificações para critério de distinção. Um dos campos de maior importância, tema deste trabalho, é conhecido por Fluidodinâmica Computacional ou CFD (sigla em inglês para
Computational Fluid Dynamics), que são as simulações de processos físicos e/ou químicos
que apresentam alguma forma de escoamento.
2.6 Fluidodinâmica Computacional
A Fluidodinâmica Computacional ou CFD consiste na simulação de processos físicos e/ou químicos que envolvem alguma forma de escoamento de fluidos, sejam eles escoamentos monofásicos ou multifásicos. O uso da fluidodinâmica computacional tem crescido muito nos últimos anos, tornando-se fundamental para o desenvolvimento dos mais diversos processos.
Inicialmente as técnicas de CFD se desenvolveram com base na indústria aeroespacial, mas rapidamente se difundiram em diversas outras áreas da engenharia. Segundo VERSTEEG e MALALASEKERA (1995), o CFD é uma ferramente poderosa, tendo suas principais aplicações na:
Fundamentação Teórica 15
- previsão do tempo;
- escoamentos em rios, estuários e oceanos; - aerodinâmica de aeronaves e veículos; - hidrodinâmica de navios;
- motores a combustão interna e turbinas a gás;
- engenharia elétrica e eletrônica (equipamentos de resfriamento de microcircuitos); - engenharia naval (estruturas de plataformas marítimas);
- engenharia biomédica (fluxo sanguíneo através de artérias e veias);
- engenharia de processos químicos (mistura, separação, escoamentos multifásicos, reações químicas, turbulência, entre outros).
Uma das causas dessa popularização, além do baixo custo envolvido e o desenvolvimento de processadores e computadores mais modernos, foi o surgimento de diversos softwares de código aberto e/ou comerciais, com algoritmos e modelos cada vez mais robustos, ou seja, capazes de representar com mais precisão os processos simulados.
Na fluidodinâmica computacional, as equações que representam o sistema devem ser resolvidas em uma determinada região de interesse, onde as condições de contorno são conhecidas. Segundo DIAS (2009), basicamente pode-se dividir o processo em cinco etapas:
Construção da geometria: nesta etapa são desenvolvidas as geometrias, ou seja, o
domínio onde acontece o escoamento, através de programas gráficos.
Criação da malha: nesta etapa, a geometria desenvolvida é subdividida em diversos
volumes, denominados volumes de controle, onde são resolvidas as equações que representam o sistema.
Fundamentação Teórica 16
Pré-processamento: nesta etapa são escolhidos os modelos, as condições de contorno e os
parâmetros necessários para a simulação.
Solução Numérica: esta etapa consiste na simulação, onde são resolvidas, por via
numérica, as equações propostas pelo modelo.
Pós-processamento: nesta etapa os resultados são visualizados e analisados através de
gráficos cartesianos, campos de variáveis, entre outros.
A Fluidodinâmica Computacional está presente em muitos estudos relacionados ao processo de FCC devido às suas condições extremas de operação. Porém, por se tratar de um escoamento multifásico aliado a fenômenos como a transferência de energia térmica, cinética de reações químicas, entre outros, ainda existem grandes desafios quanto à modelagem e simulação destes processos, mesmo com a grande evolução da área nos últimos anos conforme discussão apresentada no próximo capítulo.
Estado da Arte 17
III
ESTADO DA ARTE
3.1 Introdução
Este capítulo apresenta o “estado da arte” dos temas tratados neste trabalho. Desta forma, o capítulo objetiva mapear e discutir a produção acadêmica, destacando os aspectos estudados em diferentes épocas até o estágio atual, para assim justificar as escolhas que levaram ao desenvolvimento desta tese. Para isso, o capítulo foi dividido em: Modelagem Fluidodinâmica e Modelagem Cinética, onde está demonstrada a evolução dos modelos fluidodinâmicos e cinéticos; Risers, onde as diferentes condições de simulação durante os últimos anos são explicitadas; e finalmente, Bicos Injetores e Internos, onde são descritas patentes que contém informações e parâmetros que estão sendo estudados atualmente.
3.2 Modelagem Fluidodinâmica
Um dos aspectos mais importantes na modelagem e simulação do processo de FCC são os modelos fluidodinâmicos, capazes de descrever o complexo escoamento gás-sólido encontrado no interior dos risers. Neste sentido, muitos modelos foram propostos por diversos autores apesar da dificuldade de se obter dados experimentais, principalmente em risers industriais.
Estado da Arte 18 As primeiras equações matemáticas para o escoamento multifásico são creditadas originalmente à JACKSON (1963) e SOO (1967). Porém, ARASTOOPOUR e GIDASPOW (1979) foram os primeiros a aplicar as equações fluidodinâmicas multifásicas para um sistema diluído gás-sólido. Os autores testaram três modelos, um modelo de velocidade relativa, um modelo com queda de pressão nas fases gasosa e sólida, e um modelo com queda de pressão somente na fase gasosa. Com esse estudo, os autores concluíram que o modelo de velocidade relativa se ajustou melhor aos dados experimentais. GIDASPOW e ETTEHADIEH (1983), por sua vez, desenvolveram um modelo usando os princípios da conservação de massa, momento e energia para escoamentos gás-sólido. Os autores desenvolveram um código que fornecia as frações volumétricas, a pressão no leito e as velocidades do gás e do sólido, verificando desta forma que o modelo proposto se mostrou apropriado para predizer o comportamento de leitos fluidizados.
Desta forma, com o desenvolvimento dos estudos ficou cada vez mais evidente que para escoamentos multifásicos são necessários modelos não homogêneos, ou seja, modelos onde são separados os campos de velocidade e outros campos relevantes para cada fluido. Consequentemente, a interação entre as fases deveria acontecer via equações ou termos de transferência interfásicos. No caso do escoamento gás-sólido, para tratar separadamente cada umas das fases são utilizadas na maioria dos casos duas abordagens, Euleriana-Euleriana e Euleriana-Euleriana-Lagrangeana.
Na abordagem Euleriana-Lagrangeana a fase gasosa é modelada através das equações de Navier-Stokes para as interações do contínuo, já na fase sólida (ou particulada) cada partícula é modelada individualmente através das equações do movimento de Newton, levando em consideração os efeitos das colisões das partículas, das forças de interação com o gás, de pressão, dissipação, entre outras. No entanto, esta abordagem demanda a resolução de um número muito grande de equações devido à grande quantidade de partículas presentes na fase sólida, fato que ainda restringe seu uso principalmente em simulações de operações industriais.
Estado da Arte 19 Na abordagem Euleriana-Euleriana, as duas fases são tratadas como contínuas e interpenetrantes, ou seja, a fase particulada é considerada como tendo o comportamento de um fluido hipotético e, portanto, sujeita as equações de conservação análogas às utilizadas em meios fluidos. Como consequência da aplicação destas equações, as simulações se tornam mais viáveis, porém, acabam surgindo alguns termos especiais, como a pressão e a viscosidade da fase sólida que não podem ser mensurados fisicamente. Desta forma, para possibilitar a aplicação desta abordagem, estes termos também devem ser representados por modelos matemáticos (ou leis de fechamento).
Consequentemente, a abordagem Euleriana-Euleriana exige a resolução de menos equações, o que produz um custo computacional menor quando comparada à abordagem Lagrangeana, permitindo assim à sua aplicação principalmente na simulação de operações industriais. Porém, os resultados dependem do correto equacionamento das chamadas leis de fechamento, fato que impulsionou muitos estudos na área. Neste sentido, um dos avanços na compreensão destes fenômenos foi o desenvolvimento da Teoria Cinética do Escoamento Granular ou KTGF (sigla em inglês para Kinetic Theory of Granular Flow), que introduziu uma nova variável para a fase sólida denominada temperatura granular, responsável pela determinação da pressão e viscosidade da fase sólida.
JENKINS e SAVAGE (1983) apresentaram um dos trabalhos pioneiros na Teoria Cinética do Escoamento Granular, seguidos por LUN et al. (1984), LUN e SAVAGE (1986) SINCLAR e JACKSON (1989), DING e GIDASPOW (1990), e finalmente HUILING e GIDASPOW (2003) que propuseram um novo modelo fluidodinâmico, no qual foi calculada uma equação separada para a temperatura granular da fase particulada, bem como as relações para a pressão e viscosidade dos sólidos. Como resultado do trabalho, os autores conseguiram reproduzir o regime correto de escoamento, bem como as tendências das distribuições das partículas.
Segundo ENWALD et al. (1996), para modelar o escoamento de dois fluidos é necessário formular os balanços integrais para a massa, momento e energia, usando um volume de controle fixo que contenha ambas as fases, além disso, as duas fases devem ser
Estado da Arte 20 acopladas (interagir) através de uma força de arraste. Desta forma, como a interação entre as fases (no caso sólida e gasosa) é de fundamental importância na simulação deste tipo de escoamento, muitos modelos foram desenvolvidos na tentativa de equacionar corretamente a força de arraste das partículas.
WEN e YU (1966) propuseram um modelo para a correlação do arraste baseado no trabalho de RICHARDSON e ZAKI (1954). O modelo foi proposto através de uma série de experimentos sobre a fluidização de partículas, realizados sobre uma ampla variedade de frações volumétricas de sólido. O modelo de WEN e YU (1966) é um dos modelos mais encontrados na literatura, juntamente com o modelo proposto por GIDASPOW (1994), onde o autor combina as correlações de WEN e YU (1966) e ERGUN (1952), encontrando desta forma um modelo híbrido para o arraste.
Uma outra abordagem, também muito utilizada na literatura, foi realizada por SYAMLAL e O’BRIEN (1987), que converteram as correlações para a velocidade terminal das partículas, em um modelo para o arraste. Assim como o modelo proposto por WEN e YU (1966), ERGUN (1952) e consequentemente GIDASPOW (1994), este modelo foi originalmente derivado a partir de resultados experimentais de sistemas homogêneos, como leitos fixos.
No entanto, segundo LI et al. (1993) a fluidização de um sistema gás-sólido é definitivamente heterogênea, com regiões de baixa concentração de partículas e regiões de alta concentração de partículas, esta última denominada clusters. Outro termo, comumente encontrado na literatura para este fenômeno é clustering, que significa a tendência das partículas se agregarem durante a sua interação com o gás, conforme apresentado na Figura 3.1.
Estado da Arte 21
Figura 3.1 – Representação do clustering (Adaptado de LI e KWAUK, 2003).
Diante deste fato, muitos autores questionaram a validade dos modelos derivados para sistemas homogêneos, como os próprios autores do modelo SYAMLAL e O’BRIEN (1993) que indicaram que as correlações de arraste precisavam ser corrigidas para levar em consideração a formação dos clusters. LI et al. (1999), por sua vez, apontaram as deficiências dos modelos de arraste para representar o contato gás-sólido em leitos fluidizados circulantes. AGRAWAL et al. (2001) também encontraram que o os agregados de partículas, ou clusters, tiveram um papel dominante em suas simulações.
Segundo os autores, seria necessária a derivação de modelos dependentes do fenômeno de clustering, que levem em consideração a redução do arraste das partículas devido à formação dessas estruturas, ou seja, devido à tendência do gás passar por fora delas. Neste sentido, uma abordagem que ganhou destaque na literatura nos últimos anos foi a de Minimização de Energia Multi-Escala ou EMMS (sigla em inglês para
Energy-Minimization Multi-Scale).
LI e KWAUK (1994) propuseram o modelo denominado EMMS na tentativa de considerar os efeitos das estruturas heterogêneas na força de arraste. No modelo EMMS são considerados dois tipos de estruturas nos leitos fluidizados circulantes, uma caracterizada pela fase densa (cluster) e outra pela fase diluída. Após a simplificação de alguns termos,
Estado da Arte 22 bem como a introdução de outros, YANG et al. (2003) finalmente conseguiram integrar o modelo EMMS às técnicas de simulação CFD.
YANG et al. (2004) compararam o EMMS com outros modelos de arraste e demonstraram que o uso do EMMS diminuiu drasticamente o coeficiente de arraste devido à formação dos clusters, conseguindo desta forma resultados muito mais próximos dos experimentais. Outros autores verificaram a eficiência do modelo EMMS para o cálculo do arraste. Segundo BENYAHIA (2011), o modelo se provou preciso e necessário para descrever corretamente a fração mássica de sólidos e, consequentemente, o perfil da pressão ao longo do riser.
Outro modelo proposto recentemente com a intenção de predizer mais corretamente o comportamento da fase densa e consequentemente a formação dos clusters, foi o modelo denominado por FourZone, proposto por LI et al. (2009). O modelo foi proposto para calcular o coeficiente de arraste em partículas de FCC sujeitas a uma fluidização turbulenta, e seus resultados também mostraram uma boa concordância com os dados experimentais apresentados pelos autores.
As simulações mais completas de risers de FCC consideram a conversão de gasolina e outros produtos de interesse. Por sua vez, a conversão depende diretamente da quantidade de sólido (partículas de catalisador) presente no equipamento. Desta forma, a escolha de um modelo de arraste que consiga reproduzir com mais fidelidade à quantidade de catalisador presente no equipamento é fundamental para o estudo de risers. Assim, o presente trabalho testou e comparou os modelos EMMS e FourZone com outros modelos tradicionais para verificar sua eficiência, para que desta forma, o modelo mais representativo fosse escolhido para conduzir as simulações restantes.
Estado da Arte 23
3.3 Modelagem Cinética
Além dos aspectos fluidodinâmicos, a correta modelagem das reações químicas, que ocorrem no processo de craqueamento, são fundamentais para predizer corretamente as frações de cada um dos produtos formados durante o processo de FCC. O maior desafio neste sentido consiste no fato de que o número de espécies e reações químicas envolvidas no processo de FCC é muito grande, o que torna seu equacionamento uma tarefa difícil.
Existem diversas abordagens na literatura para a representação das reações de craqueamento catalítico. Dentre elas, FROMENT (1991) desenvolveu um modelo pelo método de single-events e PITAULT et al. (1994) desenvolveram um método de abordagem molecular, porém ambos os modelos necessitam de uma grande quantidade de dados, que muitas vezes não estão disponíveis na literatura. Assim, a modelagem cinética de craqueamento mais utilizada ainda hoje foi inicialmente proposta por WEEKMAN e NACE (1970).
WEEKMAN e NACE (1970) propuseram um método denominado por modelagem de lumps. Neste método, os componentes da fração do petróleo que possuem propriedades similares são separados em grupos (lumps), ou seja, cada lump é a representação de um grupo de espécies químicas. Este método possibilita os cálculos das reações já que, com as espécies químicas agrupadas, a quantidade de dados e de cálculos são muito menores.
A partir deste método foram propostos vários modelos, onde a diferença entre eles se encontra essencialmente na quantidade e características dos lumps (ou grupos de espécies) proposta pelos autores, pois fica evidente que quanto maior for a quantidade de
lumps, mais precisa será a modelagem cinética. Muitos autores investigaram o modelo de 4 lumps, dentre eles, LEE et al. (1989), FARAG et al. (1994), JUÁREZ et al. (1997), entre
outros, que modificaram os parâmetros para diferentes tipos de catalisadores, cargas e condições de operação.
Estado da Arte 24 JACOB et al. (1976) desenvolveram um modelo cinético composto por 10 lumps muito referenciado na literatura. Neste modelo as espécies químicas foram divididas em aromáticos, aromáticos com substituintes, naftênicos, parafínicos, gasolina e coque. Segundo autores como LAPPAS et al. (1997), parte do sucesso do modelo está no fato do mesmo ter grupos aromáticos representando a carga, fato que é fundamental para a boa previsão das reações.
No entanto, muitos dos estudos utilizando os modelos de 4 e 10 lumps foram realizados em simulações unidimensionais, desconsiderando desta forma, os efeitos da fluidodinâmica nas reações. Neste sentido, ROSA (2008) testou os modelos de 4 e 10
lumps em simulações tridimensionais de risers de FCC, mas as conversões obtidas ficaram
abaixo dos valores esperados. Finalmente, LOPES (2012) estendeu o trabalho de ROSA (2008), aplicando com sucesso o modelo cinético de 4 lumps em um riser de proporções industriais, atingindo resultados mais próximos do experimental.
Porém, alguns dos modelos de 4 lumps encontrados na literatura não prevêem a quebra da gasolina durante o processo das reações. Consequentemente, o estudo de novos equipamentos bem como a otimização dos risers existentes fica prejudicada, já que para o modelo, quanto maior o contato entre a carga e o catalisador, maior será a quantidade de gasolina formada na reação, fato que não ocorre em processos reais já que a gasolina também está sujeita ao craqueamento.
Assim, BARBOSA (2012) aplicou em simulações tridimensionais de um riser industrial, o modelo de 10 lumps, onde as reações referentes ao craqueamento da gasolina são incorporadas. O modelo foi capaz de representar corretamente os dados experimentais reportados na literatura, do grau de conversão e, consequentemente, dos rendimentos dos produtos. Além disso, BARBOSA (2012) estudou o fenômeno do craqueamento térmico em suas simulações.
O craqueamento térmico é um fenômeno que ocorre paralelamente ao craqueamento catalítico, em situações extremas de calor. Segundo BOLLAS et al. (2007), na saída do
Estado da Arte 25 riser são encontrados de 2 a 5% em massa de um grupo denominado gases secos, cujo mecanismo de reação não concorda com o mecanismo desenvolvido durante o craqueamento catalítico. Desta forma, o craqueamento térmico é responsável pela “quebra” dos reagentes e produtos do processo, como a gasolina, que consequentemente apresenta um rendimento inferior, caso o craqueamento catalítico fosse o único mecanismo presente.
O craqueamento térmico está mais suscetível a ocorrer em regiões de temperatura mais elevada, que por sua vez, ocorrem em regiões onde a fração de sólido (catalisador) está mais concentrada, já que o catalisador apresenta altas temperaturas devido ao processo de regeneração. Consequentemente quanto mais uniforme for a mistura gás-sólido (reagente-catalisador), mais uniforme será a temperatura, causando uma menor ocorrência do craqueamento térmico.
BARBOSA (2012) então complementou o modelo de 10 lumps de JACOB et al. (1976) adicionando o grupo “gases secos” (produto formado durante o craqueamento térmico), criando desta forma um modelo de 11 lumps para avaliar, juntamente com o rendimento dos produtos, a taxa de craqueamento térmico.
Com base nestes estudos, o presente trabalho propõe estudar diferentes configurações geométricas de bicos injetores, de forma a tornar o sistema mais homogêneo, fato que facilita o craqueamento catalítico através do maior contato entre as fases, favorecendo a formação da gasolina. Desta forma, um modelo capaz de representar o craqueamento da gasolina é fundamental neste tipo de estudo, já que ao mudar as configurações geométricas, o tempo de contato entre as fases pode aumentar demais, ocasionando o craqueamento da gasolina que não é desejável.
Além disso, neste trabalho serão testados modelos que consideram o fenômeno de
clustering, que podem aumentar a concentração de partículas em determinados pontos do
reator, favorecendo a incidência de craqueamento térmico. Por estes motivos, o modelo de 11 lumps utilizado por BARBOSA (2012) foi escolhido para equacionar a presença de reações químicas nas simulações deste trabalho.
Estado da Arte 26
3.4 Risers
A influência da geometria do riser sobre os padrões do escoamento gás-sólido que ocorrem em seu interior, também tem sido alvo de diversos estudos numéricos na busca por melhores condições de processo. Inicialmente as simulações de risers eram predominantemente unidimensionais, devido principalmente à capacidade de processamento disponível, além das deficiências dos modelos. Neste tipo de abordagem as fases particulada e gasosa escoam juntas, com mistura perfeita entre elas; consequentemente, esta simplificação não é capaz de representar corretamente alguns fatores importantes como a complexa dinâmica entre as fases sólida e gasosa.
LANDEGHEM et al. (1996) e DEROUIN et al. (1997) verificaram a influência da dispersão radial na simulação de risers. Para isso, os autores utilizaram modelos de dispersão radial em simulações unidimensionais, encontrando um rendimento diferente dos produtos de interesse. DENG et al. (2002) conduziram um estudo semelhante com três tipos tipos de modelos e concluíram que o modelo mais completo com dispersão radial representava o processo com mais detalhes. Porém, este tipo de modelagem ainda apresentava deficiências em representar a dinâmica das fases, já que os perfis radiais da concentração e velocidade ainda eram estagnados.
Com o desenvolvimento de modelos fluidodinâmicos bidimensionais e tridimensionais, os risers começaram a ser simulados com uma geometria cada vez mais próxima da realidade. LAN et al. (2009), através do uso de modelos bidimensionais e, considerando as condições de simetria em um sistema de coordenadas cilíndricas, observaram que a distribuição radial do rendimento da gasolina no processo de FCC não é uniforme, sendo influenciada diretamente pelo comportamento do escoamento entre as fases sólida e gasosa.
GAO et al. (1999) e THEOLOGOS e MARKATOS (1993), utilizaram modelos tridimensionais para simular risers de FCC. Considerando a simetria dos risers simulados,
Estado da Arte 27 os autores conduziram simulações de “fatias” de 45°, 90° e 180° do riser. Os resultados apresentados mostraram padrões de escoamento distintos, dependendo do ponto de injeção da carga, evidenciando mais uma vez a importância de simular geometrias cada vez mais completas.
As condições de simetria utilizadas em ambos os estudos impõem uma espécie de barreira artificial que impossibilita a passagem das partículas sólidas ao lado que está sendo “espelhado”, ou seja, impossibilita a passagem de partículas para outros setores do riser. Desta forma, ROSA (2002) propôs uma simulação com uma geometria bidimensional que consistia de duas fatias cilíndricas opostas e ligadas por uma pequena área de contato entre elas. O método permitia a passagem de partículas de um lado para o outro do riser através desta área de contato, fato que levou o autor a concluir que o padrão de escoamento não era simétrico, ou seja, para uma simulação completa e mais realista do processo, seriam necessárias geometrias tridimensionais sem planos de simetria.
Com o avanço dos softwares para a construção de geometrias e malhas, além do aumento da capacidade de processamento, geometrias cada vez mais complexas e próximas da realidade foram sendo utilizadas nas simulações, fato que tornou a simulação de risers de tamanho industrial, cada vez mais comuns na literatura. LOPES et al. (2011) simulou um riser industrial de uma unidade de FCC simplificada, onde a carga de gasóleo era injetada através da base do reator. Em seu próximo trabalho, LOPES et al. (2012) estendeu seu estudo utilizando bicos injetores para a injeção do gasóleo, enfatizando a importância de utilizar geometrias completas para a predição do processo.
Desta forma, por se tratar de uma geometria muito próxima à de um riser de tamanho industrial, com a inserção de bicos injetores e outros parâmetros muito comuns a este tipo de reator, a geometria utilizada por LOPES (2012) serviu como base para o estudo numérico conduzido neste trabalho.
Além da possibilidade de realizar simulações cada vez mais próximas dos processos reais, a utilização de geometrias tridimensionais possibilitou o estudo numérico da
Estado da Arte 28 influência de parâmetros geométricos. Desta forma, diversos autores passaram a pesquisar diferentes geometrias de riser, capazes de influenciar o padrão de escoamento e, desta forma, o rendimento do processo como um todo.
Neste sentido, duas entidades geométricas que têm despertado cada vez mais o interesse dos pesquisadores, como mencionado anteriormente, são os internos que agem como obstáculos, modificando o escoamento das fases sólida e gasosa, e os bicos injetores das cargas de gasóleo.
3.5 Internos
Como já foi mencionado no presente trabalho, o escoamento presente nos risers é definitivamente heterogêneo, com regiões de baixa concentração de partículas e regiões de alta concentração de partículas (clusters), fato que prejudica o processo. Mais especificamente, BERRUTI e KALOGERAKIS (1989) caracterizaram o escoamento gás-sólido em duas regiões: uma região diluída, localizada no centro do reator, e uma região densa, próximo à parede. O padrão observado pelos autores foi denominado core-annulus. Este padrão no escoamento ocorre devido ao atrito da mistura gasosa com a parede, fazendo com que a velocidade nesta região diminua, favorecendo assim a concentração das partículas. Enquanto no centro do reator, a concentração das partículas fica reduzida devido às altas velocidades (vide Figura 3.2).
Estado da Arte 29
Figura 3.2 – Representação do padrão core-annulus (Adaptado de NERI e GIDASPOW,
2000).
Além disso, a concentração de catalisador próximo à parede pode ser grande o suficiente, de modo que a mistura poderá ter um fluxo descendente nesta região. Com um possível fluxo descendente de catalisador, além do sistema necessitar de mais energia para a circulação das partículas, o tempo de residência da partícula no equipamento pode aumentar significativamente. Consequentemente, este aumento no tempo de residência das patículas também pode prejudicar o processo, já que pode sujeitar a gasolina ao craqueamento (overcracking), fazendo com que seu rendimento seja menor.
Outro problema decorrente de um maior tempo de residência acontece devido ao maior tempo que as partículas de catalisador estão sujeitas a deposição de coque, que são responsáveis pela diminuição da atividade e seletividade das partículas. Além da instantânea diminuição da sua atividade, com uma maior deposição de coque, o catalisador precisa ser regenerado constantemente, fato que também diminui sua vida útil.
Estado da Arte 30 Uma das soluções encontradas pela engenharia que ganhou destaque nos últimos anos foi a utilização de internos para melhorar a hidrodinâmica dos risers. Os internos são “peças” instaladas no interior dos risers capazes de mudar o padrão de escoamento dos mesmos. Existem diversas formas de internos, porém, seu principal objetivo é o de trazer as partículas da parede de volta para o centro do riser, melhorando desta forma a distribuição e o contato entre as fases, além de diminuir a incidência de um fluxo descendente de partículas de catalisador. Porém, sua desvantagem está associada à queda de pressão no sistema devido ao “estrangulamento” causado pelo interno, problema que muitas vezes pode inviabilizar sua utilização.
CHEN (2006) publicou em seu artigo resultados experimentais comparando a distribuição de catalisador em um riser com, e sem a presença de internos. Segundo os dados do autor, a presença dos internos não apenas tornaram a distribuição de catalisador mais homogênea, como também reduziram a queda de pressão ao longo do riser devido à diminuição da quantidade de sólido nas paredes. Segundo o autor, a dimuição de sólido nas paredes acabou diminuindo a incidência do fluxo descendente das partículas, que é um dos responsáveis pela queda de pressão.
Na literatura são encontradas diversas variações principalmente de três parâmetros geométricos dos internos: o ângulo inferior (57), responsável por direcionar as partículas de catalisador de volta para o centro do riser no fluxo ascendente; o ângulo superior (56), responsável por direcionar as partículas no fluxo descendente, devido ao acúmulo de partículas que volta a se estabelecer nas paredes; e finalmente o tamanho do interno (O), através da distância do mesmo até a parede, responsável pelo estragulamento causado e, consequentemente, à queda de pressão. A Figura 3.3 ilustra a geometria típica de um interno.
