Investigadores de la Universidad de Texas A&M han desarrollado recientemente un marco matemático más completo que puede ayudar a los ingenieros de las plantas petroquímicas a no solo reducir los costos de producción y aumentar las ganancias económicas, pero también hacen que estas fábricas sean más seguras y respetuosas con el medio ambiente. Los investigadores dijeron que su nuevo algoritmo es una solución integral que puede ayudar a los ingenieros a seleccionar el diseño más óptimo para las unidades de procesamiento químico dentro de sus plantas operativas.

"La novedad de nuestro algoritmo es que proporciona una herramienta sofisticada para la toma de decisiones que los ingenieros de proyectos pueden utilizar para decidir entre diseños de la competencia para sus unidades de procesamiento químico. "dijo la Dra. Prerna Jain, quien trabajó en el Centro de Seguridad de Procesos Mary Kay O'Connor como estudiante de posgrado en Texas A&M y actualmente es ingeniera en una compañía de petróleo y gas. "Nuestra herramienta integra datos de posibles peligros en los equipos, datos económicos, y más importante, complejo, interacciones hombre-máquina para generar una única salida numérica. Este número luego apunta a un diseño que maximiza las ganancias y al mismo tiempo reduce los impactos ambientales y peligrosos ".

Un artículo sobre los hallazgos del equipo de investigación se publicó en octubre en ACS Sustainable Chemistry and Engineering.

Antes de que los productos a base de petróleo se utilicen para fines cotidianos, como calentar casas o encender vehículos, El petróleo crudo pasa por una serie de pasos de procesamiento para refinamiento y envasado. Sin embargo, cada fase de procesamiento puede diseñarse de diversas formas utilizando diferentes tecnologías y una cantidad variable de mano de obra. Y entonces, cada diseño puede diferir enormemente en términos de costo, la seguridad, impacto ambiental y mantenimiento.

Para seleccionar un diseño entre muchas opciones posibles, los ingenieros a menudo recurren a un valor numérico llamado retorno de la inversión. Esta métrica, en su versión más simple, indica el beneficio o beneficio financiero resultante de una determinada inversión monetaria inicial en un diseño dado. Sin embargo, Los ingenieros a menudo utilizan algoritmos más extensos que incluyen factores como el impacto ambiental y la seguridad de los trabajadores para calcular el retorno de los valores de inversión.

Pero Jain señaló que incluso estos algoritmos más complejos han pasado por alto en gran medida los factores sociales, tales como la frecuencia con la que se actualizan los manuales de procedimientos operativos en una planta química o la frecuencia con la que se realiza el mantenimiento del equipo. Es importante incluir este elemento humano al calcular el retorno de la inversión, ella dijo, Debido a que las interacciones defectuosas entre el hombre y el equipo a menudo son la base de los desastres de las plantas químicas, como incendios y explosiones.

Dr. Mahmoud El-Halwagi, profesor y la Cátedra Bryan de Investigación e Ingeniería en el Departamento de Ingeniería Química Artie McFerrin en Texas A&M, señaló que los factores sociales y de seguridad generalmente se consideran después de que se han tomado las decisiones de diseño importantes con respecto a la planta química. "En este punto, los componentes clave del diseño ya están finalizados, y resulta bastante difícil realizar modificaciones sustanciales en el diseño, " él dijo.

Para abordar estos déficits, Jain y su equipo desarrollaron un marco matemático aún más elaborado que podría implementarse al diseñar unidades de procesamiento químico. Es más, su algoritmo ahora incluía interacciones hombre-máquina.

En el nuevo algoritmo, conectaron una cantidad llamada resiliencia, o la capacidad de una planta química para recuperarse de un estado de estrés.

"Así como una banda de goma solo se puede estirar hasta su límite elástico antes de romperse, Plantas químicas, si se utiliza a su máxima capacidad y sin medidas de seguridad en su lugar, puede degradar, conduciendo a catástrofes, ", dijo Jain." Al incorporar resiliencia en nuestro algoritmo, Queríamos incluir las complejas interacciones entre el hombre y la tecnología que pueden afectar la resiliencia y, por extensión, la estimación del retorno de la inversión ".

Una vez que el algoritmo se desarrolló por completo, los investigadores lo utilizaron para comparar diferentes diseños de sistemas de compresores de gas que se utilizan con frecuencia en plantas químicas. En particular, contrastaron el valor del retorno de la inversión para un sistema de compresión existente en una planta química con otros cinco diseños hipotéticos.

Jain y sus colegas descubrieron que, después de tener en cuenta los factores sociales, el diseño del sistema de compresores más prometedor no era el que ya estaba en la planta existente, sino el que habían creado los investigadores.

Jain señaló que sus observaciones indican la viabilidad de usar su algoritmo para evaluar nuevas ideas de diseño de procesos que existen en teoría pero que no se han puesto a prueba en una planta existente.

"A menudo hay dudas en la industria de la energía para invertir en un nuevo diseño de proceso si aún no se ha evaluado, "dijo Jain." Con nuestro algoritmo, ahora tenemos la capacidad de generar ideas para nuevos diseños de procesos y probarlas virtualmente, sin necesidad de que estén físicamente configurados y funcionando. Es más, podemos alimentar el algoritmo con números correspondientes a diferentes factores sociales pertenecientes a las plantas químicas. En el proceso, podríamos tropezar con una nueva, mejor diseño, más seguro para los trabajadores y más respetuoso con el medio ambiente ".