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Melhoria do Sistema de Gestão de Energia implementado na

Refinaria de Sines de acordo com a ISO 50001

Inês Sofia da Silva Santos

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Química

Orientadores: Engª Maria Antónia Guerreiro

Profª. Drª Maria Cristina Fernandes

Júri

Presidente: Profª. Drª Maria Filipa Ribeiro

Orientador: Engª Maria Antónia Guerreiro

Vogal: Profª. Drª Maria Fátima Rosa

Dezembro 2014

Página em branco propositadamente

Agradecimentos

Em primeiro lugar, quero agradecer às minhas orientadoras, Prof. Cristina Fernandes e Engª Maria Antónia

Guerreiro, pelo apoio, orientação e dedicação prestados ao longo desta dissertação. Quero agradecer,

igualmente, à Prof. Filipa Ribeiro por me ter concedido a oportunidade de realizar o meu estágio na Galp

Energia.

Quero agradecer a todos os colaboradores da Galp que contribuíram para o meu sucesso, em especial ao

Guilherme Gonçalves e à Cláudia Cabral, que tantas vezes me indicaram o caminho a seguir.

Um agradecimento especial aos meus pais e irmã pelo apoio incondicional prestado ao longo de toda a minha

vida, sem eles nada teria sido possível.

Agradeço a todos os meus amigos que tornaram esta etapa da minha vida mais fácil, principalmente a Inês,

Marisa, Tânia, Filipa, Diana, Raquel e Miguel, por tudo o que fizeram por mim.

Por último, mas não menos importante, ao Tomás, por sempre me encorajar, apoiar e ter a palavra certa no

momento certo.

Resumo

O sector energético tem vindo a apresentar um papel de destaque relativamente ao desenvolvimento social e

económico da sociedade. De acordo com as previsões da Agência Internacional da Energia, o consumo mundial

energético irá crescer 56% nos próximos 30 anos, acompanhando a expansão económica e o crescimento

populacional dos países não pertencentes à OCDE [1].

Em Portugal, o consumo de energia encontra-se estagnado, desde o ano de 2000, rondando os 25 Mtep, sendo

o petróleo, a principal fonte de energia. As Refinarias do Grupo Galp Energia têm um impacto de 6% sobre o

consumo total. No ano de 2012, os custos de energia da Refinaria de Sines (combustíveis, vapor e energia

eléctrica) representaram 75% dos custos totais de funcionamento da instalação [2]. Assim, é do interesse da

empresa reduzir esta grande fatia que além de se repercutir a nível económico traz benefícios ambientais [3,

4]. Neste sentido, foi implementado o Sistema de Gestão de Energia de acordo com a Norma NP EN ISO 50001,

que requere uma avaliação energética onde se identificam os usos significativos de energia [5]. A presente

dissertação teve o objectivo de construir baselines para dois dos usos significativos da Refinaria de Sines

(consumo total de vapor de 3,5 barg e consumo de combustíveis no processo de destilação atmosférica), bem

como de apresentar propostas de oportunidades de melhoria para os mesmos. A baseline referente ao

primeiro uso explica 83% da variabilidade do consumo total de vapor, por outro lado, a baseline associada ao

segundo uso não pode ser considerada válida por não respeitar um dos critérios-base teóricos.

O trabalho realizado pode contribuir para melhorar o desempenho energético da Refinaria de Sines.

Palavras-chave: baseline energética, desempenho energético, oportunidade de melhoria, consumo de vapor,

consumo de FOE, Galp Energia, ISO 50001.

Abstract

The energy sector has been showing a prominent role in the social and economic development of society.

According to the forecasts of the International Energy Agency, the world energy consumption will grow 56%

over the next 30 years, in line with the economic expansion and population growth in non-OECD countries [1].

In Portugal, the energy consumption has stagnated since 2000, with a consumption of about 25 Mtep, being

the petroleum the main source of energy. The Galp Energia refineries have a 6% impact on total consumption.

In 2012, energy costs of Sines refinery (fuel, steam and electricity) accounted for 75% of the total costs [2].

Thus, it is the Galp's best interest the reduction of this large slice of costs since it leads to economic and

environmental benefits to the company [3, 4]. In this sense, an Energy Management System was implemented,

according to NP EN ISO 50001, in which an energy assessment, in which significant energy uses are identified, is

required [5].

The present work aims to establish baselines for two of the significant energy uses of Sines refinery (total

steam consumption of 3.5 barg and consumption of fuels of the atmospheric distillation process), as well as

provide opportunities for improvement in energy performance. The baseline of the first use explains 83% of

the variability of the total consumption of steam; on the other hand, the baseline associated with the second

use is not valid because it does not comply the theoretical fundamentals.

The work developed may contribute to improving the energy performance of the Sines refinery.

Key words: Energy baseline, energy performance, performance improvement opportunity, steam

consumption, FOE consumption, Galp Energia, ISO 50001.

Índice

1. Introdução ...................................................................................................................................................... 1

1.1. Âmbito e Motivação .............................................................................................................................. 1

1.2. Objectivos .............................................................................................................................................. 1

1.3. Estrutura do trabalho ............................................................................................................................ 2

2. Enquadramento da Empresa .......................................................................................................................... 3

2.1. História da Refinaria de Sines ...................................................................................................................... 3

2.1. Descrição processual ............................................................................................................................. 4

3. Energia ............................................................................................................................................................ 8

3.1. Consumos de Energia .................................................................................................................................. 8

3.2. Norma Portuguesa 50001 .......................................................................................................................... 11

3.3. NP 50001 aplicada à Refinaria de Sines ..................................................................................................... 14

4. Análise linear múltipla .................................................................................................................................. 17

4.1. Metodologia da análise de resultados do tratamento estatístico ............................................................. 19

4.1. Minitab® Statistics Software ................................................................................................................ 22

5. Análise energética do processo de destilação atmosférica ......................................................................... 23

5.1. Descrição do processo de destilação atmosférica ..................................................................................... 23

5.2. Recolha de dados ....................................................................................................................................... 27

5.3. Consumos de vapor e combustível no processo da destilação atmosférica ....................................... 35

6. Estudo pormenorizado do consumo de vapor ............................................................................................. 40

6.1. Coluna CC-V1 ............................................................................................................................................. 40

6.1.1. Análise base diária – 21 Março de 2013 a 30 de Junho de 2014 ........................................................ 41

6.1.2. Análise base horária - 19 de Maio a 21 de Julho de 2014 .................................................................. 46

6.1.3. Análises base horária regime diurno e nocturno – 19 de Maio a 13 de Julho de 2014 ..................... 47

6.1.4. Análise com referência ao tempo - 19 de Maio a 20 de Agosto de 2014 ........................................... 48

6.1.5 Análise base horária - 1 a 10 de Julho de 2014 ................................................................................... 49

6.1.6. Análise base de 5 minutos – 19 de Maio a 29 de Agosto de 2014 ..................................................... 50

6.1.7 Análise por tipo de mistura de crudes................................................................................................. 50

6.1.7.1. Consumo específico para o run correspondente à mistura de crudes 1 ......................................... 56

6.1.8. Análise T90 – 1 de Maio a 26 de Agosto de 2014 ................................................................................ 57

6.2. Stripper CC-V2 ............................................................................................................................................ 59

6.3. Stripper CC-V3 ............................................................................................................................................ 61

6.4. Stripper CC-V4 ............................................................................................................................................ 62

6.5. Coluna CC-V17 ........................................................................................................................................... 64

6.6. Coluna CC-V22 ........................................................................................................................................... 67

6.7. Consumo de vapor total de 3,5 barg no processo de destilação atmosférica (PDA) ................................. 77

7. Análise ao consumo de combustíveis ............................................................................................................... 80

7.1. Consumo de combustíveis obtido a partir da RTDB .................................................................................. 86

7.2. Consumo Específico obtido a partir da RTDB ............................................................................................ 87

7.3. Consumo Específico obtido pelo balanço de utilidades ............................................................................ 87

8. Conclusões e trabalho futuro ............................................................................................................................ 88

Bibliografia ............................................................................................................................................................ 90

Apêndice A ................................................................................................................................................................i

Apêndice A.1 – Análise de 1 a 10 de Julho ...........................................................................................................i

Validação do modelo estimado ...................................................................................................................... iv

Apêndice A.2 - Consumo de vapor total de 3,5 barg no processo de destilação atmosférica (PDA) ............... viii

Índice de Figuras

Figura 1 – Produção da Refinaria de Sines [9]. ........................................................................................................ 4

Figura 2 - Diagrama geral de processo da refinaria de Sines [10]. .......................................................................... 5

Figura 3 – Consumo mundial total de energia, 1990-2040 [11].............................................................................. 8

Figura 4 – Consumo energético vs população mundial, 1900-2100 [12]. ............................................................... 8

Figura 5 – Consumo mundial de energia por combustível [1]. ............................................................................... 9

Figura 6 – Consumo de energia em Portugal [2]. .................................................................................................... 9

Figura 7 - Consumo de energia por sector no ano de 2009 [2]. ............................................................................ 10

Figura 8 - Sistema de Gestão de Energia [5]. ........................................................................................................ 11

Figura 9 - Diagrama geral de um planeamento energético [15]. .......................................................................... 12

Figura 10 – Ciclo “PDCA” [16]................................................................................................................................ 14

Figura 11 - Esquema da metodologia de regressão linear múltipla [24]. ............................................................. 18

Figura 12 – Diagrama descritivo da destilação atmosférica [42]. ......................................................................... 23

Figura 13 - Esquemático do pré-aquecedor do ar dos fornos [43] ....................................................................... 24

Figura 14 – Imagem ilustrativa de um Stripper [44]. ............................................................................................. 25

Figura 15 – Esquemático referente ao fraccionamento da destilação atmosférica [43]. ..................................... 26

Figura 16 - Comparação entre os caudais do corte de gasolina SR (ton/h) obtidos da RTDB e do balanço de

produção, de 1 de Janeiro de 2012 a 26 de Agosto de 2014. ............................................................................... 28

Figura 17 - Comparação entre os caudais de crude (ton/h) obtidos da RTDB e do balanço de produção, de 1 de

Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014. ........................................................................................................... 28

Figura 18 - Comparação entre os caudais de resíduo atmosférico (ton/h) obtidos da RTDB e do balanço de

produção, de 1 de Janeiro de 2012 a 22 de Outubro de 2014. ............................................................................. 28

Figura 19 - Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V1 (ton/h) obtidos por diferentes fontes, no

período de 1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014. ................................................................................ 29





Figura 22 - Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V4 (ton/h) obtidos por diferentes fontes, de

a de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014. ................................................................................................... 31

Figura 23 - Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V17 (m3/h) obtidos por diferentes fontes, de

1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014. ................................................................................................... 31

Figura 24 - Consumo específico (m3

vapor/ton carga) obtido com os dados de balanço de Janeiro 2012 até à

paragem. ............................................................................................................................................................... 32

Figura 25 – Caudal da corrente de vapor condensado da coluna CC-V17, e a respectiva abertura de válvula. ... 32

Figura 26- Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V22 (m3/h) obtidos por diferentes fontes. . 33

Figura 27 – Exemplo de uma incorrecta medição do caudalímetro, no período de 1 de Janeiro de 2012 a 15 de

Março de 2014. ..................................................................................................................................................... 34

Figura 28 - Exemplo de um problema no caudalímetro de vapor, no período de 7 de Julho a 22 de Outubro de

2014. ..................................................................................................................................................................... 35

Figura 29 – Vapor de 3,5 bar consumido nos diferentes equipamentos no processo de destilação atmosférica.36

Figura 30 – Distribuição do consumo de vapor médio obtido da RTDB, de 1 de Maio a 29 de Outubro de 2014.

.............................................................................................................................................................................. 37

Figura 31 – Relação entre o caudal de vapor consumido (kg/h) representado a rosa, temperatura de saída do ar

do CC-E52 (oC) representado a vermelho e o caudal de ar (ton/h) a azul, no período de 1 de Maio a 1 de Junho

de 2014. ................................................................................................................................................................ 37

Figura 32- Consumo de vapor (kg/h) no pré-aquecedor de ar, CC-E52, entre 1 de Janeiro de 2012 a 26 de Agosto

de 2014. ................................................................................................................................................................ 38

Figura 33 – Consumo específico (kg de FOE/ton de crude) obtido por duas fontes de 1 de Maio a 11 de

Setembro de 2014. ................................................................................................................................................ 39

Figura 34 - Esquemático da destilação atmosférica [43]. ..................................................................................... 40

Figura 35 – Relação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à direita, e os caudais de gasolina SR (ton/h), de

crude (ton/h), e de RAT (m3/h), eixo à esquerda. ................................................................................................. 42

Figura 36 – Relação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à direita, pressão de topo (bar), eixo à esquerda, e

massa volúmica (kg/l), eixo à esquerda. ............................................................................................................... 43

Figura 37 - Relação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à direita, temperatura de entrada do crude (oC),

eixo à esquerda, temperatura do corte de GOP SR (oC), eixo à esquerda. ........................................................... 43

Figura 38 - Regressão linear múltipla para o período compreendido de 21 de Março de 2013 a 30 de Junho de

2014. ..................................................................................................................................................................... 44

Figura 39 – Relação entre o consumo específico (ton vapor/ ton crude). ............................................................ 45

Figura 40 - Relação entre a pressão de topo e o caudal de crude. ....................................................................... 45

Figura 41 - Regressão linear múltipla, excluindo os outliers. ................................................................................ 45

Figura 42 – Consumo de vapor na CC-V1, pela RTDB, de 19 de Maio a 21 de Julho de 2014. .............................. 46


Figura 44 – Comparação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à esquerda, com o consumo específico de

vapor (ton vapor/10 ton de crude), eixo à direita, a pressão de topo (bar), eixo à direita, e temperatura

ambiente (oC), eixo à esquerda, no regime diurno. .............................................................................................. 47

Figura 45 - Comparação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à esquerda, com o consumo específico de

vapor (ton vapor/ 10 ton de crude), eixo à direita, a pressão de topo (bar), eixo à direita, e temperatura

ambiente (oC), eixo à esquerda, no regime nocturno. .......................................................................................... 47

Figura 46 - Regressão linear múltipla para o regime diurno, excluindo os outliers. ............................................. 48

Figura 47 – Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers. .............................................................. 49

Figura 48 – Consumo de vapor na unidade CC-V1 (ton/h), durante 1 de Maio a 21 de Julho de 2014. ............... 49

Figura 49 - Regressão linear múltipla, excluídos os outliers. ................................................................................ 50

Figura 50 – Consumo de vapor (ton/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min). ................................... 51

Figura 51 - Pressão de topo da coluna (bar) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min). ........................... 51

Figura 52 – Consumo de vapor diferenciando-se o regime diurno e nocturno para a mistura de crude 1, sendo

dia entre o traço azul e o amarelo e noite entre o amarelo e o azul. ................................................................... 52

Figura 53 - Temperatura ambiente (oC) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min). .................................. 52

Figura 54 - Caudal mássico de crude (ton/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min). .......................... 53

Figura 55 - Caudal volumétrico de resíduo atmosférico (m3/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

.............................................................................................................................................................................. 53

Figura 56 - Caudal mássico do corte de gasolina SR (ton/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min). .. 54

Figura 57 - Análise de regressão linear múltipla. .................................................................................................. 56

Figura 58 – Análise de regressão linear múltipla, excluídos os outliers. ............................................................... 56

Figura 59 – Curvas de destilação atmosférica dos produtos obtidos no run 9 (2 de Julho de 2014). ................... 57

Figura 60 – Temperatura à qual 90% do GOP SR evaporou para uma amostra do run 9 (2 de Julho de 2014). .. 58

Figura 61 – Percentagem volumétrica destilada de RAT para a Temperatura dos 90% do GOP do run 9 (2 de

Julho de 2014). ...................................................................................................................................................... 58

Figura 62 – Fracção de GOP SR no RAT. ................................................................................................................ 58

Figura 63 – Relação entre a injecção de vapor e o T90 (cada run é representado por um símbolo diferente). ... 58

Figura 64 – Análise de regressão linear múltipla. ................................................................................................. 59

Figura 65 – Relação entre o consumo de vapor no stripper CC-V2 (ton/h), eixo à esquerda, e o caudal de fundo

do GOP SR (m3/h), eixo à direita, e temperatura de entrada do GOP SR (

oC), eixo à direita. ............................... 60


Figura 67 – Relação entre o caudal de vapor (ton/h), eixo à direita, temperatura de entrada do GOL SR (oC), eixo

à esquerda, e caudal de fundo da CC-V3 (m3/h), eixo à esquerda. ....................................................................... 62

Figura 68 - Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers. ............................................................... 62

Figura 69 – Relação entre o caudal de vapor (ton/h), eixo à esquerda, caudal de petróleo SR (m3/h),

temperatura de inflamação (oC), temperatura do corte de petróleo SR (

oC) da coluna CC-V1 e nível do CC-V4,

todos no eixo à direita. ......................................................................................................................................... 63

Figura 70 - Análise de regressão linear múltipla, excluídos os outliers. ................................................................ 63

Figura 71- Esquemático da coluna desetanizadora, CC-V17 [43].......................................................................... 64

Figura 72 - Relação entre o caudal de condensado no permutador CC-E33 (m3/h), eixo à direita, e carga à coluna

(m3/h), caudal de LPG (m

3/h) e temperatura de entrada da carga na coluna CC-V17 (

oC), todas no eixo à

esquerda. .............................................................................................................................................................. 65

Figura 73 – Relação entre o caudal de condensado no permutador CC-E33 (m3/h), eixo à direita, e o caudal de

refluxo (m3/h) e pressão de topo na coluna CC-V17 (bar), ambos no eixo à esquerda. ...................................... 66

Figura 74- Regressão linear múltipla, excluídos os outliers. ................................................................................. 67

Figura 75 - Esquemático da coluna desisopentanizadora, CC-V22 [43]. ............................................................... 68

Figura 76 – Vapor condensado (m3/h) ao permutador da coluna CC-V22, eixo esquerda, e taxa de refluxo, eixo

direita, com indicação das linhas de tendência nos períodos antes e após na paragem. .................................... 69

Figura 77 – Relação entre o caudal de vapor condensado (m3/h), caudal de carga (m

3/h) e abertura da válvula

de integração energética (OP). ............................................................................................................................. 69

Figura 78 – Caudal de vapor condensado (m3/h) no CC-E49, eixo esquerda, e carga à coluna (m3/h), eixo direita.

.............................................................................................................................................................................. 70

Figura 79 - Caudal da corrente de vapor condensado da coluna CC-V22, e a respectiva abertura de válvula. .... 70

Figura 80 – Comparação entre o caudal de condensado no CC-E49 (m3/h), eixo à esquerda, e o refluxo da

coluna CC-V22 (m3/h), eixo à direita, para o período de 1 de Maio a 24 de Outubro de 2014. ........................... 71

Figura 81 - Fracção volumétrica de iC5 na gasolina ligeira. .................................................................................. 71

Figura 82 - Fracção volumétrica de iC5 na gasolina despentanizada. ................................................................... 71

Figura 83 – Comparação entre a temperatura de HVGO (oC), eixo à esquerda, abertura da válvula de integração

energética (%), eixo à esquerda, e caudal volumétrico do fundo da coluna ao CC-E54 (m3/h), eixo à direita. .... 72

Figura 84 – Comparação entre o caudal de condensado do CC-E49 (m3/h) e abertura da válvula de condensado

ambos no eixo à esquerda, e caudal de fundo ao CC-E49 (m3/h), eixo à direita. ................................................. 72

Figura 85 – Distribuição da posição de abertura da válvula de integração energética de 8/6 a 24/10 de 2014. . 73

Figura 86 - Comparação entre o caudal de condensado no CC-E49 (m3/h), eixo à direita, e os caudais de fundo

aos permutadores CC-E49 e CC-E54 (m3/h), caudal de refluxo (m

3/h), caudal de HVGO ao permutador CC-E54

(m3/h) e a carga à coluna CC-V22 (m

3/h), todos no eixo à esquerda. ................................................................... 75

Figura 87 – Regressão linear múltipla, excluídos os outliers. ................................................................................ 75

Figura 88 - Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers. ............................................................... 76

Figura 89 – Relação entre o consumo total de vapor de 3,5 bar (ton/h), eixo à esquerda, e a carga de crude

(ton/h), caudal de RAT (m3/h) e caudal de refluxo da coluna CC-V22 (m

3/h), todas à direita. ............................. 78

Figura 90 - Relação entre o consumo total de vapor de 3,5 bar (ton/h), eixo à esquerda, e a temperatura

ambiente (oC), eixo à esquerda, e pressão de topo (bar), eixo à direita. .............................................................. 78

Figura 91 - Relação entre o consumo total de vapor de 3,5 bar (ton/h), eixo à esquerda, temperatura de HVGO

que vai ao permutador CC-E54 (oC) e caudal de fundo que vai ao CC-E49 (m

3/h), tudo à direita. ....................... 78

Figura 92 – Regressão linear múltipla para o consumo total de vapor 3,5 barg, para uma base diária, sem

outliers. ................................................................................................................................................................. 79

Figura 93 – Esquemático referente ao forno CC-H1A [43]. ................................................................................... 80

Figura 94 – Densidade do crude vs % de vaporização [48]. .................................................................................. 81

Figura 95 – Comparação entre o consumo específico de FOE, CE (kg/ton), eixo à esquerda, caudal de RAT

específico (kg RAT/ton crude), eixo à direita, e massa volúmica x 10 (kg/l), eixo à esquerda. ............................. 82

Figura 96 - Comparação entre o consumo específico de FOE (kg/ton), eixo à esquerda, e a temperatura do

crude ganha nos fornos (oC), eixo à direita, e a temperatura de fumos (

oC), eixo à direita. ................................ 83

Figura 97 - Comparação entre o consumo específico de FOE (kg/ton), eixo à esquerda, e a percentagem de

oxigénio nos gases de combustão, eixo à direita, e a depressão no topo dos fornos (mmH2O), eixo à direita. .. 84

Figura 98 – Relação entre a depressão no topo dos fornos e a % de oxigénio nos gases de combustão............. 84

Figura 99 - Relação entre o consumo específico (kg FOE/ton crude) e a % de oxigénio nos gases de combustão.

.............................................................................................................................................................................. 84

Figura 100 - Relação entre o caudal de FOE (ton/h) e a % de oxigénio nos gases de combustão, para uma

amostra tratada. ................................................................................................................................................... 85

Figura 101 – Relação entre o rácio (caudal de FOE/ (caudal de crude x incremento de temperatura)) e o teor de

oxigénio nos gases de combustão......................................................................................................................... 85

Figura 102 – Distribuição da concentração de CO (ppm) nos dois fornos. ........................................................... 85

Figura 103 - Relação entre o consumo específico de FOE obtido pelo balanço de utilidades (kg/ton) e a

percentagem de oxigénio nos gases de combustão. ............................................................................................ 86

Figura 104 – Análise de regressão linear múltipla, excluídos os outliers. ............................................................. 86

Figura 105 - Regressão linear múltipla. ................................................................................................................. 87

Figura 106 - Regressão linear múltipla, excluindo os outliers. .............................................................................. 87

Índice de Tabelas

Tabela 1 – Rendimentos das diferentes fracções, com os respectivos pontos de ebulição [9]. ............................. 5

Tabela 2 Principais matérias primas [9]. ................................................................................................................. 6

Tabela 3 – Tabela ANOVA. .................................................................................................................................... 20

Tabela 4 – Consumo específico para o período estudado antes e depois de 21 de Março de 2013 calculado por

duas fontes. ........................................................................................................................................................... 29

Tabela 5 – Leituras da abertura de válvula e da medição de caudal em diferentes dias. ..................................... 34

Tabela 6 – Abertura e respectivo caudal do permutador CC-E49. ........................................................................ 35

Tabela 7 – Médias das variáveis estudadas em dois períodos diferentes. ........................................................... 37

Tabela 8 – Lista das variáveis seleccionadas. ........................................................................................................ 41

Tabela 9 – Período correspondente a cada tipo de mistura de crudes. ............................................................... 51

Tabela 10 – Média das variáveis estudadas para cada crude. [Valores confidenciais] ......................................... 54

Tabela 11 - Resultados estatísticos para os 5 crudes estudados. ......................................................................... 55

Tabela 12 – Lista das variáveis seleccionadas no estudo do stripper CC-V2. ........................................................ 60

Tabela 13 – Lista de variáveis seleccionadas. ....................................................................................................... 61

Tabela 14 – Lista de variáveis seleccionadas para o estudo do stripper CC-V4. ................................................... 63

Tabela 15 – Lista de variáveis analisadas. ............................................................................................................. 65

Tabela 16 – Comparação dos caudais de vapor, carga e refluxo e abertura da válvula da linha de HVGO para

dois períodos. ........................................................................................................................................................ 69

Tabela 17 – Parâmetros relativos à coluna CC-V22. ............................................................................................. 73

Tabela 18 - Lista de variáveis analisadas na coluna CC-V22. ................................................................................. 74

Tabela 19 – Lista de variáveis seleccionadas para o PDA. ..................................................................................... 77

Tabela 20 – Lista das variáveis estudadas. ............................................................................................................ 82

Tabela 21 – Médias da temperatura de fumos e caudal de combustível para determinados intervalos de tempo.

.............................................................................................................................................................................. 83

Simbologia e Definições

BBP - Barris por dia

CCR – Continuous catalytic regeneration;

DA - Destilação Atmosférica;

DCS – Distributed Control System;

EII - Rácio entre o consumo real de energia e o consumo padrão definido pela Solomon Associates;

FCC – Fluidized Catalytic Cracking;

FOE – Fuel Óleo Equivalente;

GEE - Gases de efeito de estufa;

GOL – Gasóleo ligeiro;

GOP – Gasóleo pesado;

GPL - Gás de Petróleo Liquefeito;

HC – Hydrocracking;

HCN – Heavy Cracked Naphta;

HN – Dessulfuração da nafta pesada;

HVGO – Heavy vacum gas oil;

HT – Dessulfuração de gasolina de cracking;

IDE - Indicador de Desempenho Energético;

ISO - Organização Internacional de Normalização;

LCN – Light Cracked Naphta;

LIMS – Laboratory Information Management System;

MG – Merox de LPG;

ML – Merox de gasolina ligeira;

MP – Merox de isopentano;

PDA – Processo de destilação atmosférica;

PP – Platforming;

RAT - Resíduo atmosférico;

RLM – Regressão linear múltipla;

RTDB - Real time data base;

SGE - Sistema de Gestão de Energia;

SR - Straight Run;

Tep – Tonelada equivalente de petróleo;

USE - Uso Significativo de Energia;

VIF – Variance Inflation Factor;

Base de referência energética (energy baseline) - referência quantitativa que fornece uma base de comparação

do desempenho energético. A base de referência energética é também utilizada para calcular poupanças

energéticas, uma vez que constitui uma referência antes e depois da implementação das melhorias;

Consumo Energético – Quantidade de energia aplicada - p.e. Consumo Bruto (ton fuelóleo eq);

Eficiência Energética – Rácio ou outra relação quantitativa entre um output de desempenho, serviço, produto

ou energia e um input de energia - p.e. Consumos Específicos (ton fuelóleo eq/ ton carga tratada);

Energia – Electricidade, Fuel, Vapor, Ar comprimido e outros tipos de energia (incluí renováveis, comprada,

armazenada, tratada, utilizada em equipamentos ou processos ou recuperada);

Indicador de Desempenho Energético - valor ou medida que quantifica resultados relacionados com a

eficiência, uso e consumo energéticos, em instalações, equipamentos, sistemas e processos que a organização

pretenda monitorizar.

Intensidade Energética – Rácio entre consumo real de energia (tendo em conta os rendimentos das

transformações e produções energéticas) e um determinado padrão;

Revisão de Energia – Determinação do desempenho energético da organização baseada em dados ou outra

informação, que conduza à identificação de oportunidades de melhoria;

Uso Significativo da Energia – Usos de energia que representam consumos ou produções substanciais e/ou que

apresentam potenciais melhorias consideráveis em relação ao desempenho energético (p.e. Equipamentos -

Compressores, Bombas e Turbinas, Fornos e Caldeiras, aeroarrefecedores e misturadores).

Utilização de Energia – Forma ou tipo de aplicação da energia.

1

1. Introdução

1.1. Âmbito e Motivação

Actualmente, o sector energético ocupa uma posição de grande relevo no desenvolvimento social e económico

da nossa sociedade. Na verdade, de acordo com a Agência Internacional da Energia (EIA), o consumo mundial

energético irá aumentar 56% nos próximos 30 anos, acompanhando o crescimento populacional. Este

crescimento energético será maioritariamente impulsionado pelos combustíveis líquidos, carvão e gás natural

que se espera que forneçam mais de três quartos do consumo total de energia mundial, em 2040. O petróleo e

outros combustíveis líquidos continuarão a ser a maior fonte de energia, porém, a sua quota irá decrescer,

passando de 34% registados em 2010, para 28% em 2040 [1]. Considerando o panorama energético, têm vindo

a ser estudadas e desenvolvidas novas soluções para alterar este cenário, uma vez que, além dos custos

económicos da energia, também estão associados outros custos adicionais para a sociedade, tais como os

intrínsecos ao meio ambiente [3]. No entanto, a sua integração nas empresas demora algum tempo e

apresenta custos bastante elevados. Globalmente, têm sido tomadas medidas governamentais para tentar

reduzir as emissões prejudiciais ao meio ambiente [4, 6].

Em Portugal, o consumo de energia tem permanecido relativamente estável, desde o ano de 2000, rondando

os 25 Mtep, sendo o petróleo a principal fonte de energia. As Refinarias do Grupo Galp Energia têm um

impacto de 6% sobre este consumo. No ano de 2012, os custos de energia da Refinaria de Sines, combustíveis,

vapor e energia eléctrica representaram 75% dos custos totais de funcionamento da instalação [2]. Como

referido, tendo em conta as vantagens apresentadas a nível económico e ambiental, é do maior interesse da

Galp a diminuição desta factura energética.

Neste sentido, é muito importante a implementação de um sistema de gestão de energia (SGE) de acordo com

a Norma NP EN ISO 50001 que induz a um maior enfoque nas questões energéticas e na preocupação

constante na procura da melhoria contínua. O SGE requere uma avaliação energética de onde se conseguem

identificar as áreas de uso significativo de energia - consumo igual ou superior a 5% do total para cada tipo de

energia; desempenho negativo ou oportunidade de melhoria. Para cada uso significativo de energia é

necessário estabelecer uma baseline onde é possível avaliar as alterações do desempenho energético ao longo

do tempo e, eventualmente quantificar o retorno das melhorias aplicadas.

1.2. Objectivos

O objectivo desta dissertação consiste na determinação de baselines energéticas para dois dos usos

significativos de energia identificados aquando da análise realizada pela Refinaria de Sines, em 2013. Estes usos

dizem respeito ao processo de destilação atmosférica e definem-se pelo consumo total de vapor de 3,5 barg e

pelo consumo de fuel gás, gás natural, resíduo processual e off-gas.

Nesta dissertação são, ainda, discutidas algumas propostas de melhoria para os referidos usos.

2

1.3. Estrutura do trabalho

A presente dissertação encontra-se dividida em oito secções:

Na primeira secção é explicado o âmbito do trabalho, clarificando o problema e os objectivos do

mesmo.

Na segunda secção é apresentado o enquadramento da empresa referindo-se a sua história e a

descrição processual.

A terceira secção descreve a problemática de energia a nível mundial e nacional.

O quarto capítulo expõe os pressupostos subjacentes à técnica utilizada na análise estatística aplicada.

O quinto capítulo consiste na explicação da análise energética do processo de destilação atmosférica.

A sexta secção é referente às diferentes unidades consumidores de vapor 3,5 barg no processo de

destilação atmosférica, realizando-se um estudo detalhado destas, com recurso a análise estatística.

No final deste capítulo, apresenta-se o consumo total de vapor 3,5 barg no processo de destilação

atmosférica.

O sétimo capítulo descreve o estudo dos fornos, recorrendo a análises estatísticas para a

determinação do consumo de fuel gás, gás natural, resíduo processual e off-gas.

Por fim, no capítulo oito, expõem-se as principais conclusões retiradas desta dissertação, referindo-se,

igualmente, algumas oportunidades de melhoria para optimizar o desempenho energético.

3

2. Enquadramento da Empresa

O grupo Galp Energia é constituído pela Galp Energia e empresas subsidiárias, entre elas, a Petróleos de

Portugal – Petrogal, S.A., a GDP – Gás de Portugal, SGPS, S.A., a Galp Power, SGPS, S.A. e a Galp Energia, S.A..

A Galp Energia é a empresa portuguesa líder do sector energético, com actividades a nível mundial,

controlando cerca de 50% do comércio de combustíveis nacionais e detendo a totalidade de capacidade

refinadora Portuguesa [7].

É um grupo integrado, cujas actividades se podem dividir em três segmentos [7]:

• Exploração e produção de petróleo e gás natural, a nível mundial, predominantemente no

Brasil, Angola e Moçambique.

• Refinação e distribuição de produtos petrolíferos, onde o petróleo é transformado nas

refinarias de Sines e Matosinhos em produtos refinados que são posteriormente distribuídos

principalmente na Península Ibérica e, mais recentemente, em África. A capacidade de refinação total

é de 330 mil barris de petróleo bruto por dia.

• Distribuição e vendas de Gás Natural e geração de energia eléctrica (power), na Península

Ibérica e em mercados internacionais. A actividade de power está em crescimento e consiste na

multigeração de energia, conseguida por via eólica ou por centrais de cogeração.

2.1. História da Refinaria de Sines

A Refinaria de Sines iniciou a sua produção em 1978. Está estrategicamente localizada em Sines pois, além de

se situar relativamente próximo de Lisboa, reúne as condições ideais a nível do porto oceânico.

A refinaria inicialmente construída era do tipo hydroskimming com uma unidade Isomax, que consiste numa

unidade de hydrocracking de naftas, produzindo propano, butano e componente de gasolina. A sua capacidade

de processamento era de 10 milhões de toneladas de crude por ano.

A oferta não cobria toda a procura e o país era importador de combustíveis. Com o intuito de inverter esta

situação, em 1992, foi iniciada a construção de novas unidades de cracking catalítico e térmico, de uma

unidade de alquilação e de uma unidade de destilação de vácuo adicional, conseguindo-se, desta maneira,

aumentar a produção de gasolinas. O novo complexo passa então de hydroskimming para tipo cracking.

Em 1997, foi construído um pipeline multiproduto até Aveiras, a fim de se conseguir obter uma maior

independência do terminal portuário. Este pipeline, de 150 km, transporta propano, butano, gasolinas 95 e 98,

gasóleo rodoviário e combustível para aviação de uma maneira segura e conseguindo preservar as

características de cada produto de acordo com as especificações legais.

Em 2008, em resposta à crescente procura de gasóleo no mercado ibérico, a Galp Energia inicia o projecto de

construção de um hydrocracker e de uma nova unidade de produção de hidrogénio, passando assim a ser uma

refinaria de elevado grau de complexidade e de integração, do tipo hydrocracking. Esta nova unidade entrou

em funcionamento em 2013, com uma capacidade de processamento de 43000 BPD. Em 2009, foi construída

uma central de cogeração, fruto do compromisso ambiental e da necessidade do aumento de eficiência

energética [8].

4

Actualmente, a refinaria de Sines produz: gasóleo (41,5%), gasolina (28,7%), fuelóleo (17,2%), nafta, jet fuel

(combustível de aviação) (9,6%), LPG (gás de petróleo liquefeito) (2,7%), jet fuel (combustível de aviação)

(9,6%) e enxofre (0,3%) [9].

A refinaria de Sines possui a segunda maior área de armazenagem da Europa com 320 hectares, tem uma

capacidade de 3 milhões de m3, dos quais 1,5 milhões de petróleo bruto e o restante em produtos intermédios

e finais [9].

Na Figura 1 apresenta-se a evolução da produção da refinaria de Sines ao longo dos últimos anos.

Figura 1 – Produção da Refinaria de Sines [9].

Através da Figura 1, é visível a diminuição progressiva da produção de betumes. Em 2013, é notório o aumento

de produção da refinaria de Sines, impulsionado pelo incremento da produção de gasóleo resultante da nova

unidade de hydrocracking.

2.1. Descrição processual

A Refinaria de Sines é um complexo composto por 34 unidades processuais que envolvem operações de

separação física, tratamento químico e conversão da estrutura molecular de algumas famílias de

hidrocarbonetos.

A unidade de destilação atmosférica, primeira etapa na refinação do crude, serve de base a toda a Refinaria,

alimentando as restantes unidades. Naquela e nas unidades de destilação de vácuo faz-se a separação inicial

das fracções de gases, nafta, petróleo, gasóleo, fuelóleo, gasóleo de vácuo e resíduo de vácuo provenientes do

petróleo bruto.

As unidades onde se produzem produtos mais leves, de conversão molecular, são as unidades de cracking

catalítico de gasóleo de vácuo (FCC), hydrocracking (HC), cracking térmico de resíduo de vácuo (Visbreaker) e

hydrocracking de nafta (Isomax). Esta última, actualmente não se encontra em funcionamento por não ser

economicamente rentável.

As unidades de reforming catalítico (Platforming) têm o objectivo de produzir componente de gasolina de

elevado índice de octano, produzindo simultaneamente hidrogénio. Na alquilação é produzida uma gasolina

sem aromáticos nem olefinas a partir de butileno e isobutano em presença do catalisador de ácido fluorídrico.

No steam reformer produz-se hidrogénio a partir de Gás Natural.

Na Figura 2, introduz-se o diagrama geral de processo da Refinaria de Sines e seguidamente realiza-se uma

breve descrição das unidades referenciadas ao longo da dissertação [10].

5

Figura 2 - Diagrama geral de processo da refinaria de Sines [10].

Unidade de destilação atmosférica

Como mencionado anteriormente, nesta unidade ocorre a separação de produtos constituintes do petróleo

bruto. Actualmente, a carga nominal da unidade é de 31 000 toneladas por dia, sendo produzidas cinco

fracções: resíduo atmosférico, gasóleo pesado SR, gasóleo ligeiro SR, petróleo SR e gasolina SR, por ordem

decrescente de intervalos de ponto de ebulição.

Dependendo das qualidades de crude a tratar, apresenta-se na Tabela 1, a gama de rendimentos e pontos de

ebulição para as várias fracções obtidas.

Tabela 1 – Rendimentos das diferentes fracções, com os respectivos pontos de ebulição [9].

Fracção Rendimentos das

fracções Ponto de ebulição

(oC)

Resíduo Atmosférico 34 - 48 % >360

GOP SR (Gasóleo Pesado) 12 - 19 % 300-360

GOL SR (Gasóleo Ligeiro) 9 - 16 % 230-300

Petróleo SR 12 - 14 % 180-230

Gasolina SR 16 - 20 % <180

6

Os crudes a tratar podem designar-se por sweet e sour, consoante tenham menor ou maior teor em enxofre,

respectivamente.

A Tabela 2 apresenta as proporções de utilização de cada tipo de crude, bem como as principais

características.

Tabela 2 Principais matérias primas [9].

Tipo de Rama Indicador 2010 2011 2012 2013

SWEET

Proporção de utilização 73 65 71 71

Densidade da carga (oAPI) 36,88 36,25 36,34 34,34

Enxofre (%m/m) 0,29 0,28 0,29 0,47

SOUR

Proporção de utilização 27 35 29 29

Densidade da carga (oAPI) 37,18 37,39 37,68 35,65

Enxofre (%m/m) 1,26 1,25 1,05 1,92

Unidade de fraccionamento

A gasolina SR proveniente da destilação atmosférica é sujeita a várias destilações em diferentes colunas,

designadas por desbutanizadora, desetanizadora, fraccionamento de naftas e desisopentanizadora, de modo a

obterem-se as fracções: fuel gás (constituído, maioritariamente, por metano e etano), GPL (propano e butano),

isopentano, gasolina ligeira, nafta química, nafta pesada e nafta média [10].

Unidades de destilação de vácuo I e II

O resíduo proveniente da coluna de destilação atmosférica segue novamente para destilação, desta vez a uma

pressão mais baixa para obtenção de gasóleo de vácuo que será enviado como carga ao hydrocracking de

gasóleo de vácuo (HC) e ao cracking catalítico de gasóleo de vácuo (FCC), passando parte deste por uma

unidade de dessulfuração do gasóleo de vácuo (HV) e para obtenção também de destilado de vácuo (no caso

da destilação de vácuo II) que seguirá para a unidade de dessulfuração de gasóleos pesados (HG).

Os resíduos destas duas unidades poderão seguir para produção de betumes asfálticos, produção de fuelóleo

directo (no caso da destilação de vácuo I), carga à unidade de Visbreaker (VB) para produção de componente

fuelóleo com menos viscosidade (no caso da destilação de vácuo II) [10].

Platforming –HN e PP

O reformer catalítico é constituído por duas unidades, a primeira é a unidade de dessulfuração e preparação da

nafta pesada (HN) que será enviada ao platforming (PP), segunda unidade, que funciona com regeneração

contínua de catalisador (CCR).

A dessulfuração da nafta no HN consiste na eliminação de compostos sulfurados e azotados, em presença de

catalisador e em atmosfera de hidrogénio, de modo a obter uma carga de acordo com as especificações no

platforming.

7

No PP, através de varias reacções químicas, na presença de um catalisador de platina, consegue-se uma

gasolina de elevado índice de octano, um dos componentes de excelência dos blendings de gasolina. Além

desta gasolina, é obtido hidrogénio que é utilizado nas unidades de dessulfuração da Refinaria [10].

Unidades de MEROX

Uma vez que os derivados de petróleo têm mercaptanos na sua constituição e estes são indesejáveis, dado que

a sua presença afecta a qualidade dos produtos: odor, estabilidade, teor de enxofre total, torna-se necessário o

seu tratamento. Este tratamento pode ser realizado por duas vias: adoçamento e extracção. O adoçamento de

mercaptanos é definido como a conversão destes em dissulfuretos que permanecem na fracção destilada sem

que haja uma redução do teor de enxofre. A extracção é uma dessulfuração parcial de fracções de petróleo que

consiste na remoção de mercaptanos em presença de soluções alcalinas, soda cáustica.

As unidades de merox de LPG e de isopentano removem os compostos de enxofre mercaptânicos.

A unidade de merox de gasolina promove o seu adoçamento. A merox de petróleo adoça a fracção de petróleo

da destilação atmosférica, permitindo obter um combustível de qualidade para aviação militar e comercial [10].

Unidade de dessulfuração de gasolina de cracking – HT

Esta unidade recebe a totalidade da gasolina produzida na unidade de FCC. Depois das diolefinas serem

hidrogenadas para evitar gomas nos reactores de hidrotratamento, a gasolina é separada em LCN (light cracked

naphta) e HCN (heavy cracked naphta), promovendo a dessulfuração do HCN, de modo a obter-se uma

gasolina após blending com um teor de enxofre máximo de 10 ppm. O isopentano obtido na unidade de

fraccionamento pode fazer carga a esta unidade para ser dessulfurado juntamente com o HCN [10].

Unidades de fraccionamento de LPG

Todo o LPG produzido nas unidades de destilação atmosférica, platforming, Isomax, FCC e hydrocraker é

fraccionado em propano e butano (propileno e butileno, no caso do FCC) nas três unidades de fraccionamento

de LPG existentes na refinaria [10].

8

3. Energia

3.1. Consumos de Energia

Actualmente, o sector energético ocupa uma posição de destaque no desenvolvimento social e económico da

nossa sociedade. Na verdade, de acordo com a Agência Internacional da Energia (EIA), o consumo mundial de

energia irá aumentar 56% nos próximos 30 anos, sendo mais de 85% deste crescimento potenciado pelos

países não pertencentes à Organization for Economic Cooperation and Development (OCDE). O aumento de

consumo por parte destes países deve-se, sobretudo, à sua forte expansão económica e populacional. No

entanto, este crescimento não é acompanhado pelos países membros da OCDE, uma vez que estes apresentam

um consumo energético maduro, com um ritmo de crescimento económico baixo e com um pequeno ou

mesmo inexistente aumento de população [1]. Globalmente, a situação pode ser descrita pela Figura 3.

Figura 3 – Consumo mundial total de energia, 1990-2040 [11].

Figura 4 – Consumo energético vs população mundial, 1900-2100 [12].

Analisando a Figura 3, é possível observar um crescente consumo energético mundial, com uma média de

crescimento de 15,8% por década. Este crescimento, tal como referido e apresentado pela Figura 4, está

fortemente relacionado com o crescimento da população mundial.

Embora a procura de energia de muitos países tenha sofrido um forte decaimento devido à crise económica

mundial sentida entre 2008 e 2009, prevê-se que o consumo de todas as fontes de energia aumente nos

próximos anos, tal como a Figura 5 indica [13].

354,8 406,0

523,9

629,8

729,2 819,6

1990 2000 2010 2020 2030 2040

Quadrillion Btu

History Projections

9

Figura 5 – Consumo mundial de energia por combustível [1].

Como é possível observar da Figura 5, estima-se que em 2040, os combustíveis líquidos, carvão e gás natural

forneçam mais de três quartos do consumo total de energia mundial. O petróleo e outros combustíveis líquidos

continuam a ser a maior fonte de energia, no entanto, a sua quota irá diminuir, passando de 34% registados

em 2010, para 28% em 2040. Em termos mundiais, o aumento do consumo de combustíveis líquidos deve-se

apenas aos sectores industrial e de transporte. Os sectores residencial e de produção de electricidade estão a

substituir o consumo de combustível líquido por fontes de energias alternativas. Na verdade, dadas as

expectativas de que o preço do petróleo permanecerá a níveis altos relativamente aos dados históricos, o

petróleo e outros combustíveis líquidos apresentam um crescimento mundial de energia mais lento face aos

restantes. Enquanto a previsão da necessidade média de energia aumenta 1,5% ao ano, a do aumento do

consumo de combustíveis líquidos é de apenas 0,9%/ano, entre 2010 e 2040 [1].

Em Portugal, o consumo de energia tem permanecido relativamente estável, entre 2000 e 2009, rondando os

25 Mtep (1 tep=10 Gcal). Na Figura 6, apresenta-se o consumo total de energia primária, em Portugal, bem

como os valores correspondentes a cada fonte de energia utilizada de 2000 a 2009. A última barra é referente

ao consumo de energia, das duas refinarias (Refinaria de Sines e Refinaria de Matosinhos), em 2009 [2].

Figura 6 – Consumo de energia em Portugal [2].

10

Considerando os dados da Figura 6, é possível perceber que a maior parte da energia consumida em Portugal é

proveniente do petróleo. É ainda de notar, desde 2005, um crescimento no consumo de energias renováveis

em oposição à diminuição do consumo de carvão.

O consumo energético em Portugal pode ser analisado segundo os seus sectores de aplicação, como revela a

Figura 7.

Figura 7 - Consumo de energia por sector no ano de 2009 [2].

Analisando a Figura 7, observa-se que o sector dos transportes é o principal responsável pelo consumo de

energia em Portugal, com 38% desse consumo. A energia despendida no consumo doméstico e nos serviços

representa 17% e 11% do consumo total. Através da Figura 7, é, ainda, possível verificar que o grupo Galp

Energia, no ano de 2009, consumiu cerca de 6% de toda a energia consumida em Portugal. De facto, as

refinarias da Galp Energia corresponderam a 20% do total da energia consumida da Indústria Portuguesa, no

ano de 2009.

No ano de 2013, a refinaria de Sines, em conjunto com a cogeração da Sinecogeração, consumiram 70,6 kton

FOE/mês (Fuel Óleo Equivalente: 1kg FOE = 9840 kcal). No ano de 2012, os custos de energia da Refinaria de

Sines e cogeração, combustíveis, vapor e energia eléctrica, representaram 75% dos custos totais de

funcionamento da instalação [2].

Considerando o panorama energético, a subida constante dos preços da energia num ambiente económico

cada vez mais instável, bem como a crescente preocupação com as questões ambientais, tem-se assistido a um

grande desenvolvimento na procura de alternativas. Na verdade, têm vindo a ser estudadas e desenvolvidas

novas tecnologias para o sector de energias renováveis, no entanto, a sua integração nas empresas demora

algum tempo e apresenta custos bastante elevados.

Além dos custos económicos da energia numa empresa, também estão associados outros custos adicionais

para a sociedade, tais como os intrínsecos ao meio ambiente, com a geração de resíduos poluentes e a emissão

de gases de efeito de estufa, como os SOX, NOx e CO2, que além de potenciarem problemas a nível do ambiente

e saúde, também contribuem para o aquecimento global do planeta e para as chuvas ácidas [3, 4]. Grandes

11

esforços têm sido realizados para reduzir as emissões de CO2, tal como refere o Protocolo de Quioto.

Actualmente, vive-se uma situação de alguma instabilidade relativamente à implementação de novas metas

para combater as alterações climatéricas. Recentemente, alguns progressos foram conseguidos através do

Acordo de Copenhaga onde se promoveu a estabilização das emissões de GEE. Neste acordo não foi

estabelecido qualquer limite de emissões para os países signatários mas foi, designado um objectivo global [6].

Em Portugal, várias medidas têm sido tomadas tendo em vista a optimização do consumo energético. De facto,

em 2008, foi promulgado o Plano Nacional de Eficiência Energética que pretende implementar medidas de

eficiência energética equivalentes a 9,8% do total do consumo de energia final até 2015 [14].

Como referido, a redução do consumo energético além de trazer benefícios directos, tal como a diminuição da

factura energética, conduz igualmente a benefícios indirectos, uma vez que a redução da queima de

combustível leva à diminuição da emissão de gases que contribuem para o efeito de estufa, cuja emissão para a

atmosfera é paga, como é o caso do CO2. Na refinaria de Sines, por uma tonelada de fuel queimado são

produzidas cerca de três de CO2, cujo custo adicional relativamente ao limite de emissões se situa em cerca de

6€/ton [2].

Pelas razões apontadas é muito importante a implementação de um sistema de gestão de energia de acordo

com a Norma NP EN ISO 50001 que induz a um maior enfoque nas questões energéticas e na preocupação

constante na procura da melhoria contínua [5].

3.2. Norma Portuguesa 50001

A Norma Portuguesa 50001 foi publicada em 2011 e foi desenvolvida pela Organização Internacional de

Normalização (ISO) que é a entidade responsável pela normalização de 170 países de todo o mundo. A norma é

referente a sistemas de gestão de energia e fornece os requisitos e linhas de orientação para a sua utilização.

A adopção desta norma deverá conduzir à redução dos custos energéticos, das emissões de gases com efeito

de estufa e de outros impactos ambientais relacionados, à promoção de boas práticas na execução de tarefas,

aumentando a competitividade organizacional e promovendo a melhoria contínua.

Para a implementação do sistema de gestão de energia ser bem-sucedido terá de haver um compromisso de

todos os níveis e funções da organização, especialmente, da gestão de topo. O Sistema de Gestão de Energia

pode ser esquematizado como o representado na Figura 8 [5].

Figura 8 - Sistema de Gestão de Energia [5].

Sistema para a Gestão da Energia

Responsabilidade da Gestão

Responsabilidades e autoridades

Revisão pela gestão

Planeamento energético

Metas e objectivos energéticos

Formação e comunicação

Controlos Operacionais

Desenvolvimento e aquisições

12

Os responsáveis pela gestão devem apoiar o SGE e fomentar a melhoria contínua do desempenho energético

através da implementação de uma política energética ajustada à organização e que inclua o compromisso de

cumprimento das exigências legais aplicáveis, da comunicação da importância da norma a todos os elementos

da organização, da garantia que os objectivos e metas são cumpridos, bem como que os indicadores de

desempenho energético sejam adequados e, por fim, da condução das revisões pela gestão [5].

O planeamento energético deve ter em conta a política energética estabelecida e deve avaliar as actividades da

organização susceptíveis de afectarem o desempenho energético. A Figura 9 fornece uma ideia geral do que é

pretendido num planeamento energético [5].

Figura 9 - Diagrama geral de um planeamento energético [15].

Devem ser avaliados todos os processos da instalação. Para cada um devem ser analisados todos os tipos de

energia. No final, de acordo com critérios previamente definidos conseguem definir-se as áreas de utilização

significativa de energia e identificar acções e oportunidades de melhoria.

Para cada uso significativo de energia é necessário estabelecer uma baseline que defina esse uso e que possa

ser utilizada para [5]:

Estabelecer uma base para uma análise concreta do desempenho ao nível de cada processo, bem

como, de instalações e equipamentos;

Avaliar as alterações do desempenho energético;

Medir as melhorias e resultados atingidos de acordo com a variação em relação ao referencial e assim

permitir uma medida real do retorno do investimento realizado.

Os indicadores de desempenho energético, IDE, quantificam os resultados relacionados com a eficiência, uso

ou consumo energéticos de processos que a organização considere importantes monitorizar.

Relativamente à formação, a organização sabe que é necessário, por parte de quem executa as tarefas

relacionadas com aspectos energéticos significativos, ter competências que poderão ter sido adquiridas na

escola, acções de formação ou por experiência. Competência, formação e sensibilização em energia são as

acções transversais que uma organização deve fornecer a todos os colaboradores que realizem tarefas

13

relacionadas com aspectos energéticos significativos para que se consiga a conformidade com a política

energética, procedimentos e requisitos. Estes colaboradores devem saber o impacto que as suas actividades e

acções (actuais, potenciais e futuras) têm no consumo e uso de energia e as consequências de potenciais

desvios aos procedimentos especificados [5].

Quanto à comunicação, a organização deverá estabelecer e implementar um sistema em que todos os

colaboradores possam contribuir para a melhoria contínua através de comentários ou sugestões e comunicar

internamente, e eventualmente externamente, as informações relativas ao desempenho energético [5].

O controlo operacional visa a identificação e planeamento das actividades de operação e manutenção

relacionadas com os usos significativos e que estejam de acordo com a política energética, objectivos, metas e

planos de acção. Uma abordagem comum ao estabelecimento do controlo operacional inclui [5]:

Selecção de critérios de operação e manutenção adequados à realidade da organização, incluindo

edifícios, processos, sistemas e equipamentos;

Definição de procedimentos, quando necessário, que definam de que modo as operações

identificadas são planeadas, conduzidas e controladas;

Garantir que esses procedimentos estão documentados e comunicados, a todos os envolvidos.

No que diz respeito à aquisição ou concepção de instalações, equipamentos, sistemas e processos, novos,

modificados ou renovados, que tenham ou possam vir a ter impacto significativo no desempenho energético, a

organização deverá considerar as oportunidades de melhoria do desempenho energético e do controlo

operacional. Assim, aquando da aquisição de algum destes, a organização deverá informar os fornecedores que

a contratação é parcialmente avaliada de acordo com o desempenho energético. Para esta avaliação do

desempenho energético ao longo da vida útil, previsto ou planeado, a organização deverá estabelecer e

implementar os critérios de avaliação [5].

Os principais requisitos base são requisitos gerais de definição do âmbito e objectivos, definição das

responsabilidades da gestão, política energética, planeamento energético (deve incluir uma análise das

actividades da organização), abordagem por processos, auditorias, não conformidades e plano de acções e, por

fim, revisão pela gestão e gestão de risco [5].

Esta Norma segue a metodologia PDCA – “Plan, Do, Check, Act” e integra a gestão de energia nas práticas

quotidianas das organizações que a adoptem, segundo as várias etapas [5]:

Plan (planear) – consiste na avaliação energética e estabelecimento da linha de base - baseline,

indicadores de desempenho energético (IDE), objectivos, metas e planos de acção necessários a fim de

melhorar o desempenho energético, de acordo com a política de energia adoptada pela organização.

Do (fazer) - põe em prática os planos de acção de gestão de energia.

Check (verificar) – consiste na monitorização e medição dos processos e das características chave das

operações que determinam o desempenho energético relativamente à política energética e aos objectivos, e à

comunicação dos resultados.

Act (Actuar) – realização de acções que permitam a melhoria contínua do desempenho energético do

Sistema de Gestão de Energia.

14

Na Figura 10 apresenta-se um esquema do ciclo PDCA (Plan, Do, Check, Act) a aplicar segundo a norma 50001.

Figura 10 – Ciclo “PDCA” [16].

A norma 50001 pode ser usada para obtenção de certificação, registo e autodeclararão do Sistema de Gestão

de Energia de uma organização, conseguidos por uma entidade externa. Não prescreve critérios específicos de

desempenho no que respeita à energia, além dos compromissos assumidos na política de energia da

organização e a sua obrigação de cumprir as exigências legais e outros requisitos aplicáveis [5].

3.3. NP 50001 aplicada à Refinaria de Sines

A implementação desta norma é realizada através do princípio de abordagem por processos, isto é, para cada

processo são identificados os factores que o influenciam, tais como requisitos normativos, legais, entre outros,

organizando as práticas e modos de actuar de forma a garantir a conformidade total. A norma 50001 foi

integrada na Refinaria de Sines ao mesmo tempo que a da qualidade, 9001, por isso a definição e selecção dos

processos foi realizada em parceria.

Relativamente à revisão energética periódica, a refinaria de Sines realizou um estudo aos aspectos energéticos

significativos, cujos objectivos foram [17]:

a identificação e caracterização dos processos e aspectos energéticos;

a análise e classificação dos aspectos energéticos;

a avaliação e apuramento dos Usos Significativos Energéticos, USEn;

a definição de indicadores de desempenho energético, de objectivos e metas, o estabelecimento de

uma baseline energética, e a implementação de acções de melhoria.

15

Identificação e caracterização dos processos e aspectos energéticos

Esta etapa é composta pela descrição do local; instalação; processo; equipamento (se relevante); tipo de

energia utilizada, onde a Refinaria considera: combustíveis, energia eléctrica ou vapor; forma de utilização da

energia (produção ou consumo); identificação dos factores que afectam a forma de utilização e os custos;

identificação de medidas de melhoria implementadas e por fim, legislação, regulamentação e boas práticas

aplicáveis, caso existam [17].

Análise e classificação dos aspectos energéticos

A classificação dos aspectos energéticos tem em linha de conta, no mínimo, três parâmetros, sendo eles: a

relevância, o desempenho e a existência de oportunidades de melhoria.

No parâmetro relevância está considerada a quantidade de energia usada em cada um dos processos, face ao

total, para cada forma de energia considerada.

O desempenho está relacionado com a avaliação dos processos através dos indicadores do SGE, no período

anterior à data de revisão dos USEn. O desempenho é positivo quando foi atingida a meta relativa ao objectivo

definido e negativo, caso contrário.

O critério oportunidade de melhoria representa um uso que, embora possa não apresentar um consumo ou

produção relevante, ou mau desempenho, pode ser alvo de um potencial de implementação de acções de

melhoria de desempenho energético [17].

Avaliação e apuramento dos Usos Significativos Energéticos, USEn

Na base da selecção dos usos significativos de energia está o cumprimento de pelo menos um dos critérios de

significância: uso igual ou superior a 5% do total para cada tipo de energia; desempenho negativo ou

oportunidade de melhoria. Estes critérios foram definidos tendo como objectivo que cerca de 80% de todos os

tipos de energia estivessem considerados como USEn. Além do critério de uso igual ou superior a 5%, também

são sujeitos a um olhar mais crítico os usos entre 3 a 5%, podendo posteriormente ser considerados como

USEn [17].

Definição de indicadores de desempenho energético

Relativamente ao último ponto do âmbito da gestão dos aspectos energéticos, os indicadores de desempenho

foram identificados de forma integrada, ou seja, o seu modo de definição, análise, revisão, medição e avaliação

de resultados é comum a todos os indicadores. Estes são documentados por processo, instalação e

equipamento. A sua medição e análise são da responsabilidade das entidades envolvidas na gestão de cada

processo, instalação ou equipamento [17].

Na verdade, existe uma grande diversidade destes indicadores de desempenho sendo que estes devem ser o

mais precisos possível e seguir os padrões internacionais. A maioria das empresas associadas ao sector da

refinaria, entre as quais se inclui a Galp Energia, utiliza o sistema desenvolvido pela Solomon Associates, que

estabelece um Índice de Intensidade Energético (EII®) [18]. Este índice compara o consumo de fontes primárias

de energia de uma refinaria com uma refinaria de referência de igual complexidade e mede o seu desempenho

energético. A redução do EII® implica menos consumo de energia para o mesmo patamar de produção e

16

representa directamente uma redução relativa de emissões de GEE e de poluentes regulados [19]. A Refinaria

de Sines está empenhada em reduzir o EII® e, assim acompanhar as refinarias de melhor performance da

Europa Ocidental.

Todos os usos significativos apresentam objectivos e metas, cujo acompanhamento é efectuado através da

monitorização, medição e análise do SGE. De modo a assegurar uma melhoria contínua do desempenho

energético da Refinaria, deve ser efectuado o levantamento de acções de melhoria [17].

Após a selecção dos aspectos energéticos significativos, é necessário analisar o uso de cada aspecto para um

período de referência, a fim de se adoptar a melhor forma de representação para se definir a baseline

energética. Após esta etapa, são analisadas as variáveis independentes que melhor se relacionam com o uso de

energia. A baseline é acompanhada mensalmente, procedendo-se ao cálculo do uso ajustado, tendo em conta

as variáveis independentes e compara-se com os usos reais, permitindo identificar as poupanças e os desvios

[17].

Os aspectos energéticos devem ser revistos anualmente, com o intuito de ser avaliado o impacto que as

melhorias implementadas tiveram nos usos significativos, à luz dos critérios de significância [17] [5].

Nesta dissertação pretende obter-se uma nova baseline do consumo de vapor do processo de destilação

atmosférica e uma outra para o consumo de combustíveis através de um tratamento estatístico de regressão

linear múltipla, cujos fundamentos teóricos se apresentam no capítulo 4.

17

4. Análise linear múltipla

A estimativa do consumo de energia é conseguida através de uma análise estatística com o intuito de se

determinar a contribuição específica de cada variável num processo multicausal com uma única variável

resposta.

A análise muti-variável é uma ferramenta revolucionária no tratamento de dados numerosos e complexos nos

sectores de investigação e desenvolvimento, bem como no campo da engenharia. Baseada no método de

projecção estatística, a análise multivariável apresenta uma amplitude de gráficos e projecções rápidas de

séries complexas de dados [20].

A técnica de regressão linear multivariável, RLM, é uma extensão da regressão linear simples, para o caso em

que existe uma única variável de resposta, Y, e diversas variáveis explicativas, X’s. O objectivo é obter uma

correlação entre Xi (variável preditora) e Y em termos de direcção (positiva ou negativa) e magnitude (forte ou

fraca) dessa relação. Matematicamente, a relação pode ser traduzida [21]:

𝑌 = 𝛽0 + 𝛽𝑖𝑋𝑖 + ⋯ + 𝛽𝑝𝑋𝑝 + 𝜀

Onde 𝛽𝑜 diz respeito à intercepção na origem, 𝛽𝑖 aos coeficientes parciais de regressão e ε à componente

estocástica do modelo. A intersecção na origem representa o valor de Y quando todas as variáveis

independentes tomam o valor zero, ou seja, representa o valor da média esperada de Y. O coeficiente de

regressão parcial, 𝛽𝑖, representa a alteração sentida em Y, quando a variável Xi aumenta uma unidade [22, 23].

Relativamente à componente estocástica, representa o erro em explicar Y a partir de Xi. Tecnicamente, ε é a

diferença entre os valores observados e os valores ajustados de Y, ou seja, os resíduos do modelo. Poderá

afirmar-se que um modelo é tanto mais ajustado à realidade, quanto menor os seus resíduos [24]. Assim,

recorre-se à técnica dos mínimos quadrados que minimiza os erros de estimativa entre os valores observados e

os valores ajustados. Os pressupostos subjacentes a esta técnica são [25, 26, 27, 28]:

Relação linear entre a variável dependente e as variáveis independentes;

Não existência de erros sistemáticos na obtenção dos dados (Y e Xi);

Valor esperado do termo de erro (ε) ser zero, para qualquer valor das variáveis independentes;

Homocedasticidade, isto é, a variância dos resíduos ser constante para todos os valores de cada

variável independente. Caso contrário, a confiabilidade dos testes de significância e os intervalos de

confiança do modelo obtido são afectados [29].

Os resíduos apresentarem uma distribuição normal.

Processo Genérico

Variáveis associadas ao que

entra no processo (x) Variáveis associadas ao

que sai do processo (y)

18

Ausência de auto correlação entre os resíduos, ou seja, o valor de uma observação medida num

determinado tempo (t1) não influência o valor de uma observação medida num tempo posterior (t2). O

teste Durbin-Watson detecta a presença de auto correlação, através da análise do parâmetro D. Este

pode tomar valores compreendidos entre 0 e 4. Quanto mais próximo estiver de 0, maior é a auto

correlação positiva e quanto mais próximo de 4, maior a auto correlação negativa. Valores no

intervalo de 1,5 a 2,5 indicam que não há dependência entre as observações [30, 31].

As variáveis independentes não apresentem elevadas correlações entre si - efeito da

multicolinearidade [32].

Tamanho adequado da amostra face ao número de variáveis independentes.

A metodologia geral de Regressão linear múltipla segue o esquema apresentado na Figura 11.

Figura 11 - Esquema da metodologia de regressão linear múltipla [24].

Estudo estatístico (etapa 1)

O primeiro passo consiste na familiarização dos dados. Para tal, recorre-se às ferramentas de estatística

descritiva como médias, desvios padrões, mínimos, máximos, para todas as variáveis estudadas, a fim de

analisar a amostra. Examina-se a matriz de correlação de Pearson que avalia a relação linear entre duas

variáveis estudadas, independente ou dependente, medindo a força e a intensidade dessa relação, tomando

valores entre -1 e 1 [33]. Averiguam-se e examinam-se os outliers (observações que não se enquadram nos

padrões normais da dispersão) através dos gráficos de caixa, boxplots. Estes gráficos de caixa exprimem de uma

forma eficiente um conjunto de dados, evidenciando os valores atípicos, a mediana e os quartis. O

comprimento da caixa é proporcional à variação dos dados [34]. Devem ser construídos gráficos de dispersão

para todas as combinações das variáveis independentes e da variável dependente. Se os dados forem

recolhidos ao longo do tempo, também se deve analisar a sua relação. Tecnicamente, a análise gráfica é o

procedimento mais eficiente para melhor compreensão dos dados [24] [25].

Formulação do modelo (etapa 2)

A formulação do modelo, passo 2, é baseada no conhecimento prévio que se tem acerca do sistema e também

pela relação entre as variáveis independentes e a dependente observada nos gráficos de dispersão e/ou de

tempo [24].

Passo 1

Estudo estatístico e de gráficos

Passo 2

Formulação

do modelo

Passo 3

Estimativa do modelo

Passo 4 Validação do modelo

Passo 5

Apresentação de resultados.

Utilização do modelo.

Ajuste não satisfatório

Bom ajuste

19

Estimativa do modelo (etapa 3)

O passo 3 consta da análise aos resultados obtidos que consiste no estudo dos coeficientes de regressão, bem

como de outros parâmetros como o valor-p, valor-F, valor-t, na avaliação da qualidade do ajuste através do

coeficiente de determinação ajustado e na verificação da possível existência de multicolinearidade entre as

variáveis independentes, através do Variance Inflation Factor (VIF) [24, 23].

O estudo dos coeficientes de regressão passa pela análise ao seu sinal, verificando se estes têm a relação

teórica expectável. Deve também interpretar-se a magnitude dos coeficientes estimados para aferir quais as

variáveis de entrada mais significativas na explicação da variabilidade da variável resposta. O primeiro

coeficiente a ser analisado é 𝛽0, embora não tenha tanta importância quanto os outros porque em grande

parte dos modelos estimados, o valor desta constante não tem uma interpretação. O valor de 𝛽0 poderá ter

significado físico, apenas quando existem observações que tomam o valor nulo para todas as variáveis

independentes. A razão pela qual se deve incluir a constante no modelo é que ela garante um dos pressupostos

do modelo, todos os resíduos terem média de zero [35].

Relativamente aos outros coeficientes, deve avaliar-se o valor-p correspondente, e se este for inferior ao nível

de significância pretendido, α, é corroborado o efeito positivo ou negativo dessa variável sobre Y. Caso o valor-

p de um dado regressor seja sensivelmente superior ao nível de significância α, não é possível rejeitar com

segurança a hipótese nula de que 𝛽𝑖 = 0 [23].

Validação do modelo (etapa 4)

A validação do modelo estimado passa pela análise aos resíduos que consiste na construção de gráficos para

verificar se algum dos pressupostos subjacentes ao modelo de regressão linear múltipla está a ser violado. Os

gráficos a serem construídos são [24]:

Resíduos vs. valores ajustados, para verificar se a variância dos resíduos não depende do nível de Y;

Gráficos de probabilidade normal para resíduos, a fim de verificar o pressuposto da normalidade dos

resíduos;

Resíduos vs. ordem de observação, para verificar o pressuposto de auto correlação;

(Padrões não aleatórios são indicativo de um modelo não adequado).

Apresentação do modelo (etapa 5)

Por fim, na apresentação dos resultados e utilização do modelo, sintetizam-se os resultados para o modelo

desenvolvido, se este for satisfatório [24].

4.1. Metodologia da análise de resultados do tratamento estatístico

Através da tabela de análise de variância (ANOVA) reportam-se os resultados das somas dos quadrados

associados ao ajuste do modelo. A variabilidade total do conjunto de dados (SSt) é dada pela soma da

variabilidade explicada pelo modelo de regressão (SSreg) e pela variabilidade não explicada pelo modelo (SSr).

Esta última diz respeito à parte estocástica do modelo de regressão. Adicionalmente, a tabela ANOVA, ainda,

20

apresenta os valores das estatísticas de testes importantes para a análise do modelo, nomeadamente, o teste

F, ou teste à significância da regressão, e os testes individuais para cada parâmetro de regressão [24, 23].

Teste à significância da regressão, onde 𝐻𝑜diz respeito à hipótese nula (não haver nenhum coeficiente de entre

os avaliados diferente de zero) e 𝐻1é referente à hipótese alternativa (haver pelo menos um coeficiente

diferente de zero).

𝐻0: 𝛽𝑖 = ⋯ = 𝛽𝑝 = 0

𝐻1: ∃𝑗 𝛽𝑖 = ⋯ = 𝛽𝑝 ≠ 0

Testes individuais para cada parâmetro de regressão.

Considere-se um 𝛽𝑖:

𝐻0: 𝛽𝑖 = 0

𝐻1: 𝛽𝑖 ≠ 0

A tabela ANOVA em regressão linear múltipla é, em geral, apresentada pela Tabela 3 [24].

Tabela 3 – Tabela ANOVA.

Fontes de variação Variações (Soma de

quadrados) Graus de liberdade

Média das somas

dos quadrados

Estatística de Teste

(F)

Regressão SSreg P MSreg

𝑀𝑆𝑟𝑒𝑔

𝑀𝑆𝑟

Residual SSr n-p-1 MSr -

Total SSt N-1 - -

Onde p é o número de variáveis de entrada (regressores) ou número de parâmetros -1.

O coeficiente de determinação, R2, é uma medida da qualidade do modelo obtido e é quantificado entre 0 e a

unidade. Este coeficiente é obtido pela razão entre a variabilidade explicada pelo modelo (através dos

regressores) e a variabilidade total.

𝑅2 =𝑆𝑆𝑟𝑒𝑔

𝑆𝑆𝑡

= 1 −𝑆𝑆𝑟

𝑆𝑆𝑡

De cada vez que se implementa uma nova variável, o seu valor aumenta mesmo que esta não esteja

relacionada com a resposta. Isto acontece, porque há sempre uma pequena parte da sua variabilidade que

ajuda a explicar a variável resposta, por alinhamentos aleatórios com Y. Na verdade, a introdução destas

variáveis tem uma acção prejudicial e desestabilizadora em termos de previsões futuras. Como tal, para aferir

realmente a qualidade do modelo, penaliza-se a métrica de qualidade com o número de variáveis utilizado.

Assim, o coeficiente de determinação ajustado, R2

ajust penaliza a introdução de termos adicionais ao modelo e

previne o overfitting e a utilização de regressores com pouco potencial explicativo da variabilidade da resposta.

𝑅𝑎𝑗𝑢𝑠𝑡.2 = 1 −

𝑆𝑆𝑟 (𝑁 − 𝑝 − 1)⁄

𝑆𝑆𝑡 (𝑁 − 1)⁄= 1 −

(𝑁 − 1)

(𝑁 − 𝑝 − 1)(1 − 𝑅2)

Por estas razões, aquando da análise de regressão linear múltipla deve avaliar-se o coeficiente de

determinação ajustado e não o simples [24].

21

Associado ao coeficiente de determinação, há o erro padrão da regressão, S, que representa a distância média

entre os valores observados e a regressão obtida. Este erro padrão indica o quão ajustado é o modelo aos

dados observados. Quanto menor é S, mais próximas estão as observações do modelo alcançado [36].

No tipo de processo em questão, industrial, o pressuposto da multicolinearidade pode estar em causa, por isso

há que analisar os dados obtidos. Esta pode ser identificada através da análise dos gráficos de dispersão onde

são evidenciadas as relações bivariáveis ou pela matriz de correlação de Pearson, quando o coeficiente desta

correlação toma valores superiores a 0,80 (valor absoluto) significa que poderão existir problemas de

multicolinearidade. A detecção da multicolinearidade passa também pelo conhecimento rigoroso do processo,

verificando se alguns coeficientes têm sinal contrário ao esperado, se as variáveis que se consideram

importantes têm uma magnitude considerável ou se a eliminação de uma linha ou coluna de dados traz uma

alteração significativa do modelo. Pode, ainda, ser averiguada através do teste F baseado na ANOVA ser

significante mas os coeficientes individuais não o serem [24]. O VIF é um parâmetro estatístico que poderá dar

indicação da existência de multicolinearidade. Se o seu valor for inferior a 5, a variável não apresenta

problemas de multicolinearidade, se estiver compreendido entre 5 a 10, está considerado na “zona cinzenta” e

poderá ter problemas, por fim, se o valor for superior a 10, a multicolinearidade é um problema. Para

ultrapassar esta questão, utilizam-se os métodos de selecção de variáveis: de entre as variáveis independentes

redundantes, seleccionam-se as que mais explicam a variabilidade da variável resposta, e retiram-se todas as

que não acrescentem capacidade explicativa. Nesta dissertação recorreu-se ao método de selecção Stepwise

que escolhe automaticamente o modelo com as variáveis independentes que melhor explicam a variabilidade

da variável dependente. Neste teste, as variáveis seleccionadas podem vir a ser removidas caso se tornem

redundantes aquando da introdução de outras, prevenindo, deste modo, a multicolinearidade [24, 23].

Uma outra análise que deve ser efectuada, além da validação do modelo, é aos outliers e às observações

influentes. Os outliers são observações que não se enquadram nos padrões normais da dispersão e as

observações influentes são aquelas que têm muito peso na estimativa do modelo; quanto mais díspares as

observações face à sua média, maior a sua contribuição [24]. Ambos podem ser identificados através de uma

análise aos resíduos.

A estatística padrão para detectar resíduos elevados na regressão são os standardized residuals, que são

obtidos dividindo o resíduo pela estimativa do seu desvio padrão. Se os standardized residuals forem maiores

que 2 em valor absoluto, poderão ser considerados um outlier [37].

O deleted t residual de uma observação é calculado dividindo o deleted residual pela estimativa do seu desvio

padrão. O deleted residual, di, é a diferença entre Yi e o seu valor ajustado no modelo omitindo a observação i

dos seus cálculos. A observação é removida para determinar como se comporta o modelo sem esse potencial

outlier. Caso a observação tenha um deleted t residual elevado (o seu valor absoluto seja maior que 2,

sensivelmente), a observação i poderá ser um outlier [37].

As observações cujos valores de X ou Y se afastem do “normal”, isto é, a distância entre cada valor de X ou Y e a

média de todos os valores de X ou Y é elevada, têm uma grande influência na estimativa da recta de regressão.

Estes pontos são denominados de high leverage. Estas observações podem ser identificadas através dos

22

valores dos chamados hat values (Hi) que variam entre 0 e 1, sendo que tomam valores de 0 quando a

observação não influência o modelo e, 1 quando influência completamente [24].

As Distâncias de Cook representam a importância de cada observação para a estimativa dos coeficientes de

regressão, combinando valores anormais de X e os valores anormais de Y. Esta distância corresponde a uma

medida da distância entre os valores ajustados, contemplando a observação em causa e excluindo-a. Devem

comparar-se e verificar-se se existem distâncias muito elevadas, observações influentes, caso existam, pode

ajustar-se um modelo sem estes valores [24] [38].

Relativamente ao “DFITS”, é dado pela diferença entre o valor observado de Yi e o seu valor correspondente

ajustado, �̂�𝑖, com e sem a inclusão da observação i. Quando este valor é superior à unidade poderá ser

indicativo da observação i ser um outlier [38, 39].

Aquando da análise aos resíduos, caso estes parecerem não seguir uma distribuição normal, poder-se-á utilizar

um outro modelo ou tentar usar uma transformação da variável resposta à luz da ferramenta Box-Cox [40].

4.1. Minitab® Statistics Software

O Minitab® 17 é um software estatístico, provido de uma interface intuitiva de fácil utilização e com poderosos

gráficos que permite importar dados de base de dados, como o Microsoft Excel. Parâmetros estatísticos como o

número de observações, mínimo, máximo, média, mediana, desvio padrão, histograma de frequência são

usados como funções integradas neste software para visualização de dados [41].

Aquando da selecção dos termos do modelo, as variáveis de entrada são normalizadas subtraindo a média e

dividindo-se pelo desvio padrão. O modelo final devolve as variáveis de entrada tal como o utilizador as

introduziu no sistema. A normalização de X’s visa compatibilizar, de algum modo, variáveis que possam ter

escalas e dispersões muito diferentes. A comparação da influência relativa das diversas variáveis, com base nos

parâmetros estimados, só faz sentido se as variáveis forem normalizadas [21].

O Minitab® 17 identifica as observações inusuais a partir das técnicas de diagnóstico de resíduos,

anteriormente referidas e, aquando da realização da regressão linear múltipla, o software indica os outliers e

as observações influentes.

23

5. Análise energética do processo de destilação atmosférica

5.1. Descrição do processo de destilação atmosférica

Da análise energética realizada pela Refinaria de Sines no final de 2013 e referida no capítulo 3, foram

identificados vinte e dois usos significativos de energia, dos quais serão estudados nesta dissertação:

o consumo total de vapor de 3,5 barg no processo da destilação atmosférica, pois apresenta um

consumo superior a 5% do consumo total de vapor da instalação, um desempenho positivo e

oportunidades de melhoria;

o consumo de combustíveis no processo da destilação atmosférica, que apresenta um consumo

superior a 5% do consumo total de combustíveis da instalação, desempenho positivo e não apresenta

oportunidades de melhoria significativas.

Assim, para melhor compreensão do problema descreve-se em detalhe a unidade de destilação atmosférica,

cujo diagrama processual se apresenta nas Figuras 12 e 15.

Figura 12 – Diagrama descritivo da destilação atmosférica [42].

O crude proveniente dos tanques de armazenagem, OP-T-1 a 16, divide-se em dois ramais, onde em cada um, o

crude é pré-aquecido em cinco permutadores de calor, a fim de atingir a temperatura de dessalinização,

trocando calor com:

corrente de gasolina de circulação, CC-E60A, CC-E60B, CC-E1A e CC-E1B;

24

petróleo para armazenagem, CC-E2 e CC-E3;

gasóleo ligeiro para armazenagem, CC-E5A e CC-E5B ;

gasóleo pesado para armazenagem, CC-E61A e CC-E61B

Para diminuir o consumo de combustível nos fornos CC-H1A/B, o crude já dessalinizado, é pré-aquecido em

três permutadores de integração energética com:

gasóleo ligeiro de circulação, CC-E4A e CC-E4B;

gasóleo pesado para armazenagem, CC-E6A e CC-E6B;

resíduo atmosférico, CC-E7A e CC-E7B.

Na coluna de pré-flash, CC-V6, dá-se a expansão das fracções mais leves de crude, com passagem à fase gasosa,

e envio para a coluna de destilação atmosférica CC-V1, entrando na zona de flash. O produto de fundo do pré-

flash é novamente aquecido por dois permutadores de calor através das correntes de gasóleo pesado de

circulação, CC-E62A/B, e resíduo atmosférico, CC-E8A/B e, por fim, entra nos fornos, onde vai atingir a

temperatura desejada de 360 a 380ºC.

O ar necessário à queima do combustível é fornecido pelos compressores CC-C2A/B, como se pode observar na

Figura 13. Entra no CC-E52 onde é aquecido por permuta com vapor de 3,5 bar. Posteriormente vai ao

permutador CC-E51, para receber calor dos gases de combustão provenientes dos fornos, CC-H1A/B. O

incremento de temperatura nesta permuta é da ordem dos 100ºC.

Figura 13 - Esquemático do pré-aquecedor do ar dos fornos [43]

O crude, após aquecimento e parcial vaporização nos fornos, entra na coluna CC-V1, na zona de flash. Na

coluna de destilação atmosférica, o resíduo atmosférico (RAT) sofre um processo de stripping com vapor de 3,5

barg, para baixar a pressão parcial dos hidrocarbonetos e assim vaporizar os componentes leves presentes no

RAT – baixando o seu rendimento. O RAT que vai para armazenagem passa por vários permutadores, cedendo

calor ao crude (tal como foi referido), gerando vapor de 3,5 bar e aquecendo a água de alimentação aos

25

geradores de vapor e a do circuito de água temperada. O RAT pode, ainda, seguir para os Vácuos I e II, como

carga quente.

Parte do gasóleo pesado SR (GOP) extraído na CC-V1 é usado como produto de circulação (removendo calor à

coluna), dividindo-se em duas correntes, uma para servir de fonte térmica ao reboiler da desbutanizadora e

outra para aquecer o crude, como anteriormente referido. O restante gasóleo pesado vai ao stripper CC-V2

reduzir a fracção de leves, sendo posteriormente arrefecido, e, por fim, enviado para armazenagem de

componentes ou para armazenagem intermédia para carga à unidade de dessulfuração. Os leves libertados

voltam a entrar na coluna, acima da extracção do produto de circulação.

O corte de gasóleo ligeiro SR (GOL) tem utilização semelhante à do gasóleo pesado. Parte do gasóleo ligeiro é

usada como circulação, servindo como fonte térmica ao reboiler do splitter de naftas e também na permuta

com crude. O restante gasóleo leve vai ao stripper CC-V3 onde, após serem retirados os leves, é arrefecido e

enviado para armazenagem de componentes, com o qual pode ser misturado gasóleo pesado, ou enviado para

armazenagem intermédia para carga às unidades de dessulfuração.

O petróleo SR sai da CC-V1, passa no stripper CC-V4, onde sofre uma injecção de vapor para retirar as fracções

leves que voltam à CC-V1. O produto de fundo do stripper, depois de arrefecido, segue para armazenagem de

componentes e/ou para a unidade de Merox de Petróleo. Em alternativa, pode ser misturado com o GOL.

O stripping dos produtos é realizado nas colunas, CC-V2 a CC-V4, e no fundo da própria coluna, CC-V1. O efeito

da adição de vapor de água é baixar as pressões parciais de todos os outros componentes na mistura. As

fracções revaporizadas e o vapor de água voltam à coluna atmosférica. O vapor de água é condensado no topo

da coluna CC- V1 juntamente com a fracção gás+gasolina e separado por decantação no balão de refluxo.

Figura 14 – Imagem ilustrativa de um Stripper [44].

O stripper tem o objectivo de ajustar o ponto de inflamação do produto a tratar, sendo a temperatura de

inflamação, vulgarmente designada por Flash Point, a temperatura à qual é necessário levar um produto

petrolífero líquido para que ele liberte, em condições PTN, vapores em quantidade suficiente para que estes

inflamem quando em presença de uma chama.

O corte da gasolina SR é a primeira saída lateral como produto de circulação (refluxo externo), permutando

calor com o crude. A gasolina SR e os gases que saem pelo topo da coluna CC-V1 passam pelos

aeroarrefecedores para condensarem e seguem para o balão CC-V5. A fase orgânica deste balão vai ser dividida

em duas correntes, uma que vai alimentar a secção de fraccionamento da gasolina SR e outra responsável pelo

26

caudal de refluxo, ao qual se junta gasolina de circulação antes de entrar na coluna. A corrente que segue para

a secção de fraccionamento, entra na estabilizadora, CC-V14, onde serão retirados os hidrocarbonetos mais

leves. A fase gasosa, que sai pelo topo da desbutanizadora, será parcialmente condensada, sendo esse

condensado reenviado parcialmente à coluna CC-V14 e o restante, que pode misturar-se com a carga do

platforming, enviado para um outro balão, CC-V16. A fracção líquida da desbutanizadora constitui a gasolina

estabilizada que segue para o splitter de naftas, CC-V19.

O produto líquido proveniente do balão CC-V16 é enviado para a desetanizadora, CC-V17, para remoção de

hidrocarbonetos C2 e inferiores.

A fase líquida do balão, CC-V18, a jusante da coluna desetanizadora é remetida totalmente para o topo da

coluna (CC-V17), enquanto a fase gasosa do balão vai para tratamento de aminas e para ser alimentado à rede

de fuel-gás. A fase líquida da CC-V17, constituída por LPG, segue para a Merox, MG.

No splitter de naftas, CC-V19, o produto de fundo, nafta pesada, é enviado para carga do Hydrobon de Nafta ou

para armazenagem intermédia. Do corte lateral obtém-se nafta média que vai para armazenagem intermédia

ou para carga da unidade Isomax de LPG. Do topo obtém-se um produto rico em pentano, que é combinado

com o produto de topo da coluna de reciclo do Isomax de LPG. A mistura resultante, designada de nafta ligeira,

vai à desisopentanizadora, CC-V22.

Figura 15 – Esquemático referente ao fraccionamento da destilação atmosférica [43].

Na desisopentanizadora vai ser removido o iso-pentano, devido às suas qualidades anti-detonantes,

conseguindo valorizar-se desta maneira um produto sem tratamentos mais dispendiosos. No balão CC-V23,

receptor dos gases condensados da coluna CC-V22, o iC5 pode ser enviado à unidade de dessulfuração de

gasolina de cracking (HT) e à Merox de isopentano (MP), sendo o principal objectivo alimentar o HT.

27

A gasolina ligeira, corte lateral da desisopentanizadora, segue para tratamento de Merox, ML, ou para

armazenagem de nafta química. No fundo da coluna, sai a gasolina despentanizada que é um dos componentes

da nafta química.

O aquecimento na base da coluna pode ser realizado por dois permutadores de calor, CC-E54 e CC-E49, ver

Figura 75. O CC-E54 funciona por integração energética, utilizando a corrente quente de gasóleo pesado de

vácuo (HVGO) proveniente da Coluna de Vácuo I para permutar calor com a corrente de fundo da CC-V22. Esta

integração é realizada de forma a aquecer a corrente de fundo da CC-V22 à custa do arrefecimento do

pumparound da corrente de HVGO proveniente da Coluna de Vácuo I.

Uma vez que o calor trocado pelo permutador de integração energética não é o suficiente para aquecer a

corrente de saída do fundo da desisopentanizadora na grande maioria dos casos, recorre-se ao permutador CC-

E49 para fornecer o restante calor, utilizando vapor de 3,5 barg A quantidade de vapor necessária ao reboiler é

ajustada de modo a ser atingida a temperatura desejada da corrente de fundo que retorna à coluna.

5.2. Recolha de dados

A análise pormenorizada à unidade inclui, numa primeira etapa, a compreensão do diagrama processual e

posteriormente a recolha de dados do processo. Consoante o tipo de dados, estes podem ser obtidos a partir

de quatro fontes diferentes: por monitorização online, através dos balanços de produtos e de utilidades ou

ainda por análises realizadas no laboratório.

A recolha de dados por monitorização online é feita através do software Aspen Process Explorer versão 2006.5.

A empresa desenvolveu uma interface gráfica simples e eficaz cujo acesso é conseguido através do Aspen

Process Explorer. Em conjunto com a interface gráfica, o software permite a pesquisa de diferentes variáveis no

histórico da Real Time Database, RTDB, fornecendo um gráfico dessas mesmas variáveis em função do tempo,

ajudando a compreensão do comportamento das mesmas. Os dados recolhidos por este software podem ser

recolhidos directamente no Microsoft Excel, facilitando o tratamento dos dados. A RTDB é a base de dados em

tempo real onde estão armazenados os dados processuais, tais como, caudais mássicos e volumétricos, massas

volúmicas, temperaturas, pressões e outros parâmetros susceptíveis de serem monitorizados. Esta base de

dados integra dados do Distributed Control System (DCS) e do Laboratory Information Management System

(LIMS). O DCS é o sistema de controlo distribuído disponível para controlo das unidades processuais e contém

um maior leque de variáveis e sistemas integrados de controlo. Relativamente ao LIMS, é o sistema de gestão

de informação de laboratório onde são armazenados os resultados das análises realizadas em laboratório.

A historização das variáveis não é realizada em simultâneo, isto é, existem variáveis cujos valores são

registados em intervalos de hora a hora, outros de minuto a minuto, consoante a previsão da variação da

variável estudada, sendo necessário fazer interpolações e médias para conseguir associar os dados em

períodos correspondentes.

Relativamente aos balanços de produção e de utilidades são realizados numa base de tempo diária. Como seria

de esperar, os valores destes, quando comparados com os de medidores em linha não são exactamente os

mesmos, apresentando desvios.

28

Nas Figuras 16 a 18, são comparados alguns dos caudais referentes a produtos da coluna CC-V1 que podem ser

obtidos a partir dos balanços de produção e da RTDB.

Figura 16 - Comparação entre os caudais do corte de gasolina SR (ton/h) obtidos da RTDB e do balanço de produção, de 1 de Janeiro de 2012 a 26 de Agosto de 2014.

Figura 17 - Comparação entre os caudais de crude (ton/h) obtidos da RTDB e do balanço de produção, de 1 de Janeiro de

2012 a 29 de Outubro de 2014.

Figura 18 - Comparação entre os caudais de resíduo atmosférico (ton/h) obtidos da RTDB e do balanço de produção, de 1

de Janeiro de 2012 a 22 de Outubro de 2014.

Como é visível nas três Figuras acima, o andamento dos caudais obtidos pela RTDB e pelo balanço de produção

é muito similar, sobretudo o caudal de crude que apresenta desvios muito reduzidos, quase que inexistentes.

Relativamente ao caudal médio de resíduo atmosférico obtido pelo balanço de produção é observável que

embora apresente o mesmo andamento face ao dado pela RTDB, apresenta uma tendência de valores

ligeiramente mais baixos e detecta dois problemas operacionais na unidade que os balanços de produção não

registam.

0

100

200

300

400

jan-12 abr-12 jul-12 out-12 fev-13 mai-13 ago-13 dez-13 mar-14 jun-14

Q c

ort

e g

as. S

R (

ton

/h)

RTDB Balanço de Produção

400

900

1400

jan-12 jul-12 fev-13 ago-13 mar-14 set-14

Q c

rud

e (

ton

/h)

RTDB Balanço de Produção

0

200

400

600

800


Q R

AT

(to

n/h

)

RTDB Balanço de produção

29

O consumo de vapor na refinaria pode ser obtido a partir dos balanços de utilidades e da RTDB. As Figuras 19 a

23 ilustram as comparações entre o consumo de vapor para as várias unidades do processo de destilação

atmosférica obtidas pelas duas fontes.

Consumo de vapor na coluna CC-V1

Na Figura 19 ilustra-se o consumo de vapor obtido pelas duas fontes para a coluna CC-V1, no período de 1 de

Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

Figura 19 - Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V1 (ton/h) obtidos por diferentes fontes, no período de 1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

Como é possível observar na Figura 19, a partir de Março de 2013, os consumos de vapor medidos online e pelo

balanço de utilidades são muito similares. Antes desta data, o consumo de vapor obtido pelo balanço toma

sempre valores inferiores comparativamente ao da outra fonte. A média do consumo de vapor obtida pela

RTDB de 1 de Janeiro de 2012 até 21 de Março de 2013 é de [valor confidencial] ton/h e pelo balanço de

utilidades é de [valor confidencial] ton/h. A partir deste dia até 30 de Junho de 2014 (excluindo os dias de

paragem), a média obtida pela RTDB foi de [valor confidencial] ton/h e pelos balanços de utilidades foi de

[valor confidencial] ton/h. A Tabela 4 evidencia a média do consumo específico para estes períodos obtido

pelas duas fontes.

Tabela 4 – Consumo específico para o período estudado antes e depois de 21 de Março de 2013 calculado por duas fontes.

RTDB Balanços

Antes 21 de Março de 2013 Confidencial Confidencial

Após 21 de Março de 2013 Confidencial Confidencial

Delta +0,0032 -0,0044

O desvio obtido pela RTDB é menor do que o obtido através dos balanços, podendo indicar que o primeiro

possa ser a fonte mais fidedigna. De ressalvar que o maior ou menor consumo de vapor não se deve apenas à

carga processada na coluna.

Consumo de vapor no stripper CC-V2

Como é possível observar pela Figura 20, os consumos de vapor no stripper CC-V2 recolhidos pelos dois

métodos são muito similares, divergindo apenas numa situação, onde a RTDB identifica um consumo nulo de

vapor e o balanço de utilidades não.

0

10

20

30


Q v

apo

r (t

on

/h)

RTDB Balanço util Paragem Geral

30


É visível também que a injecção de vapor apresenta vários patamares, e alguns pontos onde a injecção de

vapor decai a pico, podendo ser interpretados como paragens da unidade. No período de Junho a Dezembro de

2013, ocorreram várias oscilações na injecção de vapor na unidade, tornando-se novamente constante a partir

desta data.


Relativamente ao stripper CC-V3, o consumo de vapor obtido pelas duas fontes é muito semelhante em todo o

período estudado, sendo identificada uma paragem da unidade apenas nos registos da RTDB.


O andamento do consumo desta unidade é muito semelhante ao da CC-V2, registando-se as maiores oscilações

nos mesmos períodos, bem como as mesmas paragens, o que faz sentido, pois um problema ocorrido na

coluna CC-V1 influência as unidades a jusante. No entanto, o consumo de vapor a partir de Junho de 2013 até

actual data não apresenta mais patamares.


A Figura 22 apresenta os consumos de vapor obtidos pela RTDB e pelo balanço de utilidades para o stripper CC-

V4, para o período de 1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

0

0,3

0,6

0,9


Q v

aoo

r (t

on

/h)


0

0,3

0,6

0,9

1,2


Q v

apo

r (t

on

/h)


31

Figura 22 - Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V4 (ton/h) obtidos por diferentes fontes, de a de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

O stripper CC-V4 relativamente aos últimos dois, além de apresentar um consumo maior, evidencia mais

oscilações. Tal facto deve-se ao acerto do ponto de inflamação do petróleo que é uma das especificações do

produto. Relativamente às duas fontes de consumo de vapor, denota-se que os seus valores são muito

idênticos, dando uma grau de confiança aos registos online do consumo de vapor.

Consumo de vapor na coluna desetanizadora CC-V17

Na Figura 23 é evidenciada novamente a relação entre o consumo de vapor obtido pelas duas fontes para a

coluna desetanizadora CC-V17, numa base diária, entre 1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

Figura 23 - Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V17 (m3/h) obtidos por diferentes fontes, de 1 de

Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

A Figura 23 evidencia três períodos diferentes. De Janeiro a Dezembro de 2012, primeiro período, as duas

bases de dados são coerentes, no entanto o valor do caudal obtido da RTDB é sistematicamente maior,

enquanto, no terceiro período, após paragem, o valor de RTDB é sempre menor do que o obtido por balanço.

No segundo período, de Janeiro de 2013 até à paragem, o valor do caudal obtido pela RTDB fica estagnado no

valor de, aproximadamente, [valor confidencial] m3/h, significando que o caudal é superior ao range máximo

de medição do medidor de caudal.

Do ponto de vista do consumo de vapor, evidenciam-se duas fases bastante distintas. Antes da paragem, onde

o consumo de vapor é muito superior, sendo a média registada pela RTDB de [valor confidencial] m3/h e pelo

balanço de utilidades de [valor confidencial] m3/h e após paragem, a média obtida pela RTDB é de apenas

[valor confidencial] m3/h. Esta redução de vapor deve-se ao facto do permutador de calor da coluna acumular

muito fouling ao longo do ciclo entre paragens, o que leva ao aumento do consumo. Como referido

anteriormente, no balão CC-V16 (balão de carga à desetanizadora) pode juntar-se LPG proveniente do

Platforming, carga essa com cloretos devido à adição de cloro para fazer a reactivação do catalisador do

Platforming. Além disto, a carga do fraccionamento contém sempre ácido sulfídrico que em contacto com o

0

2

4


Q v

apo

r (t

on

/h)

RTDB Balanço util Paragem geral

0

5

10


Q v

apo

r (m

3 /h

)

Balanço util RTDB Paragem Geral

32

ferro (presente nas ligas metálicas das quais são feitas as tubagens) provoca corrosão. Os produtos de corrosão

(sulfureto de ferro) ficam nos pontos mortos, permutadores de calor e nos pratos da coluna, embora nesta

última o seu efeito não seja tão significativo.

Na Figura 24 evidencia-se o aumento do consumo específico entre 1 de Janeiro de 2012 a 15 de Março de

2014. Para este cálculo, foram utilizados os dados obtidos pelos balanços, uma vez que os valores da RTDB não

são representativos, tal como anteriormente verificado, através da Figura 23, e claramente evidenciado na

Figura 25.

Figura 24 - Consumo específico (m

3 vapor/ton carga) obtido com os dados de balanço de Janeiro 2012 até à paragem.

Através da Figura 24, observa-se que o consumo específico de vapor aumenta 38% ao ano durante o ciclo de

funcionamento entre paragens do permutador CC-E33. Na verdade, o aumento do consumo não se deve

exclusivamente ao fouling do permutador, mas poderá ser a maior contribuição.

O facto do valor do historizado do caudal ser constante durante 2013 poderia ser indicativo de uma eventual

falha no medidor, no entanto, pode verificar-se que em Agosto de 2013, aproximadamente, o valor de caudal

obtido pelo balanço de utilidades decai e o registado pelo medidor também, significando que o medidor de

caudal está a medir efectivamente. Para testar os valores de caudal, compararam-se os valores de caudal

obtidos online com a abertura da válvula do circuito, como se pode observar na Figura 25.

Figura 25 – Caudal da corrente de vapor condensado da coluna CC-V17, e a respectiva abertura de válvula.

0

0,2

0,4

0,6

jan-12 abr-12 jul-12 out-12 fev-13 mai-13 ago-13 dez-13 mar-14

Co

nsu

mo

esp

ecí

fico

(m

3 va

po

r/to

n c

arga

)

33

A TAG CCF342 representa o condensado à saída do permutador de calor CC-E33 e a TAG CCF342_OP, a

abertura da válvula. Quando esta apresenta valores negativos, significa que está totalmente fechada e valores

superiores a 100% significam que está totalmente aberta. Da análise à Figura 25, observa-se que o andamento

das duas TAGS é semelhante e que o caudal tem o valor de [valor confidencial] m3/h quando a válvula está

mais aberta, indicando, assim, que o caudal é superior ao range do medidor no período anteriormente

identificado.

Consumo de vapor na coluna CC-V22

Na Figura 26, apresentam-se os consumos de vapor, obtidos da RTDB e do balanço de utilidades, para a coluna

CC-V22, no período de 1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro de 2014.

Figura 26- Comparação entre os consumos de vapor na coluna CC-V22 (m

3/h) obtidos por diferentes fontes.

Como é possível observar na Figura 26, os valores de vapor registados pela RTDB quando comparados aos

provenientes do balanço de utilidades apresentam, por vezes, desvios muito significativos, na ordem de 70%,

verificando-se nalguns casos que a média diária pela RTDB é [valor confidencial] m3/h e pelo balanço é 0.

Da comparação entre o consumo de vapor obtido pelas duas bases de dados, sobressai o período entre Março

a Maio de 2013, onde o consumo de vapor registado pela RTDB aumenta muito. Avaliando a abertura da

válvula representada na Figura 27 para esse mesmo período, pode constatar-se que foi um erro do medidor de

caudal. Na Figura 27 estão representados o valor medido pelo medidor de caudal de condensado, CCF540, à

saída do permutador de calor CC-E49 e a abertura da respectiva válvula, CCF540_OP.

0

20

40

60


Q v

apo

r (m

3 /h

)

balanço util RTDB Paragem Geral

34

Figura 27 – Exemplo de uma incorrecta medição do caudalímetro, no período de 1 de Janeiro de 2012 a 15 de Março de

2014.

Através da comparação das duas TAGS pode inferir-se que embora os andamentos sejam próximos, existem

vários períodos em que se registam discrepâncias, tal como em Maio de 2012 ou o período alargado de

Fevereiro a Maio de 2013.

Tabela 5 – Leituras da abertura de válvula e da medição de caudal em diferentes dias.

Abertura da válvula vapor (%) Q vapor (m3/h)

13/5/2012 29,71 Confidencial




Através das três primeiras linhas da Tabela 5, verifica-se que valores de abertura de válvula semelhantes

conduzem a registos de caudal com um desvio de 38,5%. Pode observar-se, ainda, que no dia 16 de Janeiro de

2014, a abertura da válvula é superior face às demais apresentadas e o registo do medidor de caudal é o

menor, não dando confiança aos valores recolhidos da RTDB para o vapor condensado do reboiler da CC-V22,

no período estudado.

Na Figura 26, observa-se que o consumo de vapor obtido pelo balanço de utilidades, nos primeiros meses de

2012, é nulo e, no entanto, pela Figura 27, verifica-se que a válvula do caudalímetro não está fechada,

revelando que o consumo obtido por esta fonte também não corresponde à realidade.

No seguimento da figura anterior, apresenta-se na Figura 28, a relação entre as duas variáveis analisadas mas

referentes a um período pós paragem.

35

Figura 28 - Exemplo de um problema no caudalímetro de vapor, no período de 7 de Julho a 22 de Outubro de 2014.

Na Figura 28 e Tabela 6 observa-se que para três posições onde a abertura da válvula é -5, o registo de vapor

condensado é diferente. Por outro lado, para posições mais abertas da válvula, o caudal registado é inferior do

que para posições mais fechadas.

Tabela 6 – Abertura e respectivo caudal do permutador CC-E49.

Abertura da

válvula (%) 16,00 13,00 -5,00 -5,00 -5,00 0,00 0,00

Caudal (m3/h) Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial

Assim, conclui-se que os dados referentes ao consumo de vapor na coluna desisopentanizadora não são

consistentes.

De frisar que devem ser excluídos os dados referentes a situações em que, por qualquer motivo, a unidade foi

obrigada a parar. Nesta dissertação pretende-se analisar exclusivamente os períodos de funcionamento

normal, pois as situações de arranque e paragem deverão ser alvo de um estudo à parte.

5.3. Consumos de vapor e combustível no processo da destilação

atmosférica

O vapor na destilação atmosférica é necessário para injecção nos strippers, consumo em permutadores,

atomização de fuelóleo, sopragem dos fornos e em turbinas de compressores. Consoante as suas utilizações, o

vapor pode ser de baixa, média e alta pressão, isto é, 3,5; 10,5 e 24 barg, respectivamente.

Na paragem, de Março a Abril do corrente ano, alterou-se parte do combustível dos fornos. Deixou-se de

consumir fuelóleo, passando a usar-se só fuel-gás, por este ser uma fonte de energia mais limpa, conseguindo-

se uma redução das emissões de gases de efeito de estufa. Além desta vantagem, a queima de fuel-gás não

conduz ao consumo de vapor de 10,5 e 24 bar, necessário para atomizar o fuelóleo nos queimadores e para a

sopragem dos fornos respectivamente. A atomização do fuelóleo tem o objectivo de tornar a queima mais

efectiva, uma vez que o produto é muito viscoso. A sopragem dos fornos é necessária para remoção das cinzas

36

acumuladas nas serpentinas na zona de convecção, uma vez que estas provocam perdas da transferência de

calor e na tiragem dos fornos.

O CC-C1, compressor do topo da coluna CC-V1, consome vapor de 24 bar, na sua turbina de accionamento. Esta

turbina produz energia por extracção de vapor de 24 para 10,5 bar. Deste modo, para simplificar os cálculos,

não é contabilizado como um consumidor de vapor. Idealmente, deveria ser considerado o consumo relativo à

diferença de entalpias dos vapores de 24 e 10,5 bar. No entanto, apenas vai ser estudado o consumo de vapor

de 3,5 bar para o processo de destilação.

O consumo de vapor de 3,5 bar serve essencialmente duas funções: vapor de stripping das colunas CC-V1, CC-

V2, CC-V3 e CC-V4 e reboiler da coluna desetanizadora (CC-V17) e da coluna desisopentanizadora (CC-V22),

bem como no pré-aquecedor do ar que vai alimentar as fornalhas.

O vapor de 3,5 barg consumido no processo de destilação atmosférica referente ao período de 1 de Janeiro de

2012 a 29 de Outubro de 2014 é ilustrado na Figura 29.

Figura 29 – Vapor de 3,5 bar consumido nos diferentes equipamentos no processo de destilação atmosférica.

Com base na análise das Figuras anteriormente apresentadas em 5.2, foi seleccionada a fonte que melhor

descreve o consumo de vapor de cada equipamento. Para os equipamentos CC-E52 e CC-V17 utilizaram-se os

consumos obtidos pelo balanço de utilidades e para os restantes os da RTDB. No caso da CC-V22, ambas as

fontes apresentam erros, no entanto, de acordo com a Figura 27, nos primeiros meses de 2012, a válvula está

aberta e o consumo de vapor obtido pelo balanço é nulo, vide Figura 26. Assim o consumo obtido pelo balanço

apresenta um erro maior do que considerando o consumo de vapor da RTDB, mesmo que este apresente um

desfasamento face à abertura da válvula do caudalímetro.

Da Figura 29, conclui-se que os maiores consumos de vapor no processo em estudo verificam-se nas colunas

CC-V1 e CC-V22 e no pré-aquecedor de ar, CC-E52. Após a paragem geral, os consumos de vapor distribuem-se

de acordo com a Figura 30.

0

20

40

60


Q v

apo

r (t

on

/h)

CC-V1 CC-V2 CC-V3 CC-V4 CC-V17 CC-V22 CC-E52

37

Figura 30 – Distribuição do consumo de vapor médio obtido da RTDB, de 1 de Maio a 29 de Outubro de 2014.

O pré-aquecedor do ar que vai alimentar as fornalhas tem o objectivo de reduzir o consumo de combustível.

Não existe controlo automático sobre a válvula reguladora do caudal de vapor consumido no CC-E52, apenas

no exterior. Esta válvula é aberta mais ou menos consoante o caudal de vapor que se considere o óptimo. O

consumo de vapor no permutador varia entre [valor confidencial] a [valor confidencial] toneladas horárias, no

entanto, já foi alvo de estudo e constatou-se que [valor confidencial] toneladas horárias é o valor optimizado,

sendo este o objectivo. As oscilações verificadas dizem respeito às flutuações do colector de vapor de 3,5 barg.

Figura 31 – Relação entre o caudal de vapor consumido (kg/h) representado a rosa, temperatura de saída do ar do CC-E52 (

oC) representado a vermelho e o caudal de ar (ton/h) a azul, no período de 1 de Maio a 1 de Junho de 2014.

Na Figura 31, destaca-se o dia 8 de Maio, onde existe uma viragem do andamento das variáveis estudadas.

Para um aumento do consumo de vapor, existe uma diminuição da temperatura do ar à saída do permutador

CC-E52, explicada pelo aumento do caudal de ar ao processo. Este aumento deve-se à maior quantidade de

crude processada nos fornos.

A Tabela 7 resume as oscilações verificadas antes e após dia 8 de Maio de 2014.

Tabela 7 – Médias das variáveis estudadas em dois períodos diferentes.

Q ar (ton/h) Q crude (ton/h) Q vapor (ton/h) T ar saída (ºC) T ambiente (ºC)

P1 P2 P1 P2 P1 P2 P1 P2 P1 P2

Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial

P1 – de 1 a 8 de Maio de 2014

P2 –de 8 a 31 de Maio de 2014

35%

1%

2% 4%

27%

7%

24%

CC-V1

CC-V2

CC-V3

CC-V4

CC-E52

CC-V17

CC-V22Consumo total de vapor na DA

(ton/h) = [valor confidencial]

38

Como é visível na Tabela 7, embora o consumo de vapor aumente, o caudal de ar aumenta (devido ao aumento

do caudal de crude) e a temperatura ambiente diminui, levando a uma temperatura de saída do ar do

permutador mais baixa.

Foi questionada a não utilização deste permutador, no entanto, no Inverno e à noite, poderão surgir

problemas, se a temperatura dos gases de combustão à saída do CC-E51 for inferior a 150ºC, o ar terá de by-

passar o permutador, tendo de ser os fornos a fornecer este acréscimo de temperatura, fazendo aumentar o

consumo de fuel-gás.

Figura 32- Consumo de vapor (kg/h) no pré-aquecedor de ar, CC-E52, entre 1 de Janeiro de 2012 a 26 de Agosto de 2014.

Como é possível observar na Figura 32, desde 1 de Janeiro de 2012 até 15 de Abril de 2012, o consumo de

vapor neste permutador variou entre [valor confidencial] a [valor confidencial] ton/h. Estas oscilações podem

ser explicadas por problemas na fábrica de utilidades que conduzem a uma redução do vapor disponível na

rede. A partir do dia 15-4-2012, o pré-aquecedor de ar deixou de estar em funcionamento devido à ocorrência

de perda de contenção, registando-se, no entanto, um consumo de [valor confidencial] ton/h, devido a uma

falha da medição do medidor de caudal. Na paragem geral, o permutador foi reparado.

Relativamente ao consumo de combustível nos fornos, apenas se irá estudar o período após paragem geral,

dado que se alterou parte do combustível, tendo-se passado de queima mista para fuel-gás. Na verdade,

poder-se-ia analisar também o período em que o combustível era fuel-óleo, pois o que se considera é o

consumo entálpico. No entanto, na paragem, o trem de permuta de pré-aquecimento foi limpo, conduzindo a

uma redução da energia necessária. Desta forma, apenas serão tratados os dados a partir de 1 de Maio de

2014. O consumo específico de 1 de Maio a 11 de Setembro de 2014 é ilustrado na Figura 33. Embora os

consumos específicos obtidos pelas duas fontes apresentem desvios, havendo, de facto, períodos onde o seu

comportamento é o contrário, para a maioria dos dados o andamento é o mesmo. Esta diferença pode ser

justificada por diferentes registos do consumo de combustível ou de caudal de crude pelas duas fontes. No

entanto, como se pode verificar da Figura 17, o caudal de crude obtido pelas duas fontes é muito semelhante,

39

sendo portanto o consumo de combustível medido a razão da diferença. Este desvio poderá ser devido aos

acertos realizados aquando da realização do balanço de utilidades.

Figura 33 – Consumo específico (kg de FOE/ton de crude) obtido por duas fontes de 1 de Maio a 11 de Setembro de 2014.

Entre 2 a 5 de Junho, a RTDB regista uma paragem da unidade que os balanços não detectam, que poderá ser

explicada pelo medidor ter ficado fora de serviço. Nos dias 23 e 24 de Junho, a diminuição do consumo

específico da RTDB é justificada pelo forno A não ter funcionado. Ora, o não funcionamento do forno leva a um

menor caudal de crude processado. Pela Figura 17, é possível notar que para estes dias existem quebras no

caudal de crude ao nível das duas fontes, dando suporte aos dados recolhidos pela RTDB.

7

9

11

13

15

17

19

21

1-mai 21-mai 10-jun 30-jun 20-jul 9-ago 29-ago 18-set 8-out

Co

nsu

mo

esp

ecí

fico

(kg

FO

E/to

n c

rud

e)

Balanço util

RTDB

40

6. Estudo pormenorizado do consumo de vapor

Neste capítulo serão abordadas as várias unidades que consomem vapor de 3,5 barg no processo de destilação

atmosférica e para cada umas delas serão descritas:

as variáveis mais significativas no consumo de vapor;

a evolução no tempo das diversas variáveis consideradas e a sua relação com o consumo de vapor;

a análise estatística referente às variáveis consideradas significativas para as unidades consumidoras

de vapor.

Será, ainda, realizado um estudo ao consumo total de vapor de onde se obtém a baseline energética.

De referir que foi realizada uma análise estatística detalhada ao período de 1 a 10 de Julho (secção 6.1.5) que

pode ser consultada no apêndice 1.

6.1. Coluna CC-V1

Nesta secção apresenta-se a análise realizada ao consumo de vapor da coluna CC-V1 obtido pela RTDB, em

função das variáveis seleccionadas obtidas igualmente pela mesma fonte. Recorrendo a uma análise estatística,

conseguem saber-se as variáveis mais significativas no consumo de vapor de 3,5 barg necessário para a

remoção do gasóleo pesado do resíduo atmosférico. Na Figura 34 mostra-se o esquemático da unidade CC-V1.

Figura 34 - Esquemático da destilação atmosférica [43].

As variáveis mais interessantes para o estudo desta coluna são o caudal de crude, o caudal de resíduo

atmosférico, a temperatura do corte de gasóleo pesado, identificado no esquemático pela TAG CCT57, a

temperatura de entrada do crude, a pressão do topo da coluna, o caudal de gasolina SR da coluna, a massa

volúmica do crude, a temperatura ambiente e o gasóleo pesado que sai da coluna CC-V1 para o stripper CC-V2

que é monitorizado à saída do CC-V2.

41

Foram estudadas ainda outras variáveis, tais como a pressão e temperatura da coluna na zona de flash (zona

de entrada da carga), mas como era expectável, a pressão nesta zona apresenta uma relação muito forte com a

pressão de topo e sendo esta a mais importante, eliminou-se a pressão e temperatura de flash. A percentagem

de leves e a percentagem de resíduo no crude também foram analisadas, no entanto, estas variáveis são mais

de caracter informativo do que explicativo, uma vez que é a quantidade de leves e de resíduo que é

determinante para o consumo de vapor. Por exemplo, um crude cuja percentagem de resíduo atmosférico seja

maior do que a de outro, mas com um caudal de crude a destilar menor, pode requerer menos vapor.

Uma outra variável estudada foi a taxa de utilização da coluna de destilação atmosférica, no entanto esta está

directamente relacionada com o caudal de crude alimentado à coluna.

De referir que existe um plano de fabrico para cada tipo de mistura de crudes alimentada à CC-V1 (run), onde

são previstos os valores de algumas destas variáveis apresentadas, tal como a carga que deverá ser processada

diariamente, a temperatura a que o crude deverá entrar na coluna CC-V1, os caudais volumétricos e

temperaturas de cada corte da coluna. Ainda no plano são referidos os cortes que se pretendem maximizar ou

minimizar. A duração de cada tipo de run varia, em média, entre 3 a 5 dias.

Todas as variáveis seleccionadas para as análises descritas nesta secção encontram-se listadas na Tabela 8.

Tabela 8 – Lista das variáveis seleccionadas.

CE Consumo específico horário de vapor por crude (ton vapor/ton crude)

d Massa volúmica do crude corrigida a 15 oC (kg/l)

P Pressão topo da coluna (bar)

Qc Caudal mássico de crude (ton/h)

Q GOP Caudal volumétrico horário de gasóleo pesado que sai do stripper CC-V2 (m3/h)

Ql Caudal mássico horário do corte de gasolina SR (ton/h)

QRAT Caudal volumétrico horário de resíduo atmosférico (m3/h)

Qv Consumo horário de vapor (ton/h)

Qv(t-1) Consumo de vapor no instante anterior (ton/h)

T amb Temperatura ambiente (oC)

Tc Temperatura de corte do GOP (oC)

Te Temperatura de entrada do crude na coluna de destilação atmosférica (oC)

T90 % vol. destilada de RAT à temperatura à qual 90% de GOP destilado

%Ql % do corte de gasolina SR face ao crude

6.1.1. Análise base diária – 21 Março de 2013 a 30 de Junho de 2014

Foi realizado um estudo ao consumo de vapor na coluna CC-V1 a partir de 21 de Março de 2013 até 30 de

Junho de 2014, pois como evidenciado na Figura 19, a partir desta data há uma maior concordância entre os

dados do consumo de vapor recolhidos pela RTDB e pelos dos balanços de utilidades, dando um maior grau de

confiança à fonte usada, RTDB. A base desta análise é diária e não contempla a paragem geral de Março e Abril,

bem como, os períodos em que a unidade não funcionou normalmente.

42

Nas Figuras 35 à 37, representa-se a evolução no tempo, de algumas das variáveis consideradas no estudo da

CC-V1 e a sua comparação com o consumo de vapor.

Figura 35 – Relação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à direita, e os caudais de gasolina SR (ton/h), de crude (ton/h), e de RAT (m

3/h), eixo à esquerda.

Da Figura 35 pode observar-se que o caudal de crude tem uma certa influência no caudal de vapor consumido

à coluna. Poder-se-á prever que seja possível, através da análise estatística, encontrar uma relação positiva

entre estas duas variáveis, pois quanto maior o caudal processado na coluna, maior deverá ser a quantidade de

vapor para fazer o ajuste do fraccionamento entre o resíduo atmosférico e o gasóleo pesado. No entanto,

poderá não corresponder sempre à realidade, uma vez que a Refinaria de Sines processa vários tipos de crude

com diferentes rendimentos. O processamento de mais caudal de um determinado crude, não significa

necessariamente um maior caudal de resíduo atmosférico.

Analisando a Figura 35, verifica-se que há períodos onde se registam andamentos entre estas duas variáveis

opostos, como é o caso de Outubro e Novembro de 2013 e Junho de 2014, para um aumento substancial do

caudal de crude, regista-se uma diminuição do consumo de vapor.

A relação entre o resíduo atmosférico e o consumo de vapor deverá ser positiva, pois quanto mais resíduo,

mais fracções leves de gasóleo pesado serão arrastadas por este. Pela análise da Figura 35, pode observar-se a

influência do resíduo atmosférico no consumo de vapor: de 7 a 25 de Junho de 2014 regista-se uma quebra do

consumo de vapor para um aumento do caudal de crude e, uma parte dessa redução deve-se à diminuição do

caudal de RAT. No dia 7 de Outubro de 2013, verifica-se o oposto, um pico no consumo de vapor explicado pelo

aumento do caudal de RAT, quando o caudal de crude processado se reduz.

Por fim, o caudal de gasolina SR deveria ter uma relação contrária com o vapor, não a nível processual mas sim

devido a limitações do equipamento. Quanto maior o teor de hidrocarbonetos leves, mais elevada a pressão de

topo da coluna. Na Figura 36 apresenta-se a evolução ao longo do tempo do caudal de vapor, da massa

volúmica do crude e da pressão de topo.

6

8

10

12

14

16

18

20

0

200

400

600

800

1000

1200

mar-13 mai-13 jun-13 ago-13 out-13 nov-13 jan-14 mar-14 abr-14 jun-14

Q v

ap

or

(to

n/h

)

Q c

ort

e g

as. S

R (

ton

/h),

Q

RA

T (m

3 /h

) e

Q c

rud

e (

ton

/h)

Q corte gas. SR Q RAT Q crude Q vapor

43

Figura 36 – Relação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à direita, pressão de topo (bar), eixo à esquerda, e massa volúmica (kg/l), eixo à esquerda.

A pressão de topo é uma das variáveis mais influentes no que diz respeito ao consumo de vapor no fundo da

coluna. O aumento da pressão de topo conduz ao aumento da temperatura de ebulição, o que, caso se deseje

manter o fraccionamento, leva a um incremento da temperatura de saída do crude do forno e por conseguinte,

a um maior consumo energético. Na operação é desejável evitar esta situação, mantendo-se sempre a pressão

de topo no valor mais baixo praticável, isto é, na capacidade máxima de arrefecimento, conseguida pelo

controlador normal que é o retorno do CC-C1 para a entrada nos aeroarrefecedores. No entanto, no Verão,

devido à temperatura ambiente ser superior, a capacidade de arrefecimento do topo da coluna é afectada pelo

facto de a unidade não possuir aeroarrefecedores necessários, pondo em causa a condensação dos produtos

leves e, por conseguinte, a pressão de topo.

Para planos de fabrico com cargas superiores, a pressão de topo terá de ser maior do que para um menor

caudal de crude processado. Quando a pressão de topo atinge o valor máximo estabelecido, uma das primeiras

medidas a ser tomada é a redução do caudal de vapor injectado no fundo na coluna. Assim, pressões altas

tendem a induzir um menor consumo de vapor. Os períodos indicados anteriormente de Outubro a Novembro

de 2013 e Junho de 2014, onde um aumento substancial do caudal de crude provocou uma diminuição do

consumo de vapor, coincidem com períodos onde efectivamente se assinala um aumento muito significativo do

valor da pressão.

A massa volúmica do crude varia para cada tipo de crude, dependendo da composição dos hidrocarbonetos

(parafínicos, nafténicos ou aromáticos) e das resinas e asfaltenos. Um crude mais denso não significa

necessariamente que tenha um rendimento maior em RAT do que um crude menos denso. No entanto, um

crude com elevado teor em resíduo tem uma massa volúmica considerada alta. Por esta razão será difícil obter

uma relação entre o consumo de vapor e a massa volúmica.

Figura 37 - Relação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à direita, temperatura de entrada do crude (oC), eixo à

esquerda, temperatura do corte de GOP SR (oC), eixo à esquerda.

6

8

10

12

14

16

18

20

0,4

0,6

0,8

1

1,2


Q v

ap

or

(to

n/h

)

P t

op

o (

bar

) e

mas

sa

volú

mic

a (k

g/l)

Massa volúmica P topo Q vapor

6

8

10

12

14

16

18

20

200

250

300

350

400


Q v

ap

or

/to

n/h

)

T e

ntr

ada(

oC

) e

T d

e

cort

e (

oC

)

T entrada T corte Q vapor

44

Relativamente à temperatura do crude à saída do forno, genericamente, quanto mais alta, mais fácil é o

fraccionamento entre o GOP e o RAT, conduzindo a um menor consumo de vapor. Após a paragem, o set point

da temperatura de entrada do crude é cerca de [valor confidencial] oC e antes rondava [valor confidencial]

oC.

No entanto, uma vez que a composição dos crudes é diferente, nem sempre se consegue que a temperatura

seja a pretendida. A temperatura de saída de um crude com maior rendimento em compostos pesados poderá

ser maior do que a de um crude com maior rendimento em leves porque vaporiza menos no forno, havendo

uma maior troca de calor sensível. Assim, uma temperatura de saída maior poderá corresponder a um crude

com maior rendimento em RAT, que necessita de maior caudal de vapor. No entanto, há sempre vantagem em

que a temperatura de entrada na coluna seja mais elevada qualquer que seja o tipo de crude.

Por fim, a temperatura de corte deve ser ajustada consoante a qualidade do produto (gasóleo pesado) que se

deseja obter. Esta qualidade está prevista no plano de fabrico de cada run e é dada pela percentagem

volumétrica de GOP evaporada a 360oC que é controlada por análises laboratoriais no decurso de cada run. A

previsão da percentagem volumétrica de GOP evaporada a 360oC saída do stripper CC-V2 é obtida através de

um inferencial no DCS que tem em conta o caudal de resíduo e a temperatura de corte do gasóleo pesado e é

comparada com as amostras que seguem para laboratório, para posterior ajuste dos cálculos. O ajuste da

percentagem volumétrica de GOP evaporada a 360ºC é feito à custa da temperatura do corte entre o gasóleo

pesado e o RAT.

Recorrendo ao software Minitab®, para realizar a análise estatística, introduziram-se as variáveis descritas na

Figura 38, e através do teste Stepwise, que escolhe automaticamente as variáveis mais significativas na

explicação do consumo de vapor, obtém-se a regressão linear múltipla apresentada na mesma.

Figura 38 - Regressão linear múltipla para o período compreendido de 21 de Março de 2013 a 30 de Junho de 2014.

O software Minitab® não considerou, como variáveis explicativas para o modelo, o caudal de gasolina SR e a

massa volúmica. A pressão de topo é a variável com maior peso, tendo uma relação negativa com o aumento

do consumo de vapor. Relativamente ao caudal de crude, apresenta uma relação negativa com o caudal de

vapor, o que não seria expectável. A Figura 39 revela a tendência do consumo específico face ao aumento do

caudal de crude e a Figura 40 ilustra a influência do caudal de crude na pressão de topo.

Qv (ton/h) Ql (ton/h) d (kg/l) Q RAT (m

3/h)

Qc (ton/h)

T amb (ºC) P (bar) Te(ºC) Tc (ºC)

45

Figura 39 – Relação entre o consumo específico (ton vapor/ ton crude).

Figura 40 - Relação entre a pressão de topo e o caudal de crude.

Através da Figura 39, observa-se que o consumo específico diminui com o aumento do caudal de crude.

Possíveis causas poderão ser o aumento da pressão de topo, quando é imposta mais carga à coluna e a melhor

eficiência da coluna para maiores cargas. Pela Figura 40, é possível verificar a influência do caudal de crude

sobre a pressão de topo que poderá justificar a relação negativa entre o caudal de crude e o caudal de vapor

obtida na regressão linear múltipla, uma vez que o operador terá de diminuir o caudal de vapor para não

exceder a pressão de topo.

As temperaturas, ambiente e de entrada do crude na coluna apresentam uma relação negativa tal como era

esperada. Finalmente, a temperatura do corte de GOP tem uma relação positiva com o consumo de vapor e tal

como foi mencionado anteriormente não se podem tirar conclusões quanto à sua validade, uma vez que o seu

valor é optimizado em função da qualidade de cada tipo de crude.

Removendo os 31 outliers e observações influentes do conjunto de dados (382) indicados pelo software,

alcança-se a RLM apresentada na Figura 41.

Figura 41 - Regressão linear múltipla, excluindo os outliers.

O valor e o sinal dos coeficientes mantêm-se constantes comparativamente à análise anterior que incluía todos

os pontos. Neste caso o Minitab® inclui a variável correspondente ao caudal de gasolina SR, representada por

Ql, apresentando um coeficiente positivo, contrário ao que seria de esperar.

Quanto ao modelo, através do valor-p da regressão bem como o respectivo de cada variável, que pode ser

consultado na Figura B 3 em apêndice CD, conclui-se que os dados traduzem evidência para a rejeição da

hipótese nula, 𝐻0, para níveis de significância de α=5 e α=10%. O valor VIF respeitante a cada variável é inferior

a 5, não indicando a presença de multicolinearidade.

Relativamente à análise de resíduos, ilustrada na Figura B 5, verifica-se que os resíduos seguem uma

distribuição normal, tanto no gráfico de probabilidade normal como no histograma. No diagrama de resíduos

vs. valores ajustados, verifica-se que a distribuição de resíduos é aleatória em torno da linha de base

0,005

0,01

0,015

0,02

0,025

700 800 900 1000 1100 1200

CE

( to

n v

apo

r /t

on

cru

de

)

Q crude (ton/h)

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

700 800 900 1000 1100 1200

P t

op

o (

bar

)

Q crude (ton/h)


3/h)

Qc (ton/h)

T amb (ºC) P (bar) Te (ºC) Tc (ºC)

46

correspondente a um valor de resíduo zero, validando o pressuposto da homocedasticidade. E no último

diagrama, resíduos vs. ordem de observação, evidencia-se que existe auto correlação entre as observações 50

a 100, sensivelmente.

6.1.2. Análise base horária - 19 de Maio a 21 de Julho de 2014

Na análise estatística, após a paragem, de 19 de Maio a 21 de Julho de 2014, uma vez que o intervalo de tempo

é muito inferior, houve a necessidade de usar os dados numa base horária. O período de estudo é desde 19 de

Maio a 21 de Julho de 2014.

A Figura 42 mostra que o consumo de vapor tem uma gama de variação entre 10 a 19 ton/h. De notar que, os

pontos onde o consumo de vapor foi nulo não foram considerados, pois correspondem a paragens da unidade.

Figura 42 – Consumo de vapor na CC-V1, pela RTDB, de 19 de Maio a 21 de Julho de 2014.

Através do teste Stepwise, e utilizando as variáveis descritas na legenda da Figura 43, obtém-se a regressão

linear múltipla, excluídos os outliers.


Com a remoção dos 99 outliers da amostra de 1420 observações, o R2

ajustado passa de 18,99 para 27,52% e as

variáveis consideradas explicativas para o modelo mantêm-se, bem como o sinal dos seus coeficientes.

A priori pensar-se-ia que a introdução de x1 e x2 pudesse conduzir a problemas de multicolinearidade, no

entanto o software Minitab® identifica o elevado grau de dependência entre as duas variáveis e selecciona a

variável x2, Ql, porque tem maior capacidade explicativa sobre o consumo de vapor. Nesta regressão são

excluídas também as variáveis correspondentes ao caudal mássico de crude e ao caudal volumétrico de gasóleo

pesado que sai do stripper CC-V2. Embora o caudal mássico de crude seja à partida uma variável bastante

importante para o consumo de vapor, o Minitab® rejeita-a. Relativamente à variável x8, QGOP, provavelmente

o motivo da sua exclusão é por esta ser medida a jusante da coluna de destilação atmosférica, não interferindo

directamente no consumo de vapor.

Através dos valores VIF de cada variável e do valor-p obtido para a regressão e variáveis, que pode ser

consultado em apêndice, na Figura B 8, conclui-se que o modelo pode ser aceite. Relativamente à análise de

0

5

10

15

20

19-mai 29-mai 8-jun 18-jun 28-jun 8-jul 18-jul

Q v

apo

r (t

on

/h)

y – Qv (ton/h) x1 – %Ql x2 – Ql (ton/h) x3 – d (kg/l) x4 – Q RAT (m

3/h)

x5 – Qc (ton/h) x6 – T amb (ºC) x7 – P (bar) x8 – Q GOP (m

3/h)

x9 – Tc (ºC)

47

resíduos, verifica-se neste caso que o critério da normalidade, da homocedasticidade e auto correlação não

foram cumpridos, vide Figuras B 9 e B10.

6.1.3. Análises base horária regime diurno e nocturno – 19 de Maio a 13 de Julho de 2014

Tal como já referido, no Verão, devido à temperatura ambiente ser superior, a capacidade de arrefecimento do

topo da coluna é afectada pelo facto de a unidade não possuir aeroarrefecedores necessários, o que reduz a

condensação e faz aumentar a pressão. Para resolver este problema, a injecção de vapor durante o dia é

inferior à da noite, no entanto não sendo este procedimento o suficiente para reduzir a pressão, diminui-se a

carga admitida à coluna.

A pressão de topo tem, então, uma relação directa com a temperatura ambiente que conduz a uma maior

pressão no regime diurno e menor no regime nocturno. O regime diurno considerado foi entre as 8h e as 20h e

o regime nocturno consiste nas restantes horas.

Nas Figuras 44 e 45 demonstram-se as relações entre o consumo de vapor, consumo específico de vapor (ton

de vapor/10 ton de crude), pressão de topo e temperatura ambiente, entre 19 de Maio a 13 de Julho de 2014.

Figura 44 – Comparação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à esquerda, com o consumo específico de vapor (ton vapor/10 ton de crude), eixo à direita, a pressão de topo (bar), eixo à direita, e temperatura ambiente (

oC), eixo à

esquerda, no regime diurno.

Figura 45 - Comparação entre o consumo de vapor (ton/h), eixo à esquerda, com o consumo específico de vapor (ton vapor/ 10 ton de crude), eixo à direita, a pressão de topo (bar), eixo à direita, e temperatura ambiente (

oC), eixo à

esquerda, no regime nocturno.

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45


CE

e P

to

po

(bar

)

T am

b (

ºC)

e Q

vap

or

(to

n/h

)

T amb Vapor P topo CE*

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0

5

10

15

20

25

30

35

40


CE

e P

to

po

(b

ar)

T am

b (

ºC)

e Q

vap

or

(to

n/h

)

T amb Vapor P topo CE*

48

Das análises às Figuras 44 e 45, é visível a forte dependência da pressão de topo com a temperatura ambiente

e a relação negativa destas variáveis com o consumo de vapor, verificando-se que para os picos de maior

pressão na coluna, se regista uma redução de injecção de vapor. O consumo específico segue o mesmo

andamento que o consumo de vapor, indicando que o caudal de crude para cada regime é mantido

sensivelmente constante. No início de Junho, regista-se uma quebra do registo de dados por ter ocorrido um

problema na unidade. Nas Figuras 44 e 45 estão representadas as médias das variáveis estudadas, sendo

possível verificar que para o regime nocturno, o consumo de vapor é cerca de 6,5% superior face ao do regime

diurno, enquanto a temperatura ambiente e a pressão de topo decrescem, respectivamente, 15 e 8%. No

entanto, o consumo específico aumenta 4,5%, do regime nocturno para o diurno.

Utilizando a lista de variáveis consideradas na legenda da Figura 46, foi realizada uma análise estatística e

recorrendo ao teste Stepwise, que conduziu, por exclusão dos outlier à RLM, apresentada na mesma figura.

Figura 46 - Regressão linear múltipla para o regime diurno, excluindo os outliers.

Com a remoção dos 43 outliers das 610 observações, consegue-se um coeficiente de determinação ajustado

superior (o inicial era de 25,68%) e a inclusão da massa volúmica que passa a ter a maior contribuição para o

modelo.

As variáveis removidas foram a percentagem de caudal do corte de gasolina SR e a pressão do topo da coluna

respectivamente. A variável x1 é excluída pelo mesmo motivo referido na análise anterior. Relativamente à

variável x7, a sua exclusão poderá ser explicada pelo facto de se estar apenas a considerar o período diurno,

onde a temperatura, e por conseguinte, a pressão embora oscilem, não apresentam variações significativas,

embora a temperatura ambiente esteja contemplada no modelo.

Através da Figura B 13, é possível concluir que o efeito estimado destas variáveis em Y é diferente de zero, uma

vez que os dados traduzem evidência para a rejeição de H0 para níveis de significância de α=1%, α=5% e

α=10%.

A análise de resíduos, que pode ser consultada na Figura B 15, apresenta problemas ao nível da variância e

auto correlação, no entanto, o critério de normalidade é respeitado.

A análise estatística para o regime nocturno apresentou resultados semelhantes, embora com coeficientes de

determinação menores e como tal, não vai ser apresentada nesta dissertação.

6.1.4. Análise com referência ao tempo - 19 de Maio a 20 de Agosto de 2014

Foi também realizada uma outra análise estatística, não com o intuito de definir uma baseline, mas sim para

verificar o facto do consumo de vapor em cada instante t estar dependente do valor da injecção de vapor no

instante anterior (1h antes). O período de análise foi de 19 de Maio a 20 de Agosto de 2014, sendo registada

numa base horária.

y – Qv (ton/h) x1 – %Ql x2 – Ql (ton/h) x3 – d (kg/l) x4 – Q RAT (m

3/h)

x5 – Qc (ton/h) x6 – T amb (ºC) x7 – P (bar) x8 – Q GOP (m

3/h)

x9 – Tc (ºC)

49

A lista de variáveis implementada no software é a apresentada na legenda da

Figura 47 e realizando o teste Stepwise, obtém-se a regressão linear múltipla contemplada na mesma, tendo-

se excluído os outliers.

Figura 47 – Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers.

Removendo os 170 outliers indicados pelo software do conjunto de dados constituídos por 2119 observações,

alcança-se um R2

ajustado de 95,87%, ao invés do primeiro de 89,24%. Como se pode verificar na Figura 47, todas

as variáveis estudadas foram consideradas como relevantes na explicação do sistema. A contribuição do vapor

no instante anterior para a explicação da variabilidade do consumo de vapor no instante t é positiva e embora

seja alta não é a variável com maior capacidade explicativa deste.

Os dados traduziram evidência para a não rejeição da hipótese nula para níveis de significância de α =1, α =5, e

α =10% e o valor VIF de todas as variáveis indicam que não se registam problemas a nível de

multicolinearidade, como pode ser observado na Figura B 18. Relativamente à análise de resíduos, vide Figura B

20, cumpre os critérios relativos à homocedasticidade e auto correlação, tendo um valor correspondente ao

teste de Durbin-Watson de 1,377, indicando que não há correlação entre as variáveis independentes. No

entanto não respeita o critério da distribuição normal dos resíduos.

6.1.5 Análise base horária - 1 a 10 de Julho de 2014

Na tentativa de encontrar uma melhor regressão entre as variáveis, realizou-se uma nova análise apenas para

os intervalos onde o consumo de vapor teve menos oscilações.

Figura 48 – Consumo de vapor na unidade CC-V1 (ton/h), durante 1 de Maio a 21 de Julho de 2014.

Como se observa pela Figura 48, há dois períodos onde é possível identificar menores variações de injecção de

vapor na coluna de destilação atmosférica: de 16 a 21 de Maio e de 1 a 10 de Julho. No entanto, apenas o

segundo intervalo pode ser estudado, pelo facto de ter havido um problema na historização do caudal

volumétrico de resíduo atmosférico entre 1 a 19 de Maio, levando à inexistência de dados.

Esta análise encontra-se realizada em detalhe podendo ser consultada no apêndice A.1.

5

10

15

20

1-mai 11-mai 21-mai 31-mai 10-jun 20-jun 30-jun 10-jul 20-jul

Q v

apo

r (t

on

/h)

Y – Qv (ton/h) x1 – Ql (ton/h) x2 – d (kg/l) x3 – QRAT (m

3/h)

x4 – Qc (ton/h)

x5 – T amb (ºC) x6 – P (bar) x7 – Te(ºC) x8 – Tc (ºC) x9 – Qv(t-1) (ton/h)

50

6.1.6. Análise base de 5 minutos – 19 de Maio a 29 de Agosto de 2014

Esta análise foi realizada para o período entre 19 de Maio a 29 de Agosto, numa base de 5 minutos não com o

intuito de encontrar uma baseline para o consumo de vapor na CC-V1, mas para testar a relação com um maior

conjunto de pontos. A regressão linear múltipla obtida, excluídos os outliers, é a representada na Figura 49.

Figura 49 - Regressão linear múltipla, excluídos os outliers.

Com a remoção dos 1405 outliers referentes à amostra de 28362 observações, alcançou-se um R2

ajust de

24,04%, face ao anterior considerando todas as observações de 18, 19%.

Em ambas as análises (com e sem outliers), foram incluídas todas as variáveis estudadas e os dados obtidos

traduziram evidência para a rejeição da hipótese nula para níveis de significância de α = 1%, α=5% e α=10%.

Uma vez mais, a RLM revela uma influência negativa do caudal de crude no consumo de vapor. A relação entre

o caudal de RAT é positiva o que representa o esperado teoricamente e o caudal de gasolina SR apresenta uma

relação positiva com o consumo de vapor.

Relativamente à análise de resíduos excluindo os outliers, não cumpria os critérios respeitantes a uma

regressão linear múltipla, como pode ser visível através da Figura B 25.

6.1.6.1. Análises base de 5 minutos com atraso na variável resposta de 5 e 10 minutos

Para ter em consideração o tempo que o operador demora a tomar uma decisão e o tempo que o equipamento

leva a responder, considerou-se um atraso na variável de 5 e 10 minutos na injecção de vapor. O impacto desta

alteração na análise não foi significativo, uma vez que o coeficiente de determinação ajustado embora

aumente face à última análise permanece baixo para ambas as análises, sendo de 25,11% e 25,65%, para um

atraso de 5 e 10 minutos, respectivamente. Estas análises também apresentam uma relação negativa entre o

consumo de vapor e o caudal de crude admitido na coluna e positiva entre o consumo de vapor e o caudal de

gasolina SR.

6.1.7 Análise por tipo de mistura de crudes

Esta análise tem o objectivo de comparar a injecção de vapor ao longo do tempo com o comportamento de

algumas das variáveis estudadas para cinco runs, não tendo os dados sofrido qualquer tipo de tratamento

prévio. A base de tempo desta análise foi de 5 minutos.

Os crudes seleccionados são os descritos na Tabela 9.

Y – Qv (ton/h) x1 – Ql (ton/h) x2 – d (kg/l) x3 – QRAT (m

3/h)

x4 – Qc (ton/h) x5 – T amb (ºC) x6 – P (bar) x7 – Te(ºC) x8 – Tc (ºC)

51

Tabela 9 – Período correspondente a cada tipo de mistura de crudes.

Mistura Período

M1 19 a 27 de Maio

M2 27 de Maio a 1 de Junho

M3 5 a 12 de Junho

M4 12 a 16 de Junho

M5 16 a 19 de Junho

Não foi estudado a mistura de crude correspondente ao período de 1 a 5 de Junho porque houve uma paragem

da unidade.

Figura 50 – Consumo de vapor (ton/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

Figura 51 - Pressão de topo da coluna (bar) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

A pressão de topo é uma das variáveis mais importantes no controlo da injecção de vapor à coluna. Tal como

referido na análise diária entre 21 de Março de 2013 a 30 de Junho de 2014, uma coluna de destilação com

pressão superior apresenta consumos energéticos maiores.

Da Figura 51, destaca-se a pressão do run 3 que, inicialmente, encontra-se muito baixa, no entanto, a par com

o aumento da injecção de vapor, ela sobe e fica estável entre [valor confidencial] a [valor confidencial] bar.

Esta situação corresponde ao arranque da unidade após a paragem de 1 a 5 de Junho.

4

9

14

19

0 2000 4000 6000 8000 10000

Q v

apo

r (t

on

/h)

Mistura1 Mistura2 Mistura3 Mistura4 Mistura5

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

0 2000 4000 6000 8000 10000

Pre

ssão

(b

ar)


52

Inicialmente o consumo de vapor está a [valor confidencial] ton/h, passando para [valor confidencial], depois

aumenta e fica a oscilar entre [valor confidencial] a [valor confidencial] ton/h, descendo novamente para

[valor confidencial] ton/h, apresentando sempre grandes variações, eventualmente explicadas pelo efeito da

temperatura ambiente. Na Figura 52 é evidenciada a relação entre o consumo de vapor e os regimes diurno (8-

20h e nocturno (21-7h).

Figura 52 – Consumo de vapor diferenciando-se o regime diurno e nocturno para a mistura de crude 1, sendo dia entre o traço azul e o amarelo e noite entre o amarelo e o azul.

No primeiro intervalo assinalado, correspondente ao regime diurno, é possível verificar que o consumo de

vapor diminui ao longo do dia. Já para o segundo intervalo é visível o crescente consumo. Durante o

processamento da mistura na coluna são visíveis estas relações, excepto para o dia 25 de Maio cuja injecção de

vapor foi constante. Analisando as Figuras 53 a 56, não se consegue explicar à luz das variáveis estudadas o

motivo desta situação.

Na Figura 51, pode observar-se que nos picos de maior pressão de topo da mistura 1, a injecção de vapor à

coluna é menor. Esta evidência acontece nos minutos 2500 e 4500, sensivelmente. Para os outros registos, não

existe relação.

Relativamente ao run 2, a Figura 50 apresenta oscilações do caudal de vapor ao longo do tempo, no entanto, a

pressão de topo só varia nos primeiros instantes, a partir dos 1000 minutos sensivelmente, a pressão

permanece na ordem de [valor confidencial] bar, não mostrando absolutamente nenhuma relação com a

injecção de vapor.

A relação verificada para o run 4, é mais notória, pois cerca do minuto 1000, a pressão decai um pouco,

possibilitando que o caudal de vapor aumente, depois a pressão baixa em [valor confidencial] bar e o vapor

consumido também, e cerca do minuto 2000, o caudal de vapor varia enquanto a pressão do topo fica

estabilizada.

Figura 53 - Temperatura ambiente (

oC) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

6

9

12

15

18

21

19-mai 20-mai 21-mai 22-mai 23-mai 24-mai 25-mai 26-mai 27-mai

Qva

po

r (t

on

/h)

10

20

30

40

0 2000 4000 6000 8000 10000

Tem

p. a

mb

ien

te (

ºC)

Mistura1 Mistura2 Mistura3

53

Na Figura 53, apresentam-se os valores da temperatura ambiente registados para cada crude. Relacionando

esta figura com a Figura 51, observa-se que o comportamento da pressão de topo é bastante influenciado

pelas temperaturas sentidas ao longo dos dias.

Figura 54 - Caudal mássico de crude (ton/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

Uma vez que o caudal de crude não é fortemente afectado por outras variáveis, as oscilações registadas na

Figura 54 poderão ser explicadas por pressões elevadas no topo da coluna.

Figura 55 - Caudal volumétrico de resíduo atmosférico (m3/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

Uma vez que cada série apresentada na Figura 55 é relativa apenas a um run, era expectável um andamento

mais constante do resíduo atmosférico.

Relativamente ao run 3, concluiu-se que este teve problemas no início do processamento e a partir do instante

2000, verifica-se que a coluna estabiliza e o caudal de resíduo é sensivelmente mais baixo do que o das

restantes misturas, embora o caudal de crude seja elevado. Tendo em conta esta situação, este crude deveria

consumir menos vapor face aos restantes, no entanto, pela Figura 50, este cenário não se observa.

O caudal de RAT referente ao run 4 apresenta dois comportamentos distintos tendo uma média de [valor

confidencial] m3/h para os primeiros 2495 minutos processados e de [valor confidencial] m

3/h para os

restantes, enquanto a carga processada não revela este desfasamento. O vapor consumido na coluna também

não revela qualquer relação com esta diferença de caudal resíduo atmosférico.

600

800

1000

1200

1400

0 2000 4000 6000 8000 10000

Q c

rud

e (

ton

/h)

Mistura1 Mistura2 Mistura3

0

200

400

600

0 2000 4000 6000 8000 10000

Q R

AT

(m3 /

h)


54

Figura 56 - Caudal mássico do corte de gasolina SR (ton/h) para 5 runs estudados ao longo do tempo (min).

Na Figura 56, destaca-se o run 4 por ter uma quebra do caudal de gasolina SR no minuto 1000. No entanto, a

carga, para este intervalo de tempo em que se registou a quebra do caudal de gasolina SR, foi mantida e o

caudal de RAT também. A pressão de topo foi afectada pela quebra de caudal de gasolina SR, o que possibilitou

o aumento do consumo de vapor.

Na Figura 56, observa-se que existe maior instabilidade nos primeiros minutos, referentes à estabilização da

carga, o que é comum a todas as outras Figuras.

Da análise destas variáveis, conclui-se que efectivamente, estas não apresentam o comportamento expectável,

revelando assim a complexidade da unidade e a dificuldade em encontrar relações entre as mesmas.

Na Tabela 10, apresentam-se os valores médios calculados para as variáveis estudadas relativos a cada crude.

Tabela 10 – Média das variáveis estudadas para cada crude. [Valores confidenciais]

Q vapor

(ton/h)

P topo

(barg)

T amb

(oC)

Q crude

(ton/h)

Q RAT

(m3/h)

Ql

(ton/h)

Densidade

(API)

T corte

(oC)

T entrada

(oC)

Crude 1

Crude 2

Crude 3

Crude 4

Crude 5

Da análise à Tabela 10, pode observar-se que a pressão de topo do crude 2 é muito mais baixa face às

restantes. Este facto pode ser explicado devido ao baixo caudal de crude admitido na coluna, bem como à

temperatura ambiente ser baixa.

Relativamente aos crudes 4 e 5, apresentam elevados caudais de crude e de resíduo atmosférico, no entanto a

injecção de vapor não foi mais alta face às restantes. Isto pode ser explicado pela temperatura ambiente e pela

pressão de topo serem bastante elevadas.

Tratamento estatístico para os runs de 1 a 5

O objectivo desta análise é conseguir uma equação para cada tipo de mistura de crudes, pois as suas

características, como a massa volúmica e o teor em resíduo e leves, levam a um desempenho diferente da

coluna. Tal como já referido, cada run tem uma duração média de 3 a 5 dias e para saber exactamente quando

houve mudança de carga da coluna, consultou-se o plano de fabrico da Refinaria. De notar que, uma vez

0

100

200

300

0 2000 4000 6000 8000 10000

Ql (

ton

/h)


55

alterada a carga, existe sempre um intervalo de tempo em que esta não está estabilizada, não devendo ser

considerado esse intervalo de tempo na análise estatística. Quanto maior a diferença de qualidades, maior será

esse intervalo de tempo. O mesmo acontece para o fim da carga porque o crude é um blending cujas

propriedades não são exactamente as mesmas e no tanque de armazenagem a mistura pode não estar

homogénea.

A base temporal utilizada nestas análises foi de 5 minutos, de modo a não ter problemas com o tamanho da

amostra.

A Tabela 11 resume os resultados estatísticos dos crudes estudados, apresentando a regressão linear múltipla

para o conjunto de dados excluídos os outliers, bem como o coeficiente de determinação ajustado.

Tabela 11 - Resultados estatísticos para os 5 crudes estudados.

Misturas Regressão linear múltipla final R2

ajust. (%) Resíduos/Amostra

M1 𝑄𝑣 = 307,17 + 0,01445 𝑄𝑙 − 208,39 𝑑 + 0,00761𝑄𝑅𝐴𝑇 − 0,3628𝑇𝑒

+ 0,0419𝑇𝑐 78,41 248/2266

M2 𝑄𝑣 = −768,9 + 0,15527 𝑄𝑙 + 898,4 𝑑 − 0,04182𝑄𝑅𝐴𝑇 − 0,03714𝑄𝑐

+ 71,98 𝑃 + 0,0591𝑇𝑐 31,12 55/1236

M3 𝑄𝑣 = −125,3 + 0,0374 𝑄𝑙 + 127,65 𝑑 − 0,011763𝑄𝑅𝐴𝑇 − 0,0967 𝑇𝑎𝑚𝑏

− 0,0254𝑇𝑒 + 0,0433𝑇𝑐 47,56 98/1858

M4 𝑄𝑣 = −286,5 + 0,00529 𝑄𝑙 + 286,6 𝑑 + 0,005057𝑄𝑐 − 0,0927 𝑇𝑎𝑚𝑏

− 7,008 𝑃 + 0,3126 𝑇𝑒 + 0,1848 𝑇𝑐 86,18 50/871

M5 𝑄𝑣 = −170,6 + 0,01527 𝑄𝑙 + 361,9 𝑑 − 0,001564 𝑄𝑐 − 0,3125𝑇𝑎𝑚𝑏

− 0,3051𝑇𝑒 59,49 49/744

Nota: as variáveis consideradas são: Qv (ton/h), Ql (ton/h), d (kg/l), Q RAT (m3/h), Qc (ton/h), Tamb (oC), P (bar), Te (oC), Tc (oC).

Em todas as regressões, o software contempla o caudal de gasolina SR, apresentando uma relação positiva com

o caudal de vapor, o que pode ser explicado por não haver muito gás incondensável no topo da coluna e,

portanto, a pressão de topo ser baixa.

A mistura 2 tem uma relação positiva entre a pressão de topo e o caudal de vapor consumido na coluna, o que

não acontece em todas as outras regressões em que a pressão de topo é considerada significativa para o

modelo. Este facto pode ser explicado pela média da pressão de topo ser apenas de [valor confidencial] barg,

não alcançado o tal valor limite que conduz à diminuição da injecção de vapor de stripping.

Segundo as regressões encontradas, apenas nos casos das misturas 2, 4 e 5, se considera o caudal de crude

tratado na coluna como uma variável importante no consumo de vapor. Quanto ao caudal de RAT, observa-se

que, nos casos das misturas 1 e 3, se considera mais explicativo para a variabilidade do caudal de vapor do que

o caudal de crude e, apenas o run 1 apresenta uma relação positiva com o vapor.

Para a mesma mistura, a sua temperatura de entrada deverá ter uma relação negativa com o consumo de

vapor, o que é verificado em todos os casos, excepto no 4.

Seria expectável que a análise realizada para cada tipo de crude originasse coeficientes de determinação

ajustados maiores, como para o caso dos runs 1 e 4, porque o funcionamento da coluna depende muito

56

fortemente das características da mistura de crudes processada. No entanto, como referido e mostrado na

comparação das variáveis mais relevantes com a injecção de vapor, é difícil conseguir uma relação entre estas.

Todas as análises estatísticas referentes a cada run são aceites através do valor-p referente à regressão e do

valor VIF referente a cada variável. As análises de resíduos apresentam problemas ao nível da variância,

normalidade e auto correlação.

Em apêndice, será apresentada unicamente a análise estatística do primeiro run, ver Figuras B 28 a B 32.

6.1.7.1. Consumo específico para o run correspondente à mistura de crudes 1

Foi igualmente realizado um tratamento estatístico ao run 1, utilizando o valor do consumo específico de

vapor. A base desta análise é de 5 minutos. Através do teste Stepwise, selecciona-se as variáveis mais

explicativas para o run 1.

Figura 57 - Análise de regressão linear múltipla.

Como é visível, as variáveis seleccionadas são exactamente as mesmas que na análise anterior. Removidos os

239 outliers do conjunto de dados de 2177, obtém-se a regressão linear múltipla demonstrada na Figura 58.

Figura 58 – Análise de regressão linear múltipla, excluídos os outliers.

Com a remoção dos outliers, o coeficiente de determinação ajustado aumentou, de 60,64 para 75,62%. No

entanto, comparativamente ao consumo normal, diminuiu ligeiramente (de 78,41%) com a alteração da

variável dependente de consumo para consumo específico.

Esta análise respeita o pressuposto da multicolinearidade e o valor-p indica que o modelo encontrado é

significativo para o nível de significância de α=1%, como pode ser observado na Figura B 35. A análise de

resíduos revela problemas a nível da variância, normalidade e auto correlação, vide Figuras B 36 e B 37 em

apêndice CD.

Foi igualmente concretizada uma outra análise muito similar, apenas com a diferença da base de análise, sendo

agora horária, para o mesmo run 1. As variáveis consideradas como significativas nesta análise foram apenas as

x2, x7 e x8, respeitantes à massa volúmica do crude, temperatura média de entrada do crude na CC-V1 e

temperatura de corte do GOP. O coeficiente de determinação ajustado obtido depois da exclusão dos outliers

foi de 60,64%. Uma vez que esta análise é pior do que a anterior não será contemplada nesta dissertação.

Y – CE x1 – Ql (ton/h) x2 – d (kg/l) x3 – Q RAT (m

3/h)

x5 – T amb (ºC) x6 – P (bar) x7 – Te (ºC) x8 – Tc (ºC)

Y – CE x1 – Ql (ton/h) x2 – d (kg/l) x3 – Q RAT (m

3/h)

x5 – T amb (ºC) x6 – P (bar) x7 – Te (ºC) x8 – Tc (ºC)

57

6.1.8. Análise T90 – 1 de Maio a 26 de Agosto de 2014

Cada crude tem uma curva de destilação típica, pois a composição varia. Na Figura 59 estão apresentadas as

curvas de destilação reais dos vários produtos obtidos a partir da mistura de crudes alimentada à coluna de

destilação, do dia 2 de Julho de 2014, às 7h, correspondente ao run 9. Na Figura 59 são identificados os cortes

de cada produto. O perfil de destilação de cada fracção é dado por índices como T10, T50 e T90, onde T1 e T2 são

temperaturas de corte para um dado produto. Por exemplo, T90 do gasóleo pesado SR representa a

temperatura em que 90% do gasóleo pesado evapora, nas condições da sua destilação [45].

Em condições ideais, o conjunto das destilações dos vários produtos seria uma curva contínua desde os

produtos mais leves até ao resíduo atmosférico, indicando que a separação entre os produtos era perfeita. No

entanto, não se consegue que a destilação seja perfeita, havendo sempre mistura de produtos para cada corte.

Uma vez que o ponto inicial da destilação é um ponto com um erro relativamente grande associado, para cada

produto apenas se considera o valor de 5% do evaporado (T5), pois é quando a análise já tem maior precisão.

Por esta razão, as curvas de destilação para os diferentes produtos não se chegam a sobrepor.

Figura 59 – Curvas de destilação atmosférica dos produtos obtidos no run 9 (2 de Julho de 2014).

Na Figura 59, embora não haja sobreposição das curvas de destilação pode observar-se que relativamente a

dois produtos seguidos, a T5 do composto mais pesado é menor do que a T100 do composto mais leve.

Todas as fracções, à excepção do RAT, são analisadas de acordo com o método ASTM 7345. Este método de

ensaio é utilizado para determinar as características de destilação de produtos com ponto de ebulição entre 20

a 400oC, à pressão atmosférica, utilizando um equipamento de micro destilação automática, sendo necessária

uma quantidade reduzida de amostra [46]. A fracção de RAT é analisada de acordo com o método ASTM D-

1160. Este método destina-se à análise de produtos com pontos de ebulição máximos de 400oC, sob vácuo

[47].

O objectivo da injecção de vapor na CC-V1 é de melhorar o fraccionamento entre o GOP SR e o RAT. O vapor

permite que hidrocarbonetos de massa molecular menor que estão misturados no RAT vaporizem e sejam

recolhidos na zona superior onde é extraído o GOP. Assim, uma das características importantes para

determinar o valor de injecção de vapor necessário para se obter uma melhor separação entre o GOP SR e o

resíduo atmosférico é a fracção de destilado existente no resíduo atmosférico à temperatura dos 90% de

destilado do GOP SR. Quanto menor este valor, melhor o fraccionamento. Para se determinar este valor, retira-

se a T90 da curva de destilação do GOP.

0

100

200

300

400

500

600

0 100 200 300 400 500

Tem

pe

ratu

ra (

oC

)

% volumétrica evaporada de cada fracção 100

100 100 100

Gas. Kero.

GOL

GOP

RAT

58

Figura 60 – Temperatura à qual 90% do GOP SR evaporou para uma amostra do run 9 (2 de Julho de 2014).

Figura 61 – Percentagem volumétrica destilada de RAT para a Temperatura dos 90% do GOP do run 9 (2 de Julho

de 2014).

A temperatura obtida foi de [valor confidencial] oC. Com esta temperatura e a partir da curva de destilação do

resíduo atmosférico, Figura 61, retira-se a percentagem volumétrica de resíduo atmosférico. A percentagem

correspondente ao GOP SR no resíduo atmosférico é de [valor confidencial], vulgarmente designado por T90.

As análises de destilação não têm uma frequência certa. A duração do run pode variar entre 3 a 11 dias.

Normalmente, na fracção RAT só é caracterizada no parâmetro destilação uma vez por semana. A fracção GOP

é analisada todos os dias úteis, pois é necessária para avaliar o corte praticado.

Na Figura 62 são apresentados, a título ilustrativo, os “T90” desde 1 de Maio até 26 de Agosto de 2014. De notar

que estes valores são determinados apenas quando se têm os resultados das análises de GOP SR e RAT em

simultâneo.

Figura 62 – Fracção de GOP SR no RAT.

Pode notar-se que a fracção de gasóleo pesado presente no resíduo (T90) varia entre [valor confidencial] a

[valor confidencial] %, para as diferentes observações.

A Figura 63 mostra a relação entre o consumo de vapor e o T90 para diferentes runs.

Figura 63 – Relação entre a injecção de vapor e o T90 (cada run é representado por um símbolo diferente).

0

100

200

300

400

0 20 40 60 80 100

Tem

pe

ratu

ra (º

C)

% volumétrica recuperada

GOP SR

0

200

400

600

0 20 40 60 80 100

Tem

pe

ratu

ra (º

C)

% volumétrica arrastada

RAT

0

5

10

15

1-mai 21-mai 10-jun 30-jun 20-jul 9-ago 29-ago

T90

0

2

4

6

8

10

12

9 11 13 15 17 19 21

T90

Injecção de vapor (ton/h)

59

Esta relação visa evidenciar o efeito do aumento do caudal de vapor na redução da fracção de GOP arrastada

no resíduo atmosférico. Através da Figura 63 é visível esta relação para três dos seis runs estudados.

Na realidade, além desta análise fazer sentido para um tipo de run, onde as características deste são as

mesmas, deveriam ser mantidas “constantes” outras variáveis, tais como, a carga à coluna, temperatura de

corte do GOP, pressão de topo (dentro do possível) e a temperatura do crude à saída do forno. A relação

esperada entre a injecção de vapor e a fracção de GOP no RAT seria inversamente proporcional até um certo

caudal de vapor, a partir do qual o T90 se manteria constante, mesmo com um aumento de vapor. Se fosse

realizado um test run a vários tipos de mistura de crudes, onde fossem mantidas estáveis todas as restantes

variáveis e, o caudal de vapor fosse aumentando progressivamente, conseguir-se-ia saber, através da

determinação do T90 correspondente a cada estágio de injecção de vapor, qual o caudal óptimo para o melhor

fraccionamento entre GOP e RAT. Durante o estágio na Refinaria não foi possível, por vários factores, realizar-

se o test run à coluna, uma vez que é necessário reunirem-se condições favoráveis à sua prática. Dado que no

Verão, a capacidade de arrefecimento da coluna é reduzida, sendo necessário aumentar caudal de crude de

noite e reduzir de dia, provocando alterações em variáveis que se pretendiam constantes, o test run só poderá

ser efectuado para um plano de fabrico com carga mais reduzida, ou durante o Inverno.

Realizando a análise estatística, contemplando o T90 como uma variável independente, bem como todas as

outras variáveis referidas na Figura 64, e recorrendo ao teste Stepwise, obtém-se a RLM descrita na mesma

Figura.

Figura 64 – Análise de regressão linear múltipla.

Como é possível observar pela análise de RLM apresentada na Figura 64, a T90 não tem um impacto significativo

sobre o consumo de vapor, não sendo integrada na regressão obtida. Apenas as variáveis respectivas à massa

volúmica, temperatura ambiente, pressão de topo e temperatura de corte foram incluídas no modelo, tendo a

temperatura ambiente um sinal contrário ao expectável.

Na análise apresentada foram excluídos os 2 outliers, da amostra de 21 observações, tendo-se conseguido um

R2

ajust. de 71,12%, ao invés do primeiro de 49,26%, sendo consideradas as mesmas variáveis significativas.

Da análise à Figura B 40, em apêndice CD, conclui-se que o modelo encontrado é significativo para o nível de

significância de α=1% e que não apresenta problemas de multicolinearidade. Relativamente à análise de

resíduos, os pressupostos de variância, normalidade e auto correlação são cumpridos, como pode ser

verificado nas Figuras B 41 e B 42.

6.2. Stripper CC-V2

Nesta secção será realizado um estudo ao stripper CC-V2, semelhante ao anteriormente realizado à CC-V1. O

objectivo deste stripper é remover as fracções mais leves que são arrastadas no corte de gasóleo pesado (GOP).


3/h)

Qc (ton/h)

T amb (oC)

P (bar)

Te (oC)

Tc (oC)

T90

60

A nível de controlo, as variáveis mais interessantes controladas na coluna CC-V2 são: o caudal de fundo de

gasóleo pesado, dado pela soma das TAGS CCF87 e CFF88 (ver Figura 34) e a temperatura de corte do gasóleo

pesado na coluna CC-V1, TAG CCT57.

A percentagem de recuperado do GOP a 360oC é importante no que diz respeito ao corte praticado da coluna

CC-V1 e não ao stripping da coluna CC-V2, pois o stripping está directamente relacionado com o teor de

hidrocarbonetos mais leves, que pode ser relacionado com a parte inicial da curva de destilação.

Uma outra variável que poderia a priori ser interessante seria a massa volúmica do gasóleo pesado, no entanto,

esta é uma propriedade dependente da natureza de cada crude, não estando directamente relacionada com o

teor em compostos mais leves, não podendo ser relacionada com o consumo de vapor.

Para o presente estudo, seria interessante conhecer-se o caudal de leves removido no stripper que volta à

coluna CC-V1, porém não há registo desse caudal, porque não é uma variável importante.

A lista de variáveis consideradas como as mais explicativas para o modelo são as indicadas na Tabela 12.

Tabela 12 – Lista das variáveis seleccionadas no estudo do stripper CC-V2.

Y Consumo de vapor (ton/h)

X1 Caudal volumétrico à saída do stripper CC-V2 (m3/h)

X2 Temperatura do corte de gasóleo pesado à saída da coluna CC-V1 (oC)

Pela Figura 20 pode constatar-se que o consumo de vapor, entre 1 de Janeiro de 2012 a 15 de Março de 2014,

apresenta vários patamares não sendo pertinente o estudo da relação com as suas variáveis independentes.

Assim, apenas foi estudada a relação para o período compreendido de 1 de Maio a 20 de Agosto de 2014,

numa base horária. Na Figura 65 apresenta-se a relação entre o andamento das variáveis independentes com o

consumo de vapor no stripper CC-V2.

Figura 65 – Relação entre o consumo de vapor no stripper CC-V2 (ton/h), eixo à esquerda, e o caudal de fundo do GOP SR (m

3/h), eixo à direita, e temperatura de entrada do GOP SR (

oC), eixo à direita.

A injecção de vapor nesta unidade não apresenta uma grande variação ao longo do tempo, apresentando um

valor médio de [valor confidencial] ton/h. Pode notar-se que a variável independente com maior relação com

o consumo de vapor é o caudal de fundo do stripper CC-V2, apresentando uma relação positiva. No período de

10 a 26 de Junho, existem variações bruscas no caudal da CC-V2 e o vapor injectado segue o mesmo

comportamento. A temperatura de entrada do GOP no stripper CC-V2 não apresenta muitas oscilações, não

tendo uma contribuição muito significativa na injecção de vapor, rondando sempre o valor de [valor

confidencial] oC.

50

150

250

350

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1-mai 21-mai 10-jun 30-jun 20-jul 9-ago

Q C

C-V

2(m

3 /h

) e

T

en

trad

a (o

C)

Q v

ap

or

(to

n/h

)

Vapor injectado Caudal da CC-V2 Temp entrada

61

O controlo do funcionamento do stripper não é muito importante porque estes compostos são tratados

posteriormente nas dessulfurações onde também são removidas as fracções mais leves.

Implementadas as variáveis no Minitab®, obtém-se a regressão linear múltipla, apresentada na Figura 66.


Ambas as variáveis estudadas são contempladas no modelo, tendo-se obtido um coeficiente de determinação

ajustado de 53,71%. Através da Figura B 45, verifica-se que o valor-p da regressão é inferior ao nível de

significância pretendido, α=10%, traduzindo evidencia para a rejeição da hipótese nula e os valores VIF

respectivos a cada variável indicam que não existem problemas de multicolinearidade. A análise de resíduos,

Figuras B 46 e B 47, revela problemas a nível de variância, da normalidade e auto correlação.

Com a remoção dos 196 outliers da amostra de 2258 observações, obtém-se uma RLM que integra igualmente

as duas variáveis, porém o R2

ajustado decresce para 46,68%.

6.3. Stripper CC-V3

O stripper CC-V3 tem o objectivo de remover os hidrocarbonetos leves do gasóleo ligeiro. As variáveis mais

interessantes de serem estudadas são o caudal de gasóleo que sai do fundo do stripper que é conseguido pela

soma das TAGS CCF111 e CCF112 (ver Figura 34) e a temperatura correspondente ao corte da fracção de

gasóleo ligeiro, TAG CCT56. Tal como o CC-V2, o controlo do funcionamento do stripper não é muito

importante porque estes compostos são tratados posteriormente nas dessulfurações onde também são

removidas as fracções mais leves.

No estudo da coluna CC-V3, são analisadas as variáveis indicadas na Tabela 13.

Tabela 13 – Lista de variáveis seleccionadas.

Y Consumo horário de vapor (ton/h)

X1 Caudal volumétrico horário de GOL à saída do stripper CC-V3 (m3/h)

X2 Temperatura do corte de GOL à saída da coluna CC-V1 (oC)

Através da Figura 21 da secção 5.2, pode observar-se que o consumo de vapor neste stripper também

apresenta vários patamares, rondando [valor confidencial] ton/h. Porém, a partir de Setembro de 2013,

verifica-se que a injecção de vapor apresenta mais oscilações. Na Figura B 48 em apêndice, é possível observar

a relação entre as variáveis independentes com a injecção de vapor. A análise estatística correspondente a este

período de tempo encontra-se igualmente em apêndice, nas Figuras B 49 a B 54. Para manter o critério da

análise ao stripper CC-V2 apenas serão apresentadas as relações entre as variáveis seleccionadas para o

período de 1 de Maio a 20 de Agosto de 2014, excluindo-se os intervalos em que a unidade parou. A Figura 67

evidencia essas relações numa base horária.

62

Figura 67 – Relação entre o caudal de vapor (ton/h), eixo à direita, temperatura de entrada do GOL SR (oC), eixo à

esquerda, e caudal de fundo da CC-V3 (m3/h), eixo à esquerda.

Como seria expectável, a variável com maior impacto na injecção de vapor ao stripper CC-V3 é o caudal de

fundo da coluna, tendo uma relação positiva. Verifica-se que caudais de GOL superiores conduzem a maiores

caudais de vapor injectados na coluna. A temperatura de corte tem o valor médio de [valor confidencial] ºC,

não apresentando muitas oscilações.

Implementadas as variáveis no software Minitab® e recorrendo ao teste Stepwise, obtém-se a regressão linear

múltipla indicada na Figura 68, já sem os outliers.

Figura 68 - Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers.

Com a remoção de 7% das observações correspondentes aos outliers, alcança-se uma RLM que integra as duas

variáveis estudadas, ao contrário do conseguido para todas as observações, onde apenas a variável

correspondente ao caudal de GOL é contemplada. O coeficiente de determinação ajustado alterou-se de

62,93% para 80,47%.

Pela Figura B 57, em apêndice, verifica-se que a RLM sem outliers não apresenta problemas de

multicolinearidade e o modelo é significativo para o nível de significância de α=1%, como é comprovado pelo

valor-p da regressão. Da figura B 59, observa-se que os resíduos não se distribuem de acordo com uma

distribuição normal, a variância não é aleatória em torno de uma linha de base correspondente ao valor de

resíduo de zero e a estatística de Durbin-Watson é próxima de 0.

6.4. Stripper CC-V4

O stripper CC-V4 tem a função de remover os leves do petróleo SR, de modo a cumprir o ponto de inflamação.

Nesta coluna, além de serem analisadas a temperatura de corte do petróleo SR, representada na Figura 34 pela

TAG CCT55 e o caudal total de fundo do stripper, representado pelas TAGS CCF128 e CCF5204, também foi

estudado o nível do stripper dado pela TAG CCL118, bem como a temperatura de inflamação, representado

pela TAG CCA126, pois é a especificação do produto. O petróleo tem de cumprir a temperatura de inflamação

mínima de [valor confidencial] oC.

Uma outra especificação deste produto é o ponto de congelação, temperatura à qual começam a precipitar os

cristais de parafinas, referenciado pela TAG CCA4001. A especificação que o petróleo tem de cumprir para

poder ser utlizado como combustível de aviação, Jet A1, é [valor confidencial] oC No entanto, esta

0,4

0,6

0,8

1,0

1,2

1,4

50

150

250


Q v

ap

or

(to

n/h

)

Q C

C-V

3(m

3/h

) e

T

en

trad

a (o

C)

Q CC-V3 T entrada Q vapor

63

característica está mais relacionada com o corte e não com o fraccionamento, ou seja, com a existência de

leves.

As variáveis consideradas para a análise deste equipamento foram as descritas na Tabela 14.

Tabela 14 – Lista de variáveis seleccionadas para o estudo do stripper CC-V4.


X1 Caudal volumétrico horário de petróleo SR à saída do stripper CC-V4 (m3/h)

X2 Temperatura de inflamação do queroseno (oC)

X3 Nível do stripper CC-V4

X4 Temperatura do corte de petróleo SR à saída da coluna CC-V1 (oC)

Pela Figura 22 verifica-se que o consumo de vapor neste stripper tem um caracter mais oscilante relativamente

aos restantes. Assim, foi realizada uma análise para o período respeitante a 1 de Janeiro de 2012 a 15 de Março

de 2014, podendo ser consultada em apêndice, através das figuras B 60 a B 66. Para manter o critério da

análise dos outros strippers, apenas serão apresentadas as relações e análises das variáveis seleccionadas para

o período de 1 de Maio a 20 de Agosto de 2014. As relações entre a injecção de vapor e as variáveis

independentes do stripper CC-V4, para o período de 1 de Maio a 20 de Agosto de 2014, numa base horária, são

ilustradas na Figura 69.

Figura 69 – Relação entre o caudal de vapor (ton/h), eixo à esquerda, caudal de petróleo SR (m3/h), temperatura de

inflamação (oC), temperatura do corte de petróleo SR (

oC) da coluna CC-V1 e nível do CC-V4, todos no eixo à direita.

Nesta análise, o vapor injectado apresenta uma menor relação com o caudal de fundo do stripper CC-V4,

comparativamente aos outros strippers, para o mesmo intervalo temporal. Tal facto, poderá ser explicado

devido à especificação do ponto de inflamação do petróleo, pois também contribui para o maior ou menor

consumo de vapor.

O nível do stripper do petróleo SR relaciona-se com a injecção de vapor apenas quando este está em situações

limite. Quando o nível está muito alto, a injecção de vapor aumenta para remover os leves e quando está

baixo, diminui-se a injecção para não perder nível no stripper.

Implementadas as variáveis no software Minitab®, obtém-se a RLM ilustrada na Figura 70, removidos os outliers.

Figura 70 - Análise de regressão linear múltipla, excluídos os outliers.

10

40

70

100

130

160

190

0

0,5

1

1,5

2

2,5


Q C

C-V

4(m

3 /h

), F

lash

po

int

(oC

) T

en

trad

a (o

C)

e n

íve

l C

C-V

4

Q v

ap

or

(to

n/h

)

Vapor injectado Qv stripper CC-V4 Flash point Temp entrada Nível de CC-V4

64

Com a remoção dos 231 outliers referentes a este conjunto de dados (1988), obtém-se um coeficiente de

determinação ajustado de 31,54% ao invés do inicial, 21,70%, que também incluía as quatro variáveis

estudadas.

A relação obtida entre o caudal de petróleo SR, X1, e a injecção de vapor, é positiva, o que está de acordo com

o esperado, pois quanto mais petróleo, maior a quantidade de leves arrastada, necessitando de mais vapor

para a sua remoção. O sinal do coeficiente respectivo ao ponto de inflamação, X2, é negativo o que

corresponde à realidade. Se o ponto de inflamação for baixo, a injecção de vapor terá de aumentar para

colmatar este facto e assim remover a fracção mais leve incorporada no petróleo. O nível de stripper, X3, tem

uma relação positiva, o que é coerente com o acima referido. Por fim, a temperatura de corte, x4, apresenta

uma relação positiva com o consumo de vapor, o que uma vez mais, não se consegue relacionar com o

consumo de vapor.

Da análise à Figura B 69, analisando o valor–p da regressão e os valores VIF de cada variável, respectivamente,

conclui-se que o modelo é significativo e que não apresenta problemas de multicolinearidade. Na análise de

resíduos, vide Figura B 71, observa-se que este modelo não cumpre os critérios de variância, normalidade e

auto correlação.

6.5. Coluna CC-V17

A Figura 71 apresenta o esquemático onde se pode ter uma visão global do funcionamento da coluna

desetanizadora. O vapor consumido nesta coluna serve o propósito de fornecer energia à mesma a fim de se

conseguir o fraccionamento entre o etano e o LPG.

Figura 71- Esquemático da coluna desetanizadora, CC-V17 [43].

Nesta unidade as variáveis relevantes para uma análise ao consumo de vapor são a pressão do topo da coluna

identificada no esquemático pela TAG CCP348, o caudal de refluxo representada pela TAG CCF343, a carga à

coluna indicada na TAG CCF333, a temperatura de entrada antes de passar pelo permutador de integração

energética CC-E30, identificada no esquemático pela TAG CCT517. Quanto maior o caudal de refluxo, menor

65

será a temperatura no interior da coluna pois toda a fase orgânica do balão CC-V18 retorna à coluna, obrigando

a um maior consumo de vapor para manter as condições operatórias. A taxa de refluxo garante a rectificação

dos produtos. A incorporação de C2- no LPG é regulada pela especificação do propano comercial. Como a

corrente de topo, depois de tratada é usada como combustível interno na refinaria, Fuel gás, há interesse

económico em reduzir o teor de propano na fracção de topo. A baixa taxa de refluxo propícia a existência de

propano no fuel-gás.

A TAG relativa ao caudal de vapor condensado, à saída do permutador CC-E33 é a CCF342.

Como ilustrado na Figura 24, o consumo específico aumenta muito devido ao fouling acumulado no

permutador de calor CC-E33 ao longo do tempo de funcionamento, razão pela qual o tratamento estatístico só

foi realizado para o período após paragem, numa base horária, desde 6 de Maio a 21 de Julho de 2014.

A injecção de vapor à desetanizadora é influenciada por diferentes variáveis sendo necessário um estudo

aprofundado às mesmas para compreender quais as que mais influenciam o sistema. As variáveis analisadas

são as listadas na Tabela 15.

Tabela 15 – Lista de variáveis analisadas.

P Pressão de topo (bar)

Qc Caudal volumétrico horário de carga à desetanizadora (m3/h)

Q LPG Caudal volumétrico horário de LPG (m3/h)

Qr Caudal volumétrico horário de refluxo (m3/h)

Qv Consumo horário de vapor no permutador da CC-V17 (m3/h)

Te Temperatura de entrada da carga na coluna antes de passar no permutador CC-E30 (oC)

Nas Figuras 72 e 73 são mostradas as relações entre as variáveis estudas ao longo do tempo, aquando do

funcionamento normal da unidade. Estas análises foram realizadas entre o período de 6 de Maio a 21 de Julho

de 2014, uma vez que houve um problema na historização da temperatura de entrada da carga, levando à

inexistência de dados entre 1 a 6 de Maio.

Figura 72 - Relação entre o caudal de condensado no permutador CC-E33 (m3/h), eixo à direita, e carga à coluna (m

3/h),

caudal de LPG (m3/h) e temperatura de entrada da carga na coluna CC-V17 (

oC), todas no eixo à esquerda.

A Figura 72 descreve a relação entre a carga à coluna CC-V17, o caudal de LPG, a temperatura de entrada antes

de permutar calor com o permutador CC-E30 e o vapor consumido no permutador CC-E33. Como é possível

constatar a relação entre a carga e o caudal de LPG é muito próxima, revelando que o rendimento de LPG em

diferentes crudes não é muito variável.

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

10

20

30

40

50

60

70

6-mai 16-mai 26-mai 5-jun 15-jun 25-jun 5-jul 15-jul

Q v

ap

or

(m3 /

h)

Q c

arga

(m3 /

h),

T e

ntr

ada

(oC

) e

Q L

PG

(m

3 /h

)

Carga à coluna CC-V17 Temp entrada LPG Vapor

66

Até sensivelmente 13 de Junho, o vapor consumido no permutador segue a carga à coluna, apresentando

depois desta data algumas diferenças. No período entre 28 de Junho a 5 de Julho (processamento de dois

runs), a carga à coluna aumentou, o que levou a um acréscimo significativo no consumo de vapor no

permutador. No entanto, de 5 a 11 de Julho, a carga (em conjunto com o caudal de LPG) diminuiu e o consumo

de vapor manteve-se. A partir de 11 de Julho, a situação inverteu-se, para a mesma carga, registou-se uma

diminuição do consumo de vapor.

Relativamente à relação entre a temperatura de entrada da carga e o consumo de vapor, pode constatar-se

que uma temperatura mais elevada induz a um menor consumo de vapor. Na Figura 72, identifica-se o período

de 13 a 17 de Junho, onde se regista um menor consumo de vapor para uma temperatura de entrada superior.

Embora esta não seja a principal causa, tem alguma influência.

Na Figura 73 apresenta-se a relação entre o caudal de refluxo, pressão de topo e o vapor consumido na coluna

CC-V17, para o funcionamento normal da unidade, para o mesmo período.

Figura 73 – Relação entre o caudal de condensado no permutador CC-E33 (m3/h), eixo à direita, e o caudal de refluxo (m3/h) e pressão de topo na coluna CC-V17 (bar), ambos no eixo à esquerda.

A pressão de topo é mantida constante, não variando significativamente ao longo do tempo. Esta não deverá

ultrapassar um certo limite, pois caso o atinja os gases serão descarregados para a flare.

Relativamente ao refluxo e ao vapor consumido, é visível uma relação muito estreita entre eles, seguindo o

mesmo andamento. Pode verificar-se que a diminuição de vapor entre 13 a 17 de Junho é justificada

maioritariamente pela diminuição do caudal de refluxo. No entanto, no intervalo de 28 de Junho a 11 de Julho

as duas variáveis não seguem a mesma tendência. Assim, o período respectivo de 5 a 11 de Julho, não tem uma

explicação para o aumento do consumo de vapor, uma vez que as variáveis explicativas estudadas não têm o

mesmo andamento. Seria necessário realizar uma análise mais detalhada às qualidades do fraccionamento

entre os produtos de topo e fundo para verificar qual a sua influência no consumo de vapor.

À semelhança da Figura 24, também se tentou relacionar o consumo específico ao longo do tempo desde a

paragem, excluindo o período compreendido de 5 a 11 de Julho por falta de fiabilidade dos dados. No entanto,

o intervalo de estudo resume-se a 2 meses, o que não é significativo para avaliar o impacto do fouling no

consumo. Na verdade, este consumo até diminuiu. O valor do consumo específico determinado após paragem

foi de [valor confidencial] ton vapor /ton carga.

Implementando as variáveis no programa Minitab® para realizar a análise estatística e recorrendo, de igual

forma, aos testes para encontrar um modelo com as variáveis mais relevantes do sistema, obteve-se a RLM

descrita na Figura 74, com a exclusão dos outliers.

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

5

15

25

35

45

55

6-mai 16-mai 26-mai 5-jun 15-jun 25-jun 5-jul 15-jul

Q v

ap

or

(m3 /

h)

Q r

efl

uxo

(m

3/h

) e

Pto

po

(b

ar)

Refluxo P topo Vapor

67

Figura 74- Regressão linear múltipla, excluídos os outliers.

Removendo os outliers identificados pelo software, cerca de 129 das 1552 observações, consegue-se um

coeficiente de determinação ajustado de 74,82%, ao invés do inicial de 49,73%. A baseline apresentada integra

todas as variáveis estudadas, contrariamente à anterior que não contempla o caudal de pesados (LPG).

A carga da coluna, Qc, e o caudal volumétrico de refluxo, Qr, apresentam uma relação positiva com o consumo

de vapor, o que corresponde à realidade. A temperatura de entrada, Te, apresenta uma relação negativa, o que

também corresponde à realidade do sistema. A pressão tem uma relação positiva com o consumo de vapor, e

tal como referido na CC-V1, pressões de topo superiores, conduzem a maiores consumos energéticos para se

manter o fraccionamento.

Avaliando a tabela referente à RLM na Figura B 75, pode observar-se que os valores VIF respectivos aos caudais

de carga à coluna e de LPG estão compreendidos entre 5 a 10, indicando que poderão existir problemas de

multicolinearidade entre eles, embora o teste Stepwise as inclua na regressão. O valor-t determina que entre

estas duas variáveis, a mais relevante deve ser o caudal de carga. Relativamente ao valor-p da regressão, os

dados traduzem evidência para a rejeição da hipótese nula para níveis de significância de α=1%, α=5% e

α=10%, como pode ser verificado pela Figura B 75. Da análise do diagrama de resíduos vs valores previstos,

vide Figura B 77, verifica-se que a distribuição de resíduos é aleatória em torno de uma linha de base

correspondente ao valor de resíduo zero. Relativamente à normalidade dos resíduos, observa-se que tanto no

histograma, como no gráfico de probabilidade normal, os resíduos não se distribuem segundo uma distribuição

normal para valores de resíduos positivos. Por fim, avaliando o efeito de auto correlação entre as observações,

verifica-se que existe auto correlação.

6.6. Coluna CC-V22

O objectivo do vapor nesta unidade é fornecer a energia necessária para se conseguir separar as três fracções

produzidas. A Figura 75 ilustra o esquemático referente à coluna desisopentanizadora com alusão às variáveis

monitorizadas.

68

Figura 75 - Esquemático da coluna desisopentanizadora, CC-V22 [43].

Esta coluna tem a particularidade de o aquecimento poder ser realizado por dois permutadores de calor, CC-

E49 e CC-E54. O primeiro funciona com vapor a 3,5 barg, e o outro funciona através de integração energética

com uma corrente de gasóleo de vácuo (HVGO) proveniente da coluna de destilação de vácuo I. Neste último,

monitoriza-se a abertura da válvula da corrente quente, bem como a sua temperatura. Apenas quando a

válvula está completamente aberta é possível determinar o caudal correspondente à corrente quente (HVGO)

que passa no CC-E54. Para as outras posições da válvula não se consegue quantificar efectivamente o calor

cedido.

Assim, as variáveis mais interessantes nesta coluna são a carga que é dada pela TAG CCF394, o caudal do corte

de fundo composto pela gasolina despentanizada indicada pela TAG CCF395, o caudal respeitante ao corte

lateral composto pela gasolina ligeira representada pela TAG CCF443, o caudal respeitante ao corte de topo

constituído pelo isopentano que pode ir à unidade de HT, identificado pela TAG CCF10001 ou para

armazenagem (TAG MPF1), o caudal volumétrico de fundo que é aquecido no permutador de calor CC-E49,

representado por CCF541, a temperatura de entrada da carga na coluna antes de passar pelo permutador CC-

E43, representado por CCT398, o caudal de refluxo que é dado pela TAG CCF426, a pressão de topo que é dada

pela CCP427, o caudal volumétrico de fundo que é aquecido no permutador de integração energética CC-E54,

dado pela TAG CCF4021 e, por fim, a temperatura de entrada do HVGO da coluna de vácuo I, que no

esquemático acima não se encontra representada. A TAG CCT4032_OP referente à coluna de vácuo I dá a

indicação da percentagem da abertura da válvula da corrente quente que está a permutar calor no permutador

de calor CC-E54.

Na Figura 76, apresenta-se o consumo de vapor numa base diária, desde 1 de Janeiro de 2012 a 29 de Outubro

de 2014, e a sua relação com a taxa de refluxo, evidenciando a tendência do consumo de vapor para os

períodos antes e após paragem.

69

Figura 76 – Vapor condensado (m3/h) ao permutador da coluna CC-V22, eixo esquerda, e taxa de refluxo, eixo direita,

com indicação das linhas de tendência nos períodos antes e após na paragem.

Através da Figura 76, é visível a redução progressiva do consumo de vapor entre 2012 a 2014, justificada

maioritariamente pela diminuição da taxa de refluxo ao longo do tempo.

Nesta figura, foi removido o período referente a Fevereiro - Maio de 2013, devido a problemas de medição do

caudal de vapor detectados na Figura 27 e o período da paragem geral, de Março a Maio de 2014.

Além da forte dependência da taxa de refluxo no consumo de vapor, também a integração energética entre a

coluna CC-V22 e a coluna de vácuo I tem uma grande influência. A Figura 77 evidencia essa relação apenas para

o período antes da paragem geral, uma vez que será realizado um estudo detalhado após Maio de 2014.

Figura 77 – Relação entre o caudal de vapor condensado (m

3/h), caudal de carga (m

3/h) e abertura da válvula de

integração energética (OP).

Pela Figura 77, verifica-se que nem sempre a relação entre a abertura da válvula da linha de HVGO e o caudal

de vapor têm sentidos contrários. No intervalo entre 18 de Julho a 28 de Agosto de 2012, verificou-se que não

havendo integração energética e para um caudal de carga elevado e de refluxo relativamente constante, ver

Tabela 16, o caudal de vapor não aumentou substancialmente face ao período anterior, de 29 de Junho a 17 de

Julho, em que a válvula de integração energética esteve aberta.

Tabela 16 – Comparação dos caudais de vapor, carga e refluxo e abertura da válvula da linha de HVGO para dois períodos.

Q vapor (m3/h) Q carga (m

3/h) Q refluxo (m

3/h) OP Int. energética (%)

29/6/2012 – 17/7/2012 Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial

18/7/2012 – 28/8/2012 Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial

Nesta coluna há muitas variáveis envolvidas que influenciam o consumo de vapor, entre as quais, o caudal de

HVGO que permuta calor com o caudal de fundo da coluna CC-V22 no permutador CC-E54 cujo registo apenas

é conseguido quando a integração energética é total.

0

200

400

600

0

10

20

30

40

50


Taxa

de

re

flu

xo

Q v

ap

or

(m3

/h)

Q vapor Taxa de refluxo

-10

20

50

80

110

jan-12 abr-12 jul-12 out-12 fev-13 mai-13 ago-13 dez-13 mar-14

Q v

apo

r (m

3 /h

), Q

car

ga

(m3 /

h)

e O

P

Abertura válvula integração energética Q vapor Q carga

70

Dada a complexidade do sistema, o facto dos valores do caudal de condensado não terem a relação esperada

com a respectiva abertura de válvula, como pode ser verificado através da Figura 27 e, ainda, o facto de não

existir uma relação directa entre o caudal de condensado e a integração energética, verificada na Tabela 5,

inviabiliza uma análise isenta de erros, sendo apenas realizada para o período após paragem.

O consumo de vapor para o período após paragem foi realizado com base nos dados obtidos pela RTDB, num

regime horário, desde o dia 1 de Maio a 30 de Outubro do corrente ano.

Figura 78 – Caudal de vapor condensado (m3/h) no CC-E49, eixo esquerda, e carga à coluna (m3/h), eixo direita.

Na Figura 78, pode observar-se que o consumo de vapor tem várias oscilações, variando entre 0 a [valor

confidencial] m3/h. A carga à coluna também sofre variações, tomando o valor nulo quando existem problemas

a montante desta.

Os pontos respeitantes ao consumo de vapor nulo para quando existe carga admitida à coluna poderão indicar

que a energia fornecida pelo permutador CC-E54 é suficiente para o funcionamento da coluna. A fim de testar

a validade dos valores obtidos para o caudal de condensado, apresenta-se, na Figura 79, a relação entre o

caudal de vapor e a respectiva abertura da válvula do circuito de vapor.

Figura 79 - Caudal da corrente de vapor condensado da coluna CC-V22, e a respectiva abertura de válvula.

Da observação da Figura 79 é possível concluir que efectivamente após a paragem, o caudal de vapor continua

a não ter o mesmo andamento que a abertura de válvula. De 1 a 14 de Maio, a válvula está aberta e o caudal

de vapor é nulo na grande maioria do tempo, e entre 11 a 21 de Setembro, a válvula de vapor está fechada e

há registo de caudal de vapor condensado. Deste modo, estes dois períodos não podem ser integrados na

análise estatística apresentada a jusante. Relativamente aos outros períodos, regista-se que existe

inconsistência entre os dados, sobretudo para posições mais fechadas da válvula. Pode observar-se que há

períodos em que a válvula está fechada, mas há registo de vapor e, o contrário também acontece.

0

40

80

120

0

10

20

30

40

50

1-mai 21-mai 10-jun 30-jun 20-jul 9-ago 29-ago 18-set 8-out 28-out

Q c

arga

(m3 /

h)

Q c

on

d. v

ap

or

(m3 /

h)

vapor injectado CC-E49 Carga

-10

10

30

50

70


Q v

apo

r(m

3 /h

) e

Ab

ert

. vá

lv.

Abertura válvula vapor Q vapor

71

Relativamente à Figura 78, o facto de não haver carga, não significa necessariamente que a unidade não esteja

a funcionar, pode estar a refluxo mínimo, requerendo consumo energético na mesma. A Figura 80 apresenta a

evolução do consumo de vapor e o caudal de refluxo.

Figura 80 – Comparação entre o caudal de condensado no CC-E49 (m3/h), eixo à esquerda, e o refluxo da coluna CC-V22

(m3/h), eixo à direita, para o período de 1 de Maio a 24 de Outubro de 2014.

Da comparação entre as Figuras 78 e 80, constata-se que os valores nulos de refluxo são coincidentes com os

valores de carga nula à coluna, evidenciando que para esses períodos não é necessário o fornecimento de

calor, pois esta não se encontra a fraccionar. A Figura 80 demonstra, ainda, a forte relação positiva entre o

caudal de refluxo à coluna e o consumo de vapor. A variação do refluxo na coluna deve-se, essencialmente, à

rectificação pretendida do iso-pentano. Actualmente, têm sido realizados muitos esforços para reduzir o

consumo de vapor, sendo um deles, a diminuição da taxa de refluxo desta coluna. Nas Figuras 81 e 82, mostra-

se o efeito da taxa de refluxo sobre o fraccionamento da coluna com base nas análises realizadas no mês de

Agosto (mês onde se registou uma maior fiabilidade dos dados) para a gasolina ligeira e para a gasolina

despentanizada.

Figura 81 - Fracção volumétrica de iC5 na gasolina ligeira.

Figura 82 - Fracção volumétrica de iC5 na gasolina despentanizada.

Através da análise às Figuras 81 e 82, é possível verificar que, tendencialmente, taxas de refluxo maiores

conduzem a menores fracções de isopentano no caudal do corte lateral e no de fundo, respectivamente.

A abertura da válvula da linha de HVGO para o permutador CC-E54 indica a ocorrência de integração energética

com a corrente de fundo da CC-V22. A Figura 83 apresenta a evolução das três variáveis que determinam a

integração energética, desde 1 de Maio a 24 de Outubro de 2014.

0

50

100

150

200

250

0

10

20

30

40

50


Q r

efl

uxo

(m

3/h

)

Q v

apo

r co

nd

. (m

3/h

)

Q vapor Q refluxo

100

150

200

250

300

5 15 25 35

Taxa

de

Re

flu

xo

% volumétrica de iC5 na gasolina ligeira

Gasolina ligeira

100

150

200

250

300

0 2 4 6 8 10

Taxa

de

re

flu

xo

% volumétrica de iC5 na gasolina despentanizada

Gasolina despentanizada

72

Figura 83 – Comparação entre a temperatura de HVGO (oC), eixo à esquerda, abertura da válvula de integração

energética (%), eixo à esquerda, e caudal volumétrico do fundo da coluna ao CC-E54 (m3/h), eixo à direita.

Através da Figura 83, observa-se que até ao dia 14 de Maio, a válvula esteve completamente fechada e a

temperatura do HVGO rondava os 20-30ºC, correspondente à temperatura ambiente, indicando que não houve

integração energética, ainda que o caudal ao CC-E54 tenha um valor médio de [valor confidencial] m3/h. Pela

Figura 79, constata-se que o caudal de vapor para este intervalo foi inexistente na maioria do tempo,

provando-se efectivamente que a abertura da válvula de condensado do CC-E49 retrata a realidade.

De 14 de Maio a 7 de Junho, a abertura da válvula e a temperatura do HVGO têm um comportamento muito

instável e o caudal de fundo ao CC-E54 não segue a mesma tendência, sendo máximo em períodos em que a

válvula está fechada. Por esta razão, também este intervalo não foi considerado na análise estatística. De 8 de

Junho a 2 de Agosto, o andamento das três variáveis é mais homogéneo. No entanto, a partir desta data, a

abertura da válvula da linha de HVGO toma valores muito baixos, para temperaturas de HVGO elevadas, e o

caudal de fundo ao CC-E54 continua muito elevado. Assim, pode constatar-se que existe inconsistência entre os

dados. Em apêndice CD, pode ser consultada a Figura B 78 respeitante à abertura da válvula do CC-E54, onde

se verifica que o medidor de caudal regista correctamente excepto para o período entre 1 a 14 de Maio.

De referir, ainda, que o caudal da corrente de fundo ao permutador CC-E54 encontra-se fora de range a partir

de [valor confidencial] m3/h, o que não permite conhecer o valor do caudal.

Na Figura 84 apresentam-se os caudais de condensado e de fundo ao permutador de calor CC-E49 e a abertura

da válvula do caudalímetro de vapor, de 1 de Maio a 24 de Outubro de 2014.

Figura 84 – Comparação entre o caudal de condensado do CC-E49 (m3/h) e abertura da válvula de condensado ambos no

eixo à esquerda, e caudal de fundo ao CC-E49 (m3/h), eixo à direita.

Da análise à Figura 84, observa-se que o caudal de fundo ao permutador CC-E49 apresenta vários patamares,

enquanto o caudal de condensado tem um comportamento mais oscilante.

0

100

200

300

-10

90

190

290


Q v

ao

CC

-E5

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3 /h

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ºC)

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Temp HVGO Abertura da válvula Qv ao CC-E54

0

100

200

300

400

500

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30

50

70


Q f

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do

CC

-E4

9 (

m3 /

h)

OP

vap

or

e Q

vap

or(

m3 /

h)

OP vapor Q vapor Qfundo CC-E49

73

Entre 8 a 19 de Junho, o caudal de vapor é nulo (corroborado pela respectiva abertura de válvula) e, através da

Figura 83, pode observar-se que o caudal de fundo que vai ao CC-E54 é muito elevado, o que implica que o

calor trocado neste permutador seja suficiente para o funcionamento da coluna. No entanto, para este período

regista-se um caudal de fundo médio da coluna ao permutador CC-E49 de [valor confidencial] m3/h.

No período de 11 a 21 de Setembro, a carga e o refluxo à coluna são nulos e o caudal de fundo ao permutador

CC-E49 regista, em média, [valor confidencial] m3/h, o que poderá implicar que este caudalímetro não esteja

correcto. Porém, relacionando o caudal de fundo ao CC-E49 com a abertura da válvula de vapor, é possível

observar que, embora o valor em si não esteja correcto, o seu andamento segue, aproximadamente, o da

abertura da válvula de condensado, excluindo-se o intervalo de 14 de Maio a 7 de Junho. Efectivamente, nos

períodos de 8 a 19 de Junho e 11 a 21 de Setembro, o registo do caudal de fundo ao CC-E49 é menor face a

aberturas da válvula diferentes de zero (ou negativas). Assim, na análise estatística, fez-se uso deste caudal

porque o seu desvio dá indicação do caudal de fundo ao permutador CC-E49.

A Figura 85 mostra a abertura da válvula da linha de HVGO ao longo do período de 8 de Junho a 24 de Outubro

de 2014. De frisar que, para este estudo, foram retiradas as observações referentes ao intervalo de 11 a 21 de

Setembro e a períodos cuja energia fornecida à coluna era insuficiente face aos caudais de carga e de refluxo

existentes. O intervalo de posição da válvula varia de -6,9 a 105%, sendo estas respectivas ao fecho e abertura

totais.

Figura 85 – Distribuição da posição de abertura da válvula de integração energética de 8/6 a 24/10 de 2014.

Da Figura 85 pode observar-se que, para o período em causa, 18% do funcionamento normal da coluna foi

realizado com integração energética total com a coluna de vácuo I e não se registaram períodos onde a coluna

funcionou apenas com energia proveniente de utilidade (posição -6,9 da válvula). No entanto, para os

intervalos de posição de válvula seleccionados, a maior fatia corresponde à posição mais fechada.

Na Tabela 17, relaciona-se a abertura da válvula com o consumo específico médio de vapor, necessário ao

funcionamento da coluna CC-V22, e calcula-se a consequente redução de vapor.

Tabela 17 – Parâmetros relativos à coluna CC-V22.

Abertura da válvula

Int. Energética %

Caudal médio de condensado

no permutador CC-E49 (m3/h)

Consumo específico de vapor

(m3 vapor/ m

3 carga)

Redução de vapor

(%)

-6,8 – 34,9 Confidencial Confidencial -

35 - 69,9 Confidencial Confidencial 29

70 – 104,9 Confidencial Confidencial 31

105 Confidencial Confidencial 41

37%

20%

25%

18% _6,8 - 34%

35 - 69%

70 - 104%

105%

74

Através da Tabela 17, é possível verificar o efeito que a abertura da válvula tem sobre o caudal médio de

condensado. Quanto maior a integração energética, menor o consumo específico de vapor. Com uma

integração total consegue-se uma redução de 41% do consumo específico face ao cenário de menor integração

energética, gama compreendida entre -6,8 a 34,9%. As duas gamas intermédias da posição da válvula

apresentam um consumo específico muito próximo devido ao caudal de refluxo das observações do intervalo

compreendido entre 70 a 104,9% ser substancialmente superior ao outro intervalo.

A lista de variáveis integradas nas análises estatísticas é a representada na Tabela 18.

Tabela 18 - Lista de variáveis analisadas na coluna CC-V22.

P Pressão no topo da coluna (bar)

Qc Carga à coluna CC-V22 (m3/h)

Qf CC-E49 Caudal de fundo admitido ao permutador de calor CC-E49 (m3/h)

Qf CC-E54 Caudal de fundo admitido ao permutador de calor CC-E54 (m3/h)

Q HVGO Caudal de HVGO ao permutador de calor CC-E54 (m3/h)

Qr Caudal volumétrico de refluxo (m3/h)

Qv Vapor condensado de 3,5 bar no permutador CC-E49 (m3/h)

Te carga Temperatura de entrada da carga à coluna CC-V22 (oC)

Te HVGO Temperatura de entrada de HVGO que permuta calor no CC-E54 (oC)

% abert. válv. Abertura da válvula de HVGO admitido ao CC-E54 (%) - integração energética

Uma vez que, quando a abertura da válvula é completa é possível conhecer o valor de caudal de HVGO que

passa no permutador CC-E54, foram analisados três cenários:

Válvula completamente fechada:

A válvula indicadora de integração energética apenas esteve fechada no intervalo entre 1 a 14 de Maio e dado

que os dados obtidos não são consistentes, não será realizada a análise.

Válvula completamente aberta:

Para o período em que a válvula de integração energética está totalmente aberta, foram implementadas todas

as variáveis descritas na Tabela 18, com exclusão da variável correspondente à abertura da válvula de HVGO,

dado que esta toma sempre o mesmo valor. O intervalo desta análise foi de 8 de Junho a 24 de Outubro de

2014, sendo removidas as observações que não são consistentes.

A Figura 86 evidencia os dados em que há integração total com o caudal de HVGO da coluna de vácuo I e a sua

relação com a carga à unidade CC-V22, os caudais de fundo aos permutadores CC-E49 e CC-E54, o caudal de

refluxo e o caudal de vapor condensado.

75

Figura 86 - Comparação entre o caudal de condensado no CC-E49 (m3/h), eixo à direita, e os caudais de fundo aos

permutadores CC-E49 e CC-E54 (m3/h), caudal de refluxo (m

3/h), caudal de HVGO ao permutador CC-E54 (m

3/h) e a carga

à coluna CC-V22 (m3/h), todos no eixo à esquerda.

Pela Figura 86 verifica-se que existe uma relação entre as variáveis estudadas. No último conjunto de dados, a

carga sofre um decréscimo, que provoca uma redução do caudal de fundo ao CC-E49 e, que por conseguinte,

conduz a uma redução do consumo de vapor condensado, mantendo-se o caudal de fundo da coluna ao CC-

E54, o caudal de refluxo e o caudal de HVGO ao permutador CC-E54.

A regressão linear obtida para este conjunto de dados está indicada na Figura 87.

Figura 87 – Regressão linear múltipla, excluídos os outliers.

As variáveis referentes à carga da coluna desisopentanizadora e à temperatura da mesma não foram

consideradas relevantes para a análise. Neste caso, a carga à coluna não tem um caracter muito explicativo

porque uma grande parte do caudal de fundo da coluna vai ao permutador CC-E54. O caudal de fundo que

entra no permutador CC-E49 e o caudal de refluxo apresentam uma relação positiva com o vapor, tal como era

de esperar. A pressão de topo é uma variável muito importante para o consumo de vapor e, tal como

anteriormente explicado, não é vantajoso energeticamente uma pressão de topo elevada. O sinal do

coeficiente é positivo porque, pressões altas conduzem a um maior consumo de energia para manter o

fraccionamento. Quando a pressão de topo atinge valores superiores a [valor confidencial] bar,

aproximadamente, reduz-se o consumo de energia da coluna, primeiro actuando no caudal de vapor e caso,

não seja suficiente, no caudal de HVGO. Relativamente ao caudal de fundo da CC-V22 que vai permutar calor

no CC-E54, à temperatura de HVGO e ao caudal de HVGO, todos têm uma relação negativa com o vapor

condensado, tal como era expectável.

Com a remoção dos 25 outliers das 507 observações, a variável pressão de topo é excluída e o sinal do

coeficiente da variável representativa do caudal de fundo ao CC-E54 passa para positivo, não tendo significado

físico. Assim, esta análise não é contemplada na dissertação, embora o R2

ajustado tenha aumentado para 85,32%.

Quanto à análise de resíduos, vide Figura B 83, não são respeitados nem o critério da normalidade dos resíduos

tanto no gráfico de probabilidade normal como no histograma nem o critério de variância. O teste de Durbin-

Watson, Figura B 82, evidencia problemas de auto correlação entre as variáveis.

0

5

10

15

20

0

200

400

600

8-jun 28-jun 18-jul 7-ago 27-ago 16-set 6-out 26-out

Q v

ap

or

con

d. (

m3

/h)

Q (

m3 /

h)

CC-E54 CC-E49 carga Q refluxo Q HVGO ao CC-E54 Qcondensado

76

Todas as posições da válvula:

Para esta análise foram contempladas todas as variáveis listadas na Tabela 18, à excepção do caudal de HVGO

por não haver registo. Na Figura 88 é apresentada a RLM final, isto é, excluídos os outliers.

Figura 88 - Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers.

Nesta regressão todas as variáveis implementadas no software foram consideradas explicativas para o modelo,

e removendo os 155 outliers da amostra de 2488 observações, passa-se de um R2

ajustado de 88,78 para 92,38%.

A pressão de topo da coluna, em ambas as análises, apresenta uma relação negativa com o caudal de vapor

consumido, o que poderá ser explicado para situações em que a pressão atinja valores superiores a [valor

confidencial] bar.

O caudal de gasolina despentanizada que é aquecida no permutador CC-E54 apresenta uma relação positiva

com o consumo de vapor que, eventualmente poderá ser explicada por não variar de acordo com a abertura de

válvula respectiva à integração energética. No entanto, a temperatura do gasóleo de vácuo e abertura da

válvula indicadora de integração energética apresentam um coeficiente negativo, tal como era expectável.

Da análise da Figura B 86 em apêndice, pode observar-se que o modelo é validado de acordo com o valor-p.

Através da análise de resíduos presente em apêndice, Figura B 88, pode referir-se que o critério da

normalidade dos resíduos não é respeitado tanto no gráfico de probabilidade normal como no histograma, e os

pressupostos da homocedasticidade e auto correlação também não.

77

6.7. Consumo de vapor total de 3,5 barg no processo de destilação

atmosférica (PDA)

Através das análises anteriormente realizadas, foi possível determinar os vários subprocessos da destilação

atmosférica mais consumidores de vapor de 3,5 barg, CC-V1, CC-V22 e CC-E52, bem como as variáveis mais

significativas para cada uma delas. Assim, na Tabela 19, apresenta-se a lista das variáveis seleccionadas para a

análise do consumo total no PDA.

Tabela 19 – Lista de variáveis seleccionadas para o PDA.

d Densidade do crude (API)

P Pressão de topo da coluna CC-V1 (bar)

Qc Caudal de crude à coluna CC-V1 (ton/h)

Qf CC-E49 Caudal de fundo ao permutador CC-E49 respeitante à coluna CC-V22 (m3/h)

Qvt Consumo de vapor total de 3,5 barg (ton/h)

Qr Caudal de refluxo da coluna CC-V22 (m3/h)

Q RAT Caudal volumétrico de Resíduo Atmosférico (m3/h)

T amb Temperatura ambiente (oC)

T HVGO Temperatura de entrada de HVGO que permuta calor no CC-E54 respeitante à coluna CC-V22 (oC)

A variável independente associada ao pré-aquecedor de ar é o caudal de crude, pois quanto maior o seu

caudal, mais ar terá de ser admitido aos fornos.

Nesta análise, usar-se-á a densidade em grau API que é apenas uma forma de expressar a massa volúmica do

crude, através de um índice adimensional. Quanto maior a massa volúmica do crude, menor será o seu grau

API. A conversão é dada por:

𝐴𝑃𝐼 =141,5

𝑑𝑟 (6060

)− 131,5

Onde dr (60/60) é a densidade da amostra a 60ºF, em relação à densidade da água a 60ºF [45].

O período estudado na presente análise é de 8 de Junho a 29 de Outubro de 2014, exceptuando os dias 11 a 21

de Setembro. A razão pela qual o intervalo começa a 8 de Junho, e não a 1 de Maio, deve-se à falta de

consistência dos dados recolhidos para a coluna desisopentanizadora principalmente nesse período, sendo esta

uma das unidades mais importantes do consumo de vapor 3,5 barg.

As Figuras 89 a 91 pretendem comparar os vários andamentos das variáveis independentes seleccionadas com

o consumo de vapor total de 3,5 barg no processo de destilação atmosférica. Os gráficos foram construídos

numa base horária porque ilustram melhor as relações entre as variáveis comparativamente aos de base diária,

porém a análise estatística foi realizada tendo como base esta última, a fim de colmatar as oscilações sentidas

durante um dia de funcionamento. Por outro lado, a utilização da baseline horária não é uma solução realista.

78

Figura 89 – Relação entre o consumo total de vapor de 3,5 bar (ton/h), eixo à esquerda, e a carga de crude (ton/h), caudal de RAT (m

3/h) e caudal de refluxo da coluna CC-V22 (m

3/h), todas à direita.

Figura 90 - Relação entre o consumo total de vapor de 3,5 bar (ton/h), eixo à esquerda, e a temperatura ambiente (oC),

eixo à esquerda, e pressão de topo (bar), eixo à direita.

Figura 91 - Relação entre o consumo total de vapor de 3,5 bar (ton/h), eixo à esquerda, temperatura de HVGO que vai ao permutador CC-E54 (

oC) e caudal de fundo que vai ao CC-E49 (m

3/h), tudo à direita.

Através das Figuras, observa-se efectivamente que a combinação das diferentes variáveis explica a

variabilidade do consumo de vapor neste processo. A pressão de topo da coluna CC-V1 está relacionada com o

consumo de vapor, verificando-se que os picos de maior pressão correspondem a alguns dos picos de menor

caudal de vapor. O caudal de RAT também acompanha o andamento do consumo de vapor, relacionando-se

positivamente, tal como o período compreendido entre 20 a 27 de Julho, que para um menor caudal de

resíduo verifica-se um menor consumo total de energia. O caudal de crude revela uma relação positiva com o

vapor, embora não tão notória através da Figura 89, quanto a do caudal de RAT. O caudal de refluxo da coluna

CC-V22 apresenta, igualmente, uma relação positiva com o caudal de vapor consumido em todo o processo,

visível de 27 de Junho a 6 de Julho, onde um maior caudal de refluxo conduz a maiores consumos energéticos.

Relativamente à temperatura de HVGO verifica-se um comportamento contrário ao do consumo de vapor,

revelando o peso da integração energética da coluna de vácuo I face ao consumo total de vapor 3,5 barg no

0

500

1000

10

30

50

70


Q c

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Q R

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Q v

ap

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tota

l (to

n/h

)

Vapor total Carga crude Q RAT Q refluxo CC-V22

0

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10

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50

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vap

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tota

l (t

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/h)

Temp. ambiente Vapor total P topo CC-V1

0

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Q f

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do

CC

-E4

9 (

m3 /

h)

Q v

ap

or

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n/h

)

Vapor total T HVGO Qfundo CC-E49

79

PDA. O caudal de fundo da desisopentanizadora ao CC-E49 revela uma relação negativa face à temperatura do

gasóleo de vácuo e positiva com o consumo de vapor, tal como é possível identificar na Figura 91.

Sendo este vapor, a soma de todos os consumos das unidades constituintes do processo em causa, torna-se

bastante complexo conseguir avaliar-se o efeito de uma variável face ao consumo de vapor total, porque na

verdade é a influência de todas estas e das outras descritas ao longo do estudo de cada unidade que

influenciam o seu consumo.

Implementando as variáveis no Software Minitab®, sem recorrer ao teste Stepwise, obteve-se a RLM descrita

na Figura 92, já sem os outliers.

Figura 92 – Regressão linear múltipla para o consumo total de vapor 3,5 barg, para uma base diária, sem outliers.

Com a remoção dos 5 outliers identificados pelo software da amostra de 117 observações, o R2

ajustado passou de

80,40 para 83,43% e os sinais correspondentes às estimativas dos regressores mantiveram-se.

Do ponto de vista do processo, todos os sinais dos coeficientes da RLM correspondem à realidade, tendo a

pressão de topo da coluna CC-V1, o papel mais importante na explicação da variabilidade do consumo de

vapor, seguida da densidade do crude.

No entanto, avaliando a Figura A 14 que pode ser consultada no apêndice A.2, observa-se que o caudal de

crude e a temperatura ambiente não traduzem evidência para a não rejeição de H0 para níveis de significância

de α=1%, α=5% e α=10%. Relativamente ao valor VIF, este é inferior a 5 para todas as variáveis preditoras,

indicando que não existem problemas de multicolinearidade.

Quanto à análise de resíduos, vide Figuras A 15 e A 16, pode observar-se que estes se distribuem

aleatoriamente em torno de uma linha base de resíduo de zero, segundo uma distribuição normal e não

apresentam indícios de auto correlação. O teste Durbin-Watson devolve um valor muito próximo da unidade

indicando a existência de ténues correlações positivas entre as observações. A análise efectuada à relação

entre os resíduos e as variáveis independentes, ver Figura A 17, confirma que não existem termos não lineares

envolvendo as variáveis de entrada. E, finalmente, a análise estatística da variação entre os valores de Y

obtidos pelo modelo, �̂�, e os valores de Y reais demonstram que não existem outliers e observações influentes

entre a amostra analisada, como pode ser observado na Figura A 18.

Esta análise foi realizada para a densidade em API, visto que é uma medida da densidade exclusiva para os

derivados do petróleo. Foi, ainda, realizada a mesma análise com os valores em dr (60/60), verificando-se que

os resultados obtidos são muito idênticos: o sinal do coeficiente correspondente à massa volúmica passa para

negativo e, regista-se uma ligeira redução de 3 centésimas no valor do coeficiente de determinação ajustado.

A análise em dr foi também realizada numa base horária, obtendo-se resultados muito semelhantes, R2

ajustado

de 80,41% excluídos os outliers, coeficiente respectivo à densidade negativo e, com os mesmos problemas em

relação ao valor-p das variáveis em causa. Assim sendo, opta-se por apresentar a análise em base diária que

além de precisar de menos pontos, alcança valores mais ajustados do consumo de vapor face aos reais.

80

7. Análise ao consumo de combustíveis

Para o estudo do consumo de fuel-gás nos fornos apresenta-se na Figura 93 o esquemático referente ao forno

CC-H1A.

Figura 93 – Esquemático referente ao forno CC-H1A [43].

Como referido na secção 5.1, o produto de fundo da coluna CC-V6, coluna de pré-flash, após ser pré-aquecido

com produtos extraídos da coluna de destilação atmosférica, entra primeiro nos dois fornos para atingir a

temperatura desejada e posteriormente, na coluna CC-V1 na zona de flash.

Os fornos da destilação atmosférica, CC-H1A e CC-H1B, são ambos constituídos por duas câmaras de

combustão, secções A e B, têm zona de convecção comum e conduta de fumos, onde se localiza a válvula de

borboleta que regula a depressão no forno. Os gases de combustão seguem para a chaminé passando

previamente no CC-E51.

O crude proveniente do fundo da coluna pré-flash é dividido em dois ramais, cada um para um forno diferente.

O crude entra no forno pela zona de convecção e depois passa para a zona de radiação, entrando, por fim, à

temperatura desejada, na coluna de destilação. Cada secção tem 18 queimadores.

O consumo de fuel-gás é convertido para uma unidade equivalente, designada por FOE (Fuel Oil Equivalent),

para permitir a comparação entre consumos de diferentes combustíveis. O fuel-gás é constituído,

essencialmente, por hidrocarbonetos C1 e C2 e hidrogénio. O poder calorífico do fuel gás no período de 1 de

Maio a 11 de Setembro de 2014 teve um valor médio de [valor confidencial] kcal/kg.

As variáveis mais relevantes na análise ao consumo de combustível são o caudal de crude que entra nas

serpentinas representado no esquemático pelas TAGS CCF632 a CCF639, o caudal de RAT, massa volúmica do

crude, a temperatura de entrada do crude nas serpentinas que no esquemático não se encontra representada,

e as temperaturas de saída do crude identificadas pelas TAGS CCT31B e CCT879A. De frisar que uma

81

temperatura mais baixa à saída do forno, não significa necessariamente que houve menor troca de calor do

que uma temperatura superior, tal facto pode acontecer se houver maior vaporização do crude na serpentina,

tendo em conta o tipo de crude. A Figura 94 mostra que quanto maior a densidade do crude, menor a

percentagem de vaporização nas serpentinas.

Figura 94 – Densidade do crude vs % de vaporização [48].

Uma vez que a Refinaria de Sines processa vários tipos de crude, a percentagem de vaporização do crude nas

serpentinas apresenta um intervalo bastante alargado.

A depressão para cada forno é registada, encontrando-se identificada no esquemático como TAG CCP734. Esta

variável é afectada pela abertura da válvula de borboleta no topo do forno.

A temperatura de fumos é registada à saída do permutador CC-E51, pela TAG CCT742. Quanto mais baixa for

esta temperatura, melhor foi a troca de calor efectuada entre os fumos e o ar admitido aos fornos.

Por fim, a variável percentagem de oxigénio nos gases de combustão é dada, para este forno, pela TAG

CCA456. O registo desta variável é da máxima importância, uma vez que está relacionada com a eficiência

térmica dos fornos. Para que ocorra combustão completa, torna-se necessário operar com um excesso de

oxigénio de modo a garantir um teor suficiente de comburente até ao final da chama. Caso o excesso de ar seja

baixo, a combustão pode ser incompleta e haver formação de monóxido de carbono e fumos. Assim, o valor

óptimo do excesso de ar é aquele que permite a combustão completa, mas com um valor de perdas de calor

mínimo [49]. A percentagem de oxigénio em excesso ideal deve ser superior a 1% e inferior a 3 a 4%, pois para

percentagens inferiores a estas, o forno teria de estar muito bem afinado para se atingir uma combustão

completa [2].

Todas as variáveis seleccionadas nesta secção para as análises estatísticas encontram-se listadas na Tabela 20.

82

Tabela 20 – Lista das variáveis estudadas.

CE Consumo específico horário de FOE por crude processado (kg FOE/ton crude)

d Massa volúmica do crude corrigida a 15oC (kg/l)

dep Depressão nas chaminés (mm H2O)

Eff Eficiência dos fornos (%)

Qc Caudal mássico de crude (ton/h)

QFOE Consumo de fuel-gás equivalente, FOE (kg/h)

Q RAT Caudal mássico de RAT (ton/h)

Tf Temperatura de fumos (oC)

% O2 % de oxigénio nos gases de combustão

ΔT Aumento de temperatura do crude (Tsaída forno –Tentrada forno)

As Figuras 95 a 97 ilustram as relações entre algumas das variáveis estudadas e o consumo específico de FOE

(kg FOE/ton de crude) ao longo do tempo, de 19 de Maio a 11 de Setembro de 2014.

Figura 95 – Comparação entre o consumo específico de FOE, CE (kg/ton), eixo à esquerda, caudal de RAT específico (kg

RAT/ton crude), eixo à direita, e massa volúmica x 10 (kg/l), eixo à esquerda.

A relação entre o consumo específico de FOE e o caudal específico de RAT poderá ser negativa porque quanto

menos resíduo atmosférico o crude tiver, mais hidrocarbonetos leves terá, o que conduz a maiores consumos

de FOE, pois são as fracções leves que vaporizam nas serpentinas, tal como pode ser evidenciado na Figura 94.

Além deste factor, quanto mais compostos pesados, maior será a integração energética entre os produtos mais

pesados à saída da coluna CC-V1 e o crude que entra nos fornos. Ora, se o crude recebe menos calor por

integração energética (por ser um crude mais leve), tem de receber mais no forno. Estes dois factores, levam a

uma relação contrária entre estas duas variáveis.

De 6 a 13 de Junho, verifica-se uma quebra do caudal de resíduo atmosférico que não é acompanhada pelo

aumento do consumo específico. De 27 de Junho a 5 de Julho, observa-se que estes dois caudais apresentam o

mesmo andamento. E na mesma figura, destaca-se ainda o período entre 17 a 31 de Julho, onde o crude

processado tem maior rendimento em resíduo atmosférico, conduzindo a uma diminuição do consumo

específico. Os dois primeiros períodos vão ser explicados à luz de outras variáveis.

Relativamente à massa volúmica, embora a escala não seja a mais adequada, são visíveis as oscilações

correspondentes ao processamento de diferentes runs. A massa volúmica poderá estar relacionada com o

caudal de RAT, maiores caudais conduzem, tendencialmente, a maiores massas volúmicas.

0

200

400

600

800

8

10

12

14

16

16-mai 5-jun 25-jun 15-jul 4-ago 24-ago 13-set

Q R

AT

esp

ecíf

ico

(kg

R

AT/

to

n c

rud

e)

CE

(kg

FOE/

ton

cru

de

) e

m

assa

vo

lúm

ica

(kh

/l)

CE Massa Volúmica Q RAT esp

83

Figura 96 - Comparação entre o consumo específico de FOE (kg/ton), eixo à esquerda, e a temperatura do crude ganha nos fornos (

oC), eixo à direita, e a temperatura de fumos (

oC), eixo à direita.

Através da Figura 96, observa-se que, globalmente, a temperatura de fumos apresenta o mesmo andamento

que o consumo específico. Quando a temperatura de fumos é maior (indicando que houve menor integração

energética entre os gases de combustão e o ar admitido aos fornos), o consumo específico também é maior,

pois será necessária mais energia para aquecer o ar. Esta relação é contrariada nos períodos entre 6 a 19 de

Junho e 17 a 31 de Julho. O segundo intervalo referido é explicado pela Figura 95, em que o elevado caudal de

RAT conduz à diminuição do consumo específico, tendo assim esta uma contribuição mais forte face à menor

integração de calor entre os gases de combustão e o ar. No entanto, neste período pode notar-se uma ténue

redução do incremento da temperatura do crude. Relativamente ao primeiro intervalo, coincidente em parte

com o intervalo identificado na figura anterior, verifica-se que a temperatura de fumos é alta, o consumo

específico é baixo e embora o ganho de temperatura seja mais baixo não é o suficiente para contrabalançar o

facto de o caudal específico de RAT ser menor e a temperatura de fumos maior.

Quanto ao intervalo de 27 de Junho a 5 de Julho identificado na Figura 95, verifica-se que neste período existe

uma forte integração energética mas que vai diminuindo. Este facto não explica totalmente o andamento

semelhante entre o consumo específico e o caudal de RAT mas poderá ter influenciado de certa maneira.

A fim de quantificar a relação entre o consumo específico e a temperatura de fumos, consideraram-se dois

intervalos de tempo onde, o caudal específico de RAT e o incremento de temperatura foi sensivelmente o

mesmo.

Tabela 21 – Médias da temperatura de fumos e caudal de combustível para determinados intervalos de tempo.

Período Temperatura fumos

(oC)

Consumo esp. (kg

FOE/ton crude)

Q RAT esp.

(kg RAT/ ton crude) ΔT (

oC)

19 de Maio a 1 de Junho Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial

24-29 de Junho Confidencial Confidencial Confidencial Confidencial

A Tabela 21 evidencia o impacto no consumo específico, da integração energética entre os gases de combustão

e o ar admitido. Uma baixa temperatura de fumos conduz a um consumo específico inferior.

Actualmente, o set-point da temperatura de saída do crude é de [valor confidencial], estando esta operação no

controlo avançado. Assim, a maior ou menor temperatura ganha pelo crude está mais relacionada com a

integração energética deste com os compostos destilados mais pesados à saída da CC-V1.

100

150

200

250

10

12

14

16

18


Tem

p. (

ºC)

Co

nsu

mo

esp

ecíf

ico

(k

g/t

on

)

CE T ganho Tfumos

84

Figura 97 - Comparação entre o consumo específico de FOE (kg/ton), eixo à esquerda, e a percentagem de oxigénio nos gases de combustão, eixo à direita, e a depressão no topo dos fornos (mmH2O), eixo à direita.

Através da Figura 97, verifica-se que a depressão e o consumo de combustível seguem a mesma tendência,

quando a depressão aumenta (toma valores mais negativos), o consumo de combustível também aumenta.

A percentagem de oxigénio tem uma relação estreita com a depressão dos fornos. Quando a depressão

aumenta, o teor de O2 nos gases de combustão também aumenta. Não é desejável que a depressão seja

elevada, porque quanto maior, maior quantidade de ar “parasita” para o forno. Assim, a introdução deste ar

conduz ao aumento do consumo de combustível e, como tal, baixa a eficiência do forno. Além deste facto, a

depressão alta conduz a um registo falacioso do medidor de oxigénio, visto que pode estar a medi-lo em

excesso na zona de convecção e não existir oxigénio em excesso na queima.

A Figura 98 ilustra a relação entre a percentagem de oxigénio e a depressão, uma vez que na Figura 97 não é

possível visualizar essa correspondência e a Figura 99 apresenta a relação existente entre o consumo específico

de FOE e o teor de oxigénio nos gases de combustão.

Figura 98 – Relação entre a depressão no topo dos fornos e a % de oxigénio nos gases de combustão.

Figura 99 - Relação entre o consumo específico (kg FOE/ton crude) e a % de oxigénio nos gases de combustão.

A relação negativa evidenciada na Figura 99 não está de acordo com a explicação teórica referida

anteriormente. Como tal, da amostra total de dados, foram seleccionadas as observações cujos caudais de

crude e temperaturas de entrada e de saída do mesmo eram muito semelhantes, a fim de avaliar a influência

efectiva da percentagem de oxigénio nos gases de combustão, no caudal de combustível. Esta relação é

apresentada na Figura 100. A Figura 101 mostra a mesma relação, porém usando todas as observações,

dividindo o caudal de combustível pela carga de crude e pelo incremento de temperatura dado pelo forno. É de

esperar que haja alguma dispersão dado que a qualidade dos crudes processados é diferente.

-30

-20

-10

0

10

5

10

15

20


% O

2 e

De

pre

ssão

(m

m

H2O

)

Co

nsu

mo

esp

ecíf

ico

(kg

FO

E/to

n c

rud

e)

CE Depressão %O2

-60

-50

-40

-30

-20

-10

0 0 1 2 3 4 5 6 7 8

De

pre

ssão

(m

mH

2O)

% de O2

8

10

12

14

16

18

0 1 2 3 4 5 6 7 8

CE

(kg

FOE/

ton

cru

de

)

% de O2

85

Figura 100 - Relação entre o caudal de FOE (ton/h) e a % de oxigénio nos gases de combustão, para uma amostra

tratada.

Figura 101 – Relação entre o rácio (caudal de FOE/ (caudal de crude x incremento de temperatura)) e o teor de

oxigénio nos gases de combustão.

Relativamente à Figura 100, a relação entre o consumo de FOE e a percentagem de oxigénio é positiva, para

este conjunto de dados, tal como seria expectável teoricamente. No entanto, as observações que respeitam

esta relação não são significativas face ao número total da amostra, 22/2688.

Na Figura 101, uma vez mais, a relação evidenciada é negativa, o que significa que nesta amostra existem

variáveis mais representativas que o teor de oxigénio.

À saída de cada forno é também analisada a concentração de monóxido de carbono presente na corrente

gasosa de combustão. Ao longo do intervalo de 19 de Maio a 11 de Setembro de 2014, a concentração de CO

variou entre 0 e 102,9 ppm (valor máximo medido pelos analisadores) indicando que houve períodos em que a

queima não foi completa.

Figura 102 – Distribuição da concentração de CO (ppm) nos dois fornos.

Através da Figura 102, verifica-se que apenas 55%, em média, do período normal de funcionamento dos fornos,

regista concentrações de CO abaixo de 10 ppm. Teoricamente, este valor deveria ser zero, porém considerou-

se 10 devido à existência de desvios à idealidade.

Como evidenciado na Figura 33, na secção 5.3, os consumos específicos obtidos pelas duas fontes são

diferentes, divergindo, em média, 9,3%, sendo esta diferença a necessária para alterar a relação entre o

consumo medido e o teor de oxigénio. Na Figura 103 é apresentada essa relação para o período respeitante a

19 de Maio a 17 de Outubro de 2014.

y = 713,01x + 11261 R² = 0,1979

13,2

13,4

13,6

13,8

14,0

14,2

3,0 3,2 3,4 3,6 3,8

Q F

OE

(kg/

h)

Milh

are

s

% de O2

y = -0,003x + 0,1064 R² = 0,1399

0,04

0,06

0,08

0,1

0,12

0,14

0 2 4 6 8

Rác

io (

kg/(

ton

x o

C)

% de O2

57% 12%

7%

24%

Forno A

0-9,9

10-39,9

40-79,99

80-102,9

54% 21%

6% 19%

Forno B

0-9,9

10-39,9

40-79,9

80-102,9

86

Figura 103 - Relação entre o consumo específico de FOE obtido pelo balanço de utilidades (kg/ton) e a percentagem de oxigénio nos gases de combustão.

A relação obtida entre o consumo específico recolhido pelo balanço de utilidades e o teor de oxigénio nos

gases de combustão é ligeiramente positiva, tendo-se relacionado todos os dados recolhidos numa base diária.

Porém, tal como evidenciado e explicado na Figura 33, os consumos específicos obtidos pelas duas fontes

embora, no geral, apresentem o mesmo andamento, registam valores diferentes, sendo o do balanço de

utilidades sistematicamente superior. Verificou-se, ainda, que no período de 23 a 24 de Junho, a RTDB

evidencia uma queda do consumo que é justificada e os balanços não a detectam. Este facto fornece mais

credibilidade aos registos da RTDB do que aos do balanço.

7.1. Consumo de combustíveis obtido a partir da RTDB

Implementadas as variáveis no software Minitab®, no período de 19 de Maio a 11 de Setembro de 2014, e

aplicando o teste Stepwise, obtém-se a RLM apresentada na Figura 104, excluídos os outliers.

Figura 104 – Análise de regressão linear múltipla, excluídos os outliers.

Todas as variáveis implementadas no programa foram integradas no modelo obtido e com a exclusão dos 140

outliers da amostra de 2663 observações, o coeficiente de determinação ajustado aumentou de 87,74 para

89,08%, tendo-se mantido o sinal dos coeficientes das variáveis.

Através da avaliação da magnitude dos coeficientes da análise de regressão obtida conclui-se que a variável

com maior contribuição é a massa volúmica, d, tendo uma relação negativa com o consumo de fuel-gás nos

fornos. O teor de oxigénio nos gases de combustão tem uma relação negativa com o consumo de fuel-gás. A

temperatura de entrada do crude apresenta um sinal negativo, pois quanto menor a temperatura do crude,

mais energia terá de ser fornecida. Quanto à temperatura de saída, não se pode concluir nada acerca do seu

sinal devido ao efeito de vaporização do crude nas serpentinas. A variável depressão, tem um sinal negativo, o

que faz sentido porque quanto menor o valor da pressão, mais combustível é necessário. Quanto ao sinal das

outras variáveis estão de acordo com o expectável.

Relativamente à análise de resíduos, a variância é aleatória em torno de uma linha de base de resíduo de zero,

segue uma distribuição normal, porém existe auto correlação entre as observações 1800 a 2000, vide Figura C3.

y = 0,5572x + 13,405 R² = 0,0356

10

12

14

16

18

20

2,3 2,5 2,7 2,9 3,1 3,3 3,5 3,7 3,9 4,1 4,3

CE

(kg

fue

l/to

n c

rud

e)

% de O2 gases combustão

87

7.2. Consumo Específico obtido a partir da RTDB

Esta análise foi realizada para as mesmas variáveis da análise anterior, alterando-se apenas o consumo de

combustível, para consumo específico. Esta alteração é realizada, uma vez que a Refinaria tem vindo a utilizar

na sua baseline, o consumo específico. A RLM obtida é a ilustrada na Figura 105.

Figura 105 - Regressão linear múltipla.

Como é possível observar na Figura 105, o coeficiente de determinação ajustado baixou de 87,74 para 75,88%.

Tal facto, deve-se à forte relação entre o caudal de crude ao forno e o consumo de combustível que nesta

análise está considerado no consumo específico. Relativamente ao sinal dos coeficientes, verifica-se que se

mantêm. Com a remoção dos 162 outliers, o R2

ajustado diminui para 72,15%, sendo apresentada apenas a RLM

com todas as observações.

Através da Figura C7, em apêndice, pode observar-se que os valores VIF e valor-p indicam que o modelo

proposto não indica a existência de problemas de multicolinearidade e ajusta-se aos dados reais,

respectivamente. A análise de resíduos, Figura C 9, mostra que a variância é aleatória em torno de uma linha

de base de resíduo de zero, os resíduos seguem uma distribuição normal e existe auto correlação entre as

observações 1800 a 2000.

7.3. Consumo Específico obtido pelo balanço de utilidades

Na tentativa de alcançar uma baseline com uma relação positiva entre o consumo específico e a percentagem

de oxigénio nos gases de combustão, recorreu-se ao consumo específico obtido pelo balanço de utilidades.

Esta análise foi realizada numa base diária e apenas foram contemplados os registos respectivos ao normal

funcionamento dos fornos, entre o período de 19 de Maio a 17 de Outubro de 2014, excluindo os incidentes

ocorridos em Junho que esta fonte não detecta.

Implementadas as variáveis no software, obteve-se a RLM apresentada na Figura 106, excluídos os outliers.


Nesta análise, o programa não considera o caudal mássico de RAT e a massa volúmica como variáveis

explicativas do sistema. Com a remoção de 15 outliers da amostra de 132 observações, alcança-se um R2

ajustado

de 32,72% ao invés do 28,84%. Nesta análise todas as variáveis apresentam uma relação de acordo com o

esperado teoricamente.

As análises estatísticas, podendo ser consultado na Figura C 17, revelam que os critérios de distribuição normal

e homocedasticidade dos resíduos e auto correlação das observações são respeitados, estando o valor do teste

Durbin-Watson entre 1,5 e 2,5.

88

8. Conclusões e trabalho futuro

O presente trabalho surge em resposta à subida dos preços de energia num ambiente económico cada vez mais

instável, bem como à crescente preocupação relativamente às emissões dos gases com efeito de estufa.

Através de uma gestão sistemática de energia, é possível reduzir as emissões de GEE e de outros impactos

relacionados, bem como diminuir os custos energéticos, contribuindo para o aumento da competitividade da

empresa. Esta gestão sistemática é conseguida através da implementação da Norma 50001 que visa melhorar a

eficiência, uso e consumo energéticos. Esta dissertação teve como objectivo o estudo do consumo de energia

de referência em algumas unidades (baseline energética) contribuindo para a implementação do SGE na

Refinaria de Sines.

Da avaliação energética realizada à Refinaria de Sines em 2013, foram identificados vinte e dois usos

significativos de energia, entre os quais o consumo de vapor total de 3,5 barg no processo da destilação

atmosférica e o consumo de combustíveis no mesmo processo. Esta dissertação consistiu na determinação de

uma baseline referente a cada uso significativo de energia.

O consumo total de vapor de 3,5 barg é composto pela soma dos vários consumos dos equipamentos no

processo da destilação atmosférica. Para cada um dos equipamentos foi construída uma baseline, onde através

do software Minitab®, foram seleccionadas as variáveis independentes mais importantes para a sua explicação.

O estudo ao pré-aquecedor de ar dos fornos, CC-E52, não foi realizado, uma vez que não existe controlo sobre

este através de monitorização online. Verificou-se que os equipamentos que registam um maior consumo são a

CC-V1, a CC-V22 e o CC-E52, sendo os dois primeiros alvo de um estudo mais aprofundado.

Relativamente à coluna CC-V1, foram realizadas várias análises a diferentes variáveis e períodos de tempo. A

análise do crude 1, apresenta resultados concordantes ao comportamento teoricamente expectável da

unidade. O coeficiente de determinação obtido bem como a análise de resíduos corroboram o modelo

alcançado. No entanto, globalmente, os resultados estatísticos que não estão em conformidade com o

conhecimento teórico da unidade traduzem as diferentes condições operatórias associadas às diversas

misturas de crudes estudadas. Isto é, o facto do caudal de crude apresentar uma relação negativa com o

consumo de vapor na maioria das análises, poderá ser devida à forte influência da pressão de topo no consumo

de vapor, tal como pode ser verificado através do elevado valor do seu coeficiente em todas as análises. A

insuficiente correlação encontrada nas análises deve-se ao facto de não se saber exactamente qual o caudal

optimizado para o melhor fraccionamento entre o GOP SR e o RAT. Como tal, futuramente, deverá ser

realizado um test run à coluna CC-V1, onde se devem estabilizar a carga, temperatura de corte e temperatura

de entrada e verificar-se o caudal a partir do qual a maior injecção de vapor não se traduz numa redução do T90

do resíduo atmosférico.

Da análise à coluna CC-V22, verifica-se que o consumo de vapor tem diminuído progressivamente à custa da

redução da taxa de refluxo, o que compromete o fraccionamento do iso-pentano. Tendo em conta a

inconsistência verificada entre o caudal obtido pelo medidor de vapor condensado ao permutador de calor CC-

E49 e a sua respectiva abertura de válvula, bem como no caudal obtido pelo medidor de gasolina

despentanizada admitida ao mesmo permutador, uma oportunidade de melhoria seria a revisão desta

89

instrumentação. Verifica-se, ainda, como seria de esperar, que ocorre uma redução significativa de vapor

quando a integração energética à coluna de vácuo I é total, face a um cenário de mínima integração.

Apesar da coluna desetanizadora não revelar um consumo significativo de vapor, esta apresenta um consumo

de vapor crescente ao longo do tempo devido grande parte ao fouling acumulado no permutador CC-E33.

Desta maneira, uma possível oportunidade de melhoria seria a colocação de outro permutador de calor de

modo a permitir a limpeza deste.

Considerando as principais variáveis das unidades mais consumidoras de vapor, construiu-se a baseline global

referente ao uso significativo de vapor de 3,5 barg.

𝑄𝑣𝑡 = 22,34 + 0,00491𝑄𝐶 + 0,483 𝑑 + 0,01443𝑄𝑅𝐴𝑇 − 10,72𝑃 − 0,149 𝑇𝑎𝑚𝑏 + 0,09409 𝑄𝑅 − 0,08324 𝑇𝐻𝑉𝐺𝑂

+ 0,00879𝑄𝑓 𝐶𝐶−𝐸49

A baseline representativa deste uso explica 83% da variabilidade do consumo total de vapor, sendo a pressão

de topo da coluna CC-V1 a variável que mais o influencia. Esta baseline apresenta uma análise de resíduos que

respeita os pressupostos da técnica dos mínimos quadrados.

O uso significativo de consumo de combustível, convertido para FOE, levou ao estudo aprofundado dos fornos

onde se verificou que a concentração de monóxido de carbono é, em aproximadamente metade do intervalo

de tempo analisado, superior a 10 ppm, embora o teor de oxigénio nos gases de combustão seja, em média,

3,21%. Uma das explicações, que justifica a ocorrência destes dois factos antagónicos, poderá ser a deficiente

distribuição de oxigénio nos queimadores. Assim, uma oportunidade de melhoria seria a colocação de mais

analisadores de oxigénio mais próximos da zona de combustão. Com o intuito de aumentar a eficiência dos

fornos poderão, ainda, aplicar-se outras medidas que passam pela redução dos períodos de inoperacionalidade

do pré-aquecedor de ar e pela realização periódica de limpeza de alguns permutadores de calor do trem de

pré-aquecimento.

Deste modo, as baselines energéticas alcançadas para o consumo normal e específico de combustível obtido

pela RTDB traduziram uma relação negativa entre estes consumos e o teor de oxigénio nos gases de

combustão, o que não pode ser considerado válido. De seguida, é evidenciada a baseline referente ao consumo

específico.

𝐶𝐸 = 28,951 − 0,1916 %𝑂2 − 0,06853 𝑇𝑒 + 0,07249 𝑇𝑠 − 32,299 𝑑 − 0,00033 𝑄𝑅𝐴𝑇 − 0,06278 𝑇𝑎𝑚𝑏 + 0,015713 𝑇𝑓

− 0,01363 𝑑𝑒𝑝

Por fim, todas as sugestões de melhoria futura propostas visam a optimização do consumo energético, sendo

repercutidas na baseline. Algumas destas sugestões são decisivas na determinação de uma baseline mais

ajustada à realidade de ambos os usos significativos de energia.

Nos últimos anos tem-se verificado um crescente compromisso por parte da Galp Energia na melhoria do seu

desempenho energético, conduzindo à minimização do EII®. Deste compromisso fez parte a adopção do

Sistema de Gestão de Energia que visa colocar, a longo prazo, a Galp Energia entre as Refinarias de melhor

performance na Europa Ocidental.

90

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[32] Portal Action, “Multicolinearidade,” [Online]. Available: http://www.portalaction.com.br/919-

multicolinearidade. [Acedido em Setembro 2014].

[33] Portal Action, “Matriz de correlação,” [Online]. Available:

http://www.portalaction.com.br/content/matriz-de-correla%C3%A7%C3%A3o. [Acedido em 2014 Julho].

[34] Stat Trek, “Boxplots,” [Online]. Available: http://stattrek.com/statistics/charts/boxplot.aspx. [Acedido em

Julho 2014].

[35] Minitab 17, “Regression Analysis: How to Interpret the Constant (Y Intercept),” [Online]. Available:

http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/regression-analysis-how-to-interpret-the-constant-

y-intercept. [Acedido em Novembro 2014].

92

[36] “how to interpret s the standard error of the regression,” [Online]. Available:

http://blog.minitab.com/blog/adventures-in-statistics/regression-analysis-how-to-interpret-s-the-

standard-error-of-the-regression. [Acedido em Setembro 2013].

[37] Minitab 17, “Which types of residuals are included in Minitab?,” [Online]. Available:

http://support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/modeling-statistics/regression-and-

correlation/residuals-and-residual-plots/residuals-in-minitab/#studentized-deleted-residuals. [Acedido em

Novembro 2014].

[38] “Outliers,” [Online]. Available: http://www.sonoma.edu/users/c/cuellar/econ317/Outliers.pdf. [Acedido

em Novembro 2014].

[39] S. J. Janke e F. Tinsley, Introduction to Linear Models and Statistical Inference, New Jersey: John Wiley &

Sons, 1947.

[40] Minitab 17, “Data transformations for capability analysis,” [Online]. Available:

http://support.minitab.com/en-us/minitab/17/topic-library/quality-tools/capability-

analyses/distributions-and-transformations-for-nonnormal-data/data-transformations/. [Acedido em

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[41] Minitab 17, “Recursos do Minitab 17,” [Online]. Available: http://www.minitab.com/pt-

br/products/minitab/features-list/. [Acedido em Junho 2014].

[42] Galp Energia, “Operação Destilação Atmosférica,” 2011.

[43] Galp Energia, Esquemáticos Refinaria de Sines, 2009.

[44] F. Ribeiro, Folhas da cadeira Refinação de Petróleo e Petroquímica, 2013.

[45] A. Szklo e V. C. Uller, Fundamentos do Refino de Petróleo, Editora Interciência.

[46] ASTM International, Standard Test Method for Distillation of Petroleum Products at Atmospheric Pressure,

2008.

[47] ASTM International, Standard test method for Distillation of Petroleum Products at Reduced Pressure,

2002.

[48] Galp energia, CC-H1 crude leve, 2014.

[49] P. C. Pinheiro e R. M. Valle, Controle de Combustão: Optimização do excesso de ar, 1995.

[50] ASTM International, ASTM distillation, true boiling point distillation, and equilibrium flash vaporization

relationships for petroleum fractions.

i

Apêndice A

Apêndice A.1 – Análise de 1 a 10 de Julho

Na Tabela A 1 apresenta-se a lista de variáveis consideradas para a análise estatística efectuada.

Tabela A 1 - Lista de variáveis estudadas na presente análise.


X1 Caudal mássico horário do corte de gasolina SR (ton/h)

X2 Massa volúmica do crude corrigida a 15ºC (kg/l)

X3 Caudal volumétrico horário de resíduo atmosférico (m3/h)

X4 Caudal mássico de crude (ton/h)

X5 Temperatura ambiente (oC)

X6 Pressão topo da coluna (bar)

X7 Temperatura de entrada do crude na coluna de destilação atmosférica (oC)

X8 Temperatura de corte do GOP (oC)

Após implementação dos dados entre 1 a 10 de Julho de 2014 no programa Minitab ®, consegue extrair-se a

estatística descritiva da amostra.

[Figura confidencial]

Figura A 1 - Resultados da estatística descritiva.

Figura A 2 - Matriz de correlação de Pearson.

Da matriz pode aferir-se que as variáveis mais contributivas para a injecção de vapor são o caudal de resíduo

atmosférico, identificado pela variável X3, apresentando uma relação positiva e a temperatura de entrada do

crude, variável X7, que apresenta uma relação negativa. Da matriz é possível também verificar a forte

ii

correlação entre as variáveis independentes: x1 e x4, respectivas ao caudal de gasolina SR e caudal de crude;

ou x5 e x6, correspondentes à temperatura ambiente e pressão de topo, respectivamente.

Na Figura A 3, evidencia-se o gráfico de dispersão que traduz a relação entre as diversas variáveis.

Figura A 3 - Gráfico de dispersão para a combinação de todas as variáveis.

Através da análise à Figura A 3, é possível observar que a relação entre as variáveis independentes e a

dependente não é muito clara, porém é notória uma relação com declive positivo entre a variável X3 (caudal de

RAT) e o consumo de vapor e negativa entre a X5 (temperatura ambiente) e o consumo de vapor. Ainda na

mesma Figura, são notórias as relações entre algumas das variáveis independentes, tais como X5 e X6,

respectivas à temperatura ambiente e pressão de topo da coluna ou x3 e x4, referentes ao caudal de resíduo e

de crude, respectivamente. Ambas apresentam uma tendência linear com declive positivo.

Na Figura A 4 são representados os outliers respectivos a cada variável, a fim de conhecer-se a qualidade da

amostra.

iii

Figura A 4 - Diagrama de quartis com evidência de outliers.

Através da observação da Figura A 4, podem destacar-se as variáveis X2, X4, x5 e x7, referentes à massa

volúmica, caudal de crude, temperatura ambiente e temperatura de entrada de crude na coluna,

respectivamente, por apresentarem mais outliers.

Aplicando o teste Stepwise, alcança-se a análise de regressão linear múltipla.

~

Figura A 5 - Análise de regressão linear múltipla utilizando o teste Stepwise.

Analisando os valores VIF dados na Figura A 5, parâmetro relativo à indicação de multicolinearidade entre as

variáveis, é possível verificar que este é inferior a 5 para todas elas, indicando que não existem problemas.

O modelo obtido traduz evidência para a rejeição de H0 para níveis de significância de α=1%, α=5% e α=10%. De

entre as variáveis estudadas, a estimativa do regressor X8 é a única que apresenta um valor-p com um nível de

significância ligeiramente superior a 10%, não permitindo rejeitar a hipótese nula com segurança.

O coeficiente de determinação ajustado para esta regressão é de 60,67%, sendo que todas as variáveis

estudadas foram integradas pelo software.

y – Qv (ton/h) x1 – Ql (ton/h) x2 – d (kg/l) x3 – QRAT (m

3/h)

x4 – Qc (ton/h)

x5 – T amb (oC)

x6 – P (bar) x7 – Te (

oC)

x8 – Tc (oC)

iv

Com base no conhecimento existente a priori, a variável X1, caudal de corte de gasolina SR, deveria ter uma

relação negativa com o consumo de vapor, devido a limitações do equipamento.

A variável x3, caudal de resíduo atmosférico, tem uma relação positiva com o vapor, o que está de acordo com

o esperado. Relativamente à variável x4, caudal de crude, o coeficiente obtido pela RLM é negativo.

Comparativamente, o sinal do coeficiente da variável x4 obtido através da matriz de Pearson é positivo,

evidenciando-se que o efeito da variável x4 na variável resposta tem uma influência positiva, porém quando se

analisam as contribuições de todas as variáveis para a variabilidade do consumo de vapor, a contribuição do

caudal de crude acaba por ser negativa.

As variáveis x5 e x7, temperatura ambiente e temperatura de entrada do crude na coluna respectivamente,

apresentam um coeficiente negativo, o que corresponde à realidade. Da análise dos coeficientes pode também

aferir-se que os preditores x2 e x6, referentes à massa volúmica do crude e pressão no topo da coluna, são os

que apresentam a maior contribuição na variabilidade de Y.

Eliminando os 9 outliers discriminados pelo Software da amostra de 246 observações, consegue-se uma

regressão linear mais ajustada.

Figura A 6 - Análise de regressão linear múltipla, excluindo os outliers.

Como se pode observar na Figura A 6, a actual regressão linear múltipla tem um coeficiente de determinação

ajustado de 68,16 % e contempla as mesmas variáveis. Os sinais dos coeficientes de cada variável mantêm-se e

a sua magnitude é muito semelhante.

A estatística Durbin-Watson tem o objectivo de verificar se existe auto correlação entre as observações. Uma

vez que o valor obtido é inferior a 1,5 revela que existe auto correlação positiva no conjunto de dados.

Validação do modelo estimado

Alguns dos critérios de validação de um modelo obtido por regressão linear múltipla tem como base a análise

de resíduos.


3/h)

x4 – Qc (ton/h)

x5 – T amb (oC)

x6 – P (bar) x7 – Te (

oC)

x8 – Tc (oC)

v

Figura A 7 - Análise de resíduos: técnicas de diagnóstico.

Destes quatro gráficos apresentados na Figura A 7, é possível denotar que existem problemas na variância dos

resíduos pois no diagrama de resíduos vs. valores ajustados, os resíduos não estão distribuídos aleatoriamente

em torno de uma linha de base correspondente a um valor de resíduo zero.

O histograma de resíduos, bem como o gráfico de probabilidade normal não apresenta uma distribuição

normal para os resíduos inferiores a 0. A solução talvez passe por transformar a variável resposta através da

ferramenta Box-Cox.

Relativamente ao gráfico resíduos vs. ordem de observação é possível notar que entre as observações 80 a 100,

aproximadamente, existe auto correlação positiva entre os dados, como tal, essas mesmas observações

deverão ser removidas.

A análise, excluindo as observações 80 a 100, é evidenciada na Figura A 8.

Figura A 8 - Análise de regressão linear múltipla, excluindo as observações 80 a 100.


3/h)

x4 – Qc (ton/h)

x5 – T amb (oC)

x6 – P (bar) x7 – Te (

oC)

x8 – Tc (oC)

vi

Com a remoção das observações não houve uma alteração significativa nos testes estatísticos, bem como na

estimativa dos regressores. Relativamente à estatística Durbin-Watson aumentou, revelando que a auto

correlação entre as observações diminuiu.

Figura A 9 - Análise de resíduos, excluindo as observações 80 a 100.

Na Figura A 9, observa-se que a remoção das observações 80 a 100 conduziram a uma melhoria da

normalidade tanto no histograma como no gráfico de distribuição normal, não sendo necessário recorrer-se à

transformação de Box- Cox.

Deve também relacionar-se os resíduos com as variáveis independentes, para assegurar que não existem

termos não lineares envolvendo as variáveis de entrada.

Figura A 10 - Análise estatística dos valores dos resíduos com as variáveis independentes.

Como é possível averiguar através da Figura A 10, a distribuição das variáveis independentes é aleatória em

torno de um valor base de resíduo de zero.

vii

Na Figura A 11 é apresentada a análise estatística feita aos valores dos resíduos com o objectivo de se

compararem os valores de Y reais com os valores de Y ajustados pelo modelo, �̂�.

Figura A 11 - Análise estatística da variação dos valores de Y obtidos pelo modelo,�̂�, relativamente aos valores de Y reais. RES1 – Residuals; SRES1- Standardized residuals; TRES1- Deleted t residuals; HI1 – leverages; COOK1 – Cook’s distance;

DFIT1- DFFITS.

Através da Figura A 11, pode concluir-se que não existem observações influentes ou outliers entre o conjunto

de dados analisados. Este facto verifica-se, uma vez que os valores absolutos dos resíduos são baixos, estando

os resíduos, os resíduos normalizados e os “deleted studentized residuals” compreendidos na gama de valores

entre -3 e 4 e os restantes gráficos, com medidas de distância muito próximas de zero.

viii

Apêndice A.2 - Consumo de vapor total de 3,5 barg no processo de

destilação atmosférica (PDA)

[Figura confidencial]

Figura A 12 – Resultados da análise descritiva.

Figura A 13 - Matriz de correlação de Pearson.

Figura A 14 - Tabela referente à regressão linear múltipla, excluindo os outliers.

Figura A 15 - Estatística Durbin-Watson.

ix

Figura A 16 – Análise de resíduos.

Figura A 17 - Análise estatística dos valores dos resíduos com as variáveis independentes.

Figura A 18 - Análise estatística da variação dos valores de Y obtidos pelo modelo,�̂�, relativamente aos valores de Y reais.

RES1 – Residuals; SRES1- Standardized residuals; TRES1- Deleted t residuals; HI1 – leverages; COOK1 – Cook’s distance; DFIT1- DFFITS.

melhoria do sistema de gestão de energia implementado na ... · (consumo total de vapor de 3,5...

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