Otimização da produção de hidrogênio utilizando o algoritmo genético

Autores

  • Leonardo Dantas de Souza Netto Universidade Federal de Sergipe http://orcid.org/0000-0001-5936-7841
  • Taline Valéria Góes Reis
  • André da Silva Guimarães
  • Pedro Leite de Santana
  • Antônio Santos Silva
  • Rogério Luz Pagano

DOI:

https://doi.org/10.14808/sci.plena.2016.054205

Palavras-chave:

Reforma a vapor, CFD, Algoritmo Genético

Resumo

A pesquisa por novas alternativas e processos geradores de energia tornou-se fundamental para atender à demanda mundial por fontes energéticas sustentáveis e menos agressivas ao meio ambiente. Defronte destes fatos, a produção de hidrogênio converte-se numa alternativa viável, por ser considerado um combustível limpo e de alta densidade energética. A principal rota industrial para a obtenção de hidrogênio é a reforma a vapor do metano. Este é um processo endotérmico, no qual o metano reage com o vapor d’água, sob condições de elevadas temperaturas e pressão, para geração de hidrogênio. Recentemente, os avanços na área de modelagem e simulação, especialmente aplicando a técnica de fluidodinâmica computacional, vem auxiliando na investigação e otimização destes processos, sem que haja gastos relacionados à realização do mesmo. Diante deste contexto, o presente trabalho teve como finalidade simular um reator com membrana por meio de um software comercial, com a finalidade de realizar a otimização das suas condições operacionais. O Algoritmo Genético (AG) foi aplicado com o intuito de maximizar a produtividade do processo. Foram obtidos perfis simulados do reator para a conversão de metano e recuperação de hidrogênio alcançando valores de 100 %, o que comprova a eficácia da metodologia apresentada para otimizar as principais variáveis do processo.

Biografia do Autor

Leonardo Dantas de Souza Netto, Universidade Federal de Sergipe

Engenheiro Químico pela Universidade Federal de Sergipe, mestre em Ciências e Engenharia de Processos Químicos Industriais, atualmente trabalhando nas áreas de modelagem, simulação e otimização de processos químicos.

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Publicado

2016-05-12

Edição

Seção

VII Seminário de Pesquisa em Engenharia Química - Edição financiada pela CAPES