1
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs. 1-15
http://cienciaytecnologia.uteg.edu.ec
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores
de procesos en la metodología de producción más limpia
Application of material and energy balances through process simulators
in the cleaner production methodology
Daylen Yara Font Prieur
1
dyara@ucf.edu.cu.
https://orcid.org/0000-0001-5656-9050
Lilieth Sánchez Martínez
2
dyara@ucf.edu.cu.
https://orcid.org/0000-0003-1683-1485
Gabriel Orlando Lobelles Sardiñas
3
dyara@ucf.edu.cu
https://orcid.org/0000-0002-2128-6146
Yoan Capote Trujillo
4
dyara@ucf.edu.cu
https://orcid.org/0000-0002-0902-7934
Recibido: 28/11/2022; Aceptado: 14/3/2023
1
Ingeniero Químico. Universidad de Cienfuegos “Carlos Rafael Rodríguez”, Cienfuegos, Cuba.
2
Ingeniero Químico. Universidad de Cienfuegos “Carlos Rafael Rodríguez”, Cienfuegos, Cuba.
3
Dr. C. Refinería Cienfuegos S.A, Cienfuegos, Cuba.
4
Ingeniero Químico. Refinería Cienfuegos S.A, Cienfuegos, Cuba.
2
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
Resumen
La metodología de Producción Más Limpia es una estrategia de gestión empresarial
preventiva, aplicada a productos, procesos y organización del trabajo, cuyo objetivo es
minimizar emisiones tóxicas y residuos, reduciendo así los riesgos para la salud
humana y ambiental, y elevando simultáneamente la competitividad. Sin embargo,
la efectividad de dicha metodología se ve afectada por la poca precisión de los balances
materiales que se utilizan para su implementación. Objetivo: Aplicar balances de
materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producciones más limpias para la recuperación de H2S y NH3. Materiales y Métodos: Se
seleccionó le proceso y el simulador de proceso para desarrollar dicho balance. Se
obtuvo el modelo de simulación y se seleccionó el paquete termodinámico. Para la
validación del mismo se corrió el simulador logrando realizar el balance de materiales
requerido y con la mayor precisión. Se realizan las pruebas de sensibilidad del modelo.
Resultados y Discusión: Como resultado relevante se alcanza una mayor exactitud en el
control de las principales variables operacionales del proceso, lo que permitió lograr la
recuperación de 1 368 553 m3/año de agua con un costo de 2 121 257 dólares. A razón
de 1,55 dólar/m3. Se recuperaron 23 071 t/año de H2S, que alimentadas a la unidad
recuperadora de azufre permitirá la producción de 22 840 t/año de azufre elemental, lo
que significa un ingreso de 2 443 880 dólares. Se recuperan 10 910 toneladas/año de
NH3, para la venta a la industria química para la producción de fertilizantes.
Palabras clave: impactos socio-culturales, actividades turísticas, turismo,
desarrollo sostenible
Abstract
Tourism activities have become one of the development strategies of countries
globally, generating various actions based on the attractions of each region or
country, in which some have positioned themselves as leaders in the tourism sector.
In the present work, a field and exploratory methodology was established with
qualitative-quantitative and statistical methods, in which a sample of the population
of the canton was considered, both from rural and urban areas, applying the
sampling technique that provided the obtaining of data through interviews and
surveys, being analyzed from the Likert scale, for its subsequent interpretation. In
the field study it was found that 63% of the realization of tourist activities in the
canton have allowed the cultural traditions of Buena-Fe to be strengthened, being
considered as a strategic point of visit, especially for its gastronomy, which has
been recognized regionally and nationally in previous years, allowing it to position
itself on the tourist map of the province of Los Ríos.
3
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Keywords: socio-cultural impacts, tourist activities, tourism, sustainable
development
Introducción
Es conocido que el 25 % de las reservas de agua dulce se consume en procesos
industriales, cuyos residuales contaminan severamente las fuentes de abasto. (Lobelles
y col, 2019) El aumento en la contaminación ambiental, la extinción de algunas especies
animales y vegetales, son algunos ejemplos de los efectos perjudiciales causados por
dicha industria. (Meira-Cartea, 2020). Para contrarrestar esos impactos se han
desarrollado nuevas tecnologías que descontaminan los residuales, partiendo de
factores fundamentales como la factibilidad de la reutilización, (Lobelles y col, 2021) la
economía y la eficiencia de los procesos. (Pliego, 2012). Sin embargo, en los últimos
años, la efectividad de esos procesos se ha visto seriamente limitada debido a
restricciones ambientales cada vez más severas. (NC-521:2007; NC-27:2012)
En tal sentido, la Refinería Cienfuegos S.A trabaja con parámetros de calidad
reconocidos según las normas internacionales y con un tratamiento primario de sus
residuales, con el objetivo de minimizar los costos de producción y mitigar los impactos
medioambientales. Entonces, en el caso particular de la unidad recuperadora de H2S y
NH3 (Unidad 121), caso de estudio, es necesario destacar que, para el diseño de dicha
unidad, cuyo objeto social estaba definido, se tomaron en cuenta básicamente, las
características de los crudos a procesar en el futuro, con vista a garantizar materia
prima para la industria petroquímica. No obstante, hoy día esa perspectiva ha cambiado,
por cuanto se requiere realizar la rehabilitación de dicha unidad, pero ahora como un
proceso auxiliar, básicamente con fines medioambientales. Entonces, se impone la
perspectiva de las producciones más limpias como su razón de ser. Por tanto,
atendiendo a los requerimientos actuales, y las normas de emisiones antes
mencionadas; se hace necesario lograr una total rehabilitación de la misma. Partiendo
en primer lugar, de un preciso balance de materiales y energía para poder establecer
mayor control sobre los parámetros operacionales de la unidad; toda vez que, sobre el
diseño de los equipos ya no es posible actuar y un rediseño resulta en extremo costoso.
Entonces, se precisa del uso de programas de cómputo para lograr la mayor exactitud
en dichos balances. De ellos dependerá en gran medida el control de las principales
variables operacionales y, consigo, la eficiencia de su proceso.
Cada día es más común que las empresas inviertan grandes cantidades de dinero en la
adquisición de programas de cómputo para el dimensionamiento de equipos y plantas
de proceso. Si bien, en algunos casos se utilizan herramientas de cálculo como Excel, o
el de un programa específico como PRO II o Chemcad, éstos solo son calculados en
algunos casos sin la experiencia adecuada para llegar propiamente a la especificación
de diseño. Todavía, se siguen utilizando tablas y gráficas para especificar los cálculos
de manera artesanal y se realiza mucho trabajo a mano. Bajo estas condiciones fue
4
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
diseñado el proceso objeto de estudio. Pero también, por la necesidad de integrar
procesos contiguos de un complejo industrial, desde el enfoque de las Producciones Más
Limpias (Ochoa, 2008), con el objetivo de propiciar algún valor agregado a diferentes
residuales y a su vez que puedan utilizarse como materia prima de otros procesos.
Para dar solución a la problemática presentada, es objetivo del presente estudio: Aplicar
balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología
P+L para la recuperación de H2S y NH3.
MATERIALES Y MÉTODOS
Para la presente investigación se seleccionó el simulador de procesos ProMax® 2.0;
(BR&E, 2015) y fue necesario señalar el modelo termodinámico por el cual serán
calculadas las propiedades de cada corriente. Visto así, se selecciona el paquete
termodinámico Electrolytic ELR-PR, el mismo puede aplicarse en simulaciones de torres
despojadoras, hidrotratadoras, unidades de crudo o cualquier proceso que contenga
hidrocarburos, gases ácidos y agua. (Alvarez, 2007). Después de elegirla termodinámica
del proceso, mediante la opción “Components”, se añaden los componentes presentes
en el caso de estudio: H2O, H2S, NH3, CO2.
Se confeccionó un diagrama de flujo de información (DFI), que consta con varios
módulos, dos columnas de destilación de 38 platos, que además de su alimentación
requiere de la instalación de un rehervidor y la extracción de una corriente de tipo flujo
circulante por el plato 34 que retorna en el plato 38. Para calcular este módulo se
consideraron, además, la especificación de capacidad de intercambio del rehervidor
igual a 8 500 000 kcal/h, el flujo de la corriente de recirculación (168 474 kg/h) y la
temperatura de retorno de esa corriente (55 ºC). A este módulo entrará por el plato 33
la alimentación de agua agria definidas en la Tabla 1 y se espera que las salidas sean
agua despojada y vapor despojado.
Para la validación del modelo se simuló el proceso de la torre recuperadora a las
condiciones de diseño y se compararon los resultados obtenidos, estimándose el error
que se comete al estudiar el sistema con el modelo simulado. Como criterio de
comparación se tomó el error relativo:
5
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Tabla 1. Variables definidas de entrada a las torres recuperadoras.
Corrientes
1A
1B
1C
1D
1E
1F
Descripción
de la
corriente
Agua
Agria
Agua
Agria
Agua
Agria
Agua
Agria
Agua
Agria
Agua
Agria
Fase
Líquido
Líquido
Líquido
Líquido
Líquido
Líquido
Flujo molar
total
(kmol/h)
2889
46
1148
1902
384
2607
Flujo másico
total (kg/h)
52 104
837
20 832
34 623
7000
47 527
Temperatura
(oC)
45
40
50
52
50
48
Presión
(kg/cm2)
5,5
5,5
5,5
5,5
5,5
5,5
Peso
molecular
18,0
18,2
18,1
18,2
18,2
18,2
Entalphía
(kcal/kg)
-
3762,1
-
3667,9
-
3688,4
-
3652,3
-
3654,9
-
3643,9
Flujo másico total por componentes (kg/h)
H2O
51
992,9
808,0
20
314,0
33
380,0
6 755,
0
45
625,8
H2S
111,0
19,0
345,1
828,9
175,0
1267,5
NH3
--
10,0
172, 9
414,1
70,0
633,7
Para medir la sensibilidad del modelo de simulación se hacen corridas manipulando una
variable dentro de los rangos de operación. Las demás variables se mantienen estables
para poder observar cuales son los mejores resultados. Para cada caso se presentan los
resultados gráficos involucrando la variable composición de NH3 y H2S, tanto, en el vapor
despojado como en el agua despojada, teniendo en cuenta que son los que provocan la
mayor contaminación. Estos contaminantes deben ser controlados con mayor
rigurosidad debido a que después de ser despojados se envían a la unidad de
recuperación de azufre, donde el sulfuro de hidrógeno en presencia de oxígeno se
convierte en azufre elemental mientras el amoníaco es totalmente destruido, por acción
6
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
de las altas temperaturas en el reactor de oxidación térmico para evitar que se formen
sales de amonio. (Sassi and Gupta, 2008; Abedini et .al, 2010; Hamid et.al, 2012)
3. RESULTADOS Y DISCUSIÓN
1.1 Implementación y validación del modelo de simulación en ProMax® 2.0
La implementación y validación del modelo de simulación se realiza según la
metodología explicada anteriormente y los resultados se muestran y en las tablas 2 y 3
con una comparación entre los resultados que se obtienen con el modelo de simulación
y los parámetros de diseño y operación, así como en la figura 1.
Tabla 2. Análisis comparativo para los flujos de gas de salida en las torres
recuperadoras.
Corriente
Vapor despojado
Componentes
Diseño
(kg/h)
Simulación
(kg/h)
%
Error
H2O
3765,20
3655,303
2,92
H2S
2746,9
2746,597
0,011
NH3
1300,8
1298,9
0,023
Total (kg/h)
7812,9
7702,401
1,41
Tabla 3. Análisis comparativo para los flujos de líquido de entrada y salida en las torres
recuperadoras.
Corriente
Agua Agria
Agua Agria
Component
es
Diseño
(kg/h)
Simulaci
ón (kg/h)
%
Erro
r
Diseño
(kg/h)
Simulació
n (kg/h)
%
Erro
r
H2O
158878
,3
158875,7
0,00
2
155224,1
97
155220,3
97
0,00
3
H2S
2746,9
2746,6
0,01
0,002
0,002
0
7
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs. 1-15
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NH3
1300,8
1300,7
0,00
7
0,19
0,2
5,26
Total (kg/h)
162926
162923
0,00
1
155224,3
89
155220,5
99
0,02
4
Después de utilizar el criterio de error como criterio de comparación entre los datos de
diseño y los datos obtenidos por el software, se puede concluir que ningún % sobrepasa
el 10 % permisible, lo que indica que los valores mostrados por la simulación se acercan
a la realidad. Teniendo en cuenta estos elementos, se considera que el modelo se ajusta
a los parámetros de este tipo de proceso.
Figura 1. Modelo de simulación de las torres recuperadoras
8
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
1.1.1.1 Resultados del análisis de sensibilidad
Las figuras 2 y 3 muestran primero, que la presencia de los compuestos sulfuro de
hidrógeno y amoníaco, en la composición del agua despojada disminuye a medida que
aumenta la temperatura de alimentación a la torre, comportamiento lógico porque
ocurre mayor despojamiento de dichos compuestos. En el segundo caso, la presencia
de los compuestos sulfuro de hidrógeno y amoníaco, en la composición del vapor
despojado, aumenta en la misma medida que aumenta el valor de la capacidad de
intercambio del rehervidor, por consiguiente, se logra un mayor despojamiento
de ambos compuestos, al mismo tiempo que aumenta el reflujo circulante, quien regula
la temperatura en el tope de la torre.
Tabla 4.1 Balance de materiales y propiedades de las corrientes de alimentación
9
Revista Científica Ciencia y Tecnología Vol 23 No 38 págs. 1-15
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Tabla 4.2 Balance de materiales y propiedades de las corrientes intermedias
Corrient
es
Unid
ad
1
2
3
4
5
9
Corriente
de
Alimentac
ión
Unida
d
1A
1B
1C
1D
1E
1F
Tasa
molar
total
kmol
/h
2889
46
1148
1902
384
2607
Tasa
másica
total
kg/h
5210
4
837
2083
2
3462
3
7000
4752
7
Temperat
ura
ºC
45
40
50
52
50
48
Presión
kgf/c
m2
5,50
5,50
5,50
5,50
5,50
5,50
Peso
molecular
18,0
18,2
18,1
18,2
18,2
18,2
Entalphía
kcal/
kg
-
3762,
1
-
3667
,9
-
3688,
4
-
3652,
3
-
3654
,9
-
3643,
9
Densidad
kg/m
3
990,2
993,
7
989,1
988,7
989,
6
9921,
0
Composición másica total
H2O
kg/h
5199
2,9
808,
0
2031
4,0
3338
0,0
6755
,0
4562
5,8
H2S
kg/h
111,1
19,0
345,1
828,9
175,
0
1267,
5
NH3
kg/h
10,0
172,9
414,1
70,0
633,7
10
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
Interme
dias
Tasa
molar
total
kmol
/h
8976
8976
8976
8976
8976
222
Tasa
másica
total
kg/h
1629
23
1629
23
1629
23
1629
23
1629
23
5225
Temper
atura
ºC
48
48
40
40
84
93
Presión
kgf/
cm2
5,50
2,72
3,07
6,13
2,41
2,36
Peso
molecul
ar
18,2
18,2
18,2
18,2
18,2
23,5
Entalphí
a
kcal/
kg
-
3689,
8
-
3689,
8
-
3697,
6
-
3697,
5
-
3654,
4
-
939,5
Densida
d
kg/
m3
989,9
989,9
993,3
993,2
969,9
Composición másica total
H2O
kg/h
1588
75,7
1588
75,7
1588
75,7
1588
75,7
1588
75,7
2476,
803
H2S
kg/h
2746,
6
2746,
6
2746,
6
2746,
6
2746,
6
2746,
597
NH3
kg/h
1300,
7
1300,
7
1300,
7
1300,
7
1300,
7
1,6
Tabla 4.3 Balance de materiales y propiedades de las corrientes intermedias. Cont….
11
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Corrientes
Intermedia
s
Uni
da
d
13
14
18
25
26
Tasa molar
total
km
ol/
h
8754
8754
105,2
4
8623
8623
Tasa
másica
total
kg/
h
157698
157698
2477,
401
155220
,599
15522
0,599
Temperatu
ra
ºC
130
86
37
86
45
Presión
kgf
/c
m2
2,72
2,41
1,00
8,68
7,00
Peso
molecular
18,0
18,0
23,5
18,0
18,0
Entalphía
kca
l/k
g
-
3683,8
-
3728,1
-
939,5
-
3683,8
-
3728,
1
Densidad
kg/
m3
964,7
969,9
967,7
990,2
Composición másica total
H2O
kg/
h
156398
,897
156398
,897
1178,
5
155220
,397
15522
0,397
H2S
kg/
h
0,003
0,003
0,001
0,002
0,002
NH3
kg/
h
1299,1
1299,1
1298,
9
0,2
0,2
Tabla 4.4 Balance de materiales y propiedades corrientes de recirculación
Corriente de
Unidad
6 y 15
8 y 20
PTR
12
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
Recirculación
Extracción
Retorno
Tasa molar
total
kmol/h
9230
9230
862
Tasa másica
total
kg/h
168474
168474
15522,0
Temperatura
ºC
101
55
45
Presión
kgf/cm2
2,38
2,36
7,00
Peso
molecular
18,3
18,3
18,0
Entalphía
kcal/kg
-3436,8
-3481,2
-3728,1
Densidad
kg/m3
944,2
970,4
990,2
Composición másica total
H2O
kg/h
152198,3
152198,3
15522,0
H2S
kg/h
5921,8
5921,8
0,002
NH3
kg/h
10353,9
10353,9
0,2
Tabla 4.5 Balance de materiales y propiedades corrientes de productos
Corriente
de
Alimentac
ión
Unida
d
26A
26B
26C
26D
26E
26F
Tasa
molar
total
kmol
/h
2505
42
958
1659
343
2255
Tasa
másica
total
kg/h
4509
3
723
1724
8
2986
0
6180
4059
4
Temperat
ura
ºC
45
45
45
45
45
45
13
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Presión
kgf/c
m2
7,00
7,00
7,00
7,00
7,00
7,00
Peso
molecular
18,0
18,0
18,0
18,0
18,0
18,0
Entalphía
kcal/
kg
-
3728,
1
-
3728
,1
-
3728,
1
-
3728,
1
-
3728
,1
-
3728,
1
Densidad
kg/m
3
990,2
990,
2
990,2
990,2
990,
2
990,2
Composición másica total
H2O
kg/h
4509
2,7
722,
7
1724
7,7
2985
9,7
6179
,7
4059
3,7
H2S
kg/h
0,002
0,00
2
0,002
0,002
0,00
2
0,002
NH3
kg/h
0,2
0,2
0,2
0,2
0,2
0,2
Conclusiones
Los fundamentos teóricos de la investigación permitieron conocer las diferentes
apreciaciones de la metodología de Producción Más Limpia, en las cuales se resalta la
elaboración de los balances de materiales, en consecuencia, la simulación del proceso
en el presente estudio permitió que:
Se obtuvo el modelo de simulación para el caso de estudio y se validó su implementación
pues ninguno de los parámetros evaluados sobrepasó el 10% del error relativo
establecido. Se realizaron los análisis de sensibilidad pertinentes para comprobar las
variaciones del proceso y finalmente se desarrolló el balance de materiales y energía de
la unidad objeto de estudio.
El balance de materiales y energía desarrollado mediante la simulación del proceso
estudiado permitió la aplicación eficiente de la metodología de Producción Más Limpia y
en consecuencia se logra recuperar el 95,27% del agua despojada, lo que significa un
ahorro de 1 368 553 m3/año con un costo de 2 121 257 dólares. Se recuperaron 23
14
Font, Sánchez, Lobelles, Capote
Aplicación de balances de materiales y energía mediante simuladores de procesos en la metodología de
producción más limpia
071 t/año de H2S como materia prima para la unidad recuperadora de azufre. Se
recuperan 10 910 toneladas/año de NH3 para la producción de fertilizantes.
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