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MEXICO
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS
RANKINE ORGANICOS CON PROCESOS
INDUSTRIALES
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
Medardo Serna González
Doctor en Ciencias en Ingeniería Química
26 de Septiembre de 2013
Guadalajara, Jalisco
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
CONTENIDO
Resumen ejecutivo
Palabras claves
Introducción
Desarrollo del tema
Formulación del Modelo Matemático
Resultados
Conclusiones
Referencias
Agradecimientos
Nomenclatura
Curriculum Vitae
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
Página
2
2
3
7
9
17
30
31
38
39
45
1
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
RESUMEN EJECUTIVO
En este trabajo se presenta un procedimiento de optimización
basado en programación matemática para resolver el problema de
integración de Ciclos Rankine Orgánicos (CROs) con procesos
industriales. Los CROs permiten utilizar una fracción importante del
calor en exceso a baja temperatura de procesos, que es también
conocido como calor de desecho de procesos industriales, para generar
energía eléctrica. Para resolver este problema se propone una
superestructura con múltiples etapas de intercambio de calor, que
contempla las interacciones entre las redes de intercambio de calor
(RICs) y los CROs. La superestructura es representada por un modelo
mixto entero no lineal que toma en consideración simultáneamente los
costos de capital y operación del sistema integrado, incluyendo los
ingresos obtenidos por la venta de la energía eléctrica producida. La
aplicación del procedimiento propuesto se ilustra con tres ejemplos,
encontrándose que genera resultados significativamente mejores que un
método secuencial previamente reportado en la literatura para diseñar
este tipo de sistemas integrados.
PALABRAS CLAVES: Integración térmica; Recuperación de calor de
desecho de procesos; Ciclo Rankine orgánico; Generación de
electricidad; Redes de intercambio de calor; Optimización.
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
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INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
1. INTRODUCCION
El ahorro de energía y la minimización del impacto ambiental son
dos de los aspectos que más interés revisten actualmente en la industria
de proceso. Una de las más importantes estrategias que se han
desarrollado para atender estos dos aspectos son las redes de
intercambio de calor, debido a que maximizan la recuperación
energética entre las corrientes de proceso y, por consiguiente,
minimizan el consumo de servicios externos de enfriamiento y
calentamiento así como las emisiones contaminantes derivadas de la
quema de combustibles fósiles. En las tres décadas pasadas se han
publicado una cantidad considerable de métodos para la síntesis óptima
de RICs [1-4], los cuales se pueden clasificar básicamente en dos
grandes
categorías:
aproximación
secuencial
y
aproximación
simultánea. El Análisis de Pliegue [5-7] es una de las estrategias
secuenciales más exitosa, mientras que las técnicas de programación
matemática son el sustento de los trabajos basados en la aproximación
simultánea para la síntesis de RICs.
Una de la característica más importante de los métodos basados
en el Análisis de Pliegue es que estiman, antes de la etapa de síntesis,
los objetivos de diseño por la RICs tales como el consumo mínimo de
servicios externos de calentamiento y enfriamiento, el número mínimo
de intercambiadores de calor y el área mínima total de transferencia de
calor, con el propósito de generar el balance económico correcto entre
los costos de capital y operación para determinar el valor óptimo de la
diferencia mínima de temperatura. Los objetivos energéticos se pueden
obtener usando diversos métodos gráficos y numéricos tales como las
curvas compuestas [15], el algoritmo de la tabla-problema [16] y
técnicas geométricas [17]. Algunos de los métodos desarrollados para
calcular los objetivos energéticos consideran temperaturas constantes
[11], otros temperaturas variables [18] y pueden tomar en cuenta
restricciones de diseño tales como los encuentros prohibidos entre
corrientes [19]. Papoulias y Grossmann [11] formularon un modelo de
transporte, mientras que Viswanathan y Evans [18] propusieron un
método basado en el algoritmo out-of-kilter para calcular el costo
mínimo de servicios para el caso de múltiples servicios de calentamiento
y enfriamiento. Recientemente, Serna-González y col. [19] propusieron
un algoritmo para calcular el área mínima de redes con diferentes
coeficientes de transferencia de calor de las corrientes y especificaciones
no uniformes de intercambiadores de calor. Serna-González y PonceOrtega [20] desarrollaron un nuevo método para la predicción
simultánea de objetivos de área y bombeo de RICs. Castier [21]
presentó un procedimiento secuencial para el cálculo riguroso de
objetivos energéticos para sistemas con múltiples servicios. Para el caso
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de reajustes de RICs, varios procedimientos basados en el Análisis de
Pliegue han sido reportados en la literatura [22-24].
Etapas
Intercambiadores
de calor
Corrientes
calientes
Intercambiadores
de calor
Servicios de
calentamiento
Servicios de
calentamiento
Corrientes
frías
Etapas
Servicios de
enfriamiento
Intercambiadores
de calor
Intercambiadores
de calor
Servicios de
calentamiento
Corrientes
frías
Figura 1b. Representación básica de la superestructura
propuesta por Ponce-Ortega y col. [34]
Figura 1a. Representación básica de la superestructura
propuesta por Yee y col. [13]
Corrientes
calientes
Servicios de
enfriamiento
Ciclo Rankine Orgánico
Intercambiadores
de calor
Servicios de
enfriamiento
Intercambiadores
de calor
Etapas
Corrientes
calientes
Corrientes
frías
Figura 1c. Representación básica de la superestructura
propuesta en este trabajo
Figura 1. Representación básica de las superestructuras propuestas
para la síntesis de RICs
Por otro lado, el trabajo del Yee y Grossmann [13] es una de las
más importantes aportaciones basadas en la aproximación simultánea
para la síntesis óptima de RICs. Estos autores desarrollaron un modelo
mixto entero no lineal que representa una superestructura con múltiples
etapas; en cada etapa se propone el intercambio de calor entre
corrientes de proceso calientes y frías como se observa en la Figura 1a.
Los servicios externos de calentamiento y enfriamiento solamente se
permiten en los extremos de la superestructura. La función objetivo del
problema de optimización consiste en la minimización del costo total
anual de la red, que es la suma del costo de capital y el costo de
operación. Las redes obtenidas pueden incluir arreglos de
intercambiadores de calor en paralelo, serie o serie-paralelo. La
superestructura propuesta por Yee y Grossmann [13] ha sido utilizada y
extendida por varios autores para resolver diversos problemas. Por
ejemplo, Verheyen y Zhang [25], Chen y Hung [26] y Konukman y col.
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[27] la utilizaron para estudiar la flexibilidad de RICs, mientras que
otros autores la aplicaron para incluir el diseño detallado de
intercambiadores de calor en la síntesis de RICs [28-31]. Para redes de
intercambiadores de calor multipasos, Ponce-Ortega y col. [32]
desarrollaron un método de síntesis usando dicha superestructura en
conjunción con algoritmos genéticos. Otros investigadores han mostrado
cómo el problema de reajuste de RICs se puede formular y resolver
usando
esta
superestructura
[33-34].
Aplicaciones
de
esta
representación que incluyen el adecuado modelado de corrientes de
proceso
isotérmicas
también
han
sido
reportadas
[35-37].
Recientemente, Ponce-Ortega y col. [38] propusieron una extensión de
la superestructura de Yee y Grossmann [13] para abordar el problema
de la localización óptima de múltiples servicios externos (ver Figura 1b);
luego, con base en esta contribución, López-Maldonado y col. [39]
incorporaron la evaluación del impacto ambiental en la síntesis de RICs.
Trabajos adicionales relacionados a la integración térmica de sistemas
que usan superestructuras similares a la propuesta por Yee y
Grossmann [13] se han desarrollado para la síntesis de sistemas de
enfriamiento con agua [40-44] y sistemas integrados de refrigeración
por absorción [45-47].
En las RICs, la recuperación del calor de proceso se lleva a cabo
mediante su transferencia desde corrientes de proceso calientes que
tienen que ser enfriadas a corrientes de proceso frías que tienen que ser
calentadas. Debido a que el calor disponible en las corrientes calientes
de un proceso usualmente no es igual al calor requerido por las frías, así
como a la restricción impuesta por la Segunda Ley de la Termodinámica
para que existan diferencias de temperatura positivas entre las
corrientes calientes y frías que intercambian calor, usualmente se
requieren servicios externos de enfriamiento y calentamiento para que
las corrientes calientes y frías alcancen sus temperaturas finales
después de que se ha realizado la recuperación de calor entre ellas. Para
satisfacer los requerimientos de enfriamiento de procesos, las RICs usan
comúnmente agua de enfriamiento, aire y refrigeración a diferentes
niveles de temperatura por debajo de la temperatura ambiental como
servicios externos de enfriamiento. Sin embargo, los métodos
propuestos para diseñar RICs no consideran que una fracción importante
del calor en exceso en los procesos es rechazada a servicios externos de
enfriamiento a un nivel de temperatura que permitiría su recuperación
en la forma de energía eléctrica usando un ciclo Rankine orgánico. Esta
aplicación implica que una cantidad del calor de desecho de un proceso
podría ser reutilizado como fuente de energía de un CRO, donde sería
transformado a electricidad. El CRO es similar al ciclo Rankine simple de
vapor, pero el primero utiliza un fluido orgánico en vez de agua como
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fluido de trabajo para la generación de potencia [48-58]. Los fluidos
orgánicos son deseables como fluidos de trabajo en aplicaciones a bajas
temperaturas debido a su baja temperatura de ebullición, presión de
vapor media a temperaturas moderadas, volumen específico pequeño y
cambio isoentrópico de entalpía bajo en la turbina. Varios autores han
propuesto diversos métodos para la selección de los fluidos orgánicos
[59-66]. En general, los fluidos de trabajo orgánicos secos e
isoentrópicos con grandes pendientes (dT/dS) positivas y casi infinitas,
respectivamente, son los que proporcionan el mejor funcionamiento de
CROs para la recuperación de calor a baja temperatura [50, 59-61].
Para mejorar la eficiencia térmica de los CROs, en trabajos recientes se
ha incluido la regeneración usando un economizador en la estructura de
este tipo de ciclos de potencia [61-62].
Recientemente, Desai y Bandyopadhyay [61] propusieron un
método secuencial basado en el Análisis de Pliegue para integrar CROs
con procesos a fin de generar electricidad y, al tiempo, reducir el
requerimiento global de servicio externo de enfriamiento. El
procedimiento de solución consiste de tres etapas para un proceso
especificado. Primeramente, para un valor dado de la diferencia mínima
de temperatura (ΔTmin), el consumo mínimo de servicios de
calentamiento y enfriamiento se calculan usando el algoritmo de la
tabla-problema. Luego, en la segunda etapa, se usa la gran curva
compuesta del proceso para obtener perfiles de absorción de calor (esto
es, temperaturas y cargas disponibles para la evaporación del fluido de
trabajo seleccionado) para un CRO localizado completamente debajo del
punto de pliegue. Es por ello que el CRO también se conoce como ciclo
inferior en el sistema integrado bajo estudio. Después de identificar el
perfil óptimo de absorción de calor, en la tercera etapa se desarrolla una
configuración factible de la RIC integrada con el CRO. Es importante
notar que el consumo mínimo de servicios externos y la máxima
producción de potencia son los objetivos de este método secuencial. Por
lo tanto, genera plantas de cogeneración que son eficientes desde un
punto de vista energético; sin embargo, otro objetivo importante es
minimizar el costo total anual de este tipo de sistemas integrados, que
incluya el balance apropiado entre costos de capital del equipo requerido
(intercambiadores de calor, turbina y bomba) y el costo de servicios
externos de calentamiento y enfriamiento.
En este trabajo se aborda el problema de síntesis de RICs
integradas con CROs usando una aproximación de optimización
estructural y paramétrica simultánea en vez de secuencial. Se propone
un modelo mixto entero no lineal, que se basa en la superestructura con
múltiples etapas mostrada en la Figura 1c, con el propósito de tomar en
consideración todas las alternativas de integración térmica entre los
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componentes del sistema bajo estudio. La solución de este problema
proporciona la configuración, los parámetros de diseño y las variables de
operación de sistemas integrados que minimizan el costo total anual. La
ventaja más importante del método propuesto es que explícitamente
toma en cuenta, en forma simultánea, los compromisos económicos y
las interacciones existentes entre las RICs y los CROs.
2. DESARROLLO DEL TEMA
El problema estudiado en este trabajo se puede enunciar de la
siguiente manera: Dados un conjunto de corrientes de proceso calientes
a ser enfriadas y un conjunto de corrientes de proceso frías a ser
calentadas, con temperaturas terminales y capacidades caloríficas
horarias conocidas. Dados también los datos de los servicios externos de
calentamiento y enfriamiento (temperaturas de entrada y salida y costos
unitarios). Adicionalmente se conocen las correlaciones de costos de
capital para los equipos de la RIC y el CRO (unidades de transferencia
de calor, turbina y bomba), y el precio unitario de la energía eléctrica
producida por el CRO. Finalmente, se especifican las restricciones
técnicas asociadas al funcionamiento del CRO.
El problema de síntesis consiste en determinar la configuración,
los parámetros de diseño y las variables de operación del sistema
integrado RIC-CRO que minimicen su costo total anual tomando en
consideración simultáneamente los costos de operación y capital así
como el ingreso por la venta de la electricidad producida por el CRO.
Para resolver este problema se propone una superestructura
integrada, como la mostrada en la Figura 2 para dos corrientes de
proceso calientes y dos corrientes de proceso frías. En esta
representación, la superestructura multi-etapas desarrollada por Yee y
Grossmann [13] es extendida para incluir un CRO con calentamiento
regenerativo del fluido de trabajo, a fin de recuperar calor de desecho
de proceso para generar potencia. El CRO usa un fluido de trabajo
orgánico seco (que tiene una pendiente positiva dS/dT para la línea de
vapor saturado) y consiste de intercambiadores de calor (evaporador,
condensador y regenerador del ciclo), la turbina y la bomba del fluido de
trabajo.
La superestructura tiene dos zonas principales: una zona de alta
temperatura en la que existe intercambio de calor entre las corrientes
de proceso (zona de intercambio de calor proceso-proceso) y una zona
de baja temperatura, que considera la integración del CRO con el
proceso para generar potencia. Además de estas dos zonas, en los
extremos frío y caliente de la superestructura se usan servicios externos
de enfriamiento y calentamiento, respectivamente, para terminar de
procesar térmicamente a las corrientes de proceso. La zona de
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intercambio de calor proceso-proceso es representada por el modelo
propuesto por Yee y Grossmann [13]. En la zona integrada, el calor de
desecho de las corrientes de proceso calientes es utilizado para evaporar
al fluido orgánico en los evaporadores del ciclo, donde no existe
contacto directo entre las corrientes y el fluido porque circulan por lados
diferentes. El vapor saturado generado se alimenta a la turbina, donde
se expande para producir trabajo de eje. Después de salir de la turbina
como vapor sobrecalentado, el fluido de trabajo transfiere calor al
líquido que entra al evaporador para elevar su temperatura. Luego entra
a los condensadores del ciclo, donde rechaza su calor latente para pasar
a la fase líquida. Como se observa en la Figura 2, el calor disponible en
los condensadores del CRO puede ser usado para calentar corrientes de
proceso frías a muy baja temperatura o se puede rechazar a agua de
enfriamiento. Finalmente, el fluido de trabajo condensado es bombeado
a los evaporadores para completar el ciclo.
Figura 2. Superestructura del sistema integrado RIC-CRO
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La superestructura propuesta se puede generalizar fácilmente a
cualquier número de corrientes de proceso. Es importante mencionar
que las temperaturas de las etapas de la superestructura son variables
de optimización en vez de datos especificados. Esta característica facilita
la consideración simultánea de las interacciones entre la RIC y el CRO, a
fin de encontrar mejores soluciones.
En la siguiente sección se presenta la formulación del modelo de
programación matemática que representa la superestructura propuesta
para cualquier número de corrientes de proceso.
2.1 Formulación del Modelo Matemático
Para derivar el modelo matemático se definen, en primer lugar, los
subíndices y superíndices usados para representar a la superestructura:
i y j denotan cualquier corriente de proceso caliente y fría,
respectivamente, y k representa cualquier etapa de la superestructura.
Los superíndices evap, cond y econ representan las unidades de
evaporación, condensación y regeneración, respectivamente, mientras
que turb representa la turbina. Finalmente, los superíndices cu y hu
denotan los servicios externos de enfriamiento y calentamiento,
respectivamente. HPS indica el conjunto de corrientes de proceso
calientes y CPS el de corrientes de proceso frías, mientras que ST
representa el conjunto de etapas de la superestructura.
El modelo propuesto se presenta en las siguientes secciones e
incluye balances globales de energía para cada corriente, balances de
energía para cada etapa de la superestructura, balances de energía para
los servicios externos de calentamiento y enfriamiento, balances de
energía para los evaporadores y condensadores del CRO, restricciones
de factibilidad para las temperaturas, relaciones lógicas para determinar
la existencia de los equipos, diferencias de temperatura para las
unidades de transferencia de calor, balances de energía del CRO y la
función objetivo.
2.1.1 Balances globales de energía de las corrientes de proceso
El balance global de energía para cada corriente de proceso
caliente i es igual a la suma de la energía térmica que intercambia con
cualquier corriente de proceso fría j en cualquier etapa k de la
superestructura (   qi , j ,k ) más el calor que intercambia en el
kST jCPS
evaporador i del CRO ( qievap ) y con el servicio externo de enfriamiento i (
qicu ).
TINi  TOUTi  FCpi   
kST jCPS
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qi , j ,k  qievap  qicu , i  HPS
(1)
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El balance global de energía para cada corriente de proceso fría j
es igual a la suma del calor que intercambia con cualquier corriente de
proceso caliente i en cualquier etapa k de la superestructura (   qi , j ,k )
kST iHPS
más el calor que intercambia en el condensador j del CRO ( q cond
) y el
j
calor que absorbe del servicio externo de calentamiento j ( q hu
j ).
TOUT
j
 TIN j  FCp j 
 q
i , j ,k
kST iHPS
 q cond
 q hu
j
j , j  CPS
(2)
En las ecuaciones anteriores, TIN es la temperatura de entrada,
TOUT es la temperatura de salida y FCp es la capacidad calorífica horaria
de las corrientes de proceso.
2.1.2 Balances de energía para los intercambiadores de calor en
cada etapa de la superestructura
Para determinar las temperaturas de las corrientes de proceso en
las diferentes etapas de la superestructura ( ti ,k , t j ,k ), los siguientes
balances de energía para cada encuentro térmico entre corrientes
calientes y frías son usados:
(3)
ti,k  ti,k 1  FCpi   qi, j ,k , k  ST, i  HPS
t
jCPS
j ,k
 t j ,k 1  FCp j 
q
iHPS
i , j ,k
, k  ST, j  CPS
(4)
2.1.3 Balances de energía para servicios externos de
calentamiento y enfriamiento
Los requerimientos de servicios externos de calentamiento y
cu
enfriamiento ( q hu
j , qi ) son calculados como sigue:
TOUT  t  FCp  q , j  CPS
t  TOUT  FCp  q , i  HPS
j
ORC
i
j ,1
hu
j
j
i
i
cu
i
(5)
(6)
donde t j ,1 es la temperatura de la corriente de proceso fría j en la etapa
1 y tiORC es la temperatura de salida de corriente de proceso caliente i del
intercambiador del CRO. Note que tiORC es menor que o igual a la
temperatura de la corriente caliente i en la última etapa de la
superestructura ( ti , NOK 1 ). Por lo tanto, el servicio externo de enfriamiento
puede ser reducido al utilizar el calor de desecho a baja temperatura de
las corrientes de proceso calientes en el CRO, reduciendo
simultáneamente el costo de servicios de enfriamiento y obteniendo
ingresos económicos por la venta de la energía eléctrica producida.
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2.1.4 Balances de energía para evaporadores y condensadores
del CRO
Las cargas térmicas de los evaporadores y condensadores del CRO
se calculan usando la temperatura de las corrientes calientes y frías de
proceso, respectivamente, en la zona integrada de la superestructura (
ti , NOK 1 , t j , NOK 1 ), de modo tal que:
t
t
i , NOK 1
j , NOK 1
 tiORC  FCpi  qievap , i  HPS
 TIN j  FCp j  qcond
, j  CPS
j
(7)
(8)
donde t j , NOK 1 es la temperatura de la corriente de proceso fría j en el
nivel de temperatura NOK+1, que es más grande que o igual a la
temperatura de entrada TIN j .
2.1.5 Restricciones de factibilidad para las temperaturas
Para asegurar una disminución monotónica de temperatura en
cada etapa sucesiva de izquierda a derecha de la superestructura, las
siguientes restricciones son requeridas:
(9)
t j , NOK 1  TIN j , j  CPS
ti ,k  ti ,k 1 , k  ST, i  HPS
(10)
t j ,k  t j ,k 1 , k  ST, j  CPS
(11)
TOUTi  tiORC , i  HPS
(12)
TOUT j  t j ,1 , j  CPS
(13)
Además, la temperatura de cada corriente de proceso caliente i en
la primera etapa ( ti ,1 ) de la superestructura es igual a su temperatura de
entrada:
ti ,1  TINi , i  HPS
(14)
2.1.6 Relaciones lógicas para determinar la existencia de
unidades de transferencia de calor
Las unidades de transferencia de calor son modeladas usando la
formulación Big-M [67-70] como sigue:
qi , j ,k  Qimax
(15)
, j zi , j , k  0, i  HPS, j  CPS, k  ST
qicu  Qimax zicu  0, i  HPS
(16)
max hu
q hu
z j  0, j  CPS
j  Qj
(17)
qievap  Qimax zievap  0, i  HPS
(18)
q
cond
j
Q
acu
Q

max cond
j
j
Q
iHPS
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z
 0, j  CPS
max acu
i
z
0
(19)
(20)
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En las relaciones anteriores, Q max es un límite superior para la
carga térmica de los intercambiadores de calor, enfriadores,
calentadores, evaporadores y condensadores. z es una variable binaria
usada para seleccionar las unidades de transferencia de calor, que toma
un valor de 1 si la unidad es seleccionada o, en caso contrario, es igual
a 0.
2.1.7 Restricciones para las diferencias de temperatura en las
unidades de transferencia de calor
Cuando una unidad de transferencia de calor existe en cualquier
etapa de la superestructura, las correspondientes diferencias de
temperatura se deben calcular apropiadamente para asegurar que sean
mayores a la diferencia mínima de temperatura especificada. Para tal
propósito, se establecen las siguientes relaciones lógicas.
Para intercambiadores de calor (intercambio de calor proceso-proceso):
max
(21)
dtihot
, j , k  ti , k  t j , k  Ti , j 1  zi , j ,k  , i  HPS, j  CPS, k  ST
max
dticold
, j , k 1  ti , k 1  t j , k 1  Ti , j 1  zi , j , k  , i  HPS, j  CPS, k  ST
Para enfriadores:
dticu-hot  tiORC  TOUTi cu  Ti cu-max 1  zicu  , i  HPS
(22)
(23)
dticu-cold  TOUTi  TINicu  Ti cu-max 1  zicu  , i  HPS
(24)
Para calentadores:
hu-max
dt hu-hot
 TIN hu
1  z huj  , j  CPS
j
j  TOUT j  T j
(25)
dt hu-cold
 TOUTjhu  t j ,1  T jhu-max 1  z hu
j
j  , j  CPS
(26)
Para evaporadores en el CRO:
dtievap-hot  ti , NOK 1  TOUT evap  T evap-max 1  zievap  , i  HPS
(27)
dtievap-cold  tiORC  TIN evap  T evap-max 1  zievap  , i  HPS
Para condensadores en el CRO:
dt cond-hot
 TIN cond  t j , NOK 1  T cond-max 1  z cond
 , j  CPS
j
j
dt cond-cold
 TOUT cond  TIN j  T cond-max 1  z cond
 , j  CPS
j
j
Para enfriadores en el CRO:
dt acu-hot  TIN cond  TOUT acu  T acu-max 1  z acu 
dt acu-cold  TOUT cond  TIN acu  T acu-max 1  z acu 
Para el regenerador en el CRO:
dt econ-hot  T turb  TIN evap
dt
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econ-cold
 TIN
cond
 TOUT
(28)
(29)
(30)
(31)
(32)
(33)
cond
(34)
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INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
En las relaciones previas se usa la variable binaria z para activar
las restricciones. Por lo tanto, cuando las unidades de transferencia de
calor existen, el límite superior ( T max ) no es considerado; por otro lado,
cuando no existen las unidades de transferencia de calor, el límite
superior ( T max ) relaja las relaciones.
Finalmente, para obtener fuerzas conductoras positivas para la
transferencia de calor, las siguientes restricciones deben ser incluidas:
T min  dtihot
(35)
, j ,k , i  HPS, j  CPS, k  ST
T min  dticold
, j , k 1 , i  HPS, j  CPS, k  ST
(36)
T
min
 dt
, i  HPS
(37)
T
min
 dt
, i  HPS
(38)
T min  dt hu-hot
, j  CPS
j
(39)
T min  dt hu-cold
, j  CPS
j
(40)
T min  dtievap-hot , i  HPS
(41)
T
(42)
min
cu-hot
i
cu-cold
i
 dt
evap-cold
i
, i  HPS
T min  dt cond-hot
, j  CPS
j
(43)
T min  dt cond-cold
, j  CPS
j
(44)
T
(45)
min
 dt
acu-hot
T min  dt acu-cold
(46)
T min  dt econ-hot
(47)
T
min
 dt
(48)
econ-cold
En estas restricciones, T
y T
son los límites superior e
inferior de las diferencias de temperatura en ambos extremos (caliente y
frío) de las unidades de transferencia de calor.
max
min
2.1.8 Restricciones para el funcionamiento del CRO regenerativo
El funcionamiento del CRO es evaluado en términos de la eficiencia
del ciclo, que es definida como la relación del trabajo de eje neto
obtenido (es decir, la electricidad producida) y el calor suministrado. Por
lo tanto, el trabajo de eje neto producido es dado por:
E ORC   ORC
q
iHPS
evap
i
(49)
donde  ORC es la eficiencia del CRO, que depende no sólo de las
propiedades termodinámicas y físicas del fluido de trabajo seleccionado,
sino también de la configuración y las condiciones de operación del ciclo.
Es de hacer notar que la temperatura de saturación del fluido de
trabajo en el evaporador (temperatura máxima) del CRO regenerativo
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INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
es determinada por la temperatura del calor de desecho disponible en la
RIC, mientras que la temperatura de saturación en el condensador
(temperatura mínima) es fijada por la temperatura del servicio externo
de enfriamiento disponible. Desai y Bandyopadhyay [61] mostraron que,
para un valor dado de la ΔTmin, la Gran Curva Compuesta (GCC) del
proceso se puede usar para seleccionar aproximadamente la
temperatura de operación del evaporador. Por otro lado, la temperatura
del condensador es obtenida al adicionar el valor de la ΔTmin a la
temperatura del servicio de enfriamiento disponible, que se especifica
como uno de los datos de entrada de un problema dado. Para procesos
industriales que operan a temperaturas superiores a la del ambiente, el
agua de enfriamiento es ampliamente usada como servicio de
enfriamiento para remover el calor de desecho; en este caso, la
temperatura del condensador del CRO regenerativo es usualmente
40°C, que es ligeramente mayor a la temperatura del agua del
enfriamiento. Por lo tanto, si se dispone de datos termodinámicos
detallados para el fluido de trabajo seleccionado, la eficiencia del CRO se
puede calcular antes de iniciar el proceso de optimización para cada
conjunto de datos especificados para las temperaturas del evaporador y
condensador.
Al realizar cálculos para conocer el funcionamiento de diversos
CROs regenerativos con temperaturas dadas del evaporador y
condensador, se ha encontrado que la potencia requerida por la bomba
del fluido de trabajo y la carga térmica del regenerador se relacionan
linealmente con el trabajo neto producido por el ciclo a través de un
parámetro de eficiencia. Tanto el trabajo de la bomba como la carga
térmica del regenerador se incrementan al aumentar el trabajo neto
producido. Por lo tanto, si las temperaturas de operación del ciclo
permanecen constantes, el consumo de potencia de la bomba ( E pump ) y la
carga térmica del regenerador ( Q econ ) pueden ser representadas por las
siguientes ecuaciones para diferentes flujos del fluido de trabajo:
E pump   pump E ORC
(50)
Qecon   econ E ORC
(51)
donde  pump ,  econ son los parámetros de eficiencia asociados con la
bomba del fluido de trabajo y el regenerador del ciclo, respectivamente.
Es importante mencionar que estos parámetros se pueden calcular antes
de la integración del CRO.  pump usualmente toma valores menores que
0.025 y  econ menores que 0.015 [48].
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
14
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
La carga térmica total ( Q total ) de los condensadores puede ahora
ser determinada al realizar un balance de energía global para el CRO
regenerativo representado por la siguiente ecuación:
Q total 
q
iHPS
evap
i
(52)
 E pump  E ORC
En adición, el calor total disponible a baja temperatura en los
condensadores del CRO puede ser utilizado para calentar corrientes de
proceso frías j a muy baja temperatura (  q cond
) y/o puede ser
j
jCPS
rechazado al servicio de enfriamiento ( Q
ecuación:
Q total   q cond
 Qacu
j
acu
), dando lugar a la siguiente
(53)
jCPS
2.1.9 Función objetivo
La función objetivo consiste en minimizar el costo total anual
(TAC), que es la suma del costo de operación (Cop) y el costo de capital
anualizado (Cap) menos el ingreso por la venta de la electricidad
generada por el CRO ( Sprc ).
min TAC = Cop  Cap  Sprc
(54)
El costo de operación incluye los costos de los servicios externos
de enfriamiento y calentamiento y de la electricidad necesaria para
operar la bomba del fluido de trabajo,
Cop  HY
C
iHPS
cu
qicu  HY
C
jCPS
hu
acu
q hu
Qacu  HY Cpump E pump
j  HY C
(55)
donde HY es el tiempo de operación anual, Ccu es el costo unitario del
servicio de enfriamiento requerido por las corrientes de proceso
calientes i, Chu es el costo unitario del servicio de calentamiento
requerido por las corrientes de proceso frías j, Cacu es el costo unitario
del servicio de enfriamiento requerido por el CRO, Cpump es el costo
unitario de la potencia suministrada a la bomba del ciclo y E pump es el
consumo de potencia de dicha bomba.
Los costos totales de capital anualizado de las unidades de
transferencia de calor (incluyendo los intercambiadores de calor entre
las corrientes de proceso, enfriadores, calentadores, evaporadores y
condensadores) así como de la bomba, la turbina y el regenerador
instalados en el CRO son representados por funciones no lineales que
incluyen costos fijos (Capf) y costos variables (Capv),
Cap  Capf  Capv
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
(56)
15
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Los costos fijos ( Capf ) son independientes del tamaño de los
equipos y se expresan como sigue:
Capf = K F
   CF z
i , j ,k
iHPS jCPS kST
 KF
 CF
iHPS
z  KF
cu cu
i
 CF
jCPS
z  KF
hu hu
j
 CF
evap
iHPS
zievap
(57)
 KF
 CF
jCPS
cond
z cond
 K F CFacu z acu  K F CFecon  K F CF turb  K F CF pump
j
Los costos variables ( Capv ) sí dependen del tamaño de los equipos
de acuerdo a la siguiente ecuación:


qi , j ,k 1 / hi  1 / h j 


Capv  K F    CV 
1/3 
hot
cold
hot
cold
iHPS jCPS k ST
  dti , j ,k  dti , j ,k 1  dti , j ,k  dti , j ,k 1  2    




qicu 1 / hi  1 / h cu 

cu 
 K F  CV 
1/3 
iHPS
  dticu-hot  dticu-cold  dticu-hot  dticu-cold  2    


 exch
 cu


hu
q hu
 1 / hj 
j 1 / h


 K F  CV hu 
1/3 
hu-hot
hu-cold
hu-hot
hu-cold
jCPS
  dt j
 dt j  dt j  dt j  2    

 hu


qievap 1 / hi  1 / h evap 

evap 
 K F  CV 
1/3 
iHPS
  dtievap-hot  dtievap-cold  dtievap-hot  dtievap-cold  2    


 evap


q cond
1 / hcond  1 / h j 
j


 K F  CV cond 
1/3 
cond-hot
cond-cold
cond-hot
cond-cold
jCPS
  dt j
 dt j  dt j  dt j  2    



Q acu 1 / h cond  1 / hacu 

acu 
 K F CV 
1/3 
  dt acu-hot  dt acu-cold  dt acu-hot  dt acu-cold  2    


 cu


Q econ 1 / hecon-hot  1 / hecon-cold 

econ 
 K F CV 

econ-hot
econ-cold
econ-hot
econ-cold
 dt
 dt
 dt
 2    
  dt
 K F CV turb E ORC 
 turb
 K F CV pump  E pump 
 cond
 econ
(58)
 pump
donde K F es un factor usado para anualizar la inversión tomando en
cuenta la tasa de interés y el valor del dinero en el tiempo,  es un
parámetro usado para considerar las economías de escala que toma
valores entre 0.6 y 0.8, CF y CV son los parámetros de los costos fijos
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
16
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
y variable para las unidades de proceso consideradas, respectivamente,
Q econ es la carga térmica del regenerador del CRO, y  es una constante
pequeñísima (1x10-6) usada para evitar la división por cero en la función
objetivo. Para calcular los costos variables de capital de las unidades de
transferencia de calor, se toman en cuentan como variables de diseño
las áreas de transferencia de calor que son calculadas usando la
aproximación de Chen [71] para determinar las diferencias de
temperatura medias logarítmicas.
Finalmente, el ingreso por la venta de la electricidad generada por
el CRO es calculado como sigue:
Sprc  HY Cpower E ORC
(59)
donde Cpower es el precio de venta unitario de la electricidad y E ORC es la
potencia generada por el CRO.
El modelo propuesto fue codificado en la plataforma GAMS [72] y
los resolvedores CPLEX, CONOPT y DICOPT fueron usados para resolver
los correspondientes problemas lineal, no lineal y mixto entero no lineal.
2.2 Resultados
Para mostrar la aplicación del modelo propuesto se resuelve tres
ejemplos. Los datos de los ejemplos se presentan en la Tabla 1 e
incluyen los datos para las corrientes de proceso y de servicios, así
como las temperaturas de operación de los principales componentes del
CRO (condensador, evaporador, turbina y regenerador). Adicionalmente,
los valores de los parámetros K F , HY , T min ,  , C , COP , CF y CV se
presentan en la Tabla 2. R245fa, n-pentano y n-hexano (fluidos secos)
son usados como fluidos de trabajo en los Ejemplos 1, 2 y 3,
respectivamente, debido a que proporciona buenas eficiencias para los
CROs [59-61]. Para mostrar las ventajas de la aplicación del sistema
integrado RIC-CRO, estos ejemplos se resolvieron con y sin integración
del CRO. Es importante mencionar que los Ejemplos 2 y 3 fueron
originalmente propuestos por Desai y Bandyopadhyay [61] usando un
método secuencial, por lo que las soluciones obtenidas por estos autores
serán comparadas con las soluciones obtenidas en este trabajo para
mostrar las ventajas del método simultáneo propuesto.
Ejemplo 1. Este ejemplo, tomado de Ahmad y col. [7], consiste
de dos corrientes de proceso calientes y dos frías, un servicio externo de
calentamiento y uno de enfriamiento. Las temperaturas de operación y
los parámetros de eficiencia del CRO, que opera entre límites máximo y
mínimo de temperatura de 100°C y 30°C, respectivamente, fueron
tomados de Saleh y col. [62].
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
17
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Tabla 1. Datos de las corrientes y unidades de los ejemplos
Ejemplo 1
CORRIENTE/UNIDAD
HPS1
HPS2
CU
CPS1
CPS2
HU
Evaporador
Condensador
CU-CRO
Economizador
Turbina
TIN
(°C)
300
200
10
40
140
350
40
40
10
TOUT (°C)
FCP (kW/°C)
80
40
40
180
280
220
100
30
20
30
45
40
60
h
(kW/m2°C)
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.5
50.7
Ejemplo 2
CORRIENTE/UNIDAD
HPS1
HPS2
CU
CPS1
CPS2
HU
Evaporador
Condensador
CU-CRO
Economizador
Turbina
TIN
(°C)
187
127
15
147
47
300
40.2
60.1
15
TOUT (°C)
FCP (kW/°C)
77
27
30
217
117
250
87.5
40
30
300
500
600
200
h
(kW/m2°C)
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.5
70
Ejemplo 3
CORRIENTE/UNIDAD
HPS1
HPS2
HPS3
CU
CPS1
CPS2
CPS3
CPS4
HU
Evaporador
Condensador
CU-CRO
Economizador
Turbina
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
TIN
(°C)
353
347
255
15
224
116
53
40
460
81
135.9
15
TOUT (°C)
FCP (kW/°C)
313
246
80
30
340
303
113
293
370
186.5
80
30
9.802
2.931
6.161
7.179
0.641
7.627
1.690
h
(kW/m2°C)
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.5
161
18
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Tabla 2. Parámetros económicos para los ejemplos
Ejemplo
1
2
3
-1
K F (año )
0.23
0.23
0.23
HY (h/año)
8,000
8,000
8,000
min
20
10
20
(°C)
T
 (adimensional)
0.65
0.65
0.65
hu
C (US$/kW-año)
192.096 192.096 192.096
cu
C (US$/kW-año)
10.1952 10.1952 10.1952
Cpump (US$/kWh)
Cpower (US$/kWh)
COPORC
COP pump
COPecon
CF
CV
0.07
0.07
0.144
0.0204
0.0124
0
1650
0.07
0.07
0.139
0.0204
0.0124
0
1650
0.07
0.07
0.144
0.0204
0.0124
0
1650
Figura 3. Red óptima individual del Ejemplo 1 (Escenario A)
El problema de síntesis fue resuelto primero sin considerar la
integración térmica del CRO con las corrientes de proceso (este caso es
identificado como Escenario A). La configuración óptima resultante es
mostrada en la Figura 3. La RIC requiere tres unidades de transferencia
de calor entre las corrientes de proceso, un enfriador para la corriente
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
19
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
de proceso caliente HPS1 y uno para la corriente HPS2, y un calentador
para la corriente de proceso fría CPS2. Como se puede ver en la Tabla 3,
el área total de la red es 923 m2, con un costo total de capital de
US$45,818/año y un costo total anual de US$1,014,776/año. Los
requerimientos de servicios son 4,800 kW de vapor y 4,600 kW de agua
de enfriamiento. Observe en la Tabla 3 que el costo del servicio externo
de calentamiento de la red óptima representa el 90.8% del costo total
anual, mientras que los costos del servicio externo de enfriamiento y de
capital representan el 4.6% y 4.5% del costo total, respectivamente.
Por consiguiente, el costo de servicios es el factor dominante del costo
total de este ejemplo.
Tabla 3. Resultados para el Ejemplo 1
Escenario A Escenario B
2
Area total (m )
923
1,332
Calor de desecho utilizado
0
3,700
(kW)
Electricidad producida (kW)
532
Costos de capital
Intercambiadores de calor
22,231
20,087
(US$/año)
Calentadores (US$/año)
13,423
13,423
Enfriadores (US$/año)
10,164
22,226
Evaporadores (US$/año)
13,698
Economizador (US$/año)
698
Turbina (US$/año)
15,930
Bomba (US$/año)
375
Costos de operación
Calentamiento (US$/año)
922,060
922,060
Enfriamiento (US$/año)
46,897
41,577
Bombeo (US$/año
6,087
Costo total de capital
45,818
86,437
(US$/año)
Costo total de operación
968,959
969,724
(US$/año)
Ingreso por la venta de
298,368
electricidad (US$/año)
Costo total anual (US$/año)
1,014,776
757,794
La solución óptima obtenida con el método propuesto para el
sistema integrado (identificado como el Escenario B) se muestra en la
Figura 4. Requiere un área total de 1,332 m2 y ocho unidades de
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
20
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
transferencia de calor (tres intercambiadores de calor, un calentador, un
enfriador, un evaporador, un condensador y el regenerador), con un
costo total de capital de US$86,437/año y un costo total anual de
US$1,056,161/año. Las demandas de servicios externos del sistema
integrado son 10.86 kW de electricidad para operar la bomba del fluido
de trabajo en el CRO, 3,178.06 kW de agua de enfriamiento para el
condensador del CRO, 4,800 kW de vapor para el calentador de la RIC y
900 kW de agua de enfriamiento para el enfriador de la RIC. El CRO
genera 532.8 kW de electricidad. Observe que el condensador del CRO
no está integrado con el proceso, por lo que la integración térmica entre
la RIC y el CRO únicamente se da a través del evaporador, donde la
corriente de proceso caliente HPS2 transfiere calor al fluido de trabajo.
Solamente 3,700 kW de los 4,600 kW disponibles en la corriente HPS2
como calor de desecho del proceso se pueden utilizar en el CRO para
generar electricidad.
Figura 4. Diseño óptimo del sistema integrado para el Ejemplo 1
obtenido con el método simultáneo (Escenario B).
Como se puede observar en la Figura 4, el requerimiento óptimo
de calentamiento externo requerido por el sistema integrado es idéntico
al del diseño no integrado (Escenario A) mostrado en la Figura 3. Sin
embargo, el sistema integrado (Escenario B) reduce el consumo global
del servicio de enfriamiento de la red individual en 11.6% (532.8 kW),
de 4,600 kW a 4,067.2 kW. Como el sistema integrado está balanceado
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
21
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
energéticamente, este ahorro en consumo de enfriamiento externo es
acompañado por un cantidad igual de trabajo de eje producida por el
CRO. Esto implica que la reducción del calor de desecho cedido por el
proceso al servicio de enfriamiento (esto es, la reducción en el
requerimiento global del servicio externo de enfriamiento debido a la
integración del CRO y el proceso) es transformada en trabajo de eje en
una base uno a uno (esto es, con una eficiencia energética del 100%
para producir trabajo).
La comparación de las Figuras 3 y 4 muestra que la integración del
CRO en el proceso global introduce dos unidades de transferencia de
calor adicionales (8 para el Escenario B vs. 6 para el Escenario A). Esto
también incrementa el área total de transferencia de calor requerida y,
por consiguiente, el costo de capital. De hecho, en la Tabla 3 se observa
que el sistema integrado (Escenario B) tiene un área total y un costo
total de capital que son 44.3% y 88.65% mayores que los de la red
individual (Escenario A). Sin embargo, es interesante observar que esta
diferencia significativa en el costo de capital no es muy importante
debido a que el Escenario A y el Escenario B muestran costos de
operación iguales al 95.5% y 91.82%, respectivamente, de los
correspondientes costos totales anuales. Esto implica que los costos de
operación son los que más contribuyen a los costos totales en este
ejemplo. Por otro lado, note que el sistema integrado tiene asociado un
ingreso anual de 298,368 US$/año debido a la venta de la electricidad
generada por el CRO. Esto explica porque el costo total anual de la red
individual es 33.9% más grande que el del sistema integrado
(1,014,776 US$/año vs. 757,794 US$/año).
Ejemplo 2. Este problema tiene dos corrientes de proceso
calientes, dos frías, un servicio externo de calentamiento y uno de
enfriamiento. La diferencia mínima de temperatura es de 10°C. Este
ejemplo fue tomado de Desai y Bandyopadhyay [61], quienes también
presentaron el correspondiente sistema integrado obtenido usando un
método secuencial. La solución óptima obtenida con el método
simultáneo de este trabajo (Escenario C) es comparada tanto con la
configuración reportada por Desai y Bandyopadhyay [61] (Escenario B)
como con la red óptima individual (Escenario A).
El diseño óptimo para el Escenario A es mostrado en la Figura 5 y
consiste de seis unidades de transferencia de calor (tres
intercambiadores de calor, dos enfriadores y un calentador) con un área
total de 5,743 m2. El servicio de calentamiento requerido es de 33,000
kW y el de enfriamiento es de 60,000 kW. La recuperación de calor
proceso-proceso es de 23,000 kW. Esta configuración tiene un costo
total anual de US$7,101,545/año, del cual 98% corresponde al costo de
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
22
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
operación y el resto al costo de capital. Los diferentes costos se
muestran desagregados en la Tabla 4.
Figura 5. Red óptima individual del Ejemplo 2 (Escenario A).
La solución secuencial obtenida por Desai y Bandyopadhyay [61]
es presentada en la Figura 6 (Escenario B), donde hay dos
intercambiadores de calor entre corrientes de proceso (HPS1-CPS1 y
HPS2-CPS2), dos enfriadores y un calentador, así como dos
evaporadores, un condensador y el economizador. Este diseño requiere
33,000 kW de servicio externo de calentamiento y 56,708 kW de agua
de enfriamiento. En el evaporador del CRO, el fluido de trabajo absorbe
calor de las corrientes de proceso calientes HPS1 y HPS2 para producir
5,134.1 kW de trabajo de eje. En la Tabla 4 se presentan los resultados
del diseño mostrado en la Figura 6. Es importante notar que el costo de
capital reportado en dicha tabla para esta solución se calculó en este
trabajo, debido a que este costo no fue considerado por Desai y
Bandyopadhyay [61]. Observe en la Tabla 4 que la solución integrada
del Escenario B tiene un costo de capital y operación que son 68% y 1%
mayores que los correspondientes costos del Escenario A; sin embargo,
el trabajo de eje producido en el Escenario B representa ahorros por
62% en el costo total, lo que da una solución con un costo total neto
que es 35% menor que el de la solución del Escenario A.
La Figura 7 presenta la configuración óptima para el sistema
integrado (Escenario C) obtenida usando la aproximación simultánea
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
23
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
propuesta en este trabajo. En esta figura se observa que hay dos
intercambiadores de calor entre corrientes de proceso (HPS1-CPS1 and
HPS1-CPS2) y que el CRO toma 48,400 kW de calor de desecho a baja
temperatura de las corrientes de proceso calientes HPS1 y HPS2,
generando 6,728 kW de electricidad. Al igual que en el Ejemplo 1, sólo
el evaporador del CRO está integrado con el proceso debido a que el
condensador rechaza todo su calor al agua de enfriamiento. Como se
muestra en la Tabla 4, esta solución tiene un costo total anual de
US$7,444,183/año, del cual 93.5% corresponde al costo de operación
(servicios externos de enfriamiento y calentamiento) y 6.5% al costo de
capital. El trabajo de eje producido por el CRO genera un ingreso anual
de US$3,767,456/año, lo que causa una reducción del 49% en el costo
total neto (i.e., US$3,676,727/año).
2
Tabla 4. Resultados para el Ejemplo 2
Escenario A Escenario B [61]
5,743
10,714
Area total (m )
Calor de desecho
utilizado (kW)
Electricidad producida
(kW)
Costos de capital
Intercambiadores de
calor (US$/año)
Calentadores (US$/año)
Enfriadores (US$/año)
Evaporadores (US$/año)
Economizador (US$/año)
Turbina (US$/año)
Bomba (US$/año)
Costos de operación
Calentamiento (US$/año)
Enfriamiento (US$/año)
Bombeo (US$/año
Costo total de capital
(US$/año)
Costo total de operación
(US$/año)
Ingreso por la venta de
electricidad (US$/año)
Costo total anual
(US$/año)
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
Escenario C
11,231
0
36,936
48,400
-
5,134
6,728
56,601
102,045
46,874
28,591
65,473
-
28,590
119,757
60,619
1,614
153,510
7,227
28,592
113,252
86,965
2065.00
201,155
4,735
6,339,168
611,712
-
6,339,168
578,149
117,304
6,339,168
544,522
76,856
150,665
473,362
483,637
6,950,880
7,034,621
6,960,546
-
2,875,098
3,767,456
7,101,545
4,632,885
3,676,727
24
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Figura 6. Diseño óptimo del sistema integrado para el Ejemplo 2
obtenido con el método secuencial (Escenario B [61]).
Figura 7. Diseño óptimo del sistema integrado para el Ejemplo 2
obtenido con el método simultáneo (Escenario C).
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
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Los resultados de los tres escenarios se presentan en la Tabla 4, la
cual es útil para hacer una comparación de la solución óptima para el
Escenario C con las otras dos soluciones. En primer lugar, el costo de
capital para la solución del Escenario C es 483,637 US$/año, que es
2.1% y 221% mayor que el de las soluciones para los Escenarios B y A,
respectivamente. Sin embargo, es importante notar que el costo de
capital es insignificante al compararlo con los costos de servicios
externos de este ejemplo. Por otro lado, el sistema integrado del
Escenario C genera más energía eléctrica que el diseño del Escenario B
(6,728 kW vs. 5,134 kW), mientras que en el Escenario A no se produce
electricidad. Por tal motivo, el costo total anual de la solución dada por
el método secuencial (Escenario B) es 26% mayor que el de la solución
para el Escenario C obtenida con el método simultáneo propuesto en
este trabajo (4,632,885 US$/año vs. 3,676,727 US$/año). La principal
razón de esta diferencia es que el método secuencial solamente trata de
minimizar el consumo de servicios externos y maximizar el trabajo de
eje al diseñar el sistema integrado, mientras que el modelo MINLP
propuesto puede apropiadamente tomar en cuenta los compromisos
económicos entre el capital y la energía incluyendo el ingreso generado
por las ventas de la electricidad generada por el CRO.
Figura 8. Red óptima individual para el Ejemplo 3 (Escenario A).
Ejemplo 3. Este ejemplo también fue tomado de Desai y
Bandyopadhyay [61] e incluye tres corrientes de proceso calientes, tres
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
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corrientes frías, un servicio externo de calentamiento y uno de
enfriamiento. La diferencia mínima de temperatura es de 40°C. El CRO
absorbe calor a 90°C y lo rechaza a 30°C. La configuración óptima y las
condiciones de operación de la red individual (Escenario A) se muestran
en la Figura 8. En este diseño hay seis intercambiadores de calor entre
corrientes de proceso, un enfriador para la corriente de proceso caliente
HPS3 y tres calentadores (para las corrientes de proceso frías CPS1,
CPS2 y CPS4). Tiene un área total de transferencia de calor de 70 m2 y
requerimientos de servicios externos de enfriamiento y calentamiento
iguales a 214.7 kW y 286.3 kW, respectivamente.
Figura 9. Diseño óptimo del sistema integrado para el Ejemplo 3
obtenido con el método secuencial (Escenario B [61]).
Desai y Bandyopadhyay [61] reportaron el sistema integrado
óptimo para este problema mostrado en la Figura 9 (Escenario B). Esta
solución requiere 18 unidades de transferencia de calor (diez
intercambiadores de calor, dos calentadores, cuatro condensadores, un
evaporador y un economizador), que es significativamente mayor a las
unidades requeridas por la solución del Escenario A; sin embargo, el
diseño del sistema integrado produce 48.62 kW de trabajo de eje. En
este caso, la corriente de proceso caliente HPS3 transfiere 337.7 kW de
calor al CRO y las corrientes frías CPS3 and CPS4 reciben 165.2 kW del
condensador del CRO. El sistema integrado para el Escenario B requiere
un área total de transferencia de calor de 128 m2.
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Figura 10. Diseño óptimo del sistema integrado para el Ejemplo 3
obtenido con el método simultáneo (Escenario C).
Por otro lado, la configuración óptima del sistema integrado
(Escenario C) obtenido con el método simultáneo propuesto en este
trabajo se muestra en la Figura 10. Este diseño tiene trece unidades de
transferencia de calor (siete intercambiadores de calor, un enfriador
para la corriente de proceso caliente HPS3, un calentador para la
corriente de proceso fría CPS1, un evaporador, dos condensadores y un
economizador). El evaporador del CRO recibe 682.11 kW de la corriente
de proceso caliente HPS3. En este diseño, los condensadores del CRO
rechazan calor al proceso (457.62 kW y 128.27 kW a las corrientes frías
CPS3 y CPS4, respectivamente), por lo que esta unidad del ciclo
también está integrada con el proceso. El área total de transferencia de
calor para la solución del Escenario C es 153 m2 y la electricidad
producida es 98 kW.
La Tabla 5 muestra los principales resultados para los tres
escenarios diferentes del Ejemplo 3. En esta tabla se observa que los
Escenarios A y B tienen áreas totales de transferencia de calor que son
54% y 16% menores que el área del Escenario C, respectivamente. Por
otro lado, los costos de operación para los Escenarios A y B presentan
reducciones de 3.9% y 17.13% con respecto al costo de operación del
Escenario C, mientras que el costo de capital para el Escenario A es
59.83% menor que el del Escenario C, mientras que el del Escenario B
es 17% más grande. Por lo tanto, los costos totales anuales sin incluir
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los ingresos por la venta de la electricidad producida para los Escenarios
A y B son 17.57% y 8% menores que el correspondiente al Escenario C.
Sin embargo, la energía eléctrica producida por el sistema integrado del
Escenario B es 50.49% menor que la del Escenario C y el diseño del
Escenario A no produce electricidad. Tomando en cuenta los ingresos
ocasionados por la venta de la electricidad producida, los costos totales
anuales para las soluciones de los Escenarios A, B y C son
US$64,896/año, US$45,220/año y US$23,726/año, respectivamente.
Por lo tanto, el costo total neto de las soluciones para los Escenarios A y
B son 173.52% y 90.59% más grandes que el de la solución para el
Escenario C.
Tabla 5. Resultados para el Ejemplo 3.
Escenario A Escenario B [61]
2
Area total (m )
70
128
Calor de desecho
0
337.7
utilizado (kW)
Electricidad producida
49
(kW)
Costos de capital
Intercambiadores de
5,380
15,722
calor (US$/año)
Calentadores (US$/año)
1,152
1,310
Enfriadores (US$/año)
1,185
892
Evaporadores (US$/año)
1,725
Condensadores
1,912
(US$/año)
Economizador (US$/año)
44
Turbina (US$/año)
1,454
Bomba (US$/año)
68
Costos de operación
Calentamiento (US$/año)
54,990
46,891
Enfriamiento (US$/año)
2,189
1,323
Bombeo (US$/año
1,111
Costo total de capital
7,717
23,127
(US$/año)
Costo total de operación
57,179
49,325
(US$/año)
Ingreso por la venta de
27,232
electricidad (US$/año)
Costo total anual
64,896
45,220
(US$/año)
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Escenario C
153
682.11
98
3,952
1,262
905
5,469
4,549
69
2,937
70
57,079
1,319
1,122
19,212
59,520
55,005
23,726
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INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Los ejemplos previos han mostrado que el método simultáneo
propuesto en este trabajo da mejores soluciones óptimas de sistemas
energéticos que integran RICs y CROs que la aproximación secuencial,
debido a que considera en forma más apropiada los compromisos entre
los costos de operación y capital.
Finalmente, en la Tabla 6 se muestra el tamaño de cada uno de
los problemas resueltos en este trabajo así como el tiempo de CPU
requerido para encontrar las soluciones usando una computadora
personal con un procesador i5-2430M a 2.4 GHz y 4 GB de RAM.
Tabla 6. Tamaño del problema y tiempo CPU para cada ejemplo
Ejemplo 1
Ejemplo 2
Ejemplo 3
Restricciones
Variables
continuas
Variables
binarias
Tiempo CPU
(s)
Escenario
A
Escenario
C
Escenario
A
Escenario
C
Escenario
A
Escenario
C
96
69
96
69
191
150
90
61
90
61
190
146
17
12
17
12
39
31
0.030
0.025
0.030
0.030
0.032
0.046
3. CONCLUSIONES
En este trabajo se propone un procedimiento basado en un
modelo mixto entero no lineal para la optimización de sistemas
integrados constituidos por una RCI y un CRO. Este método optimiza
simultáneamente la configuración y las condiciones de operación de este
tipo de sistemas integrados considerando la minimización del costo total
neto, que incluye los costos de capital y operación así como el ingreso
por la venta de la energía eléctrica producida. Este problema de
optimización se resuelve fácilmente usando la plataforma GAMS en un
tiempo de cómputo relativamente pequeño.
Tres ejemplos se presentaron para ilustrar la aplicación de la
aproximación desarrollada. Los resultados obtenidos muestran que la
síntesis del sistema integrado produce importantes ahorros cuando la
RIC y el CRO son optimizados simultáneamente para lograr un alto
grado de integración térmica. En particular, la efectividad del método
propuesto queda de manifiesto al observar que proporciona mejores
soluciones para dos casos de estudios previamente publicados (Ejemplos
2 y 3) que fueron resueltos usando el procedimiento secuencial de Desai
y Bandyopadhyay [61]. Los resultados también muestran que los costos
totales de las RCIs óptimas no integradas con CROs siempre son
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INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
mayores que los de los sistemas integrados. En el contexto de procesos
globales, los resultados obtenidos sugieren que el problema de selección
de un CRO para recuperar calor en exceso de procesos para producir
energía eléctrica se debe resolver simultáneamente con el problema de
diseño óptimo de RICs para encontrar las mejores soluciones desde un
punto de vista económico.
Es importante señalar que el método simultáneo presentado en
este trabajo es general, por lo que se puede aplicar a cualquier caso de
estudio que incluya los correspondientes datos requeridos.
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Operational Research, 218 ((2012)) 38-47.
[71] J. J. J. Chen, Letter to the Editor: Comments on improvement on a
replacement for the logarithmic mean. Chemical Engineering
Science, 42 (10) (1987) 2488-2489.
[72] Brooke, D. Kendrick, A. Meeraus, GAMS User’s Guide, The Scientific
Press, USA (2011).
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
37
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
AGRADECIMIENTOS
Manifiesto mi eterno agradecimiento a mis antecesores, pues por
ellos soy, especialmente a mis padres, Medardo† y Humbertina†, por su
gran amor y enseñanzas de vida ejemplar, por su fortaleza y sabiduría,
y por su gran apoyo incondicional. Este reconocimiento es para ellos y
para los míos, por quienes vivo, tratando de merecerlos.
Agradezco a mi esposa Griselda, a mi hijo Eduardo y a mi hija
Grisel, por ser mi fuente inagotable de amor, inspiración, energía,
abundancia, paz, belleza y gozo. Son mi vida, mi camino, mi luz y mi
consciencia; en ustedes se realiza, en plenitud, mi ideal.
Agradezco a mis hermanos(as) y sobrinos(as), porque unidos,
siempre, como nuestros padres nos enseñaron, vamos hacia adelante,
trazando nuestros caminos por la vida, a nuestro modo, con respeto y
solidaridad, con esfuerzo y amor, como dijo el gran poeta Machado:
“golpe a golpe, verso a verso”.
Agradezco a la Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
por las oportunidades de formación, desarrollo y realización profesional
y personal que me ha brindado y brinda con espléndida generosidad. Me
siento muy afortunado de ser Nicolaita y, sobre todo, de tratar de vivir
acorde a la filosofía de servicio, siempre al lado de las causas más
nobles y en beneficio de la colectividad, que día a día me inspira mi
alma mater, que es una cuna de héroes y un crisol de pensadores.
Agradezco a los profesores y estudiantes del grupo de
investigación en Ingeniería de Procesos de la Facultad de Ingeniería
Química de la UMSNH y, muy especialmente, al Dr. José María Ponce
Ortega y al Dr. Fabricio Nápoles Rivera por su entrañable amistad y
magnífico apoyo en la realización de diversos proyectos académicos.
Agradezco a mis maestros, de todos los niveles, por haberme
compartido su experiencia y su saber, por haber contribuido, con su
ejemplo y dedicación, a mi formación integral.
Agradezco a mis estudiantes, de ayer, hoy y mañana, porque me
mantienen joven de espíritu y abierto a los cambios, porque me motivan
a ser mejor, día a día, en la sagrada misión de la educación.
Agradezco a mis amigos y compadres, mis hermanos por elección,
porque son una de las chispas que ilumina mi espíritu, porque están allí
y aquí, siempre, con una presencia que reconforta y fortalece, porque
son parte esencial de la celebración diaria por la vida.
Agradezco a las finas personas y excelentes ingenieros que,
generosamente, me postularon como Académico Titular de la Academia
de Ingeniería. Me esmeraré por corresponder a su confianza.
Agradezco a la Academia de Ingeniería, visionaria y distinguida
institución, por el gran honor de aceptarme como uno de sus miembros.
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
38
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
NOMENCLATURA
Variables Binarias
z cond
Variable binaria para el condensador del CRO y la corriente
j
de proceso fría j
Variable binaria para el condensador del CRO y el servicio de
z acu
enfriamiento
Variable binaria para el encuentro entre la corriente de
zicu
proceso caliente i y el servicio externo de enfriamiento en la RIC
Variable binaria para el encuentro entre la corriente de
zievap
proceso caliente i y el evaporador del CRO
z hu
j
Variable binaria para el encuentro entre el servicio de
calentamiento y la corriente de proceso fría j en la RIC
zi , j ,k
Variable binaria para el encuentro ( i , j ) en la etapa k de la
superestructura de la RCI
Letras Griegas
Exponente del área en la función de costo del condensador
 cond
Exponente del área en la función de costo de enfriadores
 cu
Exponente del área en la función de costo de calentadores
 hu
econ
Exponente del área en la función de costo del economizador

evap
Exponente del área en la función de costo de evaporadores

exch

Exponente del área en la función de costo de
intercambiadores
Exponente de la potencia en la función de costo de la bomba
 pump
turb
Exponente de la potencia en la función de costo de la turbina


Número pequeño para evitar la división por cero al calcular
el área
 econ
Parámetro de eficiencia para el economizador
ORC

Eficiencia del CRO
pump

Parámetro de eficiencia de la bomba
Parámetros
Cacu
Costo unitario del servicio externo de enfriamiento usado en
el CRO
Ccu
Costo unitario del servicio externo de enfriamiento
Chu
Costo unitario del servicio externo de calentamiento
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
39
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Cpower
Cpump
CFcond
CFacu
CFcu
CFecon
CFevap
Precio unitario de la energía eléctrica
Costo unitario de la potencia consumida por la bomba
Costo fijo asociado a los condensadores
Costo fijo asociado a los enfriadores del CRO
Costo fijo asociado a los enfriadores de la RIC
Costo fijo asociado al economizador
Costo fijo asociado a los evaporadores del CRO
Costo fijo asociado a los calentadores de la RIC
Costo fijo asociado a los intercambiadores de la RIC
CF
Costo fijo asociado a la bomba
CFpump
turb
Costo fijo asociado a la turbina
CF
Cpi
Capacidad calorífica a presión constante para la corriente de
proceso caliente i
Capacidad calorífica a presión constante para la corriente de
Cp j
CFhu
proceso fría j
Coeficiente del costo variable para los enfriadores del CRO
CVacu
cond
Coeficiente del costo variable para los condensadores del
CV
ORC
Coeficiente del costo variable para los enfriadores de la RIC
CV cu
CVecon
CVevap
Coeficiente del costo variable para el economizador del CRO
Coeficiente del costo variable para los evaporadores del CRO
CV hu
Coeficiente del costo variable para los calentadores de la RIC
Coeficiente del costo variable para los intercambiadores de la
CV
RIC
Coeficiente del costo variable para la bomba del CRO
Coeficiente del costo variable para la turbina del CRO
Diferencia de temperatura en el extremo caliente de los
condensadores/enfriadores del CRO
Diferencia de temperatura en el extremo frío de los
dt acu-cold
condensadores/enfriadores del CRO
Diferencia de temperatura en el extremo caliente del
dt econ-hot
economizador CRO
Diferencia de temperatura en el extremo frío del
dt econ-cold
economizador del CRO
Flujo
F
FCpi
Capacidad calorífica horaria de la corriente de proceso
caliente i
Capacidad calorífica horaria de la corriente de proceso fría j
FCp j
CVpump
CV turb
dt acu-hot
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
40
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
hi
Coeficiente de transferencia de calor de película de la
corriente caliente i
Coeficiente de transferencia de calor de película del servicio
h cu
de enfriamiento en la RIC
Coeficiente de transferencia de calor de película del servicio
h hu
de calentamiento en la RIC
Coeficiente de transferencia de calor de película de la
hj
corriente de proceso fría j
Coeficiente de transferencia de calor de película del fluido
hevap
orgánico de trabajo del CRO
Coeficiente de transferencia de calor de película del fluido
hcond
orgánico en el condensador del CRO
Coeficiente de transferencia de calor de película del servicio
hacu
de enfriamiento en el CRO
Coeficiente de transferencia de calor de película de fluido
hecon-hot
orgánico por el lado caliente del economizador del CRO
Coeficiente de transferencia de calor de película de fluido
hecon-cold
orgánico por el lado frío del economizador del CRO
HY
Tiempo de operación al año
KF
Factor para anualizar el costo de capital
Qimax
Límite superior para la carga térmica de la corriente de
proceso caliente i
Q max
j
Límite superior para la carga térmica de la corriente de
proceso fría j
Qimax
,j
Límite superior para el calor intercambiado en el encuentro
(i,j)
T turb
TIN cond
TIN acu
CRO
TINi
TIN j
Temperatura a la salida de la turbine del fluido orgánico
Inlet temperatura to condensers of the organic working fluid
Temperatura de entrada del servicio de enfriamiento en el
Temperatura de entrada de la corriente de proceso caliente i
Temperatura de entrada de la corriente de proceso fría j
TOUT j
Temperatura
Temperatura
Temperatura
Temperatura
Temperatura
TOUT evap
Temperatura del fluido orgánico a la salida del evaporador
TIN evap
TOUT cond
TOUT acu
TOUTi
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
del fluido orgánico a la entrada del evaporador
del fluido orgánico a la salida del condensador
de salida del servicio de enfriamiento en el CRO
de salida de la corriente de proceso caliente i
de salida de la corriente de proceso fría j
41
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Límite superior de la
condensador
Límite superior de la
T acu-max
de enfriamiento en el CRO
Límite superior de la
Ti cu-max
de enfriamiento en la RIC
Límite superior de
T evap-max
evaporador
T jhu-max
Límite superior de la
T cond-max
diferencia de temperatura para el
diferencia de temperatura del servicio
diferencia de temperatura del servicio
la diferencia de temperatura en el
diferencia de temperatura del servicio
de calentamiento en la RIC
Ti ,max
Límite superior de la diferencia de temperatura en los
j
intercambiadores de la RIC
Diferencia mínima de temperatura
T min
Superíndices
cond
Condensador
cu
Servicio externo de enfriamiento
econ
Economizador
exch
Intercambiador
Evaporador
evap
hu
Servicio externo de calentamiento
NOK
Número total de etapas
ORC
Ciclo Rankine orgánico
turb
Turbina
Conjuntos e índices
CPS
Conjunto de las corrientes de proceso frías
HPS
Conjunto de las corrientes caliente de proceso
Corriente de proceso caliente
i
Corriente de proceso fría
j
k
Indice para las etapas (1, …, NOK ) y localizaciones de
temperatura (1, …, NOK +1)
ST
Conjunto de las etapas de la superestructura
Variables
Cap
Capf
Capv
Cop
Costo
Costo
Costo
Costo
de capital
fijo de capital
variable de capital
de operación
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
42
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
dticu-hot
dticu-cold
dt cond-hot
j
Diferencia de temperatura en el extremo caliente del
encuentro entre la corriente de proceso caliente i y el
servicio de enfriamiento
Diferencia de temperatura en el extremo frío entre la
corriente de proceso caliente i y el servicio de enfriamiento
Diferencia de temperatura en el extremo caliente del
encuentro entre el fluido orgánico y la corriente de proceso
fría j en un condensador del CRO
dt cond-cold
j
Diferencia de temperatura en el extremo frío del encuentro
dtievap-hot
entre el fluido orgánico y la corriente de proceso fría j en un
condensador del CRO
Diferencia de temperatura en el extremo caliente del
dt hu-hot
j
encuentro entre la corriente de proceso caliente i y un
evaporador del CRO
Diferencia de temperatura en el extremo frío del encuentro
entre la corriente de proceso caliente i y un evaporador del
CRO
Diferencia de temperatura en el extremo caliente del
dt hu-cold
j
encuentro entre la corriente de proceso fría j y el servicio
externo de calentamiento
Diferencia de temperatura en el extremo frío del encuentro
dtihot
, j ,k
entre la corriente de proceso fría j y el servicio externo de
calentamiento
Diferencia de temperatura en el extremo caliente del
dtievap-cold
encuentro ( i , j ) en el nivel de temperatura k
dticold
, j , k 1
E
pump
E ORC
q cond
j
Diferencia de temperatura en el extremo frío del encuentro (
i , j ) en el nivel de temperatura k
Potencia consumida por la bomba del CRO
Potencia generada por el CRO
Calor intercambiado entre el condensador de la CRO y la
corriente de proceso fría j
Carga del servicio de enfriamiento requerida por la corriente
qicu
de proceso caliente i en la RIC
Requerimiento de servicio de enfriamiento del CRO
Calor intercambiado entre la corriente de proceso caliente i
en el evaporador del CRO
Q acu
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
43
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
q hu
j
Carga del servicio de calentamiento requerida por la
corriente de proceso fría j
Calor intercambiado entre la corriente de proceso caliente i
qi , j ,k
y la corriente de proceso fría j en la etapa k de la RIC
total
Q
Q econ
Sprc
TAC
tiORC
Carga térmica total de la etapa de condensación del CRO
Carga térmica del economizador
Ingresos por la venta de la electricidad generada por el CRO
Costo total anual
Temperatura de salida de la corriente de proceso caliente i
del evaporador del CRO
Temperatura de la corriente de proceso caliente i en el
ti , k
extremo caliente de la etapa k
Temperatura de la corriente de proceso fría j en el extremo
t j ,k
caliente de la etapa k
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
44
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
CURRICULUM VITAE
Dr. Medardo Serna González
Profesor e Investigador Titular C
Facultad de Ingeniería Química
Universidad Michoacana de San Nicolás de Hidalgo
Edificio M, Ciudad Universitaria, Av. Francisco J. Mújica S/N
C.P. 58060 Morelia, Mich.
Tel. (443) 3273584; mserna@umich.mx
FORMACIÓN PROFESIONAL



Licenciatura en Ingeniería Química. Facultad de Ingeniería Química,
UMSNH. 1983 – 1988. Fecha de obtención del grado: 10 de marzo de
1989. Cédula profesional: 1510556.
Maestría en Ciencias en Ingeniería Química. Departamento de Ingeniería
Química, Instituto Tecnológico de Celaya. 1989-1990. Fecha de
obtención del grado: 13 de diciembre de 1990. Cédula profesional:
1623932.
Doctorado en Ciencias en Ingeniería Química. Departamento de
Ingeniería Química, Instituto Tecnológico de Celaya. 1993-1996. Fecha
de obtención del grado: 10 de septiembre de 1999. Cédula profesional:
3295248.
SEMBLANZA
Medardo Serna González ingresó como profesor a la Facultad de
Ingeniería Química de la UMSNH en 1991, donde actualmente es
Profesor e Investigador Titular C. Ha impartido 50 cursos a nivel
licenciatura, maestría y doctorado. Ha sido director de tesis de 32
estudiantes de licenciatura, 7 de maestría y 1 de doctorado. Cultiva la
línea de investigación Ingeniería de Procesos, con énfasis en el uso
sustentable y eficiente del agua y la energía. En sus contribuciones más
recientes propone el diseño óptimo de biorefinerías, la integración
sustentable de sistemas macroscópicos incluyendo las cuencas
hidrológicas, el uso de energía solar para calentamiento y enfriamiento
en procesos industriales y el diseño óptimo de sistemas de tratamiento,
reuso, almacenamiento y distribución de agua para diversas
aplicaciones, tales como el desarrollo conceptual de parques ecoindustriales y la planeación del abastecimiento de agua en ciudades.
Es Investigador Nivel II del Sistema Nacional de Investigadores y
Miembro Regular de la Academia Mexicana de Ciencias. En 1996 fue
galardonado por el Instituto Mexicano de Ingenieros Químicos con el
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
45
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
Primer Lugar Nacional del Premio IMIQ 1995. Desde 1997 ha sido
reconocido por la SEP como Profesor con Perfil Deseable PROMEP.
Participa en el Cuerpo Académico Ingeniería de Procesos Químicos, que
desde el año 2006 tiene el nivel Consolidado otorgado por la SEP. En
2010, el Honorable Ayuntamiento Constitucional de Tuxpan, Michoacán,
le otorgó la Presea al Mérito Cívico “Benedicto López” por su labor
realizada en la docencia, investigación y gestión universitaria.
Ha publicado 60 artículos científicos en revistas internacionales, 15
en revistas nacionales, 24 capítulos de libro, 2 libros y 4 artículos de
divulgación. A la fecha, sus artículos científicos han recibido 444 citas.
Ha presentado 154 trabajos en congresos científicos internacionales y
nacionales. Ha impartido 46 conferencias, cursos y talleres por
invitación. Ha participado en la organización de 14 eventos científicos,
diplomados, talleres y foros. Ha fungido como evaluador de diversos
programas de posgrado de instituciones de educación superior así como
de distintas propuestas de investigación y concursos. Ha gestionado y
obtenido apoyos para el desarrollo de nueve proyectos de investigación
personales y de grupo. Es co-fundador de la Maestría en Ciencias en
Ingeniería Química y del Doctorado en Ciencias en Ingeniería Química
de la UMSNH. Es Miembro Fundador de la Academia Michoacana de
Ciencias. Ha desempeñado diversos cargos, entre los que destacan los
siguientes:
 Secretario Académico de la Escuela de Ingeniería Química de la
UMSNH (1991 – 1993).
 Vocal de Docencia de la Academia Mexicana de Investigación y
Docencia en Ingeniería Química (1993 – 1995).
 Director de la Facultad de Ingeniería Química de la UMSNH (2000 2003).
 Miembro de la Comisión de Planeación y Evaluación del H. Consejo
Universitario de la UMSNH (2000 – 2003).
 Presidente del Instituto Mexicano de Ingenieros Químicos Sección
Morelia (2003 – 2004).
 Presidente del Comité de Posgrados Interinstitucionales de las
Universidades Públicas de la Región Centro Occidente de la ANUIES
(2006 – 2008).
 Miembro de la Comisión de Evaluación del Fondo Mixto CONACYT Gobierno del Estado de Michoacán (2009 a la fecha).
 Presidente del Consejo Mexicano de Estudios de Posgrado (20112012).
 Miembro del Comité de Gestión por Competencias de Posgrado y
Becas del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (2012).
 Miembro del Subcomité de Ciencia y Tecnología del Estado de
Michoacán (Mayo de 2012 a la fecha).
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
46
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
 Miembro del Comité de Especialistas del Consejo Estatal de Ciencia,
Tecnología e Innovación del Estado de Michoacán (Octubre de 2012 a la
fecha).
 Coordinador General de Estudios de Posgrado de la UMSNH (2003 a
la fecha).
PUBLICACIONES CIENTÍFICAS MÁS RECIENTES
[1]. César G. Gutiérrez-Arriaga, Medardo Serna-González, José
María Ponce-Ortega, Mahmoud M. El-Halwagi. “Multi-objective
optimization of steam power plants for sustainable generation of
electricity”. Clean Technologies and Environmental Policy. In press.
ISSN: 1618-954X (print version). ISSN: 1618-9558 (electronic versión).
[2]. Fabricio Nápoles-Rivera, Medardo Serna-González, José María
Ponce-Ortega,
Mahmoud
M.
El-Halwagi.
“Sustainable
water
management for macroscopic systems”. Journal of Cleaner Production.
Vol. 47, pp. 102-117 (May 2013). ISSN: 0959-6526.
[3]. Eusiel Rubio-Castro, José María Ponce-Ortega, Medardo SernaGonzález, Mahmoud M. El-Halwagi, Viet Pham. “Global optimization in
property-based inter-plant water integration”. American Institute of
Chemical Engineers Journal. Vol. 59, No. 3, pp. 813-833 (2013). Print
ISSN: 0001-1541. Online ISSN: 1547-5905.
[4]. Fabricio Nápoles-Rivera, Medardo Serna-González, Abdullah
Bin-Mahfou, Arturo Jiménez-Gutiérrez, Mahmoud M. El-Halwagi, José
María
Ponce-Ortega.
“Simultaneous
optimization
of
energy
management, biocide dosing and maintenance scheduling of thermally
integrated facilities". Energy Conversion and Management. Vol. 68, pp.
177-192 (2013). ISSN: 0196-8904.
[5]. José Ezequiel Santibañez-Aguilar, José María Ponce-Ortega, J.
Betzabé González-Campos, Medardo Serna-González, Mahmoud M.
El-Halwagi. “Synthesis of distributed biorefining networks for the valueadded processing of water hyacinth”. ACS Sustainable Chemistry &
Engineering. Vol. 1, No. 2, pp. 284-305 (2013). Web Edition ISSN:
2168-0485.
[6]. Ma. Guadalupe Rojas-Torres, José María Ponce-Ortega, Medardo
Serna-González, Fabricio Nápoles-Rivera, Mahmoud M. El-Halwagi.
“Synthesis of water networks involving temperature-based property
operators and thermal effects”. Industrial and Engineering Chemistry
Research. Vol. 52, No. 1, pp. 442-461 (2013). ISSN: 0888-5885.
[7]. Luis Fernando Lira-Barragán, José María Ponce-Ortega, Medardo
Serna-González, Mahmoud M. El-Halwagi. “Synthesis of integrated
absorption refrigeration systems involving economic and environmental
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
47
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
objectives and quantifying social benefits”. Applied Thermal Engineering.
Vol. 52 (2), pp. 402-419 (2013). ISSN: 1359-4311.
[8]. Eusiel Rubio-Castro, Medardo Serna-González, José María
Ponce-Ortega, Mahmoud M. El-Halwagi. “Synthesis of cooling water
systems with multiple cooling towers”. Applied Thermal Engineering.
Vol. 50, No. 1, 957-974 (2013). ISSN: 1359-4311.
[9]. Luis Fernando Lira-Barragán, José María Ponce-Ortega, Fabricio
Nápoles-Rivera, Medardo Serna-González, Mahmoud M. El-Halwagi.
“Incorporating property-based water networks and surrounding
watersheds in site selection of industrial facilities”. Industrial and
Engineering Chemistry Research. Vol. 52, No. 1, 91-107 (2013). ISSN:
0888-5885.
[10]. Oscar Burgara-Montero, José María Ponce-Ortega, Medardo
Serna-González, Mahmoud M. El-Halwagi. “Optimal design of
distributed treatment systems for the effluents discharged to the rivers”.
Clean Technologies and Environmental Policy. Vol. 14, No. 5, 925-942
(2012). ISSN: 1618-954X (print version). ISSN: 1618-9558 (electronic
version).
[11]. Eusiel Rubio-Castro, José María Ponce-Ortega, Medardo SernaGonzález, Mahmoud M. El-Halwagi. “Optimal reconfiguration of multiplant water networks into an eco-industrial park”. Computers and
Chemical Engineering. Vol. 44, 58-83 (2012). ISSN: 0098-1354.
[12]. Luis Fernando Lira-Barragán, José María Ponce-Ortega, Medardo
Serna-González, Mahmoud M. El-Halwagi. “Synthesis of water
networks considering the sustainability of the surrounding watershed”.
Computers and Chemical Engineering. Vol. 35, No. 12, 2837-2852
(2011). ISSN: 0098-1354.
[13]. Eusiel Rubio-Castro, Medardo Serna-González, José María
Ponce-Ortega, Miguel Angel Morales-Cabrera. “Optimization of
mechanical draft counter flow wet-cooling towers using a rigorous
model”. Applied Thermal Engineering. Vol. 31, No. 16, 3615-3628
(2011). ISSN: 1359-4311.
[14]. José María Ponce-Ortega, Francisco Waldemar Mosqueda-Jiménez,
Medardo Serna-González, Arturo Jiménez-Gutiérrez, Mahmoud M. ElHalwagi. “A property-based approach to the synthesis of material
conservation networks with economic and environmental objectives”.
American Institute of Chemical Engineers Journal. Vol. 57, No. 9, 23692387 (2011). Print ISSN: 0001-1541. Online ISSN: 1547-5905.
[15]. Eusiel Castro-Rubio, José María Ponce-Ortega, Medardo SernaGonzález, Arturo Jiménez-Gutiérrez, Mahmoud M. El-Halwagi. “A global
optimal formulation for the water integration in eco-industrial parks
considering multiple pollutants”. Computers and Chemical Engineering.
Vol. 35, No. 8, 1558-1574 (2011). ISSN: 0098-1354.
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
48
INTEGRACIÓN ÓPTIMA DE CICLOS RANKINE ORGÁNICOS CON PROCESOS INDUSTRIALES
[16]. José Ezequiel Santibañez-Aguilar, J. Betzabe González-Campos,
José María Ponce-Ortega, Medardo Serna-González, Mahmoud M. ElHalwagi. “Optimal planning of a biomass conversion system considering
economic and environmental aspects”. Industrial and Engineering
Chemistry Research. Vol. 50, No. 14, 8558-8570 (2011). ISSN: 08885885.
[17]. Medardo Serna-González, José María Ponce-Ortega. “Total cost
target for heat exchanger networks considering simultaneously pumping
power and area effects”. Applied Thermal Engineering. Vol. 31, No. 1112, 1964-1975 (2011). ISSN: 1359-4311.
[18]. Luis Fernando Lira-Barragán, José María Ponce-Ortega, Medardo
Serna-González, Mahmoud M. El-Halwagi. “An MINLP model for the
optimal location of a new industrial plant with simultaneous
consideration of economic and environmental criteria”. Industrial and
Engineering Chemistry Research. Vol. 50, No. 2, 953-964 (2011). ISSN:
0888-5885.
[19]. Eusiel Rubio-Castro, José María Ponce-Ortega, Fabricio NápolesRivera, Mahmoud M. El-Halwagi, Medardo Serna-González, Arturo
Jiménez-Gutiérrez. “Water integration of eco-industrial parks using a
global optimization approach”. Industrial and Engineering Chemistry
Research. Vol. 49, No. 20, 9945-9960 (2010). ISSN: 0888-5885.
[20]. Eusiel Rubio-Castro, Medardo Serna-González, José María
Ponce-Ortega. “Optimal design of effluent-cooling systems using a
mathematical programming model”. Applied Thermal Engineering. Vol.
30, No. 14-15, 2116-2126 (2010). ISSN: 1359-4311.
[21]. Medardo Serna-González, José M. Ponce-Ortega, Arturo
Jiménez-Gutiérrez. “MINLP optimization of mechanical draft counter flow
wet-cooling towers”. Chemical Engineering Research and Design. Vol.
88, No. 5-6, 614-625 (2010). ISSN: 0263-8762.
[22]. José M. Ponce-Ortega, Medardo Serna-González, Arturo
Jiménez-Gutiérrez. “Synthesis of heat exchanger networks with optimal
placement of multiple utilities”. Industrial and Engineering Chemistry
Research. Vol. 49, No. 6, 2849-2856 (2010). ISSN: 0888-5885.
[23]. José María Ponce-Ortega, Medardo Serna-González, Arturo
Jiménez-Gutiérrez. “Optimization model for re-circulating cooling water
systems”. Computers and Chemical Engineering. Vol. 34, No. 2, 177195 (2010). ISSN: 0098-1354.
[24]. José María Ponce-Ortega, Medardo Serna-González, Arturo
Jiménez-Gutiérrez. “A disjunctive programming model for simultaneous
synthesis and detailed design of cooling networks”. Industrial and
Engineering Chemistry Research. Vol. 48, No. 6, 2991-3003 (2009).
ISSN: 0888-5885.
ESPECIALIDAD: Ingeniería Química
49