Proposição de Metodologia de Monitoramento e Controle Inteligente para Sistemas de Vapor Industrial em Termelétricas Visando à Adaptação Climática e Redução na Emissão de CO2
óleo combustível pesado (HFO); usinas termelétricas; caldeiras geradoras de vapor; eficiência da combustão; análise termoeconômica.
Este trabalho propõe uma metodologia de monitoramento e controle inteligente para sistemas de vapor industrial em usinas termelétricas, com foco na adaptação climática e na redução das emissões de CO. A pesquisa contempla a modelagem dos sistemas de geração de calor e de troca térmica, baseada na análise detalhada dos planos e subsistemas da UTE Suape II. Foi desenvolvido um diagrama termodinâmico integrado, representando as interações entre os sistemas de vapor e combustível, permitindo compreender os processos e otimizar a conversão de energia, reduzindo perdas térmicas. A validação do modelo de combustão do óleo combustível pesado (HFO) demonstrou aderência aos dados operacionais, garantindo consistência à abordagem. A simulação da inserção de caldeiras elétricas indicou benefícios significativos, incluindo a redução de 62,55 toneladas de CO no ano de 2024, além da diminuição dos custos operacionais. O estudo também incorporou Redes Neurais Artificiais (RNAs) para modelagem dos processos de geração de vapor. A RNA apresentou boa precisão na representação da relação entre o fluxo de combustível e o fluxo de vapor, contribuindo para um sistema de monitoramento inteligente. Os resultados confirmam a viabilidade técnica e econômica da proposta, promovendo maior eficiência energética e sustentabilidade ambiental para o setor termelétrico.