Integración másica en ecoparques industriales: optimización global mediante evolución diferencial

Abstract

La problemática actual referente al agotamiento de los recursos naturales ha obligado a la creación de diversas estrategias para la preservación del medio ambiente. Asía ha surgido la novedosa idea del “ecoparque industrial” bajo la premisa de que al combinar varias plantas industriales para compartir mutuamente recursos u otros materiales, energía e infraestructura, se obtienen mayores beneficios, tanto ambientales como económicos, a aquellos obtenidos si cada planta industrial trabajase por separado. En este trabajo la integración másica de procesos, y específicamente, la integración de corrientes de agua con múltiples contaminantes es estudiada. Para la optimización del proceso se utiliza un modelo matemático que describe el funcionamiento de la superestructura del ecoparque industrial, cuyo objetivo es minimizar los costos totales anuales. El problema de optimización resultante es de tipo mixto-entero no lineal (MINLP). Las técnicas de programación matemática generalmente son utilizadas para la optimización de redes de agua en ecoparques industriales. Estas técnicas permiten involucrar una cantidad elevada de plantas de fuentes y de sumideros de procesos incluyendo muchos contaminantes así como consideraciones topológicas y de operación. Sin embargo, hallar la estructura óptima del ecoparque resulta verdaderamente complicado, debido a que el problema es altamente no convexo. Además, la gran mayoría de los métodos reportados no garantizan hallar el óptimo global y utilizan procedimientos de optimización local. Por otro lado, una alternativa a los métodos de programación matemática son las técnicas metaheurísticas de búsqueda. Estas últimas no han sido exploradas aún en esta área de ingeniería de procesos y, por lo tanto su implementación y evaluación constituyen el principal objetivo de este estudio. Específicamente, se implementan diferentes versiones del algoritmo de Evolución diferencial (DE), prestando una atención particular al tratamiento de restricciones de igualdad. Los experimentos numéricos realizados demuestran que los algoritmos desarrollados aunque no alcanzan las soluciones óptimas determinadas por las técnicas de programación matemática permiten obtener resultados de buena calidad, robustamente y en tiempos de cómputo razonables.

The current concern relating the depletion of natural resources, caused mainly by the industrial activity and de population growth, has demanded the creation of various strategies for the preservation of the environment. This way, the concept “eco-industrial park” has appeared. The idea behind this concept is that sharing resources or other materials energy and infrastructure between industries, the benefits, environmentally and economically, obtained to this way are higher than those if each industry worked alone. The optimal design of the eco-industrial park involves different topics of processes engineering, such as optimization and process integration. In this work water integration based and properties to characterize streams with numerous components is studied. A mathematical model describing the operation the of the eco- industrial park is used to optimize the process, which objective is to minimize the total annual costs. The resulting optimization problem is a mixed integer nonlinear programming (MINLP). Mathematical programming techniques are generally used for the optimization of water networks in eco-industrial parks. These techniques enable to considerer large problems, involving large number industries, process sources and process sinks including several pollutants, as well as topological and operational considerations. Nonetheless, the resulted problems are frequently highly nonconvex and finding the optimal configuration of the eco-industrial park can become very difficult. In Order to avoid these complications, the reported methods have used local optimization procedures and then they do not guarantee to find the global optimal solution. On the other hand, metaheuristic optimization techniques are an alternative to the mathematical programming techniques. The former techniques are not still well explored in process engineering and, thus, its implementation and evaluation are the main goal of this work. Concretely, several version of differential evolution algorithm (DE) are implemented focusing on the handing of equality constraints. The numerical experiments show that implemented algorithms even though they do not get as good solutions as those got by mathematical programming techniques they find well quality solutions, robustly and in reasonable computational time.