Modelagem matemática e avaliação econômica de uma nova abordagem para concentrar vinhaça de cana-de-açúcar: otimização da eficiência exergética, área de troca térmica e performance térmica utilizando algoritmo genético e TOPSIS

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Thúlio Basílio de Oliveira
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1843/83752
Resumo: Historically, multi-stage flash distillation (MSF) was the leading process for potable water production. However, by 2019, MSF had largely given way to emerging technologies. Nonetheless, it remains promising from an energy and exergetic standpoint due to its reliance on low-temperature heat sources, making it particularly attractive when cogeneration is feasible. The sugar-energy industry, in contrast, consumes about 0.7 m³ of water per metric ton of sugarcane processed. Considering the rising environmental, social, and corporate governance (ESG) concerns, there is a clear trend toward reducing water usage in this sector. Accordingly, this study seeks to determine the optimal configuration for integrating a once-through MSF system with a sugarcane processing facility. The proposed system aims to recover water from vinasse, a byproduct of the ethanol production, by employing steam generated in the sugarcane juice concentration process as its energy source. The process was modeled in MATLAB using real data from a Brazilian plant. Optimization was achieved using the genetic algorithm with exergy efficiency, total heat exchange area and thermal performance ratio as the objectives. Subsequently, the order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method was applied to select the best alternative from the Pareto Front. The results indicate that the optimal configuration involves 58 flashing stages, yielding distilled water at a specific cost of 0.49 US$/m³ and producing a total of 49,649 m³ of water per harvest.
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The proposed system aims to recover water from vinasse, a byproduct of the ethanol production, by employing steam generated in the sugarcane juice concentration process as its energy source. The process was modeled in MATLAB using real data from a Brazilian plant. Optimization was achieved using the genetic algorithm with exergy efficiency, total heat exchange area and thermal performance ratio as the objectives. Subsequently, the order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method was applied to select the best alternative from the Pareto Front. The results indicate that the optimal configuration involves 58 flashing stages, yielding distilled water at a specific cost of 0.49 US$/m³ and producing a total of 49,649 m³ of water per harvest.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorporUniversidade Federal de Minas Geraishttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/info:eu-repo/semantics/openAccessMSFVinhaçaOtimização multiobjetivoESGMATLABTOPSISEngenharia químicaDessalinização da águaModelagem matemáticaExergia (Termodinâmica)TermodinâmicaCana-de-açúcarVinhaçaModelagem matemática e avaliação econômica de uma nova abordagem para concentrar vinhaça de cana-de-açúcar: otimização da eficiência exergética, área de troca térmica e performance térmica utilizando algoritmo genético e TOPSISMathematical modeling and economic evaluation of a new approach to concentrate sugarcane vinasse: optimization of exergy efficiency, heat exchange area and thermal performance utilizing genetic algorithm and TOPSISinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisThúlio Basílio de Oliveirareponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGhttp://lattes.cnpq.br/6023369241270508Andréa Oliveira Souza da Costahttp://lattes.cnpq.br/9333155021620480Marcio Fonte Boa CortezEsly Ferreira da Costa JuniorO processo de dessalinização utilizando a técnica de destilação flash multiestágio já foi o principal processo para produção de água doce em regiões do mundo em que há escassez de recursos hídricos naturais, como no oriente médio. Em 2002, cerca de 60% de toda água dessalinizada no mundo era obtida através desse processo, mas em 2019, esse percentual caiu para 18%, perdendo espaço para novas tecnologias. Todavia, a destilação flash multiestágio (MSF) continua sendo um processo promissor do ponto de vista energético e exergético, já que necessita de uma fonte calor a relativas baixas temperaturas (entre 110 ° e 90 °), sendo o processo preferido quando há a possibilidade de cogeração. A indústria sucroenergética, que hoje conta com 367 usinas no Brasil, necessita em média de 0,7 ³ de água por tonelada de cana processada. Impulsionado pela adesão a práticas voltadas à governança ambiental, social e corporativa (ESG), a tendência do mercado sucroenergético é reduzir o consumo de água em suas operações. Este trabalho visa a determinação do melhor cenário para a implantação de uma planta de destilação flash multiestágio once through juntamente a uma usina de açúcar e álcool, buscando a recuperação de água de um dos efluentes da produção do etanol, a vinhaça, utilizando como fonte energética o vapor vegetal três gerado no processo de concentração do caldo de cana-de-açúcar. O processo é implementado no software MATLAB utilizando dados reais de uma usina localizada no interior do estado de Goiás, BR, e otimizado utilizando o método do algoritmo genético para otimização multiobjetivo junto ao método de tomada de decisão baseada na similaridade à solução ideal (TOPSIS), considerando objetivos da área econômica, energética e exergética. Os resultados obtidos indicam que o número ótimo de estágios de dessalinização flash seriam de 58 e a diferença de temperatura terminal ótima do condensador no primeiro estágio seria de 4,4°. Nas condições ótimas poderiam ser recuperados cerca de 49.649 ³ de água por safra e seu custo específico seria de 0,49 $/3.https://orcid.org/0000-0001-9876-2801BrasilENG - DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA QUÍMICAPrograma de Pós-Graduação em Engenharia QuímicaUFMGCC-LICENSElicense_rdfapplication/octet-stream811https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/06581d22-10ac-4bd6-9e1e-692ac534cf98/downloadcfd6801dba008cb6adbd9838b81582abMD51falseAnonymousREADLICENSElicense.txttext/plain2118https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/dad0cff3-ce3b-4a44-b62b-ec64304003dd/downloadcda590c95a0b51b4d15f60c9642ca272MD52falseAnonymousREADORIGINALMODELAGEM MATEMÁTICA E AVALIAÇÃO ECONÔMICA DE UMA NOVA ABORDAGEM PARA CONCENTRAR VINHAÇA DE CANA-DE-AÇÚCAR.pdfapplication/pdf5594462https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/7572c622-e7ed-4c28-9f1a-21359cd90807/download4eb3c0be89d3f2b03642756be48c69b7MD53trueAnonymousREAD1843/837522025-09-08 21:15:48.758http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/pt/Acesso Abertoopen.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/83752https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T00:15:48Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)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