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https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2088
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.creator | VELOSO, Thiago Gotelip Correa | - |
dc.date.issued | 8-10-20 | - |
dc.identifier.citation | VELOSO, Thiago Gotelip Correa. Desenvolvimento de um modelo computacional para projeto e otimização multiobjetivo de ciclos ORC e S-CO2. 2019. 192 f. Tese (Doutorado em Engenharia Mecânica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2019. | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2088 | - |
dc.description.abstract | A demanda global de energia cresce nas últimas décadas de forma constante, e com isso o aumento dos poluentes atmosféricos e gases de efeito estufa. Em contrapartida, a acentuação da busca por processos industriais e métodos de geração de energia mais eficientes, favoráveis ambientalmente e economicamente, é uma decorrência do alinhamento das políticas públicas mundiais com respeito à mitigação dos problemas ambientais, em paralelo à conscientização da limitação dos recursos de combustíveis fósseis. Nas mais diversas atividades industriais, uma quantidade enorme de calor residual é rejeitada na atmosfera. A recuperação desta energia não aproveitada é uma forma efetiva de proporcionar o aumento da eficiência de sistemas térmicos. Neste contexto, ciclos ORC e S-CO2 despontam como duas das mais promissoras tecnologias para geração de energia elétrica, por meio do aproveitamento de fontes de calor a baixas temperaturas. Estes ciclos são alternativas para transformação de energia em que as condições das fontes de calor aproveitadas limitam técnica e economicamente a aplicação de outras tecnologias. A presente tese apresenta a metodologia do desenvolvimento de uma ferramenta de cálculo computacional para projeto de ciclos ORC e S-CO2 avaliando as propriedades da operação dos ciclos, além do projeto conceitual de seus principais equipamentos: o expansor e os trocadores de calor. A ferramenta computacional é utilizada na otimização multiobjetivo da operação em nível de sistema e de equipamentos, com o algoritmo genético NSGAII, visando maximizar a capacidade de geração de energia e minimizar a área do ciclo. Neste estudo foi avaliada a aplicação dos ciclos ORC e S-CO2 para geração de eletricidade pela recuperação de calor dos processos de uma plataforma FPSO (Floating Productions Storage Offloading) de exploração e processamento de petróleo offsshore. O suporte à demanda de eletricidade em FPSOs é um grande desafio devido principalmente às suas restrições ao espaço físico, limitação de peso e segurança. A análise desenvolvida nesta Tese visa apontar soluções ótimas para operação dos ciclos avaliados, tendo em vista o aumento da geração de eletricidade e eficiência dos processos de uma FPSO brasileira. | pt_BR |
dc.language.iso | pt_BR | pt_BR |
dc.title | Desenvolvimento de um modelo computacional para projeto e otimização multiobjetivo de ciclos ORC e S-CO2 | pt_BR |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.place | Itajubá | pt_BR |
dc.pages | 192 p. | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Ciclo Rankine orgânico | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Ciclo supercrítico de CO2 | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | FPSO | pt_BR |
dc.keywords.portuguese | Otimização multiobjetivo | pt_BR |
dc.keywords.english | Organic Rankine cycle | pt_BR |
dc.keywords.english | Supercritical CO2 cycle | pt_BR |
dc.keywords.english | FPSO | pt_BR |
dc.keywords.english | Multiobjective optimization | pt_BR |
dc.orientador.principal | RODRIGUEZ, Christian Jeremi Coronado | - |
dc.place.presentation | UNIFEI - Universidade Federal de Itajubá | pt_BR |
dc.pg.programa | Engenharia Mecânica | pt_BR |
dc.pg.area | CNPQ::Engenharias - Engenharias III | pt_BR |
dc.pg.linha | Conversão de Energia | pt_BR |
dc.date.available | 2019-12-16T12:20:17Z | - |
dc.date.accessioned | 2019-12-16T12:20:17Z | - |
dc.publisher.department | IEM - Instituto de Engenharia Mecânica | - |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação: Doutorado - Engenharia Mecânica | - |
Aparece nas coleções: | Teses |
Arquivos associados a este item:
Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Tese_2019034.pdf | 6,39 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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