Química Investiga
Investigadores de la URV colaboran en el proceso de optimización energética de Messer Ibérica

Investigadores de la URV colaboran en el proceso de optimización energética de Messer Ibérica

BQ.
02/09/2016

La empresa Messer Ibérica y el grupo de investigación SUSCAPE, formado por investigadores del Departamento de Ingeniería Química de la URV y del Departamento de Ingeniería Mecánica, han llevado a cabo diferentes proyectos de colaboración relacionados con la optimización energética, motivo por el cual Messer Ibérica ha sido galardonada. En esta línea un estudiante de máster de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Química (ETSEQ), David Fernández, llevó a cabo su proyecto de final de máster en la empresa Messer Ibérica, sobre aspectos de integración energética de la planta, bajo la supervisión del profesor Dieter Boer. Como fruto de los resultados se definió un proyecto de transferencia sobre la optimización de la operación de la planta de Messer al polígono químico tarraconense liderado por el investigador Carlos Pozo. Ahora, Messer Ibérica ha incorporado David Fernández a su plantilla, donde realiza un doctorado industrial dirigido por los profesores Laureano Jiménez y Gonzalo Guillén, a través del cual continúa esta tarea.

 

El objetivo de la investigación actual recae en la aplicación de los nuevos avances en el desarrollo de algoritmos de optimización en el sistema de producción y suministro de oxígeno, nitrógeno y argón. En el sector de los gases licuados, la obtención de la materia primera es gratuita pero en su procedimiento tiene un papel relevante el precio de la electricidad. Por eso se ha buscado la manera de minimizar el consumo eléctrico en un sector en el cual, al contrario que otros, la optimización económica y la minimización energética van de la mano. Para hacerlo se requieren herramientas informáticas que ayuden a tomar las decisiones adecuadas en el momento determinado. El estudio se centrará en dos vertientes. Una de planificación a corto plazo: el precio de la electricidad cambia cada hora y se conoce con un día de antelación, lo que imposibilita planificar con mucha anticipación. Las demandas de los clientes se conocen también con pocos días de antelación por el que el modelo puede ayudar a tomar decisiones de operación de la planta: por ejemplo la hora en que se tienen que conectar o desconectar los equipos para satisfacer la demanda de los clientes del polígono petroquímico, y del sector sanitario y alimentario aprovechando los periodos con precios de electricidad más bajos.

 

La otra apartado de la investigación es la planificación a largo plazo (uno o dos años). El gasto eléctrico de los grandes consumidores hace que estos compren paquetes de potencia en el mercado de futuros, para garantizar que parte del consumo tendrá un precio fijo y de este modo se reduce el riesgo de exposición a la volatilidad del mercado eléctrico diario. Los investigadores desarrollan un modelo a largo plazo considerando la incertidumbre inherente a estos modelos –coste futuro de la electricidad, demandas futuras de los productos- un aspecto muy complejo puesto que se tienen que considerar diferentes factores de forma simultánea.


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