Optimización molecular en el proceso de fluid catalytic cracking: análisis de coordenadas cartesianas para mejora de eficiencia y calidad en la refinación de crudo
Barra lateral del artículo
Contenido principal del artículo
Resumen
Introducción: En el refinado de petróleo crudo, el proceso de craqueo catalítico fluido (FCC) convierte el petróleo crudo en productos petroquímicos de alta calidad. Comprender las interacciones moleculares en FCC es crucial para fines de optimización, eficiencia y calidad. Este estudio cuantitativo y descriptivo analiza las coordenadas cartesianas de compuestos clave, empleando química computacional para este propósito. Metodología: Cuantitativa y descriptiva. A través de una revisión de la literatura, se identificaron compuestos químicos típicos que alimentan el proceso de FCC, incluidas parafinas, olefinas, aromáticos y naftenos, entre otros. Estos compuestos se procesaron mediante química computacional para obtener sus coordenadas 3D, optimizando su geometría molecular para representar la estructura real, garantizando una precisión confiable de los datos en simulaciones y análisis posteriores. Análisis y discusión de resultados: Las coordenadas cartesianas ayudan a comprender e identificar las condiciones operativas óptimas, mejorando la comprensión de las interacciones moleculares en tiempo real y facilitando la predicción de comportamientos de separación. Estas coordenadas están previstas para optimizar los procesos de refino de crudo en FCC, mediante la modelización y visualización de movimientos y colisiones a nivel atómico. Conclusiones: La optimización de la geometría molecular utilizando el campo de fuerza apropiado es crucial para obtener coordenadas cartesianas precisas. Estas coordenadas permiten la simulación de interacciones moleculares a nivel atómico, el diseño de catalizadores más eficientes y la optimización de procesos de refinado. Además, el monitoreo en tiempo real con datos moleculares precisos podría garantizar una calidad constante del producto en FCC.
Descargas
Metrics
Detalles del artículo
Esta obra está bajo licencia internacional Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
Citas
Borges, E., Braga, J., & Belchior, J. (2007). Coordenadas cartesianas moleculares a partir da geometria dos modos normais de vibração. Quimica nova, 30(2), 497-500. https://doi.org/10.1590/S0100-40422007000200046
Chaurand Padilla, A., Garcia Lugo, A., & García Chávez, F. (2022). Manual para uso de Gaussview 6.0. Universidad de Guanajuato. Retrieved from https://www.ugto.mx/investigacionyposgrado/veranos/images/manuales2022/1-Manual_Trejo_Durn-Castellanos_guila.pdf
ChemDraw. (27 de Mayo de 2024). Where there's chemistry, there's ChemDraw. Retrieved from https://revvitysignals.com/products/research/chemdraw
Chiluisa Cando, J. (2021). Estudio in silico, teórico computacional de las corrientes de ingreso y salida de una refinería de petróleo enfocado en el proceso de “craqueo catalítico” con énfasis en las estructuras químicas individuales para cada flujo, y el análisis de sus propiedades fisicoquímicas intrínsecas, conFigure ciones, conformaciones y potenciales interacciones intermoleculares entre sí. [Undergraduate, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE]. Institutional Repository of the University of the Armed Forces ESPE. Retrieved from http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/25122
Fahim, M., Al-Sahhaf, T., & Elkilani, A. (2009). Fundamentals of petroleum refining. El Sevier. Retrieved from https://books.google.com.ec/books?id=UcFsv1mMFHIC&dq=Fundamentals+of+petroleum+refining.+FCC&lr=&hl=es&source=gbs_navlinks_s
Grabowski, S. (2020). Understanding Hydrogen Bonds: Theoretical and Experimental Views. Reino Unido: Royal Society of Chemistry. Retrieved from https://www.google.com.ec/books/edition/Understanding_Hydrogen_Bonds/ovIIEAAAQBAJ?hl=es-419&gbpv=0
Jorgensen, W., & Tirado-Rives, J. (2005). Potential energy functions for atomic-level simulations of water and organic and biomolecular systems. Proceedings of the National Academy of Sciences, 102(19), 6665-6670. https://doi.org/10.1073/pnas.0408037102
Nazarova, G., Ivashkina, E., Ivanchina, E., & Mezhova, M. (2022). A Model of Catalytic Cracking: Catalyst Deactivation Induced by Feedstock and Process Variables. Catalysts, 12(1), 98. https://doi.org/10.3390/catal12010098
Paniagua, J., & Mota, F. (2008). Practicas de Introduccion a la Quimica Cuantica. Departament de Química Física de la Universitat de Barcelona. Retrieved from https://diposit.ub.edu/dspace/bitstream/2445/4721/7/guion2008-09.pdf
Sadeghbeigi, R. (2020). Fluid catalytic cracking handbook: An expert guide to the practical operation, design, and optimization of FCC units. Butterworth-Heinemann. Retrieved from https://books.google.es/books?id=9b7dDwAAQBAJ&printsec=frontcover&hl=es&source=gbs_ge_summary_r&cad=0#v=onepage&q&f=false
San Fabián, E. (2023). Cálculos Computacionales de Estructuras Moleculares. Universidad de Alicante . Retrieved from https://web.ua.es/es/cuantica/docencia/pdf/ccem.pdf
Stratiev, D., Ivanov, M., Chavdarov, I., Argirov, G., & Strovegli, G. (2023). Revamping Fluid Catalytic Cracking Unit, and Optimizing Catalyst to Process Heavier Feeds. Applied Sciences, 13(3), 2017. https://doi.org/10.3390/app13032017
Vangunsteren, W., & Berendsen, H. (1990). Computer simulation of molecular dynamics: Methodology, applications, and perspectives in chemistry. Angewandte Chemie International Edition in English, 29(32), 992-1023. https://research.rug.nl/en/publications/computer-simulation-of-molecular-dynamics-methodology-application
Yan, X., & Duan, G. (2022). The Real-Time Prediction of Product Quality Based on the Equipment Parameters in a Smart Factory. Processes , 10(5), 967. https://doi.org/10.3390/pr10050967
Zhang, L., Zhao, S., Shi, Q., & Xu, C. (2020). Molecular characterization and modeling of petroleum refining process: Frontiers and challenges. United States Environmental Protection Agency. Health & Environmental Research Online, 20(2), 192-203. https://doi.org/10.1360/SSC-2019-0146