Optimización Multiobjetivo con múltiples fronteras de Pareto aplicado a un sistema de desalinización MED.

Abstract

Según la UNESCO y otras organizaciones, la disponibilidad de agua ha ido experimentando una notoria disminución a medida que pasan los años, debido principalmente a dos causas. Por un lado, se tiene el aumento en la demanda debido al aumento de la población, estimándose que para el 2050 la demanda de agua aumente entre un 20 y 30% con respecto a la demanda actual, con los recursos naturales y la necesidad de generar alimento y bienes de consumo para la población. Por otro lado, se tiene la disminución de la disponibilidad debido a los escenarios adversos que plantea el calentamiento global, acelerando aún más este proceso. Esto ha motivado la búsqueda de distintas alternativas para obtener agua, donde esta investigación se enfoca en la desalinización del agua mediante tecnologías térmicas, basándose en el mayor potencial de producción de agua y la independencia de las condiciones climáticas para la obtención de esta. Estas tecnologías se basan en la evaporación y condensación sucesiva del agua, lo cual ocurre en intercambiadores de calor conocidos como efectos. En la actualidad existen distintas propuestas para estos sistemas, presentando indicadores relevantes como la cantidad de agua producida, energía térmica o eléctrica consumida, cantidad de efectos utilizados, salinidad del agua residual a la descarga, entre otros. Esta investigación propone determinar estos indicadores para un mismo sistema operando con diferentes números de efectos activos, diferentes temperaturas máximas en el primer efecto y diferentes tipos de alimentación del agua de mar. El mecanismo que se utilizará para llevar a cabo esto es en primera instancia una simulación del sistema operando con 8 a 12 efectos y con una temperatura máxima de 64°C a 72°C, y un flujo de alimentación de agua de mar variable, ingresando a los evaporadores que están en serie o en paralelo. Una vez obtenidas estas simulaciones, se almacenarán los resultados en una base de datos, los cuales se utilizarán para determinar las funciones que determinan los indicadores de estos sistemas mediante aproximaciones lineales y no lineales en 3 dimensiones. Luego se procede a optimizar estas funciones mediante algoritmos genéticos, específicamente se utiliza el NSGA-II con el software Matlab para obtener las fronteras de Pareto que indican los máximos indicadores alcanzables para el sistema propuesto y en qué condiciones se obtienen. Al proponer un número distinto de efectos y distintos tipos de alimentación de agua de mar, no se puede determinar el máximo alcanzable de estos sistemas mediante una sola frontera, ya que, como requisito, las funciones a optimizar deben ser continuas, y al cambiar el número de efectos esa continuidad se pierde al igual que si se cambia el tipo de alimentación. Por este motivo es necesario determinar múltiples fronteras de Pareto, las que se compararán para determinar en qué condiciones es mejor operar ante las distintas condiciones de borde que se les ingresarán a estos sistemas. Los resultados se expresan en función de las preferencias del usuario, ya que, si se prioriza el costo de producción de agua, se sugiere operar con una alimentación hacia adelante y 9 efectos, alcanzando un costo de 1,794 $/m3 . Si se desea priorizar la producción de agua, se sugiere operar con un sistema de alimentación hacia adelante y 12 efectos, alcanzando una cantidad producida de 152,3 kg/s. Finalmente, se presenta una configuración equilibrada en ambos indicadores con sistema de alimentación paralela cruzada y 12 efectos, alcanzando un costo unitario de 1,94 $/m3 , entendiéndose por costo la suma de la inversión a realizar más los costos operacionales y de mantención, con 128,1 kg/s de agua producida. En cuanto a la optimización propiamente tal, se obtiene que los sistemas con alimentación hacia adelante (con los evaporadores en serie) obtienen, en promedio, un costo de producción un 14.05% menor que los sistemas de alimentación paralela, y un 18,89% de mayor potencial de agua a producir.