Modelado y Control Predictivo de una Planta de Captura de CO2

Abstract

La captura de carbono mediante absorción química con disoluciones acuosas de aminas es una tecnología viable para mitigar las emisiones de CO2 y combatir el cambio climático. Sin embargo, presenta retos de optimización para minimizar sus costes energéticos y operativos. Este proyecto ha modelado y simulado el comportamiento de una planta de captura de carbono post-combustión que utiliza monoetanolamina (MEA) al 30% como solvente para diversas estrategias de control utilizando MATLAB Simulink. Se ha comparado el control predictivo basado en modelo (MPC) frente al tradicional control PID. También se ha optimizado el intercambiador de calor del proceso. Se ha realizado un análisis de la viabilidad técnica, económica y la sostenibilidad ambiental de las soluciones propuestas, buscando optimizar el proceso de captura de carbono y destacar el enfoque más eficiente y efectivo para su implementación. El control predictivo (MPC) ha demostrado una capacidad superior en escenarios dinámicos multivariable.

Carbon capture by chemical absorption with aqueous amine solutions is a viable technology to tackle CO2 emissions and mitigate climate change. However, it presents optimisation challenges to minimise its energy and operational costs. This project has modelled and simulated the behaviour of a post-combustion carbon capture plant using 30% monoethanolamine (MEA) in water as a solvent for various control strategies using MATLAB Simulink. Model-based predictive control (MPC) has been compared with traditional PID control. The process heat exchanger has also been optimised. An analysis of the technical feasibility, economic viability and environmental sustainability of the proposed solutions has been carried out, seeking to optimise the carbon capture process and to highlight the most efficient and effective approach for its implementation. Predictive control (MPC) has demonstrated superior capability in multivariable dynamic scenarios