Maestría en Ingeniería Química con mención en Ingeniería de Procesos http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/68161 2026-07-09T05:25:28Z 2026-07-09T05:25:28Z Sornoza Macías, Tatiana Lisbeth Santos Torres, Myrian Gabriela, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69305 2026-07-06T21:03:00Z 2025-01-01T00:00:00Z

Análisis exegético y tecnoeconomico de la simulación del proceso de Fischer Tropsch para la producción de gasolina y olefinas Sornoza Macías, Tatiana Lisbeth; Santos Torres, Myrian Gabriela, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. Ecuador faces growing energy demand and dependence on fossil fuels, which emphasizes the need to diversify energy sources with alternatives that provide environmental and economic benefits. In this context, the present study aimed to perform an exergetic and techno-economic analysis of the Fischer–Tropsch process simulation, using 112.02 t/h of CO₂ captured from a fermentation plant and 15.12 t/h of green H₂ as feed streams. The simulation was developed in Aspen Hysys V.14 for the simultaneous production of gasoline (C₅–C₁₁) and light olefins (C₂–C₃), considering the stages of feed compression, FT synthesis, and product purification. The simulation incorporated heat integration with a recirculation system for unreacted gases, achieving energy savings and a total productivity of 11.08 t/h of gasoline, 14.04 t/h of ethylene, and 1.21 t/h of propylene. The Fischer–Tropsch process reached an overall exergy efficiency of 87.68 % and a total exergy destruction of 357.44 MW, mainly attributed to internal irreversibilities. The techno-economic evaluation demonstrated a positive Net Present Value (NPV) and an Internal Rate of Return (IRR) of 9.96%, confirming its industrial feasibility under local market conditions. By year 30, the cumulative cash flow reached USD 3 409 millions, validating the project’s long-term value generation and positioning the FT process as a sustainable alternative for Ecuador’s energy transition. Keywords: Power-to-Liquid, synthetic fuels, exergy, techno-economic analysis. CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Ecuador enfrenta una creciente demanda energética y una dependencia de los combustibles fósiles, lo que resalta la necesidad de diversificar las fuentes de energía mediante alternativas que aporten beneficios ambientales y económicos. En este contexto, el presente estudio tuvo como objetivo realizar un análisis exergético y tecnoeconómico de la simulación del proceso Fischer–Tropsch (FT), utilizando 112.02 t/h de CO₂ capturado de una planta de fermentación y 15.12 t/h de H₂ verde como corrientes de alimentación. La simulación se desarrolló en Aspen Hysys V.14 para la producción simultánea de gasolina (C₅–C₁₁) y olefinas ligeras (C₂–C₃), considerando las etapas de compresión de la alimentación, síntesis FT y purificación de productos. La simulación incorporó integración de calor con un sistema de recirculación de gases no reaccionados, logrando ahorros energéticos y una productividad total de 11.08 t/h de gasolina, 1.04 t/h de etileno y 1.21 t/h de propeno. El proceso Fischer–Tropsch alcanzó una eficiencia exergética global de 87.68 % y una destrucción total de exergía de 357.44 MW, atribuida principalmente a irreversibilidades internas. La evaluación tecnoeconómica demostró un Valor Presente Neto (VPN) positivo y una Tasa Interna de Retorno (TIR) de 9.96 %, confirmando su viabilidad industrial bajo las condiciones del mercado local. Para el año 30, el flujo de caja acumulado alcanzó USD 3409 millones, validando la capacidad del proyecto de generar valor a largo plazo y posicionando al proceso FT como una alternativa sostenible para la transición energética en Ecuador.

2025-01-01T00:00:00Z Romo González, Rubén Josue Baykara, Haci, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69304 2026-07-06T20:45:55Z 2025-01-01T00:00:00Z

El uso potencial de policloruro de aluminio (PAC) en morteros y hormigones a base de cemento: Predicción de las propiedades mecánicas mediante modelos de aprendizaje automático y análisis del impacto ambiental Romo González, Rubén Josue; Baykara, Haci, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. The concrete industry faces dual pressure to reduce its significant carbon footprint, associated with cement production, and to sustainably manage increasing volumes of industrial waste. This research addresses both challenges by evaluating Polyaluminum Chloride (PAC) residual sludge, a byproduct of water treatment, as a supplementary cementitious material (SCM). The primary objective was to develop and validate an artificial intelligence predictive model to optimize PAC dosage in concrete and to analyze its technical, economic, and environmental viability. This research utilized a mixed-methods approach, integrating an exhaustive literature review with the analysis of a reference dataset (UCI Concrete Compressive Strength dataset) with the development of a Multilayer Perceptron (MLP) neural network model. A comparative analysis of machine learning algorithms was performed to validate the predictive model. The results demonstrated that while ensemble models like Random Forest (R²=0.954) and the Multilayer Perceptron (MLP) (R²=0.952) showed outstanding and very similar predictive performance, the neural network model was chosen as the model for getting the lowest Mean Absolute Error (2.48 MPa), confirming its robustness and superiority for this engineering application. The model was trained on a robust, unified database of over 3000 samples, including real-world reference data and PAC-specific synthetic data. The results demonstrate the model's high predictive capability, obtaining a Coefficient of Determination (R2) of 0.952 and a Mean Absolute Error (MAE) of 2.48 MPa of compressive strength. Variable importance analysis confirmed the significant role of PAC and its chemical activation in compressive strength. The model identified an optimized mixture with a 27.8% binder substitution by PAC, which not only surpasses the control mix's strength by 34% at 90 days but also improves economic efficiency (MPa/$) by 23%. The life cycle assessment demonstrated that conventional concrete has a total GWP of 350.00 kg CO₂ eq/m³, while the optimized mixture with PAC sludge resulted in a GWP of 375.25 kg CO₂ eq/m³. This thesis concludes that PAC sludge is a viable and high-potential SCM, and that machine learning models are indispensable tools for accelerating its adoption, facilitating the design of sustainable, high-performance concrete. Keywords: polyaluminum chloride, sludge, water treatment, circular economy, neural networks, concrete, cement CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. La industria del concreto enfrenta hoy un reto doble: disminuir los gases de CO2 en la producción de cemento y, al mismo tiempo, encontrar un uso sostenible para los residuos industriales que se generan en grandes volúmenes. En este trabajo se estudió el lodo residual proveniente del Policloruro de Aluminio (PAC), un subproducto del tratamiento de aguas, para evaluar su posible uso como material cementicio suplementario. El objetivo fue desarrollar un modelo que permita predecir y optimizar la dosificación del PAC en mezclas de concreto, analizando su efecto técnico, ambiental y económico. Se diseñó una base de datos con aproximadamente tres mil muestras, combinando información experimental disponible con datos adicionales generados específicamente para este estudio. En esta investigación, se creó y entrenó una red neuronal tipo perceptrón multicapa (MLP). La selección de este modelo se validó mediante un análisis comparativo con otros algoritmos de aprendizaje automático. Si bien tanto el modelo Random Forest (R²=0.954) como el MLP (R²=0.952) mostraron un rendimiento predictivo sobresaliente y muy similar, se optó por la red neuronal al presentar el Error Absoluto Medio más bajo (2.48 MPa), confirmando así su mayor robustez y fiabilidad para esta aplicación de ingeniería. Los resultados demuestran la alta capacidad predictiva del modelo final, que permitió identificar una mezcla optimizada con una sustitución de aglomerante del 27.8% por lodo de PAC. Esta nueva dosificación no solo es viable, sino que presenta mejoras significativas como por ejemplo a los 90 días, la mezcla optimizada supera en un 34% la fuerza de compresión de la mezcla de referencia tradicional y el detalle de costo-rendimiento (MPa/$) reveló una mejora del 23%, indicando un uso más eficiente de los recursos. Finalmente, el análisis de ciclo de vida aportó una perspectiva ambiental crucial. Se determinó que el GWP, o Potencial de Calentamiento Global, de la mezcla optimizada fue de 375.25 kg CO₂ eq/m³, en contraste con los 350.00 kg CO₂ eq/m³ del concreto convencional. Este hallazgo subraya la complejidad de la sostenibilidad en materiales compuestos y la necesidad de un análisis multifactorial. Esta tesis concluye que el lodo de PAC es un SCM viable y de alto potencial, y que los modelos de machine learning son herramientas indispensables para acelerar su adopción, facilitando el diseño de concretos sostenibles y de alto rendimiento.

2025-01-01T00:00:00Z Gaibor Pacheco, Marco Antonio Mosquera Romero, Suanny Sophia, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69303 2026-07-06T20:29:21Z 2025-01-01T00:00:00Z

Evaluación de la eliminación de sulfato de sodio mediante precipitación Química y Nanofiltracion para incrementar la recuperación de efluentes salobres en una planta cloro-soda Gaibor Pacheco, Marco Antonio; Mosquera Romero, Suanny Sophia, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. In membrane-based chlor-alkali processes, stream recirculation is crucial for improving operational sustainability. However, this practice tends to promote the accumulation of sodium sulfate (Na₂SO₄), an impurity present in the feed brine, reaching concentrations above 10.0 g L⁻¹ that hinder chlorine production. This study evaluates a treatment scheme integrating chemical precipitation and nanofiltration (NF) to remove Na₂SO₄ and enhance effluent reuse in a chlor-alkali plant located in Guayaquil, Ecuador. Laboratory-scale precipitation experiments assessed the effects of calcium chloride (CaCl₂) dosage, temperature, and pH on Na₂SO₄ removal from real industrial effluent. The highest removal efficiency (49.3 ± 4.2 %) was achieved at 70.0 °C using 45.0 mL L⁻¹ of CaCl₂ at pH 9.0–11.0 with a mixing time of 20.0 minutes, whereas performance declined below 30.0 % at 40.0–55.0 °C, even at higher reagent dosages (50.0 mL L⁻¹). Parallel trials conducted on an industrial-scale NF unit demonstrated a Na₂SO₄ rejection of 75.7 % at 25.0 bar with a recovery of 69.7 %. The supernatant from the precipitation step and the NF permeate can be successfully reincorporated into the brine circuit. Mass balance analysis indicated that the integrated process recovers up to 81.3 % of the effluent, equivalent to 6,828.0 m³ year⁻¹ of water and 1,393.0 tons year⁻¹ of NaCl, while avoiding saline discharges. The estimated capital investment for the treatment system (USD 117,021.0) offsets the annual raw material losses in the purge stream (USD 93,964.0 year⁻¹), resulting in an investment depreciation period of approximately 9.0 years. Overall, this case demonstrates that coupling technologies such as chemical precipitation and nanofiltration enhances circularity by reducing freshwater demand and mitigating saline discharges in chlor-alkali operations, without incurring excessive costs. Keywords: Electrolyzer, sodium sulfate, industrial effluent treatment, economic savings CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. En los procesos cloro-álcali basados en membranas, la recirculación de corrientes es crucial para mejorar la sostenibilidad operativa. Sin embargo, esta práctica tiende a acumular sulfato de sodio (Na₂SO₄), una impureza presente en la salmuera de alimentación, hasta concentraciones superiores a 10.0 g L⁻¹ que dificultan la producción de cloro. Este estudio evalúa un esquema de tratamiento que integra la precipitación química y la nanofiltración (NF) para remover Na₂SO₄ y mejorar la reutilización del efluente en una planta cloro-soda en Guayaquil, Ecuador. Los experimentos de precipitación en laboratorio evaluaron los efectos de la dosificación de cloruro de calcio (CaCl₂), la temperatura y el pH sobre la remoción de Na₂SO₄ del efluente industrial real. La mejor remoción (49.3 ± 4.2 %) se logró a 70.0 °C con 45.0 mL L⁻¹ de CaCl₂ a pH 9.0–11.0 y 20.0 minutos de mezcla, mientras que el desempeño cayó por debajo del 30.0 % a 40.0–55.0 °C, incluso con dosis más altas de reactivo (50.0 mL L⁻¹). Ensayos paralelos en una unidad de NF a escala industrial demostraron un rechazo del 75.7 % de Na₂SO₄ a 25.0 bar con 69.7 % de recuperación. El sobrenadante del paso de precipitación y el permeado de la NF pueden reincorporarse exitosamente al circuito de salmuera. El análisis de balance de masas indicó que el proceso integrado recupera hasta el 81.3 % del efluente, equivalente a 6,828.0 m³ año⁻¹ de agua y 1,393.0 ton año⁻¹ de NaCl, evitando descargas salinas. Los costos de inversión estimados para el sistema de tratamiento (117,021 USD) compensan las pérdidas anuales de materia prima en la corriente purgada (93,964.0 USD año⁻¹), con una depreciación de la inversión de 9.0 años. En general, este caso demuestra que el acoplamiento de tecnologías como la precipitación química y la nanofiltración mejora la circularidad, reduciendo la demanda de agua dulce y mitiga las descargas salinas en operaciones de la industria cloro-soda sin implicar costos excesivos.

2025-01-01T00:00:00Z Beltrán Borbor, Kelly Kimberly Tinoco Caicedo, Diana Lucia, Director http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/69302 2026-07-06T20:04:01Z 2025-01-01T00:00:00Z

Simulación y análisis exegético de una biorrefinería integrada para la hidrogenación selectiva del furfural Beltrán Borbor, Kelly Kimberly; Tinoco Caicedo, Diana Lucia, Director CONDITION FOR PROJECT PUBLICATION. LOHC technologies represent a safe and efficient alternative for hydrogen (H2) storage and transportation. Furfural, derived from lignocellulosic biomass, is a promising compound for this application and for biofuel production, as it can be hydrogenated into tetrahydrofurfuryl alcohol (THFA), a stable, versatile, and high-value product. However, the synthesis of THFA involves a two-step reaction pathway, which depends on the choice of catalyst, solvent, and operating conditions. This study proposes a dual-site kinetic model based on the Langmuir-Hinshelwood mechanism and evaluates the exergetic performance of an integrated furfural hydrogenation process under continuous flow conditions. The Aspen Plus simulation included alkaline water electrolysis for H2 production, catalytic hydrogenation using Ni-Cu/Al in 2-butanol, and product separation via distillation. The kinetic model showed good agreement with experimental data and accurately predicted product distribution. Exergy analysis revealed that the electrolyzer was the main contributor to exergy destruction (23.83 GJ/h), followed by the hydrogenation reactor (9.05 GJ/h) and the distillation column (7.95 GJ/h), with an overall system exergy efficiency of 69.95%. Operating pressure had no significant effect on selectivity or efficiency, while increasing temperature improved both. It is recommended to implement heat recovery technologies to improve overall exergy efficiency, and to evaluate the dehydrogenation pathway to assess the potential of furfural as an LOHC within sustainable biorefinery systems. Keywords: furfural hydrogenation, exergy, simulation, kinetic model, LHHW, tetrahydrofurfuryl alcohol CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Las tecnologías LOHC representan una alternativa segura y eficiente para el almacenamiento y transporte de H2. El furfural, derivado de biomasa lignocelulósica, es un compuesto prometedor para esta aplicación y para la producción de biocombustibles, al hidrogenarse a alcohol tetrahidrofurfurílico (THFA), un compuesto estable, versátil y de alto valor agregado. Sin embargo, su síntesis involucra una reacción en dos etapas, condicionada por la elección del catalizador, el solvente y las condiciones de operación. Este estudio propone un modelo cinético de sitio dual basado en el mecanismo de Langmuir-Hinshelwood, y evalúa el desempeño exergético del proceso integrado de hidrogenación en condiciones de flujo continuo. La simulación en Aspen Plus incluyó la electrólisis alcalina para la producción de H2, la reacción catalítica con Ni-Cu/Al en 2-butanol, y la separación del producto. El modelo cinético mostró buen ajuste a datos experimentales, y permitió predecir la distribución de productos. El análisis exergético reveló que el electrolizador fue el mayor contribuyente a la tasa de exergía destruida (23.83 GJ/h), seguido del reactor de hidrogenación (9.05 GJ/h) y la columna de destilación (7.95 GJ/h), con una eficiencia global de 69.95%. La presión no afectó significativamente la selectividad ni la eficiencia, mientras que el aumento de temperatura mejoró ambos indicadores. Se recomienda incorporar tecnologías de recuperación de calor para aumentar la eficiencia exergética del proceso global, y estudiar la ruta de deshidrogenación para evaluar el potencial del furfural como LOHC en biorrefinerías sostenibles.

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