Analysis of the operation of an industrial reforming furnace based on plant data and process simulation

Colombian economy depends largely on income from the fuel sector. A fundamental process in the clean-fuels chain corresponds to the steam methane reforming (SMR), which generates the hydrogen needed for production of low-sulphur fuels. The identification of opportunities to increase hydrogen production involves the analysis of variables that affects heat supply in the SMR furnace (preheating and reaction section). This document presents the main results of an analysis of heat supply in an industrial SMR furnace based on both, data analysis and simulation with Aspen HYSYS. To such end, eight-year-process-operation data were collected and analysed with kmeans multivariate algorithm. The simulation was validated with pertinent design data and compared to process data. Next, the simulation was applied to explore the operating surface of the furnace to identify conditions with major hydrogen production. According to the results, the statistical analysis by kmeans divided the data into two operational modes that were representative for the furnace; one of them showed the major H2 production. Similarly, the simulation results suggested that the increase in H2 generation was stabilized with the highest values ​​of both heat and natural gas, tending towards a steady state value. La economía colombiana depende en gran medida de los ingresos del sector combustibles. Uno de los procesos fundamentales en la cadena de los combustibles limpios corresponde al reformado de metano con vapor (SMR), que genera H2 necesario en la producción de combustibles bajos en azufre. La identificación de oportunidades para incrementar H2 implica el análisis de variables que afectan el suministro de calor en el horno SMR (precalentamiento-reacción). Este documento presenta los resultados de un análisis del suministro de calor en un horno industrial SMR mediante análisis de datos y simulación con Aspen HYSYS. Para esto, los históricos de ocho años de operación fueron analizados con el algoritmo kmeans. La simulación fue validada con datos de diseño, comparada con los históricos y aplicada para explorar la superficie operativa del horno. Según los resultados, el análisis por kmeans dividió los datos en dos modos de operación, que fueron representativos para el horno; un modo mostró la mayor producción de H2. Asimismo, los resultados de la simulación sugirieron que el incremento en la generación de H2 fue estabilizada en valores elevados tanto en flujo de calor como flujo de gas natural, ten