Gestione data-driven della WAIT e supporto decisionale per un’unità industriale di reforming catalitico

This thesis develops a transparent decision-support framework for managing Weighted Average Inlet Temperature (WAIT) in an industrial catalytic reforming unit. The work addresses a practical refinery problem: reactor inlet temperatures must be progressively adjusted to maintain reformate Research Octane Number (RON) as catalyst performance changes, while excessive operating severity can increase heater duty, fuel consumption, light-end formation, and the rate at which the operating cycle approaches its maximum temperature limit. The study integrates plant data analysis, multivariable regression, an empirical catalyst-ageing indicator, End-of-Run (EOR) forecasting, Aspen HYSYS sensitivity analysis, and a screening-level energy and CO₂ assessment. The industrial dataset contains 156 daily records, of which 83 steady-state observations were used in the final regression model. The model relates RON to WAIT, H₂/HC molar ratio, and LPG flowrate. Catalyst ageing is represented through the empirical increase of WAIT with operating time, which is also used to estimate the remaining operating margin to EOR. The Aspen HYSYS model consists of three conversion reactors with interstage heating and hydrogen recycle and is used as a directional process cross-check rather than as a validated kinetic model. Finally, the impact of WAIT management on thermal duty, fuel consumption, and CO₂ emissions is evaluated. The thesis therefore proposes a reproducible and auditable methodology integrating industrial data, statistical analysis, process simulation, and sustainability indicators to support operating decisions.

Questa tesi sviluppa un framework trasparente di supporto decisionale per la gestione della Weighted Average Inlet Temperature (WAIT) in un’unità industriale di reforming catalitico. Il lavoro affronta un problema operativo reale: le temperature di ingresso ai reattori devono essere progressivamente adeguate per mantenere il Research Octane Number (RON) del reformate durante l’evoluzione delle prestazioni del catalizzatore, mentre un’eccessiva severità operativa può aumentare il duty dei forni, il consumo di combustibile, la formazione di prodotti leggeri e accelerare l’avvicinamento al limite massimo di temperatura del ciclo operativo. Lo studio integra analisi dei dati di impianto, regressione multivariata, un indicatore empirico di invecchiamento del catalizzatore, previsione dell’End-of-Run (EOR), analisi di sensibilità in Aspen HYSYS e una valutazione preliminare degli effetti energetici e delle emissioni di CO₂. Il dataset industriale comprende 156 registrazioni giornaliere, delle quali 83 condizioni di stato stazionario sono state utilizzate per il modello finale di regressione. Il modello mette in relazione il RON con WAIT, rapporto molare H₂/HC e portata LPG. L’invecchiamento del catalizzatore è rappresentato attraverso l’aumento empirico della WAIT nel tempo, utilizzato anche per stimare il margine operativo residuo fino all’EOR. Il modello Aspen HYSYS, costituito da tre reattori di conversione con riscaldamento intermedio e riciclo di idrogeno, è utilizzato come verifica direzionale della risposta del processo alla temperatura e non come modello cinetico validato. Infine, viene valutato l’impatto della gestione della WAIT sul fabbisogno termico, sul consumo di combustibile e sulle emissioni di CO₂. Il lavoro propone quindi una metodologia riproducibile e tracciabile che integra dati industriali, analisi statistica, simulazione di processo e indicatori di sostenibilità a supporto delle decisioni operative.