Study and Analysis of the Thermal and Energetic Performance of Furnace F201 within the CP1/Z Complex

Abstract

This work presents a pioneering study on the thermal and energy performance of the reforming furnace F201 in the CP1/Z petrochemical complex, integrating advanced numerical simulation with artificial intelligence (AI) techniques for the first time in this domain. The furnace, a critical unit in methanol production, operates under highly demanding thermal and chemical conditions, where optimal control is essential for both efficiency and reliability. A theoretical model based on thermodynamic and chemical kinetics equations was developed and implemented using Python, enabling the evaluation of temperature profiles, reaction progress, and energy efficiency. Beyond classical analysis, this study introduces AI-based modeling, allowing for real-time approximation of complex nonlinear relationships between operational variables and furnace performance. The AI approach provides high-precision predictions, offering a transformative tool for monitoring, optimization, and intelligent control in industrial settings. Highlight results the importance of thermal management, steam-to-carbon ratio, and heat recovery optimization. The hybrid methodology combining physical modeling, numerical simulation, and AI not only enhances furnace performance but also reduces fuel consumption, extends catalyst lifespan, and contributes to sustainable industrial processes. This work establishes a foundation for future applications of AI in hightemperature industrial reactors, representing a significant advancement toward intelligent and energy-efficient chemical processes. Keywords: Reforming furnace, Methanol, Energy efficiency, Heat transfer, Simulation, Artificial Intelligence, Python i Résumé Cette étude constitue une première approche dans l’analyse thermique et énergétique du four de reformage F201 au sein du complexe pétrochimique CP1/Z, en intégrant pour la première fois des techniques avancées de simulation numérique et d’intelligence artificielle (IA). Le four, unité essentielle de la production de méthanol, fonctionne dans des conditions thermiques et chimiques très exigeantes, nécessitant un contrôle optimal pour garantir efficacité et fiabilité. Un modèle théorique basé sur les équations thermodynamiques et cinétiques chimiques a été développé et simulé avec Python, permettant d’évaluer les profils de température, l’avancement des réactions et l’efficacité énergétique. Au-delà de l’analyse classique, cette étude introduit une modélisation pilotée par l’IA, capable d’approximer en temps réel les relations non linéaires complexes entre les variables opérationnelles et la performance du four. Cette approche offre des prédictions précises et constitue un outil transformateur pour la surveillance, l’optimisation et le contrôle intelligent en milieu industriel. Les résultats soulignent l’importance de la gestion thermique, du ratio vapeur/carbone et de l’optimisation de la récupération de chaleur. La méthodologie hybride combinant modélisation physique, simulation numérique et intelligence artificielle (IA) améliore la performance du four, réduit la consommation de combustible, prolonge la durée de vie des catalyseurs et contribue à la durabilité des procédés industriels. Ce travail ouvre la voie à l’utilisation de l’IA dans les réacteurs industriels à haute température et représente un progrès majeur vers des processus chimiques intelligents et économes en énergie. Mots-clés : Four de reformage, Méthanol, Efficacité énergétique, Transfert de chaleur, Simulation, Intelligence artificielle, Python ii ملخص تقدم هذه الدراسة تجربة رائدة في تحليل الأداء الحراري والطاقوي لفرن التشكيل 201F في مجمع Z1/CP البتروكيميائي، حيث تم دمج تقنيات المحاكاة الرقمية المتقدمة مع الذكاء الاصطناعي (AI (لأول مرة في هذا المجال. يعد الفرن وحدة أساسية في إنتاج الميثانول، و يعمل في ظروف حرار ية وكيميائية، مما يستلزم التحكم الأمثل لضمان الـكفاءة والموثوقية. تم تطوير نموذج نظري قائم على المعادلات الحرار ية والـكيميائية، وتنفيذه باستخدام ،Python ما مكن من تقييم توز يع درجات الحرارة، تقدم التفاعلات، وكفاءة استهلاك الطاقة. إضافة إلى التحليل التقليدي، قدمت الدراسة نموذجًا مدفوع ًا بالذكاء الاصطناعي لتقريب العلاقات غير الخطية المعقدة بين المتغيرات التشغيلية وأداء الفرن في الزمن الحقيقي. وقد أظهر هذا النهج القدرة على تقديم تنبؤات دقيقة، ما يجعله أداة مبتكرة للمراقبة، والتحسين، والتحكم الذكي في البيئات الصناعية. أظهرت النتائج أهمية إدارة الحرارة، والحفاظ على النسبة المناسبة بين البخار والـكربون، وتحسين أنظمة استرجاع الحرارة. إن المنهجية الهجينة التي تجمع بين النمذجة الفيزيائية، والمحاكاة الرقمية، والذكاء الاصطناعي تعزز أداء الفرن، وتقلل استهلاك الوقود، وتطيل عمر الحفاز، وتدعم استدامة العمليات الصناعية. يمثل هذا العمل قاعدة صلبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي في المفاعلات الصناعية عالية الحرارة، ويشكل خطوة مهمة نحو عمليات كيميائية ذكية وموفرة للطاقة. الكلمات المفتاحية: فرن الإصلاح، الميثانول، الـكفاءة الطاقو ية، انتقال الحرارة، المحاكاة، الذكاء الاصطناعي، Python