ВЫБОР ОПТИМАЛЬНОЙ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ РАЗДЕЛЕНИЯ ДЛЯ МНОГОКОМПОНЕНТНОЙ ПЕРЕГОНКИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МЕТОДА НА ОСНОВЕ ЗАДАЧИ РАЗДЕЛЕНИЯ ПО ПРЕДЕЛЬНОЙ СКОРОСТИ ПАРОВ (MVR МЕТОД)
Аннотация
В области химической обработки одной из трудностей, которая привлекает наибольшее внимание исследователей, является разработка эффективных последовательностей разделения. Многокомпонентная смесь может быть разделена на составляющие ее элементы перегонкой в ряде различных последовательностей, однако затраты, связанные с каждой из этих последовательностей, различны. В этой статье мы предлагаем количественный подход для определения идеальной последовательности колонн с помощью задачи разделения на основе предельной скорости пара (MVR) неключевых компонентов, присутствующих в жидкой смеси. Отбор потенциальных возможностей проектирования осуществляется внутри структуры, что позволяет разбить последовательности разделения на отдельные задачи. Объем работы, необходимой для вычислений, значительно сокращается при использовании задачного подхода. MVR рассчитывается для каждой задачи разделения перед применением к самим последовательностям. Затем MVR используется для ранжирования каждой последовательности. Последовательность с наименьшим MVR размещается первой и считается лучшей последовательностью. Согласно полученным данным были оценены оптимальные последовательности для четырехкомпонентной смеси изобутана, н-бутана, изопентана и н-пентана и пятикомпонентной смеси пропана, изобутана, н-бутана, изопентана и н-пентана.
Для цитирования:
Гири П.А., Махаджан Й.С. Выбор оптимальной последовательности разделения для многокомпонентной перегонки с использованием метода на основе задачи разделения по предельной скорости паров (MVR метод). Изв. вузов. Химия и хим. технология. 2023. Т. 66. Вып. 8 С. 113-120. DOI: 10.6060/ivkkt.20236608.6822.
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Литература
Hou H., Luo Y. // Front. Chem. Sci. Eng. 2020. V. 14. N 5. P. 834-846. DOI: 10.1007/s11705-019-1855-7.
Ramapriya G.M., Selvarajah A., Jimenez Cucaita L.E., Huff J., Tawarmalani M., Agrawal R. // Ind. Eng. Chem. Res. 2018. V. 57. N 22. P. 7726-7731. DOI: 10.1021/acs.iecr.7b05214.
Khalili-Garakani A., Ivakpour J., Kasiri N. // Energy. 2016. V. 116. P. 795-811. DOI: 10.1016/j.energy.2016.10.016.
Giri P.A., Mahajan Y.S. // Mater. Today Proc. 2022. V. 57. P. 2452-2456. DOI: 10.1016/j.matpr.2022.03.125.
Ye H., Zou X., Zhu W., Yang Y., Dong H., Bi M. // Chem. Eng. Res. Des. 2021. V. 166. P. 172-190. DOI: 10.1016/j.cherd. 2020.12.005.
Hojjati M.R., Namdari Ghareghani H. // Energy Sources A. 2020. V. 42. N 3. P. 267-280. DOI: 10.1080/15567036. 2019.1587073.
Kamel A.G., Kaoud M., Aly S.M. // Int. J. Eng. Res. Technol. 2020. V. 13. N 9. P. 2305-2312. DOI: 10.37624/IJERT/13.9. 2020.2305-2312.
Tamuzi A., Kasiri N., Khalili-Garakani A. // J. Nat. Gas. Sci. Eng. 2020. V. 76. P. 103180. DOI: 10.1016/j.jngse.2020.103180.
Frolkova A.V., Frolkova A.K. // ChemChemTech [Izv. Vyssh. Uchebn. Zaved. Khim. Khim. Tekhnol.]. 2023. V. 66. N 1. P. 93-98. DOI: 10.6060/ivkkt.20236601.6670.
Pirhoushyaran T., Shafiei S. // Asia Pac. J. Chem. Eng. 2018. V. 13. N 1. P. e2151. DOI: 10.1002/apj.2151.
Errico M., Rong B.-G., Tola G., Turunen I. // Chem. Eng. Process Process Intensif. 2009. V. 48. N 4. P. 907-920. DOI: 10.1016/j.cep.2008.12.005.
Huang Y., Fan L. 10 An adaptive heuristic-based system for synthesis of complex separation sequences. In: Artifi-cial Intelligence in Process Engineering. 2012. P. 311. DOI: 10.1016/B978-0-12-480575-0.50014-9.
Giridhar A., Agrawal R. // Comput. Chem. Eng. 2010. V. 34. N 1. P. 84-95. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2009.05.004.
Giridhar A., Agrawal R. // Comput. Chem. Eng. 2010. V. 34. N 1. P. 73-83. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2009.05.003.
Green D., Southard M. Approximate Multicomponent Distillation Methods. Perry’s Chemical Engineers Hand-book. McGraw-Hill Education. 2019. P. 25-28.
Jiang Z., Mathew T.J., Zhang H. // Comput. Chem. Eng. 2019. V. 126. P. 249-262. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2019.04.009.
Lv D., Yin C., Liu G. // Chem. Eng. Trans. 2019. V. 76. P. 1237-1242.
Tsirlin A., Sukin I., Balunov A. // Chem. Engineering. 2019. V. 3. N 3. P. 69. DOI: 10.3390/chemengineering3030069.
Yin C., Liu G. // Chem. Eng. Sci. 2019. V. 207. P. 424-440. DOI: 10.1016/j.ces.2019.06.021.
Nishida N., Stephanopoulos G., Westerberg A.W. // AIChE J. 1981. V. 27. N 3. P. 321-351. DOI: 10.1002/aic.690270302.
Shah P.B., Kokossis A.C. // Comput. Chem. Eng. 2001. V. 25. N 4-6. P. 867-878. DOI: 10.1016/S0098-1354(01)00661-5.
Sargent R, S. RWH. Optimum Design of Plate Distillation Columns. 1976. P. 267-314.
Thong D.Y.-C., Liu G., Jobson M., Smith R. // Chem. Eng. Process Process Intensif. 2004. V. 43. N 3. P. 239-250. DOI: 10.1016/S0255-2701(03)00119-3.
Gämperle R., Müller S.D., Koumoutsakos P. // Evol. Comput. 2002. V. 10. N 10. P. 293-298. DOI: 10.1046/j.1440-1665.2002.t01-1-00469.x.
King C.J. Separation Processes. Courier Corporation. 2013. 880 p.
Smith R. Chemical Process Design and Integration. John Wiley & Sons. 2005. 689 p.
Gooty R.T., Mobed P., Tawarmalani M., Agrawal R. Optimal multicomponent distillation column sequencing: software and case studies. In: Comput Aid Chem Eng. Elsevier. 2018. V. 44. P. 223-228. DOI: 10.1016/B978-0-444-64241-7.50032-X.
Sabour S., Chan W., Norouzi M. Optimal completion distillation for sequence learning. arXiv Preprint ArXiv:1810.01398. 2018.
Zhang S., Luo Y., Ma Y., Yuan X. // Energy. 2018. V. 162. P. 1139-1157. DOI: 10.1016/j.energy.2018.08.101.
Agrawal R. // Ind. Eng. Chem. Res. 1996. V. 35. N 4.
P. 1059-1071. DOI: 10.1021/ie950323h.
Nallasivam U., Shah V.H., Shenvi A.A., Huff J., Tawarmalani M., Agrawal R. // AIChE J. 2016. V. 62. N 6. P. 2071-2086. DOI: 10.1002/aic.15204.
Giri P.A., Mahajan Y.S. // Theor. Found. Chem. Eng. 2022. V. 56. N 6. P. 1247-1260. DOI: 10.1134/S0040579522060057.
Giri P.A., Mahajan Y.S. // Chem. Prod. Process Model. 2023. P. 423-434. DOI: 10.1515/cppm-2022-0027.
Sargent R., Gaminibandara K. Optimization in Action. Aca-Demic Press. 1976. 266 p.
Heaven D.L. Optimum Sequencing of Distillation Columns in Multicomponent Fractionation. Berkeley: Univer-sity of California. 1969.
Ahmadi Pouya R., Soltanali S. // Environ. Energy Econ. Res. 2017. V. 1. N 1. P. 125-140.
Azizan M.F., Mustafa M., Ibrahim N., Ibrahim K.A., Hamid A., Kamaruddin M. Energy Efficient Distillation Columns Sequence for Hydrocarbon Mixtures Fractionation Process. 2015. 8 p.
Pleşu V., Bonet Ruiz A.E.B., Bonet J., Llorens J., Iancu P. // Comput. Chem. Eng. 2015. V. 83. P. 58-71. DOI: 10.1016/j.compchemeng.2015.05.011.
Serafimov L.A., Chelyuskina T.V., Mavletkulova P.O. // Theor. Found. Chem. Eng. 2015. V. 49. N 1. P. 41-49. DOI: 10.1134/S0040579515010121.
Shah P.B., Kokossis A.C. // AIChE J. 2002. V. 48. N 3. P. 527-550. DOI: 10.1002/aic.690480311.
Modi A.K., Westerberg A.W. // Ind. Eng. Chem. Res. 1992. V. 31. N 3. P. 839-848. DOI:10.1021/ie00003a028.
Vázquez-Castillo J.A., Segovia-Hernández J.G., Ponce-Ortega J.M. // Ind. Eng. Chem. Res. 2015. V. 54. N 49.
P. 12320-12330. DOI: 10.1021/acs.iecr.5b01611.
Khalili-Garakani A., Ivakpour J., Kasiri N. // Iran J. Oil Gas Sci. Technol. 2016. V. 5. N 2. P. 66-83.
Wang F, Luo Y, Yuan X. // Chin. J. Chem. Eng. 2016. V. 24. N 9. P. 1229-1235. DOI: 10.1016/j.cjche.2016.04.046.
Underwood A. // Chem. Eng. Prog. 1948. V. 44. P. 603-614.
Biegler L.T., Grossmann I.E., Westerberg A.W. Systematic Methods of Chemical Process Design. Prentice Hall PTR. 1997. 796 p.
Aly S. // Int. J. Energy Res. 1997. V. 21. N 14. P. 1297-1304. DOI: 10.1002/(SICI)1099-114X(199711)21:14<1297 : AID-ER327>3.0.CO;2-1.
