|
|
【答案】應(yīng)助回帖
★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ...
Rio2016: 金幣+2, 謝謝細(xì)心應(yīng)助、辛苦 2013-05-19 09:50:42
yufanxuan: 金幣+330, ★★★★★最佳答案, 謝謝了 2013-05-19 22:09:32
減少萃取精餾時(shí)的能量消耗與CO2的排放
摘要：
在這篇文章中,發(fā)展了傳統(tǒng)萃取精餾序列和熱藕萃取精餾過程的算法和優(yōu)化。提出這個(gè)方案的方法學(xué)家們?yōu)榱吮ＷC消耗的能量為最小值，他們檢測到了算法變量的最佳值。他們發(fā)現(xiàn)能量消耗的最佳值與全年操作總成本最小值、溫室氣體排放最小值、較高的熱動力效應(yīng)和好的理論控制屬性有一定的關(guān)系。方法學(xué)家利用兩個(gè)萃取序列分離了沸點(diǎn)相近的混合物和共沸混合物。在能量消耗、全年總成本、熱動力效應(yīng)、溫室氣體排放、理論控制屬性方面，熱藕萃取精餾序列要比萃取精餾序列好。早先預(yù)測了復(fù)合萃取精餾序列能夠節(jié)能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，通過好的操作屬性和溫室氣體排放的減少，這個(gè)節(jié)能的預(yù)測是能夠達(dá)到的。
關(guān)鍵詞: CO2排放；熱藕萃取精餾；節(jié)能
1.概述：
萃取是化學(xué)加工廠主要的工藝。他是一個(gè)耗能的過程。因此，想要在短期和長期的做到節(jié)能，第一步要從萃取開始。萃取時(shí)的能量消耗和溫室氣體的排放（如：二氧化碳）有很緊密的關(guān)系。由于要達(dá)到京東議定書中的環(huán)境指標(biāo)，減少CO2的排放對于化學(xué)加工廠來說是必需的和昂貴的挑戰(zhàn)。因此，減少蒸餾系統(tǒng)的CO2排放很重要。減少排放時(shí)要注重節(jié)能技術(shù)（Gadalla et al., 2005; Houghton, 2002）。把重點(diǎn)主要放在了研究和改進(jìn)蒸餾單位的熱集成；有些直接被制成了加熱裝置系統(tǒng)，而其他的在主蒸餾柱上運(yùn)作(Rivero and Anaya, 1990)。自從報(bào)道了關(guān)于三聯(lián)混合物的分離后，尤其是柱子和熱藕的共同利用在近幾天得到了相當(dāng)大的關(guān)注。熱藕蒸餾系統(tǒng)（TCDS）是通過兩個(gè)柱子之間的連接流實(shí)現(xiàn)的（一個(gè)是蒸汽相，另一個(gè)是液相）；每連接一個(gè)柱子,都會替代原有的一個(gè)冷凝器或重沸器, 因此能夠節(jié)省投入資本。而且，通過為TCDS的連接流選擇適當(dāng)?shù)牧鲃又担軌蜻_(dá)到減少傳統(tǒng)蒸餾序列所消耗的能量（最終也可減少二氧化碳的排放）。有大量的文字利用平衡與非平衡級模型分析了TCDS分離三聯(lián)混合物的相對優(yōu)勢( Triantafyllou and Smith, 1992; Annakou and Mizsey, 1996; Hernández and Jiménez, 1996, 1999; Dünnebier and Pantelides, 1999; Yeomans and Grossmann, 2000; Rev et al., 2001; Emtir et al., 2003; Olujic et al., 2003; Hernández et al., 2003, 2006; Hernández-Gaona et al., 2005; Abad-Zarate et al., 2006)。這些研究表明熱藕蒸餾系統(tǒng)與傳統(tǒng)蒸餾系統(tǒng)相比，能夠節(jié)省30%的能量。
在化學(xué)工程中，提取蒸餾是一項(xiàng)非常重要的分離方法，常被用來分離沸點(diǎn)相近的物質(zhì)或通過加入夾帶劑改變相對揮發(fā)度，從而分離共沸混合物。因此，加入夾帶劑能夠在柱子的頂部得到純化合物，而其他物質(zhì)會聚集在柱子底部。其中夾帶劑有高沸點(diǎn)，所以這些底部的物質(zhì)可以通過第二個(gè)蒸餾柱分離。提取蒸餾廣泛應(yīng)用于其他不同的過程中：如芳香劑的復(fù)原(Pollien et al., 1998; Chaintreau, 2001)，分離含水的乙醇溶液(Pinto et al., 2000; Zhigang et al., 2002; Llano-Restrepo and Aguilar-Arias, 2003 )、共沸混合物(Safrit and Westerberg, 1997; Rev et al., 2003; Xu and Wang, 2006; Wu et al., 2007)和分離沸點(diǎn)相信的碳水化合物( Liao et al.,2001; Lei et al., 2002; Wentink et al., 2007; Abushwireb et al.,2007）。
間歇蒸餾柱中加入夾帶劑分離共沸混合物的方法也已被研究過，如Lang et al. (1994)做了用水做夾帶劑，分離丙酮和甲醇混合物的實(shí)驗(yàn)。他們利用算法和計(jì)算機(jī)程序去模仿了復(fù)雜的蒸餾過程，并將其報(bào)道出來。Low and Sorensen (2002) 也做了分離相同共沸化合物的優(yōu)化調(diào)度，但是他們用中間容器改良了整流設(shè)備。
在這里，我們利用了有側(cè)整流器的熱偶提取蒸餾純方法（TCEDS-SR； 圖1），純化了不同混合物（只能用提取蒸餾）。我們從檢測到的的復(fù)雜配置得到了流程算法、優(yōu)化和控制屬性。結(jié)果顯示，在能量節(jié)�。p少溫室氣體排放）、投入資本和控制屬性方面，比起傳統(tǒng)提取蒸餾，熱耦合配置是更好的選擇（圖2）。
有必要指出的是，這篇文章給出了利用熱耦提取蒸餾分離碳水化合物的新方法。與之前的方法相比，最重要的不同之處是在主蒸餾柱中加入了新的飼料（夾帶劑）；因?yàn)槎喑隽藘蓚�(gè)新的變量，導(dǎo)致優(yōu)化過程的復(fù)雜性增大，如飼料階段的夾帶劑和流速。
2.
在文章中，我們?yōu)橛袀?cè)整流器的熱藕提取蒸餾方法做出了節(jié)能算法。為了克服在正式的優(yōu)化算法中，塔盤分布和能量消耗的聯(lián)立求解的復(fù)雜性，我們在兩個(gè)階段解耦了算法問題：（1）塔盤配置和（2）最優(yōu)能量消耗。
在第一階段，以傳統(tǒng)蒸餾柱的算法方法開始為復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行初步算法。算法TCEDS-SR柱是通過在傳統(tǒng)直接序列的蒸汽相上運(yùn)用熱耦合。其中傳統(tǒng)直接序列去掉了和在傳統(tǒng)法的第二個(gè)柱子的重沸器，并將塔盤部分（叫Section 4）移到了傳統(tǒng)法的第一個(gè)柱子底部（圖1和2）。隨后得到了TCEDS-SR序列。這個(gè)優(yōu)化方法減少了重沸器的加熱次數(shù)，考慮了純化三個(gè)產(chǎn)品
的限制。然后，通過算法規(guī)格和塔盤分布得到的自由度，獲得了能夠減少能量消耗的操作條件。復(fù)雜序列有兩個(gè)自由度。他們是分別是側(cè)流流量和分餾物流階段。
優(yōu)化的方法可以被總結(jié)為以下幾步：(a)得到復(fù)雜方案的基本算法。（b）假設(shè)分餾物流階段的值和連接流。（c）得到嚴(yán)密的塔盤分布復(fù)雜方案模擬模型。在這里為了達(dá)到這個(gè)目的，我們用了Aspen PlusTM。如果得到了產(chǎn)品組分，就保留此算法；否則必須做適當(dāng)?shù)恼{(diào)整。（d）改變一個(gè)側(cè)流流量值，后回到步驟（c），直到在被檢測的測流流量值處，部分的減少了能量消耗。（e）改變分餾物流階段，回到步驟（c），知道能量消耗減少。結(jié)果給出了復(fù)雜方案算法的最佳值。傳統(tǒng)蒸餾提取方法的最優(yōu)算法研究只在分餾物流階段進(jìn)行。是為了得到飼料與分餾物的推斷比值。
3.熱力學(xué)效率
利用TCEDS-SR的最優(yōu)算法，可以通過熱力學(xué)定律算出熱力學(xué)效率。我們用了Seader and Henley (1998)報(bào)到的等式計(jì)算了熱力學(xué)效率。方程如下
熱力學(xué)第一定律
公式
圖 圖
熱力學(xué)第二定律
公式
火用平衡
公式
分離的最小功
公式
第二定律效率
其中b=h-T0，s 是火用函數(shù)，LW = T***是系統(tǒng)的失去的公，*是熱力學(xué)效應(yīng)。熱力學(xué)屬性蒸餾序列中流的熵和焓是用模擬器Aspen PlusTM估值的。
4.計(jì)算CO2的排放
在蒸餾系統(tǒng)中，如在原油蒸餾單位中，二氧化碳主要來源于熔爐、汽輪機(jī)和鍋爐。這些是精煉廠耗能的使用設(shè)備。通過燃燒燃料提供高溫、蒸汽和能量。因此這些是主要的節(jié)能調(diào)整和減少二氧化碳排放的項(xiàng)目。燃料與空氣混合，發(fā)生燃燒，根據(jù)以下計(jì)量方程式產(chǎn)生二氧化碳：
方程式
X和Y分別表示存在于燃料中的碳原子C和氫原子H。假設(shè)碳原子完全氧化。
燃料燃燒時(shí)，假定空氣是過量的。這保證了充分燃燒，所以不會產(chǎn)生一氧化碳。[CO2]Emiss(kg/s)代表二氧化碳的釋放量。與燃燒的燃料數(shù)量有關(guān)。加熱設(shè)備中的QFuel(kW)值如下：
公式
其中a(=3.67)是CO2和C的摩爾質(zhì)量比。而NHV (kJ/kg)代表碳含量為C%時(shí)的凈加熱值。
等式7指出了耗費(fèi)的燃料和加熱設(shè)備均會影響二氧化碳的產(chǎn)量。
鍋爐通過燃料的燃燒產(chǎn)生蒸汽。蒸汽運(yùn)輸?shù)叫枰訙氐奈恢�。在蒸餾系統(tǒng)中，蒸汽在重沸器中間接地加熱目標(biāo)，或作為蒸汽蒸餾的直接剝離劑，如原有單位。
因?yàn)槿紵a(chǎn)生的熱會立即轉(zhuǎn)入到蒸汽中，所以鍋爐的火焰溫度要比熔爐的低。然而仍然在用1800℃的相同理論火焰溫度。160℃的鍋爐爐身溫度也用在了計(jì)算中。用( Gadalla et al., 2005)提出的方法計(jì)算燃料燃燒：
公式
λProc(kJ/kg) 和 hProc(kJ/kg)分別是潛熱和蒸汽的焓。而TFTB(◦C)是鍋爐煙氣的火焰溫度。以上方程式是從鍋爐周圍簡單的蒸汽平衡得到的，鍋爐提供加熱次數(shù)Qproc時(shí)，需要的燃料數(shù)量；假設(shè)鍋爐給水溫度為100℃，焓為419 kJ/kg。 Smithand Delaby (1991)詳細(xì)的說明了方程8的根源，并聲明了所有被使用的基本假設(shè)。方程7和方程8能被用來計(jì)算從蒸汽鍋爐釋放的二氧化碳。
5.控制屬性
現(xiàn)代數(shù)值分析中一個(gè)基礎(chǔ)且最重要的工具是奇異值分解技術(shù)（SVD）。想要通過定性和定量信息得到線性圖時(shí)，SVD有很多重要的應(yīng)用。研究化學(xué)過程中的理論控制屬性就是SVD技術(shù)的重要應(yīng)用之一。從SVD的定義可知：
公式
其中G是應(yīng)用SVD的矩陣，*****左奇異向量的矩陣，和*****右奇異向量的矩陣。
在這種情況下，SVD被用于理論控制屬性的研究中。有兩個(gè)目標(biāo)參數(shù)：最小奇異值（）和最大奇異值（）與最小奇異值（）的比值或條件數(shù)（）：
公式
最小奇異值是測量系統(tǒng)可逆性的，代表系統(tǒng)在反饋控制下的潛在問題。條件數(shù)反映了過程參數(shù)和模型錯(cuò)誤方面不確定的系統(tǒng)敏感度。這些參數(shù)提供了理論控制屬性的定性評定。擁有較高的最小奇異值和較低的條件數(shù)的系統(tǒng)，被認(rèn)為在反饋控制條件下有最好的動態(tài)特性( Klema and Laub,1980)。
6.研究的案例
為了對比序列的反應(yīng)，使用了三聯(lián)混合物（表1）。理想階段的數(shù)目，即熱耦合提取精餾序列中的給料階段和最初的分餾物階段被放在了被實(shí)施的傳統(tǒng)直接序列結(jié)構(gòu)優(yōu)化之后。這些參數(shù)能夠完成分離。UNIQUAN模型被用來描述熱力學(xué)屬性。研究了不同分餾物/飼料（E/F）的比值。為了保證利用冷凝器中的冷水，要為每一個(gè)分離算法壓力。根據(jù)Kister (1992)的試探法，給出了壓力下降一個(gè)塔盤。推測每摩爾純化99%的產(chǎn)品。
7.結(jié)果
以下部分會討論最終的算法和關(guān)于能量消耗、二氧化碳排放、熱力學(xué)效應(yīng)、TAC和控制屬性的績效。
通過前面描述的過程，對每個(gè)飼料混合物實(shí)施了傳統(tǒng)和耦合序列的算法與能量優(yōu)化。DS和TCEDS-SR（案例M2）的典型優(yōu)化曲線分別在圖3和4中給出。被檢測到的分餾物階段和連接流量均能決定D和STCEDS-SR的分餾物階段最優(yōu)值。優(yōu)化曲線顯示了關(guān)于能量消耗的探索變量的影響。
在能量消耗方面，算法對連接流量和分餾物階段的變化敏感。這一現(xiàn)象表明了，必須確定操作注意事項(xiàng)。這個(gè)系統(tǒng)的控制算法為重要的發(fā)展任務(wù)。表格2-7給出了優(yōu)化后的塔盤分布和一下重要的算法變量。
表格8-10給出了提取精餾配置的嚴(yán)格優(yōu)化結(jié)果。指出了溶劑進(jìn)料比對被研究的配置中的能量消耗、能量評估、η和CO2釋放的影響。實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以被總結(jié)為以下幾點(diǎn)：（1）與傳統(tǒng)精餾序列相比較，減少復(fù)雜萃取精餾系統(tǒng)的溶劑進(jìn)料比時(shí)會減少節(jié)能。最終會使全年總消費(fèi)提高；（2）與傳統(tǒng)方式相比較，復(fù)雜萃取方法可以節(jié)約20-30%的能量；（3）TCEDS-SR的第二定律效率（η）要高于相應(yīng)的傳統(tǒng)萃取精餾；（4）全球二氧化碳排放和TCDES-SR的減少是相當(dāng)大的，其范圍為24-30%。
作為再混合的結(jié)果，報(bào)道了傳統(tǒng)序列的無效性(Triantafyllou and Smith, 1992)。因此對熱耦萃取序列做出適當(dāng)?shù)膬?yōu)化是可以解決這樣的再混合問題。方法學(xué)家得出了個(gè)算法，消除了再混合的影響。通常，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明熱耦合的優(yōu)化引起了明顯的節(jié)能、節(jié)TAC和CO2排放的減少。并且提高了第二定律效應(yīng)的值（尤其是E/F的值）。
得到了傳統(tǒng)和熱耦萃取精餾序列的理論控制屬性。SVD技術(shù)需要轉(zhuǎn)換函數(shù)矩陣。能夠通過完成優(yōu)化算法的操縱變量改變，并記錄三個(gè)產(chǎn)品的動態(tài)響應(yīng)而產(chǎn)生轉(zhuǎn)換函數(shù)矩陣。為了得到轉(zhuǎn)換函數(shù)矩陣，要在Aspen DynamicTM上進(jìn)行開環(huán)模擬。表格11-13提供了SVD測量每個(gè)序列的結(jié)果。
TCEDS-SR選項(xiàng)顯示了較高的最小奇異值（所有研究中均在E/F的低值處）；因此可以認(rèn)為比起反饋控制條件下的傳統(tǒng)萃取序列，這個(gè)耦合系統(tǒng)能夠表現(xiàn)出更好的控制屬性。條件數(shù)的結(jié)果顯示，復(fù)雜序列在E/F的低值處提供了最佳值。最終，可以認(rèn)為熱耦合萃取精餾系統(tǒng)比起傳統(tǒng)的，能更好的適應(yīng)干擾的影響。
通常，TCEDS-SR選項(xiàng)的控制屬性與傳統(tǒng)蒸餾序列中得到的控制屬性一樣好（在E/F低值處）。然而在高值處卻有更好的節(jié)能節(jié)TAC，更好的η值和減少CO2排放。
8.結(jié)論
研究了帶有側(cè)整流器的熱耦合萃取精餾序列的算法和優(yōu)化，并與傳統(tǒng)萃取序列作比較。通常節(jié)能算法被用來計(jì)算從TCEDS-SR釋放的CO2。為了達(dá)到節(jié)能和減排，優(yōu)化了所有條件。給出的例子指出算法可以提供所有需要的操作參數(shù)。觀察到了某些動態(tài)：TCEDS-SR比傳統(tǒng)方法節(jié)省了20-30%的能量。復(fù)雜方案顯示了減排。至于熱力學(xué)效率，在所有案例中，當(dāng)加入熱耦合時(shí)，會增加熱力學(xué)效率的值（由其是在E/F高值處）。控制屬性與傳統(tǒng)序列的相似（與傳統(tǒng)序列相比，在E/F低值處，整合序列顯示了相似或更好的最小奇異值和條件數(shù)）
結(jié)果顯示，萃取熱耦合精餾序列能夠達(dá)到有效的節(jié)能。換而言之，它能夠減排。而且，理論控制屬性指出，無需額外的控制屬性也能獲得節(jié)能和減排。 |
|
回復(fù)此樓
一志愿武漢理工，總分321，英一數(shù)二，求老師收留。
+5
一志愿東華大學(xué)化學(xué)070300，求調(diào)劑
+7