Fast and accurate distillation design requires a model that significantly reduces the problem size withour loss of accruacy is especially suitable for rela-time applicatoins. the reduced order model is obtained by use of Principal Component Anlysis(PCA). Then the extended Kalman filter and the Recursie Predictiuon Error(RPE) mehtod are appliced to identify the model parameters and the feed compostion form the measuremenets of the coumn. as a consequence it is found that the model reduction thechique can account for the dynamics of the rigorous distillation model and not only the model parameters, bu also the feed compostion can be identified efficiently. this technique is applied to industrial operation data verify the performance of reduced order model.
Fine chemical production must assure high-standard product quality as well as characterized as multi-product production in small volumes. Installing high-precision batch distillation is one of the common elements in the successful manufacturing of fine chemicals, and the importance of the process operation strategy with quality assurance cannot be overemphasized. In this study, we investigate the optimal operation strategy and production planning of a sequential multi-purpose plants consisting of batch processes and batch distillation with unlimited intermediate storage. We formulated this problem as an MILP model. A mixed-integer linear programming model is developed based on the time slot, which is used to determine the production sequence and the production path of each batch. Illustrative examples show the effectiveness of the approach.
A wireless Internet proxy server cluster has to Distillation and Caching functions in order that a user on wireless internet can use existing wired internet service. Distillation function works to distill HTML documents and included images according to the defined preference by a user. When a user requests repeatedly, Caching function decreases response time by reusing original and distilled images or HTML documents. In this paper, we proposed enhanced distillation and caching functions. We performed experiments using 16 PCs and experimental results show the effectiveness of the proposed system compared to the existing system.
In this study, a theoretical model for the transport phenomena in an Air Gap Membrane Distillation used for desalination was developed. The model is based on the conservation equations for the mass, momentum, energy and species within the feed water solution as well as on the mass and energy balances on the membrane sides. The rarefaction impacts are taken into consideration showing their effects on process parameters particularly permeate flow and thermal efficiency. The theoretical model was validated with available data and was found in good agreement especially when the slip condition is introduced. The rarefaction impact was found considerable inducing an increase in the permeate flux and the thermal efficiency.
A tunable reduced-order distillation model is proposed for real-time applications. To develop the model, a binary distillation column with MaCabe-Thiele assumptions was considered first and then the governing equations for the column were reduced to a simplified vector differential equations using the collocation method combined with cubic spline interpolation function. The final reduced-order model has four tuning parameters, relative volatilities and liquid holdups for rectifying and stripping sections, respectively. To assess the applicability of the developed model,the real-time adjustment of the model was tried by recursively updating the tuning parameters using the BKF algorithm. As a result, it was found that the reduced-model follows the simulated distillation process very closely as the parameters are improved.
Distillation columns are widely used in almost every chemical plant. The use of multivariable control for such units is attractive because of the strong interactions exhibited between outputs and inputs and the desire to control simultaneously both top and bottom products. In this research design of a robust multivariable controller for distillation column was considered; output feedback controller with proportional and integral modes was designed using pole assignment. The transfer function matrix was obtained by fitting the step response realtions between single input double output pairs of variables. This matrix was then converted to linear time invariant state space model by multivariable realization technique. With the proposed multivariable proportional and integral controller applied to the process, the result of the digital computer simulation showed a good performance of asymtotic tracking. The limited experimental performance of this multivariable control was compared with the result from simulation. It was found that the proposed controller performed satisfactorily for the distillation column which separated binary mixture of methanol and water.
The major difficulty in distillation column control lies in executing the set point tracking and the disturbance rejection, because of continuous changes in model order and dead time. For that, generalized predictive control(GPC) was applied to distillation column control. Recursive least square method was used to adjust the changes of model order and dead time. Quadratic progamming(QP) was used to solve the constraint problems in control action and the rate of control action. As a result of the simulation on the dynamic simulator(SPEEDUP) and the experiment on pilot plant, the ability of the set point tracking and the disturbance rejection was acceptable to apply to the real distillation column.
A new on-line optimization technique of a distillation column is presented. The equation decoupling method and the simultaneous solution method are combined to simulate the distillation process. The storage requirement is small enough to run on a PC. A improved successive quadratic programming is used to find the optimum operating conditions. The optimizer is intensively tested by using the dynamic simulator, SPEEDUP. After this, the technique is applied to a binary distillation column that treats methanol and water.
본 연구에서는 용매로써 sulfolane을 사용하고 2기의 증류탑을 이용하여 톨루엔이 과량 함유된 비 방향족 혼합물로부터 고 순도의 톨루엔을 생산해 내는 추출증류공정에 대한 전산모사 작업을 수행하였다. Sulfolane 용매를 이용한 추출증류공정의 모사를 위한 열역학 모델식으로는 NRTL 액체 활동도계수 모델식을 사용하였으며 범용성 화학공정 모사기인 Aspen Plus 12.1을 사용하였다. 모사 결과 최종제품으로 얻어진 톨루엔의 순도는 99.8 wt%였으며, 원료에 대한 회수율은 99.65%로 나타남을 알 수 있었다.
Saleh, Jehad M;Ali, Emad M.;Orfi, Jamel A;Najib, Abdullah M
Membrane and Water Treatment
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제11권5호
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pp.363-374
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2020
Membrane distillation (MD) is a process used for water desalination. However, its commercialization is still hindered by its increased specific cost of production. In this work, several process configurations comprising Direct Contact and Permeate Gap distillation membrane units (PGMD/DCMD) were investigated to maximize the production rate and consequently reduce the specific water cost. The analysis was based on a cost model and an experimentally validated MD model. It was revealed that the best achievable water cost was approximately 5.1 $/㎥ with a production rate of 8000 ㎥/y. This cost can be further decreased to approximately 2 $/㎥ only if the heating and cooling energies are free of cost. Therefore, it is necessary to decrease the MD capital investment to produce pure water at economical prices.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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