Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.2
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pp.136-139
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2000
A neural controller for process control is proposed that combines a conventional multi-loop PID controller with a neural network. The concept of target signal based on feedback error is used for on-line learning of the neural network. This controller is applied to distillation column control to illustrate its effectiveness. The result shows that the proposed neural controller can cope well with disturbance, strong interactions, time delays without any prior knowledge of the process.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.8
no.4
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pp.303-309
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2010
For the pyrochemical process of spent nuclear fuels, recovery of LiCl-KCl eutectic salts is needed to reduce radioactive waste volume and to recycle resource materials. This paper is about recovery of residual LiCl-KCl eutectic salts in radioactive rare earth precipitates (rare earth oxychlorides or oxides) by using a vacuum distillation process. In the vacuum distillation test apparatus, the salts in the rare earth precipitates were vaporized and were separated effectively. The separated salts were deposited in three positions of the vacuum distillation test apparatus or were collected in the filter and it is difficult to recover them. To resolve the problem, a vacuum distillation and condensation system, which is subjected to the force of a temperature gradient at a reduced pressure, was developed. In a preliminary test of the vacuum distillation/condensation recovery system, it was confirmed that it was possible to condense the vaporized salts only in the salt collector and to recover the condensed salts from the salt collector easily.
This study was aimed to examine inorganic fouling and fouling reduction method in direct contact membrane distillation(DCMD) process. Synthetic seawater of NaCl solution with CaCO3 and CaSO4 was used for this purpose. It was found in this study that both CaCO3 and CaSO4 precipitates formed at the membrane surface. More fouling was observed with CaSO4(anhydrite) and CaSO4·0.5H2O(bassanite) than CaSO4·2H2O(gypsum). CaCO3 and gypsum were detected at the membrane surface when concentrates of SWRO(seawater reverse osmosis) were treated by the DCMD process, while gypsum was found with MED(multi effect distillation) concentrates. Air backwash(inside to out) was found more effective in fouling reduction than air scouring.
In this study, modeling and optimization work were performed to obtain nearly pure anhydrous ethanol from aqueous ethanol mixtures using benzene as an entrainer. NRTL liquid activity coefficient model was adopted for phase equilibrium calculations and PRO/II with PROVISION 6.01, a commercial process simulator, was used to simulate the azeotropic distillation process. We used the total reboiler heat duties as an objective function and the concentration of ethanol at concentrator top as a manipulated variable. As a result, 76 mole percent of ethanol at concentrator top gave an optimum value which minimized the total reboiler heat duties of three distillation columns.
Membrane distillation (MD) is a novel separation process that have drawn attention as an affordable alternative to conventional desalination processes. However, membrane fouling and pore wetting are issues to be addressed prior to widespread application of MD. In this study, the influence of ultrasonic irradiation on fouling and wetting of MD membranes was investigated for better understanding of the MD process. Experiments were carried out using a direct contact membrane distillation apparatus Colloidal silica was used as a model foulants in a synthetic seawater (35,000 mg/L NaCl solution). A vibrator was directed attached to membrane module to generate ultrasonic waves from 25 kHz (the highest energy) to 75 kHz (the lowest energy). Flux and TDS for the distillate water were continuously monitored. Results suggested that ultrasonic irradiation is effective to retard flux decline due to fouling only in the early stage of the MD operation. Moreover, wetting occurred by a long-term application of ultrasonic rradiation at 75 kHz. These results suggest that the conditions for ultrasonic irradiation should be carefully optimized to maximize fouling control and minimize pore wetting.
Lee Youngchul;Song Taekyoong;Cho ByungHak;Baek Youngsoon;Song KyuMin
Journal of the Korean Institute of Gas
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v.9
no.2
s.27
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pp.22-27
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2005
In this study, we analyze computational simulation of cryogenic distillation process to separate $^{13}CH_4$ and $^{12}CH_4$ from LNG by using the cryogenic energy. Used computational simulation program is made Smoker's equation and FUG(Fenske-Underwood-Gilliland)'s method by short-cut method. Generally speaking, the technology of carbon isotope separation is studied by many methods, especially the separation by cryogenic distillation process is commercialized because of many merits.
The aim of this study is to obtain optimum process condition for using two tower distribution to recycle the waste Propylene Glycol Monomethyl Ether Acetate (PGMEA) that is formed after washing LCD. The optimum process condition for the content of PGMEA, which is dependent variable, at 1st distillation was calculated according to Bottom temperature (BTM temperature), Reflux amount, Feed amount, Feed temperatures, and the optimum process conditions and optimum factors for the content of PGMEA at 2nd distillation according to Bottom temperature (BTM temperature), Reflux amount, Feed amount, Feed temperatures. At 1st distillation, Reflux amount, Feed amount, and Feed temperature are significant variables. However, it is found that the BTM temperature range is not significant in the range of process condition used in this study. The optimum process conditions are based on $5700{\ell}$ of Feed amount, $2500{\ell}$ of Reflux amount, $165^{\circ}C$ of BTM temperature, and $130^{\circ}C$ of Feed temperature. For the this condition, the predicted content of PGMEA was calculated as 92.12~94.62%. Significant factors at 2nd distillation are Reflux amount, Feed amount, and BTM temperature. Multicollinearity is between Reflux amount and BTM temperature. BTM was omitted in the multiple regression equation because there is a strong positive correlation between Reflux amount and BTM temperature. Base on $199^{\circ}C$ of BTM temperature, The optimum process conditions are based on $4275{\ell}$ of Feed amount, $6200{\ell}$ of Reflux amount and $130^{\circ}C$ of Feed temperature. In this condition, the predicted content of PGMEA was calculated as 99.0~99.5%.
In this study, we developed a machine learning-based model for predicting the production stage temperature of distillation process. It is necessary to predict an accurate temperature for control because the control of the distillation process is done through the production stage temperature. The temperature in distillation process has a nonlinear complex relationship with other variables and time series data, so we used the recurrent neural network algorithms to predict temperature. In the model development process, by adjusting three recurrent neural network based algorithms, and batch size, we selected the most appropriate model for predicting the production stage temperature. LSTM128 was selected as the most appropriate model for predicting the production stage temperature. The prediction performance of selected model for the actual temperature is RMSE of 0.0791 and R2 of 0.924.
We have designed an extractive distillation for separating maximum boiling azeotrope of acetone-chloroform system. PRO/II 9.4 was used to simulate the overall process. The VLE data adopted from Dortmund data bank was regressed to obtain a new set of binary interaction parameters. Three different entrainers were used for the separation process--dimethyl sulfoxide (DMSO), ethylene glycol (EG) and benzene--to test their viability for the acetone-chloroform system. Thermodynamic feasibility analysis was done through ternary map diagrams. Two different thermodynamic models, NRTL and UNIQUAC, were explored for the study of overall process.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.3
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pp.263-268
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2001
A new control scheme s proposed for the control of reactive batch distillation (RBD) column. A nonlinear wave model captures the essential dynamic behavior of the RBD process. The proposed control scheme is based on both Generic Model Control(GNC) and nonlinear wave model. The control scheme uses a profile position of the column as a controlled variable. Ethanol esterification process using RBD is chosen as an example process. Tight control of the distillate purity is obtained with the use of the proposed control scheme.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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