Water+n-methylformamide(NMF), benzene+NMF 그리고 toluene+NMF의 353.15 K 이성분계 등온 기-액상평형을 headspace gas chromatography(HSGC)로 측정하였고, NMF+benzene+n-heptane과 NMF+toluene+n-heptane 삼성분계에 대한 298.15 K 액-액상평형을 tie-line 측정법으로 결정하였다. 이성분계 기-액상평형 데이터는 공비점이 없었으며, $g^E$ 모델식(Margules, van Laar, Wilson, NRTL, UNIQUAC)에 비교적 작은 편차로 잘 상관되었다. 삼성분계 tie-line 데이터는 NRTL식과 UNIQUAC식을 이용하여 상관과 추산을 병행하였으며, Hirata-Fujita식과 Maior-Swenson식을 이용하여 정확도를 검증하였다.
본 연구에서는 디메틸에테르(dimethyl ether, DME) 생산 공정에 포함되어 있는 이산화탄소 제거공정에서 이산화탄소 제거용 용매로써 노말 메틸 피로리돈(N-methyl-2-pyrrolidone, NMP)수용액을 사용하는 공정에 대한 전산모사를 수행하였다. 한편, 이산화탄소 제거공정을 모사하기 위해서 Invensys 사의 PRO/II with PROVISION 9.1을 사용하였으며, 열역학 모델식으로는 NRTL 액체활동도계수 모델식과 Soave-Redlich-Kwong 상태방정식을 사용하였다. 그리고 기체 성분들의 NMP 용매에 대한 용해도 추산을 위해서 헨리의 법칙을 추가적으로 사용하였다. NRTL 액체 활동도계수 모델식의 이성분계 상호작용 매개변수를 결정하기 위하여 상평형 실험 데이터의 회귀분석을 수행하였으며 결정한 매개변수의 정확성은 실험 데이타와의 비교를 통해 검증하였다. 또한 재비기의 열 소모량을 최소화시키기 위한 최적의 원료 주입단 위치를 결정하였다.
본 연구에서는 공비점 분리제로써 벤젠을 사용하고 3기의 증류탑을 이용해서 에탄올 수용액으로부터 거의 순수한 무수 에탄올을 생산해 내는 공비증류공정에 대한 모델링과 최적화 작업을 수행하였다. 공비증류공정의 모사를 위한 열역학 모델식으로는 NRTL 액체 활동도계수 모델식을 사용하였으며 상용의 화학공정 모사기인 PRO/II with PROVISION 6.01을 사용하였다. 최적화 작업을 위한 목적함수로는 각 증류탑 재비기의 Heat duty로 정하였으며 농축기 탑상제품의 에탄올의 농도를 최적화 변수로 정하였다. 농축기 탑상 제품에서 에탄올 몰농도가 76 mole%일 때 증류탑의 재비기의 Heat duty의 합이 최소가 됨을 알 수 있었다.
가연성 액체 혼합물의 화재 위험성을 특징짓는 주된 물리적 성질은 인화점이다. 본 연구는 이성분계 가연성 혼합물의 인화점을 측정하고 예측하고자 한다. Seta flash 밀폐식 장치를 이용하여 n-propanol+propionic acid 계의 인화점을 측정하였다. van Laar 식과 NRTL 식을 이용한 최적화 기법을 통해 인화점을 예측하였다. 이 계산치와 라울의 법칙에 의한 계산치를 비교하였다. 그 결과, 최적화 기법에 의한 계산치가 라울의 법칙에 의한 계산치 보다 측정값에 보다 근사하였다.
초산의 회합성을 설명할 수 있는 모델식을 비교 제안하기 위해 298.15K와 318.15K의 실험치 자료를 화학적 이론이 고려된 전개식과 일반적인 기액 평형식에 Margules, Wilson, NRTL식을 각각 적용하여 계산한 값들을 서로 비교하였다. 회합성이 고려된 모델식을 적용하여 계산한 값이 실험치와 잘 일치하였다.
인화점은 화재 및 액체의 폭발 위험의 가능성을 결정하는 데 사용되는 가장 중요한 물리적 특성이고, 산업공정에서 안정성 평가시 중요한 연소특성 가운데 하나이다. 따라서 본 연구는 4류 위험물 중 알코올계 혼합물인 {methanol + 1-butanol}, {ethanol + 1-butanol} 그리고 {2-propanol + 1-butanol} 이성분계 101.3 kPa에서 최소인화점을 SETA closed cup flash point tester를 이용하여 측정하였다. 각 이성분계에 대하여 Wilson, NRTL 및 UNIQUAC 파라미터를 이용하여 혼합물에 대한 인화점 예측하고 실험 결과와 비교하였다. 비교결과 모든 예측값과 실험값은 유사한 값을 보였고 편차가 1.14 K 이내의 결과를 보였다.
인화점은 공기 속 가연성 증기의 농도가 연소하한계(lower flammability limit)에 도달할 때의 최저 온도이며, 산업현장에서 사용하는 물질들의 화재와 폭발의 위험성을 결정하는 중요한 물성치이다. 단일 성분의 인화점 정보는 여러 문헌에서 얻을 수 있으나, 이성분계 혼합물의 인화점은 충분히 제공되어 있지 않다. 본 연구에서는 tert-pentanol+n-decanel 계의 인화점을 Tag 개방식 장치를 이용하여 측정하였다. 실험값은 Raoult의 법칙과, Wilson 식과 NRTL 식을 활용한 최적화 기법에 의해 계산된 값들과 비교되었다. 최적화 기법에 의한 계산값이 Rauolt의 법칙에 의한 계산값 보다 실험값에 더욱 근접하였다.
본 연구에서는 Isobutyl Acetate와 Isobutyl Alcohol의 공비혼합물을 압력변환증류공정(PSD; Pressure Swing Distillation Process)을 이용하여 99.9 mol% 이상의 Isobutyl Acetate를 분리하는 공정모사를 수행하였다. 압력변환증류공정은 공비혼합물의 상대휘발도와 공비조성이 압력의 변화에 따라 차이가 나는 특성을 이용한 공정이다. 액상에서는 Non-Random Two Liquid (NRTL) model을 그리고 기상에서는 Peng-Robinson equation을 이용하였다. 최적화 방법으로 환류비와 주입단 위치를 변수로 두고 총 재비기 소요 열량을 최소화시키는 목적으로 최적화를 수행하였다. 압력변환 증류공정은 두 개의 증류탑을 필요로 함에 따라 고압 증류탑과 저압 증류탑의 배열에 따른 최적화 조건 또한 비교를 수행하였다.
본 연구는 ethylene oxide로부터 monoethylene glycol을 주제품으로 생산하는 상용화된 실제 공정의 생산 능력 증가시에 필요한 공정 모사와 에너지 절감을 위한 최적화 연구로서, 공정에 관여하는 다성분계의 기/액 상평형 거동을 NRTL-RK식으로 나타내고, 필요한 총 91개의 2성분계쌍의 상호작용 파라미터 값들로는 8개의 2성분계쌍에 대해서는 Aspen $Plus^{TM}$ 상용 모사기(Ver. 2006)에 내장된 값, 28개의 쌍에 대해서는 상평형 데이터를 문헌에서 조사하여 회귀분석하고 나머지 2성분계에 대해서는 모사기 내의 추산 기능을 이용하여 구한 값을 사용하였으며, 공정 모사 결과와 실제 공정 데이터와의 비교를 통해 상평형 계산의 정확성을 확인한 후, 모사기에 내장된 민감도 분석 기능을 사용하여 전체 에너지 소모량에 대한 각 장치의 민감도를 조사하여 적절한 조절변수를 선정하고 모사기 내에 내장되어 있는 순차적 2차 계획법에 의한 최적화 기능을 이용하여 공정 전체의 에너지 절약을 위한 최적화 작업을 수행하였다.
인화점은 산업현장에서 화재 및 폭발의 위험성을 결정하는데 사용되는 중요한 지표의 하나로 안정성 평가 시 많이 사용되고 있다. 따라서 본 연구는 고무제조 공정에서 주로 쓰이는 이성분계 혼합물 중 {toluene+ethylbenzene}, {methlycyclohenxane+ethylbenzene} 그리고 {n-heptane+ethylbenzene} 대한 인화점을 101.3 kPa에서 SETA 밀폐식 인화점 측정기를 이용하여 측정하였다. 각 이성분계에 대하여 Raoult's의 법칙, Wilson, NRTL 및 UNIQUAC 파라미터를 이용하여 혼합물에 대한 인화점 예측하고 실험 결과와 비교하였다. 비교 결과 모든 예측값과 실험값은 유사한 값을 보였고 편차가 1.74 K이내의 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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