본 연구는 공정 모사와 2단계 비용 최적화에 기반하여 MEK 공정을 최적 설계하는데 그 목적을 두고 있다. 제안된 공정은 탈수소화 반응을 이용하여 2-부타놀로부터 MEK를 생산하는 반응기와 재순환 흐름으로 서로 연결되어 있는 여러 개의 분리탑으로 구성되어 있다. 공정 모사에 있어서 재순환 흐름은 공정의 수렴성을 어렵게 만드는 주요한 인자로써, 본 연구에서는 다음의 세가지 방법을 사용하여 이 문제를 해결한다. 우선, 물질의 손실을 해결하기 위한 방법으로 내부-순환 ...
본 연구는 공정 모사와 2단계 비용 최적화에 기반하여 MEK 공정을 최적 설계하는데 그 목적을 두고 있다. 제안된 공정은 탈수소화 반응을 이용하여 2-부타놀로부터 MEK를 생산하는 반응기와 재순환 흐름으로 서로 연결되어 있는 여러 개의 분리탑으로 구성되어 있다. 공정 모사에 있어서 재순환 흐름은 공정의 수렴성을 어렵게 만드는 주요한 인자로써, 본 연구에서는 다음의 세가지 방법을 사용하여 이 문제를 해결한다. 우선, 물질의 손실을 해결하기 위한 방법으로 내부-순환 포트란을 사용하고, 둘째로 재순환 흐름들을 설정하여 그 흐름에서의 수렴하여야 하는 성분들을 구성한다. 마지막으로 상용 모사기로 하여금 공정을 순차적으로 풀 수 있도록 계산 순서를 재지정한다. 공정 모사를 위하여 아스펜 플러스 정상상태 모사기를 사용하고 설계 변수와 조업 변수를 결정하기 위하여 2단계 비용 최적화 방법을 사용한다. 최적화를 수행하는데 있어서는 여러 개의 재순환 흐름으로 인하여 발생할 수 있는 수렴성 문제를 해결하기 위하여 연속적 2차 계획법을 기반으로 하는 비타당 경로 접근법을 사용한다. 2단계 비용 최적화 방법은 설계 변수와 조업 변수를 동시에 최적화하는 어려움을 해결하기 위하여 적용되었다. 첫번째 단계에서는 분리탑에서의 전체 비용에 대한 설계 변수의 민감도 분석을 통하여 설계 변수를 결정한다. 두번째 단계에서는 연속적 2차 계획법을 기반으로 하는 비타당 경로 접근법을 사용하여 주어진 설계 조건하에서의 조업 변수들을 결정한다.
본 연구는 공정 모사와 2단계 비용 최적화에 기반하여 MEK 공정을 최적 설계하는데 그 목적을 두고 있다. 제안된 공정은 탈수소화 반응을 이용하여 2-부타놀로부터 MEK를 생산하는 반응기와 재순환 흐름으로 서로 연결되어 있는 여러 개의 분리탑으로 구성되어 있다. 공정 모사에 있어서 재순환 흐름은 공정의 수렴성을 어렵게 만드는 주요한 인자로써, 본 연구에서는 다음의 세가지 방법을 사용하여 이 문제를 해결한다. 우선, 물질의 손실을 해결하기 위한 방법으로 내부-순환 포트란을 사용하고, 둘째로 재순환 흐름들을 설정하여 그 흐름에서의 수렴하여야 하는 성분들을 구성한다. 마지막으로 상용 모사기로 하여금 공정을 순차적으로 풀 수 있도록 계산 순서를 재지정한다. 공정 모사를 위하여 아스펜 플러스 정상상태 모사기를 사용하고 설계 변수와 조업 변수를 결정하기 위하여 2단계 비용 최적화 방법을 사용한다. 최적화를 수행하는데 있어서는 여러 개의 재순환 흐름으로 인하여 발생할 수 있는 수렴성 문제를 해결하기 위하여 연속적 2차 계획법을 기반으로 하는 비타당 경로 접근법을 사용한다. 2단계 비용 최적화 방법은 설계 변수와 조업 변수를 동시에 최적화하는 어려움을 해결하기 위하여 적용되었다. 첫번째 단계에서는 분리탑에서의 전체 비용에 대한 설계 변수의 민감도 분석을 통하여 설계 변수를 결정한다. 두번째 단계에서는 연속적 2차 계획법을 기반으로 하는 비타당 경로 접근법을 사용하여 주어진 설계 조건하에서의 조업 변수들을 결정한다.
Present study addresses optimum design of MEK manufacturing plant based on the flowsheet simulation and two-step cost optimization. The plant consists of a reactor that converts 2-butanol to MEK by dehydrogenation and several separation units, which are interconnected by the recycle streams. Due to ...
Present study addresses optimum design of MEK manufacturing plant based on the flowsheet simulation and two-step cost optimization. The plant consists of a reactor that converts 2-butanol to MEK by dehydrogenation and several separation units, which are interconnected by the recycle streams. Due to the existence of recycle streams, the flowsheet simulation exhibited convergence difficulty. In the present study, the difficulty has been alleviated by introducing following techniques: first, In-line Fortran is used to make-up material loss problem; second, tearing and making a convergence component group; third, reordering calculating sequence in the flowsheet sequence. Aspen Plus steady-state simulator is used for the flowsheet simulation and two-step cost optimization strategy has been employed to determine the design and operating variables. In the optimization part, SQP-based infeasible path approach is applied in order to avoid convergence problems due to the existence of several recycle streams. Two-step cost optimization strategy was adopted as an alternative of simultaneous optimization of design and operating variables. First step is to determine the design variables via sensitivity analysis of capital and operating cost in the distillation column. In the second step, operating variables were optimized for the given design specification by SQP-based infeasible path approach.
Present study addresses optimum design of MEK manufacturing plant based on the flowsheet simulation and two-step cost optimization. The plant consists of a reactor that converts 2-butanol to MEK by dehydrogenation and several separation units, which are interconnected by the recycle streams. Due to the existence of recycle streams, the flowsheet simulation exhibited convergence difficulty. In the present study, the difficulty has been alleviated by introducing following techniques: first, In-line Fortran is used to make-up material loss problem; second, tearing and making a convergence component group; third, reordering calculating sequence in the flowsheet sequence. Aspen Plus steady-state simulator is used for the flowsheet simulation and two-step cost optimization strategy has been employed to determine the design and operating variables. In the optimization part, SQP-based infeasible path approach is applied in order to avoid convergence problems due to the existence of several recycle streams. Two-step cost optimization strategy was adopted as an alternative of simultaneous optimization of design and operating variables. First step is to determine the design variables via sensitivity analysis of capital and operating cost in the distillation column. In the second step, operating variables were optimized for the given design specification by SQP-based infeasible path approach.
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