주기적 흡착 공정의 다목적 최적화 = Multiobjective optimization of cyclic adsorption processes
저자
발행사항
서울 : Graduate School, Yonsei University, 2001
학위논문사항
학위논문(박사)-- Graduate School, Yonsei University : Dept. of Chemical Engineering 2001.2
발행연도
2001
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
vi, 113장 : 삽도 ; 26 cm
일반주기명
본문은 영문임
초록서명임
지도교수: 문일
소장기관
주기적 흡착 공정은 화학공장에서 많이 이용되고 있으며, 실험과 이론적인 연구도 또한 많이 이루어져 왔다. 본 논문은 다목적최적화 기술 중에서 가장 간단하면서도 자주 쓰이던 가중치법(SWOF)을 개선한 새로운 다목적최적화 방법론(mSWOF)을 제시하였고, 이러한 방법을 처음으로 주기적 흡착 공정에 적용하여 보았다. 주기적 흡착 공정 중에서 RPSA공정과 TSA 공정을 택하여 수학적인 모델을 구성하였고, 초기상태로부터 주기적 정상상태(CSS)까지 도달하는 동적 상태를 관찰하기 위해서 single discretization을 이용하였으며, 최적화모델을 구성하기 위해서는 공간과 시간에 대해서 cemplete discretization을 하였다.
두 가지 경우에 대해 RPSA공정의 다목적최적화를 수행하였다. 하나는 동력을 절약하고, 산소의 순도를 높이는 동시에, 주기적 정상 상태에 도달하는 시간을 줄일수 있는 조건을 찾기 위한 것이고, 또 하나는 순도와 회수율을 동시에 높이기 위한 것이다. 이를 위하여 각각의 Pareto point를 구하기 위한 최적화를 수행하였고, 그 결과를 토대로 민감도 분석(sensitivity analysis)도 수행하였다. 채택된 또 다른 공정은 공기로부터 벤젠, 톨루엔, 파라자일렌을 정제 및 회수하기 위한 TSA 공정이다. 두 탑 연속 운전을 할 수 있는 조건하에서 퍼지가스의 온도에 따른 TSA 공정의 성능을 평가하기 위하여 퍼지가스량, 재생에너지의 소모속도와 흡착효율을 정의하고 수 차례의 모사를 통하여 재생온도에 따른 성능에 변화를 파악하였고, 이를 이용하여 다목적최적화와 민감도 분석을 행하였다.
즉, 본 연구에서는 기존의 SWOF 방식의 단점을 해결한 새로운 다목적최적화 방법론(mSWOF)을 개발하여, 효율적으로 Pareto curve를 근사할 수 있었고 본 방법으로 주기적 흡착공정의 최적 운전이나 설계에 대한 decision making을 쉽게 할 수 있는 가이드라인을 체계적으로 구할 수 있었다.
Cyclic adsorption processes have been used in various chemical industries. Experimental and theoretical studies of adsorption processes have also been performed. This paper devises a new multiobjective optimization approach (mSWOF) by modifying the previous summation of weighted objective function (SWOF) method and first applies this technique to the cyclic adsorption processes for easy decision making in their design and operation. The SWOF adopted in this study is one of the most traditional and the simplest way of multiobjective optimization programming (MOOP). Mathematical models were developed for the rapid pressure swing adsorption (RPSA) and the thermal swing adsorption (TSA). The optimization model used both the single discretization of a spatial domain and the complete discretization of spatial/time domains, and the simulation model adopted just single discretization of a spatial domain.
This study accomplished the multiobjective optimization of the RPSA process in two cases, which separates the oxygen from the air. The first case is to reduce the operating power and to shorten cyclic steady state (CSS) convergence time, as well as to increase the purity of the desired product at CSS. The second case is to improve the purity and recovery of oxygen simultaneously in some range of a decision variable. Then the sensitivity analysis of the both cases in RPSA was also conducted. The TSA process purifies and regenerates the ternary mixtures consisting of benzene, toluene and p-xylene (BTX). The influences of regeneration temperature on the breakthrough curves, the CSS convergence, the purge gas consumed and the adsorption ability were analyzed. As the purge gas temperature changes, the regeneration efficiency and the adsorption amount have a trade-off. Thus, to save the regeneration energy and to enhance the adsorption efficiency, the multiobjective optimization and sensitivity analysis were also performed for this TSA process under the condition of the continuous two-bed operation at CSS.
In summary, this study presents the new multiobjective optimization approach (mSWOF), which eliminates the demerits of conventional SWOF and approximates the Pareto curve efficiently with several Pareto points. With this method, we performed the multiobjective optimization and sensitivity analysis of RPSA and TSA.
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