Optimization of an Integrated Natural Gas to Polypropylene Plant Using Sinus-Cosine Algorithm
محل انتشار: مجله علوم و فن آوری نفت، دوره: 13، شماره: 2
سال انتشار: 1402
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 50
فایل این مقاله در 21 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JPSTR-13-2_006
تاریخ نمایه سازی: 27 بهمن 1402
چکیده مقاله:
The main aim of this study is to simulate and optimize an integrated industrial natural gas (NG) to polypropylene (PP) plant (NGTPP). The optimization in this study aimed to increase the PP productivity as an objective function of the optimization problem. This plant consisted of four subunits: NG to synthesis gas, synthesis gas to methanol, MTP , and PTPP units. After sensitivity analysis of all possible effective parameters, reformer temperature(TRef.gas), methanol reactor temperature(TMeOH), methanol reactor pressure (PMeOH), hydrocarbon return flow ratio to methanol reactor (RHC), PP reactor temperature(TPPR), PP reactor pressure(PPPR), Ticl۴(MTicl۴) and TEA(MTEA) inlet flow to PP reactor have been selected. These parameters were optimized using the Sinus-Cosine Algorithm(SCA). Optimal obtained results showed that the TRef.gas, TMeOH, PMeOH, RHC, TPPR, PPPR, MTicl۴, and MTEA equal ۸۷۵.۵۳ ۰C, ۲۲۵.۹۱ ۰C, ۱۴۰.۸۷ bar, ۰.۷, ۵۵.۱۹ ۰C, -۱.۹۶ bar, ۱۰۷.۹۷ kg/h, and ۳.۹۳ kg/h, consequently. Maximum PP productivity was ۷۰۵۸.۸۵ kg/hr at the optimum point.
کلیدواژه ها:
Large scale optimization ، Single Objective Optimization ، Aspen HYSYS and Plus ، SCA ، Polypropylene production
نویسندگان
Hosein Soltanalizadeh Maleki
Faculty of Chemical Engineering, UFaculty of Chemical Engineering, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
Alireza Behroozsarand
Faculty of Chemical Engineering, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
Zeinab Hosseini-Dastgerdi
Faculty of Chemical Engineering, Urmia University of Technology, Urmia, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :