Comprehensive Evaluation of Side-Absorber Distillation Column Performance in Ethanol Extractive Dehydration
محل انتشار: مجله طراحی فرآیندهای شیمیایی، دوره: 5، شماره: 1
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 4
فایل این مقاله در 25 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_CPD-5-1_006
تاریخ نمایه سازی: 24 دی 1404
چکیده مقاله:
A side-absorber distillation column (SADC) model was used for ethanol extractive dehydration (EED) with ethylene glycol (EG) as the solvent for the first time. The model performance was evaluated in terms of product purity, energy consumption rate, and the amount of solvent used. Initially, the system behavior was analyzed from a thermodynamic point of view. Then, the process was simulated, and the effect of all operational and design variables was separately and simultaneously evaluated through sensitivity analysis. By determining the optimal value of each variable, the SADC model was optimized. Using the optimized structure, ethanol with a molar purity of ۹۹.۸% and a specific energy consumption rate of ۰.۳۲۵ kWh/kg was extracted. Then, the performance of the SADC structure was operationally compared with classical two-column (CTC) and dividing wall column (DWC) configurations. In addition to maintaining high purity, the SADC model can reduce the reboiler heat duty by ۳۷% and ۳۰%, respectively, compared to the CTC and DWC structures. The amount of solvent consumed in the SADC structure was also reduced by ۲۶.۳% compared to the other two configurations. On the other hand, the SADC model is simpler and structurally smaller than other models, and it imposes less investment and operational costs.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Ailin Dastouri
Department of Chemical Engineering, Qu.C., Islamic Azad University, Quchan, Iran
Behrooz Mahmoodzadeh Vaziri
Department of Chemical Engineering, Ma.C., Islamic Azad University, Mashhad, 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 :