Development of a Discrete Kinetic Model for Modeling of Industrial Hydrocracking Reaction Accompanied With Catalyst Diactivation
محل انتشار: ششمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,005
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC06_327
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1388
چکیده مقاله:
In order to model the industrial scale hydrocracking process, a five lump discrete model was employed in this research. The experimental data obtained from a pilot-scale fixed bed reactor over Ni-Mo/Silica-Alumina catalyst in a wide range of operating conditions was used for prediction and tuning the kinetic parameters using Genetic algorithm. Model predictions showed good agreement with experimental data with average absolute relative deviation (AARD) of 5.97 %. Afterward, presented kinetic model was used to simulate the vacuum gas oil (VGO) industrial hydrocracking reaction accompanied by catalyst deactivation. The activity of the catalyst was taken as a time dependent variable and the firstyear of operational data were used to derive the deactivation parameter. Industrial data during three and half years used to validate the model. The comparison showed that the presented model provides a reasonable fit to estimate the product yields of LPG, naphtha, kerosene, diesel with AARD of 7.12%.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Azita Barkhordari
School of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran, Iran
Shohreh Fatemi
School of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran, Iran
Mahdi Daneshpayeh
School of Chemical Engineering, Faculty of Engineering, University of Tehran, Iran
Hossain Zamani
Proficient Refinery Engineering, Bandar Abbas Oil Refinery, Bandar Abbas, 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 :