Environmental sustainability enhancement of a petroleum refinery through heat exchanger network retrofitting and renewable energy
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 464
فایل این مقاله در 11 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_AET-3-4_004
تاریخ نمایه سازی: 22 تیر 1398
چکیده مقاله:
This paper presents a case study on the enhancement of environmental sustainability in a petroleum refining process based on an exergetic diagnostic approach. The Life Cycle Assessment (LCA) pinpointed crude oil production and electricity generating systems as the main sources of environmental unsustainability. The existing hot utility demand of the process is 78.4 MW with a temperature difference of 40°C, where the area efficiency of the existing design is 0.7254. The targeting stage sets the minimum approach temperature at 18.96 °C, thereby establishing the scope for potential energy savings. The suggested design option with a total energy demand of 109,048 kW, the same as the existing one but 72,699 kW higher than the target, needs a 17,873 m2 area in 38 exchangers. Notably, this requires 2,914 m2 less surface area, suggesting the practicality of the project with a limited number of modifications such as the repiping of the existing exchanger units. Moreover, to enhance further the sustainability of the petroleum refining process, the possible solutions such as the renewables were evaluated through various scenarios; thus, resulting in a reduction in the environmental impacts from 2.34E-06 to 2.27E-06 according to ReCiPe, and thus paving the way towards a sustainable petroleum refining process.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Behrouz Raei
Department of Chemical Engineering, Mahshahr Branch, Islamic Azad University, Mahshahr, Iran
Ali Ghannadzadeh
Department of Chemical Engineering, Hamedan University of Technology, Hamedan, 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 :