基于先进㶲分析的分壁式萃取精馏塔热能分布机制及热耦合变化规律研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:21878028
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:65.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:B0801.化工热力学
- 结题年份:2022
- 批准年份:2018
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2019-01-01 至2022-12-31
- 项目参与者:Gade Pandu Rangaiah; 魏顺安; 秦莉晓; 粟杨; 胡延杰; 严诚磊; 杨傲; 李富华; 魏任星;
- 关键词:
项目摘要
The development of the low-cost and energy efficient extractive distillation column (EDWC) has scientific significance for reducing high-energy consumption in the separation of azeotropic systems. It is greatly challenging to improve the thermal efficiency due to unclear thermal energy distribution around the dividing wall and the complex relationship among coupled multivariable such as feed ratio and split ratio. This project will propose an EDWC model that considers heat transfer across the dividing wall using computer programming and small-scale experiment strategies. Advanced exergy analysis approach will be used to explore the relationship among energy distribution with the effect of internal configurations and multivariable factors, coupled Thermal changes, and heat transfer among trays. To address the influence of different types of extractive distillation systems and corresponding dividing wall locations, genetic algorithm will be employed to optimize operational variables and equipment parameters with the objective of minimizing exergy loss. To effectively utilize or avoid heat loss throughout the column, some preliminary tentative ideas for improving configurations of the dividing wall will be proposed, which will be further validated by the experiment. A new EDWC model considering heat transfer across the dividing wall with high separation performance, thermal efficiency, and operational advantage will be then established. This project will provide a more reliable support for solving the large deviation between theoretical research and practical application along with accelerating its industrial application.
开发低成本、低能耗的分壁式萃取精馏塔(EDWC)对解决共沸物系分离的高能耗问题具有重要的科学意义。针对EDWC内部特殊隔壁周围热能分布机理不明,进料比、气液分离比等多变量热耦合变化关系复杂等问题给提高热能效率带来的挑战,本申请拟结合计算机编程、小试实验修正等多尺度策略构建考虑隔壁传热的EDWC模型。基于先进㶲分析阐明塔内隔壁结构、多变量等因素影响的热能分布情况、热耦合变化规律及塔板间传热的相互影响关系。考虑不同类型的萃取精馏分离体系及相应隔壁位置等多因素影响,以最小㶲损失为优化目标,结合遗传算法优化EDWC的相关工艺参数。提出隔壁构型改进的一些初步设想并结合小试实验验证来有效地利用或规避塔内热损失,探索出一种新型考虑隔壁传热的具有较高分离性能、热效率或操作性能的EDWC模型。本项目将为解决理论研究与实际应用之间的较大偏差问题及加快其工业化应用进程提供更可靠的依据。
结项摘要
面节能减排国家战略,针对共沸物分离难、能耗大的现状,围绕分壁式萃取精馏等共沸分离塔㶲损失分布机制、热耦合变化规律及其对热能利用效率的影响机制的关键科学问题开展研究,取得重要研究进展:1)成功搭建了考虑隔壁传热的分壁式萃取精馏塔模型并对分壁式萃取精馏塔进行了热耦合机制探究与优化研究;2)揭示了萃取精馏溶剂对共沸平衡的破沸作用机制,提出萃取精馏分离共沸物过程的合成设计指导框架;3)揭示了针对共沸体系的萃取精馏等分离过程的热耦合与节能机制,基于系统热能内外耦合机制的研究,提出了一系列实现热量最优匹配的分壁式萃取精馏塔等分离塔构型和节能降碳策略,所开发的部分关键技术已产业化应用,使企业产生了显著的经济、社会以及环境效益。依托本项目取得了一系列的创新成果,以第一/通讯作者发表本项目标注的SCI论文41篇,其中,发表化工顶刊3篇,化工三大刊近20篇,5篇文章入选ESI 1%高被引论文,一篇入选ESI热点论文,依托本项目获批国家自然科学基金优秀青年基金、国家自然科学基金面上项目、重庆市自然科学基金杰出青年项目。依托本项目负责人以第一完成人获得2021年重庆市省级科技进步奖二等奖。主编撰写Elsevier出版英文专著。未来论坛的「AI+化学与制药」主题特邀主讲嘉宾;重庆电视台《为你喝彩》栏目和“学习强国”APP平台专题报道。组织承办了2020年中国系统工程学会PSE年会一次,参加国内外会议16次,受邀报告10余次。
项目成果
期刊论文数量(41)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(9)
Sustainable design and multi-objective optimization of eco-efficient extractive distillation with single and double entrainer(s) for separating the ternary azeotropic mixture tetrahydrofuran/ethanol/methanol
用于分离四氢呋喃/乙醇/甲醇三元共沸混合物的单双夹带剂生态高效萃取精馏的可持续设计和多目标优化
- DOI:10.1016/j.seppur.2021.120413
- 发表时间:2022
- 期刊:Separation and Purification Technology
- 影响因子:8.6
- 作者:Ao Yang;Wenhe Wang;Shirui Sun;Tao Shi;Jingzheng Ren;Mengna Bai;Weifeng Shen
- 通讯作者:Weifeng Shen
Extractive distillation: Advances in conceptual design, solvent selection, and separation strategies
萃取精馏:概念设计、溶剂选择和分离策略方面的进展
- DOI:10.1016/j.cjche.2018.08.018
- 发表时间:2019
- 期刊:Chinese Journal of Chemical Engineering
- 影响因子:3.8
- 作者:Sun Shirui;Lu Liping;Yang Ao;Wei Shun'an;Shen Weifeng
- 通讯作者:Shen Weifeng
Design and control of pressure-swing distillation for separating ternary systems with three binary minimum azeotropes
三种二元最小共沸物分离三元体系的变压精馏设计与控制
- DOI:10.1002/aic.16526
- 发表时间:2019
- 期刊:AIChE Journal
- 影响因子:3.7
- 作者:Yang Ao;Shen Weifeng;Wei Shun'an;Dong Lichun;Li Jie;Gerbaud Vincent
- 通讯作者:Gerbaud Vincent
Closed-loop Identification and Model Predictive Control of Extractive Dividing-Wall Column
抽采间墙塔闭环辨识与模型预测控制
- DOI:10.1016/j.cep.2019.107552
- 发表时间:2019
- 期刊:Chemical Engineering and Processing - Process Intensification
- 影响因子:--
- 作者:Zemin Feng;Weifeng Shen;G.P.Rangaiah;Lichun Dong
- 通讯作者:Lichun Dong
A systematic modeling methodology of deep neural network-based structure-property relationship for rapid and reliable prediction on flashpoints
基于深度神经网络的结构-性能关系的系统建模方法,用于快速可靠地预测闪点
- DOI:10.1002/aic.17402
- 发表时间:2022
- 期刊:AICHE JOURNAL
- 影响因子:3.7
- 作者:Wen Huaqiang;Su Yang;Wang Zihao;Jin Saimeng;Ren Jingzheng;Shen Weifeng;Eden Mario
- 通讯作者:Eden Mario
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