Experimental investigation of column efficiency for two ternary systems in a three‐phase packed distillation column

Torkmahalleh, Mehdi Amouei; Rahmati, M M Montazer; Haghi, Behzad Nematdoost

doi:10.1002/cjce.20464

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“…pane in the column except at the feed entry (tray No. 16). This inability to predict the mole fraction of propane in stages 2-15 and 17-35 is visible by comparing the predicted data and real industrial data.…”

Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

“…In 1993, Krishna and Taylor studied the multicomponent distillation columns by modifying the mass transfer coefficients [15]. In 1986, a dynamic simulator called DYCONDIST, programmed by Wong and developed by Carling, was provided to oil investment companies for hydraulic analysis of multicomponent distillation columns [16]. Previous studies, using equilibrium and non-equilibrium methods, conducted in 1999 by Baur et al, were limited to reactive distillation columns [17,18].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

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Simulation of a Depropanizer Distillation Column and Validation of Results by Industrial Data

2022

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A depropanizer distillation column (DDC) that is widely used in oil refineries, was simulated by Aspen Plus using both equilibrium and non‐equilibrium models. The purpose of this simulation was selecting the most appropriate model to accurately predict the separation process in the DDC. Considering the temperature profile and mole fraction diagrams of the desired product (propane) in the distillation column, it was found that the equilibrium and non‐equilibrium models differ significantly in predicting the column behavior. Comparing the industrial data of the DDC with the results of the two mentioned approaches, it can be concluded that the non‐equilibrium model with the mass transfer coefficient from Chen and Chuang (1993) can simulate the DDC accurately.

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Section: Resultsmentioning

confidence: 99%

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Simulation of a Depropanizer Distillation Column and Validation of Results by Industrial Data

2022

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“…Although there are several methods such as distillation, liquid–liquid extraction, bioleaching, adsorption, and absorption, for the different separation purposes, the most commonly used methods, which are based on physical and chemical principles, to treat oily wastewaters are gravity separation, API unit and skimming, dissolved air flotation, de-emulsion coagulation, and flocculation. The aforementioned conventional approaches indeed cannot give an absolute guarantee in terms of separation efficiency and effluent quality .…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Experimental Study and Modeling of Ultrafiltration of Refinery Effluents Using a Hybrid Intelligent Approach

et al. 2013

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This study aims at indicating the capability of a state-of-the-art computational intelligence approach for predicting pseudosteady flux and pseudosteady fouling at different operating condition (temperature (T), transmembrane pressure (TMP), cross-flow velocity (CFV), and feed pH) as well as for permeate flux decline at the mentioned operational conditions with processing filtration time. To train and test these models, the experimental data collected during the polyacrylonitrile (PAN) UF process to treat the oily wastewater of a Tehran refinery have been used. The proposed method utilizes a least-squares support vector machine (LSSVM) to carry out nonlinear modeling. The genetic algorithm (GA) was employed to tune the optimal model parameters. GA-LSSVM has the competence of describing the nonlinear behavior. The accuracy of the proposed GA-LSSVM models is very satisfactory and quantified by statistical parameters. Finally, the results obtained by implementing various sensitivity analysis techniques portrayed that T and TMP have the most significant influence on pseudosteady flux and pseudosteady fouling, correspondingly, in comparison with other factors involved in the addressed treatment process.

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“…Este tipo de destilação é frequentemente encontrado em destilação a vapor, destilação azeotrópica e extrativa (TORKAMAHALLEH et al, 2011;KOOJMAN; TAYLOR, 2008 …”

Section: Destilação Trifásicaunclassified

“…Este tipo de destilação é frequentemente encontrado em destilação a vapor, destilação azeotrópica e extrativa (TORKAMAHALLEH et al, 2011;KOOJMAN;TAYLOR, 2008 Figura 6 Destilação trifásica para substancias termicamente instáveis (a) esquema do diagrama de fases do equilíbrio líquido-líquido-vapor, (b) coluna de destilação trifásica contínua, em que C 1 e C 2 são os componentes a serem separados (nesse caso encontram-se na fase líquida leve), E é o arrastador, L 1 e L 2 são as fases líquidas em equilíbrio e V é a fase vapor (Adaptado de Ottenbacher e Hasse, 2007).…”

Section: Destilação Trifásicaunclassified

Estudo da desidratação da glicerina por destilação trifásica em coluna de pratos perfurados.

Oppe¹,

Edith²

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. Estima-se que 10% da produção de biodiesel é glicerina bruta e destes 10%, aproximadamente entre 30% e 60% correspondem à glicerol. As impurezas são formadas por água, sais orgânicos e inorgânicos, ésteres e álcoois, e traços de glicerídeos. Como as aplicações mais nobres da glicerina requerem uma glicerina isenta de impurezas, novas rotas de purificação da glicerina bruta vem sendo estudadas. Neste sentido, o Laboratório de Separações Térmicas e Mecânicas da EPUSP propôs uma nova rota de purificação em 2008, na qual a ultima etapa é a desidratação de uma solução glicerol-água por meio de destilação trifásica usando tolueno como arrastador. O objetivo do presente trabalho foi estudar o comportamento deste tipo de destilação em uma coluna modulada com três pratos perfurados. Nesta coluna avaliou-se o layout de pratos e as melhores condições de operação. Os resultados, obtidos com este estudo, constituem uma contribuição importante para o projeto básico de coluna de destilação trifásica. As séries experimentais foram planejadas sequencialmente empregando-se planejamento estatístico de experimentos (DOE). Como variáveis de processo foram estudadas a vazão de vapor do tolueno (kg/h), vazão de alimentação de glicerina (kg/h) e concentração de glicerol na alimentação (% em massa). Como variáveis geométricas foram estudadas a área livre do prato (Ф) e a altura de vertedouro (Hw). O desempenho da coluna foi avaliado mediante o incremento da concentração de glicerol (em relação à concentração de glicerol na alimentação) e a concentração de glicerol no fundo da coluna (estas duas variáveis de resposta são dependentes entre si). A influência das variáveis de processo e geométricas nas respostas estudadas permitiram a construção de modelos estatísticos, e o melhor deles foi comparado com os modelos de não equilíbrio (NEQ) e de equilíbrio (EQ) obtidos por simulação no programa ASPEN PLUS. O modelo de não equilíbrio está baseado nas equações de Maxwell-Stefan, que utiliza a abordagem de Eckert e Vanek (2001) e a correlação de Chen-Chuang (1993), para estimar os coeficientes binários de transporte de massa. O modelo de equilíbrio utiliza as equações MESH (Material balance, Equilibrium, mole fraction Summation, and Heat balance). Conclusivamente, pode-se afirmar que as variáveis operacionais exercem maior influência do que as variáveis geométricas na desidratação da glicerina. As melhores condições foram: a vazão de vapor de tolueno de 23,5 kg/h, vazão de alimentação de glicerina de 2,2 kg/h e concentração de glicerol na alimentação de 50 % glicerol em massa, usando o layout L 5 com área livre de 0,04 e altura de vertedouro de 70 mm. Os valores preditos pelo modelo estatístico (obtido com dados experimentais) e pelo modelo de NEQ representaram o comportamento da desidratação da glicerina por destilação trifásica à pressão atmosférica usando tolueno como arrastador, na coluna de pratos perfurados estudada. O modelo de EQ superestimou os valores reais.Palavras-chave: Destilação trifásica. Glicerol. Tolueno. Prato perfurado.Plan...

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Experimental investigation of column efficiency for two ternary systems in a three‐phase packed distillation column

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Simulation of a Depropanizer Distillation Column and Validation of Results by Industrial Data

Simulation of a Depropanizer Distillation Column and Validation of Results by Industrial Data

Experimental Study and Modeling of Ultrafiltration of Refinery Effluents Using a Hybrid Intelligent Approach

Estudo da desidratação da glicerina por destilação trifásica em coluna de pratos perfurados.

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