مدلسازی برج پرشده با روش های حداقل مربعات، الگوریتم ژنتیک و طراحی آزمایش‌ها

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی شیمی،دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه اراک، اراک، ایران

چکیده

هدف: طراحی آزمایش­ها ابزاری مفید برای کاهش تعداد آزمایش­ها و به تبع آن کاهش هزینه­ها به شمار می­رود و افزون بر آن مدلی ارائه می­کند که در بازه آزمایش معتبر است. همچنین مدلسازی به عنوان روشی در جهت پیش­بینی رفتار سیستم و صرفه­جویی در هزینه­ها استفاده می­شود. هدف از این پژوهش مدلسازی آزمایش­های انجام شده در یک برج تقطیر پرشده و پیش­بینی ارتفاع معادل سینی تئوری(HETP)، می باشد.
مواد و روش: این پژوهش بر پایه داده­های تجربی موجود برای یک برج تقطیر پر شده انجام شده است. ماده مورد آزمایش سیکلوهگزان و نرمال هپتان است. برج با آکنه حلقه پال یک اینچی پر و آزمایش­ها در دو فشار bar 35/0 و bar 65/1 انجام شده است. از میان روش­های گوناگون، سه روش پرکاربرد الگوریتم ژنتیک، حداقل مربعات و طراحی آزمایش­ها برای مدلسازی انتخاب شد.
نتایج :مدل­های بدست آمده با دو روش الگوریتم ژنتیک و حداقل مربعات، اگرچه ضرایب متفاوتی داشتند اما نتایج مشابهی ارائه نمودند. در مورد روش طراحی آزمایش­ها تحلیل واریانس نشان داد که داده­ها برای تحلیل مناسب نیستند لذا نتایج مطلوبی بدست نیامد. چرا که آزمایش­های انجام شده، بر این مبنا طراحی نشده بود. مدلسازی به سه روش، می­بایست نتایج مشابهی داشته باشد. علت متفاوت بودن مدل طراحی آزمایش، نامناسب بودن داده­های تجربی بود.
نتیجه‌گیری :با استفاده از مدل‌های ارائه‌ شده با دو روش حداقل مربعات و الگوریتم ژنتیک می‌توان عملکرد برج پرشده را در محدوده آزمایش‌ با دقت مناسبی پیش‌بینی کرد و ارتفاع معادل را بدون نیاز به آزمایش‌های پرهزینه و زمان‌بر محاسبه نمود. همچنین این مطالعه نشان داد که روش طراحی آزمایش‌ها تنها در صورتی نتایج معتبری ارائه می‌کند که داده‌ها از ابتدا بر اساس اصول آن همچون تصادفی‌ بودن، رعایت پراکندگی، تکرارپذیری و ... گردآوری شده باشند.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


[1] Wang, X., U. Kruger, and B.J.C.E.P. Lennox, Recursive partial least squares algorithms for monitoring complex industrial processes. 2003. 11(6): p. 613-632. DOI: https://doi.org/10.1016/S0967-0661(02)00096-5   
 
[2] Leboreiro, J., J.J.C. Acevedo, and C. Engineering, Processes synthesis and design of distillation sequences using modular simulators: a genetic algorithm framework. 2004. 28(8): p. 1223-1236. DOI:10.1016/j.compchemeng.2003.06.003
 
 [3] Motlaghi, S., F. Jalali, and M.N.J.E.s.w.a. Ahmadabadi, An expert system design for a crude oil distillation column with the neural networks model and the process optimization using genetic algorithm framework. 2008. 35(4): p. 1540-1545. DOI:10.1016/j.eswa.2007.08.105
 
[4] Ghoreishi S.A., et al., Application of genetic algorithm for solving multi-objective optimization problems in robust control of distillation column. 2011. 3(1). DOI:10.4156/ijact.vol3.issue1.4
 
[5] Tavakolmoghadam, M. and M.J.P.E. Safavi, An optimized neural network model of desalination by vacuum membrane distillation using genetic algorithm. 2012. 42: p. 106-112. DOI: 10.1016/j.proeng.2012.07.400
 
[6] Müller, A.L.H., et al., Total sulfur determination in residues of crude oil distillation using FT-IR/ATR and variable selection methods. 2012. 89: p. 82-87. DOI:10.1016/j.saa.2011.12.001
 
[7] Shahandeh H.,. Ivakpour J, and Kasiri N., Internal and external HIDiCs (heat-integrated distillation columns) optimization by genetic algorithm. 2014. 64: p. 875-886. DOI :http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2013.10.042
 
[8] Fu, G., Sanchez Y., and Mahalec V., Hybrid model for optimization of crude oil distillation units. 2016. 62(4): p. 1065-1078. DOI: 10.1002/aic.15086
 
[9] Wang, S., et al., Optimization Investigation on Operating Parameters of a Scrubbing Tower Using a Genetic Algorithm. 2020. 43(10): p. 2109-2117. DOI: 10.1002/ceat.201900524
 
[10] Shariat, A., Kunesh,J.G. (1995). "Packing efficiency testing on a commercial scale with good (and not so good) reflux distribution."  34(4): 1273-1279. DOI: https://doi.org/10.1021/ie00043a031
 
[11] Hanley, B. and Chen C.C., New mass‐transfer correlations for packed towers. 2012. 58(1): p. 132-152. DOI:  10.1002/aic.12574
 
[12] Churchill SW Critique of the classical algebraic analogies between heat, mass and momentum transfer, 1997; 36:p.3866-3878. DOI: https://doi.org/10.1021/ie960750a
 
[13] Potnis SV, Lenz TG. Dimensionless mass-transfer correlations for packed-bed liquid-desiccant contactors. 1996. 35: p.4185-4193. DOI:  https://doi.org/10.1021/ie960212y
 
[14] Shetty S, Cerro RL. Fundamental liquid flow corrilations for the computation of design parameters for ordered packings. 1997. 36: p.771-783. DOI: https://doi.org/10.1021/ie960627j
 
[15] Fuller, E.N., et al., New method for prediction of binary gas-phase diffusion coefficients. 1966. 58(5): p. 18-27. DOI: https://doi.org/10.1021/ie50677a007