Интеграция инструментов моделирования процессов для точного проектирования процесса разделения

Моделирование процессов произвело революцию в подходе инженеров-химиков к проектированию процессов разделения. Используя передовые вычислительные инструменты, инженеры могут создавать виртуальные модели сложных систем разделения, тестировать несколько сценариев и оптимизировать производительность, прежде чем выделять значительный капитал на физическое строительство. Эта интеграция технологии моделирования в процесс проектирования стала необходимой для современных объектов химической обработки, нефтеперерабатывающих заводов и производственных операций, стремящихся максимизировать эффективность при минимизации риска и затрат.

Понимание моделирования процессов в системах разделения

Инструменты моделирования процессов служат цифровыми лабораториями, где инженеры могут экспериментировать с различными конфигурациями разделения, условиями эксплуатации и спецификациями оборудования без затрат и временных ограничений физического тестирования. Эти программные пакеты имитируют материальный и энергетический баланс химических технологических установок, предоставляя всеобъемлющее представление о том, как процессы разделения будут работать в различных условиях.

Фундаментальный принцип моделирования процесса включает в себя создание математических моделей, которые представляют физические и химические явления, происходящие в отделяющем оборудовании. Эти модели включают термодинамические отношения, принципы переноса массы, законы сохранения энергии и динамику жидкости для прогнозирования поведения системы с замечательной точностью. Инженеры вводят характеристики потока подачи, спецификации оборудования и рабочие параметры, а программное обеспечение моделирования вычисляет полученные потоки продукта, требования к энергии и показатели производительности оборудования.

Было доказано, что математические инструменты чрезвычайно успешны в проектировании и оптимизации физических, химических и биологических процессов, при этом моделирование процессов и компьютерное моделирование значительно растут в промышленном развитии, чтобы обеспечить комплексные решения для интегрированных процессов. Этот рост отражает растущую сложность современных проблем разделения и необходимость в сложных аналитических инструментах для их решения.

Эволюция технологии моделирования

В 1970-х годах Aspen Plus и PRO/II были коммерциализированы как инструменты для моделирования с пакетным управлением, с программными расчетами, быстро развивающимися в сложные итеративные алгоритмы, требующие значительного времени выполнения на мэйнфрейм-компьютерах. Первоначально используемые в разработке химических процессов, их область применения вскоре расширилась до операций НПЗ и добычи нефти и газа; добыча газа, с технологией моделирования, начинающей использоваться для оптимизации проектирования высокоинтегрированных процессов.

В 1980-х годах произошла революция в вычислительной технике с появлением настольных машин, с появлением IBM PC, позволяющего выполнять больше инженерных вычислений в интерактивном режиме, и в конечном итоге все популярные коммерческие тренажеры процессов стали доступны на настольных компьютерах с графическими потоками, интегрированными с расчетами теплового и материального баланса.

Сегодняшние платформы моделирования предлагают беспрецедентную мощность и гибкость. Был достигнут огромный прогресс в мощности и гибкости программ моделирования процессов, большинство из которых предлагают комплексное термодинамическое и жидкостное моделирование свойств, ссылки на ведущие в отрасли 3-е партийное моделирование операций блока и возможность встраивания пользовательских разработанных моделей.

Комплексные преимущества моделирования процессов в дизайне разделения

Интеграция инструментов моделирования в проектирование процессов разделения обеспечивает множество стратегических преимуществ, которые выходят далеко за рамки простых расчетов. Эти преимущества влияют на каждый этап проекта, от первоначальной разработки концепции до детальной инженерии и оптимизации операций.

Снижение рисков и экономия затрат

Одним из наиболее убедительных преимуществ моделирования процессов является резкое снижение риска проекта. Создавая точные виртуальные модели систем разделения, инженеры могут выявлять потенциальные недостатки проектирования, эксплуатационные проблемы и узкие места производительности до того, как какое-либо оборудование будет приобретено или установлено. Это раннее обнаружение проблем предотвращает дорогостоящие модификации во время строительства или, что еще хуже, после запуска.

Моделирование позволяет минимизировать риск и быстрее разрабатывать ставки за счет повышения согласованности и точности интегрированной, основанной на модели системы оценки. Эта возможность особенно ценна в конкурентных условиях торгов, где точная оценка затрат может сделать разницу между победой и проигрышем проекта.

Внедрение системы на основе модели плавно интегрирует все функции оценки затрат на проектирование и проектирование, обеспечивая проект с более низким уровнем CAPEX, одновременно сокращая CAPEX и предотвращая проблемы, выбирая оптимальные лотки и упаковки с интерактивными участками, построенными с использованием корреляций и данных моделирования процессов. Эти сокращения капитальных затрат могут быть существенными, часто оправдывая инвестиции в программное обеспечение для моделирования многократно по одному проекту.

Улучшенная точность и производительность дизайна

Инструменты моделирования позволяют инженерам достигать уровней точности проектирования, которые были бы невозможны только с помощью ручных вычислений.Программное обеспечение обрабатывает сложные термодинамические вычисления, многокомпонентные равновесные отношения и сложные балансы массы и энергии одновременно, обеспечивая согласованность во всех аспектах проектирования.

С помощью строгих инструментов моделирования процессов повышаются производственные показатели, выходная мощность, энергоэффективность и качество, что обеспечивает измеримые улучшения в производительности установки. Эта повышенная точность напрямую переводится в системы разделения, которые соответствуют или превышают эксплуатационные характеристики с момента запуска.

Для процессов разделения, в частности, моделирование позволяет детально анализировать гидравлические характеристики колонн, эффективность лотка, скорость передачи массы и потребление энергии. Инженеры могут оценивать различные внутренние компоненты колонн, сравнивать лотки с конфигурациями упаковки и оптимизировать коэффициенты рефлюкса для достижения идеального баланса между эффективностью разделения и эксплуатационными затратами.

Ускоренные циклы дизайна

Традиционная разработка процесса разделения включала итеративные ручные расчеты, которые могли занять недели или месяцы. Современные инструменты моделирования резко сжимают эти временные рамки, позволяя инженерам оценивать несколько вариантов проектирования в часы или дни, а не недели. Это ускорение позволяет более тщательно исследовать пространство проектирования и определять действительно оптимальные решения.

Возможность быстро тестировать сценарии «что-если» особенно ценна на этапе концептуального проектирования, когда принимаются фундаментальные решения о конфигурации процесса. Инженеры могут быстро сравнивать различные технологии разделения, оценивать влияние вариаций состава корма и оценивать чувствительность конструкции к ключевым рабочим параметрам.

Повышение энергоэффективности

Комплексные средства проектирования и моделирования предсказывают и устраняют энергетические отходы, что является критически важной возможностью, учитывая значительное энергопотребление большинства процессов разделения. Дистилляционные колонны, в частности, являются одними из самых энергоемких операций на химических заводах, что делает оптимизацию энергии главным приоритетом.

Моделирование позволяет проводить детальные исследования энергетической интеграции, выявлять возможности для рекуперации тепла и оптимизации потребления полезного сырья. Инженеры могут моделировать сложные сети теплообменников, оценивать преимущества предварительного нагрева кормов и оптимизировать обязанности конденсатора и реболлера, чтобы минимизировать общее потребление энергии при сохранении требуемой производительности разделения.

Оперативная гибкость и устранение неполадок

Помимо первоначального проектирования, инструменты моделирования обеспечивают постоянную ценность на протяжении всего срока эксплуатации оборудования для разделения. Валидированные модели моделирования служат мощными инструментами устранения неполадок, когда производительность процесса отклоняется от ожиданий. Инженеры-технологи могут детально анализировать производительность сепаратора, и где моделирование источника представляет собой рабочий процесс, это облегчает выявление узких мест системы и исследование стратегий восстановления.

Операторы могут использовать имитационные модели для прогнозирования влияния изменений состава кормов, оценки целесообразности переработки альтернативного сырья и оптимизации условий эксплуатации для изменения спецификаций продукции. Эта гибкость становится все более важной для современных химических заводов, которые должны адаптироваться к различным рыночным условиям и доступности сырья.

Основные особенности современного программного обеспечения для моделирования

Современные платформы моделирования процессов включают в себя полный набор возможностей, предназначенных для решения каждого аспекта проектирования и анализа процессов разделения. Понимание этих функций помогает инженерам выбирать наиболее подходящие инструменты для своих конкретных приложений и эффективно использовать их.

Строгий баланс материалов и энергии

В основе каждого технологического симулятора лежит способность выполнять строгие расчеты материального и энергетического баланса. Эти расчеты обеспечивают сохранение массы и энергии на протяжении всего моделируемого процесса, обеспечивая основу для точных прогнозов производительности. Программное обеспечение отслеживает каждый компонент через каждую операцию блока, учитывая изменения фазы, химические реакции и передачу энергии.

Программное обеспечение для технологической инженерии выполняет строгие вычисления массы и энергетического баланса для широкого спектра промышленных стационарных процессов, обрабатывая все, от простых двухкомпонентных разделений до сложных многокомпонентных систем с десятками видов.Программное обеспечение автоматически решает систему уравнений, представляющих процесс, повторяясь до тех пор, пока не будут выполнены критерии конвергенции.

Продвинутое термодинамическое моделирование

Точное предсказание термодинамических свойств абсолютно необходимо для моделирования процесса разделения.Поведение смесей при разделении в основном зависит от паро-жидкостных равновесных отношений, коэффициентов активности и других термодинамических свойств, которые изменяются с температурой, давлением и составом.

Современные тренажеры включают PR, SRK, NRTL, UNIQUAC, GERG-2008, PC-SAFT и более термодинамические модели, предоставляя инженерам комплексный инструментарий для моделирования различных химических систем.Выбор соответствующей термодинамической модели имеет решающее значение для получения надежных результатов моделирования, а различные модели подходят для разных типов смесей.

Для идеальных или почти идеальных систем может быть достаточно простых уравнений состояния, таких как Пэн-Робинсон или Соав-Редлих-Квонг. Для высоконеидеальных жидких смесей модели коэффициента активности, такие как NRTL (Non-Random Two-Liquid) или UNIQUAC (Universal Quasi-Chemical), обеспечивают лучшую точность. Встроенная база данных включает более 20 000 химических веществ, 80 термодинамических пакетов свойств и сотни операций с блоками, предоставляя инженерам широкие возможности для моделирования практически любой задачи разделения.

Программное обеспечение использует подход PIONA к моделированию углеводородов, позволяя инженерам-технологам точно моделировать смешивание, разделение и даже реактивные системы, с этим молекулярным подходом точно моделировать образование гидратов, воска и асфальтена. Этот уровень детализации особенно важен для нефтегазовых применений, где сложные углеводородные смеси должны быть разделены и обработаны.

Всеобъемлющие библиотеки оборудования

Симуляторы процессов включают обширные библиотеки предварительно сконфигурированных моделей работы блока, представляющих полный спектр оборудования разделения, используемого на химических заводах. Эти модели включают фундаментальные инженерные отношения, регулирующие производительность оборудования, позволяя инженерам быстро собирать листы без программирования отдельных операций блока с нуля.

Для дистилляционных применений симуляторы обычно предлагают несколько подходов моделирования с различными уровнями строгости.Две первичные утилиты моделирования дистилляции - это столбец ярлыка, который полезен для быстрого и беглого моделирования, и утилита полной колонки для более сложных симуляций. Методы ярлыка обеспечивают быстрые оценки минимальных коэффициентов рефлюкса, теоретических требований к стадии и приблизительных композиций продукта, в то время как строгие модели учитывают подробную гидравлику лотка, факторы эффективности и внутренние компоненты колонки.

Инструменты часто включают модули для моделирования потока жидкости и транспортных явлений в реакторах, теплообменниках, насосах, компрессорах, трубопроводных системах, дистилляционных колоннах и фазовых сепараторах процесса, что позволяет комплексно моделировать интегрированные системы разделения, включая все вспомогательное оборудование.

Размеры и рейтинговые возможности оборудования

Помимо прогнозирования производительности, современные инструменты моделирования включают в себя функциональность определения размеров и рейтинга оборудования, которая устраняет разрыв между проектированием процессов и механическим проектированием. Эти возможности позволяют инженерам определять соответствующие размеры оборудования, оценивать гидравлические ограничения и оценивать требования к механическому проектированию.

Для дистилляционных колонн расчеты размеров определяют диаметр колонны на основе скорости потока пара и жидкости, физических свойств и выбранных внутренних компонентов. Программное обеспечение оценивает пределы затопления, падение давления и коэффициенты выключения, чтобы обеспечить эффективную работу колонны в ожидаемом диапазоне условий. Были включены дополнительные критические возможности проектирования и моделирования процессов, такие как калибровка трубопроводов, клапанов и оборудования для ключевых операций технологического блока.

Процессная визуализация и анализ потока

Графическое представление потоковых платформ является стандартной особенностью современных тренажеров, позволяющей инженерам визуализировать топологию процессов и с первого взгляда понять потоки материала и энергии. Эти интерактивные струйные струи служат основным интерфейсом для построения и модификации имитационных моделей, с функцией перетаскивания для добавления оборудования и подключения потоков.

Помимо статических потоковых потоков, многие симуляторы предлагают возможности динамической визуализации, которые показывают, как переменные процесса изменяются с течением времени или в ответ на возмущения. Это особенно ценно для понимания динамики процесса, проектирования систем управления и обучения операторов. Используя гидравлическую визуализацию для дистилляции в Aspen Plus и Aspen HYSYS, инженеры получают уникальные идеи, необходимые для быстрой оценки того, как изменения в дизайне и условиях эксплуатации влияют на производительность колонки.

Инструменты оптимизации и анализа чувствительности

Встроенные оптимизационные возможности позволяют инженерам систематически искать оптимальные условия эксплуатации или параметры проектирования, которые максимизируют желаемые цели при удовлетворении ограничений.Эти инструменты могут оптимизировать коэффициенты рефлюкса, места подачи, рабочее давление и другие переменные, чтобы минимизировать потребление энергии, максимизировать чистоту продукта или достичь других целей производительности.

Функции анализа чувствительности позволяют систематически оценивать, как производительность процесса изменяется с ключевыми параметрами. Инженеры могут генерировать графики, показывающие взаимосвязь между переменными, определять критические параметры, которые сильно влияют на производительность, и понимать надежность конструкции к изменениям условий эксплуатации или свойств подачи.

Регрессия данных и оценка параметров

Расширенные инструменты для регрессии экспериментальных данных позволяют пользователям преобразовывать необработанные экспериментальные данные (дискретные измеренные данные) в данные, требуемые моделями, используемыми в моделировании. Эта возможность имеет важное значение при работе с запатентованными смесями или новыми системами разделения, где стандартные термодинамические данные могут быть недоступны.

Процедуры оценки параметров могут соответствовать параметрам термодинамической модели для экспериментальных данных равновесия пар-жидкость, гарантируя, что моделирование точно представляет фактическое поведение смеси, которая разделяется. Это особенно важно для неидеальных систем, где точные модели коэффициента активности имеют решающее значение для надежных прогнозов.

Ведущие платформы моделирования процессов для дизайна разделения

Рынок предлагает несколько надежных платформ моделирования, каждая из которых имеет определенные сильные стороны и целевые приложения. Понимание ландшафта помогает инженерам выбирать наиболее подходящие инструменты для своих нужд.

Aspen Plus и Aspen Hysys

Моделирующие платформы Aspen Technology являются одними из наиболее широко используемых в химической промышленности. Aspen Hysys - это довольно хорошее программное обеспечение для концептуального моделирования, используемое в областях химической инженерии, таких как химические линии или нефтеперерабатывающий завод, и является наиболее широко используемой программой моделирования по всему миру, которая облегчает различные типы вычислений.

Aspen Plus преуспевает в стационарном моделировании химических процессов, с особенно сильными возможностями для сложных термодинамических систем и реактивных разделений.Платформа эффективно оптимизирует операции с точным дизайном, размером и рейтингом дистилляционных колонок, что делает ее предпочтительным выбором для детальных инженерных исследований.

Aspen HYSYS особенно популярен в нефтегазовых приложениях, предлагая интуитивно понятные интерфейсы и сильные возможности для моделирования нефтяных систем.Интерактивный характер программного обеспечения позволяет инженерам видеть непосредственное влияние изменений, облегчая быструю итерацию проектирования и оптимизацию.

Программное обеспечение для моделирования процессов симметрии

Программное обеспечение для моделирования симметричных процессов предоставляет уникальную возможность моделировать рабочие процессы в одной среде, интегрируя объекты, технологические блоки с трубопроводами, сетями и вспышками, моделями систем безопасности, обеспечивая при этом последовательную термодинамику и характеристику жидкости во всей системе. Этот комплексный подход особенно ценен для применения в нефтегазовых отраслях, где объекты разделения должны моделироваться в контексте более широких производственных систем.

Symmetry software empowers teams across the full life cycle of process modeling—from initial conceptualization to detailed engineering and design, through commissioning and startup and into operations, supporting continuous improvement by helping maximize reliability and availability, reducing emissions and energy consumption, and optimizing economic performance.

Химкад

CHEMCAD расширяет возможности инженеров-технологов, химиков R & D и групп по проектированию установок в области массовых и специальных химикатов, нефтехимии, фармацевтики и продуктов питания и напитков - любой операции, которая требует строгого, интуитивного моделирования для проверки концепций, оптимизации использования энергии и проектов по снижению риска капитала перед совершением расходов. Платформа известна своим удобным интерфейсом и всеобъемлющими возможностями по конкурентоспособной цене.

CHEMCAD представляет собой полностью интегрированный программный пакет, в котором графический интерфейс полностью привязан к механизму вычислений, обеспечивая бесшовное взаимодействие между визуальной разработкой потоковой диаграммы и строгими расчетами. Эта интеграция упрощает рабочий процесс моделирования и снижает кривую обучения для новых пользователей.

ProSim Software Suite

Моделирование процессов является ключевой дисциплиной химической инженерии, с помощью тренажеров Fives ProSim, используемых для улучшения проектирования процессов, повышения эффективности установки и снижения их воздействия на окружающую среду. В набор ProSim входят специализированные инструменты для конкретных применений разделения, включая процессы дистилляции и адсорбции партий.

Симуляторы процессов предназначены для использования неспециалистами и случайными пользователями, и легко устанавливаются и развертываются, что делает их доступными для небольших организаций или тех, у кого ограниченный опыт моделирования.

Альтернативы с открытым исходным кодом

Для организаций с ограниченным бюджетом или предпочитающих решения с открытым исходным кодом существует несколько способных альтернатив. DWSIM является совместимым с CAPE-OPEN симулятором химических процессов и имеет простой в использовании графический интерфейс со многими функциями, ранее доступными только в коммерческих симуляторах химических процессов.

COCO хорошо интегрируется с ChemSep, что делает его отличным введением для студентов, изучающих дистилляцию и разделение, обеспечивая доступную платформу для образовательных приложений. Эти инструменты с открытым исходным кодом, хотя, возможно, не имеют некоторых передовых функций коммерческих платформ, предлагают замечательные возможности для многих приложений для разделения.

Практическое применение: моделирование дистилляционной колонки

Дистилляция является наиболее распространенным процессом разделения на химических заводах, что делает моделирование дистилляционной колонки основным применением инструментов моделирования процессов. Понимание практического рабочего процесса для моделирования систем дистилляции иллюстрирует более широкие принципы, применимые ко всем процессам разделения.

Первоначальная настройка и выбор компонентов

Первым шагом в любом моделировании является определение химической системы. Инженеры должны идентифицировать все компоненты, присутствующие в потоке подачи, и выбрать их из базы данных компонентов симулятора. Начало нового моделирования включает в себя нажатие на новое, чтобы открыть окно моделирования, затем выбор добавления на экран списка компонентов и поиск в базе данных нужных компонентов с помощью панели поиска.

Точный выбор компонентов имеет решающее значение, поскольку термодинамические свойства этих компонентов составляют основу для всех последующих расчетов.Для нефтяных фракций или сложных смесей, которые не могут быть представлены чистыми компонентами, тренажеры предлагают возможности псевдокомпонентной характеристики, которые представляют смесь с использованием распределения гипотетических компонентов с соответствующими свойствами.

Выбор термодинамической модели

После определения компонентов инженеры должны выбрать соответствующий термодинамический пакет свойств. Этот выбор глубоко влияет на точность моделирования и должен основываться на характере смеси и условиях эксплуатации. Выбор свойств для моделирования ASPEN HYSYS имеет решающее значение для получения надежных результатов, с программой жидкости, используемой для репликации термодинамической модели, где пользователь должен выбрать метод на основе типа компонента или типа процесса.

Для углеводородных систем обычно подходят уравнения состояния Пэн-Робинсона или Соав-Редлих-Квонга. Для полярных или высоконеидеальных систем модели коэффициента активности, такие как NRTL или UNIQUAC, обеспечивают лучшую точность. Многие тренажеры обеспечивают руководство по выбору пакета свойств на основе указанных компонентов и условий эксплуатации.

Короткая дистилляция для первоначальных оценок

Основная цель перегонки с короткими вырезами состоит в том, чтобы позволить пользователям выполнить оценку первого прохода по требованиям производительности данной системы для заданного коэффициента рефлюкса, с значениями, собранными из утилиты перегонки с короткими вырезами, используемой для оказания помощи при настройке полной утилиты перегонки или при попытке найти разумные свойства столбца, чтобы позволить системе слиться.

Методы короткого пути требуют спецификации ключевых компонентов (световой и тяжелый ключ), желаемых восстановлений или чистоты и рабочих давлений. Затем симулятор вычисляет минимальное отношение рефлюкса, минимальное количество стадий и предоставляет оценки фактических стадий, необходимых для заданного отношения рефлюкса. На основе полностью определенного входа в блок перегонки короткого пути результаты включают полностью заданные потоки дистиллята и продукта с точки зрения температуры, давления, состава и расхода, температуры конденсатора и реболлера и тепловых обязанностей, минимальное и фактическое количество требуемых лоток, а также оптимальное местоположение поддона, с этой информацией, используемой в качестве отправной точки для моделирования стандартной дистилляционной колонки.

Сильное моделирование колонны

Для детального проектирования инженеры используют строгие модели дистилляции, которые учитывают вычисления сегмента лотка за лоток или упаковочного сегмента.Стандартная колонка дистилляции может использоваться для выполнения более строгого моделирования, чем та, которая предлагается столбцом ярлыка, причем столбец ярлыка используется в качестве анализа первого прохода, а эти оценки спецификации используются в качестве отправной точки для стандартной колонки.

Строгие модели требуют спецификации конфигурации колонны, включая количество ступеней, местоположение кормовой ступени, тип конденсатора (полный или частичный), рабочее давление и либо отношение рефлюкса, либо спецификации продукта. Ключевые этапы включают настройку колонны дистилляции вместе с потоками подачи, дистиллята и днища, и указание конфигурации колонны, включая общий конденсатор, давления, количество лоток и местоположение кормового лотка.

При указании дистилляционной колонки в среде моделирования HYSYS необходимо указать рабочее давление, а также любые падения давления, и если при запуске моделирования HYSYS получить аппроксимацию композиций и скорости потока первого прохода, типичной практикой является предположение, что давление в колонке постоянно.

Сближение и устранение неполадок

Моделирование дистилляционных колонок включает в себя решение сложных систем нелинейных уравнений, которые иногда могут представлять проблемы конвергенции. Инженеры должны понимать общие проблемы конвергенции и стратегии их решения. Плохие первоначальные оценки, неуместные спецификации или термодинамические несоответствия могут предотвратить конвергенцию.

Использование результатов ярлыковых вычислений в качестве первоначальных оценок для строгих симуляций значительно повышает надежность конвергенции, кроме того, постепенное приближение к конечным спецификациям через ряд промежуточных случаев может помочь достичь конвергенции для сложных разделений.

Анализ и оптимизация результатов

После сближения моделирования инженеры анализируют результаты, чтобы убедиться в том, что спецификации выполнены, и определяют возможности для оптимизации. Увеличение коэффициента рефлюкса уменьшит общее количество требуемых этапов, но увеличит затраты на коммунальные услуги для колонки, поэтому при моделировании дистилляционной колонки следует проявлять особую осторожность, чтобы найти баланс между капитальными и эксплуатационными затратами.

При запуске нового моделирования дистилляционной колонки в HYSYS, рекомендуется вычислить минимальное отношение рефлюкса, чтобы сообщить спецификацию отношения рефлюкса, при этом минимальное отношение рефлюкса, рассчитанное с помощью диаграммы Маккейба-Тайла, и, согласно Таулеру, отношение рефлюкса в 1,15 раза меньше минимального отношения рефлюкса, должно использоваться в качестве первого приближения.

Интеграция моделирования с общим рабочим процессом проектирования

Максимальная ценность моделирования процессов реализуется, когда оно полностью интегрировано в более широкий рабочий процесс проектирования с бесшовным обменом данными между инструментами моделирования и другими системами инженерного программного обеспечения.

Интеграция САПР для проектирования оборудования

Моделирование процессов обеспечивает спецификации производительности и информацию о размерах, необходимую для детального механического проектирования в системах САПР. Условия потока, размеры оборудования, размеры сопла и другие данные от тренажера поступают непосредственно в программное обеспечение для проектирования 3D-завода, обеспечивая согласованность между процессом и механическим дизайном.

Эта интеграция исключает ручную передачу данных, уменьшает ошибки и ускоряет процесс проектирования. При изменении условий процесса при разработке дизайна обновленные результаты моделирования автоматически распространяются на инструменты проектирования, поддерживая выравнивание во всех инженерных дисциплинах.

Дизайн системы управления и динамическое моделирование

В то время как моделирование с постоянным состоянием решает нормальные условия работы, динамическое моделирование расширяет анализ на переходное поведение, процедуры запуска и отключения и реакцию системы управления. Динамические модели, построенные из моделирования с постоянным состоянием, позволяют инженерам управления проектировать и настраивать циклы управления, оценивать стратегии управления и прогнозировать реакцию системы на нарушения.

Решения для тренинговых тренажеров с надежными и поддерживающими возможностями могут быть развернуты раньше с использованием динамического моделирования, которое можно доверять за его точность. Эти тренажеры для обучения операторов обеспечивают реалистичные условия для обучения персонала завода без риска фактического оборудования или производства.

Оценка затрат и экономический анализ

Результаты моделирования напрямую поступают в инструменты оценки затрат, что позволяет быстро разрабатывать оценки капитальных и эксплуатационных расходов. Размеры оборудования с помощью тренажера определяют затраты на оборудование, в то время как расчеты потребления коммунальных услуг обеспечивают оценки эксплуатационных расходов. CHEMCAD может выполнять затраты на оборудование, однако, как и в большинстве алгоритмов затрат, полученные ответы гораздо более полезны в качестве инструмента первого прохода или сравнения, чем в качестве фактического инструмента бюджетирования.

Исследования экономической оптимизации используют моделирование для оценки компромиссов между капиталом и эксплуатационными расходами, определяя проекты, которые минимизируют общую стоимость владения в течение жизненного цикла завода. Анализ чувствительности показывает, какие параметры наиболее сильно влияют на экономику, направляя внимание на усилия по оптимизации дизайна.

Проектирование систем безопасности и помощи

Для снижения рисков НИУ ВШЭ и операционных рисков программное обеспечение Symmetry предоставляет полный набор инструментов проектирования системы вспышек и рельефа, что позволяет пользователям проверять производительность целых систем безопасности. Моделирование позволяет оценивать сценарии наихудшего случая, определять рельефные нагрузки и размеры систем безопасности для защиты оборудования и персонала.

Динамическое моделирование особенно ценно для анализа безопасности, поскольку оно может моделировать переходные условия, которые возникают во время сценариев расстройства. Эта способность гарантирует, что системы рельефа должным образом рассчитаны на фактическое динамическое поведение, а не на консервативные предположения о устойчивом состоянии.

Стандарты обмена данными и интероперабельность

Отраслевые стандарты, такие как CAPE-OPEN, облегчают взаимодействие между различными платформами моделирования и сторонними инструментами. Функции CAPE-OPEN включают в себя разъем пакета свойств Thermo 1.0/1.1, сервер пакета свойств Thermo 1.1, поддержку модуля управления сокетом и объекта мониторинга листов, что позволяет инженерам использовать специализированные модели работы блока или термодинамические пакеты от разных поставщиков в единой среде моделирования.

Эта совместимость особенно ценна при работе с запатентованными технологиями разделения или специализированным оборудованием, которые могут быть недостаточно представлены в стандартных библиотеках симуляторов.Поставщики могут предоставлять совместимые с CAPE-OPEN модели своего оборудования, которые легко интегрируются с основными платформами моделирования.

Передовые методы моделирования для сложных отделений

Помимо обычной дистилляции, современные инструменты моделирования решают все более сложные задачи разделения, включая мембранные системы, процессы адсорбции и гибридные схемы разделения.

Мембранное моделирование разделения

Было рассмотрено современное моделирование для испарения, дистилляции мембран, мембранной фильтрации, мембранных реакторов и разделения газов на мембранной основе с особым акцентом на улавливание CO2, причем в обзоре обсуждались приложения с открытым исходным кодом и коммерчески разработанные приложения, а также проблемы и перспективы.

Точные и надежные математические модели играют ключевую роль в проектировании мембранных систем, при этом моделирование позволяет оценивать требования к площади мембраны, пронизывать и смягчать составы и потребление энергии для разделения на основе мембран. Эти модели учитывают уникальные транспортные механизмы в мембранах, включая модели раствор-диффузия и поровый поток.

Процесс адсорбции симуляция

Программное обеспечение динамического моделирования для адсорбционных колонок может моделировать как этапы адсорбции, так и стадии регенерации (TSA, PSA, VTSA...), позволяя проводить всесторонний анализ циклических процессов адсорбции. Эти моделирования предсказывают кривые прорыва, требования к регенерации и общую производительность разделения для адсорбции с качанием давления, адсорбции с температурным качанием и других адсорбционных разделений.

Динамический характер процессов адсорбции требует зависящих от времени возможностей моделирования, которые отслеживают движение фронтов концентрации через адсорбирующий слой и предсказывают, когда произойдет прорыв. Эта информация имеет решающее значение для калибровки адсорбирующих слоев и проектирования циклов регенерации.

Реактивные системы разделения

Реактивная дистилляция и другие процессы реактивного разделения объединяют реакцию и разделение в одном блоке, предлагая значительные преимущества для реакций с ограниченным равновесием.Симуляторы процесса могут быть использованы для разработки моделей процессов реактивной дистилляции с постоянной равновесия реакций, оцененной с помощью моделирования равновесного реактора.

Эти модели должны одновременно решать кинетические реакции или отношения равновесия наряду с парожидкостным равновесием и переносом массы, создавая особенно сложные задачи моделирования.Специализированные модели реактивной дистилляции в коммерческих тренажерах справляются с этими сложностями, позволяя инженерам проектировать и оптимизировать эти интегрированные процессы.

Экстрактная и азеотропная дистилляция

Когда обычная дистилляция не может достичь желаемого разделения из-за образования азеотропа или близких точек кипения, может потребоваться экстрактивная дистилляция с использованием растворителя или азеотропной дистилляции с интрактором.Моделирование имеет важное значение для этих процессов, поскольку выбор растворителя, соотношение растворителя к корму и конфигурация колонки сильно влияют на производительность и экономику.

Выбор термодинамической модели особенно важен для этих применений, поскольку точное предсказание влияния растворителя или энтренера на равновесие пар-жидкость имеет важное значение. Обычно требуются модели коэффициента активности, такие как NRTL или UNIQUAC, с параметрами, регрессирующими из экспериментальных данных, когда значения литературы недоступны.

Проверка и калибровка модели

Моделирование столь же хорошо, как и модели и данные, на которых оно основано. Валидация против экспериментальных или растительных данных имеет важное значение для обеспечения того, чтобы моделирование обеспечивало надежные прогнозы.

Экспериментальные данные для проверки модели

Для новых процессов разделения или новых смесей лабораторные или экспериментальные данные экспериментального масштаба обеспечивают основу для валидации модели. Инженеры сравнивают прогнозы моделирования с измеренными данными для ключевых переменных, таких как составы продуктов, температуры и потребление энергии. Расхождения между моделированием и экспериментом указывают на необходимость уточнения модели или корректировки параметров.

Модели, соответствующие реальности, достигаются путем калибровки их для установки данных для улучшения проектирования и обновления с пониманием процесса посредством проверки с историческими данными. Этот процесс калибровки корректирует параметры модели в физически разумных диапазонах для достижения наилучшего соответствия между моделированием и реальностью.

Согласование данных о растениях

Для существующих установок эксплуатационные данные завода дают ценную информацию для валидации и калибровки имитационных моделей.Результаты стационарного моделирования можно сравнить с фактическими рабочими параметрами НПЗ, включая экспериментальные кривые АСТМ D86 для различных изделий, расход рафинированных изделий и температуру поддонов изделий, при этом результаты моделирования показывают хорошее соответствие с лабораторными кривыми для изделий.

Методы сверки данных используют измерения растений для корректировки имитационных моделей, учета ошибок измерений и неизмеренных переменных. Примиренная модель обеспечивает последовательное представление характеристик растений, которое соблюдает законы сохранения, максимально точно сопоставляя доступные измерения.

Анализ неопределенности

Все модели включают в себя неопределенности, возникающие из-за ограничений термодинамической модели, ошибок оценки параметров и упрощения предположений.Количественная оценка этих неопределенностей помогает инженерам понять надежность предсказаний моделирования и принимать надлежащим образом консервативные проектные решения.

Моделирование Монте-Карло и другие методы распространения неопределенности оценивают, как неопределенности в входных параметрах влияют на прогнозируемую производительность. Этот анализ определяет, какие параметры наиболее сильно влияют на результаты и где дополнительные экспериментальные данные наиболее улучшат точность прогнозирования.

Лучшие практики для эффективного моделирования

Успешное применение моделирования процессов требует не только владения программным обеспечением. Следуя устоявшимся передовым методам, моделирование обеспечивает надежные и полезные результаты, которые поддерживают обоснованные инженерные решения.

Начните с простого и добавьте сложность постепенно

Начиная с упрощенных моделей и постепенно добавляя детали по мере необходимости, как правило, более эффективно, чем попытка построить полностью детализированную модель с самого начала.Простые модели сближаются более легко, обеспечивают понимание фундаментального поведения и служат основой для более сложных представлений.

Для дистилляции это может означать начало с вычисления ярлыка, затем переход к модели строгого равновесного этапа и, наконец, добавление корреляций эффективности лотка и гидравлических расчетов. Каждый уровень сложности должен быть проверен, прежде чем переходить к следующему.

Проверьте правильность термодинамической модели

Термодинамический пакет свойств является основой любого моделирования разделения. Инженеры должны проверить, что выбранная модель подходит для моделируемой смеси и условий. Сравнение предсказанных свойств с экспериментальными данными или значениями литературы помогает подтвердить достоверность модели.

Для смесей, содержащих как полярные, так и неполярные компоненты, или систем, работающих вблизи критических условий, особую осторожность при выборе термодинамической модели имеет важное значение.Когда стандартные модели оказываются неадекватными, могут потребоваться пользовательские модели с регрессированными параметрами.

Документы Предположения и ограничения

Каждое моделирование включает в себя предположения и упрощения. Документирование этих данных четко гарантирует, что пользователи результатов моделирования понимают его ограничения и применимость. Ключевые предположения для документирования включают выбор термодинамической модели, коэффициенты эффективности, корреляции падения давления и любые фиксированные параметры.

Эта документация особенно важна, когда модели моделирования используются в течение длительных периодов времени или несколькими инженерами.Чистая документация предотвращает неправильное применение моделей за пределами их проверенного диапазона и облегчает обновление моделей по мере поступления новой информации.

Проведение исследований чувствительности

Понимание того, как результаты моделирования изменяются с ключевыми параметрами, дает представление о поведении процесса и определяет критические переменные дизайна. Исследования чувствительности показывают, какие параметры наиболее сильно влияют на производительность, направляя, где следует сосредоточить усилия по оптимизации дизайна и где могут потребоваться более жесткие спецификации.

В ходе исследований сепарационных процессов в рамках типичных исследований чувствительности оценивается влияние изменений состава корма, изменений рабочего давления или температуры, а также изменений коэффициента рефлюкса или других манипулируемых переменных. Эти исследования дают представление об определении оболочек и конструкции системы управления.

Проверка против нескольких источников данных

Опираясь на одну точку данных или рабочее состояние для валидации, обеспечивает ограниченную уверенность в точности модели.Валидация против нескольких условий работы, различных композиций кормов или различных скоростей пропускания показывает, что модель захватывает основную физику, а не просто подгоняет одну точку данных.

Когда данные о растениях доступны в нескольких рабочих условиях, сравнение прогнозов моделирования в этом диапазоне обеспечивает сильную валидацию.Расхождения при определенных условиях могут выявить ограничения модели или указать ошибки измерения в данных о растениях.

Обучение и развитие навыков

Эффективное использование инструментов моделирования процессов требует как специальных навыков программного обеспечения, так и фундаментальных знаний в области химической инженерии. Организации, инвестирующие в технологии моделирования, также должны инвестировать в развитие возможностей своих инженеров.

Программы обучения программному обеспечению

Пользователи, которые грамотны в симуляции, как правило, довольно быстро подбирают основы (1-2 недели непрерывного использования, 5-6 недель нечастого использования), в то время как те, кто новичок в симуляции, как правило, занимают значительно больше времени без обучения, хотя с обучением пользователи обычно могут начать полезное моделирование, как только они вернутся на рабочее место, потому что учебные курсы менее ориентированы на нажатие клавиш и более ориентированы на метод.

Курсы обучения, предоставляемые поставщиками, предлагают структурированное введение в программное обеспечение для моделирования, охватывающее как базовую работу, так и расширенные функции. Эти курсы обычно сочетают лекции по основам моделирования с практическими упражнениями с использованием реалистичных тематических исследований. Онлайн-учебники, вебинары и форумы пользователей дополняют формальное обучение, предоставляя постоянные возможности обучения.

Фундаментальные инженерные знания

Только лишь владение программным обеспечением недостаточно для эффективного моделирования. Инженеры должны понимать основные принципы химической инженерии, регулирующие процессы разделения, включая термодинамику, передачу массы, механику жидкости и теплообмен. Это фундаментальное знание позволяет инженерам распознавать, когда результаты моделирования физически неразумны, выбирать соответствующие модели и устранять проблемы конвергенции.

Не менее важно понимать ограничения и предположения различных подходов к моделированию. Инженеры должны знать, когда методы ярлыков адекватны, а когда необходимы строгие модели, и как интерпретировать результаты в свете допущений модели.

Непрерывное обучение и вовлечение сообщества

Технология моделирования процессов продолжает развиваться, с новыми возможностями, улучшенными моделями и расширенными интеграционными функциями, регулярно внедряемыми.Остаться в курсе требует постоянного обучения посредством технических конференций, встреч групп пользователей и курсов профессионального развития.

Взаимодействие с более широким сообществом симуляторов посредством форумов, групп пользователей и профессиональных обществ обеспечивает доступ к коллективному опыту и передовым методам. Обучение на основе успехов и проблем других ускоряет развитие навыков и помогает избежать распространенных подводных камней.

Будущие тенденции в моделировании процессов разделения

Технология моделирования процессов продолжает развиваться, и некоторые новые тенденции могут еще больше расширить возможности и расширить приложения.

Цифровые близнецы и оптимизация в реальном времени

Технология цифровых двойников расширяет моделирование процессов в операционную сферу, создавая постоянно обновляемые виртуальные представления операционных установок.Эти цифровые двойники интегрируют данные о установках в реальном времени с имитационными моделями, позволяя онлайн-оптимизацию, прогнозное обслуживание и расширенное управление процессом.

Для процессов разделения цифровые двойники могут оптимизировать работу колонн в ответ на изменение условий подачи, прогнозировать, когда потребуется очистка или техническое обслуживание, и выявлять возможности для экономии энергии. Интеграция моделирования с системами данных о установках создает мощные инструменты для повышения эффективности работы.

Машинное обучение и искусственный интеллект

Методы машинного обучения начинают дополнять традиционные подходы к моделированию, особенно для сложных систем, где модели с первыми принципами трудно разрабатывать или вычислительно дороги. Гибридные модели, сочетающие моделирование на основе физики с машинным обучением на основе данных, предлагают потенциал для повышения точности и вычислительной эффективности.

Алгоритмы оптимизации на основе ИИ могут исследовать пространства проектирования более эффективно, чем традиционные методы, выявляя оптимальные конфигурации, которые могут быть упущены обычными подходами. Эти методы особенно ценны для сложных сетей разделения со многими взаимодействующими переменными.

Облачное моделирование и сотрудничество

Облачные вычисления позволяют создавать новые парадигмы для моделирования процессов, с использованием браузерных интерфейсов, масштабируемых вычислительных ресурсов и расширенных возможностей совместной работы. Программное обеспечение Symmetry обеспечивает дополнительное конкурентное преимущество за счет использования цифровой платформы Delfi, демонстрируя тенденцию к облачным средам моделирования.

Облачные платформы облегчают сотрудничество между географически распределенными командами, обеспечивают доступ к мощным вычислительным ресурсам без местных инвестиций в инфраструктуру и обеспечивают бесшовную интеграцию с другими облачными инженерными инструментами. Эти возможности особенно ценны для глобальных инженерных организаций и небольших компаний без обширной ИТ-инфраструктуры.

Устойчивость и экологический анализ

Растущий акцент на устойчивость стимулирует развитие возможностей моделирования для оценки воздействия на окружающую среду, анализа углеродного следа и применения круговой экономики. Современные тренажеры все чаще включают инструменты для оценки выбросов парниковых газов, потребления воды, образования отходов и других экологических показателей.

Для процессов разделения эти возможности позволяют инженерам оценивать экологические последствия выбора конструкции, выявлять возможности для минимизации отходов и оптимизировать процессы как для экономических, так и для экологических показателей. Интеграция оценки жизненного цикла позволяет комплексно оценивать воздействие на окружающую среду от добычи сырья путем удаления продукта.

Тематические исследования: влияние моделирования на реальные проекты

Изучение реальных приложений демонстрирует ощутимую ценность, которую моделирование процессов обеспечивает для проектов проектирования и оптимизации процессов разделения.

Ревмп дистилляционной колонны для увеличения емкости

Индийский конгломерат Reliance построил собственную модель Aspen Plus для перегонки колонны, что привело к увеличению производства на 2,4 млн долларов в год. Этот случай иллюстрирует, как моделирование позволяет выявлять узкие места и оценивать варианты модернизации для увеличения мощности без крупных капитальных вложений.

Моделирование позволило инженерам оценить различные операционные стратегии, оценить влияние модифицированных внутренних компонентов и предсказать производительность с увеличенной пропускной способностью. Этот подход, основанный на анализе, минимизировал риск и обеспечил ожидаемую выгоду от обновления.

Оптимизация блока перегонки сырой нефти

Определение коэффициентов смешивания и анализ производительности с использованием фактических данных о установках для увеличения операционной мощности были основными целями, причем эта работа полезна для НПЗ, поскольку она может быть применима для управления коэффициентами смешивания для получения желаемого качества продукта, что позволяет блоку CDU работать на полную мощность, с результатами проверки, показывающими, что система идеально моделируется с определенными коэффициентами смешивания.

Это приложение демонстрирует, как проверенные имитационные модели позволяют нефтеперерабатывающим заводам оптимизировать стратегии смешивания сырой нефти, максимизировать пропускную способность и обеспечить соответствие спецификациям качества продукции. Способность быстро оценивать различные смеси сырой нефти обеспечивает операционную гибкость и экономическую ценность.

Повышение энергоэффективности

Многочисленные объекты использовали моделирование для выявления и внедрения улучшений энергоэффективности в системах разделения. Путем моделирования возможностей интеграции тепла, оптимизации условий эксплуатации и оценки передовых технологий разделения инженеры добились значительного сокращения потребления энергии и связанных с этим затрат.

Эти проекты обычно включают подробный анализ энергии с использованием моделирования для количественной оценки преимуществ предлагаемых модификаций, гарантируя, что инвестиции в повышение эффективности приносят привлекательную отдачу. Моделирование обеспечивает уверенность в том, что модификации будут работать так, как ожидалось, прежде чем капитал будет выделен.

Преодоление общих проблем симуляции

Хотя моделирование процессов дает огромные преимущества, инженеры часто сталкиваются с проблемами, которые необходимо решать для успешного применения.

Трудности конвергенции

Сложные системы разделения с потоками рециркуляции, несколькими столбцами или жесткими спецификациями могут представлять проблемы конвергенции.Систематические подходы к устранению проблем конвергенции включают упрощение потоковой диаграммы, улучшение первоначальных оценок, корректировку допусков конвергенции и использование последовательных модульных стратегий решения, ориентированных на уравнения.

Понимание математических алгоритмов, используемых симулятором, помогает инженерам диагностировать проблемы конвергенции и выбирать соответствующие стратегии решения.Иногда переформулирование проблемы или изменение спецификаций может превратить сложную проблему конвергенции в сцепляемую.

Доступность и качество данных

Для точного моделирования требуются надежные термодинамические данные, информация о физических свойствах и корреляции производительности оборудования.Для новых соединений или запатентованных смесей эти данные могут быть недоступны, что требует экспериментального измерения или оценки с использованием методов группового вклада.

Проблемы качества данных в измерениях растений могут осложнить валидацию модели. Ошибки измерения, дрейф приборов и неизмеренные потоки создают расхождения между моделированием и данными о растениях, которые должны быть тщательно проанализированы, чтобы отличить недостатки модели от проблем качества данных.

Модель сложности против точности компромиссов

Более подробные модели не всегда лучше. Чрезмерная сложность может затуманить фундаментальное поведение, создать трудности конвергенции и потребовать данных, которые могут быть недоступны. Инженеры должны сбалансировать желание подробного представления с практическими соображениями доступности данных, вычислительных ресурсов и сроков проекта.

Концептуальные проектные исследования могут адекватно обслуживаться упрощенными моделями, в то время как детальная инженерия для критического оборудования может оправдать строгое моделирование с обширной валидацией.

Заключение

Интеграция инструментов моделирования процессов в проектирование процессов разделения коренным образом изменила практику химической инженерии. Эти мощные платформы позволяют инженерам разрабатывать более эффективные, надежные и экономически эффективные системы разделения при одновременном снижении риска проекта и ускорении сроков разработки. От первоначальной разработки концепции до детальной инженерии и оптимизации операций моделирование обеспечивает бесценные идеи, которые было бы невозможно получить с помощью традиционных методов.

Успех в моделировании процессов требует больше, чем просто владение программным обеспечением - он требует твердых фундаментальных инженерных знаний, тщательного внимания к выбору и проверке термодинамических моделей и систематического применения лучших практик. Организации, которые инвестируют как в технологию моделирования, так и в обучение инженеров, получают существенную отдачу за счет улучшенных конструкций, снижения затрат и повышения эксплуатационных характеристик.

По мере того, как технология моделирования продолжает развиваться с цифровыми двойниками, искусственным интеллектом, облачными вычислениями и расширенными возможностями анализа устойчивости, ее роль в разработке процессов разделения будет только расти. Инженеры, которые осваивают эти инструменты и остаются в курсе новых возможностей, будут хорошо расположены для решения все более сложных проблем разделения, стоящих перед отраслями химических процессов.

Для тех, кто стремится углубить свое понимание моделирования процессов и дизайна разделения, доступны многочисленные ресурсы. Американский институт инженеров-химиков (AIChE) предлагает технические ресурсы, конференции и возможности профессионального развития, ориентированные на моделирование процессов и технологию разделения. Кроме того, ScienceDirect предоставляет доступ к академическим исследованиям по методологиям и приложениям моделирования, в то время как веб-сайты поставщиков для основных платформ моделирования предлагают учебные пособия, тематические исследования и техническую документацию для поддержки непрерывного обучения и развития навыков.