핀치 분석

Pinch analysis
역류 열교환기 내 온수 대 열부하 다이어그램(20bar, 473.15K, 4kg/s에서 HO2 입력) 및 냉수류(18bar, 303.15K, 5kg/s에서 입력) "핀치"는 T vs에서 뜨거운 물줄기와 차가운 물줄기를 가장 가깝게 접근하는 지점이다. H 도표. 참고: 이 다이어그램은 부정확하다. 핫 스트림은 차가운 스트림의 위와 왼쪽에 있어야 한다.
상기의 역류 열 교환기에 있는 핫 스트림(좌에서 우로 흐른다)과 콜드 스트림(우에서 좌로 흐른다)의 온도 프로파일(온도 대 거리 다이어그램).

핀치 분석은 열역학적으로 실현 가능한 에너지 목표(또는 최소 에너지 소비량)를 계산하여 화학 공정의 에너지 소비를 최소화하고 열 회수 시스템, 에너지 공급 방법 및 공정 운영 조건을 최적화하여 이를 달성하기 위한 방법론이다. 프로세스 통합, 열 통합, 에너지 통합 또는 핀치 기술이라고도 한다.

프로세스 데이터는 온도(SI 단위 K)에 대한 열 부하(특정 엔탈피 및 질량 유량의 제품, SI 단위 W)의 함수로 에너지 흐름 집합 또는 스트림 집합으로 표현된다. 이러한 데이터는 발전소의 모든 스트림에 대해 결합되어 모든 핫 스트림에 대해 하나의 곡선(열 방출)과 모든 콜드 스트림에 대한 곡선(열 필요)을 제공한다. 고온과 저온 합성 곡선 사이의 가장 가까운 접근 지점은 고온 핀치 온도와 저온 핀치 온도의 핀치 포인트(또는 그냥 꼬집기)이다. 이것이 설계가 가장 제약되는 부분이다. 따라서 이 지점을 찾아 거기서 설계를 시작함으로써 에너지 목표를 열 교환기를 사용하여 핀치 온도 이상의 온도와 핀치 온도 이하의 온도에 대한 온도와 냉간 스트림 사이의 열을 두 개의 별도 시스템에서 복구할 수 있다. 실제로 기존 설계의 핀치 분석 중에 종종 핀치 이상의 온도와 핀치 이하의 차가운 스트림 사이에서 교차 핀치 열 교환이 발견된다. 대체 매칭에 의한 이러한 교환기를 제거하면 공정이 에너지 목표치에 도달하게 된다.

역사

1971년, Ed Hohmann은 박사학위를 통해 '어떤 공정에 필요한 열교환기 네트워크를 알지 않고도 공정에 필요한 최소한의 열 및 냉열 유틸리티를 계산할 수 있다'고 말했다. 또한 필요한 열교환 면적을 추정할 수 있다.'

1977년 말, 리즈[1] 대학의 존 플라워 박사의 감독하에 있던 박사과정 학생 보도 린호프는 열통합 병목현상의 많은 과정에서 존재감을 보여주었는데, 이 기술은 오늘날 핀치 분석으로 알려져 있는 기법의 기초를 다졌다. 당시 그는 임페리얼 화학공업(ICI)에 입사하여 실용화 및 추가 방법 개발을 주도하였다.

보도 린호프는 에너지 표적을 계산하기 위한 알고리즘인 '문제표'를 개발하여 '스파게티 네트워크'로 알려진 필요한 표면적 계산의 근거를 마련했다. 이러한 알고리즘은 그 기법을 실용적으로 적용할 수 있게 했다.

1982년 그는 맨체스터 공과대학(UMIST, 현재 맨체스터 대학)에 입학하여 이 일을 계속하였다. 1983년에 그는 후에 KBC 에너지 서비스에 의해 인수된 린호프 국제 3월이라고 알려진 상담 회사를 설립했다.

그 이후로 많은 정비가 개발되어 열과 전력 시스템으로의 확장, 비공정 상황 등 광범위한 산업에서 사용되고 있다. 기법에 대한 가장 자세한 설명은 린호프 외 연구진(1982년), 셰노이(1995년), 켐프(2006년), 켐프·임(2020년)이며, 스미스(2005년)는 몇 개의 장으로 되어 있다. 상세 및 단순화(스프레드시트) 프로그램 모두 에너지 목표를 계산할 수 있다. 아래 핀치 분석 소프트웨어를 참조하십시오.

최근 몇 년 동안 핀치 분석은 에너지 적용을 넘어 확장되었다. 이제 다음을 포함한다.

  • 대량 교환 네트워크 (El-Halwagi 및 Manoussiutakis, 1989년)
  • 물 꼬집기 (Yaping Wang and Robin Smith, 1994; Nick Hallale, 2002; Prakash and Shenoy, 2005)
  • 수소 핀치(Nick Hallale 등, 2003; Agrawal 및 Shenoy, 2006)
  • 탄소 핀치(2020년 Kemp 및 Lim에서 참조)

약점

고전적인 대칭 분석은 주로 냉난방 유틸리티의 에너지 비용을 계산한다. 고온 및 저온 하천이 가장 제약되는 핀치 지점에서는 고온과 저온 하천 사이에 열을 전달하기 위해 대형 열교환기가 필요하다. 대형 열교환기는 높은 투자비용을 수반한다. 자본 비용을 줄이기 위해, 실제적으로, 핀치 지점의 최소 온도 차이(Δ T)를 요구한다(예를 들어, 10 °F). 열교환기 면적과 자본비용을 추정할 수 있으며, 따라서 최적 Δ T 최소값을 추정할 수 있다. 그러나 비용 곡선은 상당히 평평하며 최적치는 "토폴로지 트랩"에 의해 영향을 받을 수 있다. 꼬집기 방법은 단순한 네트워크나 심각한 운영 제약조건이 존재하는 경우에 항상 적절한 것은 아니다. 켐프(2006년)와 켐프와 임모(2019년)는 이런 측면을 상세히 논한다.

최근 개발

핫 스트림과 콜드 스트림 사이의 열을 통합하고, 특히 비용 측면에서 최적의 네트워크를 찾는 문제는 오늘날 수치 알고리즘으로 해결될 수도 있다. 네트워크는 이른바 혼합정수 비선형 프로그래밍(MINLP) 문제로 공식화하여 적절한 수치해결기로 해결할 수 있다. 그럼에도 불구하고 오늘날의 수치 알고리즘으로는 여전히 대규모 MINLP 문제를 해결하기 어려울 수 있다. 대안적으로, MINLP 문제를 혼합 정수 선형 문제로 공식화하려는 시도가 있었으며, 여기서 가능한 네트워크가 선별되고 최적화된다. 몇 개의 스트림과 열 교환기의 단순한 네트워크에 대해서는, 단순한 표적 소프트웨어를 사용한 손 설계 방법이 종종 적절하며, 엔지니어가 그 과정을 이해하는 데 도움이 된다.[2]

참고 항목

참조

  1. ^ Ebrahim, M.; Kawari, Al- (2000). "Pinch technology: an efficient tool for chemical-plant energy and capital-cost saving". Applied Energy. 65 (1–4): 45–49. doi:10.1016/S0306-2619(99)00057-4.
  2. ^ Furman, Kevin C.; Sahinidis, Nikolaos V. (2002-03-09). "A Critical Review and Annotated Bibliography for Heat Exchanger Network Synthesis in the 20th Century". Industrial & Engineering Chemistry Research. 41 (10): 2335–2370. doi:10.1021/ie010389e.
  • 엘할와기, 엠엠, 브이. Manoussiutakis, 1989년, "대량 교환 네트워크의 합성", AIChE J, 35(8), 1233–1244.
  • 켐프, 아이씨(2006년). 핀치 분석 및 프로세스 통합: 에너지 효율적 사용을 위한 프로세스 통합에 관한 사용자 가이드, 제2판 스프레드시트 소프트웨어 포함. 버터워스 하이네만 ISBN 0-7506-8260-4. (제1판: 린호프 외, 1982년).
  • 켐프, 아이씨, 임, J.S.(2020년) 에너지 및 탄소 배출량 감소를 위한 핀치 분석: 효율적인 에너지 사용을 위한 프로세스 통합에 관한 사용자 가이드, 제3판. 스프레드시트 소프트웨어 포함. 버터워스 하이네만 ISBN 978-0-08-102536-9
  • 린호프, B, D.W. 타운젠드, D. 볼랜드, G.F. 휴이트, B.E.A. 토마스, A.R. 가이, R.H. 마스랜드 (1982) 에너지 효율적 사용을 위한 프로세스 통합에 관한 사용자 가이드. IChemE, 영국.
  • U.S.V. (1995년)의 Shenoy. 열 교환기 네트워크 합성: 에너지 및 자원 분석을 통한 프로세스 최적화. 컴퓨터 디스크 2개 포함. 미국 휴스턴의 걸프 출판사. ISBN 0-88415-391-6.
  • 스미스, R. (2005년) 화학적 공정 설계 및 통합. 존 와일리 앤 선즈 ISBN 0-471-48680-9
  • 할랄, 닉 (2002). 물 최소화를 위한 새로운 그래픽 타겟팅 방법. 환경연구의 발전. 6(3): 377-390
  • 닉 할레일, 이안 무어, 데니스 바우크, "최소 투자시 수소 최적화", PTQ(Peteral Technology Quarterly), 스프링(2003)
  • 2006년 Agrawal, V. 및 U.S. Shenoy, "물 및 수소 네트워크의 타겟팅 및 설계에 대한 통일된 개념적 접근법", AIChE J, 52(3), 1071–1082.
  • 왕, Y. P. 그리고 스미스, R. (1994년) 폐수 최소화. 화학 공학 과학. 49: 981-1006
  • Prakash, R. 및 Shenoy, U.V. (2005) 고정 유량 및 고정 오염 물질 부하 운용을 위한 물 네트워크의 타겟팅 및 설계. 화학공학. 60(1), 255-268
  • DE Klerk, LW, De Klerk, MP 및 Van der Westhuizen, D "물 관리 및 효용 및 공정 에너지 목표의 통합에 의한 하이드로메탈리아 우라늄 회로 자본 및 운영 비용 개선" AusImmp Conference, U 2015

외부 링크

  • PinCH - 간접 열 회수 루프 및 에너지 저장소를 포함한 연속 및 배치 프로세스를 위한 소프트웨어. 사용 가능한 무료 설명서, 자습서, 사례 연구 및 성공 사례
  • 에너지 관련 문제에 대한 전문가 자문을 제공하는 컨설팅 회사인 Finchco에서 개발한 Excel에서 실행되는 Finch Analysis 소프트웨어의 HeatIT - Free (light) 버전
  • 시물리스 핀치 - Excel에서 직접 사용할 수 있고 프로세스의 진단 및 에너지 통합에 전용인 ProSim SA의 도구.
  • Pinexo - 투자 회수 기간을 포함한 대체 솔루션을 제공하는 광범위한 소프트웨어. 스웨덴 고텐부르크 찰머스 공과대학의 연구로 개발
  • 통합 - 청정 에너지 분야에서 캐나다 최고의 연구 및 기술 조직인 Canmet ENERGY가 개발한 실용적이고 저렴한 공정 통합 연산 도구.