프로세스 시뮬레이션

Process simulation
프로세스 시뮬레이션 소프트웨어(DWSIM)의 스크린샷.

프로세스 시뮬레이션은 화학 플랜트, 화학 프로세스, 환경 시스템, 발전소, 복잡한 제조 운영, 생물학적 프로세스 및 유사한 기술 기능 등의 기술 프로세스의 설계, 개발, 분석 및 최적화에 사용됩니다.

주원칙

산업용 플랜트에서 사용되는 일반적인 아민 처리 공정의 공정 흐름도

프로세스 시뮬레이션은 소프트웨어에서 화학적, 물리적, 생물학적 및 기타 기술적 프로세스와 단위 작업을 모델 기반으로 표현한 것입니다.모델의 기본 전제조건은 순수한 성분과 혼합물, 반응의 화학적, 물리적 특성[1] 및 수학적 모델의 물리적 특성입니다. 이 성질을 조합하여 소프트웨어에 의한 프로세스 특성 계산을 가능하게 합니다.

프로세스 시뮬레이션 소프트웨어는 플로우 다이어그램에서 유닛 운영이 제품 또는 덕트 스트림에 의해 배치되고 연결되는 프로세스를 설명합니다.소프트웨어는 질량 및 에너지 균형을 해결하여 지정된 파라미터에서 안정적인 작동 지점을 찾습니다.공정 시뮬레이션의 목적은 공정에 대한 최적의 조건을 찾는 것입니다.이는 본질적으로 반복 프로세스로 해결해야 하는 최적화 문제입니다.

위의 예에서 기둥에 대한 피드 스트림은 기둥의 화학적 및 물리적 특성 측면에서 정의됩니다.여기에는 하천 내 개별 분자 종의 구성, 전체 질량 흐름, 하천 압력 및 온도가 포함됩니다.탄화수소 시스템의 경우, 기액 평형비(K-Values) 또는 이를 정의하는 데 사용되는 모델은 사용자에 의해 지정된다.기둥의 특성은 흡입 압력 및 이론 플레이트의 수와 같이 정의됩니다.재기동기와 오버헤드 콘덴서의 듀티는 모델에 의해 계산되어 하단 및/또는 상단 제품의 지정된 구성 또는 기타 매개변수를 달성합니다.시뮬레이션은 제품 스트림의 화학적 및 물리적 특성을 계산하며, 각각 질량 및 에너지 다이어그램에 사용되는 고유한 번호가 할당됩니다.

프로세스 시뮬레이션에서는 근사치 및 가정을 도입하지만 사용 가능한 실제 데이터가 다루지 않을 수 있는 광범위한 온도 및 압력에 대한 특성을 설명할 수 있는 모델을 사용합니다.또한 모델을 사용하면 특정 한계 내에서 보간 및 외삽이 가능하며 알려진 특성 범위를 벗어나는 조건을 검색할 수 있습니다.

모델링

실제 프로세스를 더 잘 표현하기 위한 모델의[2] 개발은 시뮬레이션 소프트웨어의 추가 개발의 핵심입니다.모델 개발은 화학 공학의 원리를 통해 이루어지며 제어 공학과 수학적 시뮬레이션 기술의 개선을 위해 이루어집니다.따라서 프로세스 시뮬레이션은 화학, 물리학, 컴퓨터 과학, 수학 및 공학 분야의 실무자들이 함께 일하는 분야입니다.

클로로포름과 메탄올 혼합물의 VLE와 NRTL의 적합 및 다양한 압력에 대한 추정

특성 계산을 위한 새롭고 개선된 모델을 개발하기 위해 노력합니다.여기에는 예를 들어 설명도 포함됩니다.

  • 순수한 성분과 혼합물의 증기 압력, 점성, 열량 데이터 등과 같은 열물리학적 특성
  • 원자로, 증류탑, 펌프 등 다양한 장치의 특성
  • 화학 반응과 동력학
  • 환경 안전 관련 데이터

모델에는 주로 두 가지 유형이 있습니다.

  1. 실험 데이터에 모수가 적합되는 단순 방정식 및 상관 관계입니다.
  2. 속성을 추정하는 예측 방법.

방정식과 상관식은 (거의) 특성을 정확하게 나타내기 때문에 일반적으로 선호됩니다.신뢰할 수 있는 매개변수를 얻으려면 일반적으로 사실 데이터[3][4] 뱅크 또는 공개적으로 사용할 수 있는 데이터가 없는 경우 측정에서 얻은 실험 데이터를 보유해야 한다.

예측 방법을 사용하는 것은 실험 작업이나 데이터 뱅크의 데이터보다 비용 효율이 높습니다.이러한 이점에도 불구하고 예측 특성은 프로세스 개발의 초기 단계에서 첫 번째 근사 솔루션을 찾고 잘못된 경로를 제외하기 위해 사용됩니다. 이러한 추정 방법은 일반적으로 실제 데이터에서 얻은 상관 관계보다 더 높은 오차를 유발하기 때문입니다.

프로세스 시뮬레이션은 수학 분야에서의 수학적 모델의 개발과 복잡한 [5][6]문제의 해결을 장려해 왔다.

역사

프로세스 시뮬레이션의 역사는 컴퓨터 과학, 컴퓨터 하드웨어 및 프로그래밍 언어의 발전과 관련이 있습니다.화학 과정의 부분적인 측면의 초기 구현은 적절한 하드웨어와 소프트웨어(여기서는 주로 FORTRAN과 C 프로그래밍 언어)가 사용 가능하게 된 1970년대에 도입되었다.화학 성질의 모델링은 훨씬 더 일찍 시작되었고, 특히 상태의 입방정식과 앙투안 방정식은 19세기의 전조 발전이었다.

안정된 상태 및 동적 프로세스 시뮬레이션

처음에 프로세스 시뮬레이션은 정상 상태 프로세스를 시뮬레이션하기 위해 사용되었습니다.정상상태 모델은 시간과 무관하게 정상상태 프로세스(균형상태의 프로세스)의 질량과 에너지 균형을 수행한다.

동적 시뮬레이션은 질량과 에너지의 축적과 같은 파생 용어를 통해 모델에 시간 의존성이 내장되는 정상 상태 프로세스 시뮬레이션의 확장입니다.동적 시뮬레이션의 등장은 실시간 실시간 프로세스 설명, 예측 및 제어가 가능함을 의미합니다.여기에는 발전소 시동 및 정지, 반응 중 조건 변화, 지연, 열 변화 등이 포함됩니다.

동적 시뮬레이션은 더 많은 계산 시간을 필요로 하며 정상 상태 시뮬레이션보다 수학적으로 더 복잡합니다.이는 (고정 시간 단계에 따라) 파라미터를 지속적으로 변경하는 여러 번 반복되는 정상 상태 시뮬레이션으로 볼 수 있습니다.

동적 시뮬레이션은 온라인과 오프라인 모두에서 사용할 수 있습니다.온라인 케이스는 모델 예측 제어이며, 실시간 시뮬레이션 결과를 사용하여 제어 입력 변경에 대해 발생할 변화를 예측하고 그 결과에 따라 제어 매개변수를 최적화한다.오프라인 프로세스 시뮬레이션은 프로세스 플랜트의 설계, 트러블 슈팅 및 최적화뿐만 아니라 프로세스 변경의 영향을 평가하기 위한 사례 연구 수행에도 사용할 수 있습니다.동적 시뮬레이션은 오퍼레이터 훈련에도 사용됩니다.

「 」를 참조해 주세요.

레퍼런스

  1. ^ Rodes C.L., "프로세스 시뮬레이션 혁명:열물리학적 특성 요구 및 우려", J.Chem.Eng.Data, 41, 947-950, 1996
  2. ^ Gani R., Pistikopoulos E.N, "제품 및 프로세스 설계를 위한 특성 모델링 및 시뮬레이션", 유체상 평형, 194-197, 43-59, 2002.
  3. ^ Mash K., Satyro M.A., "데이터베이스의 통합과 프로세스 시뮬레이션과 설계에 미치는 영향", 미국, 타호 호수, 1994, 1-14, 1994
  4. ^ Wadsley M.W., "전산화학공정 시뮬레이션을 위한 열화학 및 열물리학 특성 데이터베이스", 한국, 서울, 1998년 8월 30일 - 9월 2일, 253-256, 1998
  5. ^ Saeger R.B., Bishnoi P.R., "UNIFAC 그룹-공여 방법을 사용한 다단계 성분 분리 프로세스의 시뮬레이션을 위한 수정된 '내부' 알고리즘", Can.J.Chem.Eng, 64, 759-767, 1986
  6. ^ Malya J.U., Zitney S.E., Choudhary S., Stadtherr M.A., "대규모 프로세스 시뮬레이션 및 최적화를 위한 병렬 정면 솔버", AIChE J., 43(4), 1032-1040, 1997.
  7. ^ "ASL: Physical Vapor Deposition Simulation".