>
Fa   |   Ar   |   En
   بهینه‌سازی پیش‌تصفیه استخراجی خوراک واحد شکست نفتا با استفاده از روش سطح پاسخ  
   
نویسنده محمدی عباس ,امیدخواه محمدرضا ,کریم زاده رامین ,حق طلب علی
منبع علوم و مهندسي جداسازي - 1402 - دوره : 15 - شماره : 1 - صفحه:55 -69
چکیده    این پژوهش، به مطالعه آروماتیک‌زدایی خوراک واحد شکست نفتا پرداخته است. با انتخاب نسبت حلال‌به‌خوراک (در محدوده 4:1-2:1)، درصدوزنی آب حلال (در محدوده 10-0 درصد) و دما (در محدوده cº 60-30) به عنوان مهمترین متغیرها و ضریب توزیع آروماتیک‌ها، انتخاب‌پذیری، درجه پارافینی‌بودن پسماند و بازده تولید آن، به عنوان پاسخ‌های آزمون، ارجحیت نسبی متغیرها در مدل‌های پیش‌بینی، با استفاده از روش رگرسیون چندگانه تعیین گردید. نتایج کاربرد شبکه عصبی مصنوعی در قالب یک شبکه پرسپترون چندلایه استاندارد، بیانگر آن است که در پیش‌تصفیه برش نفتا با سولفولان، اهمیت نسبی متغیرها از ترتیب درصد وزنی آب حلال، نسبت حلال به خوراک و دما تبعیت می‌نماید. همچنین، با بهینه‌سازی عملیات با استفاده از رویکرد تابع جریمه و تعریف شش تابع تک‌هدفه و چندهدفه، مقادیر بهینه متغیرهای فوق به ترتیب برابر 9.98 %، 1: 3.86 و cº 32.6 حاصل شد. در شرایط بهینه، بیشینه درجه پارافینی‌بودن و بازده تولید پسماند به ترتیب برابر با 94.36 و 95.95 درصد مشاهده گردید.
کلیدواژه آروماتیک‌زدایی استخراجی، بهینه‌سازی، برش نفتا، سولفولان، تحلیل واریانس
آدرس دانشگاه قم, گروه مهندسی شیمی, ایران, دانشگاه تربیت مدرس, دانشکده مهندسی شیمی, ایران, دانشگاه تربیت مدرس, دانشکده مهندسی شیمی, ایران, دانشگاه تربیت مدرس, دانشکده مهندسی شیمی, ایران
پست الکترونیکی haghtala@modares.ac.ir
 
   optimization of extractive pretreatment of naphtha cracker feedstock using response surface methodology  
   
Authors mohammadi abbas ,omidkhah mohammadreza ,karimzadeh ramin ,haghtalab ali
Abstract    this study has examined the extractive dearomatization of naphtha cracker feedstock. by considering the solvent-to-feed ratio (2:1-4:1), solvent water content (0-10 wt.%), and extraction temperature (30-60 ºc) as major operating variables and the solvent capacity, solvent selectivity, and the yield and the degree of paraffinicity of the dearomatized fraction as the response of experiments, the priority of variables in the prediction models was determined. the analysis of variance and a standard multilayer perceptron artificial neural network showed that in extractive dearomatization of the blended naphtha cut with sulfolane solvent, the priority of variables follows the trend of solvent water content, solvent-to-feed ratio, and temperature. also, by optimizing the operation, using the penalty function approach, and defining six different single- and multi-objective functions, the optimum values of the solvent water content, solvent-to-feed ratio, and extraction temperature were found as 9.98%, 3.86:1, and 32.6 oc, respectively. finally, the maximum values for the degree of paraffinicity and the yield of the dearomatized fraction were obtained as 94.36 and 95.95%, respectively.
 
 

Copyright 2023
Islamic World Science Citation Center
All Rights Reserved