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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Cutpoint Temperature Surrogate Modeling for Distillation Yields and Properties

Texto completo
Autor(es):
Franzoi, Robert E. [1] ; Menezes, Brenno C. [2] ; Kelly, Jeffrey D. [3] ; Gut, Jorge A. W. [1] ; Grossmann, Ignacio E. [4]
Número total de Autores: 5
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Univ Sao Paulo, Dept Chem Engn, Sao Paulo - Brazil
[2] Hamad Bin Khalifa Univ, Qatar Fdn, Coll Sci & Engn, Div Engn Management & Decis Sci, Doha - Qatar
[3] Ind Algorithms Ltd, Toronto, ON - Canada
[4] Carnegie Mellon Univ, Chem Engn Dept, Pittsburgh, PA 15213 - USA
Número total de Afiliações: 4
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: Industrial & Engineering Chemistry Research; v. 59, n. 41, p. 18616-18628, OCT 14 2020.
Citações Web of Science: 1
Resumo

For high-performance operations in crude oil refinery processing, it is important to properly determine yields and properties of output streams from distillation units. To address such complex representation, we propose a cutpoint temperature-modeling framework using a coefficient setup MIQP (mixed-integer quadratic programming) technique to determine optimizable surrogate models to correlate independent X variables (crude oil compositions, temperatures, etc) to dependent Y variables (such as stream yields and properties of distillates). The X inputs are systematically generated by Latin hypercube sampling (LHS), and the experiments to obtain the synthetic Y outputs are simulated using the well-known conventional and improved swing-cut methods. By using these optimizable surrogate models (which are suitable to handle continuous data from the process) with measurement feedback (for adjustments and improvements), distillation outputs can be continuously updated when needed. The proposed approach successfully builds accurate surrogates for the distillation unit, which can be embedded into complex planning, scheduling, and control environments. Moreover, this MIQP surrogate identification technique may also be applied to other types of downstream process optimization problems such as reacting and blending unit operations, as well as other separating processes. (AU)

Processo FAPESP: 18/04942-4 - Integração da modelagem não-linear de pontos de corte de destilação na otimização da programação de produção online da refinaria
Beneficiário:Robert Eduard Franzoi Junior
Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Processo FAPESP: 17/03310-1 - Otimização integrada da programação de produção no refino de petróleo: da descarga de óleo até a entrega de combustíveis
Beneficiário:Robert Eduard Franzoi Junior
Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto