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J-GLOBAL ID：202202273793284035   整理番号：22A0906407

多成分正規パラフィン分離への応用のための市販スケール模擬移動床クロマトグラフィーの動的モデリングと機械学習【JST・京大機械翻訳】

Dynamic modeling and machine learning of commercial-scale simulated moving bed chromatography for application to multi-component normal paraffin separation

著者 (2件)： Lee Woo-Sung (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Chang-Ha (Department of Chemical and Biomolecular Engineering, Yonsei University, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Separation and Purification Technology  (Separation and Purification Technology)
巻： 288  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0428B  ISSN： 1383-5866  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 模擬移動床クロマトグラフィー(SMB)の分析と改良を行い,ケロシンからC10~14正常パラフィン(n-パラフィン)の多成分を分離した。供給組成と操作変数の複雑性のため,実際の工業データを用いた限られた実験パラメータとデータ駆動機械学習を用いた数学的動的モデルの両方を採用して,SMB性能を評価した。開発した動的モデルは,純度,回収率,および溶媒消費量を評価することができた。標準操作条件の下で,シミュレーション結果は,抽出したn-パラフィン純度が99.6%であることを示した。そして,nC10,nC12およびnC14の回収率は,それぞれ95.7%,88.9%および81.6%であった。各ゾーンにおける向流比の解析は,回復がゾーンIとIIb比を減少させ,ゾーンIII比を増加させることによって強化できることを示唆した。特に,ゾーンIIIの制御は,炭素鎖長が増加するにつれて,より重要になった。ゾーンフラッシュとして知られるn-パラフィンSMBにおける付加的二次脱着流は,抽出したn-パラフィンの純度をさらに改善するのに重要な役割を果たした。機械学習結果は,不純物除去に関するゾーンフラッシュの重要性を明確に示し,それは動的モデルから十分に推定できなかった。ゾーンフラッシュにおけるp-キシレン含有量の増加は,抽出物中の芳香族不純物の減少に寄与した。限られた運転範囲で得られた産業データの性質のために,数学的およびデータ駆動モデルが補完的に使用されるべきであることを推奨した。その後の分別セクションはSMB自体よりも著しく大量のエネルギーを消費したので,分別セクションと統合した全n-パラフィンSMBプロセスについてエクセルギー解析を実施し,潜在的改善を示唆した。結果は,n-パラフィンSMB性能を改善するための設計および運転ガイドラインの確立に寄与するであろう。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  脱着 ,  不純物 ,  灯油 ,  *移動床 ,  *クロマトグラフィー ,  純度 ,  向流 ,  *パラフィンワックス ,  ダイナミックモデル ,  条件 ,  パラメータ ,  フラッシュ蒸発 ,  *機械学習 ,  アルキルベンゼン
準シソーラス用語： 操作条件 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 正常パラフィン(n-パラフィン) ,  模擬移動床クロマトグラフィー(SMB) ,  動的モデリング ,  機械学習 ,  エクセルギー解析

分類 (1件)： 吸着,イオン交換  (XD02060I)

物質索引 (1件)： p-キシレン

タイトルに関連する用語 (7件)： パラフィン ,  応用 ,  スケール ,  移動床 ,  クロマトグラフィー ,  動的モデリング ,  機械学習