Моделирование процессов производств поливинилхлорида и каустика, хлора и водорода электролитическим методом

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В представленной работе описаны оригинальные компьютерные тренажерные комплексы, отличающиеся от известных цифровых двойников химико-технологических систем, разработанных в программных пакетах таких сред моделирования, как Aspen Plus, Visual Modeler, Unisim Design, HYSYS, ChemCad и др., тем, что математические модели были разработаны для конкретных процессов на основе фундаментальных законов и эмпирических соотношений. Предлагаемые комплексы могут быть использованы для определения способов интенсификации химико-технологических процессов, используя знания параметров технологических сред на “микроуровне”, полученных при моделировании. Описан цифровой двойник процесса полимеризации винилхлорида, позволяющий определять молекулярно-массовое распределение молекул полимера, с учетом распределения температуры полимер-мономерных частиц. Цифровой двойник процесса полимеризации винилхлорида позволяет определять физико-химические свойства поливинилхлорида в процессе полимеризации, будет способствовать проведению анализов режимов технологических процессов, прогнозировать изменение параметров при возникновении нештатных ситуаций, что повысит уровень безаварийности функционирования. Приведено описание цифрового двойника, моделирующего параметры электролизера в производстве едкого натра, хлора и водорода, в основу которого положена математическая зависимость вольт-амперной характеристики от температуры процесса. Использование цифрового двойника процесса электролиза производства едкого натра, хлора и водорода дает возможность моделировать технологические параметры работы электролизера, что позволяет устанавливать оптимальные режимы проведения технологических процессов и прогнозировать изменение параметров при возникновении нештатных ситуаций.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

В. П. Мешалкин

РХТУ им. Д.И. Менделеева

Email: eshulaeva@mail.ru
Россия, Москва

Е. А. Шулаева

Институт химических технологий и инжиниринга ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке

Автор, ответственный за переписку.
Email: eshulaeva@mail.ru
Россия, Стерлитамак

Ю. Ф. Коваленко

Институт химических технологий и инжиниринга ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке

Email: eshulaeva@mail.ru
Россия, Стерлитамак

Н. С. Шулаев

Институт химических технологий и инжиниринга ФГБОУ ВО УГНТУ в г. Стерлитамаке

Email: eshulaeva@mail.ru
Россия, Стерлитамак

Список литературы

  1. Кафаров В.В., Мешалкин В.П. Анализ и синтез химико-технологических систем. М.: Химия, 1991.
  2. Кафаров В.В. Методы кибернетики в химии и химической технологии. М.: Химия, 1985.
  3. Кафаров В. В., Глебов М.Б. Математическое моделирование основных процессов химических производств: учеб. пособие для вузов. М.: Высш. шк., 1991.
  4. Кафаров В.В., Перов В.Л., Иванов В.А., Бобров Д.А. Системный подход к оптимальному проектированию химико-технологических систем // Теорет. основы хим. технологии. 1972. Т. 6. № 5. С. 908.
  5. Романков П.Г., Фролов В.Ф., Флисюк О.М. Методы расчета процессов и аппаратов химической технологии. СПб.: ХИМИЗДАТ, 2009.
  6. Кафаров В.В., Дорохов И.Н., Кольцова Э.М. Системный анализ процессов химической технологии. Энтропия и вариационные методы неравновесной термодинамики в задачах химической технологии. М.: Наука, 1988.
  7. Дозорцев В.М. Компьютерные тренажеры для обучения операторов технологических процессов. М.: СИНТЕГ, 2009.
  8. Шулаева Е.А. Совершенствование технологических производств на основе моделирования процессов химических технологий: монография. Уфа: Изд-во “Нефтегаз. дело”, 2018.
  9. Коваленко Ю.Ф., Шулаева Е.А., Шулаев Н.С. Применение поливинилхлорида для нанокомпозитов (анализ и оптимизация показателей качества) // Нанотехн-ии в строит-ве. 2023. Т. 15. № 6. С. 519. [Kovalenko Ju.F., Shulaeva E.A., Shulayev N.S. Application of polyvinyl chloride for nanocomposites (analysis and optimization of quality indicators) // Nanotechnologies in construction. Eng. 2023. V. 15. № 6. P. 519.]
  10. Шулаева Е.А., Коваленко Ю.Ф., Шулаев Н.С. Имитационно-моделирующий комплекс технологического процесса неорганической химии (производство едкого натра, хлора и водорода электролитическим методом). Свид. о гос. рег. пр. для ЭВМ № 2017661819 РФ. 2017.
  11. Шулаева Е.А., Коваленко Ю.Ф. Моделирование и расчет технологической аппаратуры производства поливинилхлорида суспензионным способом. Свид. о гос. рег. пр. для ЭВМ № 2024667117 РФ. 2024.
  12. Shulaeva E.A., Shulayev N.S., Kovalenko Ju.F. Modeling of the process of electrolysis production of caustic, chlorine and hydrogen // International Conference on Information Technologies in Business and Industry 2016 IOP Publishing IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 803. 2017. 012148.
  13. Павлюкевич Н.В. Введение в теорию тепло- и массопереноса в пористых средах // Сб. тр. Ин-т тепло- и массообмена им. А.В. Лыкова НАНБ. Минск, 2003. С. 140.
  14. Павлов В.П., Кулов Н.Н., Керимов Р.М. Совершенствование химико-технологических процессов на основе системного анализа // Теор. основы хим. техн. 2014. Т. 48. № 2. С. 131.
  15. Плановский А.Н., Николаев П.И. Процессы и аппараты химической и нефтеперерабатывающей технологии. 3-е изд. М.: Химия, 1987.
  16. Тагер А.А. Физико-химия полимеров: 4-е изд., перераб. и доп.: учеб. пособие для хим. фак. ун-тов под ред. А.А. Аскадского. М.: Научный мир, 2007.
  17. Ульянов В.М., Гуткович А.Д., Шебырев В.В. Технологическое оборудование производства суспензионного поливинилхлорида: Монография. Н. Новгород, 2004.
  18. Получение и свойства поливинилхлорида. Под ред. Е.Н. Зильбермана. М.: Химия, 1968.
  19. Якименко Л.М., Пасманик М.И. Справочник по производству хлора, каустической соды и основных хлорных продуктов. М.: Химия, 1976.
  20. Афанасьева Р.А. Новые направления в производстве хлора, каустической соды и конструирования электролизеров // Хим. технология. 2006. № 3. С. 18.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Интерактивная мнемосхема имитационно-моделирующего комплекса.

Скачать (517KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Зависимость теплового потока от времени полимеризации при концентрациях инициатора (тригонокса): 0.065% масс. от ВХ, 0.077% масс. от ВХ и 0.10% масс. от ВХ.

Скачать (19KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Регулирование изменения температуры реакционной массы клапаном подачи захоложенной воды.

Скачать (257KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Зависимость отклонения температуры в капле полимера от радиуса при различных концентрациях инициатора.

Скачать (15KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Зависимость средневесовой молекулярной массы полимера от температуры.

Скачать (10KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Зависимость объемной доли молекул с различной молекулярной массой при различной концентрации инициатора.

Скачать (21KB)
Метаданные
8. Рис. 7. Зависимость силы тока на электролизере от температуры при фиксированных значениях межэлектродных расстояний и напряжении 3.65 В.

Скачать (15KB)
Метаданные
9. Рис. 8. Удельные затраты энергии G для хлора и едкого натра.

Скачать (14KB)
Метаданные
10. Рис. 9. Удельные затраты энергии G для водорода.

Скачать (13KB)
Метаданные
11. Рис. 10. Зависимость напряжения на электролизере от температуры при фиксированных значениях силы тока и межэлектродном расстоянии 5 мм.

Скачать (11KB)
Метаданные
12. Рис. 11. Моделирующий комплекс “Стадия электролиза производства едкого натра, хлора и водорода”.

Скачать (553KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».