Modeling Membrane Gas and Vapor Separation in the Aspen Plus Environment


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

The paper presents the results of the development of a unit for calculating mass transport in a membrane gas separation apparatus in the Aspen Plus environment. The created user model has been verified by comparing the results of the calculation of separation characteristics with available experimental data for two cases. In the first case, the calculation results were compared with experimental data on the separation of the ternary H2O/EtOH/N2 (13.3/5.5/81.2 mol %) vapor–gas mixture simulating the stream from the stripping column of a laboratory membrane vapor separation unit with a plate-and-frame membrane module for ethanol recovery from fermentation broth. It has been shown that the calculated concentrations of the components in the retentate and permeate streams are close to the experimental values obtained in the separation of the ternary vapor–gas mixture. In the second case, the calculation results were compared with experimental data obtained upon the separation of a binary N2/CH4 gas mixture (99/1 mol %) simulating a stream with a low content of an easily penetrating impurity component using a radial membrane module. It has been found that the calculated concentration of CH4 in the retentate is noticeably less than in the experiment, especially at high stage cuts, a difference that is associated with the increasing influence of the longitudinal mixing of components at low speeds of the mixture in the channels of the membrane module, which deteriorates the separation characteristics of the apparatus with respect to the removal of impurities and requires additional consideration of the deviation from the plug-flow mode in computational mathematical models used for this case.

Об авторах

A. Kozlova

Topchiev Institute of Petrochemical Synthesis, Russian Academy of Sciences; Niznhy Novgorod Technical University

Автор, ответственный за переписку.
Email: a_a_kozlova@ips.ac.ru
Россия, Moscow, 119991; Nizhny Novgorod, 603950

M. Trubyanov

Niznhy Novgorod Technical University

Email: a_a_kozlova@ips.ac.ru
Россия, Nizhny Novgorod, 603950

A. Atlaskin

Niznhy Novgorod Technical University

Email: a_a_kozlova@ips.ac.ru
Россия, Nizhny Novgorod, 603950

N. Yanbikov

Niznhy Novgorod Technical University

Email: a_a_kozlova@ips.ac.ru
Россия, Nizhny Novgorod, 603950

M. Shalygin

Topchiev Institute of Petrochemical Synthesis, Russian Academy of Sciences

Email: a_a_kozlova@ips.ac.ru
Россия, Moscow, 119991

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2019

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».