Tối ưu hóa hoạt động hydrodesulfur hóa trong quá trình xử lý thủy nhiệt: phân tích chuẩn tắc và ứng dụng kết hợp của thiết kế yếu tố và phương pháp bề mặt phản hồi

Reaction Kinetics, Mechanisms and Catalysis - Tập 108 - Trang 371-390 - 2012
Fawzi M. Elfghi1, N. A. S. Amin2
1Malaysia–Japan International Institute of Technology (MJIIT), Environmental and Green Technology (EGT), Universiti Teknologi Malaysia, Kuala Lumpur, Malaysia
2Chemical Reaction Engineering Group (CREG), Faculty of Chemical Engineering, Universiti Teknologi Malaysia, Johor, Malaysia

Tóm tắt

Nghiên cứu này nhằm điều tra các ảnh hưởng tương tác của các tham số phản ứng như nhiệt độ (330–370 °C), áp suất tổng (30–50 bar) và vận tốc không gian lỏng hàng giờ (LHSV) (1–3 h−1) đối với hiệu suất của hoạt động hydrodesulfur hóa (HDS). Các thí nghiệm được thực hiện dựa trên thiết kế hình học xoay vòng lập phương trung tâm và được phân tích bằng phương pháp bề mặt phản hồi (RSM). Đầu tiên, mô hình phương trình được sử dụng để dự đoán hoạt động HDS như một phản ứng. Thứ hai, phân tích hồi quy của mô hình hoạt động HDS được thu được từ đầu ra của mô hình đã phát triển này. Cuối cùng, RSM và phân tích chuẩn tắc được sử dụng để tối ưu hóa mô hình hồi quy thực nghiệm này. R2 = 96.5 % cho thấy mô hình RSM phù hợp tốt với dữ liệu quan sát được và được coi là chính xác và có thể sử dụng để dự đoán hoạt động HDS. Phương trình thu được cho phân tích chuẩn tắc với các dấu hiệu khác nhau của các giá trị riêng đã tiết lộ rằng hoạt động HDS tại điểm dừng là hình yên ngựa. Kết quả số học cũng tiết lộ rằng hoạt động HDS tối đa được dự đoán là 95.92 % đạt được ở nhiệt độ phản ứng tối ưu 383.63 °C, áp suất hoạt động 56.81 bar và LHSV của 2.39 h−1.

Từ khóa

#hydrodesulfurization #HDS #response surface methodology #optimal reaction parameters #factorial design

Tài liệu tham khảo

Girgis MJ, Gates BC (1991) Reactivities, reaction networks, and kinetics in high-pressure catalytic hydroprocessing. Ind Eng Chem Res 30:2021–2058 Jarullah AT, Mujtaba IM, Wood AS (2012) Improving fuel quality by whole crude oil hydrotreating: a kinetic model for hydrodeasphaltenization in a trickle bed reactor. Appl Energy 94:182–191 Mapiour M, Sundaramurthy V, Dalai AK, Adjaye J (2010) Effects of the operating variables on hydrotreating of heavy gas oil: experimental, modeling, and kinetic studies. Fuel 89:2536–2543 Magallanes JF, Smichowski P, Marrero J (2001) Optimization and empirical modeling of HG-ICP-AES analytical technique through artificial neural networks. J Chem Inf Model 41:824–829 Laird, T (2009) Book review of pharmaceutical dosage forms: tablets. Org Process Res Dev 13(3): 656–657 Khayet M, Zahrim AY, Hilal N (2011) Modelling and optimization of coagulation of highly concentrated industrial grade leather dye by response surface methodology. Chem Eng J 167:77–83 Ekren O, Ekren BY (2008) Size optimization of a PV/wind hybrid energy conversion system with battery storage using response surface methodology. Appl Energy 85:1086–1101 F Elfghi, NAS Amin (2010) Parametric study of hydrodesulphurization process in a pilot plant, proceed in 4th Refining China, pp 226–233 Shyamal KB (2004) Revamping of diesel hydrodesulfurizers: options available and future research needs. Fuel Process Technol 85:1503–1517 Anderson-Cook CM, Borror CM, Montgomery DC (2009) Response surface design evaluation and comparison. J Stat Plan Inference 139:629–641 Carlson R, Carlson JE (2005) Canonical analysis of response surfaces: a valuable tool for process development 1. Org Process Res Dev 9:321–330 Othman MR, Mustafa NNN, Ahmad AL (2006) Effect of thermal treatment on the microstructure of sol-gel derived porous alumina modified platinum. Microporous Mesoporous Mater 91(1–3):268–275 Dow W-P, Wang Y-P, Huang T-J (2000) TPR and XRD studies of yttria-doped ceria/γ-alumina-supported copper oxide catalyst. Appl Catal A 190:25–34 Brown IWM, Bowden ME, Kemmitt T, MacKenzie KJD (2006) Structural and thermal characterisation of nanostructured alumina templates. Curr Appl Phys 6:557–561 RC Lawson, KW Evans (1991) Role of statistically designed experiments in the development of efficient downstream processes, in, Enzymes in biomass conversion, Am Ceram Soc, pp 123–136 Cuevas A, Febrero M, Fraiman R (2004) An anova test for functional data. Comput Stat Data Anal 47:111–122 Ghosh SP (1993) Statistical databases: design of experiment structures. Inf Syst 18(4):233–247 Alvarez A, Escobar J, Toledo JA, Pérez V, Cortés MA, Pérez M, Rivera E (2007) HDS of straight-run gas oil at various nitrogen contents. Comparison between different reaction systems. Fuel 86:1240–1246