Modeling and Optimization of a PSA Process for CO2 Capture
- 주제(키워드) pressure swing adsorption , CO2 capture , optimization , parameter estimation
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 이광순
- 발행년도 2012
- 학위수여년월 2012. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 화공생명공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000047275
- 본문언어 영어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작원 보호를 받습니다.
초록/요약
압력변동흡착(pressure swing adsorption; PSA) 공정은 대규모 CO2 발생원으로부터 CO2 회수를 위한 하나의 후보공정이다. 압력변동흡착 공정의 운전은 복잡한 많은 단계들로 구성되어 있기 때문에, 공정 최적화 과정에서 수치 연구가 매우 중요한 역할을 수행하게 된다. 실험 연구를 대체하거나 최소화하기 위해서는 정확한 수치모델이 필요하다. 고정층 흡착 공정의 모델링은 흡착 평형 고유의 간섭 효과 및 비선형성으로 인해 많은 난제들이 존재한다. 특히, 간섭 효과는 보통의 베드 운전 조건에서 높은 대류-확산 비에 의해 발생하는 가파른 농도 분포를 형성하며, 큰 수치오차를 유발하는 원인이 된다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 새로운 수치해석 기법인 기울기 기반의 적응 예측 선점법을 제안하였다. 제안된 방법에서 3차 스플라인 내삽함수와 far-side 경계조건이 도입되었다. 공간 영역은 몇 개의 하위 영역으로 나뉘며, 각 하위 영역 내 최고 기울기의 현재 위치 및 이동 속도를 고려하여 각 하위 영역에 할당될 선점들의 수가 결정된다. 제안된 방법은 CO2/N2 혼합 기체로부터 CO2 회수를 위한 고정층 흡착 공정에 적용되었으며, 직교 선점법 및 고정 격자 선점법과의 비교를 통해 그 효과가 검증되었다. 또한, 정확성 및 계산시간의 관점에서, 물질전달 속도가 공정 모사 결과에 미치는 영향이 조사되었다. 본 논문에서는 매개변수 추정을 통해 CO2 회수를 위한 고정층 흡착 공정의 모델링에 관한 연구를 수행하였다. 흡착제로서 제올라이트 13X를 사용하였으며, CO2/N2의 제올라이트 13X에 대한 흡착 동특성을 정확하게 표현하기 위해 새로운 물질 전달 속도식을 제안하였다. 또한, 물질 전달 속도식의 매개변수 추정과정에서, 국소 최소치를 피하고 원하는 수치해로의 수렴성을 향상시키기 위해 효율적인 목적함수를 고안하였다. Langmuir 등온식의 상수, 베드 공극률, 흡착제 입자의 평균 지름, 열전달 계수를 각각 독립적으로 설계된 실험을 통해 추정하였다. 이때 추정된 공극률은, 물질 전달 속도식의 매개변수 추정과정에서 기공 확산이 전체 기체 흐름에 미치는 영향을 고려하기 위해, 다시 한번 결정 변수로 포함되어 보정되었다. 추정된 모델의 성능을 평가하기 위해 길이가 70 cm, 직경이 2.54 cm 인 흡착베드를 제작하였으며, 실험 결과와의 비교를 통해 공정 변수들의 동특성을 매우 정확하게 예측하는 것을 확인하였다. CO2 회수를 위한 압력변동흡착 공정의 운전 비용은 대부분 송풍기 및 진공펌프의 운전에 기인한다. 그러므로, 송풍기와 진공펌프에서의 운전 비용을 얼마나 줄일 수 있는가에 대한 문제가 압력변동흡착 공정의 최적화에 있어서 중요한 이슈가 된다. 본 연구에서는 수치 모사와 최적화를 통해, CO2 회수를 위한 2단계 압력변동흡착 공정의 경제성을 평가하였다. 흡착제로서 제올라이트 13X를 사용하였으며, 운전 비용의 실질적인 계산을 위해 상용 송풍기 및 진공펌프의 특성곡선을 도입하였다. 먼저 탈착 기체 속도와 같은 운전 조건이 CO2 순도 및 비용에 미치는 영향을 조사하였으며, 배가스 내 CO2 함량의 함수로 표현되는 최적 공정 운전 조건을 결정함으로써, 대상으로 하는 압력변동흡착 공정의 경제성을 평가하였다. 압력변동흡착 공정의 피드백 제어 및 실시간 최적화를 위해서는 흡착 베드 내 기체 혼합물의 농도 분포를 실시간으로 예측 가능해야 한다. 하지만, 고정층 흡착 모델의 까다로운 수치적 특성으로 인해, 많은 선점 또는 적응 격자 할당 기술의 도입이 필수적인데, 이러한 특성은 실시간 농도 분포 추정을 위한 관측자의 설계를 어렵게 만드는 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 공간적으로 분포된 상태들을 빠르고 정확하게 추정하기 위한 적응 격자 할당 기법 기반의 비선형 관측자 시스템을 제안하였다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통해 검증하였으며, 원료 기체 및 모델 매개변수의 불확실성에도 불구하고 파과곡선을 잘 예측하는 것을 확인하였다.
more초록/요약
Pressure swing adsorption (PSA) is a potentially viable technology for CO2 capture from large CO2 sources. The operation of a PSA process involves a number of complicated steps, and numerical studies can play a crucial role in finding new operating conditions that improve the feasibility of the process. To this end, an accurate numerical model that replaces or minimizes experimental studies should be available. Interference effects and nonlinearities that are inherent in an adsorption equilibrium add challenges to the task of modeling fixed-bed adsorption processes. In particular, the interference effect tends to produce steep transient concentration fronts, which are enhanced by the high convection to dispersion ratio that is found in normal bed operation conditions. This causes spatial stiffness and renders numerical computations difficult and inaccurate. To solve this problem, we propose a novel numerical procedure using gradient-directed adaptive predictive collocation with a cubic spline interpolation function and far-side boundary conditions. The spatial domain is divided into fixed subdomains and the number of collocation points for each subdomain is adaptively adjusted according to the present location and advancement speed of the maximum gradient in each subdomain. The proposed method was applied to a fixed-bed adsorption process capturing CO2 from a CO2/N2 gas mixture and its effectiveness was compared with that of cubic spline and orthogonal collocation methods with fixed interpolation points, respectively. The effects of kinetic rates on the simulation results were also investigated from the viewpoint of accuracy and CPU time. Modeling of a fixed-bed adsorption process for CO2 capture using zeolite 13X was performed through parameter estimation. An empirical mass transfer rate model is proposed as a relevant description of the adsorption dynamics of CO2/N2 on zeolite 13X. An efficient objective function for the estimation of the mass transfer rate parameters was devised to avoid the local minimum and to improve the convergence to the desired solution. Langmuir isotherm equation coefficients, bed porosity, average particle size, and heat transfer coefficients were determined in separately designed experiments. The porosity estimate was updated during the estimation of mass transfer rate parameters to account for the effect of pore diffusion on bulk flow. The model was experimentally evaluated in an adsorption bed with a height of 70cm and an inner diameter of 2.54 cm and shown to predict the dynamic behaviors of the process variables with high accuracy. The operating cost of a PSA process for CO2 capture is mostly contributed by the operation of blowers and vacuum pumps. Hence, how to reduce the operation cost of blowers and vacuum pumps is an important issue in the concerned PSA process. The economy of the two-stage PSA process for CO2 capture using zeolite 13X as adsorbent was evaluated through numerical simulation and optimization. The performance curves of commercial vacuum pump and blower were used for realistic calculation of the operating cost. The effects of the operating variables such as purge gas velocity on the operating cost and CO2 purity were investigated first, and then the economy of the PSA process was evaluated for the optimized process conditions as a function of CO2 contents of the inlet flue gas. Real-time knowledge of concentration profiles inside the adsorption bed is essential for feedback control of a pressure swing adsorption process. A difficulty encountered in developing an observer for this purpose is that the fixed-bed adsorption model is highly stiff and either a large number of grid points or an adaptive grid allocation is indispensable to accurately solve the model through discretization. One of the objectives of this study is to present a nonlinear observer with adaptive grid allocation for an adsorption bed to estimate spatially distributed state. Experimental verification revealed that the proposed technique can accurately and rapidly predict the breakthrough curve in addition to other process variables despite the uncertainties in model parameters as well as the feed composition.
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