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대규모 LNG생산을 위한 분쇄형 복합체 진화기반 성능향상 및 계단식 액화공정 분석 연구


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대규모 LNG생산을 위한 분쇄형 복합체 진화기반 성능향상 및 계단식 액화공정 분석 연구

Khaliq Majeed, Muhammad Abdul Qyyum, Alam Nawaz, Ashfaq Ahmad, Muhammad Naqvi, Tianbiao | 아진

출간일
2020-09-07
파일형태
PDF
용량
7 M
지원 기기
PC
대출현황
보유1, 대출0, 예약중0
콘텐츠 소개
목차
한줄서평

콘텐츠 소개

설계변수의 최적화되지 않은 실행으로 인한 모든 대규모 천연가스(NG) 생산에 대하여, MFC 공정의 에너지 효율 향상은 현재 진행 중인 문제로 남아 있다. 공정의 주요 구성을 고친 후의 설계 최적화는 설계 단계 중 가장 경제적이지만 도전적인 연습 중 하나이다. 본 연구에서는 공정 발굴을 위해 Shuffled Complex Evolution(SCE)를 연구하며, 혼합 유체 캐스케이드(MFC) 공정이 LNG 생산의 최선의 대체 옵션으로 인정되며, 주로 경쟁적 성과로 발전 되었다. 그러나 열역학적으로 볼 때, MFC 공정은 냉장 사이클에서 최소 에너지 소비량에 해당하는 MFC 공정의 최적 설계에는 여전히 최대 에너지와 거리가 멀다. MFC 프로세스는 Aspen Hysys v10을 사용하여 시뮬레이션한 후, MATLAB 2019a에 코드화된 SCE 접근방식과 결합된다. MFC 공정의 각 사이클에 대한 냉매 구성과 작동 압력은 LNG 열교환기 내부의 접근 온도를 제약조건으로 고려하여 최적화되었다. 그 결과 최적의 MFC 공정은 전체 압축력을 19.76% 절감하고 엑서지 파괴를 최대 28.76%까지 줄였다. SCE에 최적화된 공정의 열역학적 효율성(상위 수치)은 발표된 베이스 케이스보다 25% 높았다. 또한 최적화 결과는 열역학적 성능 향상과 계산 비용(반복 횟수) 간에 절충이 있음을 암시한다. 결론적으로, SCE는 LNG 공정과 같은 매우 비선형적이고 복잡한 공정의 성능을 개선할 수 있는 가능성을 보였다.

목차

제 1편 : MATLAB 기본편
1. MATLAB 기본사용편 003
1.1 MATLAB 시작하기 003
명령창(command Window)에서의 입력 005
도움말(Help)의 이용 007
1.2 입력 오류의 수정 008
계산의 중지 009
MATLAB 종료하기 009
1.3 연산과 변수의 할당 009
연산자 우선순위 011
내장함수 012
1.4 데이터의 표현 013
1.5 변수의 처리 015
변수 이름 015
clear 명령어 016
특수변수와 정수 017
whos 명령어 017
1.6 벡터와 행렬 018
벡터 018
행렬 023
스크린 출력과 억제 024
1.7 랜덤(Random)수와 복소수 025
랜덤 수 025
복소수 027
1.8 기호를 이용한 연산 028
기호식에서의 치환 029
1.9 코드 파일 030
스크립트 코드 파일 030
코멘트의 추가 032
함수 코드 파일 033
사용자 정의함수 036
1.10 간단한 그래프의 생성 037
ezplot을 이용한 그래프 037
plot을 이용한 그래프 039
3차원 그래프 042
1.11 MATLAB과 엑셀(Excel)의 접속 043
엑셀 데이터 불러오기 043
데이터 가져오기 옵션 046
스크립트 생성 옵션 049
함수 생성 옵션 049
생성된 데이터를 엑셀파일로 저장하기 050



제 2편 : 연구논문
Shuffled Complex Evolution-Based Performance Enhancement and Analysis of Cascade Liquefaction Process for Large-Scale LNG Production


1. Introduction 51
2. Methodology: Shued Complex Evolution Approach 53
3. Process Simulation and Description 56
4. Simulation?Optimization Environment 59
5. Results and Discussion 59
6. Conclusions 67
7. References 68

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