MARC

 008260203s2023        us                              c    eng  d
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■035    ▼a(MiAaPQ)GeorgiaTech73216
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■0820  ▼a000
■1001  ▼aWeber,  Dylan  Jacob.
■24510▼aModeling  and  Simulation  of  Industrial  Membrane  Processes  Using  Complex  Mixtures  for  Integration  in  Process  Simulation  Environments
■260    ▼a[Sl]▼bGeorgia  Institute  of  Technology▼c2023
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2023
■300    ▼a282  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-06,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Scott,  Joseph.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Georgia  Institute  of  Technology,  2023.
■520    ▼aThis  dissertation  addresses  the  need  for  improved  industrial  membrane  process  modeling  and  simulation  by  developing  a  general  framework  that  considers  complex  mixture  coupling.  As  our  society  shifts  from  everyday  products  stemming  from  distillation-based  fossil-fuel  refineries,  to  those  same  products  made  by  means  of  bio-refineries;  utilizing  novel  separation  technologies  such  as  membranes  and  complex  mixtures  will  be  ever  more  prevalent.  A  complex  mixture  refers  to  either  a  liquid  or  gas  stream  with  no  single  majority  component  and  usually  gives  rise  to  mixture  interactions  (thermodynamic  or  diffusional  coupling)  between  species.  Membranes  are  used  for  complex  mixture  separations  in  many  applications,  including  water  purification,  carbon  capture,  hydrogen  separation,  olefin/paraffin  separation,  benzene  derivative  concentration,  and  membrane  reactor  systems.  Currently,  overall  membrane  process  modeling  is  heavily  reliant  on  simple  models  that  do  not  consider  complex  mixture  interactions.  In  addition,  numerical  algorithms  for  simulating  membrane  performance  using  a  rigorous  modeling  framework  are  inefficient  and  unreliable  for  systems  with  many  permeants  or  strong  thermodynamic/diffusional  coupling.  Moreover,  membrane  thermodynamic  and  diffusional  modeling  capabilities  are  still  lacking  for  transport  predictions  based  on  parameters  fit  from  minimal  experimental  data.  Consequently,  a  general-purpose  membrane  simulation  method  with  sufficient  accuracy,  robustness,  and  efficiency  to  be  included  in  process  flowsheet  simulation  environments  is  non-existent.  Therefore,  there  is  a  critical  need  for  improved  numerical  algorithms  and  modeling  capabilities  for  industrial  membrane  processes  involving  complex  mixtures.To  address  this  need,  the  overall  objective  of  this  work  is  to  develop  new  theory  and  algorithms  for  modeling  and  simulating  industrial  membrane  modules.  Such  theory  and  algorithms  must  be  applicable  to  any  complex  mixture,  membrane  material,  and  module  geometry  for  integration  into  overall  process  flowsheet  simulation.  This  dissertation  will  start  by  working  with  the  most  logical  aspect  that  is  microscopic  (local)  membrane  transport.  For  the  detailed  contribution,  chapter  2  presents  improved  numerical  methods  to  solve  complex  mixture  local  membrane  transport  using  a  Maxwell-Stefan  model.  For  membrane  modeling,  the  most  significant  challenges  have  to  do  with  accurate  thermodynamic  and  diffusional  predictions  that  require  no  multicomponent  mixture  parameterization  (i.e.  models  with  parameters  that  are  fit  based  solely  on  pure  component  data  to  minimize  the  number  of  experiments  required).  To  find  the  contributions  that  work  towards  this  goal,  chapter  3  presents  novel  sorption  and  diffusion  models.  Additionally,  a  more  compact  version  of  the  Flory-Huggins  sorption  model  is  presented  to  enable  simulation  of  complex  mixtures  with  hundreds  of  components.  Then,  chapter  4  presents  a  software  package  of  our  contributions  for  pressure-based  industrial  membrane  processes  for  use  by  practicing  chemical  engineers  within  process  simulation  environments.  Finally,  chapter  5  provides  a  base  case  nutrient  recovery  scenario,  simulation  framework,  preliminary  control  strategies,  preliminary  process  designs,  and  a  working  unit  operation  code  of  electrified  industrial  membranes  for  nutrient  recovery  from  wastewater  treatment  plant  and  concentrated  animal  farming  operation  streams.  Overall,  this  work  has  resulted  in  novel  algorithms,  modeling  capabilities,  and  a  software  package  for  industrial  membrane  process  simulation.  In  addition  to  that,  contributions  towards  electrified  industrial  membrane  processes  are  presented.  Moving  forward,  the  membrane  design  process  involving  complex  mixtures  can  compete  with  the  seamless  design  process  of  traditional  energy  or  chemically  intensive  separations  such  as  distillation,  extraction,  air  stripping,  or  crystallization.  Overall,  this  will  enable  deployment  of  complex  mixture  membrane  processes  (i.e.  more  energy  efficient  and  smaller  chemical  processes).  This  will  benefit  society  by  reducing  our  environmental  footprint,  and  allow  for  design  of  intensified  chemical  systems.
■590    ▼aSchool  code:  0078.
■650  4▼aHalloween
■650  4▼aHydrocarbons
■650  4▼aPhysical  properties
■650  4▼aChemical  engineering
■653    ▼aHydrogen  separation
■653    ▼aFlowsheet  simulation
■690    ▼a0542
■71020▼aGeorgia  Institute  of  Technology.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-06B.
■790    ▼a0078
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2023
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17365975▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

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