Русская Википедия:Пинч-анализ

Материал из Онлайн справочника
Перейти к навигацииПерейти к поиску

Это статья о методологии анализа химических процессов. О компьютерном вирусе см. статью Пинч

Пинч-анализ (Шаблон:Lang-en — сжатие, сужение) представляет собой методологию для минимизации потребления энергии химических процессов путём расчёта термодинамически осуществимой целевой энергии (или минимума потребления энергии) и её достижение путём оптимизации тепла рекуперации системы, методов подвода энергии и условий эксплуатации. Пинч-анализ также известен как процесс интеграции, тепловая интеграция, энергетическая интеграция или пинч-технология.[1]

Исходные данные для процесса представляются в виде набора энергетических потоков или зависимостей тепловой нагрузки (кВт) от температуры (°С). Эти данные объединяются для всех потоков на предприятии, чтобы дать композитные кривые, одну для всех горячих потоков (отдающих тепло) и одну для всех холодных потоков (требующих тепло). Точка наибольшего сближения горячей и холодной составной кривой называется точкой Пинча (или просто Пинч). Для горячей и для холодной составной кривой температура Пинча будет индивидуальна. В области Пинча на процесс проектирования оптимальной системы теплообмена накладываются наибольшие ограничения. Таким образом, найдя эту точку и начав проектирование с неё, можно достичь целевых энергетических значений с помощью системы теплообменников путём передачи теплоты между горячими и холодными потоками в двух независимых подсистемах, выше и ниже пинча. На практике во время проведения Пинч-анализа существующего процесса довольно часто существует перекрестный теплообмен между горячим потоком с температурой выше пинча и холодным потоком ниже пинча. Устранение подобных связей и создание альтернативных, позволяет улучшить процесс и достичь энергетических целей.[2]

История

В 1971 году Эд Хоманн в своей кандидатской диссертации (на соискание степени PhD) заявил, что «существует возможность вычислить минимально число горячих и холодных утилит, необходимых для процесса, без сведений о сети теплообменных аппаратов, способной её воплотить, а также возможно оценить требуемую площадь теплообмена».

В конце 1977 года аспирант Бодо Линнхофф под руководством доктора Джона Флауэра в Университете Лидса продемонстрировал существование узкого места для тепловой интеграции во множестве процессов – «Пинча». Именно это и заложило основы методологии, известной сегодня как Пинч-анализ. В последующем он присоединился к Imperial Chemical Industries (ICI), где руководил практическим приложением и дальнейшим развитием направления.

Бодо Линнхофф является создателем «Табличной задачи» – алгоритма расчета энергетических целей, а также основ расчета требуемой площади поверхности. Эти алгоритмы открыли путь для практических приложений данной методологии.

В 1982 году для продолжения работ он перешёл в Манчестерский университет технологического института (UMIST, в нынешнее время – Манчестерский университет), а уже через год основал консультационную фирму, длительное время известную как Linnhoff March International, которая впоследствии была приобретена компанией KBC Energy Services.

С тех пор было разработано множество уточнений методики для использования во многих отраслях промышленности, а также моделирование ситуаций и прогон данных без обработки. Разработаны программы как для подробного, точного расчёта, так и для упрощенного (через табличные процессоры) расчёта целевой энергии. Чаще всего для анализа используется бесплатная, свободно распространяемая программа PinchLeni.[3]

В последние годы методика пинч-анализа вышла за рамки энергетических приложений. Сейчас она применяется также для анализа следующих систем:

  • Массобменные процессы.[4]
  • Пинч-анализ потребления воды.[5][6][7]
  • Водородный Пинч-анализ.[8][9]
  • Пинч-анализ электроэнергии.[10]
  • Пинч-анализ СО2[11].

Недостатки и решения

Классический Пинч-анализ в первую очередь сконцентрирован на вычислении энергозатрат на нагрев и охлаждение. В точке Пинча, где потенциал горячих и холодных потоков наиболее ограничен, требуются значительная теплообменная поверхность, чтобы передача тепла между горячим и холодным потоками была эффективной. Очевидно, что большие теплообменники влекут за собой высокие инвестиционные затраты. На практике для уменьшения капитальных затрат целесообразно задаваться невысоким значением минимальной разности температур (ΔT) в точке Пинча. Таким образом, появляется возможность оценить площадь теплообменника и капитальные затраты, а, следовательно, и оптимальное минимальное значение ΔT. Однако, кривая затрат имеет пологий профиль, и на оптимум могут повлиять так называемые «топологические ловушки». Кроме того, Пинч-метод не всегда подходит для простых сетей теплообмена или случаев, когда существуют серьёзные технологические ограничения. Эти аспекты подробно рассмотрел Кемп (2006)[12].

Обозначенные недостатки классического Пинч-анализа были решены под руководством академика РАН В.П. Мешалкина, группой ученых (Л.М. Ульев, Р.Е. Чибисов, М.В. Канищев, М.А. Васильев)[13]. Для проведения реконструкций технологических установок, с целью повышения энергетической эффективности, с учетом ограничений действующего производства авторами был разработан и апробирован метод THErmodynamic BAckground of SYnthesis Criteria SELection Of Optimal Processes или THE BASYC SELOOP©.[14] Как в свое время Пинч-анализ превратил процесс проектирования энергоэффективных систем теплообмена ХТС из эвристики в научный метод, так и SELOOP-анализ с помощью введения дополнительных правил для учета конкретных ограничений в изменении исследуемого процесса, позволяет синтезировать сеточную диаграмму рекуперативной системы теплообмена для технически реализуемого проекта ее реконструкции. Поэтому решения, разработанные с использованием метода SELOOP-анализа, не только гарантированно могут быть реализованы на действующих предприятиях, но и несмотря на меньший эффект экономии топливно-энергетических ресурсов по сравнению с пинч проектами чаще всего имеют более высокие показатели экономической эффективности (NPV, IRR, DPP, PI) за счет меньших капитальных затрат, вследствие максимального использования существующего оборудования.

Последние достижения

Проблема интеграции тепла между горячими и холодными потоками, а также создания оптимальной теплообменной сети (в частности, с точки зрения капитальных затрат), сегодня может быть решена с помощью различных числовых алгоритмов.

Сеть может быть представлена как задача смешанного целочисленного нелинейного программирования (MINLP[15]) и решена при помощи соответствующего алгоритма. Тем не менее, более масштабные MINLP-задачи всё еще трудно разрешимы даже для современных численных алгоритмов. В качестве альтернативы был предпринят ряд попыток сформулировать MINLP-задачи для смешанных целочисленных линейных задач, с последующими проверкой и оптимизацией возможных сетей. Для простых сетей, состоящих из нескольких потоков и теплообменников, вполне достаточно методов проектирования вручную, с использованием простейшего программного обеспечения. Они вполне адекватны с точки зрения получаемого результата и эффективно помогают инженеру разобраться в процессе.

Программное обеспечение

  • SPRINT[16] - программное обеспечение, которое разработано Университетом Манчестера (CPI UMIST). Этот продукт является одним из самых функциональных программных пакетов, который постоянно обновляется на основании последних научных разработок.
  • PinCH[17] – программное обеспечение для непрерывных и периодических процессов, включая побочные циклы рекуперации тепла и энергохранилища. Бесплатны руководства, учебные пособия, тематические исследования;
  • HeatIT[18] – бесплатная (легкая) версия программного обеспечения пинч-анализа, работает в Excel – разработана  Pinchco, консалтинговой компанией, предоставляющей консультации экспертов по вопросам, связанные с энергетикой;
  • Simulis Pinch[19]- инструмент от ProSim SA, может использоваться непосредственно в Excel и предназначен для диагностики и энергетической интеграции процессов;
  • Pinexo[20] – обширное программное обеспечение, предлагающее альтернативные решения с их сроками окупаемости. Разработано на основе исследований в Техническом университете Чалмерса, Гётеборг, Швеция.
  • Integration[21] – практический и недорогой инструмент для расчета интеграции процессов, разработанный CanmetENERGY, ведущей исследовательской и технологической организацией Канады в области чистой энергии.
  • Программа Pinch – SELOOP для выполнения Пинч и SELOOP – анализа на промышленных и коммунальных предприятиях Шаблон:Wayback

Примечания

Шаблон:Примечания

Ссылки

  • Linnhoff, B., Townsend, D.W., Boland, D., Hewitt, G.F., Thomas, B.E.A., Guy, A.R., Marsland, R.H., 1982, last edition 1994. A user guide on process integration for the efficient use of energy, Rugby, UK: IChemE.
  • Linnhoff, B., Hindmarsh, E., 1983. The pinch design method for heat exchanger networks. Chemical Engineering Science, 38 (5), 745-763.
  • Smith, R., 2005. Chemical Process: Design and Integration. Chichester, West Sussex, UK: John Wiley & Sons, Ltd.
  • Kemp, I.C. (2006). Pinch Analysis and Process Integration: A User Guide on Process Integration for the Efficient Use of Energy, 2nd edition. Includes spreadsheet software. Butterworth-Heinemann. ISBN 0750682604. (1st edition: Linnhoff et al., 1982).Шаблон:Ref-en
  • El-Halwagi, M.M., 2012. Sustainable Design Through Process Integration: Fundamentals and Applications to Industrial Pollution Prevention, Resource Conservation, and Profitability Enhancement. Waltham, MA, USA: Butterworth-Heinemann.
  • Gundersen, T., 2000, A Process Integration Primer, Implementing agreement on process integration, IEA Tutorial on Process Integration, International Energy Agency, SINTEF Energy Research, Trondheim, Norway.
  • Klemeš, J.J. (ed), 2013. Handbook of Process Integration (PI): Minimisation of energy and water use, waste and emissions. Cambridge, UK: Woodhead Publishing Limited/Elsevier.
  • Shenoy, U.V. (1995). «Heat Exchanger Network Synthesis: Process Optimization by Energy and Resource Analysis». Includes two computer disks. Gulf Publishing Company, Houston, TX, USA. ISBN 0884153916.Шаблон:Ref-en
  • Методологии снижения потребления энергоресурсов на НПЗ. Шаблон:Wayback
  • Передовые технологии энергоаудита. Метод Пинч-анализа.
  • Стоимостная оптимизация тепловых систем Шаблон:Wayback
  • Чибисов Р.Е., Канищев М.В., Мешалкин В.П., Ульев Л.М., Васильев М.А. Интеграция тепловых процессов на установке гидроочистки дизельного топлива Л-24/8с // Энергосбережение и Водоподготовка. 2019. № 2 (118). С. 31-36.[1] Шаблон:Wayback
  • Чибисов Р.Е., Канищев М.В. Интеграция тепловых процессов на установке гидроочистки прямогонных средних дистиллятов Л-24-6 // Перспективы науки. 2019. № 3 (114). С. 187-193.[2] Шаблон:Wayback

  1. Шаблон:Книга Шаблон:Wayback
  2. Шаблон:Книга Шаблон:Wayback
  3. Freeware developed by Laboratoire d’Energétique Industrielle de l’Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Switzerland Шаблон:WaybackШаблон:Ref-en
  4. M. M. El-Halwagi, V. Manousiouthakis, «Synthesis of Mass Exchange Networks», AIChE J., 35(8), 1989, 1233—1244.Шаблон:Ref-en
  5. Y. P. Wang, R. Smith Wastewater Minimisation. Chemical Engineering Science. 49, 1994, 981—1006Шаблон:Ref-en
  6. Hallale, N. A New Graphical Targeting Method for Water Minimisation. Advances in Environmental Research. 6(3), 2002, 377—390Шаблон:Ref-en
  7. R. Prakash, U.V. Shenoy, Targeting and Design of Water Networks for Fixed Flowrate and Fixed Contaminant Load Operations. Chemical Engineering Science. 60(1), 2005, 255—268.Шаблон:Ref-en
  8. N.Hallale, I.Moore, D. Vauk, «Hydrogen optimization at minimal investment», Petroleum Technology Quarterly (PTQ), Spring, 2003Шаблон:Ref-en
  9. V. Agrawal, U. V. Shenoy, «Unified Conceptual Approach to Targeting and Design of Water and Hydrogen Networks», AIChE J., 52(3), 2006, 1071—1082.Шаблон:Ref-en
  10. Шаблон:Статья
  11. Шаблон:Статья
  12. Шаблон:Cite web
  13. Шаблон:Wayback
  14. Шаблон:Cite web
  15. Шаблон:Статья
  16. Шаблон:Cite web
  17. Шаблон:Cite web
  18. Шаблон:Cite web
  19. Шаблон:Cite web
  20. Шаблон:Cite web
  21. Шаблон:Cite web