Title	การปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานในกระบวนการกำจัดแอสฟัลต์ด้วยตัวทำละลาย / สมชาย อัครารัตนพงศ์ = Improvement of energy consumption efficiency in solvent deasphalt process
Author	Somchai Akararuttanapong
Imprint	2554
Connect to	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/28305
Descript	ก-ฐ, 86 แผ่น : ภาพประกอบ

กระบวนการกำจัดแอสฟัลต์ด้วยตัวทำละลายเป็นขั้นตอนหนึ่งในกระบวนการผลิตน้ำมันหล่อลื่น (Lube base oil) กระบวนการนี้จะใช้หลักการสกัดโดยมีโพรเพน (Propane) เป็นตัวทำละลายซึ่งอยู่ในสภาวะของไหลเหนือวิกฤต ผลิตภัณฑ์ที่ได้แบ่งเป็น 2 ส่วนคือ แอสฟัลต์ทีน (Asphaltene) และน้ำมันดีแอสฟัลต์ (Deasphalt oil) ซึ่งผลิตภัณฑ์ทั้ง 2 ส่วนจะมีตัวทำละลายผสมอยู่ เพื่อให้ผลิตภัณฑ์ที่ได้มีความบริสุทธิ์จึงต้องแยกตัวทำละลายออกจากผลิตภัณฑ์โดยการให้ความร้อน ซึ่งในกระบวนการให้ความร้อนนี้อาศัยความร้อนที่ได้จากการเผาไหม้เชื้อเพลิงในเตาเผา (Furnace) งานวิจัยนี้จะมุ่งเน้นไปที่การปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานความร้อนในกระบวนการโดยแบ่งออกเป็น 2 ส่วน คือส่วนที่ 1 เป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินการของเตาเผา โดยการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยการใช้แบบจำลองข่ายงานประสาทเทียม (Artificial neural network) มีตัวแปรที่ศึกษาคือ ปริมาณออกซิเจนส่วนเกิน อุณหภูมิของแก๊สเสีย และค่าความร้อนของเชื้อเพลิง ในส่วนที่ 2 คือการหาสภาวะการดำเนินการที่เหมาะสมของเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อน โดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูปในการสร้างแบบจำลองเพื่อหาเงื่อนไขสภาวะการดำเนินการ ที่จะสามารถแยกตัวทำละลายกลับมาให้มากที่สุดโดยที่มีการถ่ายเทความร้อนต่ำที่สุด (Minimize heat duty) แบบจำลองข่ายงานประสาทเทียมที่ได้จากการฝึกข่ายงานเพื่อคาดเดาประสิทธิภาพของเตาเผา ในกระบวนการพบว่ามีค่าสมรรถนะความถูกต้อง 99.7% ในส่วนของแบบจำลองเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อนโดยโปรแกรมสำเร็จรูป ทำให้สามารถลดการใช้พลังงานในส่วนของเครื่องแลกเปลี่ยนความร้อนเพื่อแยกตัวทำละลายจากผลิตภัณฑ์ได้ 5.66 MM kcal/hr.
Solvent deasphalting process is first step in production of lube base oil. The process uses propane as a solvent. Products of the process consist of asphaltene as raffinate phase and deasphalting oil as extract phase. In order to improve purity of products, the solvent used in extraction process must be removed. Both streams are then purified by methods of heating by furnace. The objective of this work is to improve energy consumption efficiency by using two approaches. In the first approach, we develop a process model by using neural network. The model develop can be used to optimize the process by adjust oxygen excess, temperature of flue gas and composition of fuel. In the second approach, the optimal operating condition of heat exchanger is determine by the model develop in commercial software. Model of neural networks is used for predict efficiency of the furnace found that the accuracy performance was 99.7%. In the model of heat exchanger by Hysys programming can be reduced energy consumption for separation of solvent from product by 5.66 MM kcal / hr.