清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Extractive-dividing-wall column and multi-objective optimizations of green entrainer-based ultra-high-purity recovery of methyl di glycol and N-Methyl-2-Pyrrolidone

火用 溶剂 萃取蒸馏 二甘醇 蒸馏 工艺工程 化学 人口 废物管理 制浆造纸工业 材料科学 色谱法 化学工程 有机化学 工程类 人口学 社会学 乙二醇
作者
Aejin Lee,Jiwon Gu,Yus Donald Chaniago,Juli Ayu Ningtyas,Hosanna Uwitonze,Hankwon Lim
出处
期刊:Separation and Purification Technology [Elsevier BV]
卷期号:324: 124533-124533 被引量:12
标识
DOI:10.1016/j.seppur.2023.124533
摘要

• Efficient extractive-dividing wall column for recovery of ultra-high-purity solvents from semiconductor waste solvents. • Optimization of extractive distillation and extractive-dividing wall column by applying multi-objective genetic algorithms. • Improvement of energy, exergy, economic, and environmental performances for extractive-dividing wall column. The waste solvent is frequently generated from the processes that highly rely on solvents. Diethylene glycol monomethyl ether or methyl di glycols (MDG) and N-methyl-2-pyrrolidone (NMP) are representative valuable solvents used broadly and removed as waste solvents during the semiconductor material manufacturing processes. Although waste solvent can be practically retrieved by distillation, azeotropic waste solvent mixture only can be recovered by advanced distillation process. In this study, optimal extractive distillation and extractive-dividing wall column are used to recover waste solvent. The process is optimized by multi-objective optimization using genetic algorithm by linking Aspen Plus® and MATLAB. All optimal cases are compared in terms of energy, exergy, economic and environmental parameter. As a result, the potential energy, total annual cost saving and exergy efficiency for extractive dividing wall column are 26.29%, 24.15% and 21.02%, respectively. Exergy loss that is associated with the number of trays can be significantly reduced by optimization while exergy loss that is associated with remixing only can be significantly reduced by dividing-wall column. Further, multi-objective optimization using a genetic algorithm and a range of population provides various results that determine process selection.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
酷炫灰狼发布了新的文献求助10
5秒前
kk完成签到 ,获得积分10
14秒前
十一苗完成签到 ,获得积分10
14秒前
asdf完成签到 ,获得积分10
36秒前
nav完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小二郎应助酷炫灰狼采纳,获得10
1分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
戴宇飞发布了新的文献求助10
1分钟前
酷炫灰狼发布了新的文献求助10
1分钟前
戴宇飞完成签到,获得积分20
1分钟前
wuju完成签到,获得积分10
2分钟前
田様应助草木采纳,获得10
2分钟前
阿弥陀佛完成签到 ,获得积分10
2分钟前
安嫔完成签到 ,获得积分10
2分钟前
春夏爱科研完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
科研通AI2S应助草木采纳,获得10
2分钟前
PP应助草木采纳,获得10
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
PP应助草木采纳,获得10
3分钟前
简柠完成签到,获得积分10
4分钟前
A29964095完成签到 ,获得积分10
5分钟前
研友_nxw2xL完成签到,获得积分10
5分钟前
5分钟前
OsamaKareem应助科研通管家采纳,获得10
5分钟前
如歌完成签到,获得积分10
5分钟前
火星上羊发布了新的文献求助50
5分钟前
大耳萌图发布了新的文献求助10
5分钟前
hinv完成签到,获得积分10
5分钟前
小刘鸭鸭发布了新的文献求助10
5分钟前
大耳萌图完成签到 ,获得积分10
6分钟前
小刘鸭鸭完成签到,获得积分10
6分钟前
fouding完成签到,获得积分20
6分钟前
斯文败类应助fouding采纳,获得10
6分钟前
房天川完成签到 ,获得积分10
6分钟前
紫焰完成签到 ,获得积分10
6分钟前
高分求助中
Malcolm Fraser : a biography 680
Signals, Systems, and Signal Processing 610
天津市智库成果选编 600
Climate change and sports: Statistics report on climate change and sports 500
Forced degradation and stability indicating LC method for Letrozole: A stress testing guide 500
Organic Reactions Volume 118 400
A Foreign Missionary on the Long March: The Unpublished Memoirs of Arnolis Hayman of the China Inland Mission 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6458486
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8267961
关于积分的说明 17621113
捐赠科研通 5527172
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2905662
邀请新用户注册赠送积分活动 1882453
关于科研通互助平台的介绍 1727127