Don’t gamble with physical properties – Kein Glücksspiel ... · AspenTech, CHEMCAD ... x HCl...

Don’t gamble with physical properties –Kein Glücksspiel mit Stoffdaten08.06.2016 Lunch & Learn

siemens.de/ec© Siemens AG 2016

Intern © Siemens AG 201608.06.2016 Lunch & Learn Sebastian Löw/ PD PA AE EC PRDSeite 2

Agenda

Motivation1

Der seltsame Fall der Stoffdaten2

Wie läuft das bei der Sicherheitstechnik?3

Was haben wir daraus gelernt?4

Fazit5

Intern © Siemens AG 2016

Neuanlage, Kapazitätserweiterung, Retrofit....Die Basis bildet die ...

08.06.2016 Lunch & Learn Sebastian Löw/ PD PA AE EC PRDSeite 3

evaluate

engineerimprove

Massen- und Energiebilanz

Bildquelle: Siemens AG


Stoffdaten als Basis für profitablen Anlagenbetrieb

• Funktionierender Prozess• Betriebswirtschaftliches Ergebnis• Produkt in geplanter Menge und Qualität• Sicherheitstechnik




Stoffdatenklassen …

... rund um die Chemieanlage • p-V-T Daten

• kritische Daten, Siede- und Schmelzpunkte, Dampfdrücke• Phasengleichgewichte

• Siede- und Taupunkte, Fugazitäts- & Aktivitätskoeffizienten, Löslichkeiten (z.B. Henry), binäre Wechselwirkungsparameter

• Kalorische Eigenschaften• Spezifische Wärme, Enthalpie• Transport- und Grenzflächeneigenschaften• Viskosität, Wärmeleitfähigkeit, Oberflächenspannung

• Chemisches Gleichgewicht• Gleichgewichtskonstanten, Geschwindigkeitskonstanten

• Sicherheitstechnische Kenngrößen

• Toxikologische Daten


Ebulliometer

Zündtemperaturbestimmung


Modellierung eines thermischen Trennprozesses


„Black-box-Modell“

reine Mengenbilanz

„Short-cutModell“

Mengenbilanz mit konstanten Trennfaktoren

„Gleichgewichts-stufenmodell“

Wirkungsgrad der einzelnen Stufen

„Stoffaustausch-modell“

Berücksichtigung des Stofftransports an den Phasen-grenzen

„Exaktes oder Ultimatives Modell“

Genauigkeit, Komplexität

AspenTech, CHEMCAD …

Stoffdaten Input

Quelle: http://www.slot-spiele.de/slots-tipps-und-tricks/


Agenda

Motivation1


Software2.1

Modellierung2.2

Schätzung2.3

Messung, Datenbank, Literatur2.4

Probe2.5



Fazit5


Welchen Weg durchlaufen Stoffdaten?


Messung

Literatur

Prozess-Simulations-

Software

Datenbank

Probe

Schätzung

Modellierung


Beispiel 1: Verschiedene Softwareversionen


• AspenTech – mehr als 2 Versionen pro Jahr

• Ein Projekt läuft über mehrere Jahre…

…wie stellt man sicher, dass Ingenieur Azu den gleichen Ergebnissen kommt wie Ingenieur B


Bildquelle: https://www.aspentech.com/products/v9-release/


Gas-Flüssig-Gleichgewicht Chlorwasserstoff- Wasser


-200

-150

-100

-50

0

50

100

150

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

T [°

C]

x HCl [mol/mol]

VLE HCl-H2O, Aspen V7.2Aspen V7.2

Aspen V7.2

Othmer,D.F, Ind. Eng. Chem. Ind. Ed. (1928), 20 (7), pp743-746Othmer,D.F, Ind. Eng. Chem. Ind. Ed. (1928), 20 (7), pp743-746Sako et al., J. Chem. Eng. Jpn. (1984), 17 (4), pp 381-388Sako et al., J. Chem. Eng. Jpn. (1984), 17 (4), pp 381-388Lutugina et al., J. Appl. Chem. USSR (1965), 38 (7), pp1460-1465Lutugina et al., J. Appl. Chem. USSR (1965), 38 (7), pp1460-1465Lutugina et al., J. Appl. Chem. USSR (1965), 38 (7), pp1460-1465Hawliczek et al., Chem. Stosowana (1962), 3, pp 369-387Hawliczek et al., Chem. Stosowana (1962), 3, pp 369-387Carriere et al., C. R. Hebd. Seances Acad. Sci. (1924),179, pp 1265-1267Carriere et al., C. R. Hebd. Seances Acad. Sci. (1924),179, pp 1265-1267Lu et al., Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao (1987), 2(2), pp 1-12Lu et al., Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao (1987), 2(2), pp 1-12Lu et al., Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao (1987), 2(2), pp 1-12Jablczynski et al., Rocz. Chem. (1923), 3, pp 206-227

Ahmed et al.,J. Appl. Chem. (1970), 20 (4), pp 109-116.


Gas-Flüssig-Gleichgewicht Chlorwasserstoff- Wasser


-30

-10

10

30

50

70

90

110

130

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

T [°

C]

x HCl [mol/mol]

VLE HCl-H2O, Aspen V8.8Aspen V8.8

Aspen V8.8

Othmer,D.F, Ind. Eng. Chem. Ind. Ed. (1928), 20 (7), pp743-746Othmer,D.F, Ind. Eng. Chem. Ind. Ed. (1928), 20 (7), pp743-746Sako et al., J. Chem. Eng. Jpn. (1984), 17 (4), pp 381-388

Sako et al., J. Chem. Eng. Jpn. (1984), 17 (4), pp 381-388

Lutugina et al., J. Appl. Chem. USSR (1965), 38 (7), pp1460-1465Lutugina et al., J. Appl. Chem. USSR (1965), 38 (7), pp1460-1465Lutugina et al., J. Appl. Chem. USSR (1965), 38 (7), pp1460-1465Hawliczek et al., Chem. Stosowana (1962), 3, pp 369-387

Hawliczek et al., Chem. Stosowana (1962), 3, pp 369-387

Carriere et al., C. R. Hebd. Seances Acad. Sci. (1924), 179,pp 1265-1267Carriere et al., C. R. Hebd. Seances Acad. Sci. (1924), 179,pp 1265-1267Lu et al., Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao (1987), 2 (2),pp 1-12Lu et al., Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao (1987), 2 (2),pp 1-12Lu et al., Gaoxiao Huaxue Gongcheng Xuebao (1987), 2 (2),pp 1-12Jablczynski et al., Rocz. Chem. (1923), 3, pp 206-227

Ahmed et al.,J. Appl. Chem. (1970), 20 (4), pp 109-116.


Beispiel 2: Verschiede Softwaretools

Aspen Plus Arabian Light Aspen HYSYS Arabian Light

Zusammensetzungen unterschiedlich.

Führt zu unterschiedlicher Belastungsdaten Kolonnenauslegung unterschiedlich

Lösung: Experimentelle Evaluierung mit diesem Öl im Labor durch skalierbare Versuche !



Beispiel 3: Methanol - Wasser


750

800

850

900

950

1000

0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1

Dic

hte

[kg/

m³]

x H2O [mol/mol]

Dichte, MeOH-H2O

Aspen Plus V8.8

Coquelet et al, 2005

Lee et al., 1990

Sakurai et al., 1982


Beispiel 3: Methanol - Wasser


1

3

5

7

9

11

13

15

0 50 100 150 200 250

Förd

erhö

he [m

]

Volumenstrom [m³/h]

908 kg/m³ 867 kg/m³ Anlagenkennlinie

140 t/h; 6,4 kWnicht möglich !

140 t/h; 5,8 kW133 t/h; 5,5 kW-5 % Massenstrom




Messung

Literatur


Software

Datenbank

Probe

Schätzung

Modellierung


Modellauswahl aus Vielzahl an Optionen


Ass

ozia

tion

und

unte

r Dru

ckA

ssoz

iatio

n

Assoziation +ideal

Assoziation +Wilson,

NRTL,UNIQUAC

Assoziation +NRTL,UNIQUAC

ENRTL-HF, PC-SAFT, CPA

PC-SAFT, CPA

real

(p>

ca. 5

bar

)

PR, SRK +ideal oder PR,

SRK ( - -Ansatz)

PR, SRK +Wilson, NRTL,

UNIQUAC

PR, SRK +NRTL,UNIQUAC

ENRTL (ideal +NRTL für

Elektrolyte)ENRTL-RK

idea

l ideal +ideal

ideal +Wilson, NRTL,

UNIQUAC

ideal +NRTL,UNIQUAC

ENRTL (ideal +NRTL für

Elektrolyte)

Definition vonHenry-

Komponenten

ideale Mischung reale Mischung stark realeMischung (LLE)

Elektrolyte inder Mischung

überkritischeKomopnenten

in der Mischung

Flüssigkeit

Dam

pfph

ase

Eine zuverlässige simultane Beschreibung von Assoziation und realen Effekten in der Dampfphase ist nur begrenzt mittels PC-SAFT und CPA möglich, ansonsten nicht

möglich


Falsches Modell – Essigsäure Wasser



Richtiges Modell gewählt…



Stoffdaten sparen IHR Geld


Engpassbeseitigung & Kapazitätserhöhung

• Vorgehensweise: Modellierung mit genauen thermodynamischen Daten• Lösung: Verlegung des Zulaufs mehr Trennstufen in Abtriebsteil

geringeres Rücklaufverhältnis• Kapazitätserhöhung um 15 %• Kosten neue Kolonne: 500 kEUR, Kosten der Maßnahme: 35 kEUR

ideal Realverhalten




Messung

Literatur


Software

Datenbank

Probe

Schätzung

Modellierung


Vorhersage oder Schätzung von Stoffdaten


Gruppenbeitragsmethoden• z.B. mod. UNIFAC: Aktivitätskoeffizient

Toluol

1 x aromatisch CCH3

5 x aromatisch CH

Bildquelle: DDBST




Messung

Literatur


Software

Datenbank

Schätzung

ModellierungProbe


Qualität der Messungen??


Experimentell ermittelte Wärmeleitfähigkeit von flüssigem Toluol bei 20 °C als Funktion des Publikationsjahres

Que

lle: w

ww

.gux

me.

de/im

ages

/link

s/8/

9728

-982

2.jp

g


Messung - Dampfdruck


Ebulliometer

• Kalibrierung:DruckmessungTemperaturmessung

• z.B. Dampfdruck-Kurve von Isopropanol


Messung – aktuelles Bespiel


VLE Messung und Reinstoffmessung

• Reinstoffmessung wurde bei uns im Haus gemacht• VLE Messung extern

• Vergleich mit Betriebsdaten


Messung – aktuelles Bespiel


VLE Messung und Reinstoffmessung• Externen Bericht verglichen• Probe wird geliefert mit 2 - 2,5% Verunreinigung


Agenda

Motivation1




Fazit5


„GLP-Qualitätssicherungsprogramm“


„Die Gute Laborpraxis (GLP) ist ein Qualitätssicherungssystem, das sich mit dem organisatorischen Ablauf und den Rahmenbedingungen befasst, unter denen nicht-klinische gesundheits-und umweltrelevante Sicherheitsprüfungen geplant, durchgeführt und überwacht werden sowie mit der Aufzeichnung, Archivierung und Berichterstattungder Prüfungen“

Quelle: Bundesamt für Risikobewertung


Agenda

Motivation1




Fazit5


Wie wird das gelebt? Wie kann man Probleme vermeiden?


• Arbeitsmappen und SOP‘s sichern Wissen und verhindern, dass Ingenieur A und B verschiedene/falsche Ergebnisse erhalten

• Schulung des Personals• Regelmäßige Auditierung (intern, extern)• Bewertung der Stoffdatenbasis mit Noten• Verwaltung Stoffdatenpaket• Gute Dokumentation

Projektspezifische Stoffdatenpaket

Software für Prozesssimulation

Software für Equipmentdesign

Stoffdaten-experte

Änderungen


Agenda

Motivation1




Fazit5


Fazit


• Thermodynamisches Verständnis ist essentiell • Blindes Vertrauen in Daten oder Vorauswahl

kann unangenehme Folgen haben• Qualitätsmanagement hilft bei der Fehler-

vermeidung und -behebung



Wobei können wir Sie unterstützen?

ProzesssimulationValidierung durch Vergleich von Simulationsergebnissen mit Prozess-beziehungsweise Experimentaldaten

ProzessoptimierungEnergetische Optimierung (Pinch-Analyse)

Modellierung und ModellauswahlModellerstellung, Auswahl geeigneter ModelleBestimmung von Modellparametern

• Zugriff auf Datenbanken (DETHERM, DDB)• Schätzung (UNIFAC, Mod. UNIFAC, PSRK)

StoffdatenvermessungThermophysikalische und sicherheitstechnische Stoffdaten



Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit!

Sebastian LöwPD PA AE EC PRD

Industriepark Höchst65926 Frankfurt

Telefon: +49 (69) 797 84706Fax: +49 (69) 797 84999

E-Mail: [email protected]

siemens.de/ec


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