Reducing Gaseous Pollutants Emissions in a Network of Refinery Stacks Using Optimal Control Equipments
محل انتشار: ششمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1388
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,637
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC06_238
تاریخ نمایه سازی: 1 مهر 1388
چکیده مقاله:
Air pollution is a major problem in the world and SO2, NOx, CO, TH and PM are the main air pollutants. Various rules have been made for air pollution control from previous decades, but no researches were extended about selecting control methods for oil refinery stacks network with considering cost and efficiency simultaneously. The goal of this project is to determine suitable control equipments for oil refinery stacks network with two objective function of cost and minimum acceptable pollutants concentration according to environmental standards on the ground and assigning only one controller for each stack. Multiple-cell model is used for modeling and genetic algorithm is used as optimizingmethod. So Tabriz oil refinery stacks network by cosidering máximum exit emmissions of each stack was optimized and the results show that pollutants concentration except total hydrocarbons has reached to their standard value and total capital cost is 27.63 million dollars but because Tabriz oil refinery has thermal incinerator so this cost decreases to 3.632 million dollars.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N Azizi
Environmental Engineering Research Center, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
E Fatehifar
Environmental Engineering Research Center, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
S Shafeie
Environmental Engineering Research Center, Sahand University of Technology, Tabriz, Iran
A Elkamel
Chemical Engineering Dept., School of Engineering, University of Waterloo, ON., Canada
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :