Optimization of Ethylene Refrigeration System Using Genetic Algorithms Method

المؤلفون

  • د. شروق طالب الحميري Chemical Engineering Department, UOT
  • Dr. Mumtaz A. Yousif Chemical Engineering Department, UOT
  • Dr. Ahmed M. AL Barifcani Ministry of Oil

DOI:

https://doi.org/10.52716/jprs.v7i1.157

الكلمات المفتاحية:

أنظمة التبريد , الخوارزمية الجينية , مصنع الأثيلين , طرق أختيار الظروف المثلى

الملخص

     إن أنظمة التبريد بإستخدام غاز الاثيلين كمادة تبريد من العمليات المهمة لأغراض فصل الغازات في الصناعات الكيمياوية عند الضغط العالي و درجة الحرارة الواطئة. و لهذا فإن أي تطور بالظروف التشغيلية للنظام ولو كان قليلاً فإنه يؤثر بشكل ملحوظ على اقتصاديات العملية أي إنه يوفر الكثير من المال . الدراسة الحالية تهدف لإقترح موديل رياضي لنظام تبريد الأثيلين الموجود في وحدة الأثيلين في المجمع البتروكيمياوي رقم (1) و قد تم بناء برنامج بالحاسبة الإلكترونية بلغة Visual Basic)) يستخدم لتحديد الكفاءة الكلية للدورة و النسبة المؤية لخزن الطاقة و بمختلف الظروف التشغيلية و تم من خلاله حساب الشغل المستهلك بواسطة الضاغطة المركزية و سعة التبريد و معامل اداء النظام بالإضافة إلى العديد من العوامل المتعلقة بالنظام . إن نتائج التحليل الرياضي أظهرت تقارب جيد بين القيم الناتجة من عمل البرنامج و بين القيم الحقيقية لنظام التبريد حيث تم دراسة أربعة متغيرات رئيسية في الدورة هي ضغط المبخرات المنخفض ، الضغط العالي الناتج من الكابسة ، درجة الحرارة الناتجة من المكثفات و درجة الحرارة الناتجة من المبخرات و ضمن المدى bar (1-3) ، (28-32) bar ، (6-22)oC و (1-5)oC على التوالي .  وكانت النتائج التي تم الحصول عليها هي : (2.8 bar) لضغط المبــــخرات المنخفض ، (28.7 bar) للضغط العالي الناتج من الكابسة ، (19oC) لدرجة الحرارة الناتجة من المكثفات و (3.4 oC) لدرجة الحرارة الناتجة من المبـخرات . و نتائج الدراسة أظهرت إن زيادة ضغط المبخرات المنخفض يؤدي إلى تحسن الكفاءة في النظام و كذلك زيادة حزن الطاقة لكن الزيادة بالضغط العالي الناتج من الكابسة يؤدي إلى خفض كفاءة النظام و التقليل من خزن الطاقة .

التنزيلات

منشور

2017-05-01

كيفية الاقتباس

(1)
Al-Hemeri, D. S. T.; Yousif , D. M. A.; AL Barifcani, D. A. M. Optimization of Ethylene Refrigeration System Using Genetic Algorithms Method. Journal of Petroleum Research and Studies 2017, 7, 1-37.