Accelerated computation of cyclic steady state for simulated-moving-bed processes

Industrial applications of the simulated-moving-bed (SMB) chromatographic technology have brought an emergent demand to improve the SMB process operation for higher efficiency and better robustness. Improved process modelling and more-efficient model computation will pave a path to meet this demand. However, the SMB unit operation exhibits complex dynamics, leading to challenges in SMB process modelling and model computation. One of the significant problems is how to quickly obtain the steady state of an SMB process model, as process metrics at the steady state are critical for process design and real-time control. The conventional computation method, which solves the process model cycle by cycle and takes the solution only when a cyclic steady state is reached after a certain number of switching, is computationally expensive. Adopting the concept of quasi-envelope (QE), this work treats the SMB operation as a pseudo-oscillatory process because of its large number of continuous switching. Then, an innovative QE computation scheme is developed to quickly obtain the steady state solution of an SMB model for any arbitrary initial condition. The QE computation scheme allows larger steps to be taken for predicting the slow change of the starting state within each switching. Incorporating with the wavelet-based technique, this scheme is demonstrated to be effective and efficient for an SMB sugar separation process. Moreover, investigations are also carried out on when the computation scheme should be activated and how the convergence of the scheme is affected by a variable stepsize.

Robuste Regelung von Simulated Moving Bed Chromatographieprozessen

Université de Mons, Dissertation, 2016

Wavelet based approaches and high resolution methods for complex process models

Many industrial processes and systems can be modelled mathematically by a set of Partial Differential Equations (PDEs). Finding a solution to such a PDF model is essential for system design, simulation, and process control purpose. However, major difficulties appear when solving PDEs with singularity. Traditional numerical methods, such as finite difference, finite element, and polynomial based orthogonal collocation, not only have limitations to fully capture the process dynamics but also demand enormous computation power due to the large number of elements or mesh points for accommodation of sharp variations. To tackle this challenging problem, wavelet based approaches and high resolution methods have been recently developed with successful applications to a fixedbed adsorption column model. Our investigation has shown that recent advances in wavelet based approaches and high resolution methods have the potential to be adopted for solving more complicated dynamic system models. This chapter will highlight the successful applications of these new methods in solving complex models of simulated-moving-bed (SMB) chromatographic processes. A SMB process is a distributed parameter system and can be mathematically described by a set of partial/ordinary differential equations and algebraic equations. These equations are highly coupled; experience wave propagations with steep front, and require significant numerical effort to solve. To demonstrate the numerical computing power of the wavelet based approaches and high resolution methods, a single column chromatographic process modelled by a Transport-Dispersive-Equilibrium linear model is investigated first. Numerical solutions from the upwind-1 finite difference, wavelet-collocation, and high resolution methods are evaluated by quantitative comparisons with the analytical solution for a range of Peclet numbers. After that, the advantages of the wavelet based approaches and high resolution methods are further demonstrated through applications to a dynamic SMB model for an enantiomers separation process. This research has revealed that for a PDE system with a low Peclet number, all existing numerical methods work well, but the upwind finite difference method consumes the most time for the same degree of accuracy of the numerical solution. The high resolution method provides an accurate numerical solution for a PDE system with a medium Peclet number. The wavelet collocation method is capable of catching up steep changes in the solution, and thus can be used for solving PDE models with high singularity. For the complex SMB system models under consideration, both the wavelet based approaches and high resolution methods are good candidates in terms of computation demand and prediction accuracy on the steep front. The high resolution methods have shown better stability in achieving steady state in the specific case studied in this Chapter.

Desenvolvimento e avaliação de novas abordagens de modelagem de processos de separação em leito móvel simulado

O Leito Móvel Simulado (LMS) é um processo de separação de compostos por adsorção muito eficiente, por trabalhar em um regime contínuo e também possuir fluxo contracorrente da fase sólida. Dentre as diversas aplicações, este processo tem se destacado na resolução de petroquímicos e principalmente na atualidade na separação de misturas racêmicas que são separações de um grau elevado de dificuldade. Neste trabalho foram propostas duas novas abordagens na modelagem do LMS, a abordagem Stepwise e a abordagem Front Velocity. Na modelagem Stepwise as colunas cromatográficas do LMS foram modeladas com uma abordagem discreta, onde cada uma delas teve seu domínio dividido em N células de mistura interligadas em série, e as concentrações dos compostos nas fases líquida e sólida foram simuladas usando duas cinéticas de transferência de massa distintas. Essa abordagem pressupõe que as interações decorrentes da transferência de massa entre as moléculas do composto nas suas fases líquida e sólida ocorram somente na superfície, de forma que com essa suposição pode-se admitir que o volume ocupado por cada molécula nas fases sólida e líquida é o mesmo, o que implica que o fator de residência pode ser considerado igual a constante de equilíbrio. Para descrever a transferência de massa que ocorre no processo cromatográfico a abordagem Front Velocity estabelece que a convecção é a fase dominante no transporte de soluto ao longo da coluna cromatográfica. O Front Velocity é um modelo discreto (etapas) em que a vazão determina o avanço da fase líquida ao longo da coluna. As etapas são: avanço da fase líquida e posterior transporte de massa entre as fases líquida e sólida, este último no mesmo intervalo de tempo. Desta forma, o fluxo volumétrico experimental é utilizado para a discretização dos volumes de controle que se deslocam ao longo da coluna porosa com a mesma velocidade da fase líquida. A transferência de massa foi representada por dois mecanismos cinéticos distintos, sem (tipo linear) e com capacidade máxima de adsorção (tipo Langmuir). Ambas as abordagens propostas foram estudadas e avaliadas mediante a comparação com dados experimentais de separação em LMS do anestésico cetamina e, posteriormente, com o fármaco Verapamil. Também foram comparados com as simulações do modelo de equilíbrio dispersivo para o caso da Cetamina, usado por Santos (2004), e para o caso do Verapamil (Perna 2013). Na etapa de caracterização da coluna cromatográfica as novas abordagens foram associadas à ferramenta inversa R2W de forma a determinar os parâmetros globais de transferência de massa apenas usando os tempos experimentais de residência de cada enantiômero na coluna de cromatografia líquida de alta eficiência (CLAE). Na segunda etapa os modelos cinéticos desenvolvidos nas abordagens foram aplicados nas colunas do LMS com os valores determinados na caracterização da coluna cromatográfica, para a simulação do processo de separação contínua. Os resultados das simulações mostram boa concordância entre as duas abordagens propostas e os experimentos de pulso para a caracterização da coluna na separação enantiomérica da cetamina ao longo do tempo. As simulações da separação em LMS, tanto do Verapamil quando da Cetamina apresentam uma discrepância com os dados experimentais nos primeiros ciclos, entretanto após esses ciclos iniciais a correlação entre os dados experimentais e as simulações. Para o caso da separação da cetamina (Santos, 2004), a qual a concentração da alimentação era relativamente baixa, os modelos foram capazes de predizer o processo de separação com as cinéticas Linear e Langmuir. No caso da separação do Verapamil (Perna, 2013), onde a concentração da alimentação é relativamente alta, somente a cinética de Langmuir representou o processo, devido a cinética Linear não representar a saturação das colunas cromatográficas. De acordo como o estudo conduzido ambas as abordagens propostas mostraram-se ferramentas com potencial na predição do comportamento cromatográfico de uma amostra em um experimento de pulso, assim como na simulação da separação de um composto no LMS, apesar das pequenas discrepâncias apresentadas nos primeiros ciclos de trabalho do LMS. Além disso, podem ser facilmente implementadas e aplicadas na análise do processo, pois requer um baixo número de parâmetros e são constituídas de equações diferenciais ordinárias.

Problemas direto e inverso de processos de separação em leito móvel simulado mediante mecanismos cinéticos de adsorção

Diversas aplicações industriais relevantes envolvem os processos de adsorção, citando como exemplos a purificação de produtos, separação de substâncias, controle de poluição e umidade entre outros. O interesse crescente pelos processos de purificação de biomoléculas deve-se principalmente ao desenvolvimento da biotecnologia e à demanda das indústrias farmacêutica e química por produtos com alto grau de pureza. O leito móvel simulado (LMS) é um processo cromatográfico contínuo que tem sido aplicado para simular o movimento do leito de adsorvente, de forma contracorrente ao movimento do líquido, através da troca periódica das posições das correntes de entrada e saída, sendo operado de forma contínua, sem prejuízo da pureza das correntes de saída. Esta consiste no extrato, rico no componente mais fortemente adsorvido, e no rafinado, rico no componente mais fracamente adsorvido, sendo o processo particularmente adequado a separações binárias. O objetivo desta tese é estudar e avaliar diferentes abordagens utilizando métodos estocásticos de otimização para o problema inverso dos fenômenos envolvidos no processo de separação em LMS. Foram utilizados modelos discretos com diferentes abordagens de transferência de massa, com a vantagem da utilização de um grande número de pratos teóricos em uma coluna de comprimento moderado, neste processo a separação cresce à medida que os solutos fluem através do leito, isto é, ao maior número de vezes que as moléculas interagem entre a fase móvel e a fase estacionária alcançando assim o equilíbrio. A modelagem e a simulação verificadas nestas abordagens permitiram a avaliação e a identificação das principais características de uma unidade de separação do LMS. A aplicação em estudo refere-se à simulação de processos de separação do Baclofen e da Cetamina. Estes compostos foram escolhidos por estarem bem caracterizados na literatura, estando disponíveis em estudos de cinética e de equilíbrio de adsorção nos resultados experimentais. De posse de resultados experimentais avaliou-se o comportamento do problema direto e inverso de uma unidade de separação LMS visando comparar os resultados obtidos com os experimentais, sempre se baseando em critérios de eficiência de separação entre as fases móvel e estacionária. Os métodos estudados foram o GA (Genetic Algorithm) e o PCA (Particle Collision Algorithm) e também foi feita uma hibridização entre o GA e o PCA. Como resultado desta tese analisouse e comparou-se os métodos de otimização em diferentes aspectos relacionados com o mecanismo cinético de transferência de massa por adsorção e dessorção entre as fases sólidas do adsorvente.