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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/5797

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Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorLaiglecia, Juan Ignacio-
dc.contributor.authorRodriguez, Mariela-
dc.contributor.authorHoch, Patricia-
dc.contributor.authorDíaz, María Soledad-
dc.date.accessioned2020-09-10T16:14:46Z-
dc.date.available2020-09-10T16:14:46Z-
dc.date.issued2010-07-
dc.identifier.urihttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/5797-
dc.language.isoen_USes_ES
dc.relation.ispartofInternational Conference on Continuous Optimization - 2010es_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
dc.titleOptimizing an intensive energetically integrated cryogenic processes_ES
dc.typeObjeto de conferenciaes_ES
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)-
dc.description.filiationLaiglecia, Juan Ignacio. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química (PLAPIQUI), CONICET. Bahía Blanca, Argentinaes_ES
dc.description.filiationRodriguez, Mariela. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química (PLAPIQUI), CONICET. Bahía Blanca, Argentinaes_ES
dc.description.filiationHoch, Patricia. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química, PLAPIQUI. CONICET. Bahía Blanca, Argentina.es_ES
dc.description.filiationDíaz, María Soledad. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química, PLAPIQUI. CONICET. Bahía Blanca, Argentina.es_ES
dc.subject.keywordDynamic Optimizationes_ES
dc.subject.keywordChemical Engineeringes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.materiaIngeniería, Ciencia y Tecnologíaes_ES
dc.origin.lugarDesarrolloUniversidad Nacional del Sures_ES
dc.description.resumenWe perform dynamic optimization of an integrated turboexpansion natural gas processing plant. Cryogenic countercurrent heat exchangers with partial condensation have been modeled through dynamic mass, energy and momentum balances in both phases, and thermodynamics with the SRK equation of state. The demethanizer model includes path constraints on CO2 solubility in the upper stages. Dynamic separation vessels and static turboexpander models have been included. The DAE optimization problem has been transformed into a large NLP applying orthogonal collocation over nite elements in time. An IP method with rSQP techniques is used. Optimization variables are top pressure in the demethanizer and a bypass fraction in heat exchangers. The objective is to maximize ethane recovery, when changing to a different operating mode or when step and ramp changes are introduced in feed owrate. Numerical results provide optimal temporal and spatial pro les and have been compared to plant data, with good agreement.es_ES
dc.type.subtypeResumenes_ES
Aparece en las colecciones: Objetos de conferencia

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