蒸餾分離是化學工業與煉油工業所採用之最主要分離技術，也是製程中最耗能的單元，因此蒸餾塔的能效提升可產生顯著的成本效益。石化上游輕油裂解會產生四碳混合物，其中丁二烯為生產合成橡膠的主要原料，自四碳混合物分離出丁二烯是輕裂廠的重要製程單元。本研究利用Aspen Plus建立的穩態程序模式，在既有設備規格與操作限制之下，探討一個工業丁二烯萃取蒸餾程序的操作能耗改善。本論文首先分析程序進料與操作條件對分離性能與能耗的影響，並進行最佳化分析決定最低能耗的操作條件，此外，利用實驗設計進行個案模擬，建立能耗預測模式與最佳操作條件預測模式，以提供現場人員因應進料條件改變的操作指引。
優化操作分析結果顯示，原設計個案的優化操作可獲得4.2~18百萬元/年的操作成本效益，並使水蒸氣總耗用節省約10%。實廠個案的優化操作可獲得4.1~23百萬元/年操作成本效益，並使水蒸氣總耗用節省約5%。兩種預測模式的預測性能均具有很高的R2。

Distillation is the most important separation technology in the chemical and refinery industry. In refinery and bulk chemical industries, distillation operation consumes about 40% of the total energy used. Improving the energy efficiency of distillation operation is important to reducing the operation cost. 1,3-butadiene is the key raw material for producing synthetic rubber and can be extracted from the C4 mixture from naphtha cracking. Extractive distillation is the major technology used for the separation of 1,3-butadiene from the C4 mixture. Under the limitation of existing equipment and operation constraints, this thesis investigates the energy efficiency improvement for an industrial butadiene extractive distillation process employing Aspen Plus for the process simulation. The effects of C4 feed conditions and operation conditions on the separation performance and energy consumption are studied first and followed by the optimization analysis for the minimum energy consumption operation. In addition, by experimental design,cases are simulated and the prediction models for energy consumption as well as the optimal operation conditions are developed to provide guidance for plant operations.
The optimal operations provide 4.2~18 million NTD/year in steam cost saving and 10% reduction of steam consumption for the design cases. For the plant operation cases, the optimal operations provide 4.1~23 million NTD/year in steam cost saving and 5% reduction of steam consumption. Both prediction models give high R2 for their prediction performance.

中文摘要	I
英文摘要	II
目  錄	IV
圖目錄	VII
表目錄	XII
第一章 緒論	1
1.1 背景說明	1
1.2 研究目的與方法	3
1.3 論文組織架構	3
第二章 文獻整理	4
第三章 流程說明與模擬	9
3.1 流程說明	9
3.2 熱力學模式與驗證	13
3.3 流程模擬與驗證	14
第四章 萃取蒸餾塔進料與操作條件影響分析	26
4.1 基本個案	26
4.2 MixC4進料條件影響分析	29
4.2.1 進料流量	30
4.2.2 進料溫度	35
4.2.3 進料壓力	38
4.2.4 進料組成	41
4.3 操作條件影響分析	47
4.3.1 溶劑流量	48
4.3.2 丁二烯氣體流量	52
4.3.3 迴流流量	56
4.3.4 塔底溫度	60
第五章 優化操作分析	64
5.1 優化問題說明	64
5.2 優化分析設定	68
5.3 優化操作分析結果	70
5.3.1 原設計個案	70
5.3.2 實廠個案	78
第六章 能耗與最佳操作預測模式	86
6.1 實驗設計	87
6.2 能耗預測模式	89
6.2.1 模擬個案規劃	89
6.2.2 能耗預測迴歸結果	90
6.3 最佳操作預測模式	96
6.3.1 模擬個案規劃	96
6.3.2 操作條件迴歸結果	97
第七章 結論	112
參考資料	114

圖目錄
圖2. 1 BASF NMP extractive process(Kim et al., 2012)	5
圖2. 2 溶劑比對關鍵成分濃度的影響(鄭建國等人, 2010)	8
圖3. 1 第一萃取蒸餾段方塊流程	10
圖3. 2 第一萃取蒸餾段程序流程	15
圖3. 3 第一萃取蒸餾段之丁二烯進出	25
圖4. 1 萃取蒸餾塔(D-1)示意圖	27
圖4. 2 進料流量對塔內溫度影響	31
圖4. 3 進料流量對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	32
圖4. 4 進料流量對流量影響: (a)塔頂出料BBR、(b)塔底出料BDSOL、(c)回流比、(d)回流量/溶劑量	33
圖4. 5 進料流量對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	34
圖4. 6 進料溫度對塔內溫度影響	35
圖4. 7 進料溫度對濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	36
圖4. 8 進料溫度對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	37
圖4. 9 進料壓力對塔內溫度影響	38
圖4. 10 進料壓力對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	39
圖4. 11 進料壓力對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	40
圖4. 12 進料組成對塔內溫度影響: (a)T2B組成改變、(b)C2B組成改變、(c)BD組成改變	43
圖4. 13 進料組成對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	44
圖4. 14 進料組成(1,3-BD)對流量影響: (a)塔頂出料BBR、(b)塔底出料BDSOL、(c)回流比	45
圖4. 15 進料組成對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	46
圖4. 16 溶劑流量對塔內溫度影響	48
圖4. 17 溶劑流量對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	49
圖4. 18 溶劑流量對流量影響: (a)塔頂出料BBR、(b)塔底出料BDSOL、(c)回流比、(d)回流量/溶劑量	50
圖4. 19 溶劑流量對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	51
圖4. 20 丁二烯氣體流量對塔內溫度影響	52
圖4. 21 丁二烯氣體流量對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	53
圖4. 22 丁二烯氣體流量對流量影響: (a)塔頂出料BBR、(b)塔底出料BDSOL、(c)回流比	54
圖4. 23 丁二烯氣體流量對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	55
圖4. 24 回流流量對塔內溫度影響	56
圖4. 25 回流流量對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	57
圖4. 26 回流流量對流量影響: (a)回流比、(b)回流量/溶劑量	58
圖4. 27 回流流量對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	59
圖4. 28 塔頂溫度對塔內溫度影響	60
圖4. 29 塔底溫度對管制濃度影響: (a)塔頂出料BBR中的BD濃度、(b)(c)第71板氣相T2B&C2B濃度	61
圖4. 30 塔底溫度對流量影響: (a)塔頂出料BBR、(b)塔底出料BDSOL、(c)回流比	62
圖4. 31 塔底溫度對熱負荷影響: (a)冷凝器、(b)再沸器	63
圖5. 1 第一萃取蒸餾段能耗分析系統	66
圖5. 2 原設計與最佳操作條件-DMF溶劑進料	72
圖5. 3 原設計與最佳操作條件-萃取蒸餾塔之回流比	72
圖5. 4 原設計與最佳操作條件-預氣提槽之再沸器熱負荷	72
圖5. 5 原設計與最佳操作條件-第一氣提塔之B/F	73
圖5. 6 原設計與最佳操作條件-第一氣提塔之回流量	73
圖5. 7 原設計與最佳操作條件-丁二烯回流氣體(BDGAS)流量	73
圖5. 8 原設計與最佳操作能耗-Case 1	74
圖5. 9 原設計與最佳操作能耗-Case 2A	74
圖5. 10 原設計與最佳操作能耗-Case 2B	75
圖5. 11 原設計與最佳操作能耗-Case 3	75
圖5. 12 原設計與最佳操作能耗-丁二烯氣體壓縮機作功	75
圖5. 13 原設計與最佳水蒸氣耗用	76
圖5. 14 原設計個案優化操作之單位MixC4入料蒸氣耗用	76
圖5. 15 實廠與最佳操作條件-DMF溶劑進料	80
圖5. 16 實廠與最佳操作條件-萃取蒸餾塔之回流比	80
圖5. 17 實廠與最佳操作條件-預氣提槽之再沸器熱負荷	81
圖5. 18 實廠與最佳操作條件-第一氣提塔之B/F	81
圖5. 19 實廠與最佳操作條件-第一氣提塔之回流量	81
圖5. 20 實廠與最佳操作條件-丁二烯回流氣體(BDGAS)流量	82
圖5. 21 實廠與最佳操作能耗-Case SS1	82
圖5. 22 實廠與最佳操作能耗-Case SS2	82
圖5. 23 實廠與最佳操作能耗-Case SS3	83
圖5. 24 實廠與最佳操作能耗-Case SS4	83
圖5. 25 實廠與最佳操作能耗-Case SS5	83
圖5. 26 實廠與最佳操作能耗-丁二烯氣體壓縮機作功	84
圖5. 27 實廠與最佳操作水蒸氣耗用	84
圖5. 28 實廠與優化操作之單位MixC4入料蒸氣耗用	84
圖6. 1 中央複合設計: (a) CCC、(b) CCI、(c) CCF	88
圖6. 2 塔頂BD濃度的最佳值與模式預測值比較	103

表目錄
表1. 1 四碳混合物的典型組成	2
表2. 1 純DMF和加鹽DMF中的相對揮發度結果	7
表2. 2 萃取蒸餾塔再沸器及冷凝器熱負荷比較	7
表2. 3 2,3-丁二醇之相關學術研究	8
表3. 1 四碳混合物中各成分沸點與溶解度	12
表3. 2 四碳混合物在50℃時，在DMF溶劑中各成分的相對揮發度	14
表3. 3 第一萃取蒸餾塔之重要濃度比較(原設計個案)	18
表3. 4 第一萃取蒸餾塔之重要濃度比較(實廠穩態個案)	18
表3. 5 第一萃取蒸餾塔之熱負荷比較(原設計個案)	18
表3. 6 第一萃取蒸餾塔之熱負荷比較(實廠穩態個案)	19
表3. 7 預氣提槽之熱負荷比較(原設計個案)	20
表3. 8 預氣提槽之熱負荷比較(實廠穩態個案)	20
表3. 9 第一氣提塔之熱負荷比較(原設計個案)	22
表3. 10 第一氣提塔之熱負荷比較(實廠穩態個案)	22
表4. 1 萃取蒸餾塔基本個案模擬設定	28
表4. 2 萃取蒸餾塔各成分氣化效率	28
表4. 3 MixC4進料條件改變範圍	29
表4. 4 萃取蒸餾塔操作條件改變範圍	47
表5. 1 水蒸氣價格	67
表5. 2 優化操作分析決策變數	69
表5. 3 優化分析限制條件	69
表5. 4 原設計個案優化操作效益	71
表5. 5 原設計與最佳操作能耗之各項熱負荷說明	74
表5. 6 原設計個案優化操作之塔底溫度與關鍵濃度	77
表5. 7 實廠個案最佳操作成本效益(NTD/year)	79
表5. 8 實廠與優化操作之塔底溫度與管制濃度限制	85
表6. 1 能耗預測模式自變數範圍	89
表6. 2 萃取蒸餾塔再沸器熱負荷預測模式(一)參數值	91
表6. 3 萃取蒸餾塔再沸器熱負荷預測模式(二)參數值	92
表6. 4 預氣提槽再沸器熱負荷預測模式(一)參數值	93
表6. 5 預氣提槽再沸器熱負荷預測模式(二)參數值	93
表6. 6 第一氣提塔再沸器熱負荷預測模式(一)參數值	95
表6. 7 第一氣提塔再沸器熱負荷預測模式(二)參數值	95
表6. 8 操作條件預測模式自變數範圍	96
表6. 9 DMF溶劑進料流量模式(一)參數值	98
表6. 10 DMF溶劑進料流量模式(二)參數值	98
表6. 11 丁二烯氣體(BDGAS)進料流量模式(一)參數值	99
表6. 12 丁二烯氣體(BDGAS)進料流量模式(二)參數值	100
表6. 13 塔頂回流量模式(一)參數值	101
表6. 14 塔頂回流量模式(二)參數值	101
表6. 15 塔頂BD組成控制器設定值模式(一)參數值	103
表6. 16 塔底第7板蒸氣C2B組成控制器設定值模式(一)參數值	104
表6. 17 塔底第7板蒸氣C2B組成控制器設定值模式(二)參數值	105
表6. 18 塔底溫度控制器設定值模式(一)參數值	106
表6. 19 塔底溫度控制器設定值模式(二)參數值	106
表6. 20 最佳操作Q1預測模式(一)參數值	107
表6. 21 最佳操作Q1預測模式(二)參數值	108
表6. 22 最佳操作Q2預測模式(一)參數值	109
表6. 23 最佳操作Q2預測模式(二)參數值	109
表6. 24 最佳操作Q3預測模式(一)參數值	110
表6. 25 最佳操作Q3預測模式(二)參數值	111

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