Resumen de Mathematical Analysis of Discontinuous Rectification Columns at Pilot Scale Based on the Continuous Stable States Concept and MESH Equations

Jennyfer Díaz Angulo, Alfonso Barboza Meza, Fiderman Machuca Martínez, Miguel A. Mueses

• español

  Se realizó el análisis matemático y la simulación de una columna de rectificación discontinua utilizando una estrategia operativa durante la puesta en marcha antes de alcanzar un estado pseudoestable en operación discontinua. El modelo matemático se formuló enfocándose en el estado de equilibrio (ES) e implementando ecuaciones MESH (M: balance de masa, E: termodinámica del equilibrio, S: relaciones estequiométricas, H: entalpía o balance de calor) para brindar soluciones utilizando el método de Thomas y el método de Wang. - Algoritmos de Henke acoplados internamente al método Runge-Kutta de Cuarto Orden. Los resultados fueron validados con datos experimentales de una columna de destilación a escala piloto utilizando un sistema etanol-agua con un comportamiento de equilibrio descrito por los modelos termodinámicos UNIQUAC Functional-group Activity Coficients (UNIFAC) y Predictive Soave-Redlich-Kwong (PSRK) con un error global del 1,84%

• English

  Mathematical analysis and simulation of a discontinuous rectification column was performed using an operational strategy during the start-up before reaching a pseudo-stable state in discontinuous operation. The mathematical model was formulated focusing on the equilibrium state (ES) and implementing MESH equations (M: Mass balance, E: Equilibrium thermodynamics, S: Stoichiometry relations, H: Enthalpy or heat balance) to provide solutions using the Thomas method and the Wang-Henke algorithms internally coupled to the Fourth Order Runge-Kutta method. The results were validated with experimental data from a distillation column at a pilot scale using an ethanol-water system with an equilibrium behavior described by the UNIQUAC Functional-group Activity Coefficients (UNIFAC) and Predictive Soave-Redlich-Kwong (PSRK) thermodynamic models with a global error of 1.84%.