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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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yufanxuan

木虫 (著名写手)

[求助] 求助一段外文翻译！！高赏

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1楼 2013-05-15 23:23:09
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iwolfman

铁虫 (正式写手)
多久要
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2楼2013-05-16 10:13:23
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yufanxuan

木虫 (著名写手)
引用回帖:
2楼: Originally posted by iwolfman at 2013-05-16 10:13:23
多久要

5天内，越快越好啊，因为还要改格式。
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3楼2013-05-16 22:22:19
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yili_90

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
yufanxuan: 金币+50, 翻译EPI+1, ★有帮助, 谢谢了，先给这么多，如果没有其他应助，再追加金币 2013-05-17 12:41:21
减少萃取蒸馏时的能量消耗与CO2的排放
摘要：
在这篇文章中,设计和优化了传统萃取蒸馏顺序和热藕萃取蒸馏过程。提出这个方案的方法学家们为了保证消耗的能量为最小值，他们检测到了设计变量的最佳值。他们发现能量消耗的最佳值与全年操作总成本最小值、温室气体排放最小值、较高的热动力效应和好的理论控制属性有一定的关系。方法学家利用两个萃取顺序分离了沸点相近的混合物和共沸混合物。在能量消耗、全年总成本、热动力效应、温室气体排放、理论控制属性方面，热藕萃取蒸馏顺序要比萃取蒸馏顺序好。早先预测了复合萃取蒸馏顺序能够节能。实验结果表明，通过好的操作属性和温室气体排放的减少，这个节能的预测是能够达到的。
关键词: CO2排放；热藕萃取蒸馏；节能

概述：
萃取是化学加工厂主要的工艺。他是一个耗能的过程。因此，想要在短期和长期的做到节能，第一步要从萃取开始。萃取时的能量消耗和温室气体的排放（如：二氧化碳）有很紧密的关系。由于要达到京东议定书中的环境指标，减少CO2的排放对于化学加工厂来说是必需的和昂贵的挑战。因此，减少蒸馏系统的CO2排放很重要。减少排放时要注重节能技术（Gadalla et al., 2005; Houghton, 2002）。把重点主要放在了研究和改进蒸馏单位的热集成；有些直接被制成了加热装置系统，而其他的在主蒸馏柱上运作(Rivero and Anaya, 1990)。自从报道了关于三联混合物的分离后，尤其是柱子和热藕的共同利用在近几天得到了相当大的关注。热藕蒸馏系统（TCDS）是通过两个柱子之间的连接流实现的（一个是蒸汽相，另一个是液相）；
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plummet
4楼2013-05-16 23:34:38
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yili_90

金虫 (正式写手)
惆怅了。当做是免费翻译吧。困得要死
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plummet
5楼2013-05-16 23:35:38
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yili_90

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★
yufanxuan: 金币+20 2013-05-18 09:58:13
引用回帖:
3楼: Originally posted by yufanxuan at 2013-05-16 22:22:19
5天内，越快越好啊，因为还要改格式。...

我明天比完篮球赛，回家给你翻译。不出意外的话后天给你。
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plummet
6楼2013-05-17 23:56:35
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yufanxuan

木虫 (著名写手)
引用回帖:
6楼: Originally posted by yili_90 at 2013-05-17 23:56:35
我明天比完篮球赛，回家给你翻译。不出意外的话后天给你。...

谢谢啦，发我邮箱也行，1006591472@qq.com，收到后一定金币奉上
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7楼2013-05-18 09:57:55
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yili_90

金虫 (正式写手)

【答案】应助回帖

★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ★ ...
Rio2016: 金币+2, 谢谢细心应助、辛苦 2013-05-19 09:50:42
yufanxuan: 金币+330, ★★★★★最佳答案, 谢谢了 2013-05-19 22:09:32
减少萃取精馏时的能量消耗与CO2的排放
摘要：
    在这篇文章中,发展了传统萃取精馏序列和热藕萃取精馏过程的算法和优化。提出这个方案的方法学家们为了保证消耗的能量为最小值，他们检测到了算法变量的最佳值。他们发现能量消耗的最佳值与全年操作总成本最小值、温室气体排放最小值、较高的热动力效应和好的理论控制属性有一定的关系。方法学家利用两个萃取序列分离了沸点相近的混合物和共沸混合物。在能量消耗、全年总成本、热动力效应、温室气体排放、理论控制属性方面，热藕萃取精馏序列要比萃取精馏序列好。早先预测了复合萃取精馏序列能够节能。实验结果表明，通过好的操作属性和温室气体排放的减少，这个节能的预测是能够达到的。
关键词: CO2排放；热藕萃取精馏；节能

1.概述：
    萃取是化学加工厂主要的工艺。他是一个耗能的过程。因此，想要在短期和长期的做到节能，第一步要从萃取开始。萃取时的能量消耗和温室气体的排放（如：二氧化碳）有很紧密的关系。由于要达到京东议定书中的环境指标，减少CO2的排放对于化学加工厂来说是必需的和昂贵的挑战。因此，减少蒸馏系统的CO2排放很重要。减少排放时要注重节能技术（Gadalla et al., 2005; Houghton, 2002）。把重点主要放在了研究和改进蒸馏单位的热集成；有些直接被制成了加热装置系统，而其他的在主蒸馏柱上运作(Rivero and Anaya, 1990)。自从报道了关于三联混合物的分离后，尤其是柱子和热藕的共同利用在近几天得到了相当大的关注。热藕蒸馏系统（TCDS）是通过两个柱子之间的连接流实现的（一个是蒸汽相，另一个是液相）；每连接一个柱子,都会替代原有的一个冷凝器或重沸器, 因此能够节省投入资本。而且，通过为TCDS的连接流选择适当的流动值，能够达到减少传统蒸馏序列所消耗的能量（最终也可减少二氧化碳的排放）。有大量的文字利用平衡与非平衡级模型分析了TCDS分离三联混合物的相对优势( Triantafyllou and Smith, 1992; Annakou and Mizsey, 1996; Hernández and Jiménez, 1996, 1999; Dünnebier and Pantelides, 1999; Yeomans  and Grossmann, 2000; Rev et al., 2001; Emtir et al., 2003; Olujic et al., 2003; Hernández et al., 2003, 2006; Hernández-Gaona et al., 2005; Abad-Zarate et al., 2006)。这些研究表明热藕蒸馏系统与传统蒸馏系统相比，能够节省30%的能量。

在化学工程中，提取蒸馏是一项非常重要的分离方法，常被用来分离沸点相近的物质或通过加入夹带剂改变相对挥发度，从而分离共沸混合物。因此，加入夹带剂能够在柱子的顶部得到纯化合物，而其他物质会聚集在柱子底部。其中夹带剂有高沸点，所以这些底部的物质可以通过第二个蒸馏柱分离。提取蒸馏广泛应用于其他不同的过程中：如芳香剂的复原(Pollien et al., 1998; Chaintreau, 2001)，分离含水的乙醇溶液(Pinto et al., 2000; Zhigang et al., 2002; Llano-Restrepo and Aguilar-Arias, 2003 )、共沸混合物(Safrit and Westerberg, 1997; Rev et al., 2003; Xu and Wang, 2006; Wu et al., 2007)和分离沸点相信的碳水化合物( Liao et al.,2001; Lei et al., 2002; Wentink et al., 2007; Abushwireb et al.,2007）。

间歇蒸馏柱中加入夹带剂分离共沸混合物的方法也已被研究过，如Lang et al. (1994)做了用水做夹带剂，分离丙酮和甲醇混合物的实验。他们利用算法和计算机程序去模仿了复杂的蒸馏过程，并将其报道出来。Low and Sorensen (2002) 也做了分离相同共沸化合物的优化调度，但是他们用中间容器改良了整流设备。

在这里，我们利用了有侧整流器的热偶提取蒸馏纯方法（TCEDS-SR； 图1），纯化了不同混合物（只能用提取蒸馏）。我们从检测到的的复杂配置得到了流程算法、优化和控制属性。结果显示，在能量节省（减少温室气体排放）、投入资本和控制属性方面，比起传统提取蒸馏，热耦合配置是更好的选择（图2）。

有必要指出的是，这篇文章给出了利用热耦提取蒸馏分离碳水化合物的新方法。与之前的方法相比，最重要的不同之处是在主蒸馏柱中加入了新的饲料（夹带剂）；因为多出了两个新的变量，导致优化过程的复杂性增大，如饲料阶段的夹带剂和流速。

2.
在文章中，我们为有侧整流器的热藕提取蒸馏方法做出了节能算法。为了克服在正式的优化算法中，塔盘分布和能量消耗的联立求解的复杂性，我们在两个阶段解耦了算法问题：（1）塔盘配置和（2）最优能量消耗。

在第一阶段，以传统蒸馏柱的算法方法开始为复杂系统进行初步算法。算法TCEDS-SR柱是通过在传统直接序列的蒸汽相上运用热耦合。其中传统直接序列去掉了和在传统法的第二个柱子的重沸器，并将塔盘部分（叫Section 4）移到了传统法的第一个柱子底部（图1和2）。随后得到了TCEDS-SR序列。这个优化方法减少了重沸器的加热次数，考虑了纯化三个产品
的限制。然后，通过算法规格和塔盘分布得到的自由度，获得了能够减少能量消耗的操作条件。复杂序列有两个自由度。他们是分别是侧流流量和分馏物流阶段。

优化的方法可以被总结为以下几步：(a)得到复杂方案的基本算法。（b）假设分馏物流阶段的值和连接流。（c）得到严密的塔盘分布复杂方案模拟模型。在这里为了达到这个目的，我们用了Aspen PlusTM。如果得到了产品组分，就保留此算法；否则必须做适当的调整。（d）改变一个侧流流量值，后回到步骤（c），直到在被检测的测流流量值处，部分的减少了能量消耗。（e）改变分馏物流阶段，回到步骤（c），知道能量消耗减少。结果给出了复杂方案算法的最佳值。传统蒸馏提取方法的最优算法研究只在分馏物流阶段进行。是为了得到饲料与分馏物的推断比值。

3.热力学效率
利用TCEDS-SR的最优算法，可以通过热力学定律算出热力学效率。我们用了Seader and Henley (1998)报到的等式计算了热力学效率。方程如下

热力学第一定律
公式
图 图
热力学第二定律
公式
火用平衡
公式
分离的最小功
公式
第二定律效率

其中b=h-T0，s 是火用函数，LW = T***是系统的失去的公，*是热力学效应。热力学属性蒸馏序列中流的熵和焓是用模拟器Aspen PlusTM估值的。

4.计算CO2的排放
在蒸馏系统中，如在原油蒸馏单位中，二氧化碳主要来源于熔炉、汽轮机和锅炉。这些是精炼厂耗能的使用设备。通过燃烧燃料提供高温、蒸汽和能量。因此这些是主要的节能调整和减少二氧化碳排放的项目。燃料与空气混合，发生燃烧，根据以下计量方程式产生二氧化碳：
方程式
X和Y分别表示存在于燃料中的碳原子C和氢原子H。假设碳原子完全氧化。
燃料燃烧时，假定空气是过量的。这保证了充分燃烧，所以不会产生一氧化碳。[CO2]Emiss(kg/s)代表二氧化碳的释放量。与燃烧的燃料数量有关。加热设备中的QFuel(kW)值如下：
公式
其中a(=3.67)是CO2和C的摩尔质量比。而NHV (kJ/kg)代表碳含量为C%时的净加热值。
等式7指出了耗费的燃料和加热设备均会影响二氧化碳的产量。
锅炉通过燃料的燃烧产生蒸汽。蒸汽运输到需要加温的位置。在蒸馏系统中，蒸汽在重沸器中间接地加热目标，或作为蒸汽蒸馏的直接剥离剂，如原有单位。
因为燃烧产生的热会立即转入到蒸汽中，所以锅炉的火焰温度要比熔炉的低。然而仍然在用1800℃的相同理论火焰温度。160℃的锅炉炉身温度也用在了计算中。用( Gadalla et al., 2005)提出的方法计算燃料燃烧：
公式
λProc(kJ/kg) 和 hProc(kJ/kg)分别是潜热和蒸汽的焓。而TFTB(◦C)是锅炉烟气的火焰温度。以上方程式是从锅炉周围简单的蒸汽平衡得到的，锅炉提供加热次数Qproc时，需要的燃料数量；假设锅炉给水温度为100℃，焓为419 kJ/kg。 Smithand Delaby (1991)详细的说明了方程8的根源，并声明了所有被使用的基本假设。方程7和方程8能被用来计算从蒸汽锅炉释放的二氧化碳。
5.控制属性
现代数值分析中一个基础且最重要的工具是奇异值分解技术（SVD）。想要通过定性和定量信息得到线性图时，SVD有很多重要的应用。研究化学过程中的理论控制属性就是SVD技术的重要应用之一。从SVD的定义可知：
公式
其中G是应用SVD的矩阵，*****左奇异向量的矩阵，和*****右奇异向量的矩阵。
在这种情况下，SVD被用于理论控制属性的研究中。有两个目标参数：最小奇异值（）和最大奇异值（）与最小奇异值（）的比值或条件数（）：
公式
最小奇异值是测量系统可逆性的，代表系统在反馈控制下的潜在问题。条件数反映了过程参数和模型错误方面不确定的系统敏感度。这些参数提供了理论控制属性的定性评定。拥有较高的最小奇异值和较低的条件数的系统，被认为在反馈控制条件下有最好的动态特性( Klema and Laub,1980)。
6.研究的案例
为了对比序列的反应，使用了三联混合物（表1）。理想阶段的数目，即热耦合提取精馏序列中的给料阶段和最初的分馏物阶段被放在了被实施的传统直接序列结构优化之后。这些参数能够完成分离。UNIQUAN模型被用来描述热力学属性。研究了不同分馏物/饲料（E/F）的比值。为了保证利用冷凝器中的冷水，要为每一个分离算法压力。根据Kister (1992)的试探法，给出了压力下降一个塔盘。推测每摩尔纯化99%的产品。
7.结果
以下部分会讨论最终的算法和关于能量消耗、二氧化碳排放、热力学效应、TAC和控制属性的绩效。
通过前面描述的过程，对每个饲料混合物实施了传统和耦合序列的算法与能量优化。DS和TCEDS-SR（案例M2）的典型优化曲线分别在图3和4中给出。被检测到的分馏物阶段和连接流量均能决定D和STCEDS-SR的分馏物阶段最优值。优化曲线显示了关于能量消耗的探索变量的影响。
在能量消耗方面，算法对连接流量和分馏物阶段的变化敏感。这一现象表明了，必须确定操作注意事项。这个系统的控制算法为重要的发展任务。表格2-7给出了优化后的塔盘分布和一下重要的算法变量。
表格8-10给出了提取精馏配置的严格优化结果。指出了溶剂进料比对被研究的配置中的能量消耗、能量评估、η和CO2释放的影响。实验结果可以被总结为以下几点：（1）与传统精馏序列相比较，减少复杂萃取精馏系统的溶剂进料比时会减少节能。最终会使全年总消费提高；（2）与传统方式相比较，复杂萃取方法可以节约20-30%的能量；（3）TCEDS-SR的第二定律效率（η）要高于相应的传统萃取精馏；（4）全球二氧化碳排放和TCDES-SR的减少是相当大的，其范围为24-30%。
作为再混合的结果，报道了传统序列的无效性(Triantafyllou and Smith, 1992)。因此对热耦萃取序列做出适当的优化是可以解决这样的再混合问题。方法学家得出了个算法，消除了再混合的影响。通常，实验结果表明热耦合的优化引起了明显的节能、节TAC和CO2排放的减少。并且提高了第二定律效应的值（尤其是E/F的值）。
得到了传统和热耦萃取精馏序列的理论控制属性。SVD技术需要转换函数矩阵。能够通过完成优化算法的操纵变量改变，并记录三个产品的动态响应而产生转换函数矩阵。为了得到转换函数矩阵，要在Aspen DynamicTM上进行开环模拟。表格11-13提供了SVD测量每个序列的结果。
TCEDS-SR选项显示了较高的最小奇异值（所有研究中均在E/F的低值处）；因此可以认为比起反馈控制条件下的传统萃取序列，这个耦合系统能够表现出更好的控制属性。条件数的结果显示，复杂序列在E/F的低值处提供了最佳值。最终，可以认为热耦合萃取精馏系统比起传统的，能更好的适应干扰的影响。
通常，TCEDS-SR选项的控制属性与传统蒸馏序列中得到的控制属性一样好（在E/F低值处）。然而在高值处却有更好的节能节TAC，更好的η值和减少CO2排放。
8.结论
研究了带有侧整流器的热耦合萃取精馏序列的算法和优化，并与传统萃取序列作比较。通常节能算法被用来计算从TCEDS-SR释放的CO2。为了达到节能和减排，优化了所有条件。给出的例子指出算法可以提供所有需要的操作参数。观察到了某些动态：TCEDS-SR比传统方法节省了20-30%的能量。复杂方案显示了减排。至于热力学效率，在所有案例中，当加入热耦合时，会增加热力学效率的值（由其是在E/F高值处）。控制属性与传统序列的相似（与传统序列相比，在E/F低值处，整合序列显示了相似或更好的最小奇异值和条件数）
结果显示，萃取热耦合精馏序列能够达到有效的节能。换而言之，它能够减排。而且，理论控制属性指出，无需额外的控制属性也能获得节能和减排。
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plummet
8楼2013-05-19 01:23:03
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