research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
Mathematical Modeling Of Multi Component Batch Extractive Distillation
الموديل الرياضي لبرج التقطير الاستخلاصي بالدفعة الواحدة

Authors: Safa A. Al-Naimi --- Zaidoon M. Shakoor
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2007 Volume: 25 Issue: 6 Pages: 757-774
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

A dynamic model has been developed to study the dynamic behavior of multicomponent batch extractive distillation column. The set of equationsgoverning (material bvalance, heat balance, summation of mole andequilibrium equations) which represent the dynamic model are solved to givethe temperature and composition profile. Eigenvalue method was used tointegrate the stiff ordinary differential equations.Matrix method was used to solve many equations simultaeously to redefinethe column parameters during program run. Newtons algorithm was used tocalculate the plate temperatures on each tray.The calculations and simulations in this paper were obtained by usingMATLAB environment, version 6. The result of the proposed model arecompared with experimental result taken under the same operatingconditions. This model shows good agreement with experimental results andexplains features of the batch extractive distillation process.

في هذا البحث تم تطوير النموذج الديناميكي لدراسة سلوك برج التقطير الاستخلاصي بالدفعةالواحدة. تم حل مجموعة المعادلات اللاخطية غير المستقرة لعمود التقطير الاستخلاصيوذلك لحساب التراكيز خلال البرج مع (Eigenvalue method) باستعمال طريقة تكاملالزمن.الموديل الرياضي يتضمن حل اربعة انواع من المعادلات مع الزمن وهذه المعادلات تعبر عن(موازنة المادة , موازنة الطاقة , مجموع التراكيز , التوازن البخاري ). استخدمت طريقةنيوتن والتي تعتمد على طريقة الفرضية والحساب وذلك لتقييم درجات الحرارة خ لال البرج .وكذلك تم استخدام طريقة المصفوفات لحساب معدلات الجريان للبخار والسائل لكل الصوانيالموجودة في برج التقطير ..(Matlab كل الحسابات والمعالجات الرياضية في هذا البحث قد تمت باستعمال برنامج ( 6في النهاية تمت مقارنة النتائج النظرية المستنتجة من هذا الموديل الرياضي مع نتائج عمليةماخوذة بنفس الظروف , ظهر ان هنالك توافقا كبيرا بين النتائج العملية والنظرية . لذلك يمكناستخدام هذا الموديل الرياضي مستقبلا لوصف كل من التركيز ودرحة الحرارةومعدل الجريانفي أي نقطة من نقاط جهاز التقطير الاستخلاصي.

Keywords


Article
Neuro-Fuzzy Controller forMethanol Recovery Distillation Column
السيطرة على برج التقطير باستخدام نظام الشبكة العصبية المتضببة

Authors: Safa A. Al-Naimi --- Ghydaa M. Jaid
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2013 Volume: 31 Issue: 6 Part (A) Engineering Pages: 1026-1044
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Distillation columns are widely used in chemical processes as separation systems in industries. In order to gain better product quality and lower the energy consumption of the distillation column, an effective control system is needed to allow the process to be operated over larger operating ranges. In this study Different control strategies were used to control the distillate and bottom compositions of a packed distillation column to separate the mixture of methanol (CH3OH) and water (H2O). The tuning of control parameters were determined for PI and PID controllers using three different methods; Internal Model Control (IMC), Ziegler-Nichols (Z.N), and Cohen-Coon (PRC) to find the best values of proportional gain (KC), integral time (τI) and derivative time (τD). The Internal Model Control (IMC) method gave better results than that of the other two methods thus it was recommended to be the tuning method in this work. The low values of ITAE of 61.3 for distillate product composition and 54 for bottom composition were obtained which represent the adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) method and assure the feasibility of this method as a control strategy among other methods (conventional feedback controllers (PI, PID), artificial neural network (ANN) , adaptive fuzzy logic and PID fuzzy logic controllers).

برج التقطير يستخدم بصورة واسعة لعمليات الفصل في الصناعات الكيميائية ولضمان الحصول على افضل انتاج بصرفيات طاقة قليلة نحتاج الى نطام سيطرة فعال يسمح لبرج التقطير بالعمل بظروف مختلفة .تم استخدام طرق سيطرة مختلفة للسيطرة على التراكيز الخارجة من اعلى واسفل برج التقطير الحشوي لعملية الفصل بين مزيج الماء والميثانول. وتم ضبط محددات السيطرة لمسيطرينPI و PID بأستخدام ثلاث طرق Internal Model Control (IMC) و Ziegler-Nichols و Cohen-Coon لايجاد افضل القيم للكسب التناسبي (Kc) وزمن التكامل (τI) والزمن التفاضلي ( (τDوجد ان طريقة Internal Model Controlكانت افضل من بقية الطرق وتم اعتمادها في هذا العمل. تم الحصول على اقل قيمة لمعيار التكامل الزمني للخطأ المطلق (ITAE) للمسيطر الشبكة العصبية الأصطناعية الضبابية المتكيفة(ANFS) لتركيز الناتج العلوي لبرج التقطير بنتيجة61.3 و 54 لتركيز الناتج السفلي والذي يؤكد على انه افضل مسيطر من بين المسيطرات الأخرى (المسيطر التقليدي,مسيطر الشبكة العصبية الأصطناعية (NARMA-L2) ,مسيطر (PID fuzzy) ,مسيطر الضبابي المنطقي المتكيف(Adaptive fuzzy logic).


Article
Comparative Study of Temperature Control in a Heat Exchanger Process
دراسة مقارنة للسیطرة على درجة الحرارة في المبادل الحراري

Authors: Afraa H. Al-Tae --- Safa A. Al-Naimi
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2012 Volume: 30 Issue: 10 Pages: 1707-1731
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In the present work the dynamic behavior of a plate heat exchanger (PHE)(single pass counter current consists of 24 plates) studied experimentally andtheoretically to control the system. Different control strategies; conventionalfeedback control, classical fuzzy logic control, artificial neural network (NARMAL2)control and PID fuzzy logic control were implemented to control the outletcold water temperature. A step change was carried in the hot water flow rate whichwas considered as a manipulated variable. The experimental heat transfermeasurements of the PHE showed that the overall heat transfer coefficient (U) isrelated to the hot water flow rate (mh) by a correlation having the form:U mh0.7158 =11045In this work the PHE model was found theoretically as a first order lead andsecond order overdamped lag while the experimental PHE represented dynamically(by PRC method) as a first order with negligible dead time value. A comparisonbetween the experimental and the theoretical model is carried out and goodagreement is obtained. The performance criteria used for different control modesare the integral square error (ISE) and integral time-weighted absolute error (ITAE)where the ITAE gave better performance. As well as the parameters of the stepperformance of the system such as overshoot value, settling time and rise time areused to evaluate the performance of different control strategies. The PID fuzzycontroller gave better control results of temperature rather than PI, PID andartificial neural network controller since PID fuzzy controller combines theadvantages of a fuzzy logic controller and a PID controller. MATLAB programversion 7.10 was used as a tool of simulation for all the studies mentioned in thiswork.

تم ف ي ھ ذا البح ث دراس ة الس لوك ال دینامیكي لمب ادل ح راري ص فائحي (مم ر واح د ذي اتج اهمتعاكس مؤلف من 24 صفیحة) عملی ا" ونظری ا" وت م تنفی ذ الس یطرة عل ى المنظوم ة. ت م أس تخدامس تراتیجیات س یطرة مختلف ة; المس یطر التقلی دي والمس یطر الض بابي المنطق ي التقلی دي ومس یطرللس یطرة عل ى درج ة PID fuzzy ومس یطر (NARMA-L الش بكة العص بیة الأص طناعیة ( 2ح رارة الم اء الب ارد الخ ارج. وق د ت م أعتم اد التغی ر الخط وي لمع دل جری ان الم اء الح ار كمتغی ران معامل انتقال الحرارة الكلي PHE ةجلاعم. تبین القیاسات العملیة لأنتقال الحرارة في المنظومةحسب شكل العلاقة: (mh) یتناسب مع معدل جریان الماء الحار (U)U mh0.7158 =11045تم في ھذا العمل تمثی ل المنظوم ة دینامیكی ا" كنم وذج م ن مرتب ة اول ى م ن جھ ة التق دم الزمن ي(lag) من جھة التأخیر الزمني (overdamped) وكنموذج ذو مرتبة ثانیة مفرط المضةلئا (lead)بینما وجد عملیا" ان المنظومة یعبر عنھا دینامیكیا" كنموذج من مرتبة اولى مع اھمال قیمة الوقتتمت المقارنة بین النموذج العملي والنظري وتم الحصول على توافق جید. .(dead time) الضائعومعی ار (ISE) استعملت معاییر الاداء لانواع السیطرة المختلفة وھ و معی ار تكام ل الخط أ المرب عاعط ى اداء افض ل. ك ذلك ت م (ITAE) حی ث ان المعی ار (ITAE) التكامل الزمني للخطأ المطلقوزم ن الاس تقرار (overshoot) اس تعمال مع املات الاداء الخط وي للنظ ام مث ل قیم ة التط رفلتقی یم الاداء لاس تراتیجیات الس یطرة المختلف ة. (rise time) وزم ن الص عود (settling time)و PI افضل نتائج سیطرة على درجة الحرارة م ن بقی ة المس یطرات PID fuzzy اعطى المسیطروالضبابي المنطقي التقلیدي والشبكة العصبیة الاصطناعیة وذلك بسبب انھ یجمع محاسن كلا PIDاصدار 7.10 ك أداة MATLAB والضبابي المنطقي. وتم استخدام لغة البرمجة PID المسیطرینلمحاكاة كل الدراسات المذكورة في ھذا العمل


Article
Study the Effect of Hydrolysis Variables on the Production of Soya Proteins Hydrolysis
دراسة تأثير متغيرات عملية التمييء على إنتاج بروتين الصويا المتميئ

Loading...
Loading...
Abstract

This study was conducted to determine the effects of concentration of hydrochloric acids, temperature, and time on the hydrolysis of soya proteins (defatted soya flour) by determining the value of total protein nitrogen concentration, and amino nitrogen concentration of protein, peptides, and amino acids, and then calculated the hydrolysis rate of proteins.
The variables of the conditions of hydrolysis process was achieved in this study with the following range value of tests parameter:
•Concentration of HCl solution ranged between 1-7 N,
•Hydrolysis temperature ranged between 35-95 C, and
•The time of hydrolysis period ranged between 0.5-24 hr.
Experiments were designed according to the central composite rotatable design.
The practical study has shown the possibility of decreasing the negative effect of the acid on the biological characteristics of the protein; then affecting the possibility of using the product for biological purposes (for medical and microbiological laboratories) by:
•Decreasing the acid concentration used in the process of hydrolysis, firstly, and
•Decreasing the temperature of the hydrolysis process, secondly, and then
•Increasing the period of the time of hydrolysis process, thirdly.

تم أنجاز هذه الدراسة لأجل تحديد تأثير كل من تركيز محلول حامض الهيدروكلوريك، درجة الحرارة، والزمن على عملية تمييء بروتين الصويا (طحين الصويا مزال الدهن ) بواسطة تحديد قيمة كل من تركيز النايتروجين الكلي للبروتين، و تركيز الامينو نايتروجين للبروتين والسلاسل الببتيدية والأحماض الامينية، وعند أذن يتم حساب درجة تمييء البروتين .متغيرات ظروف عملية التميئ أنجزت في هذه الدراسة مع القيم المتباينة التالية للمتغيرات المختبرة :•تركيز محلول HCl يتراوح بين 1-7 ع،•درجة حرارة التميئ تتراوح بين 35-95 مo، و•زمن فترة عملية التميئ يتراوح بين 0.5-24 ساعة . تم تصميم التجارب باستخدام طريقة (Central Composite Rotatable Design).بينت الدراسة العملية إلى إمكانية التقليل من تأثير الحامض السلبي على المواصفات الحيوية للبروتين عند التمييء الحامضي، وبالتالي إمكانية استخدام المنتج للإغراض البايولوجية ( للاستعمال في المختبرات التحليلية الطبية والمايكروبايولوجية ) بواسطة :•تقليل تركيز الحامض المستخدم في عملية التمييء، أولا، و•تقليل درجة حرارة التمييء، ثانيا، و•زيادة الزمن اللازم لفترة عملية التمييء، ثالثا .


Article
The Optimum Conditions for Production of Soya Peptone by Acidic Hydrolysis of Soya Proteins
الظروف المثلى لإنتاج ببتون الصويا بواسطة التميئ ألحامضي لبروتين الصويا

Loading...
Loading...
Abstract

This study was carried out to obtain the optimum conditions necessary for the process of soya protein hydrolysis by using hydrochloric acid (as a chemical catalyst) instead of the papain enzyme (as a biological catalyst), for the production of soya peptone. These conditions are implemented to test the effect of the variables of the process of hydrolysis on the nature and quality of the product.
The production of soya peptone was studied for their importance in the process of preparing and producing the culture media used in medical and microbiological laboratories.
The process of production of soya peptone includes four main stages:
•Preparing the defatted soya flour, firstly.
•The soya protein hydrolysis, secondly.
•Purifying the product, thirdly , and then,
•Drying the product, finally.
By following the procedure of the present study, the optimum conditions for the process of soya proteins hydrolysis have been reached in present study are:
•Optimum concentration for the hydrochloric acid solution is 1N.
•Optimum hydrolysis process temperature ranged between 50-53C.
•Optimum period of hydrolysis time ranged between 17.189-19.97 hr.
The productivity of soya peptone was 38.071%, by following the procedure and the optimum production conditions of the present study.

تم انجاز هذه الدراسة لأجل إيجاد الظروف المثلى الضرورية اللازمة لعملية تميئ بروتين الصويا باستخدام حامض الهيدروكلوريك (كعامل مساعد كيميائي) بدلا من الإنزيم الباباين (كعامل مساعد حيوي) لإنتاج ببتون الصويا. هذه الظروف قد اختيرت باختبار تأثير متغيرات عملية التميئ على طبيعة وجودة المادة المنتجة.تم دراسة إنتاج ببتون الصويا لأهميته في عملية تحضير وإنتاج الأوساط الزرعية المستخدمة في مختبرات التحليل الطبي و المايكروبايولوجي.إن عملية إنتاج ببتون الصويا تتضمن أربع مراحل رئيسية :•إعداد طحين الصويا مزال الدهن، أولا.•عملية تميئ بروتين الصويا،ثانيا.•تنقية الناتج، ثالثا.•وأخيرا تجفيف الناتج النهائي.بأتباع خطوات العمل الموضحة في الدراسة الحالية،أمكن التوصل إلى الظروف المثلى اللازمة لعملية تميئ بروتين الصويا، و ألمبينه في أدناه : •أفضل تركيز لمحلول حامض الهيدروكلوريك أللازم لعملية تميئ بروتين الصويا هو 1 ع. •أفضل درجة حرارة لعملية تميى بروتين الصويا تتراوح بين 50 –53 °م .•أفضل فترة زمنية لتميئ بروتين الصويا تتراوح بين 17.189 – 19.97 ساعة.إذ بلغت الإنتاجية لببتون الصويا بإتباع خطوات العمل و الظروف المثلى للإنتاج الموضحة في الدراسة الحالية 38.071 %.


Article
Simulation Study of Mass Transfer Coefficient in Slurry Bubble Column Reactor Using Neural Network
دراسة محاكاة معامل انتقال الكتلة في العمود الفقاعي ثلاثي الأطوار باستخدام الشبكات العصبية الصناعية

Loading...
Loading...
Abstract

The objective of this study was to develop neural network algorithm, (Multilayer Perceptron), based correlations for the prediction overall volumetric mass-transfer coefficient (kLa), in slurry bubble column for gas-liquid-solid systems. The Multilayer Perceptron is a novel technique based on the feature generation approach using back propagation neural network. Measurements of overall volumetric mass transfer coefficient were made with the air - Water, air - Glycerin and air - Alcohol systems as the liquid phase in bubble column of 0.15 m diameter. For operation with gas velocity in the range 0-20 cm/sec, the overall volumetric mass transfer coefficient was found to decrease with increasing solid concentration. From the experimental work 1575 data points for three systems, were collected and used to predicate kLa. Using SPSS 17 software, predicting of overall volumetric mass-transfer coefficient (kLa) was carried out and an output of 0.05264 sum of square error was obtained for trained data and 0.01064 for test data.

هدف هذه الدراسة كان تطوير خوارزمية الشبكة عصبيةِ، (Perceptron متعدّد الطبقة) و اعتماد علاقات معامل انتقال الكتلة الحجمي (kLa) في مفاعل العمود الفقاعي ثلاثي الاطوار (سائل-غاز-صلب). Perceptron)) متعدّد الطبقة هو تقنية مبتكرة و معتمدة على ميزة نظرية الجيلِ باستخدام شبكة التوليدِ العصبية العكسية. تم قياس معامل انتقال الكتلة في عمود فقاعي ذي قطر 0.15 م وباستخدام ثلاثة انظمة وهي (هواء وماء) , (هواء وغليسرين) و (هواء وكحول). تم تشغيل العمود الفقاعي بسرع غاز تراوحت من 0 الى 20 سم/ثانية و وجد بأن معامل انتقال الكتلة قد تناقص بزيادة تركيز الصلب في العمود. تم الحصول على 1575 نقطة من التجارب العملية للأنظمة الثلاثة واستعملت هذه النتائج العملية للتكهن بقيم kLa باستخدام برنامج (SPSS 17) و تم الحصول على معامل انتقال الكتلة الحجمي (kLa) المتوقع من البرنامج و بمربع خطأ مقداره (0.05264) للبيابات التدريبية و(0.01064) لبيانات الإختبار.


Article
NEURAL NETWORK MODELING OF THE SULFUR DIOXIDE REMOVAL BY ACTIVATED CARBON SORBENT
نمذجة الشبكات العصبية في ازالة ثاني اوكسيد الكبريت باستخدام الكربون المنشط كمادة مازة

Loading...
Loading...
Abstract

An artificial neural network (ANN) model of three-layers was advanced to predict the efficiency of the sulfur dioxide (SO2) removal from the flue gas stream (SO2+air) in a fixed bed reactor using granulated activated carbon sorbent. The experimental data were collected from varying six process variables, namely, initial SO2 concentration, reaction temperature, flue gas flow rate, sorbent particle size, bed height and reaction time. The data were used to create input-base information to train and test the NN strategy. Back propagation algorithm with two hidden layers was used for training and tests the NN. The neural network predictions of SO2 removal efficiency agree with experimental data with the minimum mean squared error (MSE) for training and testing with values of 0.112*10-4 and 0.817*10-3, respectively.

في هذا البحث تم تطوير الموديل الرياضي باستخدام نظام الشبكات العصبية لتقييم طريقة ازالة ثنائي اوكسيد الكبريت من خليط غازي من (الهواء وثنائي اوكسيد الكبريت) باستخدام الكاربون المنشط كمادة مازة في مفاعل الطبقة الثابتة. النتائج العملية تم الحصول عليها بتاثير ستة عوامل رئيسية, وهي التركيز الاولي لثاني اوكسيد الكبريت و درجة حرارة التفاعل و ومعدل تدفق الغاز العادم وقطر الجزيئة الممتصة وارتفاع العمود وزمن التفاعل.تم استخدام المعطيات العملية لتدريب واختبار موديل الشبكة العصبية وقد تم استخدام اسلوب التغذية المرتدة ذات الطبقتين المخفية لتدريب واختبار الشبكة العصبية. النتائج النظرية لازالة ثنائي اوكسيد الكبريت المستحصلة يتطابق مع المعطيات العملية حيث اعطى مقدار مربع الخطأ بنظام التدريب والاختبار بقيمة 0.112*10-4 و 0.817*10-3 على

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (4)

Arabic and English (3)


Year
From To Submit

2016 (1)

2013 (2)

2012 (1)

2009 (2)

2007 (1)