Aspen plus sımulatıon of starch productıon by corn wet mıllıng process
Mısır ıslak öğütme prosesi ile nişasta üretiminin aspen plus simülasyonu
- Tez No: 980550
- Danışmanlar: PROF. DR. HALE GÜRBÜZ, DOÇ. DR. HÜSEYİN ENİS KARAHAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Kimya Mühendisliği, Chemical Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Kimya Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Artan çevresel farkındalık ve sıkılaşan yasal düzenlemeler, kimya endüstrisini fosil kaynak tüketimini azaltan ve atık oluşumunu önlemeye öncelik veren“Sürdürülebilir İş Modelleri”ne yönlendirmektedir. Ancak bu dönüşüm, olması gereken hızda gerçekleşmediğinden, görece çevre dostu geleneksel biyoteknolojik süreçlerin verimli bir şekilde kullanılması kritik hale gelmiştir. Bu bağlamda, yerleşik ve karlı bir biyoteknolojik süreç olan ıslak mısır öğütme (IMÖ), proses entegrasyonu gibi modern yaklaşımların uygulanmasıyla endüstriyel verimlilik ve sürdürülebilirliğin artırılması açısından ideal bir platform olarak değerlendirilmiştir. Ancak, bildiğimiz kadarıyla, IMÖ prosesine dair kapsamlı bir simülasyon çalışması açık literatürde mevcut değildir. Literatürdeki bu önemli boşluk, mevcut çalışmayı yapmamızdaki temel motivasyonu oluşturmuştur. IMÖ, mısırın nişasta, glüten, kepek ve öz/rüşeym gibi değerli bileşenlerine ayrıldığı önemli bir endüstriyel süreçtir. Bu süreç, mısır tatlandırıcıları, mısır yağı eldesi gibi gıda endüstrisinin hammaddesi olmakla kalmayıp sitrik asit ve etanol gibi glikozdan doğru başlanarak elde edilebilen endüstriyel önemi büyük kimyasalların üretimi için de hammadde kaynağı oluşturmaktadır. Nişastanın fermentasyonu için önemli bir kaynak olması IMÖ prosesini örneğin polilaktik asit (PLA) üretimi için de öne çıkarmaktadır. Bu gibi gerekçelerle, IMÖ'nün farklı sistemlerle entegrasyonunu araştırmak veya mevcut proses iyileştirme stratejilerinin karlılık potansiyelini değerlendirebilmek için prosesin doğru bir şekilde simüle edilmesi büyük önem taşımaktadır. Ancak, bildiğimiz kadarıyla, bu kapsamda bir çalışma henüz literatürde bulunmamaktadır. Bu eksikliği gidermek amacıyla, İMÖ prosesini BioSTEAM, SuperPro Designer veya Aspen Plus gibi bir simülasyon ortamına aktarmayı hedefledik. BioSTEAM, açık kaynaklı bir yazılım olmasıyla öne çıksa da, yalnızca durağan durum koşullarında çalışması programın önemli bir sınırlamasıdır. Bu nedenle genellikle ön mühendislik çalışmaları için tercih edilen bir seçenektir. SuperPro Designer ise biyoteknoloji alalnında ve ekonomik analizlerde öne çıkan bir yazılım olmakla birlikte kinetik modelleme ve ayırma prosesleri gibi konularda bazı kısıtlamalara sahiptir. Bu durum modelleme sürecinde belirli basitleştirmeler ve varsayımların yapılmasını gerektirmektedir. Diğer taraftan Aspen Plus güçlü termodinamik ve taşınım modelleme yetenekleri, geniş bileşen veritabanı ve çok sayıda literatür örneği ile öne çıkmaktadır. Sonuçta İMÖ sürecini, endüstride yaygın olarak kullanılan ve lider konumda olan Aspen Plus simülasyon yazılımı ile modelledik. Prosesin ana hammaddesi olan mısır tanelerinin yapısal bakımdan karmaşık ve heterojen olması Aspen Plus ortamında doğrudan klasik bir katı bileşen olarak tanımlanmasını imkânsız kılmaktadır. Aspen veritabanında verisi yer almadığından, mısırın bileşimini nihai ürünlerden geriye doğru hesaplama yöntemiyle belirledik. Yaklaşık (“proximate”) ve nihai (“ultimate”) analiz verilerini ve entalpi ve yoğunluk modellemelerini kullanarak nişasta ve lignini, geleneksel olmayan (“nonconventional”) katılar olarak modelledik; geri kalan bileşenleri ise kendi monomerlerinin karışımı şeklinde tanımladık. Aspen Plus veritabanında yer alan bileşenlerin eksik özeliklerini ise literatürden elde edilen bilgilere dayanarak yapılan kabuller ile tamamladık. Fonksiyonel grupların belirlenmesinde Van Krevelen yöntemini uyguladık. Termodinamik ve taşınım özelliklerinin güvenilir şekilde hesaplanması için ise, Rastgele Olmayan İki Sıvı modelini (“Non-Random Two-Liquid Model”, NRTL) modelini tercih ettik. IMÖ alanında dünyanın önde gelen proses tasarımı firmalarından biri olan Türkiye'de yerleşik Sigma Process Technologies'in teknik bilgi birikimini büyük ölçüde temel alarak, süreci olabildiğince gerçeğe uygun şekilde modelledik. Gerçek üretim sürecini simülasyon ortamına iyi şekilde aktarabilmek için, parçacık boyutlarını doğru şekilde tanımlamaya büyük özen gösterdik. Bu doğrultuda, birisi tüm simülasyon sistemini, diğeri ise besleme akımını içermek üzere simülasyonda iki farklı parçaçık boyut dağılım tanımlaması yaptık. Simülasyon genelinde kullanılan tanım, kullanıcı tanımlı (“user defined”) bir yaklaşım olup, hem mikron boyutundaki nişasta parçacıklarını hem de milimetre boyutundaki mısır tanelerini kapsamaktadır. Diğer taraftan, besleme akımını ifade eden ikinci tanım, ölçülen mısır tanelerine ait normal dağılım grafiğine dayanmaktadır. Seçilen ölçüm değerlerine ait frekans verilerini kullanarak ağırlıkça fraksiyonların elde edilmesi yoluna gittik. Simülasyondaki uygun parçacık boyut dağılımlarının tanımlanmasını IMÖ sürecinde en çok kullanılan ayırma yöntemi olan elek ile ayırma yöntemi takip etti. Sıklıkla kullanılan elek ekipmanları için uygun modellemeyi yapmanın kritik olduğunu değerlendirdik ve Aspen Plus ortamında sunulan modellerin uygunluğunu inceledik. Her ne kadar endüstriyel örnekler referans alınsa da, kabul edilen parametrelerin uygunluğunu değerlendirmek için duyarlılık analizine de yer verdik ve yaptığımız kabullerin uygun olduğu doğruladık. Buna göre, kırık mısır tanelerinin ayrıldığı ilk elekte endüstriyel örnek ile uyumlu şekilde kesme boyutu (“cut size”) arttıkça elek veriminin düştüğü, 6 mm değerine ulaşıldığında ise verimin çok fazla düştüğünü gözledik. Özellikle, 3 mm gibi küçük değerlerde ise, endüstriyel anlamda elekte tıkanma riskinin artması ve satın alma fiyatının yüksek olması sebebiyle yapılan, kabuldeki 5 mm değerinin optimum bir değer olduğunu gördük. IMÖ prosesinin verimini belirleyen en kritik adım olan maserasyon (yumuşatma) işlemini Aspen Plus ortamına uygun şekilde aktarmak için çeşitli basitleştirmeler yaptık. Maserasyon adımı, çoklu tankların herbirinde kendi içerisinde kesikli bir operasyon şeklinde yürütülse de, toplamda bakıldığında sürekli bir akış varmışçasına gerçekleşir. Dolayısıyla, maserayon adımını simülasyon ortamına daha uyumlu bir şekilde yansıtabilmek amacıyla, tüm işlemin bir tank içinde gerçekleştiğini kabul edip, sistemi iki adımda modelledik. İlk adım, temizlenmiş mısırın taşıma suyu ile maserasyon tanklarına taşınımına karşılık gelirken; ikinci adım, mısırın tepkimeye girdiği süreci ifade etmektedir. Buradaki diğer kabuller ise tepkime adımına yöneliktir. Öncelikle, laktik asite dönüşen tüm altı karbonlu şekerlerin glikoz olduğu kabulü yaptık. Ayrıca, kükürt dioksitin dahil olduğu tepkimeleri ihmal ettik. Bu ihmali, ilgili bileşenleri simülasyon başlangıcında monomerler bazında ifade etmiş olmamıza dayanarak yaptık. Endosperm içinde gömülü halde bulunan nişasta ve glüten granüllerinin, hidrosiklon gibi hidrolik ve mekanik kuvvetlerin etkisiyle serbest kalması sırasında gerçekleşen partikül boyutu değişimini simülasyona aktarabilmek için, gerçek proseste yer almamalarına rağmen simülasyona öğütücü üniteleri dahil ettik. Buna göre, glüten ve nişasta gerçeğe uygun bir parçacık boyutuna ulaştırılır ve bu sayede kepeğin diğer bileşenlerden ayrıştırılması mümkün hale gelir. Modelleme sırasında karşılaştığımız bir diğer önemli sorun ise, yoğunluk farkına göre faz ayrımının gerçekleştiği adımlarda etkili bir ayırma sağlamakta çektiğimiz zorluk idi. Bradley korelasyonunun kullanıldığı hidrosiklon modellemesinde, yoğunluk açısından hafif olan öz ürününün üst akım olarak elde edilmesi beklenirken, tanımlanmış olan parçacık boyutuna bağlı olarak bu ayırma gerçekleşmedi. Karşılaşılan bu önemli sorunu aşarak bütünlüklü bir simülasyon elde edebilmek için, varsayımsal bir kabulle hidrosiklon elemanını bir separatör ile birlikte kullandık ve ortaya çıkan kombinasyonu entegre bir elaman gibi modelledik. Benzer bir kabule glütenin eldesinde de başvurduk. Yoğunluk farkına göre ayrımın gerçekleştiği santrifüjün modellenmesinde etkili bir ayırma gerçekleşmediği için, santrifüj sonrasına bir separatör daha ekledik. Böylece, beklenen ayrımı simülasyon ortamına aktardık. Bunların dışında, üretim sürecini (prosesini) mümkün olduğunca gerçek koşullara sadık kalarak modelledik. Sonuç itibariyle, elde ettiğimiz ürün dağılımı (kuru bazda) yaklaşık olarak şöyledir: %52,9 nişasta, %11,0 glüten, %11,3 kepek, %8,7 öz ve %11,8 seyreltik maserasyon suyu (SMS). SMS dışında tüm sonuçlar, gerçeğe en fazla %30 gibi görece makul bir sapmayla yaklaştığı için, IMÖ sürecinin güvenilir bir simülasyonunu oluşturma yolunda oldukça kayda değer bir ilerleme sağladık. Son olarak, zaten karlı olduğunu bildiğimiz prosesin simulasyon ortamına aktarılmış halinin ekonomik incelemesini CAPCOST uygulamasını kullanarak gerçekleştirdik. Ekipman fiyatlandırmasında genel olarak CAPCOST veri tabanını temel aldık. Ancak, maserasyon tankı ve kurutucu gibi ekipmanlarda Sigma Process Technologies'in sahip olduğu bilgileri esas alarak düzeltme yaptık. Sonuçta, net bugünkü değerin pozitif ve iskontolu nakit akış getiri oranının istenen bir seviyede olduğunu belirledik. Simüle ettiğimiz tesisin geri ödeme süresini ise 3,5 yıl olarak tespit ettik. Ancak, piyasada ürün fiyatlarınının değişkenlik göstermesini gözeterek, ikinci bir analiz daha gerçekleştirdik. Bunun sonucunda, 3,5 yıllık geri ödeme süresinin 2 yıla kadar düşebileceğini ve iskontolu nakit akış getiri oranının ise %15'den %30 seviyesine kadar çıkabileceğini gördük. Bu değer aralıkları ile elimizde bulunan ticari bilgilerin uyuşması sebebiyle, simülasyonumuzun IMÖ prosesinin ekonomik karlılığını da makul derecede ifade edebildiğini belirlemiş olduk. Bu cazip sonuç, modern proses entegrasyonu seçeneklerini gelecekte Aspen Plus ortamında çalışmak üzere daha fazla çaba sarfetmek için teşvik edicidir.
Özet (Çeviri)
The increasing public awareness on environmental issues and tighthening regulations are driving the chemical industry towards“Sustainable Business Models”that prioritize reducing fossil resource consumption and preventing waste. However, the necessary transition has been slower than required, making the efficient use of relatively more environmentally friendly conventional biotechnological processes crucial. Accordingly, as an established and profitable biotechnological process, we have identified corn wet milling (CWM) as an ideal platform for implementing modern approaches, such as process integration, to enhance the efficiency and sustainability of chemical industry. Nevertheless, to the best of our knowledge, a comprehensive process simulation of CWM is not available in open literature. This gap in the literature motivated us to perform the present study. CWM is an essential industrial process used for separating corn into its valuable components, including starch, gluten, fiber, and germ. This process plays a critical role in producing a wide range of products, such as corn sweeteners, corn oil, and various food and industrial ingredients. To explore the integration of CWM with various systems or to assess the profitibility potential of various process optimization strategies, it is critical to simulate the process accurately. To address this gap, we simulated CWM in Aspen Plus, the leading computational simultion tool offering advanced thermodynamic and transport models, and comprehensive biocomponent data. Corn kernels, the primary raw material input for the process, have a complex and heterogeneous structure that makes it impossible to characterize the feed stream in Aspen Plus as a straightforward conventional solid. Since no detailed data is available in the Aspen database, we backcalculated the corn kernel composition through the end products in CWM. Using proximate and ultimate analyses data, we have defined starch and lignin as nonconventional solids; and we have considered the remaining components as a mixture of their respective structural monomers. Notably, we have employed the Van Krevelen methodology for functional group identification. Moreover, to reliably predict the thermodynamic and transport properties, we employed the NRTL model. We have simulated the process as accurately as possible, largely based on the know-how of Sigma Process Technologies, a Türkiye-based process design company with a worldwide leading position in CWM. To better represent the actual production process in the simulation environment, we paid extra attention to accurately define the particle size distributions. To reflect the particle size changes that occur during the release of starch and gluten granules embedded in the endosperm under hydraulic and mechanical forces, such as in hydrocyclones, we incorporated grinding units into the simulation, although they do not exist in the actual process. Another significant challenge in modeling was achieving effective phase separation driven by density differences. Due to the inability to specifically define components like germ and fiber within the simulation environment, we could not achieve a perfectly ideal separation performance. To overcome this limitation, we combined hydrocyclone and centrifuge blocks with a separator and treated the combination as an integrated system. Other than these, we have reflected the actual process as faithfully as possible. Eventually, we yielded the following product distribution (on a dry basis): ~51.7% starch, ~10.6% gluten, ~11.2% fiber, ~8.6% germ, and ~13.7% light steep water (LSW). Given that the results approximated to the actual values with a deviation as small as 30%at most, except for LSW, we have made substantial progress in constructing a reliable simulation of CWM. Finally, using CAPCOST, we have evaluated the profitability of the simulated process. With a positive net present value and an attractive discounted internal rate of return, the simulated plant stands out with a short payback period of 3.5 years. Thus, overall, our simulations also reasonably represent the economic feasibility of the CWM process. This appealing outcome is encouraging for devoting more efforts to study modern process integration options in Aspen Plus environment in the future.
Benzer Tezler
- Biyokütle temelli levulinik asit kullanılarak etil levulinat üretimi için alternatif proseslerin tasarımı ve ekonomik analizi
Design and economic analysis of alternative processes for the production of ethyl levulinate using biomass-based levulinic acid
ÇAĞRI SUNA OKUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM BARIŞ KAYMAK
- Rethinking the design of a hybrid extraction-distillation process for purification of biobutanol from ABE fermentation broth
ABE fermantasyon suyundan biyobütenolün saflaştırılması için yeni bir hibrit ekstraksiyon-distilasyon prosesinin tasarımı
HANİYEH KARDAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEVRİM BARIŞ KAYMAK
- IBE fermantasyonundan butanol ve izopropanol saflaştırma prosesinin tasarımı ve kontrolü
Design and control of butanol and isopropanol purification process from IBE fermantation
SERAP DEMİRDELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Kimya Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DEVRİM BARIŞ KAYMAK
- Katı yakıtların gazlaştırılması ve enerji dönüşümlerin modellenmesi
Gasification of solid fuels and energy conversion modelling
BABAK KEİVANİ BOSTANABAD
- Process synthesis studies in baten distillation column design and operation
Kesikli damıtma kolonlarının tasarımı ve işletimi için proses sentezi
DİLEK ALKAYA
Doktora
İngilizce
1997
Kimya MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER GÜRKAN