Energy‐efficient and cost‐effective separation model for solvent recovery from colloidal lignin particles dispersion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Colloidal lignin particles (CLPs) are potentially one of the sustainable alternatives for petroleum‐based feedstock. CLPs address the heterogeneity of lignin by enhancing its homogeneous dispersion in aqueous phases. The main production steps are dissolving lignin in tetrahydrofuran, diluting the solution with ethanol, forming CLPs through self‐assembly after encountering water, recovering solvents, and finally drying CLPs. In this process, solvent recovery plays an important role in mitigating environmental problems. However, the formation of azeotropes makes the separation process energy‐intensive and costly. In this work, two separation methods, evaporation and distillation, are modelled in Aspen Plus® and compared based on their total annual costs (TACs). Sizing and cost estimations are conducted based on vendor quotations and using design and economic analyzer tools. Results show that distillation reduces costs by up to 37% compared to evaporation. Accordingly, as the main separation unit, distillation parameters are optimized based on the minimum TAC. For further assessment of the increase in the rate of costs by reaching nearly pure products, extractive distillation is simulated and examined. Results show that using an entrainer to enhance the tetrahydrofuran concentration from 88 to 99.5 wt.% substantially increases the TAC by over 50%. Finally, based on the results, the desired solvent recovery model is finalized by employing the rate‐based approach. Currently, studies with a focus on the techno‐economic assessment of pilot‐scale separation units are limited, and the developed model offers a good basis for designing optimal solvent recovery units, related to processes where lignin is dissolved, prior to commercialization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».