von Julian Lorenz ; Holger Janßen ; Karam Yassin ; Janine Leppin ; Young-Woo Choi ; Jung-Eun Cha ; Michael Wark ; Simon Brandon ; Dario R. Dekel ; Corinna Harms ; Alexander Dyck
World Hydrogen Energy Conference (23. : 2022 : Istanbul; Online) WHEC-2022 Istanbul : International Association for Hydrologen Energy, IAHE, 2022 (2022), Seite 1279-1281 Online-Ressource (1555 Seiten)
In der Fischer-Tropsch Synthese werden Wasserstoff und Kohlenstoffmonoxid zu verschiedenen Kohlenwasserstoffen umgesetzt. Durch die Zugabe von Ammoniak wird das Produktspektrum (Paraffine, Olefine und Oxygenate) durch die Stoffgruppe der Amine ergänzt. Dabei wird eine Verringerung der Hydrieraktivität am Eisen-basierten Katalysator beobachtet. Diese ist durch die Abnahme des Wasserstoffbedeckungsgrades durch die Chemisorption von Ammoniak zu begründen. Durch die Aktivierung des Ammoniaks folgt dessen Einbau in die organischen Produkte. Die Untersuchung des Reduktionsverhaltens von Eisenoxiden ergab, dass Hämatit über Magnetit zu α-Fe reduziert wird. Überschreitet die Reduktionstemperatur 570 °C wird Magnetit zu Wüstit reduziert. Die Kombination mit verschiedenen Promotoren (K, Mn, Pt, Ru oder Zn) erhöht den Reduktionsgrad des Eisens und wirkt sich positiv auf die Aktivität des Katalysators in der Fischer-Tropsch Reaktion (FTR) aus. Der Reduktionsgrad des Eisens und damit verbunden die zu Beginn der Reaktion vorliegende Eisenphase haben nur einen geringen Einfluss auf die langfristige Aktivität des Katalysators in der FTR.
In the Fischer-Tropsch synthesis hydrogen and carbon monoxide are converted to different hydrocarbons. By the addition of ammonia, the product spectrum (paraffins, olefins and oxygenates) contains amines, as well. The addition of ammonia leads to a decreased hydrogenation activity at the iron-based catalyst. This is caused by the reduced surface coverage of hydrogen due to the chemisorption of ammonia. Because of the activation of ammonia, it is incorporated in the organic products. The investigation of the reduction behaviour of iron oxides showed, that hematite is reduced to α-Fe with magnetite as an intermediate. If the temperature of reduction is higher than 570 °C, magnetite is reduced to wüstite. The introduction of different promoting elements (K, Mn, Pt, Ru or Zn) increases the degree of reduction of the iron and has a positive impact on the activity in the Fischer-Tropsch reaction (FTR). The degree of reduction, which means the presence of certain iron phase at the beginning of the reaction, only has a minor impact on the long-term activity of the catalyst in the FTR.
In dieser Arbeit wurde die Simulation einer ABE-Fermentation in den Prozesssimulatoren Aspen Plus und CHEMCAD entwickelt und optimiert. In CHEMCAD wurde das LLE für eine Extraktion innerhalb der benutzerdefinierten Kinetik berechnet. Zwei kinetische Modelle wurden implementiert und geprüft. Zur Vermeidung von Massenbilanzfehlern wurden drei Korrekturalgorithmen entwickelt und deren Einfluss untersucht. Bei der Anwendung von Aspen Plus war es trotz eines externen Konvergenzalgorithmus nicht möglich den Fermenter aufgrund des single precision Problems zu konvergieren. Beide kinetischen Modelle wurden mit einem Runge Kutta Algorithmus vierter Ordnung unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen an einem experimentellen Datensatz überprüft. Verstöße gegen die Nebenbedingungen wiesen beide Modelle auch bei geringer Integrations-Schrittweite auf. Unter Kombination mit einem downhill simplex Nelder Mead Algorithmus wurden die Parameter beider kinetischen Modelle neu angepasst.
In this thesis simulation of an ABE-fermenter was investigated using the process simulators Aspen Plus and CHEMCAD. In contrast to the Aspen Plus simulation, in CHEMCAD the LLE for an extraction was calculated within the user defined kinetics subroutine. Two kinetic models were implemented and validated. To avoid errors of the mass balance, three correction algorithms were developed and investigated. Using Aspen Plus with an external convergence algorithm, did not lead to convergence of the fermenter model due to the single precision problem. The kinetic models were checked using a fourth order Runge Kutta algorithm with boundary constraints and the calculations are validated against experimental data. Even in case of small integration step width violations of the constraints are observed. Finally, combining the Runge Kutta algorithm with a downhill simplex Nelder Mead algorithm, both kinetic models were fitted.
In dieser Arbeit wurde die Simulation einer ABE-Fermentation in den Prozesssimulatoren Aspen Plus und CHEMCAD entwickelt und optimiert. In CHEMCAD wurde das LLE für eine Extraktion innerhalb der benutzerdefinierten Kinetik berechnet. Zwei kinetische Modelle wurden implementiert und geprüft. Zur Vermeidung von Massenbilanzfehlern wurden drei Korrekturalgorithmen entwickelt und deren Einfluss untersucht. Bei der Anwendung von Aspen Plus war es trotz eines externen Konvergenzalgorithmus nicht möglich den Fermenter aufgrund des single precision Problems zu konvergieren. Beide kinetischen Modelle wurden mit einem Runge Kutta Algorithmus vierter Ordnung unter Berücksichtigung von Nebenbedingungen an einem experimentellen Datensatz überprüft. Verstöße gegen die Nebenbedingungen wiesen beide Modelle auch bei geringer Integrations-Schrittweite auf. Unter Kombination mit einem downhill simplex Nelder Mead Algorithmus wurden die Parameter beider kinetischen Modelle neu angepasst.
In this thesis simulation of an ABE-fermenter was investigated using the process simulators Aspen Plus and CHEMCAD. In contrast to the Aspen Plus simulation, in CHEMCAD the LLE for an extraction was calculated within the user defined kinetics subroutine. Two kinetic models were implemented and validated. To avoid errors of the mass balance, three correction algorithms were developed and investigated. Using Aspen Plus with an external convergence algorithm, did not lead to convergence of the fermenter model due to the single precision problem. The kinetic models were checked using a fourth order Runge Kutta algorithm with boundary constraints and the calculations are validated against experimental data. Even in case of small integration step width violations of the constraints are observed. Finally, combining the Runge Kutta algorithm with a downhill simplex Nelder Mead algorithm, both kinetic models were fitted.