Distillation processes are an essential component of any chemical plant for the separation and purification of condensable mixtures. However, distillation columns account for the largest contribution to the total energy consumption of chemical processes due to their high heat demands. Consequently, there is a strong need for energy efficient column designs to reduce drastically the carbon dioxide emissions and thus to reach the settled climate goals of the chemical industry. In this paper, the FluxMax approach is used to identify energy optimal column designs. The representation of the distillation process by the elementary processes mixing, heating/cooling and phase separation leads to increased degrees of freedom of optimization compared to classical column modeling approaches. In this way, a non-conventional design with minimal energy consumption is identified. The energy-optimized configuration is a column with improved heat transfer between vapor and liquid streams. MESH equations are used for the validation of the FluxMax design, as they are state-of-the-art in process modeling tools. While the new design reduces the energy demand by up to 64% compared to the classical design, additional heat exchange area is required to exploit the energy reduction potential. A multi-objective optimization—energy duty vs. heat exchanger area—is carried out to identify the optimal trade-off between energy demand and heat exchanger area related capital cost. The highly energy-efficient designs identified by the FluxMax approach may be realized in practice by horizontal columns or modularized container solutions.

蒸馏过程是任何化学工厂用于分离和纯化可冷凝混合物的重要组成部分。然而，蒸馏塔由于对热量的高需求而对化学过程总能耗的贡献最大。因此，强烈需要高效节能的色谱柱设计，以大大减少二氧化碳的排放，从而达到化学工业设定的气候目标。在本文中，FluxMax方法用于确定能量最佳的色谱柱设计。与传统的色谱柱建模方法相比，通过基本过程混合，加热/冷却和相分离来表示蒸馏过程可提高优化的自由度。通过这种方式，确定了一种具有最小能耗的非常规设计。能源优化配置是一种在蒸汽和液体流之间具有改善的热传递的塔。MESH方程用于过程建模工具的最新技术，可用于FluxMax设计的验证。尽管与传统设计相比，新设计将能源需求降低了64％，但仍需要更多的换热面积才能发挥节能的潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能源需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。能源优化配置是一种在蒸汽和液体流之间具有改善的热传递的塔。MESH方程用于过程建模工具的最新技术，可用于FluxMax设计的验证。尽管与传统设计相比，新设计将能源需求降低了64％，但仍需要更多的换热面积才能发挥节能的潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能源需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。能源优化配置是一种在蒸汽和液体流之间具有改善的热传递的塔。MESH方程用于过程建模工具的最新技术，可用于FluxMax设计的验证。尽管与传统设计相比，新设计将能源需求降低了64％，但仍需要更多的换热面积才能发挥节能的潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能量需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。MESH方程用于过程建模工具的最新技术，可用于FluxMax设计的验证。尽管与传统设计相比，新设计将能源需求降低了64％，但仍需要更多的换热面积才能发挥节能的潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能量需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。MESH方程用于过程建模工具的最新技术，可用于FluxMax设计的验证。尽管与传统设计相比，新设计将能源需求降低了64％，但仍需要更多的换热面积才能发挥节能的潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能源需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。需要额外的热交换面积以开发节能潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能量需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。需要额外的热交换面积以开发节能潜力。进行了多目标优化-能源负荷与换热面积的比较，以确定能量需求与换热面积相关的资本成本之间的最佳权衡。FluxMax方法确定的高能效设计可以在实践中通过水平色谱柱或模块化容器解决方案来实现。