Modeling and Optimization of a Crude Distillation Unit: a case Study for Undergraduate Students

---

Modeling and Optimization of
a Crude Distillation Unit: A
Case Study for Undergraduate
Students*
PABLO GARC´IA-HERREROS, JORGE MARIO G ´
OMEZ
Department of Chemical Engineering, Universidad de los Andes, Carrera 1 No. 18
a
-10, Bogot ´a, Colombia
Received 22 January 2010; accepted 21 May 2010
ABSTRACT:
The need for proper use of process simulators in engineering education is addressed through the
modeling and optimization of a crude distillation unit. This exercise has been presented to Chemical Engineering
students to help them relate concepts learned in class and the use of software tools widely available in the practice
of engineering. The unit, composed of three distillation columns, is simulated using the equilibrium model and
the Peng–Robinson equation of state; it is solved using a multiple-step initialization and the Inside-Out algorithm.
An analysis of the system’s degrees of freedom is made in order to specify a base case that is used as the starting
point for the optimization. The maximization of the stabilized gasoline flow is achieved through the use of the
Sequential Quadratic Programming (SPQ) algorithm. Throughout the exercise, the importance of understanding
the mathematical model of the process and the algorithms used is emphasized. The exercise’s effectiveness is
evaluated by the students considering the achievement of ABET outcomes. © 2010 Wiley Periodicals, Inc. Comput
Appl Eng Educ; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com); DOI 10.1002/cae.20469
Keywords:
problem-based learning; crude distillation unit; distillation column simulation; sequential optimiza-
tion
INTRODUCTION
Process simulators are nowadays one of the most useful tools
available for chemical engineers. Their use has allowed solving
relatively complex problems with little effort and has eased the
design of efficient processes. In the learning process of undergrad-
uate students, process simulators should also play a major role
since these tools are widely used on the practice of engineering [1]
and they allow the understanding of engineering concepts on an
applied environment. For these reasons, they are being used in most
universities to incorporate the process design learning throughout
the Chemical Engineering curriculum [2].
Including the training in process simulators into the course of
study of chemical engineers is necessary due to the mathematical
complexity of the models that are dealt with [3]. Furthermore, the
optimization of these models is beyond the programming capa-
bility of most undergraduate students. Fortunately, many process
∗
The input files and a detailed description of the project implemen-
tation are available for instructors willing to work with this case study.
They can be requested from the corresponding author.
Correspondence to J. M. G´omez
([e-mail]).
© 2010 Wiley Periodicals, Inc.
simulators such as PRO/II
®
, and Aspen Plus
®
not only allow rig-
orous representation of the chemical processes but also enable the
user to optimize operation conditions without dealing with the
equation models.
On an undergraduate level, the simulation of multi-
component distillation processes focuses on the application of
equilibrium models since they are consider rigorous and concep-
tually simple. The case study of the crude distillation unit of a
petroleum refinery allows the application of great variety Chem-
ical Engineering concepts into an industrial case [1]. Besides, it
is especially interesting since it draws the attention of Chemical
Engineering students, therefore enhancing their enthusiasm toward
Problem Based Learning (PBL) [4,5].
This case study is formulated to fulfill certain outcomes of the
Accreditation Board for Engineering and Technology (ABET) in
the frame of a course in Optimization of Chemical Processes. The
course is design to strengthen the modeling abilities of students,
teaching the elements of optimization problems, training in use of
process simulators for solving optimization problems, explaining
optimization algorithms, and developing the ability of implement-
ing optimizations. Achieving these goals the course aims to the
accomplishment of ABET outcomes such as: an ability to apply
knowledge of mathematics, science, and engineering; an ability