Κρυφά Μοντέλα Markov (HMM)

Κεφάλαιο 2: Κρυφά Μοντέλα Markov (HMM)

2.1 Εισαγωγή

• Τα Κρυφά Μοντέλα Markov (HMM) είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη μοντελοποίηση διαδοχικών δεδομένων.
• Αυτά χρησιμοποιούνται σε διάφορους τομείς, όπως η αναγνώριση φωνής, η επεξεργασία της φυσικής γλώσσας και η βιοπληροφορική.

Ορισμός

• Ένα HMM είναι ένα πιθανολογικό μοντέλο που υποθέτει ότι η παρατηρούμενη ακολουθία παράγεται από μια κρυφή διαδικασία Markov.
• Η κατάσταση του συστήματος δεν είναι άμεσα παρατηρήσιμη, αλλά μπορούμε να παρατηρήσουμε μια ακολουθία εκπομπών που εξαρτώνται από την τρέχουσα κατάσταση.

Παράδειγμα

• Φανταστείτε έναν παίκτη ζαριών που ρίχνει ένα κρυφό ζάρι και σας ανακοινώνει το αποτέλεσμα.
• Δεν μπορείτε να δείτε ποιο ζάρι χρησιμοποιεί, αλλά μπορείτε να παρατηρήσετε την ακολουθία αριθμών που ανακοινώνει.
• Ο στόχος είναι να συναγάγετε ποια ακολουθία ζαριών χρησιμοποίησε.

2.2 Βασικές Έννοιες

Καταστάσεις

• Το σύνολο των πιθανών καταστάσεων του συστήματος.
• S = {s1, s2,..., sN} συμβολίζει το σύνολο καταστάσεων.

Παρατηρήσεις

• Το σύνολο των πιθανών παρατηρήσεων.
• V = {v1, v2,..., vM} συμβολίζει το σύνολο παρατηρήσεων.

Πιθανότητες Μετάβασης

• Η πιθανότητα μετάβασης από μια κατάσταση σε μια άλλη.
• aij = P(qt = sj | qt-1 = si) συμβολίζει την πιθανότητα μετάβασης από την κατάσταση si στην κατάσταση sj.

Πιθανότητες Εκπομπής

• Η πιθανότητα εκπομπής μιας δεδομένης παρατήρησης δεδομένης μιας κατάστασης.
• bi(k) = P(ot = vk | qt = si) συμβολίζει την πιθανότητα εκπομπής της παρατήρησης vk δεδομένης της κατάστασης si.

Αρχικές Πιθανότητες

• Η πιθανότητα να ξεκινήσουμε σε μια δεδομένη κατάσταση.
• πi = P(q1 = si) συμβολίζει την πιθανότητα να ξεκινήσουμε στην κατάσταση si.

2.3 Τα Τρία Θεμελιώδη Προβλήματα των HMM

1. Εκτίμηση: Υπολογίστε την πιθανότητα μιας ακολουθίας παρατηρήσεων δεδομένου ενός μοντέλου. P(O | λ)
2. Αποκωδικοποίηση: Βρείτε την πιο πιθανή ακολουθία καταστάσεων δεδομένης μιας ακολουθίας παρατηρήσεων και ενός μοντέλου. argmaxQ P(Q | O, λ)
3. Μάθηση: Εκτιμήστε τις παραμέτρους του μοντέλου (πιθανότητες μετάβασης, εκπομπής και αρχικές) δεδομένης μιας ακολουθίας παρατηρήσεων. argmaxλ P(O | λ)

2.4 Κύριοι Αλγόριθμοι

Αλγόριθμος Forward

• Ο αλγόριθμος Forward επιτρέπει τον υπολογισμό της πιθανότητας μιας ακολουθίας παρατηρήσεων δεδομένου ενός μοντέλου.
• Χρησιμοποιεί τον δυναμικό προγραμματισμό για τον υπολογισμό της πιθανότητας να δούμε την ακολουθία παρατηρήσεων μέχρι τη στιγμή t και να βρισκόμαστε στην κατάσταση si κατά τη στιγμή t.

Αρχικοποίηση

α1(i) = πi bi(o1), 1 ≤ i ≤ N

Αναδρομή

αt(j) = [ ∑i=1N αt-1(i) aij ] bj(ot), 2 ≤ t ≤ T, 1 ≤ j ≤ N

Τερματισμός

P(O | λ) = ∑i=1N αT(i)

Αλγόριθμος Backward

• Ο αλγόριθμος Backward είναι παρόμοιος με τον αλγόριθμο Forward, αλλά υπολογίζει την πιθανότητα να δούμε την ακολουθία παρατηρήσεων από τη στιγμή t+1 δεδομένου ότι βρισκόμαστε στην κατάσταση si κατά τη στιγμή t.

Αρχικοποίηση

βT(i) = 1, 1 ≤ i ≤ N

Αναδρομή

βt(i) = ∑j=1N aij bj(ot+1) βt+1(j), t = T-1, T-2,..., 1, 1 ≤ i ≤ N

Αλγόριθμος Viterbi

• Ο αλγόριθμος Viterbi επιτρέπει την εύρεση της πιο πιθανής ακολουθίας καταστάσεων δεδομένης μιας ακολουθίας παρατηρήσεων και ενός μοντέλου.
• Χρησιμοποιεί επίσης τον δυναμικό προγραμματισμό.

Αρχικοποίηση

δ1(i) = πi bi(o1), 1 ≤ i ≤ N

ψ1(i) = 0

Αναδρομή

δt(j) = max1 ≤ i ≤ N [δt-1(i) aij] bj(ot), 2 ≤ t ≤ T, 1 ≤ j ≤ N

ψt(j) = argmax1 ≤ i ≤ N [δt-1(i) aij], 2 ≤ t ≤ T, 1 ≤ j ≤ N

Τερματισμός

P* = max1 ≤ i ≤ N [δT(i)]

qT* = argmax1 ≤ i ≤ N [δT(i)]

Ανίχνευση

qt* = ψt+1(qt+1*), t = T-1, T-2,..., 1

Αλγόριθμος Baum-Welch (Forward-Backward)

• Ο αλγόριθμος Baum-Welch είναι ένας αλγόριθμος προσδοκίας-μεγιστοποίησης (EM) που επιτρέπει την εκτίμηση των παραμέτρων ενός HMM δεδομένης μιας ακολουθίας παρατηρήσεων.
• Εναλλάσσεται μεταξύ ενός βήματος προσδοκίας (E) και ενός βήματος μεγιστοποίησης (M).

Βήμα E

Υπολογίστε το ξt(i, j) και το γt(i):

ξt(i, j) = αt(i) aij bj(ot+1) βt+1(j) / ∑i=1N ∑j=1N αt(i) aij bj(ot+1) βt+1(j)

γt(i) = ∑j=1N ξt(i, j)

Βήμα M

Επανεκτιμήστε τις παραμέτρους του μοντέλου:

πi = γ1(i)

aij = ∑t=1T-1 ξt(i, j) / ∑t=1T-1 γt(i)

bj(k) = ∑t=1, ot = vk T γt(j) / ∑t=1T γt(j)

2.5 Συμπέρασμα

• Τα HMM είναι ένα ισχυρό εργαλείο για τη μοντελοποίηση ακολουθιακών δεδομένων.
• Χρησιμοποιούνται σε πολλούς τομείς και μπορούν να προσαρμοστούν σε πολλά προβλήματα.
• Οι αλγόριθμοι Forward, Backward, Viterbi και Baum-Welch είναι τα βασικά εργαλεία για την εργασία με τα HMM.

Άλγεβρα Γραμμική και Διανυσματική Γεωμετρία

Κεφάλαιο 1: Διανύσματα στο R^(n)

1.1 Εισαγωγή στα διανύσματα

• Ορισμός: Ένα διάνυσμα στο R^(n) είναι μια διατεταγμένη λίστα από n πραγματικούς αριθμούς, που αναπαρίσταται από μια στήλη πίνακα.

v = [v_1, v_2, ..., v_n]^T

• Συνιστώσες: Οι αριθμοί v_1, v_2, ..., v_n είναι οι συνιστώσες του διανύσματος v.

1.2 Πράξεις με διανύσματα

• Πρόσθεση: Η πρόσθεση δύο διανυσμάτων u και v στο R^(n) ορίζεται από:

u + v = [u_1 + v_1, u_2 + v_2, ..., u_n + v_n]^T

• Αριθμητικός πολλαπλασιασμός: Ο πολλαπλασιασμός ενός διανύσματος v με έναν αριθμό c ορίζεται από:

cv = [cv_1, cv_2, ..., cv_n]^T

1.3 Ιδιότητες των πράξεων

• Έστω u, v, w διανύσματα στο R^(n) και c, d αριθμοί.
  1. Αντιμεταθετικότητα της πρόσθεσης: u + v = v + u
  2. Προσεταιριστικότητα της πρόσθεσης: (u + v) + w = u + (v + w)
  3. Ουδέτερο στοιχείο της πρόσθεσης: Υπάρχει ένα μηδενικό διάνυσμα 0 τέτοιο ώστε u + 0 = u
  4. Αντίστροφο στοιχείο της πρόσθεσης: Για κάθε διάνυσμα u, υπάρχει ένα διάνυσμα -u τέτοιο ώστε u + (-u) = 0
  5. Αριθμητική κατανομή σε σχέση με την πρόσθεση διανυσμάτων: c(u + v) = cu + cv
  6. Αριθμητική κατανομή σε σχέση με την αριθμητική πρόσθεση: (c + d)u = cu + du
  7. Προσεταιριστικότητα του αριθμητικού πολλαπλασιασμού: c(du) = (cd)u
  8. Ουδέτερο στοιχείο του αριθμητικού πολλαπλασιασμού: 1u = u

1.4 Γραμμικοί συνδυασμοί

• Ορισμός: Ένας γραμμικός συνδυασμός των διανυσμάτων v_1, v_2, ..., v_k στο R^(n) είναι ένα διάνυσμα της μορφής:

c_1v_1 + c_2v_2 + ... + c_kv_k

• όπου c_1, c_2, ..., c_k είναι αριθμοί.

1.5 Γραμμική ανεξαρτησία

• Ορισμός: Τα διανύσματα v_1, v_2, ..., v_k στο R^(n) είναι γραμμικά ανεξάρτητα εάν η μόνη λύση στην εξίσωση:

c_1v_1 + c_2v_2 + ... + c_kv_k = 0

• είναι c_1 = c_2 = ... = c_k = 0. Διαφορετικά, είναι γραμμικά εξαρτημένα.

1.6 Εσωτερικό γινόμενο

• Ορισμός: Το εσωτερικό γινόμενο δύο διανυσμάτων u και v στο R^(n) ορίζεται από:

u · v = u_1v_1 + u_2v_2 + ... + u_nv_n

• Ιδιότητες:

  1. u · v = v · u
     

  2. u · (v + w) = u · v + u · w
     

  3. (cu) · v = c(u · v)
     

  u · u ≥ 0, και u · u = 0 αν και μόνο αν u = 0 ```

1.7 Νόρμα ενός διανύσματος

• Ορισμός: Η νόρμα (ή μήκος) ενός διανύσματος v στο R^(n) ορίζεται από:

||v|| = √(v · v) = √(v_1^2 + v_2^2 + ... + v_n^2)

1.8 Απόσταση μεταξύ δύο διανυσμάτων

• Ορισμός: Η απόσταση μεταξύ δύο διανυσμάτων u και v στο R^(n) ορίζεται από:

d(u, v) = ||u - v||

1.9 Ορθογωνιότητα

• Ορισμός: Δύο διανύσματα u και v είναι ορθογώνια εάν το εσωτερικό τους γινόμενο είναι μηδέν:

u · v = 0

1.10 Ορθοκανονικές βάσεις

• Ορισμός: Ένα σύνολο διανυσμάτων {v_1, v_2, ..., v_k} είναι μια ορθοκανονική βάση εάν:
  1. v_i · v_j = 0 για i ≠ j (ορθογωνιότητα)
  2. ||v_i|| = 1 για κάθε i (κανονικοποίηση)

Θεωρία Αλγοριθμικών Παιγνίων

Τι είναι η Θεωρία Παιγνίων;

• Θεωρία αποφάσεων + Συστήματα πολλαπλών πρακτόρων
• Εφαρμογή μαθηματικών και υπολογιστικών εργαλείων για τη μελέτη στρατηγικών αλληλεπιδράσεων μεταξύ λογικών πρακτόρων.

Βασική υπόθεση:

• Οι πράκτορες ενεργούν για να μεγιστοποιήσουν τη δική τους χρησιμότητα.

Στόχοι

• Περιγραφικός: Εξηγεί και προβλέπει τη συμπεριφορά των πρακτόρων σε στρατηγικά περιβάλλοντα.
• Κανονιστικός: Πώς πρέπει να ενεργούν οι πράκτορες σε στρατηγικά περιβάλλοντα;
• Δεσμευτικός/τεχνικός: Πώς μπορούμε να σχεδιάσουμε συστήματα για να επιτύχουμε συγκεκριμένους στόχους όταν οι πράκτορες ενεργούν στρατηγικά;

Εγωιστική Δρομολόγηση

Το Μοντέλο

• Ένα δίκτυο που αντιπροσωπεύεται από ένα κατευθυνόμενο γράφημα G = (V, E).
• Κάθε άκρη e ∈ E έχει μια συνάρτηση κόστους (ή συνάρτηση λανθάνοντος χρόνου) le⁡(x) που είναι το κόστος που επιβαρύνει κάθε χρήστη της άκρης e όταν x χρήστες χρησιμοποιούν την άκρη e.
• Υπάρχουν k εμπορεύματα. Για το εμπόρευμα i, υπάρχει ένα σύνολο ri χρηστών που θέλουν να ταξιδέψουν από την πηγή si στον στόχο ti.
• Μια ροή fi για το εμπόρευμα i καθορίζει τον τρόπο με τον οποίο οι χρήστες ri του εμπορεύματος i δρομολογούνται από το si στο ti.
• Ένα ροή fi είναι εφικτή αν
• Η ποσότητα ροής που φεύγει από το si είναι ri.
• Η ποσότητα ροής που εισέρχεται στο ti είναι ri.
• Για κάθε άλλο κόμβο, η ποσότητα ροής που εισέρχεται στον κόμβο ισούται με την ποσότητα ροής που φεύγει από τον κόμβο.
• Ένα ροή f είναι εφικτή αν κάθε fi είναι εφικτή.
• Για ένα εφικτό ροή f, η ροή στην άκρη e, που συμβολίζεται με fe, είναι η συνολική ποσότητα ροής που χρησιμοποιεί την άκρη e.
• Το κόστος για έναν χρήστη του εμπορεύματος i που παίρνει τη διαδρομή P είναι ∑e∈P le⁡(fe).

Ισορροπία Wardrop

• Ένα εφικτό ροή f βρίσκεται σε ισορροπία Wardrop αν για κάθε εμπόρευμα i και κάθε χρησιμοποιούμενη διαδρομή P από το si στο ti, το κόστος του P δεν είναι μεγαλύτερο από το κόστος οποιασδήποτε άλλης διαδρομής από το si στο ti.
• Με άλλα λόγια, σε ισορροπία Wardrop, όλοι οι χρήστες του ίδιου εμπορεύματος βιώνουν το ίδιο κόστος και κανένας χρήστης δεν έχει κίνητρο να αποκλίνει μονομερώς σε άλλη διαδρομή.

Παράδειγμα

• 200 χρήστες ταξιδεύουν από το Α στο Β.

Τι θα γίνει αν προσθέσουμε μια άκρη μηδενικής λανθάνουσας κατάστασης από το Α'στο Β';

• Τώρα όλοι θα πάρουν τη διαδρομή A -> A' -> B' -> Β.
• Και οι 200 χρήστες παίρνουν την υψηλότερη διαδρομή.
• Κόστος = 200/100 + 1 + 0 = 3
• Συνολικό κόστος = 600*
• Προσθέτοντας μια άκρη μηδενικής λανθάνουσας κατάστασης τα πράγματα χειροτερεύουν!

Τιμή της Αναρχίας

• Κοινωνικό Κόστος: Το άθροισμα των δαπανών όλων των παικτών SC(f) = ∑e∈E fe ⋅ le(fe)
• Τιμή της Αναρχίας (PoA): μετρά την υποβάθμιση χειρότερης περίπτωσης της απόδοσης ενός συστήματος λόγω εγωιστικής συμπεριφοράς. PoA = (Κοινωνικό κόστος της ισορροπίας Wardrop) / (Άριστο κοινωνικό κόστος)

Όρια της τιμής της αναρχίας

• Θεώρημα: Εάν όλες οι συναρτήσεις καθυστέρησης είναι γραμμικές, π.χ. le⁡(x) = ae x + be, τότε η τιμή της αναρχίας είναι το πολύ 4/3.
• Θεώρημα:* εάν όλες οι συναρτήσεις λανθάνουσας κατάστασης είναι πολυώνυμα βαθμού το πολύ d, τότε η τιμή της αναρχίας είναι το πολύ 𝑑Θ(𝑑).

Αρχιτεκτονική Χημικού Μηχανικού Σχέδιο Χημικής Εγκατάστασης

Παραγωγή διμεθυλαιθέρα από φυσικό αέριο

• Προετοιμάστηκε από:
• Αμέλια Μπλίκερ
• Κρις Ντάγκντεϊλ
• Κίραν Γουντ

Εκτελεστική περίληψη

• Αυτή η αναφορά περιγράφει αναλυτικά μια προκαταρκτική μελέτη για ένα εργοστάσιο παραγωγής διμεθυλαιθέρα (DME) με δυναμικότητα 50.000 τόνων ετησίως. Το εργοστάσιο χρησιμοποιεί αναμόρφωση ατμού φυσικού αερίου, ακολουθούμενη από σύνθεση μεθανόλης και παραγωγή DME, στοχεύοντας μια τοποθεσία στο St. Fergus της Σκωτίας.
• Οι βασικές πτυχές της σχεδίασης περιλαμβάνουν:
• Ένα ρυθμό φόρτωσης του φυσικού αερίου 9.240 kg/ώρα.
• Αναλογία ατμού προς άνθρακα 3:1 στον αναμορφωτή για να ελαχιστοποιηθεί ο σχηματισμός άνθρακα.
• Πίεση λειτουργίας 20 bar για τη σύνθεση μεθανόλης.
• Διεργασία απόσταξης δύο σταδίων για να επιτευχθεί μια καθαρότητα 99,8% του DME.
• Η οικονομική ανάλυση δείχνει μια συνολική επένδυση κεφαλαίου 67,5 εκατομμυρίων δολαρίων, με ένα ετήσιο λειτουργικό κόστος 24,9 εκατομμυρίων δολαρίων. Το κόστος παραγωγής του DME εκτιμάται σε 498 δολάρια ανά τόνο, με Καθαρή Παρούσα Αξία (NPV) 43,7 εκατομμυρίων δολαρίων και Εσωτερικό Βαθμό Απόδοσης (IRR) 19,9% κατά τη διάρκεια του κύκλου ζωής του έργου, που είναι τα 15 έτη.

Πίνακας περιεχομένων

1. Εισαγωγή
2. Χημεία Διεργασίας
3. Επιλογή Διεργασίας
4. Περιγραφή Διεργασίας
5. Σχεδιασμός Εξοπλισμού
6. Βοηθητικά Προγράμματα
7. Υγεία και Ασφάλεια
8. Οικονομική Ανάλυση
9. Συμπεράσματα και Συστάσεις
10. Αναφορές
11. Παραρτήματα

1 Εισαγωγή

1.1 Ιστορικό

• Ο διμεθυλαιθέρας είναι μια πολύπλευρη χημική ένωση με ευρύ φάσμα εφαρμογών, συμπεριλαμβανομένης της χρήσης του ως καύσιμο καθαρό καύσης, προωθητικό αεροζόλ και χημικό ενδιάμεσο. Καθώς οι περιβαλλοντικές ανησυχίες αυξάνονται και οι κανονισμοί γίνονται αυστηρότεροι, αυξάνεται η ζήτηση για καθαρότερες εναλλακτικές λύσεις για τα παραδοσιακά καύσιμα. Το DME, με τις ευνοϊκές ιδιότητες καύσης και την ευκολία παραγωγής του από διάφορες πρώτες ύλες, παρουσιάζει μια πολλά υποσχόμενη λύση.

1.2 Στόχοι Έργου

• Οι πρωταρχικοί στόχοι αυτού του έργου είναι να αναπτυχθεί ένας ολοκληρωμένος σχεδιασμός διεργασίας για ένα εργοστάσιο παραγωγής DME, να αξιολογηθεί η οικονομική του βιωσιμότητα και να εντοπιστούν πιθανοί τομείς βελτιστοποίησης και βελτίωσης.

1.3 Δομή Αναφοράς

• Κατασκευαστικά έργα
• Αυτή η αναφορά έχει δομηθεί για να παρέχει μια σαφή και συνοπτική επισκόπηση της διεργασίας παραγωγής DME, από τη χημεία και την επιλογή της διεργασίας έως τον σχεδιασμό του εξοπλισμού, την οικονομική ανάλυση και τις εκτιμήσεις ασφάλειας.

2 Χημεία Διεργασίας

2.1 Χημεία αντίδρασης

• Η παραγωγή DME από φυσικό αέριο περιλαμβάνει τρία κύρια βήματα:
  1. Αναμόρφωση ατμού του φυσικού αερίου: CH4 + H2O ⇌ CO + 3H2ΔH = +206 kJ/mol
  2. Αντίδραση μετατόπισης αερίου νερού (WGS): CO + H2O ⇌ CO2 + H2ΔH = -41 kJ/mol
  3. Σύνθεση Μεθανόλης: CO + 2H2 ⇌ CH3OHΔH = -91 kJ/mol
  4. Σύνθεση DME: 2CH3OH ⇌ CH3OCH3 + H2OΔH = -23 kJ/mol

2.2 Θερμοδυναμική

• Η αντίδραση αναμόρφωσης ατμού είναι εξαιρετικά ενδόθερμη και απαιτεί υψηλές θερμοκρασίες για να επιτευχθεί ευνοϊκή ισορροπημένη μετατροπή. Η αντίδραση WGS είναι ήπια εξώθερμη και συνήθως πραγματοποιείται σε δύο στάδια: μια μετατόπιση υψηλής θερμοκρασίας (HTS) ακολουθούμενη από μια μετατόπιση χαμηλής θερμοκρασίας (LTS) για τη μεγιστοποίηση της μετατροπής CO. Η σύνθεση μεθανόλης είναι εξώθερμη και ευνοείται από χαμηλές θερμοκρασίες και υψηλές πιέσεις. Η σύνθεση DME είναι επίσης εξώθερμη και περιορισμένη στην ισορροπία.

3 Επιλογή Διεργασίας

3.1 Πρώτη Ύλη

• Το φυσικό αέριο επιλέχθηκε ως η κύρια πρώτη ύλη για την παραγωγή DME λόγω της διαθεσιμότητάς του και του σχετικά χαμηλού κόστους.

3.2 Διαδρομή Διεργασίας

• Η επιλεγμένη διαδρομή διεργασίας περιλαμβάνει την αναμόρφωση ατμού του φυσικού αερίου, που ακολουθείται από σύνθεση μεθανόλης και παραγωγή DME. Αυτή η διαδρομή προσφέρει υψηλή συνολική μετατροπή και είναι ευρέως εδραιωμένη στον κλάδο.

3.3 Επιλογή Καταλύτη

• Επιλέχθηκαν καταλύτες που διατίθενται στην αγορά για κάθε στάδιο της αντίδρασης. Καταλύτες με βάση το νικέλιο χρησιμοποιούνται συνήθως για την αναμόρφωση ατμού, καταλύτες με βάση τον σίδηρο για το HTS, καταλύτες με βάση τον χαλκό για το LTS και τη σύνθεση μεθανόλης και καταλύτες με βάση την αλουμίνα για τη σύνθεση DME.

4 Περιγραφή Διεργασίας

4.1 Διάγραμμα Ροής Διεργασίας

• Το ακατέργαστο φυσικό αέριο προθερμένεται και αναμειγνύεται με ατμό πριν εισέλθει στον αναμορφωτή. Τα εκροή του αναμορφωτή ψύχονται και λαμβάνει χώρα η αντίδραση WGS. Μετά την αντίδραση WGS αφαιρείται το διοξείδιο του άνθρακα μέσω πλύσης αμίνης. Το υπόλοιπο αέριο συμπιέζεται και τροφοδοτείται στον αντιδραστήρα σύνθεσης μεθανόλης. Στη συνέχεια, η μεθανόλη μετατρέπεται σε DME σε αντιδραστήρα σταθερής κλίνης. Τέλος, το προϊόν καθαρίζεται χρησιμοποιώντας απόσταξη.

4.2 Λειτουργίες Μονάδας

• Οι βασικές λειτουργίες της μονάδας στη διεργασία περιλαμβάνουν:
• Αναμόρφωση Ατμού
• Μετατόπιση Αερίου Νερού
• Αφαίρεση Διοξειδίου του Άνθρακα
• Σύνθεση μεθανόλης
• Σύνθεση DME
• Απόσταξη

5 Σχεδιασμός Εξοπλισμού

5.1 Σχεδιασμός Αντιδραστήρα

• Ο αναμορφωτής ατμού έχει σχεδιαστεί ως ένας σωληνωτός αντιδραστήρας με τον καταλύτη συσκευασμένο μέσα στους σωλήνες. Ο αντιδραστήρας σύνθεσης μεθανόλης και ο αντιδραστήρας σύνθεσης DME έχουν σχεδιαστεί ως αντιδραστήρες σταθερής κλίνης.

5.2 Σχεδιασμός Διαχωριστή

• Έχουν σχεδιαστεί στήλες απόσταξης για τον διαχωρισμό και τον καθαρισμό της μεθανόλης και του DME, εξασφαλίζοντας υψηλή καθαρότητα του προϊόντος.

5.3 Δίκτυο Εναλλάκτη Θερμότητας

• Έχει σχεδιαστεί ένα δίκτυο εναλλάκτη θερμότητας (HEN) για να ανακτήσει θερμότητα από θερμές ροές διεργασίας και να προθερμάνει κρύες ροές διεργασίας, ελαχιστοποιώντας έτσι την κατανάλωση ενέργειας.

6 Βοηθητικά Προγράμματα

6.1 Παραγωγή Ατμού

• Ο ατμός παράγεται επιτόπου χρησιμοποιώντας μια γεννήτρια ατμού ανάκτησης θερμότητας (HRSG) για να καλύψει τις απαιτήσεις ατμού του αναμορφωτή ατμού και άλλων μονάδων διεργασίας.

6.2 Νερό Ψύξης

• Απαιτείται νερό ψύξης για την ψύξη των ρευμάτων διεργασίας και την συμπύκνωση των ατμών διεργασίας. Ένα σύστημα νερού ψύξης έχει σχεδιαστεί για να παρέχει νερό ψύξης στην απαιτούμενη θερμοκρασία και ρυθμό ροής.

6.3 Ισχύς

• Απαιτείται ηλεκτρική ενέργεια για την τροφοδοσία αντλιών, συμπιεστών και άλλου εξοπλισμού διεργασίας. Το εργοστάσιο είναι συνδεδεμένο με το τοπικό δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας για να καλύψει τη ζήτηση ηλεκτρικής ενέργειας.

7 Υγεία και Ασφάλεια

7.1 Αναγνώριση Κινδύνων

• Οι πιθανοί κίνδυνοι που σχετίζονται με τη διεργασία παραγωγής DME περιλαμβάνουν:
• Εύφλεκτα και εκρηκτικά υλικά
• Λειτουργία υψηλής θερμοκρασίας και υψηλής πίεσης
• Τοξικές χημικές ουσίες

7.2 Αξιολόγηση Κινδύνων

• Διενεργείται μια ολοκληρωμένη αξιολόγηση κινδύνων για να αξιολογηθεί η πιθανότητα και οι συνέπειες των πιθανών κινδύνων.

7.3 Μέτρα Ασφαλείας