Concentrateurs d'oxygène flexibles pour applications médicales - PMC

Pour une utilisation médicale, en fonction de l'état des patients en fin d'utilisation et de leur activité, les spécifications requises du produit en oxygène peuvent varier tant en termes de débit que de pureté. De plus, la même unité concentrateur d'oxygène peut être utilisée pour plusieurs patients différents dans un cadre hospitalier. Par conséquent, il est souhaitable de concevoir un processus PSA flexible et modulaire qui puisse rapidement passer entre différents régimes de fonctionnement pour une production d'oxygène à la demande tout en satisfaisant différentes spécifications du produit. Pour répondre à la demande d'oxygène variable dans le temps, nous envisageons un système cyber-physique (CPS) au sein duquel la concentration d'oxygène dans le sang d'un patient souffrant d'une maladie pulmonaire est constamment surveillée, et les actions nécessaires pour modifier le fonctionnement du MOC sont prises en temps réel.

Dans le CPS envisagé, un capteur de saturation en oxygène dans le sang transmet les données enregistrées à un contrôleur. Le contrôleur vérifie l'état du patient, et s'il y a un besoin de modifier les spécifications de l'oxygène en raison d'un changement de l'état de santé ou de l'activité du patient, des actions de contrôle optimales sont déterminées et transmises au MOC. Le MOC est alors reconfiguré en conséquence pour ajuster le débit de production d'oxygène et la pureté. Dans cette opération PSA flexible basée sur des données en temps réel, l'une des tâches les plus difficiles est de déterminer les politiques d'action de contrôle optimales et de prédire la dépendance des spécifications du produit de sortie par rapport aux actions de contrôle d'entrée. Plus précisément, il est difficile de concevoir et d'exploiter de manière optimale les colonnes PSA en raison de leur dynamique non linéaire inhérente, de l'opération complexe du processus et des régimes de fonctionnement variables. Pour une opération optimale, plusieurs variables de décision doivent être évaluées, y compris la configuration et le fonctionnement des cycles, les niveaux de pression, les conditions de purge et l'efficacité de la régénération des lits. En outre, plusieurs objectifs doivent être atteints, notamment la modularité, la compacité, la fiabilité et l'efficacité.

Certaines des métriques les plus cruciales utilisées pour juger des performances d'un MOC basé sur le PSA sont le facteur de taille de lit (BSF) et le rendement en oxygène. Le BSF est calculé en obtenant la quantité d'adsorbant requise pour produire 1 tonne d'oxygène par jour (TPD), et est représenté par l'unité kg ads. O2 TPD-1. Par conséquent, minimiser le BSF conduit à des niveaux d'inventaire d'adsorbant inférieurs et à des unités MOC plus petites. D'autre part, le rendement en oxygène est calculé en obtenant la fraction d'oxygène récupéré dans le produit de sortie par rapport à la quantité d'oxygène alimentée au cours d'un cycle PSA à l'état de cycle stable. En conséquence, pour une spécification de produit donnée, un rendement en oxygène plus élevé conduit à des coûts de compression plus bas et à des débits d'air ambiant d'alimentation plus faibles. Alors que le MOC est un dispositif à petite échelle avec une quantité d'adsorbant limitée et un cycle rapide, il y a une consommation d'énergie élevée en raison des fréquentes variations de pression par rapport à l'opération PSA conventionnelle. Cependant, pour les applications à petite échelle, la simplicité relative et la fiabilité du MOC jouent un rôle plus significatif par rapport à la consommation d'énergie. Dans l'ensemble, les principaux objectifs de conception lors du développement d'un MOC basé sur le PSA sont (1) d'augmenter la productivité de l'adsorbant, (2) d'améliorer le rendement en oxygène et (3) de développer des unités compacts et légères.

Pour répondre aux objectifs de traitement susmentionnés, plusieurs études de littérature se concentrent sur l'utilisation de différents cycles d'adsorption et matériaux pour effectuer la séparation de l'air. Le tableau 1 résume les caractéristiques du processus et les métriques de performance pour différentes études de littérature. Farooq et al. ont effectué des études de simulation et expérimentales pour examiner un processus PSA à 2 lits et 4 étapes pour la séparation de l'air utilisant de la zéolite 5A. Les résultats théoriques ont montré qu'un produit d'oxygène avec une pureté de 93,4 % peut être obtenu, bien qu'à un faible rendement en oxygène de 20,1 % et à un faible taux de production de 0,07 L/min. Pour accroître l'efficacité de la séparation de l'air, Kopaygorodsky et al. ont évalué la viabilité de cycles PSA ultra-rapides utilisant de la zéolite 5A. Il a été observé qu'un produit d'oxygène à 85 % avec un rendement de produit de 60 % pouvait être obtenu avec un temps de cycle total inférieur à 3 secondes et pour un petit BSF de 0, ce qui conduit à des unités PSA plus compactes et efficaces. Santos et al. ont effectué des études de simulation et d'optimisation pour étudier des cycles PSA et PVSA à 4 étapes pour la production d'oxygène avec trois adsorbants candidats différents, à savoir Oxysiv 5, Oxysiv 7 et SYLOBEAD MS S 624. Leur analyse a indiqué qu'Oxysiv 7 avait la meilleure performance de séparation pour les cycles PSA et PVSA avec une pureté d'oxygène de 94,5 %, un rendement de 21,3 % et un taux de production de 3,7 L/min. Ils ont ensuite étendu leur analyse pour étudier un cycle PSA à 6 étapes pour des applications médicales à petite échelle, et ont obtenu un produit d'oxygène pur à 94,5 % avec un rendement de 34,1 % et un taux de production de 4,3 L/min.

Tableau 1.

Rao et al. ont conçu un processus PSA à 2 étapes pulsatiles pour évaluer l'étendue de la miniaturisation possible pour des applications médicales. Avec des étapes de pressurisation et de dépressurisation alternées, ils ont pu atteindre une pureté d'oxygène de 90 % à un taux de production de 5 L/min utilisant des adsorbants de zéolite 5A et Ag-Li-X. Rao et al. ont également développé un processus PSA à 4 étapes rapide qui produit un produit d'oxygène à 90 % à 13 L/min avec un rendement en oxygène de 15-30 % et un BSF de 45-70. Chai et al. ont développé un processus PSA rapide utilisant de la zéolite LiX avec un temps de cycle total dans la gamme de 35 s, et ont pu atteindre un produit d'oxygène pur à 90 % avec 25-35 % de rendement et un BSF de 11,3-22,7 kg ads. O2 TPD-1. Zhu et al. ont conçu un processus PVSA rapide avec des étapes de pressurisation intermédiaires utilisant de la zéolite LiLSX et ont observé que des niveaux de pression de désorption plus bas aident à réduire le BSF et à augmenter le rendement en oxygène. L'unité d'essai développée a produit de l'oxygène pur à 90 % à 0,75 L/min avec un BSF de 82,8 kg ads. O2 TPD-1 et un rendement en oxygène de 29,5 %. Plus récemment, ils ont développé un processus PSA rapide à soupape rotative à 4 lits pour améliorer la performance de séparation de l'air. Les résultats ont indiqué qu'une pureté d'oxygène de 92 % à 1 L/min de production pouvait être atteinte avec un rendement en oxygène de 30 % et un BSF de 78.

La majorité des études littéraires existantes se concentre principalement sur la conception de technologies de génération d'oxygène médical basées sur le PSA pour des spécifications de produits fixes. Cependant, la conception de processus PSA flexibles capables de satisfaire une variété de spécifications d'oxygène en fin d'utilisation est souhaitable pour redéployer une unité MOC flexible afin de répondre aux diverses exigences en matière de produits et/ou de patients. Bien qu'il existe de nombreuses études dans le domaine de la conception et de l'opération de processus flexibles basés sur l'optimisation, très peu d'études effectuent une analyse de flexibilité pour des systèmes complexes tels que ceux du PSA.

À cette fin, nous étudions la flexibilité opérationnelle des systèmes MOC basés sur le PSA et cartographions les effets des différentes conditions de conception et d'exploitation sur les spécifications du produit de sortie. Pour cette analyse, nous utilisons un cadre d'optimisation basé sur la simulation développé en interne, introduit dans l'article d'Arora et al. 2023. Le cadre utilise un modèle de simulation basé sur des équations aux dérivées partielles algébriques non linéaires et de haute fidélité (NAPDE), qui est couplé avec un solveur d'optimisation à boîte grise contraint pour la conception, la synthèse et l'optimisation des systèmes PSA. Une telle analyse basée sur l'optimisation permet de générer des courbes de performance du processus réalisables, montrant la relation complexe entre plusieurs métriques de performance d'intérêt, y compris la pureté du produit, le rendement, le taux de production et le BSF. Pour garantir la flexibilité du PSA, nous surdimensionnons le processus pour fournir une pureté en oxygène plus élevée à un débit nominal. Ensuite, nous fixons la conception PSA obtenue et faisons varier l'opération PSA pour maximiser la carte de l'opération réalisable définie par la zone couverte par le débit et la pureté. Par conséquent, lorsqu'il faut résoudre un besoin de débit ou de pureté plus élevé, le processus PSA flexible peut toujours répondre aux nouvelles exigences de spécifications du produit avec des équipements à conception fixe sans violer la contrainte de pureté. Notre analyse suppose qu'il y a une colonne de surpression dans laquelle l'oxygène produit est collecté, et l'oxygène collecté est ensuite délivré à un débit constant. Par conséquent, nous n'avons besoin que d'un seul lit pour une livraison d'oxygène constante au lieu d'un dispositif à double lit.

De plus, différentes zéolites peuvent être utilisées en conjonction avec différentes configurations de cycles PSA pour développer des processus de séparation de l'air avec des performances et des spécifications de produit variables. Bien que ces adsorbants aient généralement une haute capacité de travail et une sélectivité azote/oxygène, il existe encore des variations significatives de leurs isothermes d'adsorption, de leurs chaleurs d'adsorption, de leur densité de particules et de leurs résistances au transfert de masse. Ces caractéristiques spécifiques aux matériaux, combinées à différentes configurations cycliques et conditions d'exploitation, peuvent entraîner des différences significatives dans la performance du processus. Par conséquent, pour effectuer une analyse approfondie de la flexibilité du PSA, nous tirons parti du cadre d'optimisation basé sur la simulation pour évaluer l'impact des variations des propriétés matérielles, de la configuration cyclique, de la conception du lit et des conditions d'exploitation sur la performance du processus. Les études d'optimisation sont réalisées pour des adsorbants candidats, y compris les zéolites LiX, LiLSX et 5A, en combinaison avec des cycles de type PSA et PVSA.

Résultats

Avec le développement d'adsorbants ayant une haute sélectivité azote/oxygène et des processus cycliques efficaces, les technologies basées sur l'adsorption ont connu une réduction significative des coûts d'investissement et d'exploitation, et sont compétitives avec la distillation cryogénique. En général, les processus d'adsorption pour la séparation de l'air fonctionnent sous un balancement de pression, basés sur un cycle de type Skarstrom composé de quatre étapes différentes : (1) génération de produit à haute pression, (2) dépressurisation, (3) purge à basse pression et (4) pressurisation. Les modes de fonctionnement individuels qui constituent un cycle PSA à un seul lit sont montrés dans la figure 3. Dans une opération Multi-lits, des étapes cycliques supplémentaires (par exemple, égalisation de pression) peuvent également être incluses pour améliorer l'efficacité globale du processus. Pendant la première étape, le produit d'oxygène moins fortement adsorbé est collecté dans le courant d'effluent, et l'azote plus fortement adsorbé est capturé par l'adsorbant. Ensuite, l'adsorbant présent dans le lit est régénéré par une combinaison d'étapes de dépressurisation et de purge.

Dans un cycle PSA, l'adsorbant est généralement atteint par une séquence d'étapes qui inclut la dépressurisation du lit à une pression plus faible, la purge du lit par un courant de purge, et la pressurisation du lit à travers un apport de gaz de pressurisation. Dans le cas des processus de séparation de l'air basés sur le PSA, une petite fraction du produit d'oxygène produit pendant l'étape de production initiale du cycle peut être utilisée comme aliment pour la purge et la pressurisation lors des étapes de régénération du lit subséquentes. La réutilisation du produit d'oxygène lors des étapes de purge et de pressurisation aide à régénérer la colonne adsorbante plus efficacement, et à améliorer la pureté du produit d'oxygène généré pendant l'étape de production du cycle. Comme l'oxygène est produit uniquement pendant une fraction de l'opération de cycle globale, plusieurs lits peuvent être conçus et exploités de manière intégrée pour permettre une génération continue de produit d'oxygène. Cependant, dans ce travail, nous nous concentrons sur le développement et l'analyse des processus PSA à lit unique car ils sont moins coûteux en capital et entraînent une taille d'opération unitaire plus petite.

Simulation du processus

Ici, nous résolvons le modèle de simulation du processus pour la conception et l'optimisation des MOCs basés sur le PSA et le PVSA avec des niveaux de performance variables. L’objectif majeur est d'évaluer différents adsorbants candidats (c'est-à-dire LiX, LiLSX, 5A) et les conditions de fonctionnement du cycle sur les métriques de performance du processus, qui incluent la pureté et le rendement du produit en oxygène, le taux de production et le BSF. Pour des spécifications de produits données, un rendement en oxygène plus élevé et un BSF plus bas améliorent l'économie du processus. Selon l'application en cours, un ensemble spécifique de conditions de fonctionnement et d'adsorbant peut être utilisé pour atteindre les objectifs souhaités.

Pour les adsorbants candidats considérés, la capacité de charge d'équilibre de l'oxygène et de l'azote est obtenue à partir de données expérimentales dans la littérature. Plus précisément, les données d'équilibre pour les zéolites LiX, LiLSX et 5A sont obtenues à partir de Rege et Yang, de Zhu et al., et de Talu et al., respectivement. Une formulation de programmation non linéaire est ensuite résolue pour ajuster les isothermes d'adsorption de Langmuir à deux sites sur les données expérimentales où la fonction objectif est de minimiser l'erreur quadratique moyenne. La figure 4 montre les courbes d'isotherme d'adsorption ajustées et les données expérimentales pour les adsorbants de zéolite LiX, LiLSX et 5A, et le tableau 2 rapporte les paramètres d'isotherme correspondants. En outre, le tableau 2 rapporte la chaleur d'adsorption et les valeurs du coefficient de transfert de masse LDF pour l'adsorption d'oxygène et d'azote sur ces zéolites. Le reste des paramètres de simulation a été rapporté dans les Informations Supplémentaires.

Tableau 2.

Avant de réaliser les études de cas d'optimisation, plusieurs simulations sont effectuées pour générer des données de simulation de processus, visualiser les métriques de performance du processus et obtenir une bonne estimation initiale pour les études de cas d'optimisation. La fonction MATLAB lhsdesign est utilisée pour générer un ensemble de points de simulation remplissant l'espace en utilisant l'échantillonnage par hypercube latin, qui consiste à varier le débit d'air d'alimentation, les niveaux de pression d'étape et la durée, le débit de purge et la densité de l'emballage d'adsorbant.

Dans les simulations effectuées, la composition de l'alimentation en produit d'oxygène utilisée lors des étapes de purge et de pressurisation est prédéfinie. Par exemple, lorsque l'exigence minimale de pureté de l'oxygène est de 90 %, une alimentation en oxygène pur à 90 % est utilisée pour la purge et la pressurisation. Cependant, il peut exister des cas où il y a une consommation nette d'oxygène en raison de temps de purge plus longs et/ou d'une conception et d'une opération de processus non optimales. Dans de tels cas, la quantité nette d'oxygène produite est négative. Pour les 3 adsorbants considérés dans ce travail, les figures 5, 6, 7 ne montrent que les données de simulation où il y a une production nette du produit d'oxygène, c'est-à-dire une quantité de production d'oxygène positive. Il est important de noter que 90 % d'oxygène pur est utilisé comme alimentation pour la purge et la pressurisation, et varier cette composition d'alimentation modifiera les résultats montrés ici.

Plus particulièrement, les figures 5, 6, 7 rapportent les métriques de performance du processus, c'est-à-dire la pureté de l'oxygène, le rendement, le taux de production et le BSF, pour les adsorbants de zéolite LiX, LiLSX et 5A. Dans tous ces cas, un compromis constant est observé entre la pureté de l'oxygène et le rendement, et l'augmentation de la pureté désirée du produit d'oxygène entraîne des valeurs de rendement en oxygène plus basses. Une frontière de Pareto peut également être construite en utilisant les données simulées où toute augmentation de la pureté de l'oxygène s'accompagne d'un compromis en termes de réduction du rendement en oxygène. Par exemple, dans le cas de l'adsorption de LiX et de l'opération de cycle PSA, le rendement en oxygène passe de 87,3 à 24,7 % lorsque la pureté de l'oxygène obtenue augmente de 24,7 à 87,8 % (figure 5a). De plus, la performance du cycle PVSA est meilleure que celle du cycle PSA en raison d'une régénération plus efficace de l'adsorbant. Ce schéma est également cohérent à travers tous les matériaux, car à la fois le rendement maximum d'oxygène et la pureté d'oxygène obtenue sont plus élevés pour les cycles PVSA. Par exemple, la pureté maximale d'oxygène obtenue pour le concentrateur d'oxygène basé sur le PVSA est de 92,1 %, 90,2 % et 85,7 % pour les adsorbants LiX, LiLSX et 5A, respectivement, ce qui est supérieur aux niveaux de pureté pour l'opération PSA, c'est-à-dire 87,8 %, 88 % et 78,2 %.

De plus, les figures 5, 6, 7 mettent également en évidence l'effet des niveaux de pureté-rendement variables sur le taux de production d'oxygène et le BSF. Lorsque les valeurs de pureté de l'oxygène sont plus proches de la composition de l'air (c'est-à-dire 21 % d'oxygène), des taux de produit d'oxygène plus élevés peuvent être obtenus car il n'y a pas beaucoup de séparation d'air nécessaire, et la majorité de l'air entrant peut être récupérée comme produit de faible pureté. Cependant, lorsque le produit d'oxygène a des niveaux de pureté plus élevés, une quantité significative du temps de cycle PSA/PVSA est consacrée à la régénération du lit pour faciliter une séparation efficace de l'air, entraînant ainsi des montants de production d'oxygène plus faibles. Par exemple, le taux de production d'oxygène chute de 47,2 à 0,5 L/min lorsque la pureté de l'oxygène augmente de 28,2 à 88 %, respectivement, pour la séparation de l'air basée sur le PSA utilisant l'adsorbant LiLSX (figure 6a). Pour une raison similaire, le BSF diminue également avec l'augmentation des valeurs de pureté de l'oxygène dans les frontières de Pareto observées. Pour une pureté d'oxygène plus faible, les adsorbants ont une productivité en oxygène plus élevée (c'est-à-dire la quantité d'oxygène produite par unité de masse d'adsorbant) car les adsorbants n'ont pas besoin d'être régénérés fréquemment.

Les données de simulation du processus générées ici sont utilisées pour obtenir des estimations initiales pour les études de cas d'optimisation. Lors de la sélection d'un point de simulation d'entrée spécifique en tant qu'estimation initiale, il est nécessaire de s'assurer que la pureté d'oxygène de sortie correspondante est élevée avec une valeur relativement élevée de rendement en oxygène. Cela garantit que l'estimation initiale sélectionnée peut répondre à la contrainte de pureté d'oxygène désirée relativement facilement, et peut également aboutir à de fortes valeurs d'objectifs de rendement en oxygène. Le tableau 3 rapporte l'estimation initiale pour les cycles PSA et PVSA pour les adsorbants LiX et LiLSX. Il peut être observé que pour tous les points d'estimation initiale, les valeurs de pression d'étape haute et basse sont plus proches de leurs limites respectives, et la configuration de cycle à 4 étapes se compose d'étapes de production, de dépressurisation inversée, de purge inversée et de pressurisation.

Tableau 3.

Études de cas d'optimisation

Maximisation du rendement en oxygène

Un rendement en oxygène plus élevé conduit à des coûts de compression plus faibles car la majorité de l'oxygène entrant est capturée dans le flux du produit, réduisant ainsi la quantité d'air à comprimer. Par conséquent, nous maximisons le rendement en oxygène pour obtenir une pression et une durée de cycle optimales, des spécifications d'alimentation en air et en purge et une densité d'emballage de l'adsorbant, sous réserve de niveaux variables de pureté minimale de l'oxygène (50, 55, 60, 95 %) et de taux de production (1, 5, 10 et 15 L/min). En outre, l'optimisation est réalisée pour les cycles PSA et PVSA pour les adsorbants LiX et LiLSX. Globalement, cela aboutit à un ensemble de 160 simulations d'optimisation.

La figure 8 montre les courbes de compromis pureté-rendement pour les adsorbants LiX et LiLSX avec des niveaux minimums de pureté d'oxygène et de types de production et de cycle variables. La figure illustre une forte relation inverse entre le rendement en oxygène et la pureté. Par conséquent, la production d'oxygène de haute pureté nécessiterait des coûts de compression plus élevés car une quantité significative d'oxygène entrant est perdue dans un cycle PSA/PVSA. Par exemple, pour produire au moins 1 L/min de 85 % d'oxygène pur en utilisant le cycle PSA et l'adsorbant LiX, seul 23,8 % de rendement en oxygène est obtenu. Cependant, le rendement en oxygène peut être considérablement amélioré en utilisant une opération de cycle PVSA où un rendement allant jusqu'à 77,4 % est observé. En outre, les processus PVSA surpassent également les processus PSA en termes d'obtention d'une solution réalisable avec des niveaux de pureté minimale d'oxygène plus élevés. Cette amélioration des frontières de Pareto pureté-rendement est cohérente dans tous les résultats d'optimisation où une amélioration significative de la performance du processus est observée en raison de la régénération du lit à pression sous-atmosphérique. Cependant, une telle amélioration entraîne l'installation d'une pompe à vide, ce qui réduit la compacité globale et la modularité d'une unité concentrateur d'oxygène.

Avec l'augmentation de la pureté minimale de l'oxygène et de la quantité de production, plusieurs exécutions d'optimisation ne sont pas en mesure de fournir une solution réalisable. La figure 8 montre cette tendance où dans de nombreux cas, des niveaux de pureté plus élevés ne rapportent pas de solution réalisable. Cela indique les limites de performance de la séparation de l'air par adsorption pour produire différentes spécifications de produits en utilisant les adsorbants LiX et LiLSX. En outre, pour toutes les exécutions d'optimisation, LiLSX fonctionne généralement mieux que LiX en terme de niveaux de pureté et de taux de production en oxygène obtenus. Bien que les niveaux de rendement maximum soient similaires pour les deux adsorbants, les unités concentrateurs d'oxygène basées sur LiLSX peuvent satisfaire des exigences de pureté d'oxygène et/ou de taux de produit plus strictes. Pour illustrer, pour un processus PSA avec un taux de production d'oxygène minimum de 15 L/min, LiLSX peut produire un produit d'oxygène pur à 50-70 %, tandis que LiX ne peut pas produire d'oxygène avec une pureté supérieure à 50 %.

Le tableau 4 résume les résultats de l'optimisation, et les variables décisionnelles optimales correspondantes, pour des niveaux variables de pureté minimale de l'oxygène et de taux de production. Plus précisément, les résultats sont rapportés pour le taux de production d'oxygène dans la plage de 5 à 10 L/min et une pureté d'oxygène dans la plage de 70 à 95 % car ces plages correspondent aux spécifications typiques de produits pour une utilisation médicale. Pour tous les cas, les configurations de cycle PSA/PVSA se composent des 4 étapes suivantes : (1) production, (2) dépressurisation inversée, (3) purge inversée et (4) pressurisation. Il est à noter que la fonction objectif consistait à maximiser le rendement en oxygène. Pour être complet, le tableau 4 rapporte toutes les métriques de performance du processus, y compris le BSF, qui ne fait pas partie de la fonction objectif ou des contraintes.

Tableau 4.

Cycle PVSA avec adsorbant LiX

Cycle PSA avec adsorbant LiLSX

Cycle PVSA avec adsorbant LiLSX

Dans l'analyse présentée ici, nous avons fixé la longueur et le rayon de la colonne d'adsorption à 0,127 et 0,05 m, respectivement. Ces paramètres de géométrie de lit, ainsi que le reste des paramètres de simulation, sont rapportés dans les Informations Supplémentaires. Les dimensions du lit d'adsorption ont été choisies de manière à rendre l'ensemble modulaire et compact, et sont basées sur des dimensions typiques rapportées dans la littérature pour les MOCs portables. Ces dimensions de lit, ainsi que les cycles PVSA basés sur LiLSX optimisés dans le tableau 4, peuvent être utilisées pour développer un MOC compact capable de fournir 95 % d'oxygène pur à 5 L/min et 90 % d'oxygène pur à 10 L/min. Cependant, il convient de noter que le développement d'un MOC basé sur le PVSA nécessiterait l'installation de deux pompes distinctes pour la compression et le vide. Pour rendre le MOC plus compact, seules des conceptions de cycle basées sur le PSA peuvent également être utilisées bien que cela entraîne une pureté d'oxygène et un taux de production plus bas. Par exemple, dans le cas de l'adsorbant LiLSX, 85 % d'oxygène pur peuvent être obtenus à un débit de 5 L/min en utilisant une conception de cycle PSA.

Minimisation du facteur de taille de lit

Dans cette section, nous minimisons le facteur de taille de lit afin de produire des unités concentrateurs d'oxygène plus compactes et productives. Par conséquent, dans les exécutions d'optimisation, la fonction objectif est modifiée, qui consiste désormais à minimiser la valeur de BSF tout en respectant des niveaux minimaux de pureté et de taux de production d'oxygène. Comme dans le cas précédent, nous réalisons les exécutions d'optimisation pour une plage de taux de production minimum (1, 5, 10 et 15 L/min) et de pureté minimum (50, 55, 60, 95 %) pour analyser la dépendance des spécifications du produit sur les performances du processus. De plus, l'analyse a été réalisée pour les adsorbants LiX et LiLSX, ainsi que pour les cycles PSA et PVSA, conduisant à un ensemble total de 160 simulations d'optimisation.

La figure 9 montre la variation du BSF avec les niveaux de pureté d'oxygène minimum variables pour différents matériaux d'adsorbant, opérations de cycle et taux de production minimum d'oxygène. En général, nous observons que la valeur de BSF augmente avec l'augmentation des niveaux de pureté d'oxygène minimum. Par exemple, dans le cas de l'opération du cycle PSA avec un taux de production minimum d'oxygène de 1 L/min, le BSF augmente de 14,2 à 169,9 lorsque le seuil de pureté minimum de l'oxygène augmente de 50 à 90 % pour la zéolite LiLSX. Cette observation est attribuée au fait que l'adsorbant doit être régénéré plus souvent pour obtenir une pureté de produit plus élevée. Le taux de production net d'oxygène diminue par cycle car une grande fraction du temps de cycle est consacrée à la régénération du lit. De plus, lorsque la percée se produit, l'étape de production doit être arrêtée plus tôt pour obtenir un produit de haute pureté. En raison de ces facteurs, des valeurs de BSF plus élevées sont obtenues pour les produits de pureté d'oxygène plus élevée. Par conséquent, la taille du lit d'adsorbant requise augmenterait également car plus d'adsorbant doit être chargé pour générer un produit de haute pureté.

Comme dans l'étude d'optimisation précédente pour maximiser le rendement en oxygène, LiLSX fonctionne systématiquement mieux que LiX en termes de valeurs BSF plus faibles et de niveaux de pureté et de taux de production d'oxygène plus élevés. Pour illustrer, pour produire au moins 1 L/min d'oxygène avec une pureté de 85 % en utilisant le cycle PSA, un BSF de 39,1 et 85,6 est obtenu en utilisant les adsorbants LiLSX et LiX, respectivement. De plus, LiLSX surpasse LiX en termes d'obtention de solutions réalisables pour des contraintes de haute pureté. Par exemple, dans la figure 9d avec un taux de production minimum d'oxygène de 15 L/min, LiLSX peut produire jusqu'à 70 % d'oxygène pur alors que LiX ne pourrait atteindre que 50 % de pureté de produit.

Cartographie de l'opération flexible PSA aux spécifications du produit

Auparavant, nous avons optimisé à la fois les variables de conception et d'exploitation pour la production d'oxygène en utilisant des processus PSA et PVSA. Cependant, dans cette section, l'objectif est de fixer les variables de conception du processus et de cartographier l'effet des conditions d'exploitation variables sur les spécifications du produit. Comme les deux principales spécifications du produit sont la pureté et le taux de production d'oxygène, nous effectuons différentes exécutions d'optimisation pour maximiser la pureté de l'oxygène avec des niveaux variables de taux de production minimum. Afin de réduire le coût computationnel associé à l'obtention d'un design fixe optimal, nous exploitons la solution précédente obtenue avec la pureté d'oxygène la plus élevée. Plus précisément, pour le système PSA, nous fixons la variable de conception (c'est-à-dire la densité d'emballage de l'adsorbant) au même niveau que dans le vecteur de solution qui a abouti à une pureté d'oxygène de 80 % et 75 % pour LiLSX et LiX, respectivement. De même, dans le cas du PVSA, la solution de conception qui a abouti à 90 % et 80 % d'oxygène est exploitée. Cela aboutit à un processus PSA/PVSA surdimensionné capable de répondre aux exigences de haute pureté, et, si nécessaire, un taux de production plus élevé peut également être obtenu avec une légère diminution de la pureté. Ensuite, nous réalisons des exécutions d'optimisation pour maximiser la zone de spécification de produit réalisable, ce qui nous aide également à obtenir la courbe de Pareto des spécifications du produit.

La courbe de compromis entre la pureté de l'oxygène et le taux de production pour les zéolites LiX et LiLSX peut être trouvée dans la figure 10. La figure montre également la variation de la courbe de compromis pureté-production pour les opérations de cycle PSA et PVSA. Conformément aux résultats précédents, LiLSX fonctionne mieux que LiX et est capable de respecter des exigences de pureté et/ou des taux de production plus élevés. En utilisant LiLSX, une pureté d'oxygène dans la plage de 82 à 86,2 % et 93 à 95,7 % pourrait être obtenue, respectivement, pour les systèmes PSA et PVSA. Dans le cas de LiX, une pureté d'oxygène plus faible de 79 à 83,7 % et de 90 à 93,4 % est observée. Toute combinaison de spécifications de produit de pureté et de taux de production qui se situe en bas à gauche de la courbe de compromis est réalisable. Cela est dû au fait que la pureté de l'oxygène produit peut toujours être réduite par mélange avec de l'air frais, et le débit d'air d'alimentation d'entrée peut être ajusté pour répondre à la demande de produit souhaitée. Cependant, toute spécification de produit dans le coin supérieur droit de la courbe de compromis est inaccessible en raison des limites de performance des systèmes PSA et PVSA.

Discussion

Nous avons enquêté sur les concentrateurs d'oxygène médical portables (MOCs) pour fournir de l'oxygène de qualité médicale aux patients souffrant de troubles pulmonaires sévères, y compris la COVID-19 et la MPOC. Plus spécifiquement, nous avons conçu et optimisé des systèmes de MOC flexibles basés sur l'adsorption capables de produire de l'oxygène avec des exigences de débit et de pureté variables dans le temps. La conception et l'opération flexibles des unités MOC sont intrinsèquement avantageuses car la même unité MOC peut être reconfigurée pour satisfaire des exigences d'oxygène variables. Dans ce travail, les technologies d'adsorption spécifiques considérées pour les MOC incluent l'adsorption par balancement de pression (PSA) et l'adsorption par balancement de pression sous vide (PVSA), qui sont opérées de manière dynamique avec plusieurs modes de fonctionnement et cycles périodiques. Pour faire face aux défis associés à la conception et l'exploitation optimales des PSA/PVSA, nous employons un cadre d'optimisation basé sur la simulation pour la synthèse, la conception et l'opération optimales des systèmes MOC basés sur l'adsorption.

Les résultats indiquent clairement que l'adsorbant LiLSX fonctionne de manière significativement meilleure que les adsorbants LiX et 5A. Plus précisément, en utilisant un cycle PVSA, le processus d'adsorption basé sur LiLSX produit de l'oxygène pur à 90 % à un débit de 21,7 L/min avec un rendement d'oxygène élevé de 64,9 %. De plus, en utilisant LiLSX, une haute pureté d'oxygène de 95 % peut être produite à un débit de 9,7 L/min. Dans l'analyse de flexibilité ultérieure, nous avons déterminé le domaine d'opération réalisable pour les systèmes PSA et PVSA. En utilisant l'opération PVSA basée sur LiLSX, l'opération flexible a permis de produire de l'oxygène avec des spécifications différentes ayant des limites de pureté et de débit dans les plages de 93 à 95,7 % et 1 à 5 L/min, respectivement.

Nous envisageons l'utilisation d'un tel MOC flexible basé sur le PSA et le PVSA dans un système cyber-physique (CPS) où les patients sont constamment surveillés pour la configuration des niveaux d'oxygène sanguin, et un contrôleur détermine les politiques d'action de contrôle optimales pour reconfigurer l'opération du MOC afin de répondre aux besoins en oxygène des patients en temps réel. Bien que l'analyse actuelle se soit principalement concentrée sur l'optimisation de la performance des processus de MOC flexibles et sur la détermination du domaine réalisable des spécifications du produit de sortie, les résultats peuvent être facilement étendus pour mettre en œuvre l'ensemble du flux de travail CPS. Pour réaliser cette vision, l'étape supplémentaire requise consiste à former un contrôleur de processus hors ligne en utilisant des politiques d'action optimales. Par conséquent, le contrôleur peut automatiquement reconfigurer l'opération du MOC en temps réel pour répondre aux spécifications de produit variables.

Pour illustrer, nous avons étendu notre analyse d'optimisation pour montrer comment les variations des débits d'oxygène et des puretés requises peuvent être satisfaites avec l'utilisation des MOC flexibles. Bien que le MOC ait été conçu pour des niveaux de débit et de pureté nominaux, des changements d'exploitation appropriés peuvent être effectués par le contrôleur pour atteindre les exigences en```html

"Un processus PSA pour un concentrateur d'oxygène" par Aaron A. Moran