Development of an optimization model for centralized methanol purification systems

This study investigates the economic and logistical feasibility of biomethanol purification network, focusing on the optimization of purification infrastructure placement. Methanol, a critical chemical feedstock, can be sustainably produced from biogas—a renewable source derived from organic waste. The research considers three scenarios: decentralized, centralized and intermediate. Initial process calculations were carried out in Aspen HYSYS to determine the power requirements of heat exchangers and to size the distillation columns. A Python-based optimization model was subsequently developed for three scenarios to evaluate capital expenditure, operational expenditure and transportation costs. The first scenario assumes co-location of biogas plants and purification units, allowing for direct cost calculations. The second scenario looks for a single centralized purification site by determining the geographic centre of mass. The third and most comprehensive scenario evaluates multiple potential purification unit locations, optimizing placement to minimize total cost. This scenario also includes storage capacity calculations and scheduling of operations. The problem is formulated as a mixed-integer programming (MIP) model. Optimization outputs are exported to Excel for further economic analysis, including key financial indicators and cash flow diagrams. Additionally, emissions from transportation were calculated. The findings demonstrate that methanol production from biogas is economically viable when infrastructure layout and logistics are strategically optimized.

Questo studio analizza la fattibilità economica e logistica di una rete di purificazione del biometanolo, concentrandosi sull’ottimizzazione della localizzazione delle infrastrutture di purificazione. Il metanolo, un importante intermediario chimico, può essere prodotto in modo sostenibile dal biogas, una fonte rinnovabile derivata dai rifiuti organici. La ricerca considera tre scenari: decentralizzato, centralizzato e intermedio. I calcoli iniziali del processo sono stati eseguiti con Aspen HYSYS per determinare i fabbisogni energetici degli scambiatori di calore e per dimensionare le colonne di distillazione. Successivamente, è stato sviluppato un modello di ottimizzazione in Python per i tre scenari, al fine di valutare i costi di investimento (CAPEX), i costi operativi (OPEX) e i costi di trasporto. Il primo scenario prevede la co-localizzazione degli impianti di biogas e delle unità di purificazione, permettendo un calcolo diretto dei costi. Il secondo scenario identifica un unico sito centralizzato di purificazione determinando il centro geografico di massa. Il terzo e più completo scenario valuta più potenziali localizzazioni per le unità di purificazione, ottimizzandone la distribuzione per minimizzare il costo totale. Questo scenario include anche il calcolo delle capacità di stoccaggio e la programmazione delle operazioni. Il problema è formulato come un modello di programmazione mista intera (MIP). I risultati dell’ottimizzazione sono esportati in Excel per un’ulteriore analisi economica, inclusi indicatori finanziari chiave e diagrammi di flusso di cassa. Inoltre, sono state calcolate le emissioni derivanti dal trasporto. I risultati dimostrano che la produzione di metanolo da biogas è economicamente sostenibile quando la disposizione delle infrastrutture e la logistica sono ottimizzate strategicamente.