آموزش نرم افزار های مهندسی شیمی (7 نرم افزار کاربردی)

رشته مهندسی شیمی پیوسته در حال پیشرفت است. یکی از چالش‌های قابل توجه برای یک مهندس شیمی است که بداند کدام ابزار می‌­تواند برای حل یک مشکل خاص بهترین کارایی را داشته باشد. نرم‌افزارهای مختلف را می‌توان برای حل مسئله­‌های رایج در موازنه جرم و انرژی، مکانیک سیالات، انتقال گرما و جرم، عملیات واحد، مهندسی راکتور، و طراحی و کنترل فرآیند و تجهیزات استفاده کرد. در این مقاله، نرم‌افزارهای پرکاربرد در مهندسی شیمی را با قابلیت‌هایشان بر اساس تجربه حرفه‌ای بررسی می‌کنیم.

خلاصه محتوای این مقاله را می‌توانید از طریق فایل صوتی زیر بشنوید:

نرم‌افزارهای عمومی برای مدل‌سازی ریاضی

زبان برنامه‌نویسی پایتون Python

پایتون اکنون یکی از محبوب‌ترین و پرکاربردترین زبان‌های برنامه‌نویسی در جهان است. علاوه بر توسعه وب و نرم‌افزار، پایتون برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، یادگیری ماشین و حتی طراحی استفاده می‌شود. پایتون یک زبان برنامه‌نویسی شی‌گرا (مبتنی بر داده ها)، سطح بالا (درک برای انسان آسان تر) است. اولین بار در سال 1992 راه اندازی شد، به گونه‌ای ساخته شده است که نوشتن و درک آن نسبتاً شهودی است. به این ترتیب، این یک زبان برنامه‌نویسی ایده آل برای کسانی است که خواهان توسعه سریع هستند. همان‌طور که در مقاله کاربرد زبان برنامه‌نویسی پایتون Python در مهندسی شیمی نیز بیان کردیم، پایتون با دارا بودن کتابخانه‌های گسترده و ابزارهای متنوع، به مهندسان شیمی امکان می‌دهد تا مسائل پیچیده را مدل‌سازی، شبیه‌سازی و تحلیل کنند و به راه‌حل‌های بهینه دست یابند. شرکت در دوره آموزش پایتون PYTHON مقدماتی به شما کمک می‌کند تا فرآیندهای تکراری را به صورت خودکار انجام دهید، محاسبات پیچیده را به دقت بالا حل نمایید، داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنید و سیستم‌های شیمیایی را مدل‌سازی و شبیه‌سازی نمایید.

مهندسان شیمی می‌توانند از پایتون در موارد زیر بهره ببرند:

• تحلیل داده‌ها و آماری (Data Analysis & Statistical Processing): مهندسان شیمی اغلب با داده‌های آزمایشگاهی، پایش فرآیند یا خروجی شبیه‌سازی‌ها سروکار دارند. پایتون با کتابخانه‌هایی مانند Pandas، NumPy و SciPy امکان فیلتر، دستکاری، تجمیع، تحلیل آماری و پردازش مجموعه‌های داده را فراهم می‌کند.

• بصری‌سازی داده‌ها (Data Visualization & Reporting): تولید نمودارها، گراف‌ها و داشبوردهای تعاملی برای نمایش نتایج شبیه‌سازی‌ها، روندها یا مقایسه گزینه‌ها با کتابخانه‌هایی مثل Matplotlib، Seaborn و Plotly امکان‌پذیر است. این ابزارها به مهندس کمک می‌کنند نتایج را به تیم یا مدیریت به شکل بصری ارائه دهد.

• شبیه‌سازی فرآیند و مدل‌سازی عددی (Process Simulation & Numerical Modeling): با استفاده از پایتون و کتابخانه‌های عددی مانند SciPy (برای حل معادلات دیفرانسیل، انتگرال‌گیری عددی و غیره) و Pyomo (برای مدل‌سازی بهینه‌سازی)، مهندسان می‌توانند مدل‌های فرآیندی ساده یا پیچیده بسازند و نتایج را تحلیل کنند.

• مدل‌سازی واکنش شیمیایی / سینتیک (Chemical Kinetics & Reaction Modeling): پایتون با ابزارهایی مانند Cantera که قابلیت‌هایی برای مدل‌سازی سینتیک و جریان‌های واکنشی فراهم می‌کند، در طراحی راکتورها و تحلیل واکنش‌ها کاربرد دارد.

• بهینه‌سازی فرآیند (Process Optimization): در کنار شبیه‌سازی، مهندس می‌تواند از ابزارهای بهینه‌سازی عددی (مانند روش‌های محلی و جهانی، یا کتابخانه‌هایی مانند Pyomo یا SciPy.optimize) برای یافتن شرایط عملیاتی بهینه (کمینه‌سازی مصرف انرژی، حداکثر تولید، حداقل هزینه و غیره) استفاده کند.

• خودکارسازی و اسکریپت‌نویسی وظایف تکراری (Automation & Scripting): وظایف روتین مانند خواندن فایل‌های خروجی شبیه‌سازی، تبدیل واحدها، تولید گزارش، یا اجرای سناریوهای متوالی را می توان با اسکریپت پایتون اتوماتیک کرد تا زمان و خطا کاهش یابد.

• شبیه‌سازی گسسته و مدل‌های صف (Discrete-Event / Process Simulation): برای مدلسازی سیستم‌هایی که وقایع گسسته دارند (مثلاً ورود و خروج مواد، صف‌ها در خطوط تولید) می‌توان از کتابخانه‌ای مانند SimPy استفاده کرد.

• محاسبات نمادین و استخراج معادلات تحلیلی (Symbolic Computation / Equation Derivation): اگر لازم باشد یک معادله تحلیلی از روابط فیزیکی یا واکنشی استخراج شود یا معادلات تعادل را به صورت تحلیلی بررسی کرد، SymPy گزینه مناسبی است.

اکسل Excel

Microsoft Office Excel یک برنامه صفحه گسترده است که دارای محاسبات، ابزارهای نموداری، جداول است. مزیت اصلی اکسل در دسترس بودن و کاربرد گسترده آن در صنعت و دانشگاه است. بنابراین یک ابزار یا رابط عالی نه تنها برای انجام محاسبات بلکه برای اتصال نرم‌افزارهای مختلف است به طوری که کاربر بتواند با Excel تعامل داشته باشد و در واقع، این نرم‌افزار پشت صحنه نرم‌افزارهای دیگری مانند CHEMCAD، MATLAB و ... در حال اجرا و گزارش نتایج است. همان‌طور که در دوره آموزش اکسل EXCEL مقدماتی تدریس می‌شود، اکسل با پوشش دادن گستره‌ای از محاسبات ابتدایی تا مدل‌سازی‌های پیشرفته‌ی فنی و تخصصی، به مهندسان کمک می‌کند تا پروژه‌ها را بهینه کنند، تصمیمات مبتنی بر دانش و علم بگیرند و بازدهی خود را افزایش دهند.

بیشترین کاربردهای نرم‌افزار Excel در مهندسی شیمی شامل موارد زیر می‌شوند:

• توابع و فرمول‌های داخلی: تعداد زیادی توابع داخلی تعریف شده است، مانند آمار (MEAN، AVERAGE، t-test)، جبری (SUM، ROUND، LOG، LOG10)، منطقی (IF، FALSE، و غیره)، مرجع، پایگاه داده و اطلاعات. استفاده از آن‌ها در انواع مختلف فرمول ها آسان است.
• عملیات با ستون‌ها و ردیف‌ها: یافتن و مرتب سازی داده‌ها را آسان می‌کند و از آن‌ها در فرمول‌های تکراری استفاده می‌شود.
•  رسم کردن نمودار: بسته به نیاز، تعداد زیادی گزینه وجود دارد.
• Solver: این ابزاری است که در Excel برای حل عددی مجموعه‌ای از معادلات، بهینه‌سازی مسئله از جمله هماهنگ کردن مجموعه‌ای از داده‌ها به یک معادله خطی و غیر خطی معین و موارد دیگر استفاده می‌شود. Solverیک افزونه است که برای استفاده باید فعال شود.
• ساخت توابع در Visual Basic برای برنامه‌ها: اکسل دارای قابلیت داخلی برای تولید توابع سفارشی با استفاده از Visual Basic برای برنامه‌ها (VBA) است. این ابزار قدرتمندی است که می‌تواند بدون تبدیل شدن به یک متخصص در برنامه‌نویسی در زمان شما صرفه‌جویی کند، زیرا امکان اجرای حلقه‌ها و شرطی‌ها را در پس‌زمینه باز می‌کند. این قابلیت همچنین به کاربر اجازه می‌دهد تا معادلات نسبتاً بزرگی را بسازد که در چندین ناحیه از worksheet استفاده می‌شود (مثلاً چند جمله‌ای برای تخمین گرمای ویژه اجزا) و به کاربر این امکان را می‌دهد که هنگام مشاهده فرمول‌های موجود در سلول‌ها، محاسبات را به راحتی بخواند.
• پیوند اکسل با نرم‌افزارهای دیگر: Excel به یک پکیج استاندارد تبدیل شده است به طوری که تعدادی از نرم‌افزارهای تخصصی دیگر از آن به عنوان منبع اطلاعات برای گزارش داده‌ها استفاده می‌کنند زیرا کاربر پسندتر است. بنابراین، می‌توانیم اطلاعات موجود در اکسل را برای بارگذاری در Matlab، Aspen Hysys یا CHEMCAD یا انتقال مجدد به Excel استفاده کنیم.

متلب MATLAB

یکی از نرم‌افزارهای پرکاربرد در همه رشته‌های مهندسی ازجمله مهندسی شیمی، متلب است. در مورد این نرم‌افزار محبوب مطالب زیادی نوشته شده است، بیش از 1500 کتاب در خدمت بیش از 1 میلیون کاربر می‌باشد. متلب یک زبان برنامه‌نویسی است، عملکرد آن بر اساس استفاده ازm  فایل است که می‌توان آن‌ها را به دو دسته scripts و functions تقسیم کرد. یک script اساساً تعدادی عملیات است که می‌خواهیم در یک دنباله خاص انجام دهیم. توابع نوع خاصی از script‌ها هستند که باید با کلمه "function" در بالای آن‌ها شروع شوند. توابع می‌توانند تعریف شده توسط کاربر یا عملیات معمولی مانند حل معادلات یا معادلات دیفرانسیل باشند. همان‌طور که در دوره آموزش متلب MATLAB تدریس می‌شود، در متلب ما تمام توابع جبری و آماری از پیش تعریف شده به همراه قابلیت‌های رسم را داریم.

MATLAB تعدادی توابع دارد که امکان حل معادلات خطی و غیرخطی را می‌دهند. برخی از این توابع عبارتند از (fzero: برای یک متغیر به تنهایی، fsolve)، بهینه‌سازی یک تابع (fmincon: بهینه‌سازی محدود، linprog: برنامه ریزی خطی، fminin یا fminsearch: بهینه‌سازی بدون محدودیت)، و حل معادلات دیفرانسیل (ode__) یا معادلات دیفرانسیل جزئی (pdepe).

چند نمونه از نحوه استفاده از متلب در مهندسی شیمی عبارتند از:

• انتقال مومنتوم، جرم و انرژی: تعدادی مثال در زمینه پدیده‌های انتقال وجود دارد که حتی اگر پدیده‌های مختلف را نشان دهند، می‌توان آن‌ها را با استفاده از یک معادله دیفرانسیل جزئی، جعبه ابزار "pdepe" توصیف کرد.
• عملیات ستون تقطیر: روش McCabe روش میانبر معمولی برای تخمین مفهومی اولیه عملکرد ستون های تقطیر باینری
• مدل‌سازی انواع تجهیزات فرآیندی: مبدل‌های حرارتی، پمپ‌ها، شیرها، اواپراتورها، ستون‌ها، راکتورها و غیره
• طراحی راکتور: مدل‌ها بر اساس معادلات جبری صریح و معادلات دیفرانسیل هستند. بنابراین، ما از تابع ODEXX در MATLAB برای حل پروفیل‌های غلظت، دما و/یا فشار در طول عملکرد چنین تجهیزاتی استفاده می‌کنیم.
• تجزیه و تحلیل حلقه‌های کنترل، طراحی کنترل و تنظیم

 نرم‌افزار های شبیه‌سازی فرآیند

نرم‌افزار شبیه‌سازی فرآیند یکی از نرم‌افزارهای پر کاربرد در مهندسی شیمی است. ماهیت مهندسی شیمی، طراحی، بهینه‌سازی و افزایش مقیاس فرآیندهایی است که مواد خام را به محصولات مفید تبدیل می کند. دو نرم‌افزار مشابه با تمام قابلیت‌هایی که یک شبیه ساز فرآیند باید داشته باشد نیز در بین نرم‌افزارهای پرکاربرد در مهندسی شیمی هستند. AspenTech دارای مجموعه گسترده ای از ابزارهای مدل‌سازی است که از جمله مهم‌ترین و شناخته‌شده ترین آن‌ها می‌توان به ابزارهای شبیه‌سازی فرآیند اسپن هایسیس و اسپن پلاس اشاره کرد.

اسپن هایسیس Aspen HYSYS

اسپن هایسیس (یا به سادگی HYSYS) یک شبیه‌ساز فرآیند شیمیایی است که برای مدل‌سازی ریاضی فرآیندهای شیمیایی، از عملیات واحد گرفته تا کارخانه‌ها و پالایشگاه‌های شیمیایی کامل استفاده می‌شود. HYSYS قادر است بسیاری از محاسبات اصلی مهندسی شیمی، از جمله محاسبات مربوط به موازنه جرم و انرژی، تعادل بخار-مایع، انتقال حرارت، انتقال جرم، سینتیک شیمیایی و... را انجام دهد. HYSYS به طور گسترده در صنعت و دانشگاه برای شبیه‌سازی حالت پایدار و پویا، طراحی فرآیند، مدل‌سازی عملکرد و بهینه‌سازی استفاده می‌شود. شما با شرکت در دوره آموزش اسپن هایسیس Aspen HYSYS مقدماتی می‌توانید اصول پایه‌ای و کاربردهای ابتدایی هایسیس را بیاموزید و بتوانید در پروژه‌های شبیه‌سازی فرآیند از آن استفاده کنید.

نرم‌افزار Aspen HYSYS ابتدا توسط شرکت کانادایی Hyprotech (متشکل از محققان دانشگاه کلگری) توسعه یافت و نسخه ۱٫۱ آن در حوالی سال ۱۹۹۶ منتشر شد. در سال ۲۰۰۲ شرکت AspenTech اقدام به خرید Hyprotech نمود و در نتیجه حقوق توسعه و بازاریابی HYSYS را به دست آورد. با این حال، در سال ۲۰۰۴ کمیسیون فدرال تجارت آمریکا به دلیل نگرانی‌های انحصاری AspenTech را مجبور به واگذاری دارایی‌های Hyprotech (از جمله بخشی از کد منبع HYSYS) به شرکت Honeywell کرد. اما توافق شد که AspenTech همچنان حقوق بازاریابی و توسعه این نرم‌افزار را حفظ کند. از آن زمان تاکنون، AspenTech به بهبود، توسعه و انتشار نسخه‌های جدید HYSYS ادامه داده است و این نرم‌افزار به یکی از ابزارهای مهم شبیه‌سازی فرآیندی در صنایع نفت، گاز، پتروشیمی و شیمی تبدیل شده است.

اسپن هایسیس در قسمت‌های مختلف صنایع شیمیایی کاربردهای فراوانی دارد. از جمله مهم‌ترین این کاربردها عبارتند از:

• شبیه‌سازی حالت پایا (Steady-State Simulation): پیش‌بینی عملکرد فرآیند در شرایط پایدار، محاسبه ترازهای ماده و انرژی، و تحلیل حساسیت نسبت به تغییرات پارامترها

• شبیه‌سازی دینامیکی (Dynamic / Transient Simulation): مدل‌سازی رفتاری گذرا سیستم‌ها در شرایط تغییر (شروع و راه‌اندازی، توقف، اختلالات)، طراحی کنترل فرآیند، بررسی امنیت و قابلیت اطمینان سیستم

• طراحی و اندازه‌گذاری واحدها (Equipment Sizing & Rating): تعیین ابعاد، اندازه و مشخصه‌های طراحی مبدل‌های حرارتی، برج‌های تقطیر، مخازن، کمپرسورها و غیره با استفاده از داده‌های شبیه‌سازی

• بهینه‌سازی فرآیند (Process Optimization / Debottlenecking): جستجوی نقطه کاری بهینه برای حداکثر بازدهی (مثلاً کمینه‌سازی مصرف انرژی، بیشینه کردن تولید) و پیدا کردن گلوگاه‌ها

• تحلیل ایمنی و طراحی فشار (Safety Analysis / Relief & Overpressure Design): سناریوهای خرابی، تعیین فشار ایمن، طراحی سیستم‌های کنترل فشار، ارزیابی ریسک ناشی از تغییرات ناگهانی فرآیند

• آموزش اپراتورها و شبیه‌ساز عملیات (Operator Training & OTS Deployment): استفاده به عنوان شبیه‌ساز عملیاتی برای آموزش رفتار سیستم در شرایط کاری و اختلالات، و افزایش توان اپراتورها در مواجهه با حالات غیرعادی

• ارزیابی اقتصادی و تحلیل هزینه (Economic / Cost Evaluation): برآورد هزینه‌های سرمایه‌ای (CAPEX) و عملیاتی (OPEX) بر پایه مدل فرآیند شبیه‌سازی‌شده، تحلیل سناریوهای اقتصادی

• یکپارچه‌سازی با نرم‌افزارهای دیگر و اتوماسیون (Coupling / Integration with External Tools): ارتباط با Excel، MATLAB، Python و دیگر سیستم‌ها برای تبادل داده، مدل کنترل و اتوماسیون

• شبیه‌سازی فرآیندهای جداسازی پیچیده (Separation / Distillation / Absorption / Extraction): مدل‌سازی برج تقطیر، تعادل فازی مایع–بخار، فرآیند جداسازی با حلال، تقطیر جذبی، جذب گازها و غیره

• مطالعه فرآیندهای گاز، نفت و پتروشیمی (Upstream, Midstream, Downstream Applications): شبیه‌سازی پالایش نفت خام، پردازش گاز طبیعی، شبکه‌های انتقال، LNG، بهینه‌سازی جریان‌های نفت و مشتقات

• طراحی مطالعات امکان‌سنجی (Feasibility / Conceptual Studies): مقایسه گزینه‌های طراحی مختلف، انتخاب پیکربندی بهینه، پیش‌بینی معیارهای عملکرد اولیه پروژه قبل از سرمایه‌گذاری قطعی

• شبیه‌سازی فرآیندهای جذب کربن / جداسازی آلاینده‌ها (Carbon Capture / Emission Modeling): مدل‌سازی جداسازی CO₂ یا سایر گازها از جریان‌های گازی در صنایع مختلف مانند نیروگاه‌ها، صنایع شیمیایی، سیمان و غیره

اسپن پلاس Aspen Plus

اسپن پلاس یک ابزار مدل‌سازی فرآیند برای طراحی مفهومی، بهینه‌سازی و نظارت بر عملکرد برای صنایع شیمیایی، پلیمری، مواد شیمیایی ویژه، فلزات و مواد معدنی، و صنایع زغال سنگ است. همچنین می‌توان از آن برای تعادل جرم و انرژی، شیمی فیزیک، ترمودینامیک، مهندسی واکنش شیمیایی، عملیات واحد، طراحی فرآیند و کنترل فرآیند استفاده کرد. همان‌طور که در دوره آموزش اسپن پلاس Aspen Plus تدریس می‌شود، به طور کلی می‌توان گفت که Aspen Plus ابزار بهتری برای طراحی فرآیندهای شیمیایی عمومی تر مانند مواد شیمیایی، دارویی و غیره است، در حالی که HYSYS برای عملیات هیدروکربنی، پتروشیمی، نفت مانند گاز طبیعی، گازهای مایع، نفت خام بهترین است.

نرم‌افزار Aspen Plus ریشه در پروژه تحقیقاتی سیستم پیشرفته برای مهندسی فرآیند (ASPEN: Advanced System for Process Engineering) در دانشگاه MIT و با حمایت وزارت انرژی ایالات متحده دارد که در دهه ۱۹۷۰ آغاز شد و هدفش توسعه ابزارهای شبیه‌سازی فرآیندهای شیمیایی بزرگ‌مقیاس بود. در سال ۱۹۸۱ شرکت AspenTech تأسیس شد تا این فناوری را تجاری‌سازی کند و اولین نسخه‌های Aspen Plus تحت نام آن ارائه گردید. از آن زمان، Aspen Plus طی دهه‌ها توسعه یافته و امکانات پیشرفته‌ای مانند ماژول‌های تعادل فازی، واکنش‌ها، خواص فیزیکوشیمیایی پیچیده، و بهینه‌سازی اقتصادی را در خود جای داده است، به طوری که این نرم‌افزار به یکی از ابزارهای بنیادی در صنعت شیمی برای طراحی، تحلیل و بهینه‌سازی فرآیندها تبدیل شده است.

کاربردهای مهم این نرم‌افزار در صنایع شیمیایی به شرح زیر هستند:

• تحلیل جداسازی و فرآیندهای چند ستونه (Multiple-Column Separation, Distillation, Absorption، Extraction): مدل کردن برج‌های تقطیر، جداسازی فازی، فرآیندهای جذب/جذب مجدد، استخراج شیمیایی و تنظیم شرایط بهینه جداسازی

• مدل‌سازی واکنش‌های شیمیایی (Reactor Modeling & Kinetics): تعریف سیستم‌های واکنشی (تک‌واکنش، چندواکنش موازی یا متوالی)، ردیابی تبدیل‌ها و محاسبه آگاهی از شرایط بهینه در راکتورها

• ارزیابی خواص فیزیکوشیمیایی و تعادل فازی (Property Estimation & Phase Equilibrium): استفاده از پایگاه داده گسترده مواد، مدل‌های ترمودینامیکی مختلف (مانند معادلات وضعیت، مدل‌های ضریب فعالیت)، و تخمین خواص ترکیبات و مخلوط‌ها

• بهینه‌سازی فرآیند (Process Optimization و Sensitivity / What-If Analysis): یافتن شرایط بهینه عملیاتی (مثلاً کمینه‌سازی هزینه انرژی، حداکثر بازده محصول) و تحلیل حساسیت پارامترهای کلیدی

• طراحی مقدماتی واحدها (Preliminary Equipment Design / Sizing): پس از شبیه‌سازی، می‌توان ابعاد تقریبی مبدل‌های حرارتی، برج‌ها، راکتورها و غیره را برآورد کرد.

• شبیه‌سازی فرآیندهای ترکیبی Batch / Continuous و فرآیندهای مختلط (Mixed-Mode / Hybrid Processes)
  مدل کردن سیستم‌هایی که شامل ترکیبی از عملیات پیوسته (Continuous) و ناپیوسته (Batch) هستند.

• تحلیل پایداری و طراحی ایمنی (Safety Analysis, Transient Studies via Aspen Plus Dynamics)
  برای سناریوهای گذرا مثل استارتاپ، توقف ناگهانی، نوسانات، و طراحی سیستم‌های کنترل اضطراری از نسخه دینامیکی Aspen Plus (Aspen Plus Dynamics) استفاده می‌شود.

• مدل‌سازی فرآیندهای نو و پایدار (Sustainability / Novel Processes, e.g. Bio-Processes, Polymers, نوآوری‌ها)
  مدل‌سازی فرآیندهای مرتبط با بیوتکنولوژی، فرآیندهای پلیمر، تبدیل زیست‌توده، جداسازی گازهای گلخانه‌ای، و فرآیندهای جدید با هدف کاهش مصرف انرژی و پسماند

• عیب‌یابی فرآیند (Troubleshooting و Debottlenecking)
  بررسی عملکرد واحدهای موجود، تشخیص نقاط ضعف یا گلوگاه و پیشنهاد بهبود در طراحی یا شرایط عملیاتی

نرم‌افزارهای شبیه‌سازی جریان

نرم‌افزارهای سی اف دی CFD

ابزارهای مدل‌سازی نرم‌افزاری مبتنی بر CFD، که در جوامع علمی و مهندسی محبوب هستند عبارتند از: ANSYS CFX، ANSYS Fluent، ANSYS Multiphysics، COMSOL Multiphysics، FLOW-3D، STAR-CD و STAR-CCM+ و OpenFOAM. پرکاربردترین ابزارهای نرم‌افزاری تجاری مانند ANSYS Fluent و STAR-CCM+ بر اساس روش حجم محدود هستند که در دوره‌های گروه آموزشی پارس پژوهان تدریس می‌شوند. در حالی که انسیس سی اف دی از روش حجم کنترل مبتنی بر المان محدود استفاده می کند. از سوی دیگر، COMSOL Multiphysics مبتنی بر روش اجزای محدود است.

برخی ابزارها نیز رویکرد متفاوتی دارند. برای مثال ANSYS CFX مدل‌سازی را با حجم کنترل مبتنی بر المان محدود (node-based finite control volume) انجام می‌دهد که تفاوتی ظریف اما معنادار با حجم محدود مبتنی بر سلول دارد (در CFX حجم مرجع حول گره‌ها تعریف می‌شود). همچنین COMSOL Multiphysics بر اساس روش اجزای محدود (Finite Element Method) طراحی شده است. در این روش معادلات بر روی المان‌ها (مثلاً مثلث یا تترائدر) تقریبی شده و تابع پایه درون المان‌ها تعریف می‌شود که در بسیاری کاربردها امکان انعطاف بالا در هندسه‌ها و شرایط مرزی پیچیده را می‌دهد. این تفاوت بنیادی در گسسته‌سازی، موجب می‌شود هر ابزار مزایا و معایب خاص خود را در زمینه دقت، پایداری عددی، سازگاری هندسی و کارایی محاسباتی داشته باشد.

کاربردهای مهم نرم‌افزارهای مبتنی بر CFD در مهندسی شیمی و صنایع فرآیندی عبارتند از:

• طراحی و بهینه‌سازی راکتورها (Reactor Design & Optimization)
  شبیه‌سازی جریان سیال، انتقال حرارت، و واکنش‌های شیمیایی داخل راکتور برای انتخاب هندسه بهینه، توزیع دما و ترکیب، و کاهش نقاط داغ یا مناطقی با اختلاط ناکافی

• شبیه‌سازی جریان چند فازی (Multiphase Flow): مدل کردن تعاملات بین فازها (گاز–مایع، مایع–جامد، گاز–مایع–جامد) در تجهیزاتی مثل ستون‌های حبابی، راکتورهای معلق، یا سیستم‌های پاششی

• اختلاط و یکنواخت‌سازی (Mixing / Blending / Stirred Tanks): تحلیل جریان داخل مخازن هم‌زن، تعیین الگوهای جریان، نقاط مرده (dead zones)، و بهینه‌سازی سرعت، طراحی پره‌ها و محل ورود مواد افزودنی

• انتقال جرم و مدل‌سازی انتقال گونه‌ها (Mass Transfer & Species Transport): بررسی نحوه انتشار و تبادل گونه‌ها (مثلاً انتقال گاز به مایع، نفوذ بین لایه‌ها، دیفیوژن ترکیبی) همراه با جریان سیال و واکنش شیمیایی

• انتقال حرارت، تشعشع و جریان گرمایی (Heat Transfer & Thermal Modeling): شبیه‌سازی انتقال حرارت رسانشی، جابجایی‌ای و تشعشعی در تجهیزات فرآیندی مثل مبدل‌های حرارتی، کوره‌ها و راکتورهای گرماده

• تحلیل ایمنی، پخش آلاینده‌ها و سناریوهای نشت (Safety & Dispersion / Leakage Analysis): مدل‌سازی پخش گازهای سمی یا قابل اشتعال پس از نشت، طراحی سیستم‌های تهویه، ایمنی محیطی، و بررسی رخدادهای گذرا (مثلاً انفجار جزئی یا بازتاب حرارتی)

• مقیاس‌بندی، انتقال از آزمایش به صنعتی (Scale-up / Scale-down): استفاده از نتایج CFD برای پیوند طراحی آزمایشی کوچک با شرایط صنعتی بزرگ، و پیش‌بینی رفتار در مقیاس بزرگتر

• فشرده‌سازی فرآیندها و طراحی نوآورانه (Process Intensification / Novel Equipment Design): بهینه‌سازی تجهیزات یا ترکیب عملیات برای کاهش حجم، انرژی یا هزینه، مانند طراحی راکتورهای میکرو، مبدل‌های سطح بالا یا فرآیندهای چند وظیفه‌ای

سخت‌افزار مورد نیاز برای نصب نرم‌افزارهای مهندسی شیمی

برای استفاده بهینه از نرم‌افزارهایی که در این مقاله معرفی شدند، لازم است تا بدانیم هر کدام از آن‌ها از نظر سخت‌افزاری به چه حداقل‌هایی نیاز دارند. بنابراین در جدول زیر این حداقل‌ها را بر اساس معیارهای مختلف (در سال 2025) نوشته‌ایم:

قیمت نرم‌افزارهای مهندسی شیمی

اگر در ایران زندگی می‌کنید، می‌توانید نسخه کرک‌شده این نرم‌افزارها را از سایت‌های معتبر دانلود نمایید و استفاده کنید. اگر خارج از ایران هستید، می‌توانید با پرداخت هزینه‌ای برای لایسنس، اشتراک آن‌ها را خریداری کنید و شروع به استفاده نمایید. این قیمت‌ها می‌توانند بر اساس سطح امکانات نرم‌‌افزار و سطح پشتیبانی، متفاوت باشند. در جدول زیر مقدار تقریبی آن‌ها (در سال 2025) را نوشته‌ایم:

میزان استفاده از نرم‌افزارهای مهندسی شیمی در کشورهای مختلف

از آنجایی که نرم‌افزارهایی که در این مقاله به معرفی آن‌ها پرداختیم جزو پرکاربردترین نرم‌افزارهای رشته مهندسی شیمی هستند، استفاده از آن‌ها در صنایع شیمیایی سراسر جهان رایج است. اما اگر نگاه دقیق‌تری داشته باشیم، کشورهایی که صنایع شیمیایی در آن‌ها اهمیت زیادی دارد و رو به پیشرفت است، تقاضای بیشتری برای متخصصی این نرم‌افزارها دارند. مهم‌ترین این کشورها عبارتند از:

• ایالات متحده آمریکا
• چین
• کره جنوبی
• آلمان
• امارات متحده عربی
• عربستان

جمع‌بندی

در این مقاله به معرفی 7 نرم‌افزار پرکاربرد در مهندسی شیمی پرداختیم. با توجه به توسعه صنایع شیمیایی در داخل و خارج از کشور، یادگیری و تسلط به این نرم‌افزارها می‌تواند مزیت رقابتی محسوب شود و زمینه‌‌های ورود شما به بازار کار و کسب درآمد دلخواه را فراهم آورد. بنابراین پیشنهاد می‌کنیم که این ابزارها و نرم‌افزارها را به صورت کاربردی یاد بگیرید تا بتوانید از دانش خود در پروژه‌های واقعی استفاده کنید.

نویسنده: فائزه کاظمی زاد، کارشناس مهندسی شیمی