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Main Title: Untersuchungen zur stochastischen Online Optimierung kontinuierlicher Destillationsprozesse unter Unsicherheiten
Translated Title: Research on Stochastic Online Optimization of Continuous Distillation Process under Uncertainties
Author(s): Wendt, Moritz
Advisor(s): Wozny, Günter
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaften
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: Bis zu 40% des gesamten Energiebedarfs für Chemieanlagen werden durch Destillationsprozesse verursacht. Daher sind effiziente Methodiken zur optimalen Energieeinsparung gerade bei Destillationsprozesse stets erstrebenswert. Dieses gilt sowohl für kontinuierliche als auch für Batch Prozesse, die Untersuchungen in dieser Arbeit beschränken sich jedoch lediglich auf die kontinuierlichen Prozesse. Eine wichtige apparative Maßnahme zur Energieeinsparung ist die stoffliche und energetische Kopplung zwischen einer Hochdruckkolonne (HP) und einer Niederdruckkolonne (LP), womit eine Einsparung von bis zu 50 % möglich ist.. Ein weiterer Aspekt ist jedoch die energetisch optimale Betriebsführung. Vor allem dieser Aspekt ist Forschungsschwerpunkt dieser Arbeit. Für eine optimale Betriebsführung kontinuierlicher Destillationsprozesse, müssen die zeitlichen Verläufe der frei steuerbaren Betriebsparameter stets vorausschauend entschieden werden. Dafür sind vollständige Kenntnisse des Prozessmodells, des momentanen Zustands und der zeitlichen Verläufe der sich ständig ändernden Randbedingungen, wie z. B. Feedbedingungen erforderlich. In der Realität sind die Kenntnisse jedoch zumeist unvollständig oder gar nicht vorhanden. Die Untersuchungen dieser Arbeit konzentrieren sich daher vor allem auf Methodiken zur Berücksichtigung von Unsicherheiten, insbesondere bei den Feedbedingungen und den Modellparametern, für die energetisch optimale Betriebsführung. Basis all dieser Untersuchungen ist die destillative Trennung des binären Gemisches Methanol/Wasser in der Zweidruckanlage im Technikum des Instituts für Prozess- und Anlagentechnik. An dieser Pilotanlage werden zunächst experimentelle Voruntersuchungen zur Modellvalidierung sowohl für den stationären als auch für den dynamischen Betrieb durchgeführt. Die daraus gewonnen Erkenntnisse werden hinterher für Simulationsstudien zur Abschätzung des Optimierungspotenzials verwendet. Für die optimale Betriebsführung wird von der Annahme ausgegangen, dass der Anlage ein Feedtank als Zwischenpuffer für den Feed vorgeschaltet ist, sodass mit dem Zulauf vom Tank zur Kolonne ein weiterer Freiheitsgrad zur Verfügung steht. Unter dieser Vorgabe erfolgt die Durchführung numerischer und experimenteller Untersuchungen zur deterministischen Offline Optimierung unter der Annahme, dass sämtliche Prozessgrößen bekannt sind. Zur Untersuchung von Unsicherheiten geht es zunächst um die Grundsatzfrage, ob während des laufenden Prozesses zunächst die Wirkung der Unsicherheiten abgewartet wird bevor optimale Steuertrajektorien entschieden werden („Wait and See“), oder ob die Unsicherheiten schon im Voraus berücksichtigt werden („Here and now“). Die erstgenannte Strategie führt zur Online Optimierung mit ständiger Reoptimierung im bewegten Zeithorizont („Moving Horizon“). Für die Letztgenannte Strategie müssen bewirkte Unsicherheiten bei zuvor determinierten Prozessrestriktionen definitorisch erfasst werden. In dieser Arbeit wird die Hantierung mit Wahrscheinlichkeitsrestriktionen schwerpunktmäßig untersucht. Für die Berechnungsmethodik ist entscheidend, ob unsichere Eingangs- und beschränkte Ausgangsgrößen im linearen oder nichtlinearen Zusammenhang stehen. Für die Anwendbarkeit auf kontinuierliche Destillationsprozesse werden für beide Fälle Methodiken modifiziert bzw. neu entwickelt. Besonders robust aber sehr rechenintensiv ist eine geeignete Kombination beider o.g. Strategien. Auch in dazu werden numerische Untersuchungen für kontinuierliche Destillationsprozesse durchgeführt.
Among the entire energy consumption for chemical plants, up to 40 % are consumed by distillation processes. Thus, the development of efficient methods for optimal energy saving is a significant task for continuous as well as batch distillation processes. However, the reseach in this work is only focused on continuous distillation processes. The mass and heat integration between a high pressure column (HP) and a low pressure column is well-known as an energy saving measure for design optimization. However, the optimal operation strategy is a challenging task as well. Mainly this task is the main focus of this research work. For an optimal operation policy of continuous distillation processes, the trajectories of the free control parameters need to be decided in advance. For this purpose, full knowledge of the process model, the current state and the trajectories of the permanently changing boundary conditions, such as feed conditions, is required. However, in reality the required knowledge is mostly incomplete or even not existent. Thus, the research of this work mainly focuses on methodologies for energetically optimal operation policies with the consideration of uncertainties, specifically at the feed conditions and the model parameters. All this research is based on the distillation process for the separation of the binary mixture methanol/water in the two pressure column system of the pilot plant stations of the institut for process and plant technology. First of all, experimental research is carried out for model validation for the stationary and the dynamic operation at this pilot plant. The gained cognitions are used for simulation studies for estimating the potential for optimization. For the optimal operation policy, the existence of an upstream feed vessel as a middle buffer is assumed, which gives one more degree of freedom. Based on this assumption, deterministic offline optimization is carried out, where all process variables are supposed to be known. For the research of the impact of uncertainties, the basic question is, whether the effect of the uncertainties during the running process is temporized first before deciding for the optimal trajectories of the controls (“Wait and See”), or the uncertainties are taken into consideration in advance (“Here and now”). The former strategy leads to online optimization with frequently repeated reoptimization in a moving horizon. For the latter strategy, the resulting uncertainties of the constrained output variables need to be defined. In this work, the approach of transforming inequality constraints into chance constraints is mainly researched. For the methodology of computing chance constraints, it is critical, whether the relation between the uncertain input and the constrained output is linear or not. For the applicability to continuous distillation processes, numerical methods will be modified or newly developed for both cases. A suitable combination of both strategies mentioned above is particularily robust but computationally expensive. Also for this combining strategy, numerical research is carried out for continuous distillation processes.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus-10939
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/1490
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1193
Exam Date: 12-Apr-2005
Issue Date: 20-Sep-2005
Date Available: 20-Sep-2005
DDC Class: 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Subject(s): Destillation
Online
Optimierung
Stochastik
Unsicherheiten
Distillation
Online
Optimization
Stochastic
Uncertainties
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