Plantwide Optimizing Control for the Continuous Bio-Ethanol Production Process
| dc.contributor.advisor | Wozny, Günter | en |
| dc.contributor.author | Ochoa Cáceres, Silvia Mercedes | en |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaften | en |
| dc.date.accepted | 2010-04-26 | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-20T19:30:50Z | |
| dc.date.available | 2010-04-29T12:00:00Z | |
| dc.date.issued | 2010-04-29 | |
| dc.date.submitted | 2010-04-29 | |
| dc.description.abstract | In der vorliegenden Arbeit wurde die Plantwide Optimizing Control (PWOC) für die kontinuierliche Bio-Ethanolproduktion untersucht. Diese Methode integriert Real-Time Optimization (RTO) und Regelung für den optimalen Betrieb in zwei verschiedene Aufgaben. Die erste ist eine lokale dezentralisierte Regelungsaufgabe, die aus der Identifizierung und dem Entwurf benötigter lokaler Regelkreise für die Erfüllung der Primärregelungsziele des Prozess (z.B. sicherer Betrieb, Umweltschutz, Anlageschutz, usw.) besteht. Die zweite ist eine anlagenweite (plantwide) Regelungsaufgabe, die die verfügbaren Freiheitsgrade nutzt um die Prozessrentabilität zu maximieren. Das heißt, dass außer den lokalen Regelkreisen, keine festgelegten Sollwerte vorgegeben werden. Das Prinzip des PWOC Methode ist die Formulierung eines Dynamic Real-Time Optimization (D-RTO) Problems für den ganzen Prozess. Die Berechnungsdauer der Lösung der D-RTO wird durch die Ausführung einer neuen Methode zur Verkleinerung des Durchsuchungsbereich und durch eine neue stochastiche globale Optimierungsmethode (Molecular-Inspired Parallel Tempering - MIPT) stark reduziert. Die Leistung des MIPT Optimierungsalgorithmus wird für verschiedene Probleme bewertet. Es wird nachgewiesen, dass MIPT eine sehr effiziente und hilfreiche Methode ist. Die Verwendung der neuen Methode zur Verkleinerung des Durchsuchungsbereichs und der MIPT Optimierungsmethode führen zu einer leistungsfähigen Lösung des komplizierten Plantwide Control (PWC) Problems (z.B. für den kontinuierlichen Bio-Ethanol Produktionsprozess). Zwei verschiedene PWOC Architekturen werden verwendet: Die Single-Layer Direct Optimizing Control Architektur und die Multi-Layer without Coordination Architektur. Die Ergebnisse für jede Architektur sind für drei Störungsszenarien untersucht worden: eine bekannte Störung in der Zulaufkonzentration, eine unbekannte Störung in den kinetischen Parametern der Fermentation, und eine unerwartete Steigerung der Rohstoffpreise. Die Leistung der PWOC Architekturen werden mit der Leistung einer dezentralisierten Architektur (mehrere PID Regelkreise) verglichen. Es ist klar geworden, dass die PWOC Methode eine äußerst effiziente Strategie für die Maximierung der Prozessrentabilität darstellt. | de |
| dc.description.abstract | In this work, the Plantwide Control (PWC) problem of a continuous bio-ethanol process is investigated from a Plantwide Optimizing Control (PWOC) perspective. A PWOC methodology is proposed which addresses this problem by integrating real-time optimization and control for optimal operation. The PWOC methodology consists of two main tasks. The first is a local control-oriented task related to the identification and design of necessary local control loops required for satisfying the primary objectives of the process (e.g. safe operation, environmental and equipment protection, etc.). The second is a Plantwide control-oriented task in which the available control degrees of freedom are used for maximizing the process profitability. This means that, excluding the local loops, no pre-defined set points will be either regulated or tracked. The core of the PWOC methodology proposed is the formulation of a Dynamic Real time optimization (D-RTO) problem for the complete process. In this work, two new approaches are proposed for reducing the computational effort of solving this problem in real time. First, it is proposed to shrink the search region in the optimization problem based on the effect of disturbances (both, known and unknown) on the profitability of the process. Second, a new stochastic global optimization algorithm denoted as Molecular-Inspired parallel Tempering (MIPT) is proposed for solving the D-RTO problem. The performance of the MIPT algorithm is evaluated in different challenging case studies, demonstrating to be a very competitive and efficient algorithm, reaching the global optimum with 100% success ratio in most cases without requiring much computational effort. It is shown that incorporating the shrinking approach and the MIPT algorithm results in a very efficient approach for solving the complex problem of controlling a complete, highly interconnected plant, such as the bio-ethanol production process. In addition, two different PWOC approaches have been considered: A Single-Layer Direct Optimizing Control (PWOC-one-layer) and a Multi-Layer without Coordination approach (PWOC-two-layer). The performance of the PWOC-one-layer and PWOC-two-layer schemes is analyzed under three different disturbance scenarios: a known disturbance in the feed concentration, an unknown disturbance in the kinetics parameters of fermentation, and a sudden increase in the raw material price. The performance of the PWOC approaches facing these challenges is compared to the performance when a decentralized Plantwide architecture (i.e. multiple single PID loops) is used, a typical configuration in industry, demonstrating the benefits of using Plantwide Optimization-based Control strategies towards reaching maximum profitability. | en |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:kobv:83-opus-26432 | |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/2745 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2448 | |
| dc.language | English | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 660 Chemische Verfahrenstechnik | en |
| dc.subject.other | Anlagenweite Regelung | de |
| dc.subject.other | Bioethanol | de |
| dc.subject.other | Dynamische Echtzeitoptimierung | de |
| dc.subject.other | Globale Optimierung | de |
| dc.subject.other | Bioethanol | en |
| dc.subject.other | Dynamic real time optimization | en |
| dc.subject.other | Global optimization | en |
| dc.subject.other | Plantwide control | en |
| dc.title | Plantwide Optimizing Control for the Continuous Bio-Ethanol Production Process | en |
| dc.title.translated | Plantwide Optimizing Control für die kontinuierliche Bio-Ethanolproduktion | de |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | free | * |
| tub.affiliation | Fak. 3 Prozesswissenschaften::Inst. Prozess- und Verfahrenstechnik | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 3 Prozesswissenschaften | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Prozess- und Verfahrenstechnik | de |
| tub.identifier.opus3 | 2643 | |
| tub.identifier.opus4 | 2507 | |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |
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