Near-optimal operation of LNG liquefaction processes by means of regulation
| dc.contributor.advisor | Wozny, Günter | en |
| dc.contributor.author | Heldt, Steffen | en |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaften | en |
| dc.date.accepted | 2011-06-24 | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-20T20:42:21Z | |
| dc.date.available | 2011-08-31T12:00:00Z | |
| dc.date.issued | 2011-08-31 | |
| dc.date.submitted | 2011-08-31 | |
| dc.description.abstract | Mit ihren mehr als 4000 in Betrieb genommenen Anlagen ist die Engineering Division der Linde AG führend unter den international agierenden Anlagenbauern mit Fokus auf Olefin-, Erdgas- und Luftzerlegungsanlagen, sowie Wasserstoff- und Synthesegasanlagen. Zunehmende Nachfrage nach und Konkurrenz um natürliche Ressourcen motivieren die Kunden der Linde Engineering Division zu verbesserter Effizienz bzw. niedrigerem Energie- und Materialeinsatz beim Anlagenbetrieb. Durch die Vorgabe einer effizienten Produktion sind die meisten aktuell geplanten und gebauten Anlagen hochintegrierte Komplexe, optimiert für bestimmte Designbedingungen. Da die Bedingungen während des Betriebs von den Designbedingungen abweichen, müssen die unabhängigen Eingangsgrößen angepasst werden um die Anlage an ihrem optimalen Arbeitspunkt zu halten. Diese Maßnahme wird als Optimale Störgrößenkompensation bezeichnet. In hoch-automatisierten Anlagen werden modellbasierte Regelungstechnologien wie Real Time Optimization zum Einsatz gebracht um Eingangsgrößenanpassungen zur optimalen Störgrößenkompensation zu berechnen. Allerdings bringen diese Technologien gewisse Nachteile mit sich und sind unter anderem deshalb kein Standardausrüstungsgegenstand von bestimmten Anlagentypen wie z.B. Erdgasverflüssigungsprozessen. Um dennoch einen optimalen Anlagenbetrieb zu erreichen, wurde in dieser Arbeit eine Basisregelungstechnologie zum Einsatz gebracht. Ein Schlüsselkonzept davon besagt, dass für ein bestimmten Verflüssigungsprozess Prozessgrößenkombinationen existieren, die fast unveränderlich in Bezug auf optimale Störgrößenkompensation sind. Die Strategie, diese Prozessgrößenkombinationen als Regelgrößen auszuwählen und sie an bestimmten Sollwerten zu fixieren, führt dann inhärent zu nahezu optimalem Anlagenbetrieb. Sätze von Regelgrößen, die zu nahezu optimalen Anlagenbetrieb führen, werden gewöhnlich Selbst-optimierende Regelungsstrukturen genannt. Sie können offline mittels rigoroser Prozessmodelle bestimmt und dann als einfache Basisregelkreise in der Regulierungsebene der Regelungshierarchie installiert werden. Selbst-optimierende Regelung bietet einige Vorteile gegenüber modellbasierter Regelung, unter anderem Einfachheit, Akzeptanz bei Betriebspersonal und Wiederverwendbarkeit. Modellbasierte Regelung kann generell bessere Genauigkeit bei der Betriebsoptimierung erzielen als selbst-optimierende Regelung, weshalb die Kombination beider Technologien nützlich sein kann. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung von selbst-optimierenden Regelungsstrukturen für LNG Verflüssigungsprozesse wie dem einfachen SMR Kreislauf, dem Linde-eigenen LIMUM® Kreislauf, sowie dem Linde/Statoil-eigenen MFC® Prozess. Für die Erzeugung von hoch-qualitativen Prozessmodellen wurde das Modell des spiralgewundenen Wärmeübertragers als Teil des Linde-hausinternen Prozesssimulators OPTISIM® weiterentwickelt. Die Verbesserung gegenüber dem Vorgängermodell ist die Berücksichtigung von dynamischer Akkumulation von Fluidmasse und -energie, sowie die Verwendung von speziellen hoch entwickelten empirischen Korrelationen für Wärmeübergang und Druckverlust. Das weiterentwickelte Modell wurde zufriedenstellend anhand von historischen Messdatensätzen validiert. Die öffentlich zur Verfügung stehenden Methoden für die Identifikation von selbst-optimierenden Regelungsstrukturen wurden als zu restriktiv eingeschätzt, da sie nur für bestimmte strukturell limitierte Lösungen eingesetzt werden können. Aufgrund dieses Defizits wurde eine neue Identifikationsmethode entwickelt. Diese ist in der Lage Regelungsstrukturen zu finden, bei denen jede Regelungsgröße aus einer Linearkombination eines individuellen Prozessgrößensatzes bestehen kann. Neben der konzeptionellen Überlegenheit ist die neue Methode auch qualitativ vorteilhaft, was anhand einer numerischen Studie mit zufälligen Anlagenmodellen gezeigt werden konnte. Neue Regelungsstrukturen für die drei oben genannten Erdgasverflüssigungsprozesse wurden mittels der neuen Identifikationsmethode ermittelt. Die Resultate wurden zufriedenstellend anhand von nichtlinearen stationären Untersuchungen verifiziert. Die neuen Regelungsstrukturen des LIMUM® Kreislaufs und des MFC® Prozesses erzielten eine ökonomische Verbesserung im Vergleich zu konventionellen Regelungsstrukturen. Um die Integrität der neuen Regelungsstrukturen sicher zu stellen, wurde zusätzlich deren technische Realisierbarkeit anhand dynamischen Betrachtungen untersucht. | de |
| dc.description.abstract | With more than 4000 completed plant projects, the Engineering Division of the Linde AG ranks among the leading international plant contractors, with focus on the key market segments olefin plants, natural gas plants, air separation plants, as well as hydrogen and synthesis gas plants. Increased demand and competition for natural resources force the customers of the Linde Engineering Division to improve their efficiency in energy and material utilization. Due to the need of efficient production, most state-of-the-art plants are highly integrated compounds, optimized for certain design conditions. As the conditions during operation vary from design conditions, adjustments of independent input variables are necessary in order to keep the plants at optimum. This is referred to as optimal disturbance compensation. In highly automated plants, model based controller techniques such as real-time optimization are used to calculate input adjustments for optimal disturbance compensation. However, these techniques suffer from several disadvantages and are thus no standard feature of several plant types such as liquefied natural gas (LNG) liquefaction plants. In order to nevertheless provide optimal operation, a regulatory control technique was considered in this work. A key concept thereof is that for a particular liquefaction process, there may exist process variable combinations which are almost invariant with respect to optimal disturbance compensation. Thus, the strategy of selecting these process variables as controlled variables and keeping them at fixed setpoints inherently leads to almost optimal operation. Sets of controlled variables which provide inherent optimal operation are commonly referred to as self-optimizing control structures. They can be determined offline using rigorous process models and can then be installed as simple control loops in the regulatory layer. Self-optimizing control offers several advantages over model based control such as simplicity, high operator acceptance, reusability, among others. In general, model based control may achieve a better optimization accuracy than self-optimizing control which makes a combination of both technologies beneficial. This work aims to develop self-optimizing control structures for LNG liquefaction processes such as the simple SMR cycle, the Linde proprietary LIMUM® cycle and the Linde/Statoil proprietary MFC® process. For sake of high quality process models, the model of a spiral wound heat exchanger, the major equipment of LNG liquefaction processes, was further developed as part of the Linde in-house simulator OPTISIM®. The improvement to predecessor models is the consideration of mass and energy hold-up of streams and the use of highly sophisticated empirical correlations. The model was satisfactorily tested against historical measurement data. The publicly available methods for the identification of self-optimizing control structures were considered too restrictive as they are only capable of calculating certain structurally limited solutions. Due to this shortcoming, a new identification method was developed. The method manages to find control structures in which each controlled variable can consist of a linear combination of an individual process variable subset with individual set size. Beside the conceptual superiority of the new method, its advance in optimality was proven by a numerical study with randomly generated plant models. New control structures for the three LNG liquefaction processes mentioned above were calculated by the use of the new identification method. The results were satisfactorily verified by nonlinear steady-state investigations. For both, the LIMUM® cycle and the MFC® process, the new control structures turned out to be economically beneficial compared to conventional control structures. For the sake of integrity, the technical realizability of the new control structure was investigated by dynamical considerations. | en |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:kobv:83-opus-32037 | |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/3244 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2947 | |
| dc.language | English | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten | en |
| dc.subject.other | Gewickelte Wärmeübertrager | de |
| dc.subject.other | LNG Kreisläufe | de |
| dc.subject.other | Selbst-optimierende Regelung | de |
| dc.subject.other | LNG cycles | en |
| dc.subject.other | Self-optimizing control | en |
| dc.subject.other | Spiral wound heat exchangers | en |
| dc.title | Near-optimal operation of LNG liquefaction processes by means of regulation | en |
| dc.title.translated | Nahezu optimaler Betrieb von LNG-Verflüssigungsprozessen mittels Regulierung | 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 | 3203 | |
| tub.identifier.opus4 | 3033 | |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |
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