Sustainability assessment and decision making in chemical process design

dc.contributor.advisorWozny, Günteren
dc.contributor.authorOthman, Mohamad Rizza binen
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlin, Fakultät III - Prozesswissenschaftenen
dc.date.accepted2011-09-16
dc.date.accessioned2015-11-20T20:45:02Z
dc.date.available2011-10-18T12:00:00Z
dc.date.issued2011-10-18
dc.date.submitted2011-10-18
dc.description.abstractDie Nachhaltigkeit stellt eine große Herausforderung für Ingenieure und Manager in der Industrie dar. Gerade auf dem Gebiet der Prozessentwicklung oder dem Prozess-System Engineering (PSE), ist die Nachhaltigkeit des Prozessdesigns vor allem in den frühen Phasen der Prozessentwicklung von enormer Bedeutung. Bei der Nachhaltigkeit im Prozess-Design geht es um das Finden der besten Lösung, die neben der techno-ökonomischen Leistungsfähigkeit, gerade die ökologischen und sozialen Auswirkungen betrachtet und bewertet. Hierfür wird ein Konzept bestehend aus: Nachhaltigkeit, Bewertung und Auswahl (SAS) vorgeschlagen, in dem die Bewertung der Nachhaltigkeit mehrerer Design-Alternativen mittels eines methodischen Ansatzes, des „Analytic Hierarchy Process“ (AHP) durchgeführt wird. Eine „Multi Criteria Decision Making“ (MCDM) Methodik führt hierbei zur systematischen Auswahl eines nachhaltigen Designs. Dabei werden zunächst eine Reihe von Indikatoren vorgeschlagen, sogenannten harte (quantitative) und weiche (qualitative) Indikatoren, die sich für das frühe Prozess-Design Assessment eignen. Die Indikatoren und der AHP bilden die Grundlage der Forschungsarbeit, und werden zu einem Arbeitswerkzeug durch eine systematische und modulare Nachhaltigkeitsbewertung unter zu Hilfenahme von Entscheidungshilfen, wie moderner Simulationsverfahren und Tabellenkalkulationen weiterentwickelt. Das Programm wurde erfolgreich in der Beurteilung und Auswahl einer nachhaltigen Option zweier Biodiesel Prozess-Alternativen getestet, ein Alkali-basiertes System und einem überkritischem Methanol. Daneben beschäftigt sich diese Arbeit auch mit Aspekten der Entscheidungsfindung. So wurde die Wirkung der verschiedenen Entscheidungsprozesse auf die gefundene Lösung untersucht. In der Arbeit wird die entwickelte Methode mit der IChemE Nachhaltigkeit Metriken (2002) für die Beurteilung der gleichen Biodiesel Fallstudie miteinander verglichen. Es zeigt sich, dass das Problem-Modell die Gestaltung nachhaltig beeinflusst. Es wird vorgeschlagen, die Indikatoren klar zu definieren, ebenso wie die Beurteilungsgrenzen vorzugeben. Daneben wird eine Score-Scoring-Methode vorgeschlagen, um negative Entscheidungen in dem AHP Auswertungsschritt zu verhindern. Mit Hilfe eines regelbasierten Ansatzes werden die Lösungen gewichtet, wobei sowohl positive und negative Werte auftreten, um die endgültige Auswahl und die Ranking-Lösung zu erhalten. Die Funktionalität wurden erfolgreich für die Auswahl und Platzierung von mehreren Biodiesel Prozess-Alternativen in Gegenwart von verschiedenen Szenarien getestet. Daneben wurde eine neue Reihe von Entscheidungsmodellen vorgeschlagen, in der die Abhängigkeit der Indikatoren im Bestimmungsprozess für Ingenieure und Manager enthalten sind. Mit dem „Analytic Network Process“ (ANP), können komplexe Strukturen und Verknüpfungen erfasst werden, für die Bewertung und die Auswahl eines nachhaltigen Biodiesel Prozess-Design. Das Konzept wurde in die chemische Ingenieurausbildung eingebunden und getestet. In einem computergestützten Prozess-Design (CAPD) an der TU Berlin, wurde ein 1-Tages-Kurs integriert, um die Bewertung der Studenten auf die neue Idee zu erhalten. Es konnte festgestellt werden, dass im Rahmen des Kurses das Interesse der Studenten für Nachhaltige Entwicklung in der Prozessindustrie gewonnen werden konnte. Der entwickelte Ansatz besitzt großes Potenzial ist und eröffnet Studenten die Möglichkeit schnell Lösungen zu erarbeiten. Damit besitzen die Studierenden erste praktische Erfahrungen auf dem Gebiet der Nachhaltigkeitsanalyse.de
dc.description.abstractSustainability in industries offers a big challenge to engineers and managers. Particularly in process system engineering (PSE), it is important to address the challenges of design for sustainability especially in the early stages of process development. Considering sustainability in process design is about finding the best solution that not only considers its techno-economic performance but also the environmental and social impacts. In the light of this, we proposed a concept called sustainability assessment and selection (SAS) which perform sustainability assessment to several design alternatives and adopting analytic hierarchy process (AHP); a multi criteria decision making (MCDM) methodology, to systematically select a sustainable design. In doing so, we first proposed a set of indicators; hard (quantitative) and soft (qualitative), which suitable for early process design assessment. Having the indicators and AHP as the basis of our research we further expand it by developing a systematic and modular sustainability assessment and decision making tool utilizing state of the art process simulators and spreadsheets. The tool was successfully tested in assessing and selecting sustainable option of two biodiesel process designs; alkali-based system and supercritical methanol. Apart from that, our research also touches several aspects on decision making. One of them is to found out the effect of different decision model topology to solution preferability. We compared two methods; ours and IChemE sustainability metrics (2002), assessing the same biodiesel case study and our observation shows that the problem model does affect the design preferability. It suggested, for a more meaningful result to clearly define the indicators and the assessment boundaries. Other than that, we also proposed a score-based scoring methodology to overcome negative preferences in AHP evaluation step. Using a rule-based approach, the scores which may span over positive and negative values are treated to elicit the final selection and ranking solution. Its functionality were successfully implemented for selection and ranking of several biodiesel process designs in presence of various positive and negative scenarios. We also proposed a new set of decision model that include interdependency indicators which are determinant to engineers and managers. Using analytic network process (ANP), it able to capture those complexities and interacting environment for ranking and selecting sustainable biodiesel process design. Apart from that, we also introduce the concept into chemical engineering education. In a computer aided process design (CAPD) course at TU Berlin, we conduct a 1-day course to process engineering students to find out their response to the idea. From the evaluation form we found that the course was able to attract the interest of these students. We believed this approach is potentially useful and would add an extra edge to the students for their future career.en
dc.identifier.uriurn:nbn:de:kobv:83-opus-32516
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/3263
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2966
dc.languageEnglishen
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/en
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeitenen
dc.subject.otherAnalytic hierarchy process (AHP)de
dc.subject.otherAusbildungde
dc.subject.otherBiodieselde
dc.subject.otherEntscheidungsfindungde
dc.subject.otherNachhaltigkeitde
dc.subject.otherAnalytic hierarchy process (AHP)en
dc.subject.otherBiodieselen
dc.subject.otherDecision makingen
dc.subject.otherEducationen
dc.subject.otherSustainabilityen
dc.titleSustainability assessment and decision making in chemical process designen
dc.title.translatedNachhaltigkeitsanalyse und Entscheidungsfindung zum Design Chemischer Prozessede
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfree*
tub.affiliationFak. 3 Prozesswissenschaften::Inst. Prozess- und Verfahrenstechnikde
tub.affiliation.facultyFak. 3 Prozesswissenschaftende
tub.affiliation.instituteInst. Prozess- und Verfahrenstechnikde
tub.identifier.opus33251
tub.identifier.opus43052
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

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