Вашему процесса ограничения с помощью динамического моделирования

Строгий динамический тренажер процесса могут быть использованы для оценки альтернативных стратегий управления для экзотермических реагирующих процесса в целях повышения его безопасности и качества продукции.

Как живые, химические процессы являются динамическими. Являются ли они работать непрерывно, пакетный мудрым или полу-партии, они будут проявлять нестационарного поведения. Стационарные моделирование является полезным инструментом для разработки и оценки единого технологического оборудования, а также комплектных установок. Даже повседневный завод операций, стационарное моделирования были напряжены до максимального, применяя его для извлечения информации о процессе и условиях эксплуатации, которые могут быть меняющихся со временем. Однако даже при такой стратегии растяжения стационарном моделирования было бы использовать только для постоянно управляемых процессов, а не за партии и полу-процессов пакетной обработки.

Динамическое моделирование является инструментом выбора для воспроизведения ожидаемое поведение до сих пор-к-быть-встроенный растений, а также в соответствии с условиями эксплуатации уже действующих активов. Тем не менее, динамическое моделирование всегда страдал от отрицательную репутацию, из которых наиболее заметным жалобы: громоздкий инструмент использовать, только доступные технологии гуру, и трудно оправдать экономически. Однако выпуск нового поколения персональных компьютеров основе динамических тренажеров поставило под пальцами химических инженеров простой в настройке инструмент, который быстро и надежно по разумной цене.

Степень научной литературы и учебников на темы о динамических моделирования является обширной и ряд теоретических примеры применения в них огромен, в том числе от разовых операций подразделение завода всей примеры, охватывающие весь спектр промышленности процесс от нефте-и газа научных исследований и разработок до тонкого органического синтеза и биохимических.

Несмотря на это, сиюминутной выгоды, которые можно ожидать в реализации динамического моделирования в режиме реального растений тестирования и проверки стратегии управления технологическими процессами. Это причина, по которой первые перерабатывающей промышленности, которые включены динамического моделирования в качестве общего рабочего инструмента были нефти и газа и переработки странах, где контроль и поддержание производственных процессов внутри очень тонкого операционной интервал обеспечивает непрерывный поток на -спектре продукта, важнейшим аспектом такой низкой добавленной стоимостью типа отраслей.

Последние опросы показывают, что использование моделирования процесса растет среди фармацевтических и химических продуктов тонкого промышленности (1). Как правило, эти отрасли использования пакетной обработки, занимающихся реагирующих систем, в которых сильно экзотермических процессов занимаются. В таких случаях, термическое поведение системы оказывает сильное влияние на селективность реакции и технологической безопасности, поэтому правильный контроль температуры процесса является основополагающим. Динамическое моделирование позволяет инженеру изучить альтернативные варианты теплового оборудования передачи и химических реакторов и, следовательно, его использование становится все более расширяется внутри этих высокой добавленной стоимостью химической промышленности (2).

Динамического моделирования потребности совместного решения алгебраических и дифференциальных уравнений, так надлежащего математические алгоритмы должны быть включены в программный код. (3-6). Такое программное обеспечение строгой модели уже внедрены и математических алгоритмов, готов к использованию, только требуя от пользователя ввести соответствующую информацию химического процесса обучения. В этом контексте, динамическое моделирование становится простой в использовании инструмент, превращая компьютер в виртуальную растение, которое можно использовать в качестве реальной альтернативы дорогим исследования экспериментального завода (7).

В данной статье показано, как Hysys, строгий динамический тренажер процесса (3), могут быть применены к экзотермических реагирующих процесс создания значительных улучшений в своей безопасности, качества продукции и производительности труда. Периодического действия процесс, выбрал в качестве примера была моделируемых при определенных ограничениях в безопасности. Некоторые альтернативные конфигурации системы управления были разработаны и протестированы с целью контроля температуры процесса путем нагрева / охлаждения, либо путем изменения скорости дозирования реагентов. Ftowsheeting возможности динамического тренажера были использованы для реализации остальных вверх и вниз единиц с целью охватить весь завод по переработке. Однако, для ясности, остальная часть завода была удалена из результатов, представленных.

Пример обзор

Например, отобранных для данного исследования заключается в реакции этерификации 2-бутанол пропионовой ангидрида. Эта система была широко изучается в оценке безопасности, поскольку она имеет два свойства, которые делают это очень интересно (8). Во-первых, умеренно экзотермические ([Delta] H ^ югу г = 8.0E-04 кДж / kgmol). Во-вторых, реакция экспонатов второго порядка кинетики, когда не сильная кислота присутствует, и тип поведения, когда автокаталитической серная кислота присутствует.

Процесса для моделирования будет проходить в 3-м ^ ^ SUP 3 полу-реактор (SBR), перемешивали при 60 об / мин, работающих при атмосферном давлении. Отопления / охлаждения состоит из двух эксплуатационных жидкостей, которые подаются в 0,415 м ^ 3 ^ SUP куртку по стоку / заполнить режиме. Реактора температура контролируемой переменной в зависимости от выбранной системы управления. Утилиты, используемые для проведения процесса охлаждения воды 15C и подогрева воды на 90C, с регулируемым расходом.

Полу-партии реагирующих процесс событию режима работы промышленных реакторов с мерами, которые были бы аналогичны: загрузка реагентов; нагрузки катализатора; нагрузки реагента B (ключевые реагента), с первоначальной, промежуточной или окончательной отопления и охлаждения для достижения желаемых условиях эксплуатации.

Как и планировалось для промышленной эксплуатации, три реагирующих решения, используемые в имитационные эксперименты: 2-бутанол (99% чистоты), катализатора (70% 2-бутанол, 20%-ной серной кислоты и 10% воды) и пропионовой ангидрида (97% чистоты ). Реактор изначально обвинили в 2-бутанол решения, то во время второй шаг реактора взимается с катализатором решения, и, наконец, пропионовой решение ангидрид дозируется. все реагенты поступают в 20C.

Процедуры управления и контроля стратегия должна удовлетворять два процесса ограничения - реактора температура не должна быть выше, чем 60C и дозирования пропионовой ангидрида решение должно начинаться после 2-бутанола и катализатором решения присутствуют в реактор, который будет содержать минимальный объем, равный 0,4 м ^ 3 ^ SUP. Процесс Имитатор должен содержать инструмент события планировщика, который позволяет пользователю осуществлять мероприятия по времени или по инициативе логика последовательности. В связи с этим партия, полу-партии, стартапы, остановки и другие операции, завод может быть легко реализованы и смоделированы. Таблица 2 показывает пример события планировщика.

Альтернативные операционные процедуры

Четыре различных оперативных процедур были протестированы isoperibolic, изотермический с обратной связью по температуре куртку, изотермический с каскадным регулированием температуры на куртке, и с изотермическим дозирования контроля - все они широко используются в промышленных без непрерывных процессов. Предлагаемого пятой процедуры, разработанные с целью оптимизации времени партии и потребления услуг (и соответствующих процессов внутри ограничений, в основном для поддержания реактора при температуре ниже 60C), также были подвергнуты испытаниям.

Очевидно, что некоторые более традиционные передовые стратегии управления можно было бы испытания. Среди прочего следует упомянуть следующие:

* Возможность использования услуг на 3 охлаждения / нагрева среды для сохранения энергии.

* Использование нелинейных прибыль от конфигурации контроллера, чтобы уменьшить охлаждение / обогрев, снижая выброс.

* Использование нескольких переменных технологий интеллектуального управления. Этот вариант является многообещающей технологией, которая хорошо доказано в непрерывных процессов, и может быть применения в системах, где партии динамическая модель может быть получена.

Isoperibolic реактора. Isoperibolic режим работы считает, работающих на постоянной температуры охлаждающей жидкости. Эта стратегия является наиболее экономичным, потому что нет переменной контролируемых по процессу, так как все параметры первоначально установлен. 1 показана схема процесса течения (ОФП) для моделирования процесса завода.

В рамках данного вида работ, реакторных условиях сильно зависят от двух важных параметров процесса - температуры системы охлаждения и подачи дозирования скорости ключевых реагентов. Чтобы увеличить производство, дозирования ставка должна быть как можно более высоком один реактор, который поддерживает температуру ниже 60C. Тем не менее, куртка температура должна быть минимально возможной для того, чтобы удалить столько тепла реакции, как это возможно. Три моделирование проводилось рассмотрении isoperibolic реактора. 2 приведены профили температуры и массового расхода, когда охлаждающей жидкости входит в 15C и ключевых реагентов дозируется на массовый расход 1200 кг / ч. Сюжет показывает, что в первой попытке, процесс ограничение встречались в течение всего времени, что партии прошло 95 минут в общей сложности (партия включает в себя время зарядки реагентов и времени реакции, а не продукт охлаждения). Два дополнительных моделирования были бежать, один на более высоком куртку температуры (30C), и с такой же скоростью дозирования, а другой на более высокий уровень дозировки (2000 кг / ч) и при той же температуре.

Рисунок 2 показывает, что накопления не происходит внутри реактора, потому что когда ключевые реагента начинает дозировать, реактор при повышении температуры, что свидетельствует о реакции уже активирована. Рабочая при минимальной температуре, куртка доступных кажется, ясно возможность выбора, но это не всегда правильно, поскольку в некоторых случаях скорость реакции при низких температурах не могут быть достаточно высоки, чтобы удалить реагентов и дозированной опасную реагента накопление происходит. Ключевые реагента накопление внутри SBR следует избегать, поскольку беглый сценарий может легко иметь место. Поскольку реакция уже активирована, и, следовательно, нет опасности накопления, заключение isoperibolic испытаний работать полу-пакет завода при температуре реактора куртку 15C.

Изотермический реактор с простым управлением обратной связи. Изотермический режим работы основан на поддержании температуры реактора СМИ постоянной в ходе реакции. Такая работа имеет важное значение при вторичных реакций могут иметь место, потому что изотермический процесс позволяет выбора требуемой реакции. Первый подход к этому виду регулирование температуры для установки простого цикла управления с обратной связью, где судно температуры контролируется и утилиты клапаны манипулируют в соответствии с заданным значением. В этом режиме, пропионовой решение ангидрид дозируется на постоянной расход только тогда, когда из заданного 60C достигается после первоначального заряда первых 2 реагентов. На рисунке 3 показана температура и массового расхода профилей в результате этой симуляции.

Три зоны могут быть дифференцированы на рисунке 3. В первой зоне, в процессе нагрева в течение 2-бутанола и катализатора питания, вход жидкости в реактор куртку достигает максимума доступных температуре 90C. Когда вторая зона, время реакции, начинается, контроллер имеет сократить куртку температуры за счет высвобождения теплоты реакции. В последней части реакции, температуры реактора становится немного выше, чем 60C, это происходит потому, что контроллер достигла своего предела срабатывания, так как температура входе пиджак не может быть ниже 15C. Таким образом, снижение дозировки ставка может быть вариантом, чтобы избежать окончательного отклонения температуры, но время процесса партии приведет к существенному увеличению. В третьей зоне, где химическая реакция уже закончена, нет тепла и уставки контроллера уже при 60C, так что обогрев жидкости клапан должен быть открыт вновь для поддержания температуры реактора.

Длительного времени (165 мин), чем в режиме isoperibolic необходимые для запуска процесса таким образом, из-за времени, необходимого для разогрева реагирующей массы 60C до ключевых реагентов начинается Кроме того, и первоначальный медленный дозирования Скорость рамп контроллера.

Изотермический реактор с каскадным регулированием. Каскад управления распространенный метод управления, который использует два контроллера с 1 петля обратной связи вложены в другие. Выход основного контроллера выступает в качестве заданного для вторичного контроллера и вторичного контроллера управления последний элемент управления (охлаждающей жидкости клапан).

Различные системы охлаждения содержащий цикл утилизации (9) был реализован в данной модели запуска, как показано на рисунке 4. Эта схема используется переполнения бака (называемые Т-110), который был подражания использованием уровне контроллера, LIC-110, который открывается перепускной клапан. Еще одна особенность этой конфигурации является то, что нет отопления подачу жидкости, а это означает, что самый быстрый путь к увеличению температуры реактора будет рециркуляция все розетки, охлаждающая вода, которая нагревается в результате реакции тепла. Эта операция режиме потребности 95 минут для проведения процесса.

Изотермический реактор с дозирования контроля. Эта имитация акцент на регулирование температуры реактора, манипулируя ключевых реагентов расхода, а температура на входе куртки поддерживалась постоянной при 15C, а isoperibolic исследования предложили.

На рисунке 5 показан температурный профиль и массового расхода для данной модели. Глядя на пропионовой кривой ангидрида, то можно заметить, что максимальный расход происходит в начале процедуры, так как реактор имеет более низкую температуру. Заданная температура 60C быстро достигнуто из-за высокой начальной скорости дозировки. После этого регулятор потока должна начать действовать за счет сокращения расхода. В остальное время реакции, расход медленно повышают, компенсируя реагентов разведения. Режима использования дозирования управления позволяет этот процесс должен осуществляться в 83 минут и обеспечивает более точный контроль температуры реактора.

Изотермический реактор и кормления реагентов как можно скорее. Анализируя результаты, полученные к настоящему времени в связи с общим промышленным процедур, когда можно сделать вывод, что одновременное добавление первого реагента и катализатора позволит сэкономить минимум 5 мин / бежать. Это не так много времени, но если система управления может позволить одновременное добавление 3 реагентов, 20 дополнительных минут можно было бы спасти. После такой стратегии дозирования, реакция будет активизирована с самого начала, и в этот момент реактор будет иметь возможность удалить генерируемого тепла реакции. Как правило, это не представляется возможным по времени начала, потому что минимальный уровень жидкости требуется внутри реактора для мешалкой, чтобы начать движение жидкости и имеют достаточно безопасно области теплообмена. Следовательно, при попытке этой стратегии моделирования средства, дозировке ангидрида пропионовой решение не начнется до минимального объема жидкости равна 0,6 м ^ 3 ^ SUP двух других реагентов был уже внутри реактора.

Кроме того, чтобы подойти с более верности производственных задач управления, термопары мертвое время был включен в данной модели. 1-минутная задержка была включена в состав температуры сигнала, принимаемого регулятор температуры ..

Температура и масса профилей потока можно увидеть на рисунке 6, где идеальный профиль температуры получены, и только 64 минут требуется для выполнения всего процесса. Можно отметить, что дозировка профиль показывает замечательные перерыв, аналог хороший профиль температуры. Плавный регулятор имел бы более длительный срабатывания, не такие резкие изменения, но тогда это было бы невозможно, чтобы избежать выброса в температурных условиях.

Самый лучший способ для работы с любым реагирующих химического процесса 1, которая максимизирует производительность, при соблюдении соответствующих процессов, обеспечения безопасности ограничений. В настоящем исследовании, в этом дозирования управления обеспечивает лучшие результаты, со своей быстротой и профиль температуры получены. Однако в тех случаях, когда с хорошей точностью термическое поведение не является необходимым, isoperibolic операция может быть вариантом. Тем не менее, isoperibolic операции потребуется несколько исследований для того, чтобы выбрать лучший пиджак температуры, которые позволяют проводить процесс в рамках требованиям безопасности и качества. Однако в других случаях, в связи с возможным существованием нежелательных вторичных реакций, контроль температуры основных параметров для реакции избирательности, а в таких ситуациях, изотермический реакция будет единственный способ, чтобы система в нужном условий труда.

Использование динамического моделирования показали ее справедливость для процесса развития, даже в нетипичных среде приложения, как пакет основе химической промышленности. Использование в качестве технологических ограничений результаты, полученные в ходе лабораторных испытаний, имитационная модель была разработана. Результатов, достигнутых после нескольких серий моделирования были использованы при определении оптимальных процедур работы (сочетание температурного профиля и дозирования номера), а в рейтинге других доступных неоптимальные варианты. Потенциально опасные эксперименты экспериментального завода было бы избежать, и суб-оптимальных стратегий управления не будет излишне осуществляться только в целях тестирования.

Как упоминалось ранее, контроль температуры каскада улучшает температурный контроль над системой для быстрого реагирования. Это приводит к сильному сокращению времени цикла над простой регулировкой температуры.

Выводы

Динамическое моделирование использования не обязательно должны быть ограничены некоторые из них предназначены экспертов в крупных корпорациях. Текущее наличие мощных и доступных удобные пакеты создает возможность для его использования не только для систем, обучение обслуживающего персонала в уже действующих предприятий, но на ранних стадиях развития процесса, избегая необходимость иногда опасной и дорогостоящей экспериментального завода экспериментов. Выбор оптимальной стратегии управления и операционных процедур могло бы оказаться подходящим применения динамического моделирования, как показано в этой статье, хотя возможности технологии являются огромными и расширяются. Только, чтобы упомянуть несколько, существование такого виртуального завода в персональный компьютер заменяет необходимость опытном заводе в наращивании масштабов исследований, в партии оптимизации рецептов, в решении экологических исследований по оценке воздействия на включение / выключение компьютера процедуры анализа и в любых других ресурсов, потребление или опасной деятельности.

ЛИТЕРАТУРА

1. Фиск, Т. и др.., "Real-Time оптимизации процесса обучения и перспективы страны", ARC Advisory Group, Дедхэм, М., с. 3-12 (2001).

2. Bouhenchir, H., и др.. ", Моделирование общей модели и для отопления / охлаждения стратегии для улучшения управляемости реакторах," Транс IChemE, 79, частью, с. 641 (сентябрь 2001).

3. Aspen Technology, Inc Hysys динамики и динамики Аспен, <a target="_blank" href="http://www.aspentech.com" <rel="nofollow"> www.aspentech.com / A>.

4. ChemStations Инк, ChemCAD Динамика, <a target="_blank" href="http://www.chemstations.net" <rel="nofollow"> www.chemstations.net / A>.

5. Process Systems предприятие ООО, gPROMS, <a target="_blank" href="http://www.psenterprise.com" <rel="nofollow"> www.psenterprise.com / A>.

6. Avantium технологий, BatchCAD, <a target="_blank" href="http://www.avantium.com" <rel="nofollow"> www.avantium.com / A>.

7. Фелиу, JA, и др.. ", Динамическое моделирование процессов в инженерии," Труды SIMS 2001, Porsgrunn, стр. 265 (октябрь 2001).

8. Залдивар, JM, и др.., "Использование нейронных сетей для идентификации Кинетические функции сложных реакций," Материалы третьей Европейский симпозиум по автоматизации технологических процессов, Грац, Австрия, с. 47-51 (1993).

9. Луибен, WL, "Процесс моделирования Моделирование и управление для инженеров-химиков", McGraw-Hill химического машиностроения серии, Нью-Йорк, Нью-Йорк, стр. 256.

Хосеп А. FELIU является региональным менеджером клиентов Aspentech со службой поддержки в Барселоне (<a href="mailto:josepanton.feliu@aspentech.com"> josepanton.feliu @ <aspentech.com />). Он имеет несколько лет опыта в области использования и применения динамического моделирования для промышленного моделирования процесса и устранению неисправностей, а также контроль за разработкой приложений. Он имеет степень бакалавра в области химии и докторскую степень в области биохимической инженерии и от Universtitat Автономной Барселоны, где он читал лекции в качестве доцента до вступления Hyprotech (теперь часть Aspentech, Inc.)

IBAN ГРАУ является консультантом в Aspentech, Inc (<a href="mailto:iban.grau@aspentech.com"> iban.grau @ <aspentech.com />). Он имеет степень по химической технологии и промышленной техники, как из Университетской Рамон Луллий. Он специализируется в области динамического моделирования и управления приложениями решения промышленного процесса устранения неисправностей.

Хосе Х. Масиас-Эрнандес является контроль инженер расширенный контроль кафедра Тенерифе НПЗ в Cepsa (<a href="mailto:jose.macias@tenerife.cepsa.es"> jose.macias @ tenerife.cepsa.es </ >) и ассоциированный профессор в Университете Ла-Лагуна (<a href="mailto:jmacias@ull.es"> jmacias@ull.es </ A>), где он в настоящее время лекции по моделированию и оптимизации химических процессов. Он имеет докторскую степень в области химического машиностроения в Университете Ла-Лагуна. На заводе, он имеет несколько лет опыта в процессе работы и имитационных моделей, а также в применении современных методов управления НПЗ производственных единиц использованием Hysys Динамика, как моделирование платформы. Масиас-Hernandez опубликовал несколько статей и представлены многочисленные сообщения о съездах динамического моделирования и расширенный контроль тематике.

MIQUELA. ALOS является старшим консультантом сотрудников Aspen Technology Инк в Барселоне (<a href="mailto:miquelangel.alos@aspentech.com"> miquelangel.alos @ <aspentech.com />). Он имеет докторскую степень в области химического машиностроения в Университете Рамон Луллий. Alos принимал участие в ряде проектов, финансируемых Европейской комиссией в области безопасности процесса и моделирование реакторах. Он был доцентом в Институте Quimic де Сария до вступления Hyprotech (теперь часть Aspentech, Inc), где он в настоящее время обеспечивает промышленные консультирование и обучение клиентов по динамическое моделирование вверх и химических процессов.

Hosted by uCoz