PROCESS TRENDS 2008: Anlagen-/Apparatebau Simultane Nutzung aller Prozessdaten

Dr. Moritz Wendt und Michael Strack von InfraServ Knapsack erklären die optimale Prozessführung von Chemieanlagen mit modellgestützter Online-Simulation und -Optimierung

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Beim Betrieb chemischer Produktionsanlagen können leichte Schwankungen bei den Randbedingungen sowie Störungen zumeist durch klassische PID-Regler kompensiert werden. Oftmals unterliegt der Betrieb jedoch drastischen und zeitgleichen Änderungen mehrerer Randbedingungen. In solchen Fällen ist die Gewährleistung einer optimalen Prozessführung durch Regelkreise alleine nicht mehr gegeben, zumal auch simultane Änderungen bei Sollwerten und frei wählbaren Steuergrößen erforderlich sind.

Validierte dynamische Prozessmodelle in Echtzeit

Ein hilfreicher Lösungsansatz ist die Verwendung eines validierten dynamischen Prozessmodells in Echtzeit, worauf die Online-Simulation und (bei Existenz von Freiheitsgraden) die Online-Optimierung basiert. Messwerte xM aus dem laufenden Prozess werden fortwährend von einem Schnittstellen-Tool zu Eingangsgrößen für die angeschlossene Prozessmodellrechnung verarbeitet. Der Output der Prozessmodellrechnung kann sowohl als bloße Entscheidungshilfe für künftige Prozessführungsstrategien (offener Kreis) fungieren, als auch automatisiert über die Schnittstelle an die Anlage als Steuerparameter zurückgegeben werden (geschlossener Kreis, Graphik oben rechts). Die Grundidee der Online-Anwendung besteht somit in der simultanen Nutzung aller verfügbaren Prozessinformationen, die aus aktuellen Prozessdaten, Prozessmodell sowie Erfahrungswerten der Anlagenfahrer besteht.

Berücksichtigung von verbleibenden Unsicherheiten im praktischen Prozessverlauf

Bei der Prozessführung durch Online-Anwendung im geschlossenen Kreis ist die Berücksichtigung von verbleibenden Unsicherheiten im praktischen Prozessverlauf erforderlich, die nicht durch das Prozessmodell erfasst werden können. Daher wird eine Kopplung zwischen bereits vorhandenen Regelkreisen und der modellgestützten Online-Simulation und -Optimierung verwendet, wobei Letztgenanntes für die angemessenen Reaktionen auf gröbere Störungen in einer übergeordneten Schleife vorgesehen sind, während durch die Regler die Feinanpassungen in untergeordneten Zyklen realisiert werden.

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