Development of Inferential Model for Advanced Process Control (APC) of Isopropyl-Alcohol (IPA) – Acetone Column

This project focusing on separating Isopropyl-Alcohol (IPA) – Acetone mixtures into desired purity in distillation process unit. The experiment is conducted in Pilot Scale Distillation Unit in UTP Academic Block and simulation is prepared using Aspen HYSYS. This project presents a development of inferential model to provide standard product estimator for distillate in distillation column. This model acts like a ‘soft sensor’ that is able to give product properties online like hardware sensors. It is developed by Microsoft Excel Solver using existing variables data from experiment. Based on the analysis, performance of inferential model are good in predicting product composition with less error and high accuracy when compared with HYSYS simulation.Case studies were perform in changes of variables of reflux rate and steam rate

Development of Inferential Model for Advanced Process Control (APC) of Isopropyl-Alcohol (IPA) – Acetone Column

This project focusing on separating Isopropyl-Alcohol (IPA) – Acetone mixtures into desired purity in distillation process unit. The experiment is conducted in Pilot Scale Distillation Unit in UTP Academic Block and simulation is prepared using Aspen HYSYS. This project presents a development of inferential model to provide standard product estimator for distillate in distillation column. This model acts like a ‘soft sensor’ that is able to give product properties online like hardware sensors. It is developed by Microsoft Excel Solver using existing variables data from experiment. Based on the analysis, performance of inferential model are good in predicting product composition with less error and high accuracy when compared with HYSYS simulation.Case studies were perform in changes of variables of reflux rate and steam rate

A comparison of the performance of profile position and composition estimators for quality control in binary distillation

Abstract In this study a number of control strategies have been developed for control of the overhead composition of a binary distillation column. The nonlinear wave model as presented in the literature, has been substantially modified in order to express it in variables that can easily be measured and make it more robust to feed flow and feed composition changes. The new model consists essentially of the equation for wave propagation and a static mass and energy balance across the top section of the column. Taylor series developments are used to relate the temperature on the measurement tray to the temperature and concentration on the tray where the inflection point of the concentration profile is located. The model has been incorporated in control of the overhead quality of a toluene/o -xylene benchmark column. In addition, a number of partial least squares (PLS) estimators have been developed: a nonlinear estimator for inferring the overhead composition from temperature measurements and a linear and nonlinear estimator for inferring the inflection point of the concentration profile in the column. These estimators are also used in a cascade control strategy and compared with use of the wave propagation model. Finally a control strategy consisting of a simple temperature controller and a composition controller were implemented on the simulated column. The study shows that the inferential control using PLS estimators performs equally well than control using the nonlinear wave model. In all cases the advantage of using inferential controllers is substantial compared with using single tray temperature control or composition control.

Diseño de la estructura de estimación de composiciones para columnas de destilación binaria: un enfoque geométrico

El segundo problema consiste en diseñar la estructura de estimación, que para un objetivo específico de estimación (v.g. perfil completo o parcial, dos efluentes o un efluente), logra el mejor desempeño del algoritmo en términos de velocidad de reconstrucción y robustez. En el diseño estructural se incluyen como grados de libertad: (i) la elección de modelo o parte de él, (ii) el número de mediciones y su ubicación, y (iii) el mecanismo de asimilación y transmisión de la información desde las mediciones de temperatura hasta las concentraciones de interés. Como un aspecto importante del trabajo se diseña y realizan corridas experimentales para probar, validar e ilustrar la metodología propuesta.En esta tesis se estudia el problema de estimación de composiciones en la clase de columnas de destilación con mezclas binarias, en base a la combinación de un modelo con mediciones de temperatura, atendiendo a objetivos específicos de estimación y frente a las características físicas y termodinámicas de la columna. El problema de diseño incluye: (i) la estructura (modelo completo o truncado, número de mediciones de temperatura y su ubicación, así como el mecanismo de asimilación y transmisión de la información de las mediciones), (ii) y el algoritmo ( elección, construcción y sintonización del procesador dinámico de datos que realiza la tarea de estimación). El punto de partida metodológico es el reciente rediseño del estimador geométrico (del tipo Luenberger o alta ganancia no-lineal) que tiene: (i) a la estructura como grado de libertad, (ii) procedimiento sistemático de sintonización para cualquier estructura, y (iii) se puede implementar con jacobianos del modelo en vez de las derivadas direccionales de alto orden. Específicamente, en esta tesis se abordan dos problemas. El primer problema consiste en valorar los siguientes resultados obtenidos mediante estudio teórico (Álvarez y Fernández, 2009) con datos experimentales: (i) la factibilidad de implementar un estimador no lineal del tipo Luenberger sin calcular derivadas direccionales (que en caso del sistema experimental empleado en este trabajo son doce y a sabiendas que no se puede ir más allá de tres) y (ii) la equivalencia entre el estimador geométrico y el filtro extendido de Kalman