Integrated batch process development based on mixed-logic dynamic optimization

Specialty chemicals industry relies on batch manufacturing, since it requires the frequent adaptation of production systems to market fluctuations. To be first in the market, batch industry requires decision-support systems for the rapid development and implementation of chemical processes. Moreover, the processes should be competitive to ensure their long-term viability. General-purpose and flexible plants and the consideration of physicochemical insights to define an efficient operation are also cornerstones for the success of specialty chemical industries. Precisely, this thesis tackles the systematic development of batch processes that are efficient, economically competitive, and environmentally friendly, to assist their agile introduction into production systems in grassroots and retrofit scenarios. Synthesis of conceptual processing schemes and plant allocation subproblems are solved simultaneously, taking into account the plant design. With this purpose, an optimization-based approach is proposed, where all structural alternatives are represented in a State-Equipment Network (SEN) superstructure, following formulated into a Mixed-Logic Dynamic Optimization (MLDO) problem which is later solved to minimize an objective function. Essentially, the strength of the proposed methodology lies in the modeling strategy which combines the different kinds of decisions of the integrated problem in a unique optimization model. Accordingly, it considers: (i) synthesis and allocation alternatives combination, (ii) dynamic process performance models and dynamic control variable profiles, (iii) discrete events associated to transitions of batch phases and operations, (iv) quantitative and qualitative information, (v) material transference synchronization to ensure batch integrity between unit procedures, and (vi) batch and semicontinuous processing elements. Different strategies can be used to solve the resulting MLDO problem. A deterministic direct-simultaneous approach is first proposed. The mixed-logic problem is reformulated into a mixed-integer one, which is fully-discretized to provide a Mixed-Integer Non-Linear Programming (MINLP) that is optimized using conventional solvers. Then, a Differential Genetic Algorithm (DGA) and a hybrid approach are presented. The purpose of these evolutionary strategies is to pose solution alternatives that keep solution goodness while seek for the improvement of computational efficiency to handle industrial-size problems. The optimization-based approach is applied in retrofit scenarios to solve the simultaneous process synthesis and plant allocation, taking into account the physical restrictions of existing plant elements. The production of specialty chemicals based on a competitive reactions system in an existing reactor network is first defined through process development and improvement according to different economic scenarios, decision criteria, and plant modifications. Additionally, a photo-Fenton process is optimized to eliminate an emergent wastewater pollutant in a given pilot plant, pursuing the minimization of processing time and cost. Batch process development in grassroots scenarios is also proven to be a problem of utmost importance to deal with uncertainty in future markets. Seeking for plant flexibility in several demand scenarios, the expected profit is maximized through a two-stage stochastic formulation that includes simultaneous plant design, process synthesis, and plant allocation decisions. A heuristic solution algorithm is used to handle the problem complexity. A grassroots plant design is defined to implement the previous competitive reaction system, where decisions like the feed-forward trajectories or operating modes allow the adaptation of master recipes to different demands. Finally, an acrylic fiber production example is presented to illustrate process development decisions like the selection of tasks, technological alternatives, chemicals, and solvent reuse.La indústria de productes químics especials es basa en la fabricació discontinua, ja que permet adaptar de forma freqüent els sistemes de producció en funció de les fluctuacions de mercat. Per ser líder al sector, són necessàries eines de suport a la decisió que ajudin a l’àgil desenvolupament i implementació de nous processos. A més, aquests han de ser competitius per garantir la seva viabilitat a llarg termini. Altres peces clau per una operació eficient són l’ús de plantes flexibles així com l’estudi dels fenòmens fisicoquímics. Aquesta tesis aborda justament el desenvolupament sistemàtic de processos químics discontinus que siguin eficients, econòmicament competitius i ecològics, per contribuir a la seva ràpida introducció en els sistemes de producció, tant en escenaris de plantes existents com des de les bases. En concret, es planteja la resolució simultània de la síntesi conceptual d’esquemes de procés i l’assignació d’equips, tenint en compte el disseny de la planta. Amb aquest objectiu, es proposa una metodologia de solució basada en optimització, on les alternatives estructurals es representen en una Xarxa d’Estats i Equips (SEN per les sigles en anglès) que es formula mitjançant un problema d’Optimització Dinàmica Mixta-Lògica (MLDO per les sigles en anglès) que es resol minimitzant una funció objectiu. La solidesa de la metodologia proposada rau en la estratègia de modelat del problema MLDO, que integra els diferents tipus de decisions en un sol model d’optimització. En concret, es consideren: (i) la combinació d’alternatives de síntesi i assignació d’equips, (ii) models de procés i trajectòries de control dinàmics, (iii) esdeveniments discrets associats al canvi de fase i operació, (iv) informació quantitativa i qualitativa, (v) sincronització de transferències de material en tasques consecutives, i (vi) elements de processat discontinus i semi-continus. Existeixen diverses estratègies per resoldre el problema MLDO resultant. En aquesta tesi es proposa en primer lloc un mètode determinístic directe-simultani, on el model mixt-lògic es transforma en un mixt-enter. Aquest es discretitza al seu torn de forma completa per obtenir un problema de Programació No-Lineal Mixta-Entera (MINLP per les sigles en anglès) el qual es pot resoldre utilitzant algoritmes d’optimització convencionals. A més, es presenten un Algoritme Genètic Diferencial (DGA per les sigles en anglès) i un mètode híbrid. Totes dues estratègies esdevenen alternatives de cerca amb l’objectiu de mantenir la bondat de la solució i millorar l’eficàcia de computació per tractar problemes de dimensió industrial. La metodologia de solució proposada s’aplica al desenvolupament de processos discontinus en escenaris de plantes existents, tenint en compte les restriccions físiques dels equips. Un primer exemple aborda la manufactura de productes químics basada en un sistema de reaccions competitives. Concretament, es desenvolupa i millora el procés de producció implementat en una xarxa de reactors considerant diferents escenaris econòmics, criteris de decisió, i modificacions de planta. En un segon exemple, s’optimitza el procés foto-Fenton per ser executat en una planta pilot per eliminar contaminants emergents. Buscant integrar el desenvolupament de procés i el disseny de plantes flexibles en escenaris de base, es presenta una formulació estocàstica en dues etapes per a optimitzar el benefici esperat d’acord a diversos escenaris de demanda. Per gestionar la complexitat d’aquest problema es proposa la utilització d’una heurística. Com a exemple, es planteja el disseny d’una planta de base on implementar l’anterior sistema de reaccions competitives. Decisions com les trajectòries dinàmiques de control o la configuració d’equips permeten adaptar la recepta màster en funció de la demanda. Un darrer exemple defineix el procés de producció de fibra acrílica, il·lustrant decisions com la selecció de tasques, tecnologia, reactius o reutilització de dissolvents.La industria productos químicos especiales se basa en la fabricación discontinua, la cual permite la adaptación frecuente de los sistemas de producción en función de las fluctuaciones de mercado. Para ser líder en el sector, son necesarias herramientas de soporte a la decisión que contribuyan al ágil desarrollo e implementación de nuevos procesos. Además, éstos deben ser competitivos para garantizar su viabilidad a largo plazo. Otras piezas clave para una operación eficiente son la utilización de plantas flexibles y el estudio de los fenómenos fisicoquímicos. Esta tesis aborda justamente el desarrollo sistemático de procesos químicos discontinuos que sean eficientes, económicamente competitivos y ecológicos, para contribuir a su rápida introducción en los sistemas de producción, ya sea en escenarios de plantas existentes o desde las bases. En particular, se plantea la resoluciónsimultánea de la síntesis conceptual de esquemas de proceso y la asignación de equipos, teniendo en cuenta además el diseño de planta.Con este fin, se propone una metodología de solución basada en optimización, donde todas las alternativas estructurales se representan en una Red de Estados y Equipos (SENpor sus siglas en inglés) que se formula mediante un problema de Optimización Dinámica Mixta-Lógica (MLDO por sus siglas en inglés) que se resuelve minimizando una función objetivo. La solidez de la metodología propuesta reside en la estrategia de modelado delproblema MLDO, que integra los diferentes tipos de decisiones en un solo modelo de optimización. En concreto, se consideran: (i) la combinación de alternativas de síntesis y asignación de equipos, (ii) modelos de proceso y trayectorias de control dinámicos, (iii)eventos discretos asociados al cambio de fase y operación, (iv) información cuantitativa y cualitativa, (v) sincronización de la transferencia de material en tareas consecutivas, y(vi) elementos de procesado discontinuos y semicontinuos.Existen diversas estrategias para resolver el problema MLDO resultante. En esta tesis se propone en primer lugar un método determinístico directo-simultáneo, donde el problema mixto-lógico se reformula en un mixto-entero. A su vez, éste se discretiza de formacompleta para obtener un problema de Programación No-Lineal Mixta-Entera (MINLP por sus siglas en inglés) el cual se puede resolver mediante algoritmos de optimización convencionales. Además, se presentan un Algoritmo Genético Diferencial (DGA por sussiglas en inglés) y un método híbrido. Ambas estrategias se plantean como alternativas de búsqueda con objeto de mantener la bondad de la solución y mejorar la eficacia de computación para tratar problemas de dimensión industrial.La metodología de solución propuesta se aplica al desarrollo de procesos discontinuos en escenarios con plantas existentes, teniendo en cuenta las restricciones físicas de los equipos. Un primer ejemplo aborda la fabricación de productos químicos basada en un sistema de reacciones competitivas. En concreto, se desarrolla y mejora el proceso de producción a implementar en una red de reactores considerando diferentes escenarios económicos, criterios de decisión, y modificaciones de planta. En un segundo ejemplo,se optimiza el proceso foto-Fenton a ser ejecutado en una planta piloto para eliminar contaminantes emergentes.Persiguiendo la integración del desarrollo de proceso con el diseño de plantas flexi-bles en escenarios base, se presenta asimismo una formulación estocástica en dos etapas para optimizar el beneficio esperado de acuerdo a varios escenarios de demanda. Paramanejar la complejidad de dicho problema se propone la utilización de una heurística.Como ejemplo, se plantea el diseño de una planta de base para implementar el anterior sistema de reacciones competitivas, donde decisiones como las trayectorias dinámicas de control o la configuración de equipos permiten adaptar la receta máster en función de lademandas. Por último, se presenta un ejemplo donde se define el proceso de producción de fibra acrílica, ilustrando decisiones como la selección de tareas, alternativas tecnológicas, reactivos químicos o la reutilización de disolventes.Postprint (published version

A Novel Back-Off Algorithm for the Integration Between Dynamic Optimization and Scheduling of Batch Processes Under Uncertainty

This thesis presents a decomposition algorithm for obtaining robust scheduling and control decisions. It iteratively solves scheduling and dynamic optimization problems while approximating stochastic uncertainty through back-off terms, calculated through dynamic simulations of the process. This algorithm is compared, both in solution quality and performance, against a fully-integrated MINLP

Integrated management of chemical processes in a competitive environment

El objetivo general de esta Tesis es mejorar el proceso de la toma de decisiones en la gestión de cadenas de suministro, tomando en cuenta principalmente dos diferencias: ser competitivo considerando las decisiones propias de la cadena de suministro, y ser competitivo dentro de un entorno global. La estructura de ésta tesis se divide en 4 partes principales: La Parte I consiste en una introducción general de los temas cubiertos en esta Tesis (Capítulo 1). Una revisión de la literatura, que nos permite identificar las problemáticas asociadas al proceso de toma de decisiones (Capítulo 2). El Capítulo 3 presenta una introducción de las técnicas y métodos de optimización utilizados para resolver los problemas propuestos en esta Tesis. La Parte II se enfoca en la integración de los niveles de decisión, buscando mejorar la toma de decisiones de la propia cadena de suministro. El Capítulo 4 presenta una formulación matemática que integra las decisiones de síntesis de procesos y las decisiones operacionales. Además, este capítulo presenta un modelo integrado para la toma de decisiones operacionales incluyendo las características del control de procesos. El Capítulo 5 muestra la integración de las decisiones del nivel táctico y el operacional, dicha propuesta está basada en el conocimiento adquirido capturando la información relacionada al nivel operacional. Una vez obtenida esta información se incluye en la toma de decisiones a nivel táctico. Finalmente en el capítulo 6 se desarrolla un modelo simplificado para integrar múltiples cadenas de suministro. El modelo propuesto incluye la información detallada de las entidades presentes en una cadena de suministro (suministradores, plantas de producción, distribuidores y mercados) introduciéndola en un modelo matemático para su coordinación. La Parte III propone la integración explicita de múltiples cadenas de suministro que tienen que enfrentar numerosas situaciones propias de un mercado global. Asimismo, esta parte presenta una nueva herramienta de optimización basada en el uso integrado de métodos de programación matemática y conceptos relacionados a la Teoría de Juegos. En el Capítulo 7 analiza múltiples cadenas de suministro que cooperan o compiten por la demanda global del mercado. El Capítulo 8 incluye una comparación entre el problema resuelto en el Capítulo anterior y un modelo estocástico, los resultados obtenidos nos permiten situar el comportamiento de los competidores como fuente exógena de la incertidumbre típicamente asociada la demanda del mercado. Además, los resultados de ambos Capítulos muestran una mejora sustancial en el coste total de las cadenas de suministro asociada al hecho de cooperar para atender de forma conjunta la demanda disponible. Es por esto, que el Capítulo 9 presenta una nueva herramienta de negociación, basada en la resolución del mismo problema (Capítulo 7) bajo un análisis multiobjetivo. Finalmente, la parte IV presenta las conclusiones finales y una descripción general del trabajo futuro.This Thesis aims to enhance the decision making process in the SCM, remarking the difference between optimizing the SC to be competitive by its own, and to be competitive in a global market in cooperative and competitive environments. The structure of this work has been divided in four main parts: Part I: consists in a general introduction of the main topics covered in this manuscript (Chapter I); a review of the State of the Art that allows us to identify new open issues in the PSE (Chapter 2). Finally, Chapter 3 introduces the main optimization techniques and methods used in this contribution. Part II focuses on the integration of decision making levels in order to improve the decision making of a single SC: Chapter 4 presents a novel formulation to integrate synthesis and scheduling decision making models, additionally, this chapter also shows an integrated operational and control decision making model for distributed generations systems (EGS). Chapter 5 shows the integration of tactical and operational decision making levels. In this chapter a knowledge based approach has been developed capturing the information related to the operational decision making level. Then, this information has been included in the tactical decision making model. In Chapter 6 a simplified approach for integrated SCs is developed, the detailed information of the typical production‐distribution SC echelons has been introduced in a coordinated SC model. Part III proposes the explicit integration of several SC’s decision making in order to face several real market situations. As well, a novel formulation is developed using an MILP model and Game Theory (GT) as a decision making tool. Chapter 7 includes the tactical and operational analysis of several SC’s cooperating or competing for the global market demand. Moreover, Chapter 8 includes a comparison, based on the previous results (MILP‐GT optimization tool) and a two stage stochastic optimization model. Results from both Chapters show how cooperating for the global demand represent an improvement of the overall total cost. Consequently, Chapter 9 presents a bargaining tool obtained by the Multiobjective (MO) resolution of the model presented in Chapter 7. Finally, final conclusions and further work have been provided in Part IV.Postprint (published version

Integration of maintenance optimization in process design and operation under uncertainty.

Imperial Users onl

Integration of Process Design, Scheduling, and Control Via Model Based Multiparametric Programming

The conventional approach to assess the multiscale operational activities sequentially often leads to suboptimal solutions and even interruptions in the manufacturing process due to the inherent differences in the objectives of the individual constituent problems. In this work, integration of the traditionally isolated process design, scheduling, and control problems is investigated by introducing a multiparametric programming-based framework, where all decision layers are based on a single high fidelity model. The overall problem is dissected into two constituent parts, namely (i) design and control, and (ii) scheduling and control problems. The proposed framework was first assessed on these constituent subproblems, followed by the implementation on the overall problem. The fundamental steps of the framework consists of (i) developing design dependent offline control and scheduling strategies, and (ii) exact implementation of these offline rolling horizon strategies in a mixed-integer dynamic optimization problem for the optimal design. The design dependence of the offline operational strategies allows for the integrated problem to consider the design, scheduling, and control problems simultaneously. The proposed framework is showcased on (i) a binary distillation column for the separation of toluene and benzene, (ii) a system of two continuous stirred tank reactor, (iii) a small residential heat and power network, and (iv) two batch reactor systems. Furthermore, a novel algorithm for large scale multiparametric programming problems is proposed to solve the classes of problems frequently encountered as a result of the integration of rolling horizon strategies

A contribution to support decision making in energy/water sypply chain optimisation

The seeking of process sustainability forces enterprises to change their operations. Additionally, the industrial globalization implies a very dynamic market that, among other issues, promotes the enterprises competition. Therefore, the efficient control and use of their Key Performance Indicators, including profitability, cost reduction, demand satisfaction and environmental impact associated to the development of new products, is a significant challenge. All the above indicators can be efficiently controlled through the Supply Chain Management. Thus, companies work towards the optimization of their individual operations under competitive environments taking advantage of the flexibility provided by the virtually inexistent world market restrictions. This is achieved by the coordination of the resource flows, across all the entities and echelons belonging to the system network. Nevertheless, such coordination is significantly complicated if considering the presence of uncertainty and even more if seeking for a win-win outcome. The purpose of this thesis is extending the current decision making strategies to expedite these tasks in industrial processes. Such a contribution is based on the development of efficient mathematical models that allows coordinating large amount of information synchronizing the production and distribution tasks in terms of economic, environmental and social criteria. This thesis starts presents an overview of the requirements of sustainable production processes, describing and analyzing the current methods and tools used and identifying the most relevant open issues. All the above is always within the framework of Process System Engineering literature. The second part of this thesis is focused in stressing the current Multi-Objective solution strategies. During this part, first explores how the profitability of the Supply Chain can be enhanced by considering simultaneously multiple objectives under demand uncertainties. Particularly, solution frameworks have been proposed in which different multi-criteria decision making strategies have been combined with stochastic approaches. Furthermore, additional performance indicators (including financial and operational ones) have been included in the same solution framework to evaluate its capabilities. This framework was also applied to decentralized supply chains problems in order to explore its capabilities to produce solution that improves the performances of each one of the SC entities simultaneously. Consequently, a new generalized mathematical formulation which integrates many performance indicators in the production process within a supply chain is efficiently solved. Afterwards, the third part of the thesis extends the proposed solution framework to address the uncertainty management. Particularly, the consideration of different types and sources of uncertainty (e.g. external and internal ones) where considered, through the implementation of preventive approaches. This part also explores the use of solution strategies that efficiently selects the number of scenarios that represent the uncertainty conditions. Finally, the importance and effect of each uncertainty source over the process performance is detailed analyzed through the use of surrogate models that promote the sensitivity analysis of those uncertainties. The third part of this thesis is focused on the integration of the above multi-objective and uncertainty approaches for the optimization of a sustainable Supply Chain. Besides the integration of different solution approaches, this part also considers the integration of hierarchical decision levels, by the exploitation of mathematical models that assess the consequences of considering simultaneously design and planning decisions under centralized and decentralized Supply Chains. Finally, the last part of this thesis provides the final conclusions and further work to be developed.La globalización industrial genera un ambiente dinámico en los mercados que, entre otras cosas, promueve la competencia entre corporaciones. Por lo tanto, el uso eficiente de las los indicadores de rendimiento, incluyendo rentabilidad, satisfacción de la demanda y en general el impacto ambiental, representa un area de oportunidad importante. El control de estos indicadores tiene un efecto positivo si se combinan con la gestión de cadena de suministro. Por lo tanto, las compañías buscan definir sus operaciones para permanecer activas dentro de un ambiente competitivo, tomando en cuenta las restricciones en el mercado mundial. Lo anterior puede ser logrado mediante la coordinación de los flujos de recursos a través de todas las entidades y escalones pertenecientes a la red del sistema. Sin embargo, dicha coordinación se complica significativamente si se quiere considerar la presencia de incertidumbre, y aún más, si se busca exclusivamente un ganar-ganar. El propósito de esta tesis es extender el alcance de las estrategias de toma de decisiones con el fin de facilitar estas tareas dentro de procesos industriales. Estas contribuciones se basan en el desarrollo de modelos matemáticos eficientes que permitan coordinar grandes cantidades de información sincronizando las tareas de producción y distribución en términos económicos, ambientales y sociales. Esta tesis inicia presentando una visión global de los requerimientos de un proceso de producción sostenible, describiendo y analizando los métodos y herramientas actuales así como identificando las áreas de oportunidad más relevantes dentro del marco de ingeniería de procesos La segunda parte se enfoca en enfatizar las capacidades de las estrategias de solución multi-objetivo, durante la cual, se explora el mejoramiento de la rentabilidad de la cadena de suministro considerando múltiples objetivos bajo incertidumbres en la demanda. Particularmente, diferentes marcos de solución han sido propuestos en los que varias estrategias de toma de decisión multi-criterio han sido combinadas con aproximaciones estocásticas. Por otra parte, indicadores de rendimiento (incluyendo financiero y operacional) han sido incluidos en el mismo marco de solución para evaluar sus capacidades. Este marco fue aplicado también a problemas de cadenas de suministro descentralizados con el fin de explorar sus capacidades de producir soluciones que mejoran simultáneamente el rendimiento para cada uno de las entidades dentro de la cadena de suministro. Consecuentemente, una nueva formulación que integra varios indicadores de rendimiento en los procesos de producción fue propuesta y validada. La tercera parte de la tesis extiende el marco de solución propuesto para abordar el manejo de incertidumbres. Particularmente, la consideración de diferentes tipos y fuentes de incertidumbre (p.ej. externos e internos) fueron considerados, mediante la implementación de aproximaciones preventivas. Esta parte también explora el uso de estrategias de solución que elige eficientemente el número de escenarios necesario que representan las condiciones inciertas. Finalmente, la importancia y efecto de cada una de las fuentes de incertidumbre sobre el rendimiento del proceso es analizado en detalle mediante el uso de meta modelos que promueven el análisis de sensibilidad de dichas incertidumbres. La tercera parte de esta tesis se enfoca en la integración de las metodologías de multi-objetivo e incertidumbre anteriormente expuestas para la optimización de cadenas de suministro sostenibles. Además de la integración de diferentes métodos. Esta parte también considera la integración de diferentes niveles jerárquicos de decisión, mediante el aprovechamiento de modelos matemáticos que evalúan lasconsecuencias de considerar simultáneamente las decisiones de diseño y planeación de una cadena de suministro centralizada y descentralizada. La parte final de la tesis detalla las conclusiones y el trabajo a futuro necesario sobre esta línea de investigaciónPostprint (published version

Symmetry in Renewable Energy and Power Systems

This book includes original research papers related to renewable energy and power systems in which theoretical or practical issues of symmetry are considered. The book includes contributions on voltage stability analysis in DC networks, optimal dispatch of islanded microgrid systems, reactive power compensation, direct power compensation, optimal location and sizing of photovoltaic sources in DC networks, layout of parabolic trough solar collectors, topologic analysis of high-voltage transmission grids, geometric algebra and power systems, filter design for harmonic current compensation. The contributions included in this book describe the state of the art in this field and shed light on the possibilities that the study of symmetry has in power grids and renewable energy systems

Large-scale security constrained optimal reactive power flow for operational loss management on the GB electricity transmission network

This thesis was submitted for the degree of Engineering Doctorate and awarded by Brunel University, 22/12/2010.The transmission of power across the GB transmission system, as operated by National Grid, results in inevitable loss of electrical power. Operationally these power losses cannot be eliminated, but they can be reduced by adjustment of the system voltage profile. At present the minimisation of active power losses relies upon a lengthy manually based iterative adjustment process. Therefore the system operator requires the development of advanced optimisation tools to cope with the challenges faced over the next decade, such as achieving the stringent greenhouse gas emission targets laid down by the UK government, while continue to provide an economical, secure and efficient service. To meet these challenges the research presented in this thesis has developed optimisation techniques that can assist control centre engineers by automatically setting up voltage studies that are low loss and low cost. The proposed voltage optimisation techniques have been shown to produce solutions that are secured against 800 credible contingency cases. A prototype voltage optimisation tool has been deployed, which required the development of a series of novel approaches to extend the functionality of an existing optimisation program. This research has lead to the development of novel methods for handling multi-objectives, contradictory shunt switching configurations and selecting all credible contingencies. Studies indicate that a theoretical loss saving of 1.9% is achievable, equivalent to an annual emissions saving of approximately 64,000 tonnes of carbon dioxide. A novel security constrained mixed integer non-linear optimisation technique has also been developed. The proposed method has been shown to be superior to several conventional methods on a wide range of IEEE standard network models and also on a range of large-scale GB network models. The proposed method manages to further reduce active power losses and also satisfies all security constraints.EPSRC and National Gri