Real time optimization of chemical processes

Due to current changes in the global market with increasing competition, strict bounds on product specifications, pricing pressures, and environmental issues, the chemical process industry has a high demand for methods and tools that enhance profitability by reducing the operating costs using limited resources. Real time optimization (RTO) strategies combine process control and economics, and have gone through much advancement during the last few decades. A typical real time optimization application is model based and requires the solution of at least three (usually) nonlinear programming problems, such as combined gross error detection and data reconciliation, parameter estimation and economic optimization. A successful implementation of RTO requires fast and accurate solution of these stated nonlinear programming problems.Current real time optimization strategies wait for steady state after a disturbance enters the process. If, during this wait, another disturbance enters into the system, it will increase the transition time significantly. An alternative, real time evolution (RTE), calculates the new set-points using only disturbance information and the new set-points are implemented in small step changes to a supervisory control system such as model predictive control (MPC) or can be implemented directly to the regulatory control layer. RTE ignores the important part of data screening therefore there is no surety that the calculated set-points represents current plant conditions. The main contribution of this thesis is to investigate the possibility of implementing new set-points without waiting for steady state. Two case studies, the Williams-Otto reactor and an integrated plant (the Williams-Otto reactor extended to include flash drum and large recycle stream), were used for analysis. The application of RTE, RTO and MPC were discussed and compared for the case studies to evaluate the performance in terms of the theoretical profit achieved.A new strategy, dynamic-RTO (D-RTO), based on modified dynamic data reconciliation (DDR) strategy and translated steady state model, was also developed for systems with significant bias and process noise. In the D-RTO strategy, the residual terms of the steady state model were calculated from the reconciled values. These residual terms were translated subsequently into the steady state model. Due to the translation there is no need for calculating set-point changes in small steps. The formulation of the DDR strategy is based on control vector parameterization techniques. D-RTO was compared with RTE and RTO for the two case studies. The results obtained show that RTE can lead to an unstable control if used without taking into account process and controller dynamics. For measurements having bias, the DDR strategy can be used with the assumption that the variables with bias are unmeasured and are calculated implicitly. The D-RTO strategy is able to deal with constant and changing bias, and is able to decrease profit losses during transitions. D-RTO is a good alternative to steady state RTO, for processes with frequent disturbances, where RTO implementation due to its steady state nature may not be justifiable

Data reconciliation for mineral and metallurgical processes : Contributions to uncertainty tuning and dynamic balancing : Application to control and optimization

Pour avoir un fonctionnement de l'usine sûr et bénéfique, des données précises et fiables sont nécessaires. D'une manière générale, une information précise mène à de meilleures décisions et, par conséquent, de meilleures actions pour aboutir aux objectifs visés. Dans un environnement industriel, les données souffrent de nombreux problèmes comme les erreurs de mesures (autant aléatoires que systématiques), l'absence de mesure de variables clés du procédé, ainsi que le manque de consistance entre les données et le modèle du procédé. Pour améliorer la performance de l'usine et maximiser les profits, des données et des informations de qualité doivent être appliquées à l'ensemble du contrôle de l'usine, ainsi qu'aux stratégies de gestion et d'affaires. Comme solution, la réconciliation de données est une technique de filtrage qui réduit l'impact des erreurs aléatoires, produit des estimations cohérentes avec un modèle de procédé, et donne également la possibilité d'estimer les variables non mesurées. Le but de ce projet de recherche est de traiter des questions liées au développement, la mise en œuvre et l'application des observateurs de réconciliation de données pour les industries minéralurgiques et métallurgiques. Cette thèse explique d’abord l'importance de régler correctement les propriétés statistiques des incertitudes de modélisation et de mesure pour la réconciliation en régime permanent des données d’usine. Ensuite, elle illustre la façon dont les logiciels commerciaux de réconciliation de données à l'état statique peuvent être adaptés pour faire face à la dynamique des procédés. La thèse propose aussi un nouvel observateur de réconciliation dynamique de données basé sur un sous-modèle de conservation de la masse impliquant la fonction d'autocovariance des défauts d’équilibrage aux nœuds du graphe de l’usine. Pour permettre la mise en œuvre d’un filtre de Kalman pour la réconciliation de données dynamiques, ce travail propose une procédure pour obtenir un modèle causal simple pour un circuit de flottation. Un simulateur dynamique basé sur le bilan de masse du circuit de flottation est développé pour tester des observateurs de réconciliation de données et des stratégies de contrôle automatique. La dernière partie de la thèse évalue la valeur économique des outils de réconciliation de données pour deux applications spécifiques: une d'optimisation en temps réel et l’autre de commande automatique, couplées avec la réconciliation de données. En résumé, cette recherche révèle que les observateurs de réconciliation de données, avec des modèles de procédé appropriés et des matrices d'incertitude correctement réglées, peuvent améliorer la performance de l'usine en boucle ouverte et en boucle fermée par l'estimation des variables mesurées et non mesurées, en atténuant les variations des variables de sortie et des variables manipulées, et par conséquent, en augmentant la rentabilité de l'usine.To have a beneficial and safe plant operation, accurate and reliable plant data is needed. In a general sense, accurate information leads to better decisions and consequently better actions to achieve the planned objectives. In an industrial environment, data suffers from numerous problems like measurement errors (either random or systematic), unmeasured key process variables, and inconsistency between data and process model. To improve the plant performance and maximize profits, high-quality data must be applied to the plant-wide control, management and business strategies. As a solution, data reconciliation is a filtering technique that reduces impacts of random errors, produces estimates coherent with a process model, and also gives the possibility to estimate unmeasured variables. The aim of this research project is to deal with issues related to development, implementation, and application of data reconciliation observers for the mineral and metallurgical industries. Therefore, the thesis first presents how much it is important to correctly tune the statistical properties of the model and measurement uncertainties for steady-state data reconciliation. Then, it illustrates how steady-state data reconciliation commercial software packages can be used to deal with process dynamics. Afterward, it proposes a new dynamic data reconciliation observer based on a mass conservation sub-model involving a node imbalance autocovariance function. To support the implementation of Kalman filter for dynamic data reconciliation, a procedure to obtain a simple causal model for a flotation circuit is also proposed. Then a mass balance based dynamic simulator of froth flotation circuit is presented for designing and testing data reconciliation observers and process control schemes. As the last part of the thesis, to show the economic value of data reconciliation, two advanced process control and real-time optimization schemes are developed and coupled with data reconciliation. In summary, the study reveals that data reconciliation observers with appropriate process models and correctly tuned uncertainty matrices can improve the open and closed loop performance of the plant by estimating the measured and unmeasured process variables, increasing data and model coherency, attenuating the variations in the output and manipulated variables, and consequently increasing the plant profitability

A study on modelling, data reconciliation and optimal operation of hydrogen networks in oil refineries

Se ha llevado a cabo un estudio sobre la gestión óptima en tiempo real de redes de hidrógeno en refinerías de petróleo, con referencia a la refinería de Petronor perteneciente al grupo Repsol y situada en Muskiz (Vizcaya). La tesis consiste en la aplicación de técnicas bien conocidas y establecidas como el modelado de procesos y la optimización a un tema interesante en la actualidad: las redes de hidrógeno en refinerías de petróleo. Los resultados obtenidos son coherentes y robustos, y las soluciones alcanzadas pueden ser directamente aplicadas en la práctica industrial. El problema abordado tiene gran relevancia industrial, con el propósito general de mejorar la operación en tiempo real, ahorrar recursos en este caso materiales relativos al hidrógeno, y aumentar el conocimiento del sistema en la medida de lo posible. Asimismo se han desarrollado librerías en el entorno de simulación EcosimPro. Los objetivos de la tesis son: i) la estimación correcta tanto de variables medidas como de variables desconocidas de la red de hidrógeno; ii) la determinación de las condiciones óptimas de operación así como de las producciones óptimas; iii) la exploración de otros enfoques dirigidos a la operación óptima como la técnica de control self-optimizing; iv) la evaluación del interés y potencial aplicabilidad de modelos simplificados de las plantas para la predicción del consumo de hidrógeno en función de la carga de hidrocarburo.Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automátic