Resource effiency indicator-based decision support for the operation of batch and mixed batch-continuous processing plants

Steigende Konzentrationen von Treibhausgasen in der Atmosphäre sind der Grund für den globalen Klimawandel. Da die chemische Industrie wesentlich zu den Treibhausgasemissionen beiträgt, schaffen politische Entscheidungsträger Anreize und Gesetze, um die Industrie zu einer nachhaltigeren Produktion zu bewegen. In dieser Arbeit wird ein Rahmen zur Definition und Nutzung von Echtzeit-Ressourcene zienzindikatoren (REI) entwickelt, um die Ressourceneffizienz industrieller Produktionsprozesse kontinuierlich zu überwachen und zu optimieren. Die Ressourceneffizienz ist eine mehrdimensionale Größe, die in Relation zur Wirtschaftlichkeit bewertet werden kann. Der Fokus der Arbeit liegt dabei auf Batch-Prozessen und Prozessen, die diskontinuierliche und kontinuierliche Teilprozesse kombinieren. Diese stellen eine Herausforderung für die korrekte Erfassung relevanter Prozessgrößen und die anschlie ende Analyse dar. Das vorgeschlagene Propagationskonzept ermöglicht es, den Gesamtwirkungsgrad der Anlage auf Basis der Leistung ihrer Komponenten zu berechnen. Die daraus resultierenden REIs spiegeln die technische Leistung der Anlage wieder und werden zur Optimierung der gesamten Ressourceneffizienz eines Anwendungsbeispiels verwendet. Die Optimierung der Ressourceneeffizienz stellt ein mehrdimensionales Optimierungsproblem dar, bei dem die Pareto-optimalen Betriebspunkte die möglichen Kompromisse zwischen konkurrierenden Interessen angeben. Die Auswahl eines gewünschten Betriebspunktes aus der Paretomenge ist nicht trivial und kann sich ändernden Präferenzen folgen. Daher befasst sich der zweite Teil der Arbeit mit der Synthese eines effizienten und effektiven Entscheidungsunterstützungssystems (Decision Support System, DSS) zur Auswahl eines Betriebspunktes mit dem gewünschten Leistungsprofil. Die Methodik wird auf ein Beispiel angewendet und durch eine experimentelle Usability-Studie validiert. Damit leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Optimierung der Ressourceneffizienz in der Prozessindustrie durch die Identifikation von ressourcenoptimalen Betriebszuständen. Die ganzheitliche Betrachtung der Ressourceneffizienz in Batchprozessen stellt eine wichtige Erweiterung der industriellen Praxis dar, die sich derzeit in der Regel auf eine Energieeffizienzanalyse nach ISO50001 beschränkt.Increasing concentrations of greenhouse gases (GHG) in the atmosphere are the reason for global climate change. Since the chemical industry is a signficant contributor to the GHG emissions, policy makers are creating incentives and legislation to steer the industry towards a more sustainable production. This thesis proposes a framework to defie and utilize real-time resource effiency indicators (REI) to constantly monitor and optimize the resource effiency of industrial production processes. Resource effiency is a multidimensional entity that can be evaluated in relation to the economic performance. The focus of the thesis is on batch- and hybrid - coupled batch and continuously operated -{ processes that introduce further challenges for the correct recording of relevant process variables and the subsequent analysis. The proposed propagation concept makes it possible to calculate the overall effiency of the plant based on the performance of its components. The resulting REIs reflect the technical performance of the plant and are used to optimize the overall resource effiency of an application case. Optimizing the resource effiency of a process poses a multi-dimensional optimization problem, where the Pareto optimal operating points reflect the potential trade-offs between competing interests. The selection of a desired operational point among the optimal set is not trivial and may be subject to changing preferences. Thus, the second part of the thesis addresses the synthesis of an effcient and effective decision support system (DSS) to select an operating point with the desired performance profile. The methodology is applied and validated by an experimental usability-study. In summary, the thesis contributes to the optimization of resource effiency in the process industry by identifying resource-optimal operating conditions. The holistic consideration of resource effiency in batch processes represents an important extension of industrial practice, which is up to now usually limited to an energy effiency analysis according to ISO50001

XXXVIII Jornadas de Automática

Producción CientíficaThis work presents a decision-support tool to address the model-based optimization approach for online load allocation and scheduling of cleaning operations in an evaporation network. The aim is improving the resource efficiency by supplying the optimal solution for a given production goal. The approach includes the semi-automatic update of evaporator models, which is based on historical data for minimal modelling effort. The structure of the problem is formulated via mixed-integer programming and integrated into the plant supervision systems. Production constraints, concerns about the practical implementation and visualization preferences are also taken into account in the design of the prototypical tool.MINECO/FEDER Grant DPI2015-70975 (INOPTCON)EU H2020-SPIRE Grant Agreement nº 723575 (CoPro

Support to Decision-Making in a Network of Industrial Evaporators

[EN] Production and maintenance scheduling within an equipment network is a task whose complexity increases exponentially with the number of products, equipment and tasks. Finding optimal solutions (economic or resource efficient) becomes especially difficult for a human scheduler, even more when taking decisions in short time periods is required. This work addresses the problem of load allocation in real time and cleaning scheduling in a network of industrial evaporators via decision-support tools based on mixed-integer optimization with plant models. The proposed tools take into account the operators’ visualization preferences and they are integrated with the plant supervision system. Apart from providing recommendations for the optimal operation of the network, a semi-automatic model updating system based on historical operation data is included.[ES] La planificación de la producción y tareas de mantenimiento en una red de equipos es una tarea cuya complejidad aumenta exponencialmente con el número de productos, equipos y tareas. Encontrar soluciones óptimas económicas o de eficiencia de recursos) se hace especialmente difícil para un planificador humano, más aún cuando se requiere tomar decisiones en breves periodos de tiempo. Este trabajo aborda el problema de distribución de carga en tiempo real y programación de limpiezas en una red de evaporadores industriales mediante herramientas de ayuda a la decisión basadas en optimización mixta entera con modelos. Las herramientas propuestas tienen en cuenta las preferencias de visualización de los operarios y están integradas con el sistema de supervisión de la planta. Además de proporcionar recomendaciones para la operación óptima de la red, se incluye un sistema semiautomático de actualización de modelos basado en datos históricos de operación.Este trabajo ha sido financiado por el programa Horizonte 2020 de la UE (contrato nº 723575) y por el Gobierno de España con fondos MINECO/FEDER (DPI2015-70975-P).Kalliski, M.; Pitarch, JL.; Jasch, C.; De Prada, C. (2018). Apoyo a la toma de decisión en una red de evaporadores industriales. Revista Iberoamericana de Automática e Informática. 16(1):26-35. https://doi.org/10.4995/riai.2018.9233SWORD263516

Online decision support for an evaporation network

Jornadas de Automática (37ª. 2017. Gijón