Entwicklung eines hybriden Simulationsmodells zur Optimierung des Betriebsverhaltens von Dekantierzentrifugen

Diese Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines hybriden Simulationsmodells zur Optimierung des Betriebsverhaltens von Dekantierzentrifugen. Konkret umfasst dies die Erweiterung eines dynamischen Prozessmodells, die Modellierung eines Algorithmus zur Berechnung von Degritting und die Entwicklung eines Grey-Box-Modells als hybriden Modellierungsansatz. Dekantierzentrifugen (kurz Dekanter genannt) sind spezielle Zentrifugen, welche einige Vorteile bei der großtechnischen Anwendung bieten. Sie sind unter anderem häufig in der Bergbauindustrie beispielsweise bei der Verarbeitung von Mineralien wie Calciumcarbonat (Fest-Flüssig Trennung, Klassierung, Degritting) im Einsatz, da sie kontinuierlich und in kurzer Zeit hohe Durchsätze verarbeiten können. Allerdings ist der Betrieb von Dekantierzentrifugen mit einem erhöhten Energieaufwand und dadurch Kosten verbunden. Deswegen sind Methoden und Modelle zur mathematischen Beschreibung von Dekantierzentrifugen wichtig, um den optimalen Betriebspunkt zu bestimmen und dadurch sowohl den Energieaufwand als auch die Prozesskosten zu senken. Des Weiteren bilden Berechnungsmethoden eine wichtige Grundlage bei der Dimensionierung neuer Dekantierzentrifugen, um den experimentellen Aufwand zu reduzieren oder sogar zu ersetzen. Bestehende Methoden waren bisher nicht ausreichend, um das dynamische Verhalten von feindispersen Suspensionen im gesamten Apparat zu beschreiben. Basierend auf einem dynamischen Modell für die Klassierung und den Sedimentaufbau im zylindrischen Teil von Dekantierzentrifugen erfolgt in der hier vorliegenden Arbeit die Erweiterung des Modells um den konischen Teil der Zentrifuge zur ganzheitlichen Betrachtung des Dekanters. Insbesondere bei der mechanischen Entfeuchtung ist das Materialverhalten im konischen Teil von entscheidender Bedeutung für den effizienten Betrieb von Dekantierzentrifugen. Weiterhin wird im Rahmen dieser Arbeit die Kompressionsfunktion zur Sedimentkonsolidierungsfunktion erweitert. Damit lässt sich zusätzlich der Effekt der Scherverdichtung charakterisieren und in der Simulation berücksichtigen. Der Vergleich von experimentellen Ergebnissen der Validierungsversuche im Labor-, Pilot- und Industriemaßstab mit Simulationen bestätigen sowohl die Scale-up Fähigkeit als auch die Übertragbarkeit des Simulationsmodells auf andere Produkte. Darüber hinaus erfolgt die Entwicklung eines Ansatzes zur Modellierung von Degritting (Abtrennung von Überkorn wie Mahlperlen aus dem eigentlichen Wertprodukt). Mehrphasensimulationen mittels Computational Fluid Dynamics dienen zur Ableitung einer Trennbedingung der unerwünschten Überkornpartikel aus der Suspensionen. Die Ergebnisse von Experimenten aus der industriellen Praxis stimmen sehr gut mit den Ergebnissen des Degritting Algorithmus überein. Diese Studien bestätigen, dass die hier entwickelte Simulationsmethode detaillierte Einblicke in das Abscheideverhalten liefert. In einigen praxisrelevanten Anwendungen, wie beispielsweise bei der Einstellung einer großen Teichtiefe innerhalb der Dekantierzentrifuge, können lokale Turbulenzen und Strömungen in einigen Bereichen der Zentrifuge das Abscheideverhalten der Partikel beeinflussen. Das Prozessmodell allein kann lokale Strömungseffekte auf das Abscheideverhalten bei solchen Teichtiefen nicht abbilden, da dies eine detaillierte Strömungssimulation erfordert und für diese Abhängigkeiten allgemein keine analytischen oder empirischen Gleichungen zur Verfügung stehen. Deswegen erfolgt im Rahmen dieser Arbeit die Entwicklung eines sogenannten hybriden Simulationsmodells, um zukünftig die beschriebenen Abhängigkeiten trotzdem abzubilden. Die Grey-Box-Modellierung stellt einen hybriden Modellierungsansatz dar, der aus einem parametrischen und einem nicht-parametrischen Modell besteht. Das parametrische Modell ist das zuvor entwickelte dynamische Prozessmodell, welches die physikalische Basis darstellt und als idealer Schätzer für den zu simulierenden Prozess dient. Darüber hinaus ist das nicht-parametrische Modell ein neuronales Netzwerk, das lernt die Simulationsdaten entsprechend zu korrigieren, falls im trainierten Bereich die Abweichungen zwischen Simulationsergebnissen und Trainingsdaten zu groß sind. Die Modellierung eines solchen statischen, parallelen Grey-Box-Modells für Dekantierzentrifugen ist in dieser Arbeit dargestellt. Die Ergebnisse bestätigen, dass es durch Training des neuronalen Netzwerkes möglich ist den Einfluss von lokalen Strömungseffekten auf das Abscheideverhalten von Partikeln innerhalb der Zentrifuge abzubilden. Generell ergeben sich dadurch neue Möglichkeiten das hybride Simulationsmodell zu erweitern. Zusätzliche Effekte lassen sich entweder über weitere Gleichungen in das parametrische Modell integrieren oder das neuronale Netz lernt durch gezielte Experimente die Zusammenhänge zu beschreiben. Mit der hier entwickelten und validierten Simulationsmethode ist es zukünftig möglich, das dynamische Verhalten von feindispersen Suspensionen unter Berücksichtigung der Scherverdichtung in der gesamten Dekantierzentrifuge zu beschreiben. Darüber hinaus liefert der neu entwickelte Degritting Algorithmus ein dynamisches Modell zur Berechnung für diese Anwendung. Insgesamt demonstrieren die Ergebnisse dieser Arbeit die Vorteile der Entwicklung von hybriden Simulationsmodellen bei der Optimierung des Betriebsverhaltens von Dekantierzentrifugen. Durch die gewonnenen Erkenntnisse ist es möglich, das Prozessverhalten von Dekantierzentrifugen effizienter und akkurater vorherzusagen. Dies erlaubt die Optimierung von Prozessketten und eröffnet neue Methoden in der Auslegung von Zentrifugen und deren Einsatz in der Prozesskette. Weiterhin bildet die Anwendung von hybriden Modellierungsansätzen wie hier am Beispiel der Dekantierzentrifuge eine wichtige Grundlage für die anwendungsorientierte Forschung angesichts der zunehmenden Digitalisierung

Autonomous Processes in Particle Technology

Battery materials, pharmaceuticals, solar cells, coffee powder, 3D printed components, etc., all these products have in common that they are predominantly made of particles. Ensuring high product quality with optimal raw material and energy utilization is only possible with extensive and many years of experience in the operation of such processes. This unsatisfactory situation is due to the complexity of particulate products, which still hinders extensive automation and autonomous process control. The challenge is to couple the respective basic operations with characterization devices, process dynamics and modern control algorithms to form a closed loop for process control. As a result, some day it should be possible to set the desired property profiles of particulate products with the most energy- and raw material-efficient operation possible with a “push of a button”

Scale-up of decanter centrifuges for the particle separation and mechanical dewatering in the minerals processing industry by means of a numerical process model

Decanter centrifuges are frequently used for thickening, dewatering, classification, or degritting in the mining industry and various other sectors. Their use in an industrial process chain requires a sufficiently accurate prediction of the product and the machine behaviour. For this purpose, experiments on a smaller pilot-scale are carried out for scale-up of a decanter centrifuge, which is usually a major challenge. Predicting the process behaviour of decanter centrifuges from laboratory tests is rather difficult. Basically, there are two common ways of scale-up: First, via analytical methods and the law of similarity, which often requires an enormous experimental effort. Second, using numerical models, which demands a mathematically and physically precise description of the multiple processes running simultaneously in such machines. This article provides an overview of both methods for scale-up of a decanter centrifuge. The concept of a previous developed numerical approach is introduced. Pros and cons of both scale-up methods are compared and further discussed. Experiments on lab-scale, pilot-scale, and industrial-scale decanter centrifuges with two different finely dispersed calcium carbonate water suspensions were carried out and simulations were done to investigate and prove the scale-up capability and transferability of the numerical approach

Grey box modelling of decanter centrifuges by coupling a numerical process model with a neural network

Continuously operating decanter centrifuges are often applied for solid-liquid separation in the chemical and mining industries. Simulation tools can assist in the configuration and optimisation of separation processes by, e.g., controlling the quality characteristics of the product. Increasing computation power has led to a renewed interest in hybrid models (subsequently named grey box model), which combine parametric and non-paramteric models. In this article, a grey box model for the simulation of the mechanical dewatering of a finely dispersed product in decanter centrifuges is discussed. Here, the grey box model consists of a mechanistic model (as white box model) presented in a previous research article and a neural network (as black box model). Experimentally determined data is used to train the neural network in the area of application. The mechanistic approach considers the settling behaviour, the sediment consolidation, and the sediment transport. In conclusion, the settings of the neural network and the results of the grey box model and white box model are compared and discussed. Now, the overall grey box model is able to increase the accuracy of the simulation and physical effects that are not modelled yet are integrated by training of a neural network using experimental data

Scale-Up of Decanter Centrifuges for the Particle Separation and Mechanical Dewatering in the Minerals Processing Industry by Means of a Numerical Process Model

Decanter centrifuges are frequently used for thickening, dewatering, classification, or degritting in the mining industry and various other sectors. Their use in an industrial process chain requires a sufficiently accurate prediction of the product and the machine behaviour. For this purpose, experiments on a smaller pilot-scale are carried out for scale-up of a decanter centrifuge, which is usually a major challenge. Predicting the process behaviour of decanter centrifuges from laboratory tests is rather difficult. Basically, there are two common ways of scale-up: First, via analytical methods and the law of similarity, which often requires an enormous experimental effort. Second, using numerical models, which demands a mathematically and physically precise description of the multiple processes running simultaneously in such machines. This article provides an overview of both methods for scale-up of a decanter centrifuge. The concept of a previous developed numerical approach is introduced. Pros and cons of both scale-up methods are compared and further discussed. Experiments on lab-scale, pilot-scale, and industrial-scale decanter centrifuges with two different finely dispersed calcium carbonate water suspensions were carried out and simulations were done to investigate and prove the scale-up capability and transferability of the numerical approach