Indirect monitoring of energy efficiency in a simulated chemical process

Abstract. Energy efficiency is an important part of chemical process sustainability. Wasted energy contributes significantly to process costs and overall emissions. Therefore, contributions to improving energy efficiency in chemical processes are of value. The main objective of this thesis is the exploration of indirect energy efficiency monitoring methods and their compilation into a generalized framework. As part of the proposed framework, data-based modelling methods were explored and used to identify a model for estimating energy efficiency in a simulated process. The proposed framework can act as a potential tool in different practical applications with energy efficiency improvements as an objective. As a simulated test process for this thesis, the Tennessee Eastman process was utilized. This process is widely used in research, especially regarding fault diagnosis and control design. The process includes slow dynamics and nonlinearity, providing interesting challenges for research. Even though the process has been studied extensively, the energy efficiency aspect of the process has not been taken into account in research. The results of the thesis show that data-based models provide sufficient accuracy for real-time estimation of energy efficiency for the Tennessee Eastman process. Parts of the proposed framework were tested with the explored methods, but some areas were beyond the scope of this thesis. As such, further research, for example prediction of the energy efficiency horizon, fault diagnosis and advanced process control, could be beneficial.Energiatehokkuuden epäsuora monitorointi simuloidussa kemiallisessa prosessissa. Tiivistelmä. Energiatehokkuus on tärkeä osa kemiallisen teollisuuden kestävyyttä. Energian käytön tehottomuus näkyy merkittävästi kasvavina prosessikustannuksina ja kokonaispäästöinä. Toimet energiatehokkuuden nostamiseksi ovat siksi merkityksellisiä. Diplomityön päätavoitteena on erilaisten epäsuorien energiatehokkuuden seurantamenetelmien tutkiminen ja niiden kokoaminen yleistettävään menetelmäkehykseen. Datapohjaisia mallinnusmenetelmiä tutkitaan osana esitettyä kehystä, ja niitä hyödynnetään energiatehokkuutta arvioivan mallin muodostuksessa. Esitetty menetelmäkehys voi toimia mahdollisena työkaluna erilaisissa käyttökohteissa, joissa energiatehokkuuden parantaminen on päämääränä. Tutkittavana kohteena diplomityössä käytettiin simuloitua Tennessee Eastman prosessimallia. Vaikka prosessia on tutkittu laajasti, energiatehokkuuden tarkempi tarkastelu on jäänyt vajaaksi. Simuloitua prosessidataa hyödynnettiin tässä työssä prosessin energiatehokkuuden mallipohjaisen arvion muodostuksessa. Työssä analysoitiin myös mallinnuksen luotettavuuteen vaikuttavia tekijöitä, kuten opetusdatan rajallisuutta ja siitä seuraavaa mallin ekstrapolointia. Diplomityön tulokset osoittavat, että Tennessee Eastman prosessin energiatehokkuuden reaaliaikainen arviointi datapohjaisilla menetelmillä onnistuu riittävällä tarkkuudella. Esitetyn menetelmäkehyksen osia testattiin tutkituilla menetelmillä, mutta jotkin alueet jäivät työn ulkopuolelle. Tulevaisuuden mahdollisiin tutkimusalueisiin kuuluukin energiatehokkuuden ennustaminen, vikadiagnostiikka ja niitä yhdistävä kehittynyt prosessisäätö

Kokeellisen datan käsittely ja analysointi R:llä

Työn tavoitteena on tutkia ja käyttää R-ohjelmistoympäristön eri vaihtoehtoja kokeellisen datan käsittelyyn ja analysointiin. Esiteltyjä asioita voidaan käyttää R:n monipuolisimpien menetelmien pohjatietoina sekä R:stä kiinnostuneelle aloittelijalle toimivana oppaana. Työssä esitellään R:n peruskäyttöä, peruskomennot datan tuontiin ja tallentamiseen ja peruskomentoja aineiston muokkaamiseen. Aineistoja voidaan haluttaessa kuvata erilaisilla graafisilla kuvaajilla. Työssä esitellään, miten useita erilaisia kuvaajia voidaan R:llä piirtää. Lisäksi kerrotaan hieman mahdollisista satunnaisaineistojen luomisesta R:llä. Kokeellisen datan käsittelyssä voidaan analysoida aineistoja erilaisilla tilastollisilla tunnusluvuilla ja käyttää graafisia menetelmiä aineistojen muuttujien tutkimiseen. Regressioanalyysillä voidaan tutkia eri muuttujien riippuvuuksia ja muodostaa malleja, joilla aineiston lähtömuuttujaa voidaan ennustaa. Residuaaleja tutkimalla voidaan löytää puutteita muodostetussa mallissa

Development of a surrogate-model based energy efficiency estimator for a multi-step chemical process

Abstract Energy efficiency is increasingly being considered as a critical measure of process performance due to its importance both in production costs and in environmental footprint. In this work, an indirect energy efficiency estimator was developed for the Tennessee Eastman (TE) benchmark process for the first time. The TE model was first modified to provide the reference values of energy efficiency. A sophisticated model selection scheme was then applied to build the surrogate-model. The results indicate reasonable model performance with mean absolute prediction error around 1.7%. The results also highlight the limitations present in the training set, which are, together with other practical implementation issues, discussed in this work

Comparison of single control loop performance monitoring methods

Abstract Well-performing control loops have an integral role in efficient and sustainable industrial production. Control performance monitoring (CPM) tools are necessary to establish further process optimization and preventive maintenance. Data-driven, model-free control performance monitoring approaches are studied in this research by comparing the performance of nine CPM methods in an industrially relevant process simulation. The robustness of some of the methods is considered with varying fault intensities. The methods are demonstrated on a simulator which represents a validated state-space model of a supercritical carbon dioxide fluid extraction process. The simulator is constructed with a single-input single-output unit controller for part of the process and a combination of relevant faults in the industry are introduced into the simulation. Of the demonstrated methods, Kullback–Leibler divergence, Euclidean distance, histogram intersection, and Overall Controller Efficiency performed the best in the first simulation case and could identify all the simulated fault scenarios. In the second case, integral-based methods Integral Squared Error and Integral of Time-weighted Absolute Error had the most robust performance with different fault intensities. The results highlight the applicability and robustness of some model-free methods and construct a solid foundation in the application of CPM in industrial processes