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
