Optimierung von Gesamtverfahren in der chemischen Industrie

Bei der Planung chemischer Anlagen sind eine Vielzahl von Vorgaben, Einstellungen und Zielen zu berücksichtigen. So sollen beispielsweise Betriebs- und Investitionskosten möglichst gering gehalten, gleichzeitig möglichst hochwertige Produkte hergestellt werden. Hinzu kommen Umwelt- und Sicherheitsauflagen, die einzuhalten sind.

Zur Erfüllung dieser Vorgaben muss der Prozessingenieur bei seiner Planung nicht nur die verschiedensten Einstellungen einer Anlage, sondern auch verschiedene Anlagen, die aus den Rohstoffen gleiche Endprodukte in verschiedenen Verfahren herstellen, vergleichen. Dies ist, vor allem bei komplexen Anlagen mit einer Vielzahl an Apparaten, eine schwierige Aufgabe.

Dieser Planungsprozess erfolgt mit Hilfe des Einsatzes computergestützter Simulationen, in denen mit der Erfahrung des Ingenieurs und durch empirische Suche möglichst gute Einstellungen und Anlagendesigns gefunden werden. In Anbetracht der Komplexität des Problems werden ohne eine transparente Optimierungsstrategie jedoch nicht die besten Einstellungen für die gewünschten Ziele und Vorgaben gefunden.

 

Neuer Ansatz in punkto Planungsprozesse

In diesen Projekten wird eine neue Herangehensweise an den Planungsprozess mittels einer transparenten Optimierungsstrategie erarbeitet. Dabei werden nur diejenigen Lösungen berechnet und weiter analysiert, die die besten Kompromisse für die gewünschten Ziele und Vorgaben darstellen. Diese Lösungsmenge wird für einen interessanten Parameterbereich automatisch berechnet und dem Ingenieur graphisch dargestellt. Auf diese Weise hat der Ingenieur die Gewissheit, den gesamten und bestmöglichen Entscheidungshorizont zu kennen und basierend darauf eine objektive Auswahl zu treffen.
Dieses Vorgehen hat in den bisher analysierten Beispielen Parameterbereiche aufgezeigt, die bei der empirischen Verbesserung nicht berücksichtigt wurden. Lösungen in diesen Bereichen schneiden deutlich besser als die empirisch gefundenen ab. Außerdem wurde die Planungszeit deutlich reduziert.

Workflow Prozessentwicklung Verfahrenstechnik
© AdobeStock / Fraunhofer ITWM
Workflow Prozessentwicklung Verfahrenstechnik

Neben der rigorosen Fließbildsimulation helfen Shortcut-Methoden einen ersten schnellen Überblick über die Lösungsgesamtheit zu erhalten. So gewonnene Lösungen schneiden deutlich besser ab als die empirisch gefundenen und reduzieren die Planungszeit deutlich.

Definition einer Datenschnittstelle: INES – Interface between Experiments and Simulation

Die rigorosen Modelle müssen mit Hilfe von Prozessdaten kalibriert werden, um verlässliche, realitätsnahe Vorhersagen zu machen. Im Projekt INES wurde für den Fließbildsimulator der BASF eine nutzerfreundliche Schnittstelle zu historischen Prozessdaten geschaffen.

Die Verlässlichkeit der Daten wird hier durch drei Kriterien beurteilt:

  • Keine Ausreißer
  • Stationäre Intervalle
  • Erfüllung von Massenbilanzen

Ausreißer werden interaktiv entfernt. Dies erlaubt dem Nutzer, eine auf den jeweiligen Kontext (Messgerät, Fehlerquellen) angepasste Ausreißerkennung durchzuführen. Stationäre Intervalle können mittels einer heuristischen Segmentierung der Datenreihe gewonnen werden. In diesem Zugang werden sogenannte Breakpoints dort gesetzt, wo sich die Mittelwerte benachbarter Intervalle statistisch am signifikantesten unterscheiden.

Die Erfüllung von Massenbilanzen wird im Rahmen eines interaktiv konfigurierbaren Datenausgleichs behandelt, der neben den Gesamtbilanzen auch Komponenten und Reaktionen berücksichtigt. Dies erlaubt die schnelle Detektion systematischer Fehler in den Bilanzen, die auf Leckagen zurückzuführen sind.

Video: Ressourcenschonende Produktion in der chemischen Industrie am Fraunhofer ITWM

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Sei es in der Landwirtschaft, in der Industrie oder auch im Privathaushalt: Chemikalien werden überall benötigt. Allerdings verbraucht ihre Produktion extrem viel Energie. Mit einem neuartigen hybriden Zugang lässt sich je nach Anlage und Prozess Energie im zweistelligen Prozentbereich einsparen. »Für unsere Analyse haben wir zwei Dinge zusammengebracht: Erstens die physikalischen Gesetze, die wir in einem Modell dargestellt haben – sprich das Expertenwissen über die thermodynamischen und chemischen Prozesse. Und zweitens die Daten, die verschiedene Sensoren zum Messprozess ermitteln, beispielsweise zu Temperatur und Druck. Diese verwenden wir dort, wo keine physikalischen Angaben vorliegen«, erläutert Karl-Heinz Küfer, Bereichsleiter der »Optimierung«.