The design of a synthesis plant in the chemical industry goes through two main steps. As a matter of facts, the selection of the sequence of operations required to produce and recover a certain target species precedes the selection of the configuration of each unit operation as well as the selection of the utility type and temperature. The final decisions are taken considering a number of various aspects, such as environmental and technological constraints, safety issues and economical profitability. The mathematical complexity of these optimization problems represents a non-negligible burden which, at a preliminary evaluation stage, often imposes shortcuts and rule-of-thumb decisions. Here are a few examples: the profitability of a process is optimized varying the size of a reactor and compressor but imposing a fixed design to the separation system (Douglas, 1988); the trade-off between the number of stages and the reflux ratio of a distillation column is often evaluated considering a single utility type and temperature per time in the context of a nonlinear program, the decisions concerning the preceding and following on-line units being neglected as part of a sequential modular approach, usually dealt with by process simulators. If a discrete number of utilities or fuel types for a furnace/reactor is available, then a mixed integer programming can select the best candidate among them and a nonlinear procedure can deal with the design of the unit. All this considered, the idea of adopting exclusively continuous variables inside a simple linear program capable of considering all the unit operations present in the plant and available utilities at once arose. While a local solution in nonlinear programming is not necessarily global, in linear programming it is (Biegler, 2010). The linear programs allow for the robust solution of large scale problems. In this work a methodology meant to decouple a MINLP for the optimal selection of setup, scaleup, unit and utility into a LP and single unit simulations in view of the maximum profit per unit of time is considered. It does not consider the selection of the best sequence of steps (process synthesis), which is provided by a priori decisions. A library stores key information received from the process simulator AspenPlus. A newly synthesized LP optimization environment (in MATLAB) exploits these data and produces the optimal decision considering a steady cost scenario. The novel approach is applied to the optimization of the BMA process (Blausäure aus Methan und Ammoniak, also referred to as Degussa Process) for the production of hydrogen cyanide. The results of the implementation propose the best alternatives among a discrete number of user-defined candidates for each section of the BMA plant, ensuring that the unselected variables – available candidates – have value zero: the most profitable setup is uniquely defined. The BMA case must be considered as a mere Proof of Concept, to testify the soundness of the basic ideas concerning the method developed during the Master Thesis.
Il progetto di un impianto di sintesi dell’industria chimica attraversa due fasi principali. Di fatto, la selezione della sequenza di operazioni richiesta per produrre e recuperare una certa specie chiave precede la selezione della configurazione di ciascuna operazione unitaria, così come la selezione del tipo e della temperatura di utility. Le decisioni finali sono prese considerando diversi aspetti, come vincoli ambientali e tecnologici, tematiche di sicurezza, profitto economico. La complessità matematica di questi problemi di ottimizzazione rappresenta un fardello non trascurabile che, ad uno stadio di valutazione preliminare, spesso impone scorciatoie e decisioni di buona norma ingegneristica. Sono qui riportati alcuni esempi: il profitto economico di un processo è ottimizzato variando la grandezza di un reattore e compressore ma fissando il progetto del sistema di separazione (Douglas, 1988); il compromesso tra il numero di stadi e il rapporto di riflusso di una colonna di distillazione è valutato considerando un singolo tipo di utility di una certa temperatura per volta nel contesto di una programmazione non lineare, spesso tralasciando le decisioni concernenti le unità in linea precedenti e successive in un’ottica sequential modular, di cui si avvalgono in genere i simulatori di processo. Se un numero discreto di tipologie di utility o combustibili per una fornace/reattore è disponibile, allora una programmazione a interi misti può selezionare il miglior candidato e una procedura nonlineare può operare sull’ottimizzazione della singola unità. Considerato ciò, è scaturita l’idea di adottare esclusivamente variabili continue nel contesto di un semplice programma lineare in grado di considerare tutte le operazioni unitarie presenti in impianto e le utility a disposizione nel medesimo momento. Mentre in programmazione nonlineare un ottimo locale non è necessariamente globale, al contrario lo è in programmazione lineare (Biegler, 2010). I programmi lineari consentono una soluzione robusta di problemi di grande scala. In questo lavoro viene proposta una metodologia intesa a disaccoppiare un problema di programmazione non lineare a interi misti per la selezione ottimale di configurazione, dimensione di unità, tipo di unità e di utility in un programma lineare e simulazioni di singole apparecchiature nell’ottica del massimo profitto nell’unità di tempo. Non considera la selezione della miglior sequenza di step (sintesi di processo), che è fornita da decisioni a priori. Una libreria immagazzina informazioni chiave ricevute dal simulatore di processo AspenPlus. Un ambiente di ottimizzazione in programmazione lineare di nuova concezione (in MATLAB) sfrutta questi dati e produce la decisione ottimale considerando uno scenario in stato stazionario. Il nuovo approccio è applicato all’ottimizzazione del processo BMA (Blausäure aus Methan und Ammoniak, anche noto come processo Degussa) per la produzione di acido cianidrico. I risultati dell’implementazione propongono l’alternativa migliore tra un numero di candidati discreti definiti dall’utente per ciascuna sezione dell’impianto BMA, assicurando che le variabili non selezionate – relazionabili agli altri candidati disponibili – abbiano valore nullo: la configurazione più vantaggiosa è unicamente definita. Il caso BMA è da considerarsi come una mera prova di concetto, a giustificare la fondatezza delle idee di base concernenti il metodo sintetizzato nell’ambito della Tesi.
Decoupling technique for the optimization of a synthesis plant and its application to the hydrogen cyanide process
MAGGI, ANDREA
2016/2017
Abstract
The design of a synthesis plant in the chemical industry goes through two main steps. As a matter of facts, the selection of the sequence of operations required to produce and recover a certain target species precedes the selection of the configuration of each unit operation as well as the selection of the utility type and temperature. The final decisions are taken considering a number of various aspects, such as environmental and technological constraints, safety issues and economical profitability. The mathematical complexity of these optimization problems represents a non-negligible burden which, at a preliminary evaluation stage, often imposes shortcuts and rule-of-thumb decisions. Here are a few examples: the profitability of a process is optimized varying the size of a reactor and compressor but imposing a fixed design to the separation system (Douglas, 1988); the trade-off between the number of stages and the reflux ratio of a distillation column is often evaluated considering a single utility type and temperature per time in the context of a nonlinear program, the decisions concerning the preceding and following on-line units being neglected as part of a sequential modular approach, usually dealt with by process simulators. If a discrete number of utilities or fuel types for a furnace/reactor is available, then a mixed integer programming can select the best candidate among them and a nonlinear procedure can deal with the design of the unit. All this considered, the idea of adopting exclusively continuous variables inside a simple linear program capable of considering all the unit operations present in the plant and available utilities at once arose. While a local solution in nonlinear programming is not necessarily global, in linear programming it is (Biegler, 2010). The linear programs allow for the robust solution of large scale problems. In this work a methodology meant to decouple a MINLP for the optimal selection of setup, scaleup, unit and utility into a LP and single unit simulations in view of the maximum profit per unit of time is considered. It does not consider the selection of the best sequence of steps (process synthesis), which is provided by a priori decisions. A library stores key information received from the process simulator AspenPlus. A newly synthesized LP optimization environment (in MATLAB) exploits these data and produces the optimal decision considering a steady cost scenario. The novel approach is applied to the optimization of the BMA process (Blausäure aus Methan und Ammoniak, also referred to as Degussa Process) for the production of hydrogen cyanide. The results of the implementation propose the best alternatives among a discrete number of user-defined candidates for each section of the BMA plant, ensuring that the unselected variables – available candidates – have value zero: the most profitable setup is uniquely defined. The BMA case must be considered as a mere Proof of Concept, to testify the soundness of the basic ideas concerning the method developed during the Master Thesis.File | Dimensione | Formato | |
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