Dynamic real-time optimization : strategies for implementation

Nowadays, big chemical companies invest more and more in research aimed to nd methods and techniques that best optimize chemical processes. The lack of continuous breakthrough led the most well-known technologies to reach quasi-theoretical level of efficiency or to reveal themselves strongly limited from the conceptual standpoint. Therefore, to widen the margins of pro t, it has been necessary to fi nd new routes whose impact on the process is conceptually different, as reducing downtimes, extending catalyst life, forecasting failure for predictive maintenance and so on. With this in mind, the idea to obtain such results is the elaboration of descriptive, physical, detailed but also easily solvable models to extend and integrate them in the state of the art of the algorithmic optimization. The aim of this work is to investigate the use of some of the techniques to assess the impact of a possible online application on a discontinuous plant located in BASF, Antwerpen. The category it belongs to has found more and more interest over the past years in the optimization research because of the bunch of additional challenges to be faced with respect to continuous plants, typical of bulk chemicals production. Their intrinsic transient behavior hardly lead to flexibility, meaning that particular care must be paid for control, safety and quality speci fication issues to ensure a correct operation. This optimization study aims to lead to the overall batch-time reduction while respecting all the quality and safety criteria. further improvements are discussed whereas their application is possible for an efficient integration of all the productive chain operations. Results show how such techniques may help in improving models - necessary for a correct control - and ensuring a smoother batch operation. The problem formulation, as well as the solution strategy, is crucial for a robust implementation.

Al giorno d'oggi, le grandi industrie chimiche investono sempre più nella ricerca di tecniche, metodi e procedure per l'ottimizzazione degli impianti produttivi a causa del ridotto numero di breakthrough. Le tecnologie produttive nel corso dei decenni hanno raggiunto livelli di efficienza paragonabili a quelli teorici o hanno mostrato notevoli limiti dal punto di vista concettuale, e per estendere i margini di profitto è risultato necessario ricorrere a strategie volte ad impattare in modo diverso sul processo, come ad esempio sulla riduzione di downtimes, estensione della vita dei catalizzatori, prevenzione di guasti, ecc. A tal scopo, l'idea cardine per ottenere i suddetti miglioramenti sta nell'elaborazione di modelli predittivi sufficientemente accurati ma semplici da risolvere, cos da poter essere integrati e caciemente con le più recenti tecniche numeriche di ottimizzazione. Lo scopo di questo lavoro è investigare l'uso di alcune delle suddette tecniche per valutare l'impatto di una possibile implementazione online su un impianto discontinuo funzionante nel sito di BASF Antwerpen. La categoria a cui quest'ultimo fa riferimento ha trovuto sempre pi u spazio nella ricerca a causa delle numerose sfide che questa presenta rispetto a impianti di tipo continuo, comunemente usati nella produzione di bulk chemicals. Il loro comportamento intrinsecamente dinamico li rende pi u delicati dal punto di vista del controllo, sicurezza e rispetto delle specifiche di produzione. Risulta chiaro pertanto, come una ottimizzazione del lotto possa portare a ridurre il tempo operativo e contestualmente rispettare tutti i criteri di qualità e sicurezza, migliorarli dove possibile e dare la possibilità di condurre una più efficiente integrazione delle operazioni che he riguardano l'intera catena produttiva. I risultati ottenuti mostrano come tali tecniche possano aiutare nel miglioramento dei modelli - necessari ad una corretta gestione - e ad assicurare un funzionamento pi u smooth del lotto. La formulazione del problema, così come la sua strategia risolutiva, risultano cruciali ai fini della corretta futura implementazione.