Model-based optimization of an ethylene-oxide recovery unit

In the last century the production of Ethylene Oxide has evidence a trend which tends to be more mature as the demand of the sector is growing steadily.Due to the growing market, many interest had arisen for optimization in the production of this chemical. This work presents modelling techniques for a specific unit (Recovery unit) of the production of Ethylene Oxide. Reporting the development of a data driven system identification technique (sequential identification), using data from a reference model developed in Aspen Hysys v7.3 with preliminary information from literature. An optimization analysis is established for static and dynamic situation. Seeking for a reduction in the energy consumption and enhancement in the overall efficiency of the plant. Presenting different cost functions in the control oriented problem. Finally, it presents how Matlab and Aspen Hysys can be interconnected, for an online optimization of models built in Aspen Hysys. Using Matlab as the main control tool for the Ethylene Oxide recovery plant. A standard model-based strategy is proposed in the form of a linear model predictive control (MPC). A step-wise set point tracking is employed to evaluate the performance of the proposed controller, and compared with the performance of traditional local PID loops.

Nel secolo scorso la produzione di ossido di etilene ha evidenziato una tendenza che tende ad essere più matura poiché la domanda del settore è in costante crescita. A causa del mercato in crescita, sono sorti molti interessi per l'ottimizzazione della produzione di questa sostanza chimica. Questo lavoro presenta tecniche di modellizzazione per un'unità specifica (unità di recupero) della produzione di ossido di etilene. Segnalazione dello sviluppo di una tecnica di identificazione del sistema basata sui dati (identificazione sequenziale), utilizzando i dati di un modello di riferimento sviluppato in Aspen Hysys v7.3 con informazioni preliminari dalla letteratura. Viene stabilita un'analisi di ottimizzazione per situazioni statiche e dinamiche. Alla ricerca di una riduzione del consumo di energia e di un miglioramento dell'efficienza complessiva dell'impianto. Presentazione di diverse funzioni di costo nel problema orientato al controllo. Infine, presenta come Matlab e Aspen Hysys possono essere interconnessi, per un'ottimizzazione online dei modelli costruiti in Aspen Hysys. Utilizzo di Matlab come principale strumento di controllo per l'impianto di recupero dell'ossido di etilene. Viene proposta una strategia standard basata su modelli sotto forma di controllo predittivo di modelli lineari (MPC). Per valutare le prestazioni del controller proposto, viene utilizzato un tracciamento graduale del set point e confrontato con le prestazioni dei tradizionali controllori PID.