Anotácia projektu

Hlavným cieľom projektu je návrh inferenčných senzorov, ktoré predstavujú v priemyselných procesoch lacnú a presnú alternatívu snímania problematických, ťažko merateľných veličín (napr. zloženie produktov alebo degradácia zariadení). Ako prípadové štúdie budú použité dve priemyselné destilačné kolóny prevádzkované v závode Slovnaft, a.s. Dosiahnutie stanoveného cieľa si vyžaduje vytvorenie matematického modelu destilačnej kolóny, ktorý vyplýva z parametrov stanovených v technickej dokumentácii. Návrh matematického modelu bude realizovaný v simulačnom prostredí programu gPROMS ModelBuilder, ktorý je vhodným nástrojom na modelovanie a simuláciu chemických procesov. Komplikovanejšie procesy (napr. so zmenou skupenstva) si okrem opisu materiálových a entalpických bilancií vyžadujú aj ďalšie špecifikácie termodynamických vlastností zmesi. Na opis týchto termodynamických vlastností použijeme balík Multiflash, ktorý obsahuje rozsiahlu databázu zmesí a  poskytuje viacero modelov na opis fázových rovnováh. Aby sme zabezpečili lepšiu konvergenciu simulácii matematických modelov kolón, porovnáme výsledky z viacerých termodynamických modelov, ktoré ponúka balík Multiflash a vyhodnotíme najlepšiu možnosť. Výsledný matematický model použijeme na návrh inferenčných senzorov na odhad zloženia hlavných produktov v danom procese. Inferenčný senzor je matematický model, ktorý odhaduje žiadanú premennú (zloženie) na základe iných meraných premenných (teplota, tlak, prietok, atď.). Pri tomto návrhu budeme porovnávať presnosť viacerých prístupov (pomocou štatistických metód) a určíme najvhodnejší inferenčný senzor pre danú destilačnú kolónu. Presnosť navrhnutých inferenčných senzorov porovnáme s experimentálnymi meraniami. Vhodnosť rôznych inferenčných senzorov posúdime aj pomocou počítačových simulácii.

Popis vedeckých (umeleckých) cieľov projektu

Predkladaný projekt sa zameriava na návrh inferenčných senzorov, ktoré predstavujú v priemyselných procesoch lacnú a presnú alternatívu snímania problematických, ťažko merateľných veličín (napr. zloženie produktov alebo degradácia zariadení). Ako prípadové štúdie budú použité dve priemyselné destilačné kolóny prevádzkované v závode Slovnaft, a.s. Projekt využije viaceré štatistické metódy na návrh inferenčných senzorov. Vhodnosť navrhnutých inferenčných senzorov bude posúdená pomocou rozsiahlych matematických simulácií a teda senzory budú otestované na viac scenároch ako by dovoľovalo testovanie na obmedzenom počte historických dát. Presnosť navrhnutých senzorov bude otestovaná na historických prevádzkových dátach.

Prvým cieľom projektu je návrh matematického modelu v prostredí programu gPROMS ModelBuilder pre študované priemyselné destilačné kolóny (depropanizér a hlavný frakcionátor hydrogenácie vákuových destilátov VGH). Pri tomto návrhu budeme vychádzať z technického reglementu a dokumentácie pre jednotlivé zariadenia, kde sú uvedené potrebné informácie a parametre. Na základe týchto parametrov budeme schopní správanie nášho matematického modelu priblížiť k správaniu reálneho zariadenia. Presnosť matematického modelu má výrazný dopad na kvalitu a dôveryhodnosť výsledkov, ktoré získame z následných analýz daného modelu. Termodynamické vlastnosti zmesí budeme do zvoleného modelovacieho programu importovať z externého balíka Multiflash. Pri návrhu matematického modelu použijeme viacero termodynamických modelov fázových rovnováh (z balíka Multiflash), ktoré následne porovnáme a vyhodnotíme najhodnejší model pre konkrétne zariadenie.

Druhým cieľom projektu je návrh inferenčných senzorov pre najhodnejšie matematické modely z prvej analýzy. Návrh inferečných senzorov bude pozostávať z dvoch krokov. V prvom kroku identifikujeme vhodnú štruktúru inferečného senzora, ktorá bude obsahovať tie merané veličiny, ktoré majú signifikantný vplyv na požadovanú veličinu. Výsledná štruktúra musí predstavovať najjednoduchší možný systém, nakoľko každá vstupná veličina v štruktúre inferenčného senzora musí byť v reálnom zariadení meraná senzorom (zvýšené náklady). V druhom kroku vypočítame parametre v navrhnutých štruktúrach inferenčných senzorov, ktoré poukážu na význam a vplyv vstupných parametrov v daných modeloch. Pri návrhu štruktúry a výpočtu parametrov inferenčného senzora budeme vychádzať zo štatistických metód, ktoré dosiahli presvedčivé výsledky v podobných aplikáciách. Každá štatistická metóda bude aplikovať vlastný postup a návrh inferenčného senzora. Výsledný inferenčný senzor sa identifikuje na základe porovnania presností jednotlivých návrhov inferenčných senzorov.