대규모 화학공정의 하나인 납사분해공장은 원료인 납사를 열분해하여 에틸렌, 프로필렌 등의 고분자 원료를 생산할 뿐만 아니라, 다양한 종류의 유용한 부산물을 대량으로 생산해내므로 화학산업에서의 위상이 매우 높다 하겠다. 본 연구에서는 그 중 분해로를 통해 배출되는 혼합가스를 제품별로 분리하는 저온분리공정을 대상으로 하여 제어기설계 및 ...
대규모 화학공정의 하나인 납사분해공장은 원료인 납사를 열분해하여 에틸렌, 프로필렌 등의 고분자 원료를 생산할 뿐만 아니라, 다양한 종류의 유용한 부산물을 대량으로 생산해내므로 화학산업에서의 위상이 매우 높다 하겠다. 본 연구에서는 그 중 분해로를 통해 배출되는 혼합가스를 제품별로 분리하는 저온분리공정을 대상으로 하여 제어기설계 및 튜닝을 공정의 동적모사를 통해 구현하였으며, 저온분리공정중의 에너지 소비량에 대하여 모델구성 및 최적화를 수행하였다. 또한 최적 조업조건을 통해, 설계된 제어기의 성능을 시험해 보았다. 많은 수의 증류탑을 포함하는 저온분리공정은 에너지 소비를 줄이면서 동시에 구매자가 원하는 사양의 제품을 생산해야만 하므로, 증류탑의 성공적인 제어는 중요한 관건이 될 수 있다. 운전중인 실제공정을 이용한 제어기 설계 및 시험은 많은 비용을 요하므로, 실제공정에 잘 맞는 모델을 통한 동적모사는 비용절감 및 다양한 제어구조를 시험, 최적 제어기의 선택을 용이하게 하는 수단이 될 수 있다. 본 연구의 대상인 납사분해공장의 저온분리공정을 먼저 정적모사 한 후, 실제공정과 비교, 검토하여 동적모사를 위한 모델을 구성하였다. 실제 증류탑의 제어구조 및 Shinskey [7]의 제어구조선택 지침을 기반으로 제어전략을 구성하여 열린계 시험을 통해 증류탑의 모델을 구한 후, 원하는 폐루프 응답 (Desired Closed-Loop Response) 방법으로 제어기를 튜닝하였다. 서로 다른 세 가지의 외란에 대한 제어계의 성능을 시험하였다. 또한 공정최적화가 공정제어와 더불어 상조효과를 거둘 수 있음을 확인하기 위하여 대상공정에 대한 에너지 소비를 최적화하였다. 세 가지의 시나리오를 구성하여 최적화를 수행한 결과 1.32%의 에너지 소비를 절감할 수 있으며, 주어진 조업조건에서 처리량을 최대화했을 경우 에너지소비 최적화를 수행하기 전보다 3%가 더 많은 134%로 공장을 가동할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 고순도를 요하는 최종 제품인 에틸렌 및 프로필렌을 분리하는 증류탑의 공정특성은 매우 복잡하고 비선형성이 심하므로 제어가 어렵다. 대상공정 중 에틸렌 분리공정은 전형적인 PID 제어 전략을 통해 제어기를 설계하여 만족할 만한 결과를 얻었다. 그러나 프로필렌 분리공정에 대하여는 전형적인 PID 제어기로 순도를 제어하기 어려움을 확인하여, 비선형 웨이브 이론을 기반으로 하는 모델예측제어 전략 [24]을 이용한 고순도 증류탑의 제어를 추천하였다.
대규모 화학공정의 하나인 납사분해공장은 원료인 납사를 열분해하여 에틸렌, 프로필렌 등의 고분자 원료를 생산할 뿐만 아니라, 다양한 종류의 유용한 부산물을 대량으로 생산해내므로 화학산업에서의 위상이 매우 높다 하겠다. 본 연구에서는 그 중 분해로를 통해 배출되는 혼합가스를 제품별로 분리하는 저온분리공정을 대상으로 하여 제어기설계 및 튜닝을 공정의 동적모사를 통해 구현하였으며, 저온분리공정중의 에너지 소비량에 대하여 모델구성 및 최적화를 수행하였다. 또한 최적 조업조건을 통해, 설계된 제어기의 성능을 시험해 보았다. 많은 수의 증류탑을 포함하는 저온분리공정은 에너지 소비를 줄이면서 동시에 구매자가 원하는 사양의 제품을 생산해야만 하므로, 증류탑의 성공적인 제어는 중요한 관건이 될 수 있다. 운전중인 실제공정을 이용한 제어기 설계 및 시험은 많은 비용을 요하므로, 실제공정에 잘 맞는 모델을 통한 동적모사는 비용절감 및 다양한 제어구조를 시험, 최적 제어기의 선택을 용이하게 하는 수단이 될 수 있다. 본 연구의 대상인 납사분해공장의 저온분리공정을 먼저 정적모사 한 후, 실제공정과 비교, 검토하여 동적모사를 위한 모델을 구성하였다. 실제 증류탑의 제어구조 및 Shinskey [7]의 제어구조선택 지침을 기반으로 제어전략을 구성하여 열린계 시험을 통해 증류탑의 모델을 구한 후, 원하는 폐루프 응답 (Desired Closed-Loop Response) 방법으로 제어기를 튜닝하였다. 서로 다른 세 가지의 외란에 대한 제어계의 성능을 시험하였다. 또한 공정최적화가 공정제어와 더불어 상조효과를 거둘 수 있음을 확인하기 위하여 대상공정에 대한 에너지 소비를 최적화하였다. 세 가지의 시나리오를 구성하여 최적화를 수행한 결과 1.32%의 에너지 소비를 절감할 수 있으며, 주어진 조업조건에서 처리량을 최대화했을 경우 에너지소비 최적화를 수행하기 전보다 3%가 더 많은 134%로 공장을 가동할 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 고순도를 요하는 최종 제품인 에틸렌 및 프로필렌을 분리하는 증류탑의 공정특성은 매우 복잡하고 비선형성이 심하므로 제어가 어렵다. 대상공정 중 에틸렌 분리공정은 전형적인 PID 제어 전략을 통해 제어기를 설계하여 만족할 만한 결과를 얻었다. 그러나 프로필렌 분리공정에 대하여는 전형적인 PID 제어기로 순도를 제어하기 어려움을 확인하여, 비선형 웨이브 이론을 기반으로 하는 모델예측제어 전략 [24]을 이용한 고순도 증류탑의 제어를 추천하였다.
In naphtha cracking center, which is one of the largest scale chemical processes, the cold recovery system separates gas mixture discharged from furnace and produces purified ethylene and propylene. A number of distillation columns included in this cold recovery system should be well controlled to s...
In naphtha cracking center, which is one of the largest scale chemical processes, the cold recovery system separates gas mixture discharged from furnace and produces purified ethylene and propylene. A number of distillation columns included in this cold recovery system should be well controlled to satisfy the high purity specification of final products. In order to design control systems of distillation columns and tune them, dynamic simulation was performed over the system. Dynamic simulation, different from steady state simulation that was introduced a few decades ago, directly mimics the plant operation with respect to time. It gives the engineers the possibility to evaluate the process designs with respect to dynamic response using a number of control scenarios. At first, for a train of columns, which are deethanizer-I, deethanizer-II, depropanizer and debutanizer, control configurations were selected by referring to real plant control configurations and to guidelines suggested by Shinskey [7]. Open-loop test was performed to identify process model of each column. After determining the process transfer function, PID-controllers were tuned using DCLR (Desired Closed-Loop Response) tuning method. Next in order to acquire a synergism between optimization and control, which are actually two distinct features in the operation of a plant, optimization to minimize energy consumption was conducted for three different scenarios. As a result of optimization, 1.32% of energy could be saved and plant capacity could increase by 3% more than before optimization. And servo problem tests with new set points showed how well the controllers could adapt the system to the optimized condition. Finally the decentralized control system for the C2 fractionator, one of high purity distillation columns, was designed and tested. And a model-based control strategy based on a nonlinear wave theory [24] was recommended to control the quality of propylene from the C3 fractionator.
In naphtha cracking center, which is one of the largest scale chemical processes, the cold recovery system separates gas mixture discharged from furnace and produces purified ethylene and propylene. A number of distillation columns included in this cold recovery system should be well controlled to satisfy the high purity specification of final products. In order to design control systems of distillation columns and tune them, dynamic simulation was performed over the system. Dynamic simulation, different from steady state simulation that was introduced a few decades ago, directly mimics the plant operation with respect to time. It gives the engineers the possibility to evaluate the process designs with respect to dynamic response using a number of control scenarios. At first, for a train of columns, which are deethanizer-I, deethanizer-II, depropanizer and debutanizer, control configurations were selected by referring to real plant control configurations and to guidelines suggested by Shinskey [7]. Open-loop test was performed to identify process model of each column. After determining the process transfer function, PID-controllers were tuned using DCLR (Desired Closed-Loop Response) tuning method. Next in order to acquire a synergism between optimization and control, which are actually two distinct features in the operation of a plant, optimization to minimize energy consumption was conducted for three different scenarios. As a result of optimization, 1.32% of energy could be saved and plant capacity could increase by 3% more than before optimization. And servo problem tests with new set points showed how well the controllers could adapt the system to the optimized condition. Finally the decentralized control system for the C2 fractionator, one of high purity distillation columns, was designed and tested. And a model-based control strategy based on a nonlinear wave theory [24] was recommended to control the quality of propylene from the C3 fractionator.
주제어
#Naphtha cracking center Optimization 동적모사 증류탑 제어 납사분해공장 최적화 Dynamic simulation Distillation column Control
학위논문 정보
저자
Moon, Sung-Wook
학위수여기관
한국과학기술원
학위구분
국내석사
학과
화학공학과
지도교수
박선원,Park, Sun-Won
발행연도
1998
총페이지
ix, 82 p.
키워드
Naphtha cracking center Optimization 동적모사 증류탑 제어 납사분해공장 최적화 Dynamic simulation Distillation column Control
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