CHEMCAD hilft Produktwechselzeiten zu verkürzen

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1 CHEMCAD hilft Produktwechselzeiten zu verkürzen Einleitung Verschiedene Produkte mit nur einer Produktionsanlage herzustellen ist nicht erst seit dem wachsenden Fokus auf Rohstoffwandel und Energiewende für Anlagenbetreiber attraktiv. Die flexible Produktion ist ein wichtiger Bestandteil zur Umsetzung. Während sich an den Anlagenlebenszyklen von 20 bis 40 Jahren nichts geändert hat, verkürzen sich die Produktlebenszyklen. Zudem ändern sich Art, Qualität, Preis und Verfügbarkeit der zur Produktion benötigten Ressourcen in der globalisierten Welt immer schneller. Es ist also von wirtschaftlichem Vorteil wenn die Produktion flexibel auf solche Änderungen reagieren kann, gegebenenfalls auch mit veränderten oder mit neuen Produkten. Die rigorose computergestützte Simulation der Produktionsprozesse hilft, verschiedene Rohstoff- Produkt-Szenarien in kurzer Zeit zu analysieren und zu bewerten. Hierbei werden thermodynamische und apparative Beschränkungen konsequent berücksichtigt. Ohne die Simulation wären zahlreiche kosten- und zeitaufwändige Versuche an den Produktionsanlagen notwendig um die neuen Szenarien zu verifizieren. Während dieser Versuche können die Anlagen in der Regel nicht zur Produktion genutzt werden. Sind die verschiedenen, im Idealfall optimierten, einzelnen Betriebsparameter einer Produktionsanlage für die einzelnen Szenarien bekannt, so kommt es nur noch während der Umstellung von einer Produkt-Rohstoff-Kombination zu einer anderen zu Produktionsausfällen. Die Minimierung der durch die Produktwechselzeit bedingten Produktionsausfälle mit Hilfe des Prozesssimulators CHEMCAD ist Gegenstand dieses Beitrages. Anhand eines konkreten Beispiels aus der Oleochemie wird gezeigt, wie mit CHEMCAD optimale stationäre Betriebspunkte ermittelt, fehlende Anlagenparameter geschätzt und Trajektorien der abhängigen Zustandsgrößen, wie z.b. der Produktkonzentration, berechnet, analysiert und optimiert werden können. Fallbeispiel Oleochemie Die oleochemische Industrie hat es als Verwerter von Naturprodukten und Recyclestoffen traditionell mit schwankenden Zusammensetzungen in den Ausgangstoffen ihrer Prozesse zu tun. Um für nachgeschaltete Prozesse weitgehend gleichbleibende Feed-Bedingungen zu schaffen, kann eine Destillationsanlage vorgeschaltet werden, in der die starken Schwankungen in der Zusammensetzung der Rohstoff-Öle auf ein vorgegebenes Maß reduziert werden. Eine solche Destillationsanlage ist Gegenstand dieser Fallstudie. Tabelle 1 zeigt die Zusammensetzung verschiedener Rohstoff-Öle. Man erkennt, dass selbst die reinen Rohstoff-Öle ein breites Spektrum an chemischen Zusammensetzungen bieten. Bei der Verwendung von Ölgemischen und der Verwertung von recycelten Ölen kommt es zu weiteren Kombinationsmöglichkeiten. Seite 1 von 13

2 Tabelle 1: Zusammensetzung verschiedener Öle aus nachwachsenden Rohstoffen Ungesättigte Fettsäuren Einfach gesättigt Mehrfach gesättigt Trivialname Caprylsäure Caprinsäure Laurinsäure Myristinsäure Palmitinsäure Stearinsäure Arachinsäure Ölsäure Linolsäure Linolensäure CAS- Nummer CHEMCAD ID Öl-Typ C8:0 C10:0 C12:0 C14:0 C16:0 C18:0 C20:0 C18:1 C18:2 C18:3 Mandel Öl 7,0% 2,0% 69,0% 17,0% Kokosnuss Öl Kokosnuss Butter 8,3% 6,0% 46,7% 18,3% 9,2% 2,9% 6,9% 1,7% 25,0% 38,0% 32,0% 3,0% Olivenöl 11,0% 3,6% 75,3% 9,5% 0,6% Palmöl 0,1% 0,1% 0,9% 1,3% 43,9% 4,9% 39,0% 9,5% 0,3% Diestel Öl 0,3% 5,5% 1,8% 0,2% 79,4% 12,9% Dennoch kann mit zwei nacheinander geschalteten Destillationskolonnen das Spektrum der einzelnen Fettsäuren gut eingegrenzt werden. Dabei werden in der ersten Destillation die unerwünschten Leichtsieder abgetrennt und in der zweiten Destillation die unerwünschten Schwersieder. In Abbildung 1 ist das Fließbild einer solchen zweistufigen Destillationsanlage dargestellt. Abbildung 1: Fließbild einer zweistufigen Destillationsanlage zur Feed-Öl Konditionierung Seite 2 von 13

3 Betrachtet werden zwei verschiedene Zusammensetzungen von Rohstoff-Ölen, für die durch Destillation je ein Produkt-Öl Spektrum erreicht werden soll. Das schwere Rohstoff-Öl und die Beschränkungen für das schwere Produkt-Öl sind in Tabelle 2 zusammen gefasst, die entsprechenden Daten für das leichte Öl finden sich in Tabelle 3. Tabelle 2: Feed-Zusammensetzung und Produktspezifikation des ersten Rohstoff-Produkt Szenarios (Schweres Öl) FEED PRODUKT Menge 10 m³/h Untergrenze Obergrenze C8 Spuren - 0,1% C10 Spuren - 0,1% C12 1,6% - 0,5% C14 0,9% - 0,5% C16 10,3% - 60,0% C18 75,7% 96,0% - C20 11,5% - 30,0% Angaben in Massenprozent Tabelle 3: Feed-Zusammensetzung und Produktspezifikation des zweiten Rohstoff-Produkt Szenarios (Leichtes Öl) FEED PRODUKT Menge 10 m³/h Untergrenze Obergrenze C8 5,0% - 0,1% C10 10,0% - 2,0% C12 40,0% 50,0% - C14 20,0% 15,0% 28,0% C16 13,0% 6,0% 14,0% C18 12,0% 4,0% 14,0% C20 Spuren - 0,1% Angaben in Massenprozent Seite 3 von 13

4 Optimale Betriebszustände Fixiert man die Kolonnendrücke, so verbleiben je Kolonne zwei freie Variablen. In diesem Beispiel wurden das Rücklaufverhältnis und die Verdampferleistung als Designvariablen gewählt. Apparative Beschränkungen für diese Variablen ergeben sich unter anderem aus den vorhandenen Wärmetauscherflächen in Kondensator und Verdampfer. In diesem Fallbeispiel kann vom Normalfall ausgegangen werden, dass die Kapazität der Wärmetauscher gegenüber der der Belastungskapazität der Kolonne die stärkere Limitierung darstellt, so dass lediglich die Beschränkungen der Verdampferleistung und der Kühlleistung im Kondensator für die Optimierung berücksichtigt werden müssen. Diese Grenzen und Nebenbedingungen sind in Tabelle 4 zusammengefasst. Weitere Anlagenmerkmale finden sich in Tabelle 5. Tabelle 4: Definition des Szenarios für den Optimierer Grenzen und Nebenbedingungen Designvariable Untergrenze Obergrenze Rücklaufverhältnis Kolonne 1 (R/D 1) Verdampfer Leistung Kolonne 1 (QR 1) Rücklaufverhältnis Kolonne 2 (R/D 2) Verdampfer Leistung Kolonne 2 (QR 2) 0,1 20 0,3 MW 3 MW 0, kw 500 kw Nebenbedingung Kühlleistung QC1 im Kondensator Kolonne 1 Kühlleistung QC2 im Kondensator Kolonne 2 3 MW 500 kw Als optimaler Betriebszustand wird hier der Betriebspunkt bezeichnet in dem der Produktstrom maximal ist. Die Utilitykosten werden also gegenüber den Feedkosten vernachlässigt. Seite 4 von 13

5 Tabelle 5: Merkmale der zweistufigen Destillationsanlage aus Abbildung 1. Merkmal Kolonne 1 Kolonne 2 Unit ID 4 5 Feed ID 3 5 Kopfprodukt ID 4 7 Sumpfprodukt ID 5 6 Druck 35 mbar (a) 10 mbar (a) Stufenzahl 18 6 Feed Boden 12 6 Kolonnenmodell Bodenmodell GGW- Thermodynamik H-Thermodynamik Rigoros (SCDS) Gleichgewicht (GGW) UNIFAC Latent Heat Zur Optimierung wird der in CHEMCAD implementierte Process Optimizer verwendet. Dieser kann bis zu 120 unabhängige Variablen und 120 Nebenbedingungen berücksichtigen. Neben dem sequentiellem SQP Algorithmus stellt CHEMCAD noch einen simultanen SQP Algorithmus und eine Minimierung nach dem Reduced Gradient Verfahren bereit. Simultan bedeutet dabei, dass das Flowsheet simultan (d.h. gleichungsorientiert) und nicht iterativ gelöst wird. Da das betrachtete Flowsheet keine Recycleströme enthält, liefern der sequentielle und der simultane SQP Algorithmus dasselbe Ergebnis. Die hier vorgestellten optimalen Szenarien wurden mit dem sequentiellen SQP Ansatz gefunden. Die Ergebnisse der Optimierungsrechnungen sind in den Abbildungen 2 und 3 dargestellt. Im Falle des schweren Rohstoff-Öls werden 38% der Feedmasse bzw. 48% der C18-Fettsäure in das Produkt übernommen, im Falle des leichten Rohstoff-Öls sind es 48% bzw. 63% der C12-Fettsäure. Die optimalen Betriebsparameter sind in Tabelle 6 dargestellt. Seite 5 von 13

6 Massenstrom in kg/h Massenstrom in kg/h Feed Sumpf Kolonne 1 C20 C18 C16 C14 C12 C10 C8 Kopf Kolonne 2 Abbildung 2: Änderung der Stoffstromzusammensetzung im Prozessverlauf für das optimierte Szenario Schweres Rohstoff-Öl C20 C18 C16 C14 C12 C10 C Feed Sumpf Kolonne 1 Kopf Kolonne 2 Abbildung 3: Änderung der Stoffstromzusammensetzung im Prozessverlauf für das optimierte Szenario Leichtes Rohstoff-Öl Seite 6 von 13

7 Tabelle 6: Werte der Designvariablen und Status der Nebenbedingungen an den jeweiligen Optima der Betriebsszenarien. Szenario Designvariable Schweres Rohstoff-Öl Leichtes Rohstoff-Öl Rücklaufverhältnis Kolonne 1 (R/D 1) Verdampfer Leistung Kolonne 1 (QR 1) Rücklaufverhältnis Kolonne 2 (R/D 2) Verdampfer Leistung Kolonne 2 (QR 2) 10,8 2,6 3 MW 2,03 MW 0,65 0, kw 364 kw Nebenbedingung Kühlleistung QC1 im Kondensator Kolonne 1 Kühlleistung QC2 im Kondensator Kolonne 2 1,6 MW 0,99 MW 500 kw 500 kw In beiden Szenarien könnte eine höhere Produktausbeute erreicht werden, wenn die Beschränkung der Kühlleistung des Kopfkondensators der zweiten Kolonne nicht vorläge. Somit gibt eine Optimierungsrechnung zusätzlich konkrete Hinweise zu den Bottlenecks, d.h. welche Anlagenmodifikationen zu einer Verbesserung der Produktion beitragen können. In diesem Fall ist es die Erhöhung der maximalen Kühlleistung im Kondensator der 2. Kolonne, beispielsweise durch eine niedrigere Vorlauftemperatur im Kühlwasser oder durch einen zusätzlichen Wärmetauscher. Rohstoff-Produkt-Wechsel Um den Wechsel vom leichten zum schweren Produkt zu simulieren, müssen die (Massen- und Energie-) Speicherterme berücksichtigt werden. Das Volumen der Rohrleitungen kann gegenüber den Volumina der einzelnen Kolonnenböden und der Wärmetauscher (Kopfkondensator und Verdampfer) vernachlässigt werden. Mit dieser Annahme lässt sich das bisher stationär betrachtete Flowsheet ohne Veränderungen in ein dynamisches Flowsheet umwandeln. Um das Speicherverhalten der Kolonnen korrekt wiederzugeben sind aber noch zusätzliche Annahmen und Angaben notwendig. Für Kopfkondensator und Kolonnensumpf mit Verdampfer kann durch eine stabile Füllstandsregelung von konstanten Volumina ausgegangen werden. Der Durchmesser der Kolonnen kann basierend auf einer Flutpunktberechnung mit dem in CHEMCAD integrierten Sizing Seite 7 von 13

8 Tool berechnet werden. Um den variablen Flüssigkeitsfüllstand auf den einzelnen Kolonnenböden zu berechnen sind zusätzliche geometrische Angaben notwendig, wobei auch hier das CHEMCAD Sizing Tool bei der Ermittlung hilft. Die für die dynamische Simulation relevanten geometrischen Parameter sind für beide Kolonnen in Tabelle 7 zusammengefasst. Tabelle 7: Geometrische Parameter für die dynamische Simulation Merkmal Kolonne 1 Kolonne 2 Unit ID 4 5 Durchmesser 3,96 m 2,44 m Bodenabstand 0,61 m 0,61 m Flüssigkeitsvolumen im Kondensator / Rücklaufbehälter Flüssigkeitsvolumen im Verdampfer / Sumpf 1,0 m³ 0,5 m³ 2,0 m³ 1,0 m³ Breite des Bodenablaufes 0,22 m 0,22 m Wehrhöhe 0,05 m 0,05 m Die einfachste konservative Strategie zur Umstellung der Produktion ist ein Abwarten des stationären Zustandes mit dem neuen Feed und eine darauf folgende Umstellung der Betriebsparameter auf die optimalen Parameter des neuen Rohstoff-Produkt-Szenarios. Der Feedwechsel beginnt nach 6 Minuten und dauert 10 Minuten. Die Änderung in der Zusammensetzung des Feed Stroms während des Wechsels ist in Abbildung 4 dargestellt. Der zeitliche Verlauf der Zusammensetzung des Produktstroms nach der einfachen konservativen Strategie ist in Abbildung 5 zu sehen. Die Anlage ist nach etwa 250 Minuten stationär. Die Umstellung der Betriebsparameter erfolgt mit Rampen über einen Zeitraum von 30 Minuten, um keine zu sprunghaften Änderungen der Größen hervorzurufen und dem Operator die Möglichkeit zum Eingreifen zu lassen. Die Produktspezifikation des leichten Öls wird mit dieser Strategie nach 318 Minuten erreicht. Seite 8 von 13

9 Mass fraction in product stream Massenanteil im Feedstrom 1,0 0,9 C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0, Zeit in Minuten Abbildung 4: Zeitlicher Verlauf der Zusammensetzung des Feedstroms beim Wechsel des Rohstoff-Öls. 1,0 0,9 C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0, Time in minutes Abbildung 5: Zeitlicher Verlauf der Zusammensetzung des Produktstroms bei Anwendung einer einfachen konservativen Strategie. Erlaubt man den Start der Rampen bereits zum Zeitpunkt des beginnenden Feedwechsels, so reduziert sich die Zeit bis zum Erreichen der Produktspezifikation auf 213 Minuten. Eine solche Strategie ist für einen geplanten Produktwechsel nicht unüblich. Die entsprechenden Verläufe der Massenanteile der einzelnen Komponenten des Produktstroms finden sich in Abbildung 6. Seite 9 von 13

10 Massenanteil im Produktstrom 1,0 0,9 C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0, Zeit in Minuten Abbildung 6: Zeitlicher Verlauf der Zusammensetzung des Produktstroms bei Anwendung einer einfachen Strategie. Dynamische Optimierung Der CHEMCAD Process Optimizer kann auch zur Optimierung dynamischer Prozesse verwendet werden. In diesem Beispiel soll die Zeit bis zum Erreichen der Produktspezifikation minimiert werden. Als Entscheidungsgrößen werden die Zielwerte der Rampen gewählt. Die Betriebsparameter sollen also entsprechend den oben beschriebenen Strategien nur einmal verändert werden. Doch selbst mit dieser Einschränkung lässt sich die Produktwechselzeit um mehr als die Hälfte auf 93 Minuten reduzieren. Nach Erreichen der Produktspezifikation wird auf die optimalen Betriebsparameter umgestellt. Der Verlauf der Betriebsparameter ist in Abbildung 7 und der Verlauf der Zusammensetzung des Produktstroms in Abbildung 8 dargestellt. Mit der CHEMCAD Excel Schnittstelle kann einfach eine Überwachung der Einhaltung der Produktspezifikation visualisiert werden. Abbildung 9 zeigt für den optimierten Verlauf der Designvariablen, wann welche Spezifikation erreicht ist und wie viele Grenzen insgesamt verletzt werden. Seite 10 von 13

11 Aktive Grenzen Massenanteil im Produktstrom Wert der Designvariable R/D 1 QR 1 [MW] R/D 2 QR 2 x 10 [MW] Zeit in Minuten Abbildung 7: Zeitlicher Verlauf der Designvariablen nach der Minimierung der Produktwechselzeit. 1,0 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0 C8 C10 C12 C14 C16 C18 C Zeit in Minuten Abbildung 8: Zeitlicher Verlauf der Zusammensetzung des Produktstroms nach der Minimierung der Produktwechselzeit C8 C10 C12 C14 C16 C18 C20 Alle Zeit in Minuten Abbildung 9: Verletzung der Produktspezifikation; 0: Konzentration innerhalb der Spezifikation 1: Konzentration außerhalb der Spezifikation; Alle: Summe über alle Komponenten. Seite 11 von 13

12 Wie man in Abbildung 9 erkennt wird die Produktspezifikation bei der Umstellung auf die optimalen Betriebsparameter für 3 Minuten nicht erreicht. Die Konzentration der C18-Fettsäure unterschreitet in diesem Zeitraum die Untergrenze von 4%. Um solche Effekte zu vermeiden kann beispielsweise das Optimierungsproblem anders formuliert werden. Ob solche kurzzeitigen Grenzverletzungen relevant sind und berücksichtigt werden müssen, muss von Fall zu Fall entschieden werden. Auch handelt es sich bei dem gefundenen Szenario der minimalen Produktwechselzeit nicht um ein globales Optimum. Die Berechnung der Gradienten der Zielfunktion (= Produktwechselzeit) bezüglich der Designvariablen erfolgt numerisch mit einem Differenzenquotienten. Die Wahl der Schrittweite bei der Bildung des Differenzenquotienten hat daher einen deutlichen Einfluss auf das mit dem SQP Verfahren gefundene lokale Minimum. Häufig ist es jedoch nicht entscheidend das mathematisch korrekte Minimum der Zielfunktion zu finden. Für den Betrieb zahlt sich die Optimierungsrechnung bereits aus, wenn die Produktwechselzeit reduziert wird. Globales Optimum und Process Simulation Cup Führt man die Optimierung mit zusätzlichen Punkten der Designvariablen durch, so kann die Produktwechselzeit weiter reduziert werden, das Optimierungsproblem wird aber komplexer. Mit dem OTS Modus (Operator Training System) kann auch ganz auf Rampen verzichtet werden und stattdessen können die Regelventile für den Rücklauf (R/D 1 und R/D 2) und die Dampfzufuhr (QR 1 und QR 2) zeitlich frei verstellt werden. Wie weit lässt sich die Produktwechselzeit noch reduzieren und wie groß ist das Potential, wenn mehr als ein Sprung der Designvariablen erlaubt wird? Diese Fragen werden im Process Simulation Cup 2015 beantwortet. Ziel ist es für den gegebenen Prozess das globale Minimum der Produktwechselzeit zu finden. Unter können Studierende ihre Lösungsvorschläge für die Sprünge der Designvariablen einreichen und erhalten unmittelbar die mit diesen berechnete Produktwechselzeit. Erfolgreiche Umsetzung in der Praxis Die Produktwechselzeit und das Potential zu ihrer Reduzierung sind für jede Anlage und jedes Rohstoff-Produkt-Szenario unterschiedlich. Außerdem muss abgewogen werden, wie detailliert das dynamische Prozessmodell sein muss, beispielsweise in Bezug auf geometrische Daten. Zudem sollten die Simulationsergebnisse realen Anlagendaten gegenübergestellt werden und dadurch das Prozessmodell validiert werden. In der Praxis werden die durch dynamische Optimierung ermittelten Zeitskalen in der Regel nicht einfach übertragen. Vielmehr werden durch CC- DYNAMICS Umschaltkriterien, wie beispielsweise die Temperaturwerte bestimmter Böden zur Umsetzung Seite 12 von 13

13 herangezogen. Basierend auf diesen neuen Umschaltkriterien werden optimale Fahrschemata für die Anlagenfahrer erstellt. Für die beschriebene Umsetzung bietet die Infraserv GmbH & Co. Knapsack KG in Zusammenarbeit mit Chemstations entsprechende Dienstleistungen an. So wurden beispielsweise für einen Kunden aus der Oleochemie die Produktwechselzeiten für 12 Rohstoff-Produkt-Szenarien minimiert und über die zusätzlich gewonnene Produktionszeit noch der Rohstoff- und Energieeinsatz reduziert. Fazit CHEMCAD bringt in einem Paket alle benötigten Werkzeuge für die stationäre und für die dynamische Simulation und Optimierung von Prozessen mit. Durch die vollständige Integration der Tools zur Prozessoptimierung (Process Optimizer), zur Apparatedimensionierung (Sizing Tool) und zur dynamischen Simulation (CC-DYNAMICS) können schnell und einfach Szenarien durchgerechnet und Verbesserungsvorschläge erarbeitet werden. Anlagenbesitzer und Betreiber können in allen Phasen Unterstützung und Beratung bei Infraserv GmbH & Co. Knapsack KG einholen, die bereits zahlreichen Kunden geholfen haben die Betriebskosten in der Produktion deutlich zu reduzieren. Interessieren Sie sich für weitere Veröffentlichungen, Tutorials, Seminare oder andere Lösungen mit CHEMCAD? Dann nehmen Sie mit uns Kontakt auf: Mail: Tel. : +49 (0) Autoren: Jan Schöneberger Moritz Wendt Seite 13 von 13