Tennessee Eastman -prosessin PI-kaavio

Uusi diplomityö valmistunut biojalostamon mittausten ryhmässä

Biojalostamon mittausten tutkimusryhmässä on tehty tutkimusta kemiallisen teollisuusprosessin energiatehokkuuden seurantaan ja mallinnukseen

Oulun yliopiston biojalostamon mittausten tutkimusryhmässä Kajaanissa on valmistunut diplomityö [1], jonka tavoitteena on energiatehokkuuden seurannan ja mallinnuksen menetelmien kartoittaminen sekä niiden kokoaminen yleistävään menetelmäkehykseen. Työ liittyy kansainväliseen OXILATE-projektiin [2][3], jossa Oulun yliopisto on mukana tutkimuskumppanina.

Energian tehokas käyttö pienentää kustannuksia ja hiilijalanjälkeä. Teollisuusprosessin energian kulutuksen mittaukset voivat kuitenkin olla vajavaisia, jolloin voidaan hyödyntää epäsuoria seurantamenetelmiä. Mallinnusmenetelmillä voidaan arvioida energiatehokkuutta epäsuorasti jo olemassa olevia mittauksia hyödyntäen, antaen lisätietoa esimerkiksi prosessioperaattoreille.

Diplomityössä etsittiin eri menetelmiä energiatehokkuuden seuraamiseksi ja niistä koottiin menetelmäkehys, jota voidaan hyödyntää eri käytännön sovelluksissa. Kehyksen osia testattiin käytännössä simuloidulla Tennessee Eastman -prosessilla, joka on monivaiheinen, monituotteinen kemiallinen prosessi, ja sisältää hitaita prosessidynamiikkoja. Prosessi on yleisesti käytetty esimerkkitapaus kirjallisuudessa, mutta prosessin energiatehokkuuden analysointi on kuitenkin jäänyt puutteelliseksi aiemmassa tutkimuksessa.

Tennessee Eastman -prosessin PI-kaavio

Tennessee Eastman -prosessin PI-kaavio.

Energiatehokkuuden arvio prosessille muodostettiin monimuuttujaregressio -menetelmällä (multiple linear regression, MLR), jolla saavutettiin riittävä tarkkuus esimerkiksi prosessin ohjausta varten. Mallinnukseen käytettiin kahden kuukauden simuloitua dataa, johon oli lisätty satunnaisia prosessimuutoksia. Tulokset osoittivat datapohjaisten menetelmien mahdollisuudet kemiallisen prosessin energiatehokkuuden arvioinnissa.

Tunnistetun mallin suorituskyky testausdatalla. Mallinnustulos punaisella verrattuna havaittuun arvoon sinisellä, ennustuksen 95.4% luottamusväli korostettu harmaalla taustalla.

Tunnistetun mallin suorituskyky testausdatalla. Mallinnustulos punaisella verrattuna havaittuun arvoon sinisellä, ennustuksen 95.4 % luottamusväli korostettu harmaalla taustalla.

Lisätietoa teemu.patsi(at)oulu.fi, petri.osterberg(at)oulu.fi ja mika.ruusunen(at)oulu.fi .

[1] Pätsi Teemu, Indirect monitoring of energy efficiency in a simulated chemical process. Diplomityö, Oulun Yliopisto. Heinäkuu 2021.

[2] Oulun yliopiston projektikuvaus.

[3] Projektin kansainväliset verkkosivut.

Viimeksi päivitetty: 28.9.2021