Control of formaldehyde silver catalyst reactor system

Abstract

I denne oppgaven ble det undersøkt om den nåværende temperaturreguleringen avDyneas formaldehyd sølvkatalysatorprosess kan forbedres. Den nåværende temperaturreguleringen har rom for forbedring, ettersom den strever i visse perioder. Oppgaven tar utgangspunkt i en eksisterende matematisk dynamisk modell av prosessen, skrevet i MATLAB. Tre kontrollstrukturer ble implementert og studert: den nåværende tilbakekoblingen med valve position controller, tillegg foroverkobling med input transformasjon og Nonlinear Model Predictive Control (NMPC).

Tilbakekoblings- og tillegg foroverkoblingsstrukturene ble implementert ved å kode dem inn i modellen og det ble brukt modellens eksisterende løser, ode15s. NMPC ble implementert med CasADI i MATLAB, hvor optimaliseringsproblemet ble løst ved hjelp av orthogonal collocation metoden. Til slutt ble alle reguleringsstrukturene simulert, plottet og sammenlignet.

Resultatene viste at den foreslåtte tillegg foroverkoblingsstrukturen regulerte reaktortemperaturen bedre enn den nåværende tilbakekoblingsstrukturen. Forbedringen skyldes strammere regulering, som også forebygger metning og tap av regulering. NMPC viste seg å regulere reaktortemperaturen enda bedre enn både tilbake- og tillegg foroverkobling, på grunn av dens prediktive handling. Reguleringen var mer effektiv og reagerte tidligere, noe som førte til redusert avvik i reaktortemperaturen fra settpunktet.

Den enkleste måten å forbedre temperaturreguleringen var å bruke de nye tuningparameterne fra SIMC-regelen. Disse nye reguleringsinnstillingene førte til strammere regulering med færre inngrep av sikkerhetstiltak. Denne endringen gir kanskje ikke den beste forbedringen, men den kan på egen hånd betydelig styrke temperaturreguleringen.

This thesis aimed to research if the current temperature control of Dynea’s formaldehyde silver catalyst process could be improved. The current control has room for improvement as it struggles at certain periods, especially during transient operation. The study started off with an existing mathematical dynamic model of the process, written in MATLAB. Three control structures were implemented and studied: the current feedback control with valve position controller, added feedforward control with input transformation and Nonlinear Model Predictive Control (NMPC).

The feedback and added feedforward control structures were implemented by coding them on top of the model and used with the existing solver, ode15s. NMPC was implemented with CasADI in MATLAB, where the optimization problem was solved using the orthogonal collocation method. Finally, all control structures were simulated, plotted and compared.

The results showed that the proposed added feedforward structure was able to control the reactor temperature better than the existing feedback control. This improvement was due to tighter control, which also prevents saturation and loss of control. Furthermore, NMPC appeared to control the reactor temperature even better than both the feedback and added feedforward structures, due to its predictive action. The control was more effective and reacted earlier, resulting in reduced deviation in the reactor temperature from the setpoint.

The simplest way to improve the temperature control was to use the new tuning parameters from the SIMC-rule. These new control settings resulted in tighter control with fewer interventions of safety measures. While this change may not yield the best improvement, it could significantly boost the temperature control on its own.