Tesi etd-09082022-144348 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
BUSONI, ALBERTO
URN
etd-09082022-144348
Titolo
An analysis of different advanced control approaches for distillation processes via rigorous dynamic simulation
Dipartimento
INGEGNERIA CIVILE E INDUSTRIALE
Corso di studi
INGEGNERIA CHIMICA
Relatori
relatore Prof. Pannocchia, Gabriele
relatore Dott. Vaccari, Marco
controrelatore Dott. Bacci di Capaci, Riccardo
relatore Dott. Vaccari, Marco
controrelatore Dott. Bacci di Capaci, Riccardo
Parole chiave
- Distillation
- Dynamic simulation
- Model predictive control
- Mpc code
- Sippy
- System identification
Data inizio appello
30/09/2022
Consultabilità
Tesi non consultabile
Riassunto
Il presente lavoro di tesi mira ad analizzare differenti strategie di controllo avanzato, in particolare di controllo predittivo, applicate ad una simulazione dinamica rigorosa di un processo di distillazione. Il processo di distillazione preso in esame è una colonna debutanizzatrice alimentata da una corrente idrocarburica multicomponente. Il processo è stato simulato dinamicamente con il programma Unisim Design e, tramite raccolta dati in anello aperto, ne è stato identificato un modello grazie al pacchetto Python 'SIPPY' sviluppato presso il CPClab del dipartimento di ingegneria civile e industriale dell'università di Pisa. Successivamente, utilizzando il codice Python MPC_CODE, sviluppato nello stesso sopra citato CPClab, il controllore predittivo, in diverse sue configurazioni, è stato messo a punto e applicato direttamente alla simulazione Unisim tramite un apposito protocollo di comunicazione sviluppato durante il lavoro di tesi. In ultima battuta, i risultati delle simulazioni relative alle diverse configurazioni di controllore sono state confrontate ed analizzate. In particolare, i diversi casi presi in esame, differiscono per la modellazione dei disturbi e la loro possibile misurabilità.
This thesis work aims to analyze different advanced control strategies, in particular of model predictive control (MPC), for a rigorous dynamic simulation of a distillation process. The distillation process studied is a debutanizer column with an hydrocarbon multicomponent feed. The process was dynamically simulated using the Unisim Design software, and through an open loop data campaign, a process model was identified using the python package SIPPY, developed in CPClab in the Civil and industrial department of Pisa’s university. Subsequently, using the MPC_CODE Python script, developed in the aforementioned CPClab, the MPC was tuned and applied, in different configurations, directly to the Unisim simulation through a communication protocol specifically developed during the thesis work. Finally, simulations results for the various controller configurations were compared and analyzed. In these different cases, disturbances differ in modeling and in the possibility to measure them.
This thesis work aims to analyze different advanced control strategies, in particular of model predictive control (MPC), for a rigorous dynamic simulation of a distillation process. The distillation process studied is a debutanizer column with an hydrocarbon multicomponent feed. The process was dynamically simulated using the Unisim Design software, and through an open loop data campaign, a process model was identified using the python package SIPPY, developed in CPClab in the Civil and industrial department of Pisa’s university. Subsequently, using the MPC_CODE Python script, developed in the aforementioned CPClab, the MPC was tuned and applied, in different configurations, directly to the Unisim simulation through a communication protocol specifically developed during the thesis work. Finally, simulations results for the various controller configurations were compared and analyzed. In these different cases, disturbances differ in modeling and in the possibility to measure them.
File
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