Aplicación de un modelo de control predictivo en el control óptimo de una columna de destilación
En la industria química es necesario estrategias de control basadas en modelos que describan detalladamente la dinámica de sistemas con comportamiento altamente no lineal y que involucren un alto consumo energético. Para estos casos, se utilizan modelos de ecuaciones algebro-diferenciales DAE (del i...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad de los Andes |
| Repositorio: | Séneca: repositorio Uniandes |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/54016 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/1992/54016 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Columnas de destilación Destilación Control óptimo Ingeniería |
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Aplicación de un modelo de control predictivo en el control óptimo de una columna de destilaciónGarcía Oviedo, Abel JoséColumnas de destilaciónDestilaciónControl óptimoIngenieríaEn la industria química es necesario estrategias de control basadas en modelos que describan detalladamente la dinámica de sistemas con comportamiento altamente no lineal y que involucren un alto consumo energético. Para estos casos, se utilizan modelos de ecuaciones algebro-diferenciales DAE (del inglés Differential-Algebraic equations). En este trabajo se implementó un modelo de control predictivo no lineal NMPC (del inglés Nonlinear model predictive control) con base en un modelo DAE de índice uno y un modelo DAE de índice híbrido para representar el comportamiento dinámico de una columna de destilación piloto. Se resolvió el problema de control óptimo de la columna de destilación frente a la introducción de diferentes perturbaciones sobre la corriente de alimentación. Este problema de control óptimo fue resuelto en lazo cerrado para tener en cuenta la discrepancia entre el modelo y la planta del equipo piloto. El comportamiento de la planta se obtiene mediante simulaciones en Aspen Dynamics, en las que se consideran las eficiencias de Murphree de las etapas de la columna de destilación piloto. Para resolver el problema en lazo cerrado se implementó como estimador de estados un filtro de Kalman extendido. Se demostró que la estrategia de control implementada tiene un mejor desempeño que un controlador convencional PI (Proporcional-Integral).In the chemical industry is necessary strategies of control based on models that describe in detail the dynamics of systems with highly non-linear behavior and with high energy consumption. For these cases are used differential-algebraic models (DAE). In this job, a non-linear model predictive control (NMPC) represents the dynamic behavior of a pilot distillation column based on a DAE model index one and a DAE model hybrid index. The optimal control problem of the distillation column was solved for three different disturbances in the feed flow. This optimal control problem was solved in a closed-loop to consider the model-plant mismatch. The pilot plant behavior is simulated in Aspen Dynamics. The Murphree efficiencies of each stage in the pilot distillation column are considered in the simulations. The extended Kalman filter was used as a state estimator to solve the problem in a closed-loop. The control strategy has a better performance than a PI conventional controller.Magíster en Ingeniería QuímicaMaestríaUniversidad de los AndesMaestría en Ingeniería QuímicaFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Química y de AlimentosGómez Ramírez, Jorge MarioLiñan, DavidRíos Ratkovich, Nicolás2021Trabajo de grado - Maestríainfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcchttp://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aaTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TM37 páginasapplication/pdfapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/1992/5401625082.pdfinstname:Universidad de los Andesreponame:Repositorio Institucional Sénecarepourl:https://repositorio.uniandes.edu.co/spaAl consultar y hacer uso de este recurso, está aceptando las condiciones de uso establecidas por los autores.http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2reponame:Séneca: repositorio Uniandesinstname:Universidad de los Andesinstacron:Universidad de los Andes2024-03-13T12:59:00Z |
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En la industria química es necesario estrategias de control basadas en modelos que describan detalladamente la dinámica de sistemas con comportamiento altamente no lineal y que involucren un alto consumo energético. Para estos casos, se utilizan modelos de ecuaciones algebro-diferenciales DAE (del inglés Differential-Algebraic equations). En este trabajo se implementó un modelo de control predictivo no lineal NMPC (del inglés Nonlinear model predictive control) con base en un modelo DAE de índice uno y un modelo DAE de índice híbrido para representar el comportamiento dinámico de una columna de destilación piloto. Se resolvió el problema de control óptimo de la columna de destilación frente a la introducción de diferentes perturbaciones sobre la corriente de alimentación. Este problema de control óptimo fue resuelto en lazo cerrado para tener en cuenta la discrepancia entre el modelo y la planta del equipo piloto. El comportamiento de la planta se obtiene mediante simulaciones en Aspen Dynamics, en las que se consideran las eficiencias de Murphree de las etapas de la columna de destilación piloto. Para resolver el problema en lazo cerrado se implementó como estimador de estados un filtro de Kalman extendido. Se demostró que la estrategia de control implementada tiene un mejor desempeño que un controlador convencional PI (Proporcional-Integral). |
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