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In einem Kooperationsprojekt mit der BASF SE wurde eine nichtlineare modellprädiktive Regelung an einem Polymerisationsreaktor im Labor erprobt. Das Ziel der Regelung besteht in der Verkürzung der Batchzeiten, der gezielten Ansteuerung von Produktqualitäten sowie der Ausregelung von größeren Betrieb

Das Konzept der nichtlinearen modellprädiktiven Regelung (NMPC) wird seit den achtziger Jahren intensiv beforscht und es gibt bereits einige Implementierungen dieser Algorithmen, die grundsätzlich in der Industrie zur Anwendung kommen könnten. Dennoch wird diese vielversprechende Technologie nur an sehr wenigen Prozessen in der chemischen Industrie eingesetzt. Der wirtschaftlichen Ausreizung des Prozesses durch optimierungsbasierte Regelung steht die Komplexität des Einsatzes von NMPC gegenüber. Effiziente Algorithmen, realitätsnahe Modelle, aber auch das Vertrauen in diese Technologie auf Betreiberseite sind erforderlich.
In dieser Arbeit wird eine experimentelle Anwendung der nichtlinearen modellprädiktiven Regelung an einem Semi-Batch Polymerisationsreaktor im Labor erprobt. Das Ziel der Prozessführung besteht in der Optimierung eines wirtschaftlichen Gütekriteriums unter Einhaltung bestimmter Polymereigenschaften, welche zum Ende des Batches erfüllt sein müssen. Das komplexe nichtlineare Optimierungsproblem wird mit der dynamischen Optimierungssoftware DyOS auf einer Zeitskala von 2 Minuten gelöst. Unterlagert fährt ein linearer zeitvarianter MPC-Regler die optimierte Trajektorie auf einer schnelleren Zeitskala von 10 Sekunden nach. Die experimentelle Umgebung, in welcher ausschließlich Temperatur-, Druck- und Dosiermessungen zur Verfügung stehen, ähnelt einer Umgebung in einem industriellen Prozess. Mit Hilfe eines EKF-Filters werden die nicht messbaren Prozesszustände geschätzt. Neben der Ansteuerung von verschiedenen Produktqualitäten wurde auch ein Experiment mit einer Störung durch einen längeren Pumpenausfall erfolgreich durchgeführt.