Deterministic global flowsheet optimization for the design of energy conversion processes

  • Deterministische globale Fließbildoptimierung für den Entwurf von Energieumwandlungsprozessen

Bongartz, Dominik; Mitsos, Alexander (Thesis advisor); Chachuat, Benoit (Thesis advisor)

Aachen (2020)
Buch, Doktorarbeit

In: Aachener Verfahrenstechnik Series: AVT.SVT - Process Systems Engineering 6
Seite(n)/Artikel-Nr.: 1 Online-Ressource (XIV, 196 Seiten) : Illustrationen, Diagramme

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020

Kurzfassung

Die Reduktion der anthropogenen Treibhausgasemissionen erfordert eine neue Generation von Energieumwandlungsprozessen für eine effiziente Nutzung erneuerbarer Ressourcen. Die Fließbildoptimierung kann den Entwurf solcher Prozesse unterstützen. Da die dabei auftretenden Optimierungsprobleme nichtkonvex sind, ist die Nutzung deterministischer globaler Optimierungsmethoden wünschenswert. Aufgrund des hohen Rechenaufwandes sind jedoch viele Probleme mit etablierten globalen Optimierungsmethoden bisher nicht lösbar. In dieser Arbeit werden daher zwei Ansätze untersucht, um die Berechnung globaler Lösungen von Fließbildoptimierungsproblemen zu beschleunigen. Diese werden dann auf Power-to-Fuel-Prozesse angewendet, die ein Beispiel für einen neuen Typ von Energieumwandlungsprozessen darstellen. Zum einen werden faktorisierbare Unterraumformulierungen betrachtet, die die Größe der Optimierungsprobleme aus der Fließbildoptimierung reduzieren können. In diesen Unterraumformulierungen werden Optimierungsvariablen mit Hilfe von Gleichheitsnebenbedingungen eliminiert, die so umgeformt werden, dass die Variablen als faktorisierbare Funktion anderer Variablen berechnet werden können. In der Fließbildoptimierung können solche Formulierungen in Analogie zu etablierten Methoden aus der Fließbildsimulation und lokalen Optimierung erreicht werden. Sie können dann als Kombination aus gleichungsbasierten und sequentiell-modularen Methoden interpretiert werden. Im Vergleich zu vollständig gleichungsbasierten Ansätzen ermöglichen die Unterraumformulierungen sowohl in dem etablierten globalen Löser BARON als auch in dem neu entwickelten open-source Löser MAiNGO signifikante Rechenzeitersparnisse. Die durchgeführten Analysen legen nahe, dass die Einsparungen auf Effekten beruhen, die der selektiven Verzweigung sowie der Bedingungsfortpflanzung ähneln, sowie auf der reduzierten Größe der Teilprobleme zur Berechnung von Schranken auf die Zielfunktion und die Variablen. Zum anderen werden verbesserte Relaxierungen für zwei Klassen von thermodynamischen Modellen entwickelt, die in Fließbildoptimierungsproblemen auftreten: allgemeine Reinstoffmodelle, die in der Modellierung von Mehrstoffsystemen verwendet werden, und das IAPWS-IF97-Modell für Wasser. Die entwickelten Relaxierungen sind wesentlich enger als die mit allgemein anwendbaren Methoden erhaltenen Relaxierungen und führen zu einer signifikanten Verringerung der Rechenzeit in mehreren Fallstudien. Abschließend wird Methylal (auch bekannt als OME1) aufgrund seiner attraktiven Verbrennungseigenschaften als Beispiel für ein Produkt von Power-to-Fuel-Prozessen herangezogen. Detaillierte Prozesssimulationen zeigen, dass die Produktion von OME1 in einer Power-to-Fuel-Prozesskette, die aus einer Kombination existierender Prozesse besteht, weniger effizient ist als die Produktion anderer Kraftstoffe. Daher wird ein alternativer Prozess auf Basis der Direktoxidation von Methanol zu OME1 betrachtet und mit den obigen Methoden global optimiert. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die entwickelten Methoden die Optimierung relativ komplexer Fließbilder mit wenigen Freiheitsgraden ermöglichen. Sie zeigen jedoch auch verbleibende Limitationen hinsichtlich der Modellkomplexität für gewisse Grundoperationen auf und unterstreichen die Bedeutung realistischer Randbedingungen hinsichtlich der Wärmeintegration und der zur Verfügung stehenden Energieträger.

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