A generalized dynamic model for distillation columns—III. Study of startup operations

Startup of distillation columns is a very challenging control problem because of its strong nonlinearity and a wide operating range during the transient period. A nonlinear wave model captures the essential dynamic behavior of the distillation process so that it is possible to deal with the difficulties encountered during startup operation. This paper is concerned with the startup of distillation systems using nonlinear wave model based control developed by Han and Park (AIChE J. 1993, 39 (5), 787). This control scheme uses profile positions as controlled variables and is based on the nonlinear wave model by Hwang (AIChE J. 1991, 37, 705) and generic model control scheme by Lee and Sullivan (Comput. Chem. Eng. 1988, 12, 573). It can be applied to a binary or a multicomponent distillation system that can be represented as a pseudobinary. The proposed control scheme is shown by simulation studies to provide a safe and economic startup operation not only for dual composition control of a simple distillation column but also for a complex distillation configuration.

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“…Ruiz et al 1 reported that the startup operation consists of three phases according to the dynamic behavior of the column during startup.…”

Section: Profile Position Controlmentioning

confidence: 99%

Startup of Distillation Columns Using Profile Position Control Based on a Nonlinear Wave Model

Han

Park

1999

Ind. Eng. Chem. Res.

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“…8 During start-up of conventional batch distillation the column is heated and stable hydraulics are established. Afterward, the predefined operation mode (reflux strategy) is applied.…”

Section: Start-up Operationmentioning

confidence: 99%

Experimental and Theoretical Studies on the Start-Up Operation of a Multivessel Batch Distillation Column

Gruetzmann

Fieg

Skogestad

2009

Ind. Eng. Chem. Res.

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Multivessel batch distillation is a promising alternative to conventional batch distillation. Earlier studies proved the feasibility of temperature control in a closed operation mode, that is, when no product is removed until the end of the process. In this article, the influence of the reflux strategy during the initial start-up period is investigated in detail. This is a very important task in terms of the development of automation procedures in an industrial realization. The work is divided into three main parts. First, a rigorous dynamic model is introduced to describe the behavior of a multivessel batch distillation during start-up. Then, two experiments carried out on a laboratory scale column were chosen to validate the model. Finally, a sensitivity study is presented observing composition response while changing the reflux strategy. The results show that the process can be improved by applying a high reflux ratio and establishing the hydraulics as soon as possible.

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“…La operación de puesta en marcha involucra períodos transitorios muy complejos debido a los cambios drásticos y simultáneos en muchas variables de estado. Debido a que estas transiciones dinámicas se consideran como períodos no productivos, se han realizado algunas investigaciones con el fin de minimizar el tiempo de puesta en marcha, el consumo de energía o la cantidad de los productos de desecho (González Velasco, Castresana Pelayo, González Marcos y Gutiérrez Ortiz, 1987;Ruiz, Cameron, y Gani, 1988;Fieg, Wozny, Kruse, 1993;Barolo, Guarise, Rienzi y Trotta, 1994;Sorensen y Skogestad, 1996;Han y Park, 1997;Costa, Vieiral, Secchi y Biscaia Jr., 2003). Kister (1979) realizó un trabajo donde explica la complejidad de la modelación del proceso de puesta en marcha de una columna de destilación, y plantea que, de acuerdo con el comportamiento dinámico, este consta de tres fases, desarrollando así lo que se conocerá como el modelo de las tres fases, mediante la agrupación de la etapa II a la etapa V en una sola, considerada la etapa semicontinua en su totalidad.…”

Section: Introductionunclassified

“…Wang, Li, Wozny y Wang (2003) parten del modelo de las tres fases profundizado por Ruiz et al (1988), pero aplicado a un proceso de destilación por lotes y partiendo desde un estado inicial vacío y frio con un modelo detallado para la conmutación desde el estado de no equilibrio al estado de equilibrio. Anteriormente, Hangos,Hallager, Csaki y Jorgensen (1991) habían planteado la fase discontinua con un modelo de no-equilibrio simplificado; Lowe (2001) también describió esta fase de un estado de no-equilibrio al estado de equilibrio, donde la temperatura de ebullición del componente ligero se utiliza como el punto de conmutación a la fase de equilibrio.…”

Section: Introductionunclassified

Redes neuronales de base radial como modelos dinámicos para la puesta en marcha de columnas de destilación por lotes

Sosa

Pérez

2017

Ingeniería

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Recibido: 3 de setiembre 2017Aceptado: 12 de octubre 2017 _____________________________________________________________________ ResumenEn la literatura existen pocos modelos rigurosos para describir el perfil de temperatura durante el periodo de puesta en marcha de las columnas de destilación. En este trabajo, se desarrolla un modelo empleando redes neurales de base radial con datos recolectados durante el período de puesta en marcha de una columna de destilación discontinua para la de mezcla etanol y agua. El entrenamiento de la eficacia de la red neuronal se obtiene realizando un pre-procesamiento de las entradas y un cambio de escala. Para obtener el perfil de temperatura, se recolectan datos a lo largo de diferentes puntos de la columna y los resultados se aplican a múltiples redes. Esto permite la construcción del perfil de temperatura en la columna hasta obtener un error cuadrático medio menor que los valores máximos establecidos durante el preprocesamiento (mse = 0,001) de las redes. Finalmente, se obtiene un modelo que permite observar la transición en la columna desde el estado frío vacío hasta el estado estacionario, normalmente un desafío en los modelos convencionales. Palabras clave:Destilación, redes neuronales artificiales, proceso de arranque, modelación. AbstractFew rigorous models exist in literature for describing the temperature profile during start-up periods of distillation columns. In this work, a model is developed by applying several radial basis neural networks to data collected during the start-up period of a batch distillation column consisting of ethanol and water. Neural network efficiency training is introduced through rescale

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A generalized dynamic model for distillation columns—III. Study of startup operations

Cited by 92 publications

References 4 publications

Startup of Distillation Columns Using Profile Position Control Based on a Nonlinear Wave Model

Startup of Distillation Columns Using Profile Position Control Based on a Nonlinear Wave Model

Experimental and Theoretical Studies on the Start-Up Operation of a Multivessel Batch Distillation Column

Redes neuronales de base radial como modelos dinámicos para la puesta en marcha de columnas de destilación por lotes

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