整廠控制(Plantwide Control)讀書心得
(本篇參考文獻Dale E. Seborg et al., Process Dynamics and Control , Third ed., Appendix F)
一個化學製程在工廠通常會採用連續性製程(Continuous process)
不同於一般在實驗室所操作的批式製程(Batch process)
為了達到程序能夠在穩定狀態操作
不可避免地必須藉助適當的方法將與設計當初不符的干擾因素(disturbance)在製程當中去除
(比如說反應物的規格、流進反應器的流量和原先設計不一樣)
程序控制(Process Control)便是探討如何消弭干擾因素、讓製程順順利利進行的學科
化工有一項重要的概念是
我們可以把製程看作是許多各司其職的小單元(Unit)
串在一起就可以達到我們生產的目標
直覺上以個別的單元來看
單獨控制他們就好了
然而實際上沒有那麼簡單
許多單元間會互相影響
因此如何決定measured variable (MV), controlled variable (CV)的配對與使用何種控制方法變得很重要
關於flow/inventory control
有下列兩種模式:- Downstream method
用下游的參數控制上游的單元，優點是能夠控制最終、理想的產量。然而disturbance會回傳上游，且額外的支流需要與主流成固定比例 - Upstream method
利用上游的參數控制下游的單元，缺點是disturbance會往下游傳遞
有一種解決方式是利用一個緩衝性質的Surge tank在兩個unit中間
Surge tank通常不會控制它的液位高度
只有太高或太低的時候才會有警報調節
這樣各個unit就可以用單獨的控制系統控制，以避免互相干擾
例如我們可以利用物質回收(material recycle)的技巧讓未完全反應的反應物回流到反應器，以增加利用效率:
關於能量方面
我們可以使用熱整合(heat integration)的技巧，讓產生過多熱能的地方將多餘的熱給需要熱能的地方使用上述的兩種技巧可以大大減少設計廠房時的固定成本和變動成本
然而單元間的interaction也大大提高了(我們不喜歡程序的單元間糾纏不清)
增加了製程的複雜性
同時我們能控制的自由度(control degrees of freedom)也相應減少
適當的設計才能將這些影響降到可容許的範圍內
一個反應器配合一個蒸餾塔的範例
說明整廠控制會遇到的問題與可能的解決方法
一個可能的控制設計如下:
我們會發現recycle stream中的流量D與蒸餾塔進料流量F會受到反應器進料流量F0與組成z0很大的影響
意即當反應器進料情況不穩定
這種誤差就會像雪球般越傳越大
讓程序崩潰
這種穩態現象稱作Snowball effect
考慮第二種狀況
這次將蒸餾塔進料F固定，讓反應器holdup (level)能夠浮動:
為了比較兩種設計中程序參數受disturbance的影響敏感度(sensitivity)
我們可以使用程序參數相對另一參數的偏微分(就是變化程度的意思):
\frac{\partial (y_{i} / \overline{y} )}{\partial (x_{j} / \overline{x})} | _{S} =\frac{\partial y_{i} }{\partial x_{j} } | _{S}(\frac{\overline{x}}{\overline{y}} )
將必要的參數代進dynamic model裡
由這個式子我們發現反應器液位高度 HR對反應器進料流量F0的敏感度高達4.8
這種設計只是將滾雪球效應轉移到液位高度上而已
肯定是不行的!
另一些技巧
作者提到另外有兩種設計利用了串級控制(cascade control)與比例控制(ratio control)的技巧:
我們可以比較蒸餾塔進料組成z、distillate rate D與反應器液位HR隨時間會怎麼改變
第三種和第四種設計需要由RGA analysis與動態模擬做比較
由RGA分析可以發現第三種比第四種好
然而由動態模擬會發現第四種的控制loop和loop間interaction比較小，我們比較喜歡~
所以余教授選擇用第四種和第一、二種作比較
可以發現第四種是比較折衷的方式
書中是這麼說的:
"Transferring disturbances to more than one plant unit reduces the possibility of intermediate variables' violating a constraint, with the accompanying loss of controllability"
分散disturbance到不同unit可以減少滾雪球效應
但是要如何分配還是需要嚴格的動態模擬才能確定
書中還提到一個暫態效應(transient behavior):
當程序當中出現recycle stream或者分離物質的效果更佳時
整個程序的動態會慢下來(意思是相關的時間常數會變大，系統反應變遲鈍!)
由此可知要設計一個製程可不是先設計完再考慮dynamics就好
在設計時就要同時考慮好不好控制呢!
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