การออกแบบโครงสร้างการควบคุมของกระบวนการสังเคราะห์โพรพิลโพรพิโอเนตด้วยการวิเคราะห์ค่าเกนของกระบวนการ

Abstract

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาการออกแบบโครงสร้างควบคุมของกระบวนการสังเคราะห์ N-Propyl Propionate โดยใช้การวิเคราะห์เกน ซึ่งกระบวนการสังเคราะห์โพรพิลโพรพิโอเนตเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนเนื่องจากพฤติกรรมที่ซับซ้อนของหอกลั่นแบบมีปฏิกิริยาและกระแสรีไซเคิลในกระบวนการดังกล่าวดังนั้นกระบวนการอาจควบคุมได้ยาก ขั้นตอนเริ่มต้นจากจำลองกระบวนการสังเคราะห์โพรพิลโพรพิโอเนตที่นำเสนอโดย Hong Xu และคณะ ในปี 2014 ในสภาวะคงตัวและสภาวะพลวัต โดยใช้โปรแกรม Aspen Plus และ Aspen Dynamics ตามลำดับ และในขั้นตอนที่สองวิเคราะห์เกนของกระบวนการเพื่อพิจารณาความเป็นไปได้ในการจับคู่ตัวแปรควบคุม (CV) กับตัวแปรที่ปรับ (MVs) จากนั้นออกแบบโครงสร้างการควบคุมใหม่ (CS1) จะดำเนินการโดยการจับคู่ CVs กับ MV ด้วยการวิเคราะห์เกนอาร์เรย์ของกระบวนการ และขั้นตอนที่สามจากการวิเคราะห์เกนของกระบวนการถูกนำไปใช้การโครงสร้างการควบคุมที่นำเสนอโดย Hong Xu และคณะ (CS0) และทำการเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง CS0 และ CS1 ซึ่งประสิทธิภาพการควบคุมของ CS1 ทดสอบโดยใช้การรบกวนอัตราการไหลของฟีดและการรบกวนของอุณหภูมิของฟีดและเปรียบเทียบกับประสิทธิภาพการควบคุมของ CS0 ผลการจำลองแสดงให้เห็นว่าประสิทธิภาพการควบคุมของ CS1 ให้การตอบสนองที่เร็วกว่า CS0 ดังนั้นจึงสรุปได้ว่าสามารถใช้การวิเคราะห์กำไรของกระบวนการเพื่อออกแบบโครงสร้างการควบคุมของกระบวนการดังกล่าวได้อย่างมีประสิทธิภาพ

This article aims to study the control structure design of N-Propyl Propionate synthesis process with the application of process gain analysis. The N-Propyl Propionate synthesis process is a complicated chemical plant due to complex interaction between reactive distillation column and material recycle stream, so the process might be difficult to control. The study started with the simulation of N-Propyl Propionate synthesis proposed by Hong Xu et al. (2014) in steady-state mode and dynamic mode by using Aspen Plus and Aspen Dynamics simulation software, respectively. In the second step, the process was analyzed by applying the process gain to determine the possibility of matching control variables (CVs) to manipulated variables (MVs). The control structure design (CS1), then, was proceeded by matching CVs to MVs through the use of gain array analysis. In the third step, the process gain was applied to the control structure design proposed by Hong Xu et al. (2014) (CS0) before finding the difference between CS0 and CS1. Finally, the control performance of CS1 was tested by feed-flow disturbance and temperature disturbance, and compared with the control performance of CS0. The simulation results showed that the control performance of CS1 had a quicker response than that of CS0; therefore, it was concluded that the process gain could be used for designing the control structure in such process effectively.