Использование моделирования процессов для улучшения проектирования системы химического контроля

Моделирование процессов стало незаменимым краеугольным камнем современного проектирования систем химического контроля, революционизируя подход инженеров к сложным промышленным задачам. Создавая виртуальные представления химических процессов, инженеры могут исследовать альтернативы проектирования, проверять стратегии управления и оптимизировать производительность системы задолго до установки любого физического оборудования. Эта возможность позволяет инженерам тщательно тестировать проекты процессов и эксплуатационные параметры без необходимости строить пилотные заводы, тем самым предотвращая дорогостоящие конструктивные недостатки от его создания до стадии строительства. Интеграция технологии моделирования в рабочие процессы проектирования систем управления фундаментально трансформировала дисциплину химического машиностроения, обеспечивая более сложные, безопасные и экономически жизнеспособные промышленные операции.

Понимание моделирования процессов в химической инженерии

Моделирование процессов как дисциплина использует математические модели в качестве основы для анализа, прогнозирования, тестирования, обнаружения поведения процесса, не связанного с тем, существует ли процесс в реальности или нет. По своей сути моделирование процессов включает в себя разработку компьютерных моделей, которые воспроизводят поведение химических процессов в различных условиях эксплуатации. Эти модели включают в себя фундаментальные принципы химической инженерии, включая баланс массы и энергии, термодинамику, реакционную кинетику, теплообмен и динамику жидкости.

Моделирование процесса в процессе проектирования предполагает разработку компьютерной модели химического процесса для проведения моделирования, чтобы можно было изучить его поведение в различных условиях. Эта методология позволяет инженерам исследовать альтернативные конфигурации проектирования до физической реализации, значительно снижая риски и расходы, связанные с физическими испытаниями. Виртуальная среда, созданная программным обеспечением моделирования, обеспечивает безопасную испытательную площадку, где инженеры могут доводить системы до предела, оценивать сценарии отказов и оптимизировать производительность без угрозы персоналу или оборудованию.

Современные инструменты моделирования процессов эволюционировали для управления все более сложными системами, от простых операций с блоками до целых интегрированных химических заводов. Программное обеспечение для моделирования химических процессов позволяет инженерам моделировать сложные системы, прогнозировать результаты и оптимизировать процессы с большой эффективностью. Эти сложные платформы включают обширные термодинамические базы данных, модели оборудования и численные решатели, которые могут обрабатывать нелинейный, многовариантный характер химических процессов.

Стратегические преимущества моделирования процессов для проектирования систем управления

Снижение затрат и экономическая оптимизация

Одним из наиболее убедительных преимуществ использования моделирования процессов при проектировании системы управления является существенная экономия затрат, достигнутая на протяжении всего жизненного цикла проекта.Самыми значительными преимуществами моделирования процессов являются экономия затрат на капитальные затраты и эксплуатационные расходы, позволяя инженерам тщательно тестировать проектирование процессов и эксплуатационные параметры без необходимости строить пилотные установки, и это моделирование также снижает эксплуатационные расходы, позволяя виртуальным экспериментам определять экономию энергии и оптимальные конфигурации для оборудования и систем управления.

Экономические выгоды выходят за рамки первоначальных капитальных вложений. Оптимизируя параметры системы управления в виртуальной среде, инженеры могут выявлять возможности для повышения энергоэффективности, снижения потребления сырья и повышения урожайности продукции. Эти оптимизации напрямую приводят к снижению эксплуатационных расходов в течение срока службы объекта. Возможность быстро тестировать несколько сценариев проектирования означает, что инженеры могут оценивать компромиссы между различными стратегиями управления и выбирать наиболее экономически выгодный подход.

В целом, MATLAB и Simulink позволили нам сократить расходы и сократить время разработки в 5-10 раз. Это резкое сокращение времени и затрат на разработку демонстрирует преобразующее влияние, которое инструменты моделирования могут оказывать на инженерные проекты. Возврат инвестиций в программное обеспечение для моделирования обычно реализуется быстро за счет избегаемых ошибок проектирования, сокращения времени ввода в эксплуатацию и оптимизации эксплуатационных характеристик.

Повышение безопасности и снижение рисков

В химической промышленности, где последствия сбоев системы управления могут быть катастрофическими, первостепенное значение имеют соображения безопасности. Обеспечение безопасности является главным приоритетом для любого химического производственного объекта, который значительно усиливается симуляцией процесса и позволяет инженерам широко тестировать проекты процессов на предмет потенциальных опасностей или нежелательного поведения до их создания, риски безопасности могут быть устранены упреждающим образом, а не реагировать на инциденты после факта.

Моделирование процессов позволяет инженерам моделировать опасные сценарии, которые были бы слишком опасными или непрактичными для тестирования на реальных объектах. Моделирование опасных сценариев, таких как отказы оборудования, неконтролируемые реакции и неожиданные переходы запуска / остановки, оказывается полезным для инженеров, поскольку они могут оценивать потенциальные результаты и модифицировать конструкцию, чтобы включать дополнительные приборы, контроллеры, системы рельефа, защитные барьеры и другие меры безопасности. Этот проактивный подход к проектированию безопасности гарантирует, что системы управления оснащены соответствующими гарантиями до начала любого физического строительства.

Среда моделирования также служит ценным инструментом для расследования инцидентов и анализа первопричин. Когда инциденты безопасности действительно происходят, инженеры могут воссоздать условия, ведущие к событию в модели-симуляторе, помогая выявить основные причины и разработать эффективные корректирующие меры. Эта возможность поддерживает непрерывное улучшение показателей безопасности на протяжении всего срока эксплуатации объекта.

Ускоренная итерация дизайна и гибкость

Быстрая итерация в дизайне с моделированием может дать инженерам возможность совершенствовать процессы с имитируемыми результатами вместо того, чтобы пытаться и терпеть неудачу в физических настройках, и, таким образом, дает более эффективные проекты, которые отвечают производственным целям. Виртуальный характер моделирования позволяет быстро исследовать пространство проектирования, позволяя инженерам оценивать десятки или даже сотни альтернатив дизайна за время, необходимое для создания и тестирования одного физического прототипа.

Эта итерационная способность особенно ценна при работе с изменяющимися требованиями проекта или спецификациями клиента. Поскольку создаваемые нами проекты гибкие, мы можем быстро реагировать на изменяющиеся требования клиентов. Вместо того, чтобы брать на себя обязательства по фиксированному дизайну на ранних этапах проекта, инженеры могут поддерживать гибкость и адаптировать свои конструкции системы управления по мере появления новой информации или по мере развития целей проекта.

Способность проводить анализ «что-если» является еще одним мощным аспектом проектирования на основе моделирования. Инженеры могут быстро оценить, как системы управления будут реагировать на различные нарушения, изменения состава кормов, деградацию оборудования или корректировки скорости производства на основе рыночных механизмов. Это всестороннее понимание поведения системы в различных условиях приводит к более надежным конструкциям системы управления, которые могут справиться с реальной операционной изменчивостью.

Стратегия контроля валидация и оптимизация

Моделирование может использоваться для проверки стратегий управления до того, как завод выходит в интернет, поэтому системы управления функционируют в соответствии со спецификациями в различных условиях эксплуатации, и это инвестиции в опережающее дорогостоящее устранение неполадок после того, как завод был введен в эксплуатацию. Проверка стратегий управления в моделировании имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы системы управления работали так, как предполагалось при реализации на фактическом объекте.

С помощью моделирования инженеры могут тестировать различные алгоритмы управления, параметры контроллера настройки и оценивать производительность системы управления в полном диапазоне ожидаемых условий эксплуатации. Это включает в себя нормальную работу, последовательности запуска и выключения, переходы классов и реакцию на нарушения процесса. Полученные из этих симуляций выводы информируют о выборе соответствующих структур управления, спецификации требований к приборам и конфигурации распределенных систем управления.

Динамическое моделирование анализирует оптимальную работу процесса, безопасность, экологические ограничения и управляемость, чтобы помочь определить стратегии управления, цели и параметры управления, а динамическое моделирование впервые используется на этапе проектирования процесса, чтобы помочь определить стратегии управления. Эта ранняя интеграция соображений системы управления в процесс проектирования приводит к лучшему общему проектированию завода, где технологическое оборудование и системы управления оптимизируются вместе, а не как отдельные объекты.

Типы моделирования процессов для проектирования систем управления

Моделирование стационарного состояния

Моделирование с постоянным состоянием представляет собой равновесные условия работы процесса, в котором все переменные остаются постоянными с течением времени. Эти моделирования особенно ценны для установления базовых условий работы, калибровочного оборудования и проведения первоначальных технико-экономических обоснований. Модели с постоянным состоянием решают уравнения баланса массы и энергии для процесса, предполагая, что условия накопления равны нулю, что упрощает математическую сложность и позволяет быстрое решение.

Для проектирования системы управления моделирование с постоянным состоянием помогает установить номинальные рабочие точки, вокруг которых системы управления будут регулировать процесс. Они предоставляют информацию о чувствительности выходов процесса к изменениям манипулируемых переменных, что информирует о выборе управляющих пар и оценке управляемости. В то время как моделирование с постоянным состоянием не может захватывать динамическую реакцию систем управления, они предоставляют существенную базовую информацию, которая направляет последующий динамический анализ.

Инструменты моделирования с постоянным состоянием широко используются в химической промышленности для проектирования и оптимизации процессов. Они преуспевают в анализе процессов, где условия не меняются значительно с течением времени, что делает их идеальными для непрерывных процессов, работающих в стабильных условиях. Вычислительная эффективность моделирования с постоянным состоянием позволяет инженерам быстро оценивать несколько альтернатив проектирования и проводить параметрические исследования, чтобы понять влияние переменных проектирования на производительность процесса.

Динамическое моделирование

Динамическое моделирование включает зависящие от времени вариации и охватывает то, что будет объяснено как переходное поведение через начальные последовательности или процедуры отключения, и это дает представление о том, как процесс будет работать в отношении изменений во времени, довольно важная вещь при работе со сложными системами с условиями, которые постоянно меняются. Динамическое моделирование имеет важное значение для проектирования системы управления, поскольку они фиксируют зависящее от времени поведение процессов и реакцию систем управления на нарушения.

В отличие от стационарных моделей, динамические симуляции решают дифференциальные уравнения, описывающие, как изменяются переменные процесса с течением времени. Это включает в себя динамику накопления материала и энергии в сосудах, время отклика теплообменников, время задержки в измерительных приборах и действие управляющих клапанов. CADSIM Plus подчеркивает динамическое поведение промышленных процессов по мере их эволюции с течением времени, и это включает в себя обработку потоков рециркуляции, взаимодействующие технологические блоки и действие петель управления PID при переходных условиях эксплуатации, которые невозможно захватить в статических моделях.

Несмотря на то, что оба метода были применены в проектировании химических процессов, динамическое моделирование в последнее время стало более предпочтительным для возможности обеспечить лучшее понимание работы системы. Растущее предпочтение динамического моделирования отражает растущую сложность современных химических процессов и необходимость более сложных стратегий управления, которые могут обрабатывать переходные операции, переходы классов и оптимальные процедуры запуска и отключения.

Динамическое моделирование особенно ценно для тестирования передовых стратегий управления, таких как модель предиктивного управления (MPC). Динамические модели позволяют инженерам-химикам непрерывно запускать блок с определенной стратегией оптимизации, имея знания процесса, преобразованные в форме математической модели, скрытой внутри алгоритма управления, называемого Advanced Process Control (APC), и этот подход дает инженерам и операторам возможность почти запускать блок, такой как управление самолетом на автопилоте, постоянно заботясь об экономических выгодах.

Цифровые близнецы и оптимизация в реальном времени

Процесс моделирования революционизирует этот ввод в эксплуатацию, позволяя виртуальным фабрикам быть проверенными и отлаженными до того, как что-либо движется вперед, и это также известно как «цифровое побратимство», когда операции блока и системы управления тщательно тестируются по всему спектру динамических условий, которые будет испытывать фактическая установка. Цифровые двойники представляют следующую эволюцию моделирования процесса, где динамические модели непрерывно синхронизируются с реальными данными о заводе для создания виртуальной копии физического объекта.

Хотя исторически она используется для инженерного анализа, платформа все чаще расширяется в такие передовые онлайн-приложения, как симуляторы обучения операторов, онлайн-динамическая сверка данных и оптимизация в режиме реального времени, последние два из которых в настоящее время используются для реализации и развертывания технологических цифровых двойников.Это расширение технологии моделирования в операционных приложениях представляет собой значительный прогресс в том, как системы управления проектируются, вводятся в эксплуатацию и оптимизируются на протяжении всего жизненного цикла объекта.

Цифровые двойники позволяют непрерывно оптимизировать производительность системы управления, сравнивая фактическое поведение растений с прогнозируемым поведением из модели моделирования. Одной из областей продолжающегося развития, обсуждаемой во время брифинга, было динамическое согласование данных, где модель с первыми принципами используется для непрерывной коррекции живых данных растений, и вместо того, чтобы рассматривать моделируемые модели как статические инженерные артефакты, этот подход позволяет им развиваться наряду с повседневными операциями на заводах, обрабатывая нарушения процессов и события, такие как стартапы и отключения.

Согласованные данные от цифровых двойников могут служить в качестве входных данных для различных приложений более высокого уровня, включая панели управления производительностью, инструменты консультативной оптимизации и анализ энергии или выбросов. В одном из рассмотренных примеров цифровой двойник полного процесса использовался для отслеживания условий эксплуатации в реальном времени, оценки оптимальных рабочих целей при различных темпах производства и предоставления консультативных рекомендаций операторам в конфигурации с открытым циклом, и проект продемонстрировал, как непрерывная, постепенная оптимизация может применяться в операционной среде, даже когда полная автоматизация не сразу осуществима.

Ключевые компоненты и возможности программного обеспечения для моделирования процессов

Термодинамические модели свойств

Точное предсказание термодинамических свойств имеет основополагающее значение для надежного моделирования процессов. Современное программное обеспечение для моделирования включает обширные базы данных свойств чистых компонентов и сложные модели для прогнозирования свойств смеси. К ним относятся уравнения состояния, такие как Пэн-Робинсон и Соав-Редлих-Квонг для равновесия пар-жидкость, модели коэффициента активности, такие как NRTL и UNIQUAC для жидкостных систем и специализированные модели для электролитных систем и полимеров.

Выбор соответствующих термодинамических моделей имеет решающее значение для проектирования системы управления, поскольку он влияет на прогнозируемое поведение разделительных блоков, реакторов и другого оборудования.Неточные термодинамические прогнозы могут привести к неправильно настроенным системам управления или стратегиям управления, которые не достигают желаемой производительности. Программное обеспечение моделирования обычно обеспечивает руководство по выбору термодинамической модели на основе моделируемых химических систем и условий эксплуатации, представляющих интерес.

Расширенные платформы моделирования также позволяют пользователям включать экспериментальные данные для уточнения термодинамических моделей или разработки пользовательских моделей свойств для запатентованных химических систем. Эта возможность гарантирует, что моделирование может точно представлять даже новые или плохо охарактеризованные химические системы, что имеет важное значение для разработки систем управления для инновационных процессов.

Модели операций подразделения

Программное обеспечение для моделирования процессов включает в себя полные библиотеки моделей работы блока, представляющих оборудование, обычно встречающееся на химических заводах. Эти модели варьируются от простых операций, таких как смесители, сплиттеры и теплообменники, до сложных блоков, таких как дистилляционные колонны, реакторы и башни поглощения. Каждая модель включает соответствующие транспортные явления, кинетику реакций и отношения фазового равновесия, необходимые для прогнозирования производительности оборудования.

Для проектирования системы управления особенно важна верность моделей работы блока, которые будут находиться под активным управлением. Дистилляционные колонки, например, требуют детальных моделей лоток-по-лоскутному или упаковочному сегменту для точного прогнозирования динамического ответа на изменения соотношения рефлюкса, состава подачи или тепловой нагрузки. Модели реакторов должны захватывать нелинейную кинетику и тепловую динамику, которые влияют на контроль температуры и оптимизацию конверсии.

Многие платформы моделирования предлагают как строгие, так и упрощенные модели для общих операций с блоками. Строгие модели обеспечивают высокую точность, но требуют больше вычислительных ресурсов и подробных спецификаций ввода. Упрощенные или ярлыки модели позволяют быстро оценивать на ранних этапах проектирования, когда подробные спецификации оборудования могут еще не быть доступны. Возможность перехода от упрощенных к строгим моделям по мере продвижения дизайна поддерживает эффективный рабочий процесс от концептуального проектирования до детальной инженерии.

Элементы системы управления

Современное программное обеспечение для моделирования процессов включает в себя встроенные возможности моделирования систем управления наряду с технологическим оборудованием. Это включает в себя стандартные элементы управления, такие как PID-контроллеры, каскадные структуры управления, контроллеры переднего хода и контроллеры соотношения. Среда моделирования позволяет инженерам настраивать эти контроллеры, определять параметры настройки и оценивать их производительность в различных операционных сценариях.

Передовые платформы моделирования также поддерживают более сложные стратегии управления, включая модель предиктивного управления, адаптивного управления и инференционного управления. Эти передовые контроллеры могут быть настроены и протестированы в моделировании для оценки их потенциальных преимуществ перед выполнением их реализации на фактическом объекте. Возможность сравнивать различные стратегии управления в моделировании помогает оправдать инвестиции в передовую технологию управления и обеспечивает уверенность в том, что выбранный подход обеспечит ожидаемое улучшение производительности.

Моделирование системы управления также включает моделирование динамики приборов, шума измерений и ограничений привода. Эти несовершенства реального мира существенно влияют на производительность системы управления и должны учитываться в моделировании для получения реалистичных прогнозов. Включая эти эффекты, моделирование обеспечивает более точную оценку достижимой эффективности управления и помогает выявить потенциальные проблемы, такие как усиление шума измерения или насыщение клапана управления.

Численные растворители и методы конвергенции

За пользовательским интерфейсом программного обеспечения моделирования процессов стоят сложные численные решатели, которые решают системы уравнений, описывающих поведение процесса. Для моделирования с постоянным состоянием эти решатели должны обрабатывать большие системы нелинейных алгебраических уравнений, часто с потоками рециркуляции, которые создают неявные отношения между различными частями потоковой диаграммы. Используются последовательные модульные и ориентированные на уравнения стратегии решения в зависимости от структуры задачи и предпочтений пользователя.

Динамическое моделирование требует решения систем дифференциально-алгебраических уравнений (DAE), которые объединяют обычные дифференциальные уравнения, описывающие динамическое поведение, с алгебраическими уравнениями, представляющими равновесные отношения и логику системы управления.Надежные решатели DAE с адаптивным шагом во времени необходимы для эффективного моделирования процессов с широко меняющимися временными шкалами, от быстрой динамики управляющего клапана до медленных тепловых реакций в больших сосудах.

Надежность и эффективность численных решателей напрямую влияют на производительность проектирования систем управления на основе моделирования. Современные платформы моделирования используют сложные стратегии инициализации, алгоритмы автоматического масштабирования и надежные методы конвергенции, чтобы минимизировать ручное вмешательство, необходимое для получения конвергентных решений. Это позволяет инженерам сосредоточиться на интерпретации результатов и принятии проектных решений, а не на устранении численных трудностей.

Ведущие платформы для моделирования процессов

Программное обеспечение для коммерческого моделирования

На рынке моделирования процессов доминируют несколько коммерческих программных платформ, каждая из которых имеет особые сильные стороны и целевые приложения. Aspen Plus и Aspen HYSYS от AspenTech широко используются в химической, нефтехимической и нефтеперерабатывающей промышленности. Моделирование жизненного цикла от проектирования до операций, дополненное встроенным ИИ и высокопроизводительными вычислениями для улучшения разработки процессов, преодоления текущих эксплуатационных ограничений и улучшения производства. Эти платформы предлагают всеобъемлющие термодинамические базы данных, обширные библиотеки операций с блоками и интеграцию с другими инженерными инструментами для оценки затрат, калибровки оборудования и анализа безопасности.

CHEMCAD - еще одна установленная коммерческая платформа, которая подчеркивает простоту использования и гибкость. CHEMCAD расширяет возможности инженеров-технологов, химиков R & D и групп по проектированию установок в области массовых и специальных химикатов, нефтехимии, фармацевтических препаратов и продуктов питания и напитков - любая операция, которая требует строгого, интуитивного моделирования для проверки концепций, оптимизации использования энергии и проектов капитала без риска перед совершением расходов. Программное обеспечение обеспечивает как возможности стационарного, так и динамического моделирования, а также специализированные модули для определения размера безопасности, гидравлические трубопроводы и моделирование пакетных процессов.

MATLAB и Simulink предлагают другой подход к моделированию процессов, обеспечивая гибкую среду для разработки пользовательских моделей и систем управления. Модельный дизайн с MATLAB и Simulink позволил нам оценить множество дизайнерских идей для каждого проекта, а общая среда улучшила связь между инженерами по управлению и химическим процессам, что упростило совместную работу для решения проблем и оптимизации производительности. Эта платформа особенно популярна для проектирования и тестирования систем управления, предлагая бесшовную интеграцию между моделями процессов и алгоритмами управления.

Инструменты моделирования с открытым исходным кодом

Программное обеспечение для моделирования с открытым исходным кодом стало жизнеспособной альтернативой коммерческим платформам, особенно для академических учреждений и небольших организаций с ограниченным бюджетом. DWSIM является совместимым с CAPE-OPEN симулятором химических процессов и имеет простой в использовании графический интерфейс со многими функциями, ранее доступными только в коммерческих симуляторах химических процессов. DWSIM работает на нескольких операционных системах, включая Windows, Linux, macOS, Android и iOS, обеспечивая доступность на разных вычислительных платформах.

Характер этих инструментов с открытым исходным кодом позволяет пользователям изучать и модифицировать базовый код, который может быть полезен для исследовательских приложений или для реализации пользовательских моделей, не доступных в коммерческом программном обеспечении.Соответствие стандартам CAPE-OPEN гарантирует, что модели и пакеты свойств могут обмениваться между различными платформами моделирования, способствуя совместимости и сокращению блокировки поставщиков.

Хотя инструменты с открытым исходным кодом могут не обеспечивать такой же уровень технической поддержки или всеобъемлющей документации, как коммерческие платформы, они обеспечивают экономически эффективную точку входа для моделирования процесса обучения и могут быть пригодны для многих промышленных приложений. Активные сообщества пользователей вокруг этих инструментов способствуют их постоянной разработке и обеспечивают одноранговую поддержку пользователей.

Внедрение моделирования процессов в рабочих процессах проектирования систем управления

Фаза концептуального дизайна

На этапе концептуального проектирования моделирование процессов помогает установить фундаментальную конфигурацию процесса и определить основные требования к системе управления. Инженеры разрабатывают упрощенные модели потоковых платформ для оценки альтернативных схем процессов, оценки материального и энергетического баланса и проведения предварительной оценки оборудования. На этом этапе основное внимание уделяется принятию решений высокого уровня о структуре процесса, а не детальному проектированию системы управления.

Даже упрощенные модели на концептуальном этапе дают ценную информацию для проектирования системы управления. Они показывают, какие переменные процесса наиболее чувствительны к нарушениям, какие операции блока потребуют жесткого контроля, и где интеграция материалов или энергии может создать проблемы управления. Это раннее выявление проблем управления позволяет решать их с помощью модификаций проектирования процесса, прежде чем дизайн станет слишком фиксированным, чтобы легко изменяться.

Концептуальные фазовые модели также поддерживают экономическую оценку, предоставляя данные о производительности процесса, необходимые для оценки затрат. Возможность быстрой оценки нескольких альтернатив процесса и связанных с ними требований к системе управления помогает проектным группам выбирать наиболее перспективные концепции для дальнейшей разработки. Эта функция скрининга особенно ценна при работе с новыми процессами или новыми технологиями, где правила проектирования на основе опыта могут быть недоступны.

Подробная инженерная фаза

По мере того, как проектирование переходит в детальную инженерию, моделирование процессов становится более строгим и всеобъемлющим. Модели оборудования уточняются с подробными спецификациями, термодинамические модели проверяются на экспериментальных данных, а конфигурации системы управления разрабатываются подробно. Динамическое моделирование становится все более важным на этом этапе, поскольку инженеры оценивают производительность системы управления, параметры контроллера настройки и проверяют, что интегрированный процесс и система управления будут соответствовать спецификациям производительности.

Детальная инженерная фаза - это этап, на котором завершается проектирование системы управления, включая спецификацию приборов, клапанов управления, конфигурации распределенной системы управления и расширенных стратегий управления. Моделирование играет центральную роль в этих действиях, предоставляя виртуальную испытательную площадку, где можно оценивать и сравнивать различные подходы к управлению. Инженеры могут оценивать компромиссы между простыми и сложными стратегиями управления, оценивать преимущества передовой технологии управления и оптимизировать параметры настройки контроллера.

В ходе детального проектирования важное значение приобретает интеграция между моделированием процессов и другими инженерными инструментами. Результаты моделирования информируют о спецификациях оборудования, схемах трубопроводов и приборов, базах данных конфигурации системы управления и учебных материалах для операторов. Многие платформы моделирования предлагают интерфейсы для экспорта данных в эти приложения, оптимизирующие рабочий процесс проектирования и снижающие вероятность ошибок транскрипции.

Ввод в эксплуатацию и поддержка стартапов

Моделирование процессов продолжает приносить пользу при вводе в эксплуатацию и запуске установки. Если инженерам на месте необходимо знать, как завод будет вести себя в определенных условиях, мы запускаем моделирование в офисе и отправляем им результаты, и это значительно снижает риск, присущий стартапам, потому что команда знает, что шаги, которые они собираются выполнить, будут работать, как ожидалось. Эта возможность удаленной поддержки позволяет опытным инженерам безопасно и эффективно направлять полевого персонала через сложные процедуры запуска.

Модели моделирования, разработанные в процессе проектирования, могут использоваться для разработки подробных процедур запуска, прогнозирования поведения оборудования при вводе в эксплуатацию и устранения непредвиденных проблем, возникающих при начальной эксплуатации.Способность быстро оценивать сценарии «что-если» в моделировании помогает командам по вводу в эксплуатацию принимать обоснованные решения, когда сталкиваются с отклонениями от ожидаемого поведения или при рассмотрении изменений в процедурах запуска.

Симуляторы обучения операторов представляют собой еще одно важное применение моделирования процессов во время ввода в эксплуатацию и за его пределами. Эти тренажеры, основанные на тех же динамических моделях, используемых для проектирования системы управления, обеспечивают реалистичную среду, в которой операторы могут практиковать нормальные операции, реагировать на нарушения процессов и учиться распознавать и обрабатывать ненормальные ситуации. Моделирование оказывает большую поддержку для обучения и обучения инженеров и операторов, и оно присутствует в форме тренажера обучения операторов и операторов, и поскольку обучение операторов и инженеров становится все более важной задачей из-за современных и более сложных технологий, OTS является мощным инструментом обучения, который позволяет естественное ощущение управления процессом в виртуальной реальности.

Оптимизация и постоянное совершенствование

Ценность моделирования процессов выходит далеко за рамки первоначального проектирования и ввода в эксплуатацию в текущих операциях на заводе. Валидированные имитационные модели служат инструментами для оптимизации работы, устранения неполадок и оценки предлагаемых модификаций процессов. По мере старения растений и изменения рыночных условий моделирование помогает операторам и инженерам выявлять возможности для повышения производительности, снижения потребления энергии или адаптации к новым исходным материалам или спецификациям продукта.

В процессе, его рентабельность становится одной из самых важных задач для инженера-химика, и рентабельность процесса исследуется и определяется с помощью моделей планирования производства и планирования, которые используются для предоставления ответов на вопросы, как определить оптимальное производство и эксплуатацию, а изменение рынка, изменение кормов и продуктов нуждаются в постоянной оценке, чтобы гарантировать прибыльность. Модели моделирования обеспечивают аналитическую основу для этих текущих мероприятий по оптимизации.

Передовые приложения, такие как оптимизация в реальном времени и модель предиктивного управления, полагаются на постоянно обновляемые имитационные модели, которые отслеживают фактические условия установки. Эти приложения представляют собой конвергенцию технологии моделирования процесса и системы управления, где имитационная модель становится неотъемлемой частью самой системы управления. Модель обеспечивает прогнозы будущего поведения процесса, которые направляют решения управления, позволяя более сложную оптимизацию, чем это возможно только с обычным управлением обратной связью.

Лучшие практики для эффективного моделирования процессов

Разработка и проверка моделей

Моделирование является, помимо экспериментов, основным методом проектирования, анализа и оптимизации химических процессов, а способность моделирования отражать реальное поведение процесса сильно зависит от качества модели.Разработка высококачественных имитационных моделей требует тщательного внимания к структуре модели, оценке параметров и валидации против экспериментальных или растительных данных.

Проверка модели особенно важна для приложений проектирования систем управления, где модель будет использоваться для прогнозирования динамического поведения и оценки производительности системы управления. Проверка должна включать сравнение прогнозов с устойчивым состоянием с проектными данными или измерениями растений, а также проверку того, что динамические ответы соответствуют наблюдаемому поведению. Для новых процессов, где данные о растениях еще не доступны, проверка на соответствие данным о пилотных установках или корреляциям литературы обеспечивает уверенность в прогнозах моделей.

Уровень детализации модели должен быть подходящим для предполагаемого применения. Чрезмерно детализированные модели требуют чрезмерного времени разработки и вычислительных ресурсов, не обязательно обеспечивая лучшее понимание для проектирования системы управления. И наоборот, чрезмерно упрощенные модели могут пропустить важные явления, которые влияют на производительность системы управления. Поиск правильного баланса требует инженерного суждения и понимания того, какие характеристики процесса наиболее важны для целей проектирования системы управления.

Документация и управление знаниями

Комплексная документация имитационных моделей имеет важное значение для обеспечения их долгосрочной ценности и удобства использования. Документация должна включать в себя основу для разработки модели, сделанные предположения, источники данных о физических свойствах, результаты проверки и руководство по надлежащему использованию модели. Эта документация позволяет другим инженерам эффективно понимать и использовать модель и обеспечивает запись технической основы для проектных решений.

По мере развития имитационных моделей в течение жизненного цикла проекта, контроль версий и управление изменениями становятся важными.Поддержание четкого отчета об изменениях моделей, причинах этих изменений и их влиянии на прогнозируемую производительность помогает обеспечить согласованность в команде инженеров и предотвращает путаницу в отношении того, какая версия модели должна использоваться для конкретных целей.

В рамках практики управления знаниями следует также учитывать вопросы передачи опыта в области моделирования в рамках организаций. Поскольку опытные инженеры-симуляторы уходят на пенсию или переходят на другие должности, их знания и опыт должны быть усвоены и переданы новым инженерам. Это включает в себя не только технические знания о программном обеспечении для моделирования и методах моделирования, но и конкретные идеи и уроки, извлеченные из предыдущих проектов.

Интеграция с другими инженерными инструментами

Современные инженерные проекты включают в себя множество программных средств для различных аспектов проектирования, включая моделирование процессов, проектирование оборудования, проектирование трубопроводов, оценку затрат и управление проектами. Эффективная интеграция между этими инструментами уменьшает дублирование усилий, минимизирует ошибки транскрипции и позволяет более эффективно выполнять рабочие процессы. Многие платформы моделирования предлагают интерфейсы для экспорта данных в другие инженерные приложения или импорта данных из внешних источников.

Интеграция моделирования процессов с инструментами проектирования систем управления особенно важна для проектирования систем управления. Некоторые платформы моделирования могут экспортировать данные конфигурации системы управления непосредственно в распределенные инструменты проектирования систем управления, оптимизируя реализацию стратегий управления, разработанных в моделировании. Аналогично, возможность импортировать фактическую конфигурацию системы управления в модели моделирования помогает обеспечить согласованность между моделированием и фактической реализацией.

Платформы управления данными и совместной работы становятся все более важными для управления большими объемами данных, генерируемых исследованиями моделирования. Облачные платформы моделирования и совместные инженерные среды позволяют распределенным командам эффективно работать вместе, обмениваясь моделями и результатами в географических точках. Эти технологии особенно ценны для крупных проектов, включающих несколько инженерных дисциплин и организаций.

Проблемы и ограничения моделирования процессов

Модельная точность и неопределенность

Несмотря на изощренность современных инструментов моделирования, все модели являются приближениями реальности и содержат присущие им неопределенности.Эти неопределенности возникают из-за ограничений в термодинамических моделях, упрощенных представлений о сложных явлениях, неопределенных данных о физических свойствах и предположений, сделанных в ходе разработки модели.Понимание и количественная оценка этих неопределенностей важны для правильного использования результатов моделирования при проектировании системы управления.

Для проектирования системы управления неопределенность модели влияет на прогнозы динамики процесса, устойчивых выигрышей и реакций возмущения. Консервативные методы проектирования учитывают эти неопределенности, включая соответствующие пределы безопасности в спецификации системы управления и тестируя системы управления в целом ряде условий, которые скрепляют ожидаемую неопределенность модели. Анализ чувствительности и методы моделирования Монте-Карло могут помочь количественно оценить влияние неопределенностей параметров на прогнозы производительности системы управления.

Проблема проверки модели особенно остро стоит в новых процессах или условиях эксплуатации, когда экспериментальные данные ограничены или недоступны. В этих ситуациях инженеры должны в большей степени полагаться на фундаментальные принципы и аналогии с аналогичными системами, признавая при этом, что прогнозы несут большую неопределенность. Для проверки прогнозов модели до полномасштабной реализации могут быть оправданы экспериментальные испытания установки или поэтапные подходы к вводу в эксплуатацию.

Вычислительные требования и сложность

Детальное динамическое моделирование крупных химических установок может быть вычислительно интенсивным, требующим значительных вычислительных ресурсов и времени моделирования. Это может ограничить количество сценариев, которые могут быть оценены, или частоту, с которой моделирование может быть обновлено новой информацией. Необходимо тщательно управлять компромиссом между деталью модели и вычислительной эффективностью, чтобы моделирование обеспечивало своевременную информацию, не становясь узкими местами в процессе проектирования.

Сложность современного программного обеспечения для моделирования также представляет собой кривую обучения инженеров. Эффективное использование инструментов моделирования требует не только понимания основ химической инженерии, но и владения программным интерфейсом, численными методами и методами устранения неполадок. Организации должны инвестировать в обучение и развитие навыков для создания и поддержания опыта моделирования в своих инженерных командах.

Сложность модели также может затруднить понимание причинно-следственных связей в моделируемом процессе. Высокодетализированные модели с тысячами переменных и уравнений могут точно прогнозировать поведение процесса, но дают ограниченное представление о том, почему процесс ведет себя так, как он ведет себя. Дополнение подробных симуляций упрощенными моделями или аналитическими методами может помочь инженерам развить физическое понимание, необходимое для принятия обоснованных дизайнерских решений.

Организационные и культурные факторы

Повторяющейся темой на протяжении всего разговора было то, что только технические возможности редко определяют успех инициатив цифрового двойника, а вместо этого принятие часто ограничивается такими факторами, как доверие оператора, ясность рекомендаций и способность интегрировать новые инструменты в установленные рабочие процессы.Успешное внедрение проектирования системы управления на основе моделирования требует не только технических возможностей, но и организационной поддержки и культурного признания.

Сопротивление изменениям может быть значительным препятствием для принятия подходов к проектированию на основе моделирования, особенно в организациях с устоявшейся практикой проектирования и опытными инженерами, которые могут скептически относиться к прогнозам моделирования.Повышение уверенности в результатах моделирования требует демонстрации их точности посредством исследований валидации, успешных результатов проекта и прозрачной коммуникации об ограничениях и неопределенности модели.

Интеграция моделирования в инженерные рабочие процессы требует изменений в установленных процессах и может потребовать новых ролей или обязанностей в инженерных командах. Графики проектов и бюджеты должны учитывать время, необходимое для разработки моделей, проверки и исследований моделирования. Поддержка управления имеет важное значение для предоставления ресурсов и организационных обязательств, необходимых для реализации всех преимуществ проектирования на основе моделирования.

Будущие тенденции в моделировании процессов для проектирования систем управления

Искусственный интеллект и интеграция машинного обучения

Интеграция искусственного интеллекта и методов машинного обучения с традиционным моделированием процессов представляет собой значительную наметившуюся тенденцию. Модели машинного обучения могут обучаться на данных о растениях для захвата сложных отношений, которые трудно моделировать на основе первых принципов, в то время как модели на основе физики обеспечивают фундаментальное понимание и возможности экстраполяции, которых не хватает чистым моделям, управляемым данными. В ходе обсуждения Aurel Systems подчеркнула гибридный подход к моделированию, сочетающий моделирование на основе физики с избирательным использованием методов, основанных на данных.

Инструменты моделирования, усовершенствованные с помощью ИИ, могут автоматически настраивать параметры модели на основе данных о установках, определять оптимальные стратегии управления и даже предлагать улучшения в проектировании процессов. Эти возможности могут значительно сократить время и опыт, необходимые для проектирования на основе моделирования, одновременно повышая точность и надежность прогнозов. Однако «черный ящик» характера некоторых подходов машинного обучения поднимает вопросы о интерпретируемости и надежности, которые должны быть решены для широкого внедрения в критически важных для безопасности приложениях.

Методы обучения с подкреплением изучаются для автоматической настройки контроллера и оптимизации стратегий управления. Эти подходы потенциально могут обнаружить политики управления, которые превосходят обычные проекты, обучаясь на обширных испытаниях моделирования. Сочетание моделирования процессов высокой точности с алгоритмами обучения с подкреплением создает мощную основу для разработки передовых систем управления.

Облачные вычисления и совместные платформы

Платформы облачного моделирования преобразуют то, как инженеры получают доступ и используют инструменты моделирования. Вместо того, чтобы требовать мощных локальных рабочих станций и локально установленного программного обеспечения, облачные платформы предоставляют возможности моделирования через веб-браузеры, обеспечивая доступ с любого устройства и местоположения. Эта демократизация технологии моделирования делает ее доступной для небольших организаций и позволяет более гибкие механизмы работы.

Облачные платформы также облегчают сотрудничество между распределенными инженерными командами, предоставляя общий доступ к имитационным моделям и результатам.Множественные инженеры могут работать над различными аспектами исследования моделирования одновременно, с изменениями, автоматически синхронизируемыми по всей команде.В эти платформы встроены контроль версий и аудиторские трассы, улучшающие управление проектами и обеспечение качества.

Вычислительная масштабируемость облачных платформ позволяет проводить более обширные исследования моделирования, чем это было бы практично с использованием локальных вычислительных ресурсов. Параметрические исследования, включающие сотни или тысячи запусков моделирования, могут выполняться параллельно на облачной инфраструктуре, обеспечивая всестороннее исследование пространства проектирования в разумные сроки. Эта возможность поддерживает более тщательную оптимизацию и количественную оценку неопределенности, чем традиционные подходы.

Усовершенствованная интеграция с промышленным IoT и большими данными

Распространение датчиков и систем сбора данных на современных химических заводах генерирует огромные объемы оперативных данных, которые могут быть использованы для улучшения имитационных моделей и систем управления. Интеграция между платформами моделирования и промышленной инфраструктурой IoT позволяет автоматически обновлять модели на основе данных о установках в режиме реального времени, гарантируя, что имитационные модели остаются точными представлениями о фактическом поведении растений по мере старения оборудования и изменения условий эксплуатации.

Методы анализа больших данных могут идентифицировать закономерности и взаимосвязи в исторических данных растений, которые информируют о разработке и валидации моделей. Эти идеи могут выявить ранее непризнанные нарушения, модели деградации оборудования или возможности для улучшения системы управления. Сочетание физических имитационных моделей с данными обеспечивает более полное понимание поведения процесса, чем любой из подходов в одиночку.

Приложения для прогнозного технического обслуживания представляют собой еще одну область, где сближаются данные моделирования и IoT. Сравнивая фактическую производительность оборудования с прогнозами моделирования, отклонения, которые указывают на развивающиеся проблемы, могут быть обнаружены на ранней стадии, что позволяет проводить профилактическое техническое обслуживание до возникновения сбоев. Эта предиктивная способность повышает надежность и безопасность установки при одновременном снижении затрат на техническое обслуживание.

Устойчивость и оптимизация энергетики

Растущий акцент на устойчивость и энергоэффективность стимулирует более широкое использование моделирования процессов для оптимизации окружающей среды. Инструменты моделирования позволяют инженерам оценивать потребление энергии, выбросы парниковых газов и воздействие на окружающую среду различных конструкций процессов и стратегий управления. Эта способность поддерживает развитие более устойчивых химических процессов и помогает организациям соблюдать все более строгие экологические правила.

Разработка систем управления играет решающую роль в достижении целей устойчивого развития. Оптимизированные стратегии управления могут значительно сократить потребление энергии, минимизировать образование отходов и улучшить использование ресурсов, не требуя крупных капитальных вложений в новое оборудование. Моделирование обеспечивает аналитическую основу для выявления и внедрения этих улучшений системы управления.

Оценка жизненного цикла и технико-экономический анализ все чаще интегрируются с моделированием процессов для обеспечения комплексной оценки альтернатив процессов. Эти интегрированные инструменты позволяют инженерам рассматривать не только технические характеристики, но и экономическую жизнеспособность и экологическую устойчивость в единой структуре. Этот целостный подход поддерживает более эффективное принятие решений и помогает обеспечить, чтобы конструкции систем управления способствовали достижению общих целей в области устойчивости.

Практические руководящие принципы осуществления

Опыт моделирования зданий

Разработка организационных возможностей в процессе моделирования требует стратегического подхода к обучению и развитию навыков. Инженерам необходимы как теоретические знания основ химической инженерии, так и практические навыки эффективного использования программного обеспечения для моделирования. Формальные учебные курсы, предоставляемые поставщиками программного обеспечения, предлагают структурированное введение в инструменты моделирования, в то время как практический опыт проекта повышает уровень владения и уверенность.

Программы наставничества, которые объединяют опытных инженеров-симуляторов с менее опытными коллегами, ускоряют развитие навыков и помогают передавать организационные знания. Регулярные технические встречи, где инженеры делятся результатами моделирования, обсуждают проблемы моделирования и представляют извлеченные уроки, способствуют культуре постоянного совершенствования и обмена знаниями.

Для того чтобы оставаться в курсе развития технологий и передовой практики моделирования, необходимо постоянное профессиональное развитие. Участие в профессиональных сообществах, участие в технических конференциях и взаимодействие с более широким сообществом симуляторов обеспечивают доступ к новым методам и приложениям. Организации должны поддерживать эти мероприятия по профессиональному развитию в качестве инвестиций в поддержание и расширение своих возможностей моделирования.

Установление стандартов и процедур моделирования

Разработка организационных стандартов для практики моделирования помогает обеспечить согласованность и качество проектов. Эти стандарты должны учитывать процедуры разработки моделей, требования к документации, критерии валидации и процессы обеспечения качества. Стандартизированные подходы к общим задачам моделирования повышают эффективность и снижают вероятность ошибок.

Модели шаблонов и компоненты многоразовых моделей могут значительно ускорить разработку моделирования для новых проектов. Создавая библиотеки проверенных моделей для общих операций блока, термодинамических систем и стратегий управления, организации могут использовать предыдущую работу и избегать переосмысления решений повторяющихся проблем. Эти библиотеки также помогают поддерживать согласованность подходов к моделированию в различных проектах и инженерах.

Процедуры обеспечения качества для работы по моделированию должны включать в себя экспертную оценку моделей и результатов, проверку расчетов и документацию допущений и ограничений. Эти процедуры помогают улавливать ошибки до того, как они влияют на проектные решения и обеспечивают уверенность в результатах моделирования. Уровень обзора должен быть соразмерен важности моделирования для успеха проекта и потенциальных последствий ошибок.

Измерение и демонстрация ценности

Демонстрация ценности проектирования систем управления на основе моделирования помогает оправдать продолжающиеся инвестиции в возможности моделирования и создает организационную поддержку подходов, основанных на моделировании.Метрики для оценки ценности моделирования могут включать в себя избегаемые ошибки проектирования, сокращение времени ввода в эксплуатацию, улучшение производительности установки или повышение безопасности.

Тематические исследования, документирующие успешное применение моделирования, обеспечивают убедительные доказательства ценности и помогают укрепить доверие к дизайну, основанному на моделировании. Эти тематические исследования должны количественно оценивать преимущества, где это возможно, и четко формулировать, как моделирование способствовало успеху проекта. Обмен этими историями успеха в организации и с более широким инженерным сообществом помогает способствовать принятию подходов, основанных на моделировании.

Постоянное совершенствование методов моделирования на основе уроков, извлеченных из завершенных проектов, обеспечивает организациям возможность реализации возрастающей ценности своих инвестиций в моделирование с течением времени. В ходе обзоров после завершения проектов следует оценивать, насколько хорошо прогнозы моделирования соответствуют фактическим показателям работы установок, определять области, в которых моделирование могло бы обеспечить дополнительную ценность, и обобщать извлеченные уроки для применения в будущих проектах.

Основные соображения для успешного осуществления

Заключение

Моделирование процессов коренным образом изменило проектирование систем химического контроля, предоставив инженерам мощные инструменты для изучения альтернативных вариантов проектирования, проверки стратегий управления и оптимизации производительности системы, прежде чем приступить к физической реализации. Практически нет дисциплины химической инженерии, которая может позволить себе игнорировать важность моделирования процесса. Преимущества моделирования на основе проектирования распространяются на весь жизненный цикл проекта от концептуального проектирования до детальной инженерии, ввода в эксплуатацию и текущих операций.

Стратегические преимущества использования моделирования процессов для проектирования систем управления являются убедительными: существенная экономия затрат за счет избегаемых ошибок проектирования и оптимизированной производительности, повышение безопасности за счет активной идентификации и смягчения опасностей, ускоренная итерация проектирования, позволяющая быстрое исследование альтернатив, и проверенные стратегии управления, которые выполняются как задумано при реализации. Эти преимущества сделали моделирование важным компонентом современной практики химической инженерии.

По мере того, как технология моделирования продолжает развиваться с достижениями в области искусственного интеллекта, облачных вычислений и промышленной интеграции IoT, возможности и приложения моделирования процессов будут расширяться. Сближение основанного на физике моделирования с методами, основанными на данных, обещает более точные прогнозы и более мощные возможности оптимизации. Цифровые двойники и приложения оптимизации в реальном времени расширяют моделирование от инструментов проектирования до операционных систем, которые постоянно улучшают производительность установки.

Успех в разработке систем управления на основе моделирования требует не только программных средств. Он требует организационной приверженности созданию и поддержанию опыта моделирования, установлению стандартов и процедур для практики моделирования и поощрению культуры, которая ценит аналитическую строгость и постоянное совершенствование. Организации, которые делают эти инвестиции, позиционируют себя для реализации всех преимуществ технологии моделирования и поддержания конкурентного преимущества во все более сложной и требовательной промышленной среде.

Для инженеров, приступающих к проектированию систем управления, моделирование процессов предлагает бесценную виртуальную лабораторию, где идеи могут быть проверены, усовершенствованы и оптимизированы, прежде чем выделять ресурсы для физической реализации. Охватывая подходы к проектированию на основе моделирования и следуя устоявшимся передовым практикам, инженеры могут разрабатывать системы управления, которые являются более безопасными, более надежными, более эффективными и лучше оптимизированными, чем это было бы возможно только с помощью традиционных методов проектирования. Будущее проектирования систем химического управления неразрывно связано с дальнейшим развитием и внедрением технологии моделирования процессов.

Чтобы узнать больше о программном обеспечении для моделирования процессов и лучших практиках, посетите веб-сайт AspenTech для получения информации о ведущих в отрасли платформах моделирования, изучите Ресурсы AIChE для возможностей профессионального развития в моделировании процессов или просмотрите академическую литературу по моделированию процессов для углубленных технических дискуссий. Дополнительные ресурсы по проектированию систем управления можно найти через Международное общество автоматизации , а инструменты моделирования с открытым исходным кодом доступны на DWSIM для тех, кто ищет экономически эффективные альтернативы коммерческому программному обеспечению.