engleski

Soft sensor for C5 and RVP prediction in debutanizer column

Zakonska regulativa nalaže čvrsta ograničenja specifikacije produkata i emisije iz rafinerijske prerade. Za djelotvorno vođenje procesa potrebno je mjeriti velik broj procesnih veličina te instalirati sve veći broj skupih mjernih i analitičkih instrumenata. Moguće rješenje ovog problema je u primjeni softverskih senzora, tj. modela procesa za predviđanje varijabli koje se ne mjere kontinuirano. U ovom radu prikazano je projektiranje softverskog senzora primjenom neuronske mreže za nadgledanje kvalitete produkta i vođenje procesa u debutanizerskoj koloni u INA-Rafineriji nafte Sisak na temelju raspoloživih procesnih mjerenja. Vođenje procesa u debutanizerskoj koloni vrlo je važno u rafinerijskoj proizvodnji zbog održanja kvalitete proizvoda. Razrađena je metoda predviđanja sadržaja C5 frakcije u ukapljenom naftnom plinu (UNP) i tlaka para po Reidu (RVP) u stabiliziranom FCC benzinu primjenom inferencijskih modela. Softverski senzor rješava problem vremenske zadrške radi laboratorijske analize, što omogućuje &laquo ; on-line&raquo ; nadziranje i praćenje kvalitete produkta. Svrha je voditi proces tako da udio C5 frakcije u UNP-u bude manji od 2% , a RVP bude na željenoj vrijednosti (50 kPa). Istraživanje vladanja procesa provedeno je simulacijski, a dobiveni rezultati validirani su usporedbom s eksperimentalnim podacima.

process modeling; soft sensor; neural network; debutanizer column

nije evidentirano