Naslov
Primjena softverskih senzora u rafinerijskoj proizvodnji
(Soft sensor applications in refinery processing)

Autori
Bolf, Nenad ; Ujević, Željka ; Mohler, Ivan ; Galinec, Goran

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, sažetak, znanstveni

Izvornik
43. stručno-znanstveni simpozij GORIVA 2010 / Jukić, Ante - Zagreb : Hrvatsko društvo za goriva i maziva, 2010, 15-15

Skup
43. stručno-znanstveni simpozij GORIVA 2010

Mjesto i datum
Šibenik, Hrvatska, 14.10.2010. - 15.10.2010

Vrsta sudjelovanja
Predavanje

Vrsta recenzije
Domaća recenzija

Ključne riječi
softverski sensor; atmosferska destilacijska kolona; Clausov proces; identificiranje procesa; neuronska mreža
(soft sensor; crude distillation column; Claus process; process identication; neural network)

Sažetak
Jedan od čestih problema u industrijskim postrojenjima je nemogućnost mjerenja ključnih varijabli kontinuirano i u realnom vremenu. Kao alternativa, predloženo je korištenje softverskih senzora kao zamjena za procesne analizatore i laboratorijska testiranja. Softverskim senzorima cilj je razviti inferencijski model za procjenu rijetko mjerenih varijabli i laboratorijskih analiza koristeći često mjerene varijable. U ovom pregledu prikazani su softverski senzori za primjenu u rafineriji. Modeli su razvijeni koristeći podatke iz industrijskih DCS sustava i laboratorijskih baza podataka. Prvi softverski senzor razvijen za procjenu točke filtrabilnosti dizelskog goriva kao produkta bočnih frakcija destilacijske kolone. Drugi softverski senzor procjenjuje točke početka i kraja destilacije na postrojenju atmosferske destilacije. U trećem primjeru, razvijen je dinamički model softverskog senzora za procjenu i vođenje procesa na postrojenju proizvodnje sumpora. Rezultat je model softverskog senzora za optimalno vođenje postrojenja s ciljem smanjenja emisije SO2 i H2S. Softverski senzor razvijen je tehnikama viševeličinske linearne regresije, neuronskih mreža i neizrazitih logika. Sva tri modela razvijena su tehnikama viševeličinske linearne regresije i umjetnih neuronskih mreža. Provedena je statistička analiza podataka i rezultati su kritički ocjenjeni.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Kemijsko inženjerstvo

POVEZANOST RADA