Datengestützte Optimierung in der Polyurethan-Herstellung
DAS PROJEKT AUF EINEN BLICK
- Branche: Chemieindustrie
- Prozess: DADPM Anlage, Reinigung von Stripperkolonnen
- Kunde: Hunstman
- Ziel: Vorhersage von Produktqualität und Abwasserverunreinigungen, Reduzierung des Dampfverbrauchs
- Eingangsdaten: Trübungsmessung, Dampfmengen, Durchsatz, Füllstände
- Ausgangsdaten: Rest-Anilin im Abwasser / Kläranlagenzulauf
- Menge: 30m³/h
Die Reinigung von Abwasser aus dem Vorprozess einer Isocyanat-Anlage verbraucht Unmengen an Dampf.
Für unseren Kunden Huntsman haben wir diesen Prozess optimiert.
HERAUSFORDERUNGEN
- Stripperkolonnen werden zur Reinigung des Abwassers eingesetzt.
- Operator müssen übermäßig viel Dampf verwenden, um Qualitäts- und Umweltprobleme sicher zu vermeiden.
- Jede Tonne Dampf, die verwendet wird, verwandelt sich auch in eine Tonne Abwasser und erfordert Abstreifdampf.
- Überschüssiger Dampf führt zu Engpässen in den Trennlinien.
UNSER LÖSUNGSANSATZ
- Aufzeichnung von Prozesswerten mit Zeitstempeln während der normalen Produktion.
- Identifikation von relevanten Messwerten (Entropieanalyse).
- Vollautomatische Modellerstellung mit NeuroModel® für beide Trennlinien.
- Validierung des Modells mit unbekannten Daten.
- Anbindung des Modells an die Prozesssteuerung.
- Übertragung der Modellvorhersage als “Messwert” in multivariablen Optimierer mit genetischem Algorithmus.
OPERATIONAL EXCELLENCE 4.0
- Wir konnten den Dampfverbrauch um 12 % senken.
- Wir konnten Engpässe beseitigen und die Produktivität um 11 % steigern.
Schreiben Sie Ihre eigene Erfolgsgeschichte mit uns!
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