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An Application of Modifier Adaptation with Quadratic Approximation on a Pilot Scale Plant in Industrial Environment

  • The goal of this work is to identify the optimal operating input for a lithiation reaction that is performed in a highly innovative pilot scale continuous flow chemical plant in an industrial environment, taking into account the process and safety constraints. The main challenge is to identify the optimum operation in the absence of information about the reaction mechanism and the reaction kinetics. We employ an iterative real-time optimization scheme called modifier adaptation with quadratic approximation (MAWQA) to identify the plant optimum in the presence of plant-model mismatch and measurement noise. A novel NMR PAT-sensor is used to measure the concentration of the reactants and of the product at the reactor outlet. The experiment results demonstrate the capabilities of the iterative optimization using the MAWQA algorithm in driving a complex real plant to an economically optimal operating point in the presence of plant-model mismatch and of process and measurement uncertainties.The goal of this work is to identify the optimal operating input for a lithiation reaction that is performed in a highly innovative pilot scale continuous flow chemical plant in an industrial environment, taking into account the process and safety constraints. The main challenge is to identify the optimum operation in the absence of information about the reaction mechanism and the reaction kinetics. We employ an iterative real-time optimization scheme called modifier adaptation with quadratic approximation (MAWQA) to identify the plant optimum in the presence of plant-model mismatch and measurement noise. A novel NMR PAT-sensor is used to measure the concentration of the reactants and of the product at the reactor outlet. The experiment results demonstrate the capabilities of the iterative optimization using the MAWQA algorithm in driving a complex real plant to an economically optimal operating point in the presence of plant-model mismatch and of process and measurement uncertainties.zeige mehrzeige weniger

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Autor*innen:A. R. Gottu Mukkula, Simon KernORCiD, M. Salge, M. Holtkamp, Svetlana Guhl, C. Fleischer, Klas MeyerORCiD, M. Remelhe, Michael MaiwaldORCiD, S. Engell
Dokumenttyp:Zeitschriftenartikel
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Englisch
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):IFAC-PapersOnLine
Jahr der Erstveröffentlichung:2020
Organisationseinheit der BAM:1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien
1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien / 1.4 Prozessanalytik
Veröffentlichende Institution:Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM)
Verlag:Elsevier
Verlagsort:Amsterdam
Jahrgang/Band:53
Ausgabe/Heft:2
Erste Seite:11773
Letzte Seite:11779
DDC-Klassifikation:Naturwissenschaften und Mathematik / Chemie / Analytische Chemie
Freie Schlagwörter:CONSENS; Iterative real-time optimization; Modifier adaptation; Online NMR Spectroscopy; Plant-model mismatch; Process Analytical Technology; Process Industry; Reactor control
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Chemie und Prozesstechnik
Chemie und Prozesstechnik / Chemische Charakterisierung und Spurenanalytik
Umwelt
Umwelt / Sensorik
DOI:10.1016/j.ifacol.2020.12.685
URN:urn:nbn:de:kobv:b43-524531
ISSN:1522-2640
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access")
Lizenz (Deutsch):License LogoCreative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International
Datum der Freischaltung:19.04.2021
Referierte Publikation:Ja
Datum der Eintragung als referierte Publikation:24.06.2021
Schriftenreihen ohne Nummerierung:Wissenschaftliche Artikel der BAM
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