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Die Modellierung spielt nach wie vor im Rahmen der Prozessoptimierung als eine der „klassischen“ Methoden der Prozessintensivierung eine große Rolle. Für einfache Prozesse bzw. -Operationen gehören rein deterministische Modelle zum Standard. Diese werden häufig in Form von Prozesssimulatoren kommerziell vertrieben. Viele Fragestellungen lassen sich jedoch auf Grund Ihrer Komplexität nicht in Gänze mit solchen Modellen beschreiben. In der Praxis begnügt man sich dann meist damit, das Problem auf rein empirische Weise zu erfassen, z.B. mit Hilfe Künstlicher Neuronaler Netze. Dabei wird in Kauf genommen, dass diese Modellart nur für einen konkreten Anwendungsfall angepasst wird. Sie ist damit weder übertragbar, noch vermag sie inhärentes Wissen zu generieren. Eine modernere Herangehensweise stellen daher hybride Prozessmodelle dar, welche empirische und deterministische Elemente in vorteilhafter Weise vereinen. Die vorliegende Arbeit stellt eine solche hybride Modellierungsstrategie für einen komplexen Kristallisationsprozess vor und konzentriert sich dabei auf die Entwicklung eines deterministischen Modellkerns. Als Beispielproblem dient die sogenannte Polyolneutralisation, ein Teilschritt bei der Herstellung von Polyurethanen. Polyurethane spielen in der Polymerchemie vor allem deswegen eine große Rolle, weil Sie auf Grund variabler Rezepturen in ihren physikalischen, thermischen oder chemischen Materialeigenschaften für den jeweiligen Einsatzzweck angepasst werden können. Dementsprechend stellt die Polyoloneutralisation eine ganze Klasse von Prozessen ähnlicher Charakteristika dar. Hierdurch wird die Erfordernis einer Modellübertragbarkeit unabdingbar. Gleichzeitig lässt sich die Polyolneutralisation jedoch als komplexer Kristallisationsprozess nicht rein deterministisch beschreiben. Insgesamt bietet sich somit eine hybride Modellierungsstrategie an. Die Polyolneutralisation ist aus verfahrenstechnischer Sicht noch weitestgehend unerforscht. Diese Prozessklasse wird in der Industrie eher nach Erfahrungswerten, denn auf Grundlage gesicherter physikalischer Erkenntnisse ausgelegt und betrieben. Der Kenntnisstand zur Polyolneutralisation ist sehr gering, so dass zunächst die eigentliche Problemstellung charakterisiert werden musste. So lässt sich unter bestimmten Voraussetzungen die Polyolneutralisation vereinfacht als Verdampfungskristallisation eines Elektrolyten (hier KH2PO4) aus einem Polyol/Wasser-Gemisch darstellen. Dennoch bleibt die Theorie sehr komplex. Die meisten Teilaspekte müssen experimentell untersucht werden. Ein weiteres Problem stellt in diesem Zusammenhang die Einschränkung dar, dass prozessrelevante Bedingungen bei der experimentellen Untersuchung von Phänomenen wie Salzlöslichkeit oder Keimbildungs- und Kristallwachstumskinetik praktisch nicht realisierbar sind. Deswegen nimmt die Entwicklung extrapolierbarer Modelle für physikalische, thermodynamische und kinetische Teilaspekte eine zentrale Rolle in der vorliegenden Arbeit ein, wodurch die Übertragbarkeit der Laborexperimente ermöglicht wird. Die entsprechenden Teilmodelle bilden das physikalische Grundgerüst des deterministischen Modellkerns zur Berechnung der Bilanzgleichungen der flüssigen und der dispersen Phase (Populationsbilanz). In diesem übergeordneten Modell finden auch komplexere Vorgänge wie Kristallbruch und Agglomeration Berücksichtigung. Die Berechnung dieser Bilanzgleichungen erfolgt mit Hilfe des Simulationsprogramms Parsival. Hierzu wurden Batch-Kristallisationsexperimente in einem Pilot-Schlaufenkristallisator durchgeführt. Es gelang, die Übersättigung inline zu messen während die Analyse der Kristallgrößenverteilung und Kristallmorphologie offline erfolgte. Der zeitliche Übersättigungsverlauf und die Kristallproben dienen der abschließenden Parameterregression und Modellvalidierung. Schlussendlich konnte der deterministische Modellkern bereits für eine qualitative Prozessoptimierung eingesetzt werden. Als grundlegendes Problem von Polyolneutralisationsprozessen in industriell typischer Fahrweise ließ sich die zu hohe Übersättigung identifizieren. In der Parameterstudie wurden deshalb verschiedene Maßnahmen zur Reduzierung der Übersättigung in ihrem Effekt auf die Kristallbildung untersucht. Es konnte mit dem Modell gezeigt werden, dass durch eine gezielte Beeinflussung des Wasseranteils, der Dosierstrategie sowie der Temperatur vorteilhafte Kristallgrößen entstehen. Diese vereinfachen die Fest-Flüssig Trennung und verringern den Polyolverlust. Insgesamt wird dadurch die Produktivität des Gesamtprozesses erhöht. Tendenzelles Optimierungspotenzial kann also bereits mit dem deterministischen Modellkern der Polyolneutralisation aufgezeigt werden. Eine systematische Prozessoptimierung und –Regelung wird künftig das Ziel der Einbindung dieses Modellkerns in ein hybrides Prozessmodell sein.
Batch-Prozesse werden vielfach in der chemischen Industrie eingesetzt. Aufgrund der stetig steigenden Anforderungen hinsichtlich Produktqualität, Wirtschaftlichkeit, Sicherheit und Umweltverträglichkeit gewinnt die Prozessoptimierung immer stärker an Bedeutung. Die Methoden und Algorithmen zur Optimierung werden ständig weiterentwickelt, z.B. im Hinblick auf die Ermittlung globaler Optima. Breite Einsatzmöglichkeiten für neue Optimierungsansätze ergeben sich jedoch nur, wenn diese auch an die gängigen Standardwerkzeuge zur Modellierung und Simulation, z.B. an die bekannten Flowsheet-Simulatoren, gekoppelt werden können. Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Modellierung, Simulation und Optimierung eines industriellen Batch-Prozesses zur Herstellung von Polyesterolen. Zunächst wird mit Hilfe des Softwarepakets ChemCAD ein geeignetes Prozessmodell erstellt. Schwerpunkt bildet dabei die Abbildung der Polykondensationsreaktion. Des Weiteren wird eine Methodik zur Optimierung dynamischer, verfahrenstechnischer Prozesse entwickelt, die auf den Simulator ChemCAD aufsetzt.