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Iterative Learning Control of a Reactive Batch Distillation

초록/요약

최근 화학공업분야에서 화학 반응을 일으키는 혼합물의 증류가 널리 사용되고 있다. 원하는 생성물이 화학반응의 중간 생성물이거나 가역반응이 존재하는 경우, 반응과 증류 두 가지 조작을 순차적으로 수행하는 것보다 동시에 수행하는 것이 운전비용이나 장치비를 현저히 낮출 수 있다. 하지만 반응증류의 경우, 반응과 증류가 일어나는 같은 영역에서 일어나기 때문에 반응에 요구되는 조건과 증류에 요구되는 조건이 다르기 때문에 생기는 여러 가지 어려움이 존재하게 된다. 특히 회분반응증류기의 경우 운전되는 시간에 따라서 회분기 안의 물질의 구성비율과 온도 등의 조건들이 달라지게 되는데, 이러한 변화에 따라서 그에 맞는 최적화된 환류비가 필요하다. ILC (Iterative Learning Control)란 반복학습제어로 제어계의 동특성이나 외란신호의 성질을 충분히 알지 못하는 환경에서도 반복되는 환경으로부터 제어조작에 필요한 정보를 학습하여 제어가 가능하게 한다. 따라서 반응 증류 회분기에서의 최적 환류량을 구하기 위하여 ILC 제어 기법을 사용해 한 주기의 회분반응에서 시간에 따라 변화하는 최적 환류량을 예측하는 공정을 설계하였다.

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초록/요약

Quadratic criterion-based iterative learning control (Q-ILC) was applied to a numerical reactive batch distillation process, in which methacrylic anhydride (MAN) is produced through the reaction of methacrylic acid with acetic anhydride. The role of distillation is to shift the equilibrium conversion toward the direction of the product by removing acetic acid (AcOH), a by-produt of the reaction. Two temperatures at both ends of the column were controlled by individual control loops. A nonlinear PID control manipulating the reflux ratio was employed to regulate the top temperature at the boiling point of AcOH. A constrained Q-ILC was used for the tracking of the reactor temperature. A time-varying reference trajectory for the reactor temperature that maximizes the product yield was obtained through repeated simulations. The Q-ILC achieves satisfactory tracking in several batch runs with mild control movements, while the PID control in compative studies exhibited unacceptable performance.

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