In der Prozessindustrie wird eine Vielzahl von thermischen Grundoperationen angewendet, bei denen Gase bzw. Dampfgemische gekühlt oder kondensiert werden müssen. Wird dabei der Wassertaupunkt unbeabsichtigt unterschritten, kann es abhängig von der Gaszusammensetzung zur Bildung von Säuren und in weiterer Folge zu Korrosion kommen. Werden, wie beispielsweise bei der Rohöldestillation, für den Wärmeaustausch Oberflächenkondensatoren eingesetzt, kann diese Korrosion, das so genannte „Pitting“, den Apparat in kurzer Zeit zerstören. Um der Korrosion entgegen zu wirken, können so genannte Korrosionsinhibitoren eingesetzt werden. Diese führen allerdings zu wesentlichen Mehrkosten und sind bei veränderlichen Prozessbedingungen nur schwer einsetzbar. Daher wird der Prozess meist mit einem Sicherheitsabstand (Druck und Temperatur) zum Wassertaupunkt betrieben, wodurch die Anlagenkapazität nicht zur Gänze ausgenutzt wird und ein wesentliches Optimierungspotenzial der Prozesse ungenutzt bleibt.
Ziel des Projektes ist daher die Erforschung einer Methode und die Simulation der Anwendung einer innovativen Applikation in Form einer Prozessprädiktionsmethodik zur Ermittlung der niedrigstmöglichen Oberflächentemperatur im Wärmetauscher einer Rohöldestillationskolonne sowie des Wassertaupunkts des Mehrkomponenten - Gasgemisches, damit das Optimierungspotenzial des Prozesses bestmöglich ausgeschöpft werden kann. Die Prozessprädiktionsmethodik soll auf Basis einer realen Referenzanlage erforscht und an dieser in der Einsatzumgebung über Simulation verifiziert werden.
Für die Lösung der Aufgabenstellung wird ein Modell zur Berechnung des Phasengleichgewichts in Multikomponentengemischen erstellt. Es werden die relevanten Prozessparameter erhoben und ein Simulationsmodell der Referenzanlage unter Berücksichtigung aller betroffenen Anlagenteile, die für eine geschlossene Stoff- und Energiebilanz notwendig sind, erstellt. Die Wärmetauscherperformance wird auf Basis von CFD-Simulationen ermittelt und in das Modell integriert. In weiterer Folge wird eine Schnittstelle zwischen den Prozessprädiktions-Outputdaten und dem realen Prozess implementiert. Die Prozesszustandsgrößen können in Echtzeit an das Prozessprädiktions -Modell übertragen werden, und die ermittelten Daten zur Optimierung werden an das Prozessleitsystem wieder zurückgespielt, sodass der Prozess in Echtzeit optimiert werden kann.
Als Ergebnis soll ein Modell vorhanden sein, das die Vermeidung von „Pitting“ und die Steigerung der Effizienz um mindestens 1 Prozentpunkt ermöglicht. Durch die permanente Überwachung kritischer Anlagenparameter soll die Verfügbarkeit der Prozesssysteme wesentlich gesteigert werden. Durch die Reduktion der derzeit notwendigen „Sicherheitsabstände“ von Prozessparametern soll eine Absenkung der Temperatur im Kondensator um 5 K zu einer Verschiebung der Produktionsausbeute hin zu Dieselkraftstoffen führen, wodurch ein direkter monetärer Mehrwert für den Anlagenbetreiber entsteht.