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Deterministic global flowsheet optimization for the design of energy conversion processes = Deterministische globale Fließbildoptimierung für den Entwurf von Energieumwandlungsprozessen
2020
Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2020
Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University
Genehmigende Fakultät
Fak04
Hauptberichter/Gutachter
;
Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2020-04-24
Online
DOI: 10.18154/RWTH-2020-06052
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/792357/files/792357.pdf
Einrichtungen
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
chemical engineering (frei) ; energy conversion (frei) ; flowsheet optmization (frei) ; global optimization (frei) ; power-to-fuel (frei) ; process design (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620
Kurzfassung
Die Reduktion der anthropogenen Treibhausgasemissionen erfordert eine neue Generation von Energieumwandlungsprozessen für eine effiziente Nutzung erneuerbarer Ressourcen. Die Fließbildoptimierung kann den Entwurf solcher Prozesse unterstützen. Da die dabei auftretenden Optimierungsprobleme nichtkonvex sind, ist die Nutzung deterministischer globaler Optimierungsmethoden wünschenswert. Aufgrund des hohen Rechenaufwandes sind jedoch viele Probleme mit etablierten globalen Optimierungsmethoden bisher nicht lösbar. In dieser Arbeit werden daher zwei Ansätze untersucht, um die Berechnung globaler Lösungen von Fließbildoptimierungsproblemen zu beschleunigen. Diese werden dann auf Power-to-Fuel-Prozesse angewendet, die ein Beispiel für einen neuen Typ von Energieumwandlungsprozessen darstellen. Zum einen werden faktorisierbare Unterraumformulierungen betrachtet, die die Größe der Optimierungsprobleme aus der Fließbildoptimierung reduzieren können. In diesen Unterraumformulierungen werden Optimierungsvariablen mit Hilfe von Gleichheitsnebenbedingungen eliminiert, die so umgeformt werden, dass die Variablen als faktorisierbare Funktion anderer Variablen berechnet werden können. In der Fließbildoptimierung können solche Formulierungen in Analogie zu etablierten Methoden aus der Fließbildsimulation und lokalen Optimierung erreicht werden. Sie können dann als Kombination aus gleichungsbasierten und sequentiell-modularen Methoden interpretiert werden. Im Vergleich zu vollständig gleichungsbasierten Ansätzen ermöglichen die Unterraumformulierungen sowohl in dem etablierten globalen Löser BARON als auch in dem neu entwickelten open-source Löser MAiNGO signifikante Rechenzeitersparnisse. Die durchgeführten Analysen legen nahe, dass die Einsparungen auf Effekten beruhen, die der selektiven Verzweigung sowie der Bedingungsfortpflanzung ähneln, sowie auf der reduzierten Größe der Teilprobleme zur Berechnung von Schranken auf die Zielfunktion und die Variablen. Zum anderen werden verbesserte Relaxierungen für zwei Klassen von thermodynamischen Modellen entwickelt, die in Fließbildoptimierungsproblemen auftreten: allgemeine Reinstoffmodelle, die in der Modellierung von Mehrstoffsystemen verwendet werden, und das IAPWS-IF97-Modell für Wasser. Die entwickelten Relaxierungen sind wesentlich enger als die mit allgemein anwendbaren Methoden erhaltenen Relaxierungen und führen zu einer signifikanten Verringerung der Rechenzeit in mehreren Fallstudien. Abschließend wird Methylal (auch bekannt als OME1) aufgrund seiner attraktiven Verbrennungseigenschaften als Beispiel für ein Produkt von Power-to-Fuel-Prozessen herangezogen. Detaillierte Prozesssimulationen zeigen, dass die Produktion von OME1 in einer Power-to-Fuel-Prozesskette, die aus einer Kombination existierender Prozesse besteht, weniger effizient ist als die Produktion anderer Kraftstoffe. Daher wird ein alternativer Prozess auf Basis der Direktoxidation von Methanol zu OME1 betrachtet und mit den obigen Methoden global optimiert. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass die entwickelten Methoden die Optimierung relativ komplexer Fließbilder mit wenigen Freiheitsgraden ermöglichen. Sie zeigen jedoch auch verbleibende Limitationen hinsichtlich der Modellkomplexität für gewisse Grundoperationen auf und unterstreichen die Bedeutung realistischer Randbedingungen hinsichtlich der Wärmeintegration und der zur Verfügung stehenden Energieträger.Reducing anthropogenic greenhouse gas emissions requires a new generation of energy conversion processes that make efficient use of renewable resources. Flowsheet optimization is a tool that can aid the design of such processes. Since the resulting optimization problems are nonconvex, deterministic global optimization is desirable. However, many problems remain computationally intractable for global optimization. In this thesis, two approaches for expediting the global solution of flowsheet optimization problems are investigated and applied to power-to-fuel processes as an example for a new type of energy conversion processes. First, factorable reduced-space formulations are considered as a way of reducing the size of the optimization problems arising from flowsheet optimization. In these reduced-space formulations, optimization variables are eliminated from the problem using equality constraints that can be rearranged to compute the variables as a factorable function of other variables. In flowsheet optimization, such formulations can be achieved at the modeling stage in analogy to established methods from flowsheet simulation and local optimization, where they can be interpreted as hybrids between equation-oriented and sequential-modular methods. The reduced-space formulations enable significant savings in computational time compared to fully equation-oriented approaches, both in the state-of-the-art global solver BARON and the newly developed open-source solver MAiNGO. The conducted analyses suggest that the savings are due to effects resembling selective branching and constraint propagation, as well as the reduced size of the subproblems for lower and upper bounding and bound tightening. Second, tight relaxations are developed for two classes of thermodynamic property models that occur in flowsheet optimization problems: general pure component models that are used when modeling multicomponent systems, and the IAPWS-IF97 model for water. The developed relaxations are significantly tighter than the relaxations obtained with general purpose methods and result in significant reductions in computational time for several case studies. Finally, methylal (also known as OME1) is considered as an example product of power-to-fuel processes because of its attractive combustion properties. In detailed process simulations, OME1 production in a power-to-fuel process chain based on a combination of existing processes is found to be less efficient than the production of other fuels. Therefore, an alternative process based on direct oxidation of methanol to OME1 is considered and globally optimized with the above methods. The results demonstrate that the developed methods make optimization of relatively complex flowsheets with few degrees of freedom tractable. However, they also highlight remaining limitations regarding the complexity of certain unit operation models as well as the importance of using realistic boundary conditions, in particular regarding heat integration and available utilities.
OpenAccess: 
PDF
(additional files)
Dokumenttyp
Dissertation / PhD Thesis/Book
Format
online
Sprache
English
Externe Identnummern
HBZ: HT020485811
Interne Identnummern
RWTH-2020-06052
Datensatz-ID: 792357
Beteiligte Länder
Germany
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