Production of n-butyl lactate by reactive distillation process: state-estimation, optimization, and advanced control
Autores
Garcia, Cesar
Director
Gil, Iván
Ochoa, Silvia
Secchi, Argimiro
Tipo de contenido
Trabajo de grado - Doctorado
Idioma del documento
InglésFecha de publicación
2023-11-22
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Resumen
La química verde ha ido ganando popularidad para producir productos biológicos y reducir
el impacto ambiental. Este estudio examina la producción de lactato de butilo, a través de la
destilación reactiva a escala de planta piloto. Se evaluó el equilibrio vapor-líquido isobáarico
para la mezcla binaria n-butanol + butil L-lactato a 1 y 5 kPa, seguido de un análisis y una
nueva metodología para obtener mapas de curvas de residuos reactivos y no reactivos para
producir butillactato; los resultados muestran que es posible obtener lactato de butilo con
una pureza del 97 % p/p. Con los resultados del análisis, la columna de destilación reactiva
se modeló y validó utilizando un modelo dinámico que incluye un conjunto de ecuaciones de
balance de masa y energía y utiliza el modelo termodinámico NRTL y una ecuación cinética
pseudohomogénea. El modelo se validó con datos experimentales y previamente se presentaron datos bibliográficos. Sobre la base del análisis de modelado y operabilidad de la planta
piloto, se probó una estrategia de control avanzada para mejorar la producción de lactato
de butilo en silico; esto se evaluó y comparó con una estrategia clásica de MIMO PID y un
controlador predictivo de modelo lineal (LMPC) contra un controlador predictivo modelo no
lineal (NMPC). La implementación de un estimador de estado, utilizando una Red Neuronal
Artificial (ANN), para filtrar la señal de las mediciones y estimar la composición final del
producto proporcionó un escenario viable para predecir y mantener la calidad del producto
final. La conclusión de la comparación del controlador muestra que el NMPC presentó el
mejor índice de rendimiento ITSE e ITAE. Sin embargo, el control de LMPC es lo suficientemente bueno para ser implementado en la planta
Abstract
Green chemistry has been gaining popularity to produce bio-based products
and reduce environmental impact. This study examines the production of n-butyl
lactate through reactive distillation at a pilot plant scale. The isobaric vapor-liquid
equilibrium for the binary mixture n-butanol + n-butyl L-lactate at 1 and 5 kPa
was evaluated, followed by an analysis and a new methodology to obtain maps
of reactive and non-reactive residue curves for producing n-butyl lactate; results
showed that it is possible to obtain n-butyl lactate with a purity of 97% w/w. A
dynamic model of the reactive distillation column was developed and validated. The
model includes a mass and energy balance equation set, the NRTL thermodynamic
model, and a pseudo-homogeneous kinetic equation. The model was validated
against experimental data and literature data. Based on the modeling analysis and
operability of the pilot plant, an advanced control strategy, a Non-linear Model
Predictive Controller (NMPC), to improve n-butyl lactate production was tested
in silico; this was evaluated and compared with a classic MIMO PID strategy
and a Linear Model Predictive Controller (LMPC). Then, a state estimator using
an Artificial Neural Network (ANN) was implemented to filter the signal from
the measurements and estimate the final product composition, providing a viable
scenario to predict and maintain the final product quality. The conclusion of the
controller comparison showed that the NMPC presented the best performance
indices, ITSE, and ITAE. However, the LMPC control was sufficiently good to be
evaluated in silico at pilot plant scale. (Texto tomado de la fuente)
Descripción Física/Lógica/Digital
ilustraciones, diagramas