Modelado y diseño de estrategia de estimación para un sistema de destilación por lotes del Laboratorio de Productos Naturales de la Universidad Nacional de Colombia sede Medellín

Abstract

Batch distillation is an important process used in the chemical, pharmaceutical, biochemical and food industries to treat small quantities of materials with high added value. The main reason is its operational flexibility since a single column can separate all the components of a mixture of multiple components into several products within a single operation. To meet the product specifications, the batch column must be operated as accurately as possible. If instant compositions are known, a control scheme can be correctly implemented to drive the process to the desired operational strategy (Kaewpradit, Kittisupakorn, Thitiyasook, & Mujtaba, 2008). In this work, a mathematical model was developed for a batch distillation system of the Natural Products Laboratory of the National University of Colombia, Medellín campus, the model was validated by simulation contrasting with real data taken with temperature and level sensors located in the distiller. The Luenberger Observer and the Extended Kalman Filter were used to estimate product compositions from measurements of ethanol outlet temperature from the heat exchanger, water outlet temperature of the jacket and distillate level. The results showed that the model gives a very precise description of the process behavior. The estimation of states in the distiller demonstrated the potential of the method to develop virtual sensors or soft sensors for chemical processes. The linear and extended Luenberger observer as well as the extended kalman filter made it possible to reliably estimate concentrations to define equipment shutdown. With this, an operator can have confidence in when to stop the equipment and have control over the final product.

La destilación por lotes es un proceso importante utilizado en las industrias química, farmacéutica, bioquímica y alimentaria para tratar pequeñas cantidades de materiales con alto valor agregado. La razón principal es su flexibilidad operativa ya que una sola columna puede separar todos los componentes de una mezcla de múltiples componentes en varios productos dentro de una sola operación. Para cumplir con las especificaciones del producto, la columna por lotes debe ser operada con la mayor precisión posible. Si se conocen composiciones instantáneas, se puede implementar correctamente un esquema de control para conducir el proceso a la estrategia operativa deseada (Kaewpradit, Kittisupakorn, Thitiyasook, & Mujtaba, 2008). En este trabajo se desarrolló un modelo matemático para un sistema de destilación por lotes del Laboratorio de Productos Naturales de la Universidad Nacional de Colombia sede Medellín, se validó el modelo mediante simulación contrastando con datos reales tomados con sensores de temperatura y nivel ubicados en el destilador. Se utilizó el Observador de Luenberger y el Filtro de Kalman Extendido con el fin de estimar las composiciones del producto a partir de mediciones de temperatura de salida de etanol del intercambiador de calor, temperatura de salida de agua de la chaqueta y nivel de destilado. Los resultados mostraron que el modelo da una muy precisa descripción del comportamiento del proceso. La estimación de estados en el destilador demostró el potencial del método para desarrollar sensores virtuales o ‘soft sensors’ para procesos químicos. El observador de Luenberger lineal y extendido, así como el Filtro de Kalman Extendido permitieron estimar las concentraciones de forma confiable para definir la parada del equipo. Con esto, un operario puede tener confiabilidad de cuándo parar el equipo y tener control sobre el producto final.