Production of n-butyl lactate by reactive distillation process: state-estimation, optimization, and advanced control

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)

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