Retrofit for multi-period processes for practical heat exchanger network design

Abstract

Process integration addresses the challenge of reduction in energy consumption by heat recovery in the processing industry. Its main focus lies on the grassroot design for new plants. However, a large portion of existing plants were built during times with low energy prices and thus, little focus on energy efficiency. Hence, retrofitting existing plants has a high potential to improve the overall energy efficiency in the process industry. Due to the industry’s orientation towards small volume, high value-added production demanding multi-product and multi-purpose plants, the focus of the process industry shifts to multi-period operation. Hence, process integration for such processes is more challenging as heat exchanger networks need to be flexible to handle multi-period operation. To overcome these challenges, research is also shifting more towards retrofitting existing plants and multi-period production. Further, for industry, it is more important to consider practical challenges within the optimization and be able to guide the optimization towards more practical plant designs rather than finding the best possible solution requiring complex and expensive controlling systems. The research in this thesis focuses on developing a method addressing the challenge of retrofitting multi-period processes for practical heat exchanger network design. To ensure practical designs, additional constraints are considered in the optimization. These constraints increase the complexity of the already NP-hard in the strong sense optimization problem. Hence, the developed method resorts to metaheuristic optimization algorithms. A possible hybrid trajectory-based as well as a hybrid evolutionary-based algorithm are investigated whereby the latter has prevailed. The implemented algorithm is split into two stages. A Genetic Algorithm optimizes the heat exchanger network topology and a Differential Evolution optimizes the heat loads for every operating period. To ensure feasible heat transfer in every operating period, bypass and admixer configurations, which ensure flexible operation of the heat exchangers, are analyzed to ensure feasible mixer temperatures by solving the logarithmic mean temperature analytically using the Lambert W-function. In recent years, reduction in greenhouse gas emissions has become more important for industry. Hence, greenhouse gas emissions are considered as a second objective in addition to the total annual cost. Therefore, the algorithm is using an NSGA-II sorting algorithm and hypervolume indicators to perform a Pareto optimization. The developed algorithm is applied successfully to a case study from the literature and one from the industry. The results for the multi-objective optimization showed that the weighting between capital costs for retrofit and utility demand, causing operating costs and greenhouse gas emissions, has a large impact on the final design. This also implies that a change in energy costs or an improvement in the efficiency of the utility system has a significant impact on the final design.

Prozessintegration befasst sich mit der Reduzierung des Energiebedarfs durch Wärmerückgewinnung in der Prozessindustrie. Der Hauptfokus liegt auf der Planung neuer Anlagen. Allerdings wurde ein Grossteil der bestehenden Anlagen in Zeiten niedriger Energiepreise gebaut als Energieeffizienz in der Planung keine grosse Rolle gespielt hat. Daher besteht ein grosses Potenzial in der Nachrüstung bestehender Anlagen zur Verbesserung der Energieeffizienz in der Prozessindustrie. Aufgrund des Trends zur Herstellung von kleinen Produktmengen mit hoher Wertschöpfung werden Mehrproduktanlagen und Mehrzweck-Anlagen benötigt welche flexibel in verschiedenen Betriebsfällen betrieben werden können. Um den Betrieb für jedes Produkt gewährleisten zu können nimmt die Komplexität des Designs sowohl als auch der Optimierung mit der Anzahl der Betriebsfälle zu. Um diese Herausforderungen zu meistern setzt sich auch die Forschung mehr mit der Nachrüstung von bestehenden Anlagen und der Produktion mit mehreren Betriebsfällen auseinander. Weiter ist es für die Industrie wichtig, dass Herausforderungen aus der Praxis in die Optimierung mit einbezogen werden und dass die Optimierung in Richtung praxistauglichen Analgendesigns gelenkt werden, ohne dass auf komplexe Kontrollsysteme zurückgegriffen werden muss. Der Fokus dieser Thesis liegt in der Entwicklung einer Optimierungsmethode für die Nachrüstung von Prozessen mit mehreren Betriebsfällen. Um praxisnahe Designs zu gewährleisten, werden zusätzliche Randbedingungen in der Optimierung mitberücksichtigt welche Herausforderungen aus der Praxis mit einbeziehen. Diese zusätzlichen Randbedingungen erhöhen die Komplexität des ohnehin schon NP-schweren Optimierungsproblem. Daher verwendet der entwickelte Optimierungsansatz metaheuristische Algorithmen. Für den Algorithmus wurde ein hybrider, auf Trajektorien basierter, Algorithmus wie auch ein hybrider evolutionärer Algorithmus untersucht, wobei sich letzterer durchgesetzt hat. Dieser Algorithmus ist zweistufig wobei ein Genetischer Algorithmus für die Optimierung der Topologie des Wärmeübertragernetzwerkes und eine Differential Evolution für die Optimierung der Wärmeleistungen der Wärmeübertrager in jedem Betriebsfall eingesetzt wird. Mit der Integration von Beipass- und Beimischschaltungen kann die Flexibiltät des Wärmeübertragernetzwerkes gewährleistet werden. Dabei werden die Mischtemperaturen mithilfe der Lambert W-Funktion analytisch berechnet. Die Reduzierung von Treibhausgasemissionen hat in den letzten Jahren für die Industrie an Bedeutung gewonnen. Daher werden Treibhausgasemissionen, zusätzlich zu den jährlichen Gesamtkosten, als zweite Zielfunktion mitbetrachtet. Für die Pareto-Optimierung werden dafür ein NSGA-II-Sortieralgorithmus und Hypervolumenindikatoren verwendet.Der entwickelte Algorithmus wurde erfolgreich auf ein Fallbeispiel aus der Literatur und ein Fallbeispiel aus der Industrie angewendet. Die Ergebnisse der multikriteriellen Optimierung zeigen, dass die Gewichtung zwischen den Nachrüstungkosten und dem Energiebedarf, der die Betriebskosten und Treibhausgasemissionen verursacht, einen grossen Einfluss auf das Design haben. Dies bedeutet auch, dass eine Änderung der Energiekosten oder eine Verbesserung der Effizienz des Versorgungssystems einen signifikanten Einfluss auf das Design haben.