Development of methods for the evaluation of continuous and non-continuous industrial processes and cost-efficient thermal energy storage integration

Abstract

Energieeffizienz in industriellen Prozessen spielt eine große Rolle bei der Reduktion von Treibhausgasemissionen. In der Vergangenheit wurden Methoden und Werkzeuge entwickelt, die es ermöglichen Potentiale zur Wärmerückgewinnung zu identifizieren und die zur Entscheidungshilfe für Investitionen in Wärmerückgewinnungsequipment herangezogen werden können. Wärmerückgewinnung verringert den Gesamtenergiebedarf und damit den Verbrauch fossiler Brennstoffe, die hauptsächlich als Primärenergieträger in der Industrie eingesetzt werden. Jedoch wurde erst in den letzten Jahren mehr Aufmerksamkeit auf die Wärmerückgewinnung in diskontinuierlichen Prozessen und Batchprozessen gerichtet. Diese Prozesse wurden vernachlässigt, da angenommen wurde, dass sie aufgrund eines geringeren Energiebedarfs niedrigere Einsparpotentiale aufweisen. Dies gilt jedoch nicht für alle diskontinuierlichen Prozesse und Batchprozesse. Beispielsweise im Lebensmittelbereich und insbesondere in Brauereien und Molkereibetrieben besteht ein hoher Wärmebedarf. Diskontinuierliche Prozesse und Batchprozesse bieten oft Potentiale für die Integration von thermischen Energiespeichern zur zeitlichen Entkopplung von Wärmequellen und Wärmesenken und damit für eine erhöhte Wärmerückgewinnung. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde ein Framework für Prozessintegration entwickelt, mit dem thermische Energiespeicher in diskontinuierliche Prozesse und Batchprozesse integriert werden können. Das Framework basiert auf einer Mixed-Integer Nonlinear Programming Superstructure-Formulierung für die Synthese von Wärmetauschernetzwerken, die für thermische Energiespeicher erweitert wurde. Diese Formulierung ist jedoch selbst für kleinere Probleme mit wenigen Prozessströmen und Zeitintervallen schwer zu lösen. Um diesen Nachteil zu überwinden, wurde ein Linearisierungsverfahren vorgestellt, das alle nichtlinearen Terme in der Superstructure-Formulierung eliminiert. Die Superstructure kann anschließend wesentlich schneller gelöst werden. Außerdem wurden Maßnahmen vorgestellt, die den Lösungsraum der Formulierung einschränken und so zu einer weiteren Reduktion der Rechenzeit führen. Vereinfachende Modellannahmen und Problemreduktionen wurden ebenfalls vorgestellt, die zur Lösung größerer Probleme von industriellem Maßstab erforderlich sind. In die Wärmetauschernetzwerke können mehrere unterschiedliche Arten von thermischen Energiespeichern integriert werden. Die zwei Haupttypen sind Speicher mit variabler Masse und fixer Temperatur, wie Mehrtanksysteme oder Schichtspeicher, und Speicher mit fixer Masse und variabler Temperatur, wie Latentwärmespeicher, Wirbelschichtregeneratoren, Druckwasserspeicher und Feststoffspeicher im Allgemeinen. Außerdem wurde ein zweistufiges Verfahren vorgestellt, das die Integration von Speichern mit fixer Masse und variabler Temperatur vereinfacht. In der ersten Stufe wird ein Mixed-Integer Nonlinear Programming Modell basierend auf Composite Curves zur Identifikation optimaler Speichergrößen gelöst. In der zweiten Stufe wird die Superstructure-Formulierung mit den im ersten Schritt fixierten Speichergrößen für die Wärmetauschernetzwerksynthese gelöst. Die Wirksamkeit der vorgestellten Methoden wurden anhand verschiedener Fallbeispiele aus der Literatur demonstriert. Zudem wurde anhand eines realen Molkereibetriebs gezeigt, dass mit dem vorgestellten Framework Probleme von industriellem Maßstab gelöst werden können.

Energy efficiency in industrial processes plays a major role for the mitigation of greenhouse gas emissions. In the past methods and tools have been developed that allow to identify potentials for heat recovery and for decision support when it comes to investments in heat recovery equipment. Heat recovery reduces the overall energy demand and thus decreases consumption of fossil fuel which are mainly used as primary energy sources in industry. However, only in recent years more attention has been directed towards heat recovery in non-continuous and batch processes. These processes were somewhat neglected as they were believed to have lower saving potentials due to lower energy demand which is not true for all non-continuous and batch processes. For example the food sector, especially brewing and dairy plants, has high heat demands. Non-continuous and batch processes often yield potentials for the integration of thermal energy storages for temporal decoupling of heat sources and heat sinks and thus for increasing heat recovery. Within the present thesis a framework for process integration was developed with the ability to integrate thermal energy storages into non-continuous and batch processes. The framework is built around a Mixed-Integer Nonlinear Programming superstructure formulation for heat exchanger network synthesis that is extended for thermal energy storages. This formulation, however, is hard to solve even for relatively small problems with only a few process streams and time intervals. To overcome this drawback, a linearization procedure was presented that eliminates all nonlinear terms in the superstructure formulation which can then be solved significantly faster. Also, measures were presented that tighten the formulation and yield further reductions in computational time. Simplifications such as model assumptions and problem reductions are also presented that are necessary to solve large industry-scale problems. Several different types of thermal energy storages can be integrated into the heat exchanger networks. The two main types are storages with variable mass and fixed temperature such as multi-tank systems or stratified tanks, and fixed mass and variable temperature storages such as latent heat thermal energy storages, uidized bed regenerators, pressurized water storages or solid matter storages in general. Also, in order to simplify the integration of fixed mass and variable temperature storages a two-step procedure was proposed. The first step is a novel Mixed-Integer Nonlinear Programming formulation for storage sizing that is based on Composite Curves. The second step is a superstructure formulation for heat exchanger networks synthesis using the fixed storage sizes obtained in the first step. The proposed features of the framework were demonstrated using various example cases from literature. Also, a real dairy plant was used to demonstrate capabilities for solving large-scale problems.