Biyodizel üretiminin yapıldığı bir tepkimeli damıtma kolonunun kontrolü
Control of a reactive distillation column for biodiesel production
Yazar: YUSUF ZİYA ARAS
Danışman: PROF. DR. SÜLEYMAN KARACAN
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Kimya Mühendisliği = Chemical Engineering
Dizin: Ayçiçek yağı = Sunflower oil ; Benzetim = Simulation ; Biyodizel = Biodiesel

Özet:
Bu çalışmada yemeklik ayçiçek yağının kalsiyum oksit (CaO) katalizli transesterleşmesiyle biyodizel üretiminde kullanılan tepkimeli damıtma kolonunun alt ürün sıcaklığının denetimi Model Öngörülü Denetim (MPC) yöntemiyle incelenmiştir. 1.5 metre yüksekliğinde, 5 mm çapında ve 4 L kaynama kazanı hacmine sahip laboratuvar ölçekli dolgulu kolonu sıyırma ve tepkime bölgelerine ayrılmış olup 80 cm uzunluğundaki tepkime bölgesi ile 40 cm uzunluğa sahip sıyırma bölgesi raschig halkaları ile doldurulmuştur. Tepkime bölgesine ayrıca CaO katalizör ilavesi yapılmıştır. Kolonun alt bölümünde yer alan kazanın içindeki çözeltiyi kaynatmak için 700 W gücünde bir balon ısıtıcı kullanılmıştır. Kolonun kazan, zenginleştirme, tepkime ve sıyırma bölgesi sıcaklıkları 4 adet termoçift aracılığıyla gerçek zamanlı olarak ölçülmüştür. Proses denetim çalışmalarına başlamadan önce ilk olarak Aspen HYSYS v12.1 yazılımı aracılığıyla prosesin benzetimi yapılmıştır. Sistemin benzetim çalışmalarıyla incelenen işletim parametreleri, Design Expert 13.0 yazılımıyla optimize edilmiştir. Yatışkın hal optimizasyon sonuçları azami %99,49 dönüşüm için gerekli yemeklik ayçiçek yağı besleme akış hızı 2,27 ml/dk, besleme molar oranı 6,03 ve kazan sıcaklığı 80,3 ℃ olduğunu göstermiştir. Bu parametreler kullanılarak gerçekleştirilen deneysel çalışmada 7 saatlik yatışkın durum için %97,2 dönüşüm elde edilmiştir.  Nihai olarak, optimum işletme parametrelerinde çalıştırılan sistemin Ayrımlı ve Ayrımsız MPC algoritmalarıyla denetimi deneysel olarak gerçekleştirilmiştir. Prosesin ayar değişkeni olarak kazan ısı yükü seçilmiş, denetlenen değişken olarak ise kazan sıcaklığı belirlenmiştir. Geliştirilen ayrımlı ve ayrımsız denetim algoritmaları ve modelleri Matlab ve Simulink yazılımları aracılığıyla oluşturulmuştur. Denetim algoritmaları çeşitli set etkileri için test edilerek denetleyici performansları ölçülmüştür. Hesaplanan Mutlak Hata Toplamı (IAE) ve Hata Kareleri Toplamı (ISE) değerleri, Ayrımlı MPC algoritmasının daha iyi bir denetim performansına sahip olduğunu göstermiştir.

Abstract:
The control of the bottom product temperature in a reactive distillation column, which is used for the production of biodiesel via calcium oxide (CaO)-catalyzed transesterification of edible sunflower oil, is investigated in this study using the Model Predictive Control (MPC) method. The laboratory-scale packed column, which had a height of 1.5 meters, a diameter of 5 mm, and a reboiler volume of 4 L, was divided into stripping and reaction zones. Raschig rings were filled into the 80 cm long reaction zone and the 40 cm long stripping zone. The reaction zone was also filled with CaO catalyst. The solution in the reboiler, located at the bottom of the column, was boiled using a 700 W heating mantle. Four thermocouples were used to measure the real-time temperatures of the boiler, rectification, reaction, and stripping sections in the column. The process was first simulated using Aspen HYSYS v12.1 software before the process control studies were started. The operating parameters investigated through simulation studies of the system were optimized with Design Expert 13.0. The optimization results of the steady-state showed that the required edible sunflower oil feed flow rate for a maximum conversion of 99.49%, with a feed molar ratio of 6.03, and a reboiler temperature of 80.3 ℃. In the experimental study conducted using these parameters, a %97.2 conversion was achieved for a 7-hour steady state. Finally, the control of the system operated at optimal operating parameters was experimentally performed using decoupled and undecoupled MPC algorithms. The reboiler duty was selected as the process manipulated variable, and the reboiler temperature was determined as the controlled variable. The developed decoupled and undecoupled control algorithms and models were created using Matlab and Simulink software. The control algorithms were tested with various set-point trajectories, and their control performances were evaluated. The calculated Integral Absolute Error (IAE) and Integral Square Error (ISE) values indicated that the DMPC algorithm had a better control performance."