Konkurencyjność przemysłu rafineryjnego i petrochemicznego zależy od poprawy rentowności aktywów oraz obniżenia kosztów operacyjnych. W tych trudnych czasach wymaga się od firm osiągania coraz lepszych rezultatów coraz mniejszym kosztem.
Aby uzyskać korzyści ekonomiczne, rafinerie wdrożyły rozwiązanie do zaawansowanej kontroli procesów (Advanced Process Control – APC). Celem była poprawa wydajności produkcji, zmniejszenie zużycia energii, zwiększenie mocy produkcyjnych, poprawa jakości produktów, stworzenie spójnego, bezpiecznego procesu i zmniejszenie emisji do środowiska. APC pozwala firmom zyskać więcej, więcej oszczędzić i więcej zarabiać.
W ostatniej dekadzie techniki sterowania oparte na modelu predykcyjnym stały się pragmatycznym wyborem w świecie przemysłu, a zwłaszcza rafinacji ropy naftowej i przemysłu petrochemicznego. W wielu firmach w ostatnim czasie zaawansowane sterowanie zapewnia korzyści od 2% do 6%, pozwalając zwiększyć zysk przez ograniczenie zmienności procesu, co ułatwia zakładom produkcyjnym działanie w taki sposób, by wykorzystywać moce produkcyjne blisko granicy ich możliwości.
APC zawsze odgrywało kluczową rolę w działaniu rafinerii, szczególnie przyczyniając się do ich sukcesu komercyjnego. Ale tak jak zakłady produkcyjne zmieniają się z czasem, tak modele APC muszą być aktualizowane lub dostosowywane do nowych realiów, gdy już nie odzwierciedlają rzeczywistego działania. Wprawdzie w ciągu ostatnich dziesięciu lat dało się dostrzec znaczące korzyści i docenić wartość tych narzędzi, nie były one jednak w stanie rozwiązać wszystkich problemów w zintegrowany, systematyczny sposób.
Adaptacyjne sterowanie procesami w porównaniu z podejściem tradycyjnym
Opracowane przez firmę AspenTech rozwiązanie Adaptive Control Process to przełom w technologii konserwacji sterowników – takie rozwiązania jak Aspen DMCplus umożliwiają inżynierom wykonywanie modyfikacji w pracującym na obiekcie sterowniku podczas optymalizacji działania zakładu przemysłowego. Na tym polega zasadnicza różnica między tradycyjnym podejściem do działań związanych z konserwacją sterownika (podtrzymanie wartości) a Adaptive Control Process.
W tradycyjnym podejściu modernizacja sterownika wykonywana była w ramach projektu. Dla Adaptive Control Process modyfikacja działania sterownika oznacza raczej proces ciągły. Aktualizacja modelu może być wykonana bez konieczności wyłączania sterownika i zapewnia firmie czerpanie korzyści z automatyzacji i optymalizacji procesów nawet wtedy, gdy trwają prace konserwacyjne.
Analiza jakości modelu wykonywana w sposób ciągły pozwala ocenić jego dokładność, wykryć wystąpienie degeneracji i problemów z wydajnością. Ta sama analiza jakości modelu ułatwia wskazanie konkretnego fragmentu sterownika i porównanie go z oryginalnym modelem, a tym samym ustalenie przyczyny degradacji wydajności.
Narzędzia APC pierwszej generacji wniosły wiele korzyści, ale nie były w stanie poradzić sobie z największym problemami dotyczącymi kosztów. Dzięki agresywnej metodzie testowania etapowego cykle są znacznie krótsze, ale stają się także coraz bardziej uciążliwe. Oczywiście, kiedy sterowniki są wyłączone, prowadzi to do utraty mocy produkcyjnych i korzyści związanych z jakością, która zwykle towarzyszy implementacji APC. Ten rodzaj testów wymaga stałego nadzoru ze strony operatorów i inżynierów.
Podstawowym problemem w przeszłości było to, że sterownik trzeba było wyłączyć na czas zbierania danych potrzebnych do identyfikacji modelu w otwartej pętli. Modernizacja sterownika często wymagała wkładu do 80% wcześniej poniesionych nakładów i kosztów. Ale są również ukryte koszty utraty możliwości produkcyjnych i jakości. Brak precyzji jest także wyzwaniem przy identyfikacji obszarów problematycznych dla modeli. Współliniowość, polegająca na wykrywaniu błędów i ich naprawie, nie została zintegrowana z innymi elementami modelowania, a przygotowanie do identyfikacji modelu wymagało dużego nakładu prac wykonywanych manualnie. Tworzenie prototypów modeli wiązało się z dużym nakładem pracy inżyniera kontroli.
Kolejną kluczową kwestią jest to, że firmy raczej nieregularnie dokonują przeglądów APC, a metodyka prac wzorowana jest na pierwotnym projekcie. Może to przynosić pewne niepożądane efekty uboczne. Na przykład prace związane z utrzymaniem mogą być odraczane w okresie przestawiania (zmiany ustawień) i wówczas wydajność działania sterownika tymczasowo pozostawia wiele do życzenia. Czasami operatorzy tracą wiarę w sens takich działań i wyłączają sterownik. Konserwacja APC ma znaczący wpływ na wyniki ekonomiczne, co także jest problemem. Przestój w działaniu sterownika, wynikający z przestawienia produkcji i reorganizacji poza normalnym czasem przestoju, może zmniejszyć całkowite korzyści o 35% w ciągu pięciu lat cyklu.
A zatem dla typowej jednostki produkcyjnej roczne korzyści mogą osiągnąć 2,5 mln USD (dolny zakres wartości) w porównaniu do 875 000 USD kosztów na jedną aplikację APC. Gdy pomnożymy tę ostatnią wartość przez średnio 9 jednostek objętych kontrolą APC w rafinerii w ciągu pięciu lat, to uzyskamy sumę utraconych korzyści wynikających z możliwości skrócenia przestojów kontrolera, wynoszącą prawie 8 000 000 USD. Przyjmijmy, że 60% czasu przestoju wynika z reorganizacji, 30% to okres, kiedy sterownik nie jest wykorzystany w pełni jego możliwości, a tym samym nie generuje maksymalnych korzyści i wreszcie pozostałe 10% oznacza czas, kiedy urządzenie jest przestawiane. Poprzez redukcję części tych okresów przestoju i zmniejszenie czasu, w którym urządzenie jest niewykorzystane uda się uzyskać optymalną wydajność, a firma może znacznie zwiększyć korzyści z APC.
Na czym polega różnica
Obecnie dzięki Adaptive Process Control inżynierowie mogą zrobić wszystko, co jest niezbędne do aktualizacji modeli bez konieczności wyłączania sterownika. Mogą mieć również pewność, że sterownik zachowuje się stabilnie w okresach między aktualizacjami modelu, konserwacja jest wbudowaną funkcją i jest procesem ciągłym, co eliminuje konieczność oczekiwania na zmiany ustawień sterownika podczas reorganizacji pracy. Co ważne, oprogramowanie zapewnia inżynierowi stały podgląd skutków decyzji, podczas gdy w działających aplikacjach nowe modele zastępują poprzednie wersje.
Przez ponad 20 lat Aspen DMCplus było standardem na rynku oprogramowania do zaawansowanego sterowania procesami. Jako najbardziej skalowalne komercyjne rozwiązanie w branży z powodzeniem stosowano je zarówno w dużych, jak i małych jednostkach. Obecnie, po całkowitym przeprojektowaniu środowiska do modelowania i po implementacji Adaptive Process Control firmy mogą identyfikować braki w modelu APC i określić obszary modelu wymagające uwagi.
Adaptive Process Control, dzięki ulepszeniu istniejących rozwiązań i zastosowaniu nowych technologii, zapewnia dodatkowo obniżenie kosztów poprzez:
- redukcję kosztów pracy związanych z utrzymaniem sterowników,
- minimalizację utraty korzyści,
- szybszy powrót sterowników do pracy po zmianie ustawień,
- obniżkę kosztów utrzymania sterowników o 25%,
- dodatkowe korzyści dzięki ciągłej poprawie wydajności,
- 10% dodatkowych korzyści z APC w ciągu 4 lat.
Jedną z najbardziej istotnych dodatkowych korzyści wynikających z Adaptive Process Control jest to, że przedsiębiorstwa mają możliwość zbierania nowych danych do identyfikacji modelu przy użyciu testów w znikomym stopniu zakłócających środowisko, w przeciwieństwie do agresywnych metod etapowych stosowanych tradycyjnie. Nowo zebrane dane są następnie monitorowane w czasie rzeczywistym i za pomocą nowej, zautomatyzowanej technologii odsiewu dostarczanej przez AspenTech złe dane są automatycznie usuwane, tworząc czysty zestaw danych do identyfikacji modelu.
Modelowanie adaptacyjne tworzy modele próbne (kandydackie), które są automatycznie prezentowane inżynierowi do przeglądu. Cały proces jest monitorowany przez automatycznego agenta testów, a inżynier jest powiadamiany w czasie rzeczywistym o wszelkich problemach, które występują w trakcie pracy.
Jack Adair, inżynier Advanced Process Control z Valero Corporation tak niedawno skomentował skuteczność Adaptive Process Control: – Technologia sprawdza się. Osiągnęliśmy cel, jakim jest uzyskanie wysokiej jakości danych bez nadmiernych zakłóceń w procesie i bez poświęcenia celów ekonomicznych zakładu. Operatorzy nawet nie zauważyli, że testy są wykonywane.
Autor: Katarzyna Kulik, Manufacturing Business Consultant, Aspen Technology, Inc