Grade transition operation is essential when several grades of polymers are produced in a continuous stirred-tank reactor via an industrial polymerization process. A dynamic optimization study has been conducted to shorten the continuous copolymerization transition time of SAN, which is a typical general-purpose resin. Model-based dynamic optimization is an effective method of controlling and optimizing chemical processes, especially during transitions in operation. The mathematical model developed considers initiation, propagation, chain transfer, and termination reaction of the copolymerization and was simplified using the pseudo-kinetic rate constant method. And it also includes a moment method designed to predict the polymer properties. Model validation was performed based on actual industrial process data and several constants that including the rate constants that indicate the effect of the chain transfer agent (CTA) were estimated. Model based dynamic optimization was performed. The objective function was defined in order to minimize the grade transition time by manipulating the polymerization temperature and the CTA feed flow rate. The effectiveness of the simulated results was determined by applying the operational trajectories of the two decision variables from the dynamic optimization solution was verified by comparing simulations that used actual operating conditions and the simulated results applying the step change operation. All simulations, parameter estimation and dynamic optimizations were performed using gPROMS process modeling tool.
연속교반탱크 반응기로 산업 중합 공정에서 여러 가지 품종의 중합체를 생산할 때 품종 교체 작업이 필수적이다. 일반적인 범용 수지 인 SAN 연속 공중합 공정의 품종 교체 시간을 단축 하기 위한 동적 최적화에 대한 연구가 수행되었다. 모델 기반의 동적 최적화는 화학 공정의 제어 및 최적화, 특히 전이구간에서의 운전 방법을 결정하는데 효과적인 방법론이다. 공중합의 개시, 성장, 사슬 이동 및 정지 반응을 고려하여 개발 된 수학적 모델은 pseudo-kinetic rate constant method을 사용하여 단순화 시켰으며, 또한 공중합체의 성질을 예측하는 모멘트법도 포함 하고 있다. 모델의 검증은 실제 산업 공정 데이터에 기초하여 수행되었으며 연쇄 이동제 (CTA)의 영향을 나타내는 속도 상수를 포함한 몇 가지 매개변수는 추정하여 사용하였다. 동적 최적화는 수학적 모델을 기반으로 수행되었다. 목적 함수는 품종 교체 시간을 최소화하는 것으로 정의 하였으며 중합 온도와 CTA 공급 유량을 최적화 대상 변수로 선택하여 최적화를 수행 하였다. 동적 최적화의 해로부터 얻은 두 결정 변수의 운전 궤적을 적용하여 얻은 모사 결과의 유효성은 실제 운전과 스텝 체인지 운전을 적용한 모사 결과를 비교함으로써 검증하였다. 모든 공정모사, 매개변수 추정 및 동적 최적화는 공정 모델링 도구인 gPROMS를 사용하여 수행 되었다.