Search the digital library catalog

Abstract: V doktorski disertaciji je prikazan razvoj robustnih računalniških metod za načrtovanje in sintezo fleksibilnih procesov in mrež z velikim številom negotovih parametrov. Uporaba natančnejših metod, kot je npr. Gaussova integracijska metoda, vodi do eksponentne rasti matematičnega problema glede na število negotovih parametrov. Glavni dosežek disertacije je metodologija, s katero se izognemo eksponentni rasti. Metodologija temelji na dvostopenjski stohastični formulaciji z rekurzom in razstavi reševanje na več korakov, v katerih ločeno določimo prvostopenjske spremenljivke, tj. topologijo in velikost oz. kapaciteto procesa, ter drugostopenjske spremenljivke, tj. obratovalne in regulacijske spremenljivke. Pri tem praviloma rešujemo matematični problem le v eni točki (scenariju), v posameznih variantah metode pa hkrati v manjšem številu scenarijev, npr. do deset. Osnovna ideja metodologije je naslednja: začetno optimalno, a praktično nefleksibilno procesno shemo generiramo pri nominalnih vrednostih negotovih parametrov. To shemo nato zaporedoma optimiramo pri različnih skrajnih vrednostih negotovih parametrov, tako da za procesne enote, ki so že v shemi, določimo potrebno povečanje velikosti, nove enote pa dodajamo le, če je to potrebno za doseganje dopustne rešitve. Na ta način določimo izbor procesnih enot in njihove velikosti za fleksibilno obratovanje. Ko se ti ne spreminjajo več, izračunamo indeks fleksibilnosti za dobljeno rešitev in izvedemo stohastično optimizacijo Monte Carlo za določitev optimalnih drugostopenjskih spremenljivk. Obenem izračunamo pričakovano vrednost optimizacijskega kriterija z določeno stopnjo zaupanja. Za vzpostavitev toka informacij med ločenima korakoma določanja prvo- in drugostopenjskih spremenljivk smo izdelali modificirano metodo, v kateri izračunavamo korekcijske faktorje, s katerimi izboljšamo vzpostavljanje kompromisov med obema vrstama spremenljivk in iterativno izboljšujemo končni rezultat. Za povečanje učinkovitosti optimizacije Monte Carlo v zgoraj opisani metodologiji smo razvili indikator, s katerim določimo minimalno potrebno število scenarijev, da so rezultati dovolj točni za praktično uporabo. Na ta način skrajšamo čas reševanja. Vpeljali smo tudi relativni indeks optimalnosti, s katerim primerjamo približne pristope, ki smo jih razvili, z bolj točnimi. S predlagano metodologijo smo izvedli sinteze fleksibilnih omrežij toplotnih prenosnikov in dobavnega omrežja za proizvodnjo električne energije iz bioplina, ki smo jo nadgradili s predelavo digestata v kvalitetnejša gnojila. Dokazali smo, da lahko s to metodologijo generiramo fleksibilne rešitve za velike procesne sheme z več deset negotovimi parametri v zmernem času z obvladljivim računalniškim naporom. V zadnjem delu disertacije smo oblikovali pristope za vključevanje negotove vrednosti davka na emisije CO2 v sintezo fleksibilnih procesov v celotnem življenjskem ciklu. Razvili smo enoperiodni in večperiodni stohastični pristop. Primerjava rezultatov z determinističnim pristopom je potrdila prednost stohastičnega pristopa. Razvita metodologija predstavlja orodje za sprejemanje trajnostnih investicijskih odločitev v pogojih negotovosti in prispeva k dolgoročnemu povečanju učinkovitosti in konkurenčnosti v procesni industriji. Njena glavna prednost je, da je uporabna za reševanje primerov z velikim številom negotovih parametrov. V nekaterih študijskih primerih smo uporabili trajnostno namensko funkcijo in tako sintezo fleksibilnih procesov povezali s trajnostnim razvojem, pri čemer se vzpostavljajo dolgoročni optimalni kompromisi med fleksibilnostjo obratovanja ter ekonomskimi, okoljskimi in socialnimi vidiki. S predelavo odpadka iz bioplinarne v koristne produkte smo v sintezo fleksibilnih procesov in mrež uvedli zapiranje zank in krožno gospodarstvo.
Keywords: matematično programiranje, negotovost, fleksibilnost, stohastično optimiranje, sinteza procesov, dobavno omrežje, emisije CO2, trajnostni razvoj
Published in DKUM: 03.09.2021; Views: 1219; Downloads: 106
Full text (3,26 MB)

Abstract: V diplomskem delu smo obravnavali prenovo organizacijskega modela v podjetju CS-Eurotrade d. o. o. Prenova je zajemala spremembe na področju organizacije skladiščnega poslovanja ter na področju prodajnega poslovanja, v katerega uvrščamo tudi nabavne dejavnosti v podjetju. Prenova je vključevala uvedbo informacijske tehnologije ter optimizacijo delovnih procesov znotraj skladiščno prodajnega poslovanja. S pomočjo simulacijskega orodja Anylogic smo simulirali delovni proces priprave blaga, ki je podjetju povzročal organizacijske in kadrovske težave. V simulacijski model smo vnesli potrebne izboljšave in analizirali rezultate.
Keywords: CS-Eurotrade d. o. o., Prenova in optimiranje procesov, Dogodkovna simulacija, Anylogic, Priprava blaga
Published in DKUM: 11.11.2016; Views: 1432; Downloads: 117
Full text (3,47 MB)

Abstract: Magistrsko delo prikazuje možnosti za hitro, poceni in učinkovito optimizacijo energetskih, organizacijskih in ergonomskih kazalnikov v srednje velikem proizvodnem podjetju, s proizvodnjo izdelkov za širšo uporabo. Kljub vsakoletnim investicijskim vlaganjem v optimizacijo procesov, so v določenih segmentih manjkali temeljni optimizacijski ukrepi. Z izbranimi timi strokovnjakov smo poskušali, iz proučevanja obstoječih virov ter lastnega znanja in angažmaja učinkovito vplivati na rezultate. Izsledke pri energetskem optimiranju in pri ergonomiji na delovnih mestih, smo zbirali eksperimentalno z merilnimi inštrumenti in z opazovanjem. Pri optimiranju organizacije posadk smo uporabili metodo opazovanja. Rezultati pokažejo specifični prihranek na energetskem postrojenju do 47%, izboljšanje učinkovitosti do 20% in zmanjšanje hrupa do 8 dB.
Keywords: procesna proizvodnja, optimiranje procesov, OEE, MOEE
Published in DKUM: 27.06.2016; Views: 1505; Downloads: 201
Full text (2,19 MB)

Keywords: kemijska procesna tehnika, optimiranje procesov
Published in DKUM: 31.05.2012; Views: 1857; Downloads: 32
Link to full text

Abstract: Eden glavnih okoljevarstvenih problemov živilskopredelovalne industrije je nenehno naraščajoča proizvodnja odpadkov različnega izvora. Proizvodnja bioplina iz organskih in živalskih odpadkov z anaerobno fermentacijo je primeren način za predelavo teh odpadkov. Predelava prinaša mnoge okoljske, ekonomske in družbene koristi. Po drugi strani procesna sistemska tehnika s svojimi vrhunskimi orodji, ki temeljijo na matematičnem programiranju oz. optimizaciji, omogoča generiranje optimalnih in dopustnih rešitev za doseganje višjega nivoja konkurenčnosti proizvodnih podjetij. V doktorski disertaciji obravnavamo uporabo algoritemskih metod procesne integracije v industrijskem merilu in sicer na primeru velikega živilskopredelovalnega podjetja za doseganje okoljsko sprejemljivih rešitev pri ravnanju in predelavi živalskih substratov in organskih odpadkov. Na osnovi iniciative živilskopredelovalne industrije smo za sintezo procesov proizvodnje bioplina razvili matematični model, ki omogoča selekcijo optimalnega procesa proizvodnje bioplina in sestave vhodnega substrata ter simultano optimizacijo snovnih tokov, investicijskih sredstev in obratovalnih stroškov procesa. Z matematičnim programiranjem smo postopoma najprej izvedli sintezo procesa za proizvodnjo bioplina, nato simultano sintezo s toplotno integracijo in nazadnje še sintezo procesa s simultano sintezo omrežja toplotnih prenosnikov. Tako smo najprej razvili mešano celoštevilski nelinearni (MINLP) model za sintezo procesov proizvodnje bioplina. V primeru simultane toplotne integracije in sinteze procesa smo ga nadgradili z modelom za simultano toplotno integracijo (Duran in Grossmann, 1986), ki smo ga za potrebe industrijskega problema prilagodili za konstantne temperature in izotermno mešanje procesnih tokov. Model omogoča določitev optimalne procesne sheme in minimalne porabe pogonskih sredstev za množico alternativnih toplih in hladnih tokov procesa proizvodnje bioplina. Z omenjeno modifikacijo simultanega modela toplotne integracije in s konveksifikacijo konkavnih investicijskih členov v namenski funkciji z odsekovno linearizacijo smo razvili mešano celoštevilski linearni model (MILP), ki omogoča reševanje industrijskega problema do globalnih rešitev. Ker pri reševanju sinteznih problemov praviloma dobimo boljše rešitve, če obravnavamo snovne in energetske bilance ter investicijska sredstva in obratovalne stroške hkrati, smo se v končni fazi sinteze procesa odločili, da tudi omrežje toplotnih prenosnikov (OTP) pri proizvodnji bioplina sintetiziramo simultano s procesom. Tako smo celotni sintezni problem zapisali na osnovi dveh med seboj povezanih superstruktur v obliki mešano celoštevilskega nelinearnega problema. Pri tem smo predlagali novo superstrukturo procesnih tokov, kjer se lahko procesni tokovi ne-izotermno mešajo in kombinirajo. Predhodno razviti model MINLP za sintezo procesa proizvodnje bioplina smo nadgradili z večstopenjskim modelom za simultano sintezo omrežja toplotnih prenosnikov (Yee in Grossmann, 1990), ki smo ga modificirali za potrebe simultanega pristopa in nove superstrukture procesnih tokov. Tako dodelan model omogoča simultano določitev optimalne procesne sheme z optimalnim omrežjem toplotnih prenosnikov pri optimalni sestavi in porabi vhodnih surovin, optimalnih obratovalnih stroških in investicijskih sredstvih.
Keywords: sinteza procesov, bioplin, anaerobna fermentacija, živalski odpadki, optimiranje, toplotna integracija, mešano celoštevilsko nelinearno programiranje, metoda odsekovne linearizacije, omrežje toplotnih prenosnikov, industrijska aplikacija
Published in DKUM: 23.02.2012; Views: 4024; Downloads: 324
Full text (4,74 MB)