KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2013 / Cilt: 28 - Sayı: 2

Kesikli Bir Polimerizasyon Reaktörüne Farklı Optimal Şartlarda Sıcaklık Kontrolunun Uygulanması

APPLICATION OF TEMPERATURE CONTROL IN A BATCH POLYMERIZATION REACTOR AT DIFFERENT OPTIMAL TEMPERATURES

Sevil ÇETİNKAYA
Hasan H. DURMAZUÇAR
Zehra ZEYBEK
Hale HAPOĞLU
Mustafa ALPBAZ
Sayfa
383–392
Yayın Tarihi
2014-03-27
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Ayrıca GDK-GPC yönteminin STPID yönteminden daha iyi olduğu hem kontrol performansından hem de elde edilen polimer özelliklerinden gözlenmektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Genelleştirilmiş öngörmeli kontrol(GPC) ile genelleştirilmiş delta kuralı(GDK) izotermal koşullar altında stirenin polimerizasyonunun gerçekleştiği ceketli kesikli bir reaktörün sıcaklığını kontrol etmede kullanılmıştır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Monomer dönüşümü, viskozite ortalama molekül ağırlığı ve zincir uzunluğu üzerine değişik optimal koşulların etkileri incelenmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Ayrıca GDK-GPC yönteminin STPID yönteminden daha iyi olduğu hem kontrol performansından hem de elde edilen polimer özelliklerinden gözlenmektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Polimerizasyon reaktörü · genelleştirilmiş delta kuralı algoritması · genelleştirilmiş öngörülmüş kontrol

Özet

Genelleştirilmiş öngörmeli kontrol(GPC) ile genelleştirilmiş delta kuralı(GDK) izotermal koşullar altında stirenin polimerizasyonunun gerçekleştiği ceketli kesikli bir reaktörün sıcaklığını kontrol etmede kullanılmıştır. Monomer dönüşümü, viskozite ortalama molekül ağırlığı ve zincir uzunluğu üzerine değişik optimal koşulların etkileri incelenmiştir. Reaktör sıcaklığı ve reaktöre verilen ısı arasındaki etkileşime dayanan yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. GPC’li GDK’nın etkinliği belirlenen sabit sıcaklıklarda GDK parametreleri kullanılarak deneysel ve benzetim ile incelenmiştir. Sonuçlar Self-Tuning PID (STPID) yöntemi ile karsılaştırılmıştır. Kontrol deneyleri sonucunda GDK-GPC kontrol yönteminin iyi bir performans gösterdiği ve istenilen özelliklerde polimer elde edildiği gözlenmiştir. Ayrıca GDK-GPC yönteminin STPID yönteminden daha iyi olduğu hem kontrol performansından hem de elde edilen polimer özelliklerinden gözlenmektedir.

Abstract

The generalized delta rule (GDR) algorithm with generalized predictive control (GPC) was used to control the temperature of a jacketed batch reactor in which styrene polymerization occurs under isothermal conditions. The effects of different optimal conditions were examined on monomer conversion, average viscosity molecular weight and chain length. The neural network model based on the relation between the reactor temperature and heat input to the reactor was used. The efficiency of the GDR with GPC was examined by simulation and experimentally using GDR parameters specified at constant temperatures, and compared with Self-Tuning PID (STPID). It was observed that the control experiments provided a good performance in maintaining the reactor temperature at its set point and yielded polymer product with desired properties.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

ÇETİNKAYA, S., DURMAZUÇAR, H. H., ZEYBEK, Z., HAPOĞLU, H., ALPBAZ, M. (2014). Kesikli Bir Polimerizasyon Reaktörüne Farklı Optimal Şartlarda Sıcaklık Kontrolunun Uygulanması. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 28 - Sayı: 2, 383–392. https://ajindex.com/articles/19430

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (14)

  1. Barner-Kowollik, C., & Davis, T.P., “Using Kinetics and Thermodynamics in the controlled synthesis of low molecular weight polymers in free-radical polymerization”, Macromol. Theory Simul., 10, 255, 2001.
  2. Scali, C., Morretta, M., & Semino, D., “Control of the quality of polymer products in continuous reactors: comparison of performance of state estimators with and without updating of parameters”, J. Proc. Cont., 7, 357, 1997.
  3. Erdoğan, S., Alpbaz, M., & Karagöz, A.R., “The effect of operational conditions on the performance of batch polymerization reactor control”, Chem. Eng. J., 86, 259, 2002.
  4. Yang, J., Li, X., Mou, H.-G., & Jian, L., “Control-Oriented Thermal Management of Solid Oxide Fuel Cells Based on a Modified Takagi–Sugeno Fuzzy Model”, Journal of Power Sources, 188, 475-482, 2009.
  5. Leite, M. S., Santos, B. F., Lona, L. M. F., Silva, F. V., & Fileti, A. M. F., “Application of Artificial Intelligence Techniques for Temperature Prediction in a Polymerization Process”, Chemical Engineering Transactions, 24, 385-, 2011.
  6. Richards, J.R. & Congalidis, J.P., “Measurement and control polymerization reactors”, Comput. Chem. Eng., 30, 1447, 2006.
  7. Seki, H., Ogawa, M., Ooyama, S., Akamatsu, K., Ohshima, M., & Yang, W., “Industrial application of a nonlinear model predictive control to polymerization reactors”, Cont. Eng. Pract., 9, 819, 2001.
  8. Xaumier, F., Lann, M-V.L., Cabassud, M., & Casamatta, G., “Experimental application of nonlinear model predictive control: temperature control of an industrial semi-batch pilot-plant reactor”, J. Proc. Cont., 12, 687, 2002.
  9. Altınten, A., Erdoğan, E., Hapoğlu, H., Alıev, F., & Alpbaz, M., “Application of fuzzy control metod with genetic algorithm to a polymerization reactor at constant set point”, Chem. Eng. Res. Des. (IChemE), 84(A11), 1012, 2006.
  10. Altınten, A., Erdoğan, E., Hapoğlu, H., & Alpbaz, M., “Control of a polymerization reactor by fuzzy control method with genetic algorithm”, Comp. Chem. Eng., 27, 1031, 2003.
  11. Erdoğan, S., Özkan, G., & Alpbaz, M., “Self-Tuning control of batch polymerization reactor”, J. Chem. Eng. Japan, 31, 499, 1998.
  12. Lewis, G.T., Nguyen, V., & Cohen, Y., “Synthesis of poly(4-vinylpyridine) by reverse atom transfer radical polymerization”, J. Polym. Sci., 45 (Part A), 5748, 2007.
  13. Altınten, A., Ketevanlioğlu, F., Erdoğan, S., Hapoğlu, H., & Alpbaz, M., “Self-tuning PID control of jacketed batch polystyrene reactor using genetic algorithm”, Chem. Eng. J., 138, 490, 2008.
  14. Zhang, J., Morris, A.J., Mar