Onderzoekers van de Texas A&M University hebben onlangs een uitgebreider wiskundig raamwerk ontwikkeld dat ingenieurs in petrochemische fabrieken kan helpen om niet alleen de productiekosten te verlagen en de economische winst te vergroten, maar deze fabrieken ook veiliger en milieuvriendelijker maken. De onderzoekers zeiden dat hun nieuwe algoritme een totaaloplossing is die ingenieurs kan helpen bij het selecteren van het meest optimale ontwerp voor chemische verwerkingseenheden in hun fabrieken.

"De nieuwigheid van ons algoritme is dat het een geavanceerd besluitvormingsinstrument biedt dat door projectingenieurs kan worden gebruikt om te beslissen tussen concurrerende ontwerpen voor hun chemische verwerkingseenheden, " zei Dr. Prerna Jain, die in het Mary Kay O'Connor Process Safety Center werkte als afgestudeerde student aan Texas A&M en momenteel ingenieur is bij een olie- en gasbedrijf. "Onze tool integreert gegevens van mogelijke gevaren voor apparatuur, economische gegevens, en nog belangrijker, complex, mens-machine interacties om een ​​enkele numerieke output te genereren. Dit aantal wijst vervolgens op een ontwerp dat de winst maximaliseert en toch de milieu- en gevaarlijke effecten vermindert."

In oktober verscheen een artikel over de bevindingen van het onderzoeksteam in ACS Sustainable Chemistry and Engineering.

Voordat producten op aardoliebasis voor alledaagse doeleinden worden gebruikt, zoals het verwarmen van huizen of het aandrijven van voertuigen, ruwe olie doorloopt een reeks verwerkingsstappen voor raffinage en verpakking. Echter, elke verwerkingsfase kan op verschillende manieren worden ontworpen met behulp van verschillende technologieën en een variabele hoeveelheid mankracht. En dus, elk ontwerp kan enorm verschillen qua kosten, veiligheid, milieubelasting en onderhoud.

Om één ontwerp uit de vele mogelijke opties te kiezen, ingenieurs nemen vaak hun toevlucht tot een numerieke waarde die het rendement op de investering wordt genoemd. Deze statistiek, in zijn eenvoudigste versie, geeft het financiële voordeel of de winst aan die voortvloeit uit een bepaalde initiële geldelijke investering in een bepaald ontwerp. Echter, ingenieurs gebruiken vaak uitgebreidere algoritmen die factoren zoals milieu-impact en veiligheid van werknemers omvatten om het rendement op investeringswaarden te berekenen.

Maar Jain merkte op dat zelfs deze meer complexe algoritmen sociale factoren grotendeels over het hoofd hebben gezien, zoals hoe vaak handleidingen voor de bediening van een chemische fabriek worden bijgewerkt of hoe vaak onderhoud aan de apparatuur wordt uitgevoerd. Dit menselijke element is belangrijk om mee te nemen bij het berekenen van het investeringsrendement, ze zei, omdat gebrekkige interacties tussen mens en uitrusting vaak ten grondslag liggen aan rampen in chemische fabrieken, zoals branden en explosies.

Dr. Mahmoud El-Halwagi, professor en de Bryan Research and Engineering Chair in de Artie McFerrin Department of Chemical Engineering aan de Texas A&M, wees erop dat sociale en veiligheidsfactoren doorgaans in overweging worden genomen nadat belangrijke ontwerpbeslissingen met betrekking tot de chemische fabriek zijn genomen. "In dit stadium belangrijke ontwerpcomponenten zijn al afgerond, en het wordt nogal moeilijk om substantiële ontwerpwijzigingen aan te brengen, " hij zei.

Om deze tekorten aan te pakken, Jain en haar team ontwikkelden een nog uitgebreider wiskundig raamwerk dat kan worden geïmplementeerd bij het ontwerpen van chemische verwerkingseenheden. Verder, hun algoritme omvatte nu mens-machine-interacties.

In het nieuwe algoritme ze stopten een hoeveelheid in die veerkracht wordt genoemd, of het vermogen van een chemische fabriek om te herstellen van een gestresste toestand.

"Net zoals een elastiekje alleen kan worden uitgerekt tot zijn elastische limiet voordat het breekt, chemische planten, indien gebruikt tot hun maximale capaciteit en zonder veiligheidsmaatregelen, kan degraderen, leiden tot rampen, " zei Jain. "Door veerkracht in ons algoritme op te nemen, we wilden de complexe interacties tussen mens en technologie opnemen die de veerkracht kunnen beïnvloeden en, door verlenging, de schatting van het rendement van de investering."

Toen het algoritme volledig was ontwikkeld, de onderzoekers gebruikten het om verschillende ontwerpen van gascompressorsystemen te vergelijken die vaak worden gebruikt in chemische fabrieken. Vooral, ze stelden de waarde van het investeringsrendement voor een compressiesysteem in een chemische fabriek tegenover vijf andere hypothetische ontwerpen.

Jain en haar collega's ontdekten dat na rekening te hebben gehouden met sociale factoren, het meest veelbelovende ontwerp van het compressorsysteem was niet het ontwerp dat al in de bestaande fabriek aanwezig was, maar degene die de onderzoekers hadden gemaakt.

Jain merkte op dat hun observaties de haalbaarheid aangeven van het gebruik van hun algoritme om nieuwe ideeën voor procesontwerp te evalueren die in theorie bestaan, maar nog niet op de proef zijn gesteld in een bestaande fabriek.

"Er is vaak een aarzeling in de energie-industrie om te investeren in een nieuw procesontwerp als het nog niet is geëvalueerd, " zei Jain. "Met ons algoritme, we hebben nu de mogelijkheid om te brainstormen over ideeën voor nieuwe procesontwerpen en deze virtueel te testen, zonder dat ze echt fysiek moeten worden ingesteld en uitgevoerd. Bovendien, we kunnen het algoritme voeden met getallen die overeenkomen met verschillende sociale factoren met betrekking tot chemische fabrieken. In het proces, we zouden kunnen struikelen over een nieuwe, beter ontwerp dat veiliger is voor de werknemers en vriendelijker voor het milieu."