MoProOpt. Modellbasierte Prozessoptimierung der Zementherstellung bei Einsatz von Sekundärbrennstoff

Im Rahmen des dreijährigen Entwicklungsvorhabens MoProOpt haben die Verbundpartner ein neuartiges modellbasiertes Automatisierungskonzepts für den Zementherstellungsprozess entwickelt, welches bei gleichbleibender Produktqualität einen größeren Sekundärbrennstoffeinsatz und eine messbare Senkung der Umweltbelastung über eine Erhöhung der Energieeffizienz ermöglicht. Ausgangspunkt war dabei eine Modellierung der Kalzinator- und Drehofenprozesse mittels detaillierter 3D-CFD-Modelle. Anhand umfangreicher Aufzeichnungen von Betriebsdaten eines realen Zementwerkes konnte die quantitative und qualitative Richtigkeit der 3D-CFD Modelle nachgewiesen werden. In einer parallel verlaufenden Entwicklung konnte die Reduktion der komplexen 3D-CFD Modelle zu einem 1 D-Modell erfolgreich herbeigeführt werden, wodurch die Berechnungszeit des Kalzinator- und Drehofenmodells von zuvor mehreren Tagen auf wenige Sekunden verkürzt wurde. Dabei konnte gezeigt werden, dass sich ein Gesamtmodell aus einzelnen 1 D-Bilanz-Elemente für Gas und Klinkerbett, erweitert um Modelle für den Wärmetransport (Konvektion und Strahlung), mit einem der CFD-Modellierung sehr nahem Verhalten verschalten lassen. Auch konnte gezeigt werden, dass sich der Einfluss der lokalen Strömungs- und Vermischungsverhältnisse in der 1 D-Modellierung berücksichtigen lässt und sich auch hier die Massen- und Energiebilanzen dynamisch lösen lassen. Zur Anpassung der Parameter des 1 D-Gesamtmodells an das 3D-CFD Modell wurde weiterhin ein Verfahren entwickelt, dass die Parameter der einzelnen 1 D-Elementmodelle aus mehreren Zellen des 3D-CFD Modelles automatisiert über eine Fehlerquadratmethode berechnen kann. Auch die Plausibilität des 1 D-Gesamtmodells konnte anhand von Betriebspunktverschiebungen erfolgreich überprüft werden. Hierdurch konnte ein leistungsfähiger reduzierter 1 D-Modellierungsansatz des Kalzinator- und Drehofenprozesses aufgebaut werden, der im Gegensatz zu datengetriebenen Modellierungsansätzen (neuronale Netze) aufgrund seines physikalisch motivierten Ansatzes auch Betriebszustände außerhalb eines vorherbekannten Bereichs vorhersagen kann. Zur Auslegung eines modellprädiktiven Reglers (MPR) wurde über einen weiteren Entwicklungsschritt ein Beobachter für die am Prozess nicht messbaren Zustandsgrößen mittels Linearisierung des nichtlinearen 1 D-Modells aufgebaut. Nach erfolgreicher Einbindung des Regelungskonzeptes in ein industrielles Automatisierungssystem und weiterer Testlaufe an der virtuellen 3D-CFD-Modellierung konnte das Regelungssystem auch am realen Pilotprozess getestet werden. Damit wurde im Rahmen von MoProOpt der Zementindustrie ein neuartiges und leistungsfähiges Automatisierungskonzept auf Basis einer physikalischen motivierten Modellierung des Zementprozesse zur Verfügung gestellt, dass insbesondere die bisher nicht messbaren Prozessgrößen in sein Regelungskonzept mit einbindet und damit für eine gleichmäßige und effiziente Prozessführung beim vermehrten Einsatz von Sekundärbrennstoffen sorgt.