Sistema di monitoraggio intelligente per la sezione di produzione del clorodifluorometano

E' stato sviluppato un sistema di monitoraggio intelligente dell’efficienza di sintesi di un reattore per la produzione di clorodifluorometano. La progettazione del sistema ha richiesto una fase iniziale di Process Understanding che è stata condotta tramite sia l’analisi dei PFD e P&I dell’impianto sia l’impiego dell’analisi dei componenti principali per il pretrattamento delle variabili di processo disponibili. L’analisi PCA è stata utilizzata per identificare le variabili di processo più importanti (13) e per “ripulire” i dati di impianto rimuovendo gli outlier corrispondenti a condizioni di esercizio anomale. L’analisi PCA ha consentito di identificare due variabili di processo (calcolate) aggiuntive che hanno mostrato un elevato grado di correlazione con l’efficienza di sintesi. L’analisi esplorativa PCA ha evidenziato un’elevata distribuzione della varianza tra le variabili di processo scelte, fenomeno tipico di un sistema “confuso” nel quale le variabili misurate disponibili sono multi-correlate e non completamente adeguate per descrivere il comportamento del sistema studiato. Il cuore del sistema di monitoraggio è costituito da un modello PLS impiegato per stimare la variabile target (efficienza di sintesi) a partire dalle variabili di processo acquisite in continuo e dalle due variabili calcolate. Sono stati utilizzati due approcci modellistici: a singola finestra e a sliding window. Nei modelli a singola finestra gli ingressi coincidono o con i valori istantanei delle variabili acquisite in continuo (sincronizzati con il tempo di campionamento analitico) o con i loro valori mediati sugli intervalli temporali da 30 a 240 min. antecedenti al campionamento analitico. L’integrazione dei risultati dell’analisi PCA e della modellizzazione PLS ha consentito di sviluppare modelli “parsimoniosi” riducendo le variabili di processo da 15 a 5. Il modello scelto, nonostante esibisca un’accuratezza non eccezionale (l’efficienza di sintesi è predetta con un errore quadratico medio percentuale di ca. il 10 – 13%), è in grado di prevedere in modo efficace la variazione tendenziale dell’efficienza di sintesi come evidenziato dai risultati della convalida fuori linea.