Address: Cybernetica AS Leirfossveien 27 N-7038 Trondheim Norway Phone.: +47 73 82 28 70 Fax: +47 73 82 28 71 STUDENTOPPGAVER Til: Aktuelle studenter for Cyberneticas studentprogram Antall sider: 5 Dato: 2014-11-10 Studentoppgaver 2015 1. Simulator for elektrisk smelteovn Elkem har sterkt fokus på opplæring av prosessingeniører og operatører for å bedre ovnsdriften, og Cybernetica har utviklet modeller som brukes til dette formålet. Modellene brukes i dag til offline prosesssimulering, men en ønsker å undersøke muligheten for å utvikle en Hardware-In-the-Loop (HIL) - simulator som kan brukes både til uttesting av nye funksjoner i styresystemet og til opplæring av operatører. Aktuelle problemstillinger: Tilpassing av prosessmodeller til bruk i HIL-simulator Utvikling av prototype for simulator Konfigurering av grensesnitt mot styresystem (Siemens PLS/InTouch) Samle, vurdere og tilpasse eksisterende prosessmodeller til bruk i HIL-simulator Utvikle prototype av HIL-simulator for en av Elkems reguleringsmoduler (EPROS) Gjennomføre opplæring av operatører på prototypen for evaluering og tilbakemelding Lage oversikt over Elkems prosessmodeller Definere rammeverk for simulator (HW og SW) Prosjekt- og masteroppgave: Tilpasse modeller til bruk i simulator Utvikle prototype for simulator Konfigurere styresystem mot simulator Gjennomføre opplæring av operatører i samarbeid med Elkem. Kunnskaper om dynamiske systemer, estimering og programmering (C/C++) er en forutsetning. Kjennskap til Siemens-PLS er, InTouch og Visual Studio er en fordel. E-mail: http://contact.cybernetica.biz Bank account: 4200.40.10722 Web: http://www.cybernetica.no Org. no: 982 193 451 MVA
2 / 5 INTERNAL 2. Optimalisert styring av metallraffinering Cybernetica har samarbeid med en rekke metallprodusenter. For å kunne tilby kundene skreddersydde produkter er metallprodusentene avhengig av å kunne foreta raffinering av metall til ønsket kvalitet. Dette foregår som oftest i batch-prosesser. I denne oppgaven er det aktuelt å lage en ny eller forbedre en eksisterende matematiske modell av en raffineringsprosess. Modellen valideres så mot driftsdata og det skal lages et forslag til optimalisert regulering av raffineringen. Oppgaven vil bli gjennomført i samarbeid med en av våre industrielle partnere i Norge eller EU. Implementere modell for metallraffinering i Cyberneticas verktøy. Demonstrere at modellen kan gjenskape industriell oppførsel. Utvikle system for bedre forståelse og styring av prosessen. Gjøre seg kjent med Cyberneticas verktøy for modellering, modelltilpasning og regulering. Sette seg inn i metallproduksjon og raffineringsprosesser. Utvikle/videreutvikle modell av metallraffinering. Prosjekt- og hovedoppgave: Implementere modellen i Cyberneticas verktøy. Validere modell mot prosessdata fra virkelig prosess. Foreslå forbedret regulering/optimalisering av prosessen. Demonstrere valgt løsning gjennom simuleringer. Forhåndskunnskaper om metallurgiske prosesser forventes ikke, men den som blir ansatt må være villig til å lese seg opp på fagfeltet. Kunnskaper om dynamiske systemer og regulering er en forutsetning. Kjennskap til Matlab og enkel programmering er en fordel, men ikke et krav. 3. Modellbasert prediktiv regulering av kjemisk reaktor Cybernetica har gjennom flere år utviklet modeller for ulike polymerprosesser. Dette inkluderer prosesser for fremstilling av polyolefiner, fenol-formaldehyd bindemidler, PVC, og forskjellige emulsjonspolymere. Disse modellene inngår i systemer for on-line estimering (soft sensing), modellbasert prediktiv regulering og on-line optimalisering. For å lette modularisering og gjenbruk av modeller, er det startet et arbeid med å utvikle modellbibliotek basert på modelleringsspråket Modelica og utviklingsverktøyet Dymola. Fra tidligere studentarbeid er det lagt et godt grunnlag. Alternativt utvikles modeller ved å programmere disse direkte i programmerings-språket C.
3 / 5 INTERNAL Utvikle/videreutvikle modell for industriell polymerprosess (polyolefinreaktor) Implementere modellen i Modelica Sette opp grensesnitt mot Cyberneticas verktøy Utvikle on-line tilstands og parameterestimering for prosessen Utvikle og simulere modellbasert prediktiv regulering for denne prosessen. Gjøre seg kjent med aktuelle polymerprosesser og prinsippene for modellering av disse. Implementere eksisterende modeller som moduler i Modelica: o Kinetikkmodell (kjemi) o Masse- og varmebalanse o Reaktorkjøling o Doseringsmekanismer (rør og ventiler) Konfigurere modellene for online bruk. Prosjektoppgave: Benytte biblioteket fra sommerjobben til å lage en modell av en industriell reaktor Tilpasse modellen til loggedata fra en industriell prosess Implementere og prøve ut nye ideer for raskere konfigurasjon og identifikasjon av polymermodeller Demonstrere systemet gjennom simuleringer Masteroppgave: Konfigurere system for sanntids modelloppdatering (Kalman-filter eller Moving Horizon Estimering ) og utvikle applikasjon for soft sensing. Konfigurere modellbasert prediktiv regulering av en gitt polymerprosess ved hjelp av modeller satt sammen fra modellbiblioteket beskrevet over. Demonstrere valgt løsning gjennom simuleringer. Forhåndskunnskaper om polymerisasjon forventes ikke, men den som blir ansatt må være villig til å lese seg opp på fagfeltet. Kunnskaper om dynamiske systemer og regulering er en forutsetning. Kjennskap til Modelica er en fordel, men ikke et krav.
4 / 5 INTERNAL 4. Web-basert HMI Cybernetica har tidligere utviklet programvare for design og installasjon av skreddersydde Human Machine Interfaces (HMIs). Verktøyet tilbyr en editor for design av brukergrensesnitt basert på integrerte basiskomponenter og skreddersydde komponenter fra eksterne biblioteker. Verktøyet gir mulighet for å koble seg opp mot flere OPC-servere for å sende og motta prosessdata. Aktuelle problemstillinger: Videreutvikle verktøyet for web-baserte løsninger. Videreutvikle verktøyet med hensyn på bedre brukervennlighet. Utvide utviklingsbiblioteket med basiskomponenter og spesialiserte komponenter. Implementere støtte for kommunikasjon med Cybernetica CENIT (NMPC) via TCP/IP basert på samme struktur som eksisterende kommunikasjon til OPC og database. Implementere mulighet for å kunne opprette beregninger basert på beregningsmoduler. Videreutvikle eksisterende visualiseringsverktøy. Teste nyutviklet software i simulerte miljø og mot industrielle anvendelser. Lære om Cyberneticas programvare for estimering og regulering (CENIT). Lære om OPC og database-kommunikasjon. Programmering i Microsoft Visual Studio (C#.Net) Uttesting. Oppgaven kan være egnet for studenter i 3. klasse på Teknisk kybernetikk, Kjemisk prosessteknologi eller Datateknikk. Kunnskaper i programmeringsspråk som f.eks. C/C++ eller C# er en forutsetning. 5. Modellbasert tidligdeteksjon av feil Plutselige feil som kan oppstå i et prosessanlegg, kan lett føre til store økonomiske og materielle tap for en produksjonsbedrift. Ofte er tapt produksjon på grunn av stans det største bidraget. Derfor har alle slike bedrifter et klart fokus på å holde produksjonen i gang. For å redusere risikoen for tap på grunn av utstyrssvikt, har det til nå vært vanlig å gjøre periodisk, preventivt vedlikehold det vil si at utstyrskomponenter byttes før de når forventet levetid. Dette utgjør også en betydelig kostnad. Nå begynner stadig flere selskap med tilstandsbasert vedlikehold. Da legges det opp til at tilstanden til prosessutstyr skal overvåkes, og at feil skal rettes ved behov og før feilen blir kritisk. Ved overgangen til tilstandsbasert vedlikehold, installeres ekstra instrumentering for tilstandsovervåkning. For roterende maskineri er dette velprøvd teknologi; Der finnes det gode systemer for tilstandsovervåkning som i hovedsak er basert på vibrasjonsanalyse. Det kan ikke sies å gjelde for alt annet prosessutstyr.
5 / 5 INTERNAL Ekstra instrumentering er også kostbart. Vi vil se på hvordan behovet for ekstra instrumentering kan begrenses ved bruk av modellbaserte teknikker. Her vil dynamiske matematiske modeller av prosessen kombineres med tilstands- og parameterestimering og med algoritmer for feildeteksjon. Etablere en oversikt over state of the art, både når det gjelder industriell praksis og akademisk litteratur. Definere et lite antall test-case. Dette kan være fra et olje- og gass-separasjonsanlegg. Definere naturlige feilscenarier. Lage modeller av testcasene. Det kan gjøre ved bruk av Cyberneticas modellbibliotek i Modelica. Sette opp grensesnitt mot Cyberneticas verktøy Utvikle on-line tilstands- og parameterestimering for prosessen Utvikle og teste ulike metoder tidligdeteksjon av feil. Sette seg inn i problemstillingen. Definere et første testcase med feilsituasjoner. Sette opp modeller i Modelica. Implementere tilstands- og parameterestimering for prosessen, samt algoritmer for feildeteksjon fra litteraturen. Prosjektoppgave: Gjennomgang av tilgjengelig litteratur på feildeteksjon og diagnose. Videre arbeid med casene fra sommerjobben; demonstrasjon av prinsippene for tidligdeteksjon av feil i et lite antall eksempler. Masteroppgave: Mål: å utvikle en mer systematisk metodikk for tidligdeteksjon av feil, om mulig også med diagnose, slik at den feilende prosessenheten kan identifiseres. Dette blir en videreføring av arbeidet fra sommerjobb og prosjektoppgave. Utprøving av algoritmene på loggedata fra reelle prosessanlegg. Oppgaven kan være egnet for studenter i 3.-4. klasse på Teknisk kybernetikk eller Kjemisk prosessteknologi. Kunnskaper om modellering av dynamiske systemer er en forutsetning. Forøvrig må den som blir ansatt være villig til å lese seg opp på fagfeltet. Kjennskap til Modelica er en fordel, men ikke et krav.