ENHANCEMENT OF AL DAR CRUDE OIL PRE-PROCESSING USING MODEL PREDICTIVE CONTROL

Abstract

ABSTRACT In strategic industries such as the oil industry, an optimal control system must be implemented, especially in energy consuming operation such as separation processes. So to obtain a control system that ensures the three phases separators in Central Processing Facilities (CPF) work with high efficiency, the performance of the Proportional–Integral–Derivative (PID) controller and the Model Predictive Controller (MPC) were compared to find out which one can provide better control performance. In this study, the Dar blend oil was characterized using Aspen HYSYS V8.8 software. The crude assay was fit in to HYSYS V8.8 then the blend was calculated. Then the process model was first developed in the steady state, and then the dynamic state model was constructed using Identification Tool-Box in MATLAB ® 2014. The PID controller was implemented to control the liquid level at 70% in the first separator; and the bulk liquid temperature at 80oC in the second separator. Then, the step testing was done to the temperature controller TIC-101 and all data were recorded in Aspen HYSYS historical data in Microsoft Excel Comma Separated Values (CSV) File format. The process modeling of the step testing data was performed using the MATLAB System Identification Toolbox. Then the parameters value of Kp, TP and Td were calculated. These parameters were used in HYSYS to install the MPC controller. The performance of the PID and the MPC controllers were evaluated in terms of disturbance rejection and set-point tracking. The study showed a good performance in the disturbance rejection for both controllers they took 13 minutes to bring back the liquid temperature at second separator to 80oC when the feed flow rate stepped from 150000 barrel/day to 160000 barrel/day, however, in terms of the set-point tracking, the MPC controller showed a very good response it took 8.5 minutes to seek the new set-point, While the PID controller showed a slow response it tracked new set-point in 17.5 minutes.

المستخلص

في الصناعات الإستراتيجية مثل صناعة النفط ، خاصة في العمليات المستهلكة للطاقة مثل عمليات الفصل لابد من تطبيق أنظمة تحكم فعالة ,لذلك للحصول على نظام تحكم يضمن أن أجهزة الفصل في منشآت المعالجة المركزية (CPF) تعمل بكفاءة عالية ، تمت مقارنة أداء وحدة التحكم النسبي التكاملي المشتق (PID) ووحدة التحكم التنبؤية النموذجية (MPC) لاكتشاف أيهما يوفر أداء تحكم أفضل. في هذه الدراسة تم توصيف زيت مزيج دار باستخدام برنامج , Aspen HYSYS V8.8 تم ادخال المواصفات الفيزيائية و الكيميائية لـ HYSYS من ثم تم حساب خصائص المزيج, بعد ذلك تم تطوير نموذج العملية في الحالة المستقرة اولا ، ثم تم إنشاء نموذج الحالة الديناميكية باستخدام Identification Tool-Box في MATLAB ® 2014 و تم تنفيذ متحكمات PID للتحكم في مستوى السائل عند 70٪ في الفاصل الأول والتحكم في درجة حرارة السائل عند 80 درجة مئوية في الفاصل الثاني ، ثم تم إجراء الاختبار التدريجي لجهاز التحكم في درجة الحرارة TIC-101 وتم تسجيل جميع البيانات في Aspen HYSYS في شكل ملف Excel (CSV) Microsoft كذلك تم إجراء نمذجة عملية لهذه البيانات باستخدام برنامج الماتلاب ثم تم حساب قيمة كل منKp, TP, Td حيث تم استخدامها في برنامج الHYSYS لتثبيت وحدة تحكم , MPC و من ثم تم تقييم أداء كل من وحدة التحكم PID وMPC من حيث رفض الاضطراب وتتبع نقطة الضبط, أظهرت الدراسة أداءً جيدًا في رفض الاضطراب لكل من المتحكمين ، ولكن من حيث تتبع نقطة الضبط ، أظهر نظام التحكم MPC استجابة جيدة جدًا في البحث عن نقطة ضبط جديدة بينما أظهر نظام التحكم PID استجابة بطيئة في تتبع نقطة الضبط .