Statistical Multivariate Analysis of the Energy Consumption in Petrochemical Processes
No Thumbnail Available
URL
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Helsinki University of Technology |
Diplomityö
Checking the digitized thesis and permission for publishing
Instructions for the author
Instructions for the author
Authors
Date
2007
Department
Major/Subject
Systeemitekniikka
Mcode
AS-74
Degree programme
Language
en
Pages
59 s. + liitt.
Series
Abstract
Petrokemialliset prosessit muodostavat merkittävän osan teollisuuden energiankulutuksesta. Muutamat petrokemialliset prosessit ovat vastuussa suurimmasta osasta sektorin energiankulutuksesta, johtuen joko niiden energiaintensiivisyydestä tai yleisyydestä. Prosessilaitoksen tuotannon optimointi myös energiankulutuksen suhteen edellyttää, että laitoksen energiankulutuksen luonne on ymmärretty. Tämän työn tavoitteena on määrittää, miten vaihtelut muuttujissa, kuten eri raaka-aineiden ja tuotteiden määrissä, vaikuttavat prosessilaitoksen eri energialajien (kuten polttoaine, höyry tai sähkö) käyttöön. Esimerkkiprosesseina käytetään kahta laitosta: olefiinien valmistusta höyrykrakkerissa ja aromaattisten yhdisteiden käsittelyä aromaattilaitoksessa. Tavoite saavutetaan kehittämällä prosessista kerätyn datan perusteella tilastollinen monimuuttujaregressiomalli, jolla laitoksen energiankulutusta pyritään ennustamaan. Määrällinen yhteys raaka-aineista ja tuotteista energiankulutukseen saadaan regressiomallia analysoimalla. Työn tuloksista havaitaan, että tilastollisella monimuuttujamallilla on mahdollista ennustaa ja analysoida prosessilaitoksen energiankulutusta. Tässä työssä käytetyillä malleilla on myös mahdollista jossain määrin analysoida prosessien energiankulutuksen piirteitä. Valitettavasti kaikkien energialajien kulutusta ei ole mahdollista ennustaa samalla tarkkuudella. Tältä osin työssä osoitetaan, missä yksityiskohtaisempi analyysi on tarpeen.Description
Supervisor
Hyötyniemi, HeikkiThesis advisor
Haavisto, OlliKeywords
energy consumption, energiankulutus, petrochemical industry, petrokemian teollisuus, multivariate regression, monimuuttujaregressio, latent variable, piilomuuttuja