JPH03109902A - 脂肪酸蒸留方法及びその装置 - Google Patents
脂肪酸蒸留方法及びその装置Info
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- JPH03109902A JPH03109902A JP24739189A JP24739189A JPH03109902A JP H03109902 A JPH03109902 A JP H03109902A JP 24739189 A JP24739189 A JP 24739189A JP 24739189 A JP24739189 A JP 24739189A JP H03109902 A JPH03109902 A JP H03109902A
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Landscapes
- Vaporization, Distillation, Condensation, Sublimation, And Cold Traps (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
この発明は、種々の成分を持つ油脂原料から高純度の単
一脂肪酸を分離する装置及びその方法に関する。
一脂肪酸を分離する装置及びその方法に関する。
第５図にこの種の蒸留ンステトを示［、ている。
連続蒸留を行うために、３本の蒸留塔１００〜３００が
従属的に接続されており、蒸留塔１．００において、原
料であるＣ１１−Ｃ，、を含む脂肪酸がリボイラ＋０１
で加熱されることによって沸点の低い低級脂肪酸と沸点
の高い高級脂肪酸とに分画さ４１、レシーバ１０２ｉ：
て低級脂肪酸Ｃ，，Ｃ８，Ｃ，。 が凝縮され留出組成として取り出され、他の脂肪酸は蒸
留塔Ｉ００に還流される。この留出及び還流量はレシー
バ１０２によって制御できるようになっている。蒸留塔
１．００での残りの脂肪酸は、缶出組成として取り出さ
れ、次の蒸発器１０ 、’ｌでエーテル等の高沸点の不
純物が除去されて次の蒸留塔２００に送給される。蒸留
塔２００においては、中級脂肪酸ＣＩ、か蒸留され、同
様にして蒸留塔３００においては中級脂肪酸ＣＩ４が蒸
留され、蒸留されなかった高級脂肪酸Ｃ、、、ｃ 、８
は、蒸留塔３００から取り出されろ。
従属的に接続されており、蒸留塔１．００において、原
料であるＣ１１−Ｃ，、を含む脂肪酸がリボイラ＋０１
で加熱されることによって沸点の低い低級脂肪酸と沸点
の高い高級脂肪酸とに分画さ４１、レシーバ１０２ｉ：
て低級脂肪酸Ｃ，，Ｃ８，Ｃ，。 が凝縮され留出組成として取り出され、他の脂肪酸は蒸
留塔Ｉ００に還流される。この留出及び還流量はレシー
バ１０２によって制御できるようになっている。蒸留塔
１．００での残りの脂肪酸は、缶出組成として取り出さ
れ、次の蒸発器１０ 、’ｌでエーテル等の高沸点の不
純物が除去されて次の蒸留塔２００に送給される。蒸留
塔２００においては、中級脂肪酸ＣＩ、か蒸留され、同
様にして蒸留塔３００においては中級脂肪酸ＣＩ４が蒸
留され、蒸留されなかった高級脂肪酸Ｃ、、、ｃ 、８
は、蒸留塔３００から取り出されろ。
【発明が解決しようとする課題］
ところが、上記構成の従来のシステムにおいて、立ち上
げ時には、流量調整等の運転条件を試行錯誤によって決
めているため、安定した生産か行えるまでに非常に長い
時間を必要とした。又、通常の運転状態に移行した後に
おいても、原料の多様化により原料組成が変動するため
、数時間毎に脂肪酸の純度を分析し、運転条件を変更す
る必要があった。しかも、例えば蒸発塔１００に対して
運転条件を変更し７たとき、この運転条件の変更が下流
の蒸発塔２００，３００に外乱どして伝わるので、シス
テム全体を安定状態に保つにはかなりの困難を伴った。 このように従来のシステムンこおいては、立ち上がり時
における流量調整や、原料組成の変動、及び原料組成の
変化に対する運転条件の変更等がシステムに対して外乱
として作用するので、安定した運転維持が困難であり、
生産能力の低下を招いていた。 そこでこのような外乱による影響を排除すへく、従来は
、予測した制御目標値と実際の検出値との差異を外乱ど
して捕らえ、この外乱量を前記制御目標竜に付加させる
制御をとっているが、制御の結果から外乱を求める制御
法では、外乱自体が変化する場合には的確な制御を行な
うことがてきなかった。 この発明は、」二連した問題点をなくすためになされた
ものであり、システムに作用する外乱を予測し制御する
ことにより、立ち−にげ時間を短縮し、かつ安定した運
転を維持できる脂肪酸蒸留方法及びその装置を提供する
ことを目的とする。 【課題を解決するための手段】 この発明の脂肪酸蒸留方法は、蒸留装置を用い、種々の
成分を持つ油脂原料から単一脂肪酸を連続的に蒸留する
方法であって、 蒸留塔に対して予測した温度と実際の検出温度との差異
を外乱として検出し、核外乱の系列から外乱の差分を求
め、核外乱の差分のデータをサンプリングして所定の演
算式により、過去の外乱系列の差分を表すパラメータを
求め、該パラメータに基づき、所望のステップ先での外
乱を予測し、当該蒸留塔に対する設定値と、前記予測し
た外乱とに基づいて該蒸留塔の操作量を演算することを
特徴とする。 この発明の脂肪酸蒸留装置は、種々の成分を持つ油脂原
料から単一脂肪酸を連続的に蒸留する脂肪酸蒸留装置で
あって、 従属的に接続された各蒸留塔の検出温度に基づいて得た
補正温度と、面３己蒸留塔に対して予測した予測補正温
度との差異を外乱として演算する信号演算手段と、 前記信号演算手段より次々に出力される外乱から外乱の
差分を演算１−る外乱差分演算手段と、前記外乱の差分
のデータをサンプリングして所定の演算式により、過去
の外乱系列の差分を表すパラメータを演算するパラメー
タ同定手段と、前記求められたパラメータに基づき、所
望のステップ先での外乱の差分を予測する予測手段と、
−４−記信号演算手段で求められた外乱に、前記予測さ
れた外乱の差分を加算する信号加算手段と、当該蒸留塔
に対する設定値及び、前記予測した外乱に基づいて該蒸
留塔の操作量を演算する操作量演算手段と、 を備えたことを特徴とする。
げ時には、流量調整等の運転条件を試行錯誤によって決
めているため、安定した生産か行えるまでに非常に長い
時間を必要とした。又、通常の運転状態に移行した後に
おいても、原料の多様化により原料組成が変動するため
、数時間毎に脂肪酸の純度を分析し、運転条件を変更す
る必要があった。しかも、例えば蒸発塔１００に対して
運転条件を変更し７たとき、この運転条件の変更が下流
の蒸発塔２００，３００に外乱どして伝わるので、シス
テム全体を安定状態に保つにはかなりの困難を伴った。 このように従来のシステムンこおいては、立ち上がり時
における流量調整や、原料組成の変動、及び原料組成の
変化に対する運転条件の変更等がシステムに対して外乱
として作用するので、安定した運転維持が困難であり、
生産能力の低下を招いていた。 そこでこのような外乱による影響を排除すへく、従来は
、予測した制御目標値と実際の検出値との差異を外乱ど
して捕らえ、この外乱量を前記制御目標竜に付加させる
制御をとっているが、制御の結果から外乱を求める制御
法では、外乱自体が変化する場合には的確な制御を行な
うことがてきなかった。 この発明は、」二連した問題点をなくすためになされた
ものであり、システムに作用する外乱を予測し制御する
ことにより、立ち−にげ時間を短縮し、かつ安定した運
転を維持できる脂肪酸蒸留方法及びその装置を提供する
ことを目的とする。 【課題を解決するための手段】 この発明の脂肪酸蒸留方法は、蒸留装置を用い、種々の
成分を持つ油脂原料から単一脂肪酸を連続的に蒸留する
方法であって、 蒸留塔に対して予測した温度と実際の検出温度との差異
を外乱として検出し、核外乱の系列から外乱の差分を求
め、核外乱の差分のデータをサンプリングして所定の演
算式により、過去の外乱系列の差分を表すパラメータを
求め、該パラメータに基づき、所望のステップ先での外
乱を予測し、当該蒸留塔に対する設定値と、前記予測し
た外乱とに基づいて該蒸留塔の操作量を演算することを
特徴とする。 この発明の脂肪酸蒸留装置は、種々の成分を持つ油脂原
料から単一脂肪酸を連続的に蒸留する脂肪酸蒸留装置で
あって、 従属的に接続された各蒸留塔の検出温度に基づいて得た
補正温度と、面３己蒸留塔に対して予測した予測補正温
度との差異を外乱として演算する信号演算手段と、 前記信号演算手段より次々に出力される外乱から外乱の
差分を演算１−る外乱差分演算手段と、前記外乱の差分
のデータをサンプリングして所定の演算式により、過去
の外乱系列の差分を表すパラメータを演算するパラメー
タ同定手段と、前記求められたパラメータに基づき、所
望のステップ先での外乱の差分を予測する予測手段と、
−４−記信号演算手段で求められた外乱に、前記予測さ
れた外乱の差分を加算する信号加算手段と、当該蒸留塔
に対する設定値及び、前記予測した外乱に基づいて該蒸
留塔の操作量を演算する操作量演算手段と、 を備えたことを特徴とする。
この発明になる脂肪酸蒸留装置の動作を以下の実施例に
基づき詳細に説明ケる。 第１図は、この発明の脂肪酸蒸留方法を適用１゜た装置
の一実施例を示すシステム図であり、蒸留塔２００の系
統についてのみ示１力こ。尚、蒸留塔３００にいても蒸
留塔２００と同一の制御方式が採用され、一方、蒸留塔
１００については、蒸留塔２００，３００に影響を及ぼ
さない様な領域で留出量及びたきにげ量を一定にする運
転を行う。 又、第１図において第５図と対応する部分については同
一の符号を付している。 ２０４は、補正温度演算器であり、蒸留塔２００内の温
度Ｔ及び圧力Ｐを検出する温度検出器２０５及び圧力検
出器２０６よりの検出信号を取り込み、補正温度Ｔｃを
演算する補正温度演算器であり、演算式を次式に示す。 Ｔｃ＝Ｔ＋に−Ｐ−Ｚ”−Ｂ −（１）ここで、Ｋ
、＋１は補正用定数であり、ｚ−ｎは、圧力１〕ど温度
Ｔとの動的なずれをキャンセルするために必要な遅延演
算子である。 ところで、別途、ノミュレーションで行った結果による
と、蒸留塔２００，３００についてはシステムで制御ケ
へき留出組成は、主に塔内温度Ｔとの間にかなり高ゲイ
ンで直線性の関係があることがわかったので、本ソステ
ムでは制御量として塔内温度Ｔを採用するようにしたが
、塔内圧力Ｐも灯内温度Ｔに影響を及ぼすことがわかっ
ているので、この塔内圧力Ｉ〕による影響を排除すへく
、上記の（＋）式にて、塔内温度Ｔを塔内圧力Ｐで補正
した補正温度Ｔｃを求めている。 ２０７は、Ｌ −Ｄ演算器であり、後述のモデル予測制
御器２５０より操作量として与えられる気液比Ｌ ／（
Ｌ ＋ Ｄ ）と、レシーバ２０２のレベルコントロー
ラ２０８よりの抜き出し量である受器抜き出し量Ｆ１と
から、次式により、レシーバ２０２から蒸留塔２００へ
の還流量りと、レシーバ２０２よりの留出量りとを演算
する。 Ｄ ＝ Ｆ 、−Ｌ ・ （３）この
ように互いに非干渉効果のある、気液比と、後述するた
き上げ量に相当する受器抜き出し量Ｆ、とを用いて留出
組成及び、必要に応じ缶出組成を制御した場合、原料流
量の変動に強いという報告があり、本プロセスの制御に
好都合である。 還流量■７と留出ｆｆ１Ｄとの信号は、それぞれ還流バ
ルブ２０９．留出バルブ２１０に対する流量コントロー
ラ２１１，２１２に送出される。 尚、蒸留塔２００に、１３ ｔ−Ｊるたき上げ量■は直
接測定できないので、プロセスにて実際に測定した還流
量■、と、留出量りとを加算器２１３にて加算し、その
加算信号（１，４−Ｄ ）をフィルタ２１４にてその高
周波成分を除去して、たき」ユげｍの信号として用いて
おり、この信号は、リボイラ２０１にスヂームを通ずバ
ルブ２１５の流量コントローラ２１６を制御するスヂー
ム制御器２１７に人力される。 ２１８は、バルブであり、蒸留塔２００内の液相レベル
を検１ｊＩするレベルコントローラ２１９の検出信号に
括づき、缶出成分（ここでは低級脂肪酸を除いた脂肪酸
）を吐出する。吐出された脂肪酸は、第５図図示の蒸留
塔３００へ送出される。 上記のモデル予測制御器２５０の詳細構成を第２図の破
線内に示している。 第２図において、２５１は、目標軌跡演算器であり、設
定値Ｒと、前述した補正温度演算器２０４よりの補正温
度Ｔｃとから次式に示す補正温度演算器ｕＹｒを演算す
る。 Ｙｒ（ｔ＋ｉ）＝α” Ｌ＋ｋ）、Ｔｃ（ｔ）＋（１
−α（１−１−＋］））Ｒ（ｔ＋ｉ） −（４）２５
２は、操作量演ｐ器であり、前記補正温度目標軌跡Ｙｒ
と、後述ずろ予測した外乱値ｄどに基づき次式から外乱
を含んだ、外乱付き予測値Ｙｐを演算し、 Ｙｐ＝Ｙｍ＋ｄ −（５）（Ｙｍは後述す
る予測Ｎｌｉ正温度） 次式の評価関数、 Ｙｌ）−Ｙｒ１２−最小 −＝ （６）を用いて前記
の気液比である、操作量ΔＵｎを、次式から求める。 ΔＵｎ＝（Ａｍ’ ・Ａｍ）’ ・Ａｍ’（Ｙｒ−Ｙｍ
−ｄＡ［ｌΔＵｏ） ・・（７）（Ａ、ｍ
、Ａ３は対象プロセスの数式モデル、Ａｍは行列Ａ、ｍ
の転置行列） この操作量ΔＵｎは、−上記のＬ −Ｄ演算器２０７に
送出されるとともに、補正温度予測器２５３に送出され
る。この補正温度予測器２５３においては、操作量ΔＵ
ｎと過去の系列の操作量△Ｕｏとから、次式により、予
測補正温度Ｙｍを演算する。 Ｙｍ＝Ｙｍｏ＋Ａｍ△Ｕ ｎ ＋ Ａ、 ｏ△Ｕｏ
−（８）Ｌ−Ｄ演算器２０７では、既述したように操作
量ΔＵｎ及びレンーバ抜き出し量Ｆ、から還流ｉｔ Ｌ
と留出量りとを演算し、第１図に示したシステム（第２
図では蒸留プロセス部２２０のブロックにて記す）に送
出する。この蒸留プロセス部２２０より検出される塔内
温度Ｔと塔内圧力Ｐとから、上記の補正温度演算器２０
４にて補正６ｎ度′ＦＣが演算される。 この補正温度ＴＣと、前記補正温度予測器２５３より出
力される予測補正温度Ｙｍとは、信号加算器２５７１に
入力さね、外乱ｄどして両信号の差分が演算される。２
５５は、外乱差分演算器であり、外乱ｄ（ｔ）と前回の
外乱ｄ（ｔ −１，）ｉこ基づき、次式により外乱の差
分Δｄを演算する。 Δｄ（ｔ）＝ｄ（ｔ）−ｄ（ｔ−１） −（９
）２５６は、同定機構部であり、前記外乱の差分Δｄと
、次式の評価関数、 ξ“・Ｗ・ξ−最小 （１０）（Ｗはデータ
に対する重み係数、Ｏ＜Ｗ＜１）とを用いて、次式より
、前記過去の外乱系列の差分を表すモデルパラメータμ
ｊを求める。 ｐ （ｔ）−（Ｄｍ’ ・Ｗ−Ｄｍ） ’（Ｄｍ’ ・
Ｗ ・Δａ（ｔ））（１２） １ この（１２）式は、バッチ方式の最小２乗法による同定
を行うものであり、前記外乱の差分Δｄのデータをサン
プリングする毎にこの（１２）式を用いてモデルパラメ
ータμｉを同定する。 （１０）式中のξはホワイトノイズであり、次式で又、 （１２）式中のＤｍは、 （１３）式における左辺第 ２ ２項目のマトリックスである。 ２１５７は、予測機構部てあり、外乱の差分Δｄ及び、
過去からの外乱系列に対する自己回帰モデル（Ａｌ’（
モデル）のパラメータμｉを用い、次式より予測した次
ステツプの外乱Δｔｌ（ｔ＋１．、）を演算する。 １５８は信号加算器であり、外乱ｄど予測外乱Δｄとか
ら、次式を用いて上述１．た（５）式中の予予測外乱値
ｄを演算する。 ｄ（ｔ＋１ ）＝ｄ（ｔ）＋Δｄ（ｔ→−１） ・
（１５）以上説明した第２図のモデル予測制御器２５０
においては、操作量演算器２５２に対する補正項として
、予測補正温度Ｙｍと実測値である補正温度Ｔｃとの差
異である外乱を用いるのではなく、この外乱から求めた
ｌステップ先の外乱の予測値ｄを用いるようにしたので
、発生し得る外乱に対し的確な制御指令を出すことがで
き、このようなモデル予測制御器２５０を組み込んだ第
１図のシステムにおいては、外乱の影響を排除でき、純
度のバラツギがなく、かつ高純度の脂肪酸の蒸留が可能
となる。尚、外乱の予測値ｄとしては、１ステンプ先以
外に随意の数ステップ先としてもよい。 第３図（Ａ）は、本システムで得られた脂肪酸の不純物
組成の実測値を示すグラフであり、第３図（■３）の従
来の手動制御によるものと比較してわかるように、本シ
ステムでは、不純物組成の値が小さく、かつバラツキも
少なく、１５％の不純物規格目標値を達成している。 第４図（Ａ、）は、本システムを１４目間にわたって運
転させたときの稼働状況を示すバーグラフであり、第４
図（Ｂ）の従来の手動制御によるものと比較してわかる
ように、立し−１−げ時間及び調整時間が短くなってお
り、それ故、従来稼働率約７０％だったのに対して本シ
ステムでは約９３％もの高い値を示した。
基づき詳細に説明ケる。 第１図は、この発明の脂肪酸蒸留方法を適用１゜た装置
の一実施例を示すシステム図であり、蒸留塔２００の系
統についてのみ示１力こ。尚、蒸留塔３００にいても蒸
留塔２００と同一の制御方式が採用され、一方、蒸留塔
１００については、蒸留塔２００，３００に影響を及ぼ
さない様な領域で留出量及びたきにげ量を一定にする運
転を行う。 又、第１図において第５図と対応する部分については同
一の符号を付している。 ２０４は、補正温度演算器であり、蒸留塔２００内の温
度Ｔ及び圧力Ｐを検出する温度検出器２０５及び圧力検
出器２０６よりの検出信号を取り込み、補正温度Ｔｃを
演算する補正温度演算器であり、演算式を次式に示す。 Ｔｃ＝Ｔ＋に−Ｐ−Ｚ”−Ｂ −（１）ここで、Ｋ
、＋１は補正用定数であり、ｚ−ｎは、圧力１〕ど温度
Ｔとの動的なずれをキャンセルするために必要な遅延演
算子である。 ところで、別途、ノミュレーションで行った結果による
と、蒸留塔２００，３００についてはシステムで制御ケ
へき留出組成は、主に塔内温度Ｔとの間にかなり高ゲイ
ンで直線性の関係があることがわかったので、本ソステ
ムでは制御量として塔内温度Ｔを採用するようにしたが
、塔内圧力Ｐも灯内温度Ｔに影響を及ぼすことがわかっ
ているので、この塔内圧力Ｉ〕による影響を排除すへく
、上記の（＋）式にて、塔内温度Ｔを塔内圧力Ｐで補正
した補正温度Ｔｃを求めている。 ２０７は、Ｌ −Ｄ演算器であり、後述のモデル予測制
御器２５０より操作量として与えられる気液比Ｌ ／（
Ｌ ＋ Ｄ ）と、レシーバ２０２のレベルコントロー
ラ２０８よりの抜き出し量である受器抜き出し量Ｆ１と
から、次式により、レシーバ２０２から蒸留塔２００へ
の還流量りと、レシーバ２０２よりの留出量りとを演算
する。 Ｄ ＝ Ｆ 、−Ｌ ・ （３）この
ように互いに非干渉効果のある、気液比と、後述するた
き上げ量に相当する受器抜き出し量Ｆ、とを用いて留出
組成及び、必要に応じ缶出組成を制御した場合、原料流
量の変動に強いという報告があり、本プロセスの制御に
好都合である。 還流量■７と留出ｆｆ１Ｄとの信号は、それぞれ還流バ
ルブ２０９．留出バルブ２１０に対する流量コントロー
ラ２１１，２１２に送出される。 尚、蒸留塔２００に、１３ ｔ−Ｊるたき上げ量■は直
接測定できないので、プロセスにて実際に測定した還流
量■、と、留出量りとを加算器２１３にて加算し、その
加算信号（１，４−Ｄ ）をフィルタ２１４にてその高
周波成分を除去して、たき」ユげｍの信号として用いて
おり、この信号は、リボイラ２０１にスヂームを通ずバ
ルブ２１５の流量コントローラ２１６を制御するスヂー
ム制御器２１７に人力される。 ２１８は、バルブであり、蒸留塔２００内の液相レベル
を検１ｊＩするレベルコントローラ２１９の検出信号に
括づき、缶出成分（ここでは低級脂肪酸を除いた脂肪酸
）を吐出する。吐出された脂肪酸は、第５図図示の蒸留
塔３００へ送出される。 上記のモデル予測制御器２５０の詳細構成を第２図の破
線内に示している。 第２図において、２５１は、目標軌跡演算器であり、設
定値Ｒと、前述した補正温度演算器２０４よりの補正温
度Ｔｃとから次式に示す補正温度演算器ｕＹｒを演算す
る。 Ｙｒ（ｔ＋ｉ）＝α” Ｌ＋ｋ）、Ｔｃ（ｔ）＋（１
−α（１−１−＋］））Ｒ（ｔ＋ｉ） −（４）２５
２は、操作量演ｐ器であり、前記補正温度目標軌跡Ｙｒ
と、後述ずろ予測した外乱値ｄどに基づき次式から外乱
を含んだ、外乱付き予測値Ｙｐを演算し、 Ｙｐ＝Ｙｍ＋ｄ −（５）（Ｙｍは後述す
る予測Ｎｌｉ正温度） 次式の評価関数、 Ｙｌ）−Ｙｒ１２−最小 −＝ （６）を用いて前記
の気液比である、操作量ΔＵｎを、次式から求める。 ΔＵｎ＝（Ａｍ’ ・Ａｍ）’ ・Ａｍ’（Ｙｒ−Ｙｍ
−ｄＡ［ｌΔＵｏ） ・・（７）（Ａ、ｍ
、Ａ３は対象プロセスの数式モデル、Ａｍは行列Ａ、ｍ
の転置行列） この操作量ΔＵｎは、−上記のＬ −Ｄ演算器２０７に
送出されるとともに、補正温度予測器２５３に送出され
る。この補正温度予測器２５３においては、操作量ΔＵ
ｎと過去の系列の操作量△Ｕｏとから、次式により、予
測補正温度Ｙｍを演算する。 Ｙｍ＝Ｙｍｏ＋Ａｍ△Ｕ ｎ ＋ Ａ、 ｏ△Ｕｏ
−（８）Ｌ−Ｄ演算器２０７では、既述したように操作
量ΔＵｎ及びレンーバ抜き出し量Ｆ、から還流ｉｔ Ｌ
と留出量りとを演算し、第１図に示したシステム（第２
図では蒸留プロセス部２２０のブロックにて記す）に送
出する。この蒸留プロセス部２２０より検出される塔内
温度Ｔと塔内圧力Ｐとから、上記の補正温度演算器２０
４にて補正６ｎ度′ＦＣが演算される。 この補正温度ＴＣと、前記補正温度予測器２５３より出
力される予測補正温度Ｙｍとは、信号加算器２５７１に
入力さね、外乱ｄどして両信号の差分が演算される。２
５５は、外乱差分演算器であり、外乱ｄ（ｔ）と前回の
外乱ｄ（ｔ −１，）ｉこ基づき、次式により外乱の差
分Δｄを演算する。 Δｄ（ｔ）＝ｄ（ｔ）−ｄ（ｔ−１） −（９
）２５６は、同定機構部であり、前記外乱の差分Δｄと
、次式の評価関数、 ξ“・Ｗ・ξ−最小 （１０）（Ｗはデータ
に対する重み係数、Ｏ＜Ｗ＜１）とを用いて、次式より
、前記過去の外乱系列の差分を表すモデルパラメータμ
ｊを求める。 ｐ （ｔ）−（Ｄｍ’ ・Ｗ−Ｄｍ） ’（Ｄｍ’ ・
Ｗ ・Δａ（ｔ））（１２） １ この（１２）式は、バッチ方式の最小２乗法による同定
を行うものであり、前記外乱の差分Δｄのデータをサン
プリングする毎にこの（１２）式を用いてモデルパラメ
ータμｉを同定する。 （１０）式中のξはホワイトノイズであり、次式で又、 （１２）式中のＤｍは、 （１３）式における左辺第 ２ ２項目のマトリックスである。 ２１５７は、予測機構部てあり、外乱の差分Δｄ及び、
過去からの外乱系列に対する自己回帰モデル（Ａｌ’（
モデル）のパラメータμｉを用い、次式より予測した次
ステツプの外乱Δｔｌ（ｔ＋１．、）を演算する。 １５８は信号加算器であり、外乱ｄど予測外乱Δｄとか
ら、次式を用いて上述１．た（５）式中の予予測外乱値
ｄを演算する。 ｄ（ｔ＋１ ）＝ｄ（ｔ）＋Δｄ（ｔ→−１） ・
（１５）以上説明した第２図のモデル予測制御器２５０
においては、操作量演算器２５２に対する補正項として
、予測補正温度Ｙｍと実測値である補正温度Ｔｃとの差
異である外乱を用いるのではなく、この外乱から求めた
ｌステップ先の外乱の予測値ｄを用いるようにしたので
、発生し得る外乱に対し的確な制御指令を出すことがで
き、このようなモデル予測制御器２５０を組み込んだ第
１図のシステムにおいては、外乱の影響を排除でき、純
度のバラツギがなく、かつ高純度の脂肪酸の蒸留が可能
となる。尚、外乱の予測値ｄとしては、１ステンプ先以
外に随意の数ステップ先としてもよい。 第３図（Ａ）は、本システムで得られた脂肪酸の不純物
組成の実測値を示すグラフであり、第３図（■３）の従
来の手動制御によるものと比較してわかるように、本シ
ステムでは、不純物組成の値が小さく、かつバラツキも
少なく、１５％の不純物規格目標値を達成している。 第４図（Ａ、）は、本システムを１４目間にわたって運
転させたときの稼働状況を示すバーグラフであり、第４
図（Ｂ）の従来の手動制御によるものと比較してわかる
ように、立し−１−げ時間及び調整時間が短くなってお
り、それ故、従来稼働率約７０％だったのに対して本シ
ステムでは約９３％もの高い値を示した。
以］−説明したように、この発明は、外乱の系列から随
意のステップ先の外乱の予測値を求め、この予測値を補
正項として操作量を得るようにしたので、変動する外乱
に対して的確な制御が可能となり、安定した運転を維持
できるとともに、立ち１−げ時間をも短縮でき、ソステ
ノ、の稼動率が向上づ−る。
意のステップ先の外乱の予測値を求め、この予測値を補
正項として操作量を得るようにしたので、変動する外乱
に対して的確な制御が可能となり、安定した運転を維持
できるとともに、立ち１−げ時間をも短縮でき、ソステ
ノ、の稼動率が向上づ−る。
第１図はこの発明の脂肪酸蒸留方法を適用した装置の一
実施例を示すシステム図、第２図は、第１図のシステム
に適用されろモデル予測演算器の−・例を示す制御ブ［
Ｊンク図、第３図（Ａ）は、本発明のソステｌ、で得た
脂肪酸の不純物組成を示す図、第３図（Ｂ）は、従来の
システムで得た脂肪酸の不純物組成を示４−図、第４図
（Ａ、）は、本システムにおける稼働状況を示すバーグ
ラフ、第４図（Ｂ）は、従来のシステムにおける稼働状
況を示すバーグラフ、第５図は、従来の脂肪酸蒸留シス
テムを示す図である。 １００．２００，３００・・蒸留塔、 ２０１・・・リボイラ、２０２ レノーバ、２０４・補
正温度演算器、２０５ ・温度検出器、５ ２０６・圧力検出器、２０７ ２１３・・・信号加算器、２１４ ２１７・・スヂーム制御器、 ２２０・蒸留プロセス、 ２５０ ・モデル予測制御器、 ２５１・・目標軌跡演算器、 ２５２ 操作量演算器、 ２５３ ・補正温度予測器、 ２５４．２５８ 信号加算器、 ２５５・外乱差分演算器、２５ ２５７ 予測機構。 Ｌ−Ｄ演算器、 フィルタ、 同定機構、
実施例を示すシステム図、第２図は、第１図のシステム
に適用されろモデル予測演算器の−・例を示す制御ブ［
Ｊンク図、第３図（Ａ）は、本発明のソステｌ、で得た
脂肪酸の不純物組成を示す図、第３図（Ｂ）は、従来の
システムで得た脂肪酸の不純物組成を示４−図、第４図
（Ａ、）は、本システムにおける稼働状況を示すバーグ
ラフ、第４図（Ｂ）は、従来のシステムにおける稼働状
況を示すバーグラフ、第５図は、従来の脂肪酸蒸留シス
テムを示す図である。 １００．２００，３００・・蒸留塔、 ２０１・・・リボイラ、２０２ レノーバ、２０４・補
正温度演算器、２０５ ・温度検出器、５ ２０６・圧力検出器、２０７ ２１３・・・信号加算器、２１４ ２１７・・スヂーム制御器、 ２２０・蒸留プロセス、 ２５０ ・モデル予測制御器、 ２５１・・目標軌跡演算器、 ２５２ 操作量演算器、 ２５３ ・補正温度予測器、 ２５４．２５８ 信号加算器、 ２５５・外乱差分演算器、２５ ２５７ 予測機構。 Ｌ−Ｄ演算器、 フィルタ、 同定機構、
Claims (2)
- （１）蒸留装置を用い、種々の成分を持つ油脂原料から
単一脂肪酸を連続的に蒸留する方法であって、 蒸留塔に対して予測した温度と実際の検出温度との差異
を外乱として検出し、該外乱の系列から外乱の差分を求
め、該外乱の差分のデータをサンプリングして所定の演
算式により、過去の外乱系列の差分を表すパラメータを
求め、該パラメータに基づき、所望のステップ先での外
乱を予測し、当該蒸留塔に対する設定値と、前記予測し
た外乱とに基づいて該蒸留塔の操作量を演算することを
特徴とする脂肪酸蒸留方法。 - （２）種々の成分を持つ油脂原料から単一脂肪酸を連続
的に蒸留する脂肪酸蒸留装置であって、従属的に接続さ
れた各蒸留塔の検出温度に基づいて得た補正温度と、前
記蒸留塔に対して予測した予測補正温度との差異を外乱
として演算する信号演算手段と、 前記信号演算手段より次々に出力される外乱から外乱の
差分を演算する外乱差分演算手段と、前記外乱の差分の
データをサンプリングして所定の演算式により、過去の
外乱系列の差分を表すパラメータを演算するパラメータ
同定手段と、前記求められたパラメータに基づき、所望
のステップ先での外乱の差分を予測する予測手段と、上
記信号演算手段で求められた外乱に、前記予測された外
乱の差分を加算する信号加算手段と、当該蒸留塔に対す
る設定値及び、前記予測した外乱に基づいて該蒸留塔の
操作量を演算する操作量演算手段と、 を備えたことを特徴とする脂肪酸蒸留装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24739189A JPH03109902A (ja) | 1989-09-22 | 1989-09-22 | 脂肪酸蒸留方法及びその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24739189A JPH03109902A (ja) | 1989-09-22 | 1989-09-22 | 脂肪酸蒸留方法及びその装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03109902A true JPH03109902A (ja) | 1991-05-09 |
Family
ID=17162732
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24739189A Pending JPH03109902A (ja) | 1989-09-22 | 1989-09-22 | 脂肪酸蒸留方法及びその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03109902A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100440081C (zh) * | 2006-12-26 | 2008-12-03 | 浙江大学 | 空分塔的广义预测控制系统及方法 |
| JP2011511819A (ja) * | 2008-02-13 | 2011-04-14 | ルルギ・ゲーエムベーハー | 脂肪族アルコールの製造方法 |
| JP2015085401A (ja) * | 2013-10-28 | 2015-05-07 | 本田技研工業株式会社 | 作業方法及び作業装置 |
| JP2019524436A (ja) * | 2016-08-04 | 2019-09-05 | コベストロ、ドイチュラント、アクチエンゲゼルシャフトＣｏｖｅｓｔｒｏ Ｄｅｕｔｓｃｈｌａｎｄ Ａｇ | 精留カラムの制御方法 |
-
1989
- 1989-09-22 JP JP24739189A patent/JPH03109902A/ja active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN100440081C (zh) * | 2006-12-26 | 2008-12-03 | 浙江大学 | 空分塔的广义预测控制系统及方法 |
| JP2011511819A (ja) * | 2008-02-13 | 2011-04-14 | ルルギ・ゲーエムベーハー | 脂肪族アルコールの製造方法 |
| JP2015085401A (ja) * | 2013-10-28 | 2015-05-07 | 本田技研工業株式会社 | 作業方法及び作業装置 |
| JP2019524436A (ja) * | 2016-08-04 | 2019-09-05 | コベストロ、ドイチュラント、アクチエンゲゼルシャフトＣｏｖｅｓｔｒｏ Ｄｅｕｔｓｃｈｌａｎｄ Ａｇ | 精留カラムの制御方法 |
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