WO2015044082A1 - Computer-implementiertes aggregationsverfahren sowie verfahren, computersystem und computerprogramm zur betriebsüberwachung von chemieindustrieeinrichtungen - Google Patents

Computer-implementiertes aggregationsverfahren sowie verfahren, computersystem und computerprogramm zur betriebsüberwachung von chemieindustrieeinrichtungen Download PDF

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WO2015044082A1
WO2015044082A1 PCT/EP2014/070118 EP2014070118W WO2015044082A1 WO 2015044082 A1 WO2015044082 A1 WO 2015044082A1 EP 2014070118 W EP2014070118 W EP 2014070118W WO 2015044082 A1 WO2015044082 A1 WO 2015044082A1
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WO
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chemical industry
stream
aggregation
unit
computer
Prior art date
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PCT/EP2014/070118
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English (en)
French (fr)
Inventor
Kai DADHE
Dennis FERDINAND
Carmen BIEHL
Christof HAANE
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Evonik Industries AG
Original Assignee
Evonik Industries AG
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric

Definitions

  • the present invention relates to a computer-implemented aggregation method for forming and storing at least one aggregation for an access stream (also called input stream) and / or an outgoing stream (also called output stream) of at least one mass flow and / or Energy flow flowing through a directed connection between two units of a chemical industry facility for at least one unit of the chemical industry facility, and a computer-implemented process based thereon and a computer system also based thereon, respectively, for operation monitoring of chemical industry facilities.
  • an access stream also called input stream
  • an outgoing stream also called output stream
  • Processing unit (so-called process unit), as well
  • product and business unit product and business unit
  • key figures for the categories are discussed and, as an important aspect for the breakdown of process discrepancies, the division of the key figures into categories is given.
  • the categories are not subject to a hierarchical selection, but are chosen freely and partly independently of each other, so that different key figures are defined in each category.
  • no generic characteristic system is shown over different hierarchical levels, which would permit the information technology modeling of a chemical industry installation operating as a composite system and thus of a monitoring system for such a system.
  • the concrete use of parameters in a hierarchical compound system of the chemical industry is therefore never described to this day.
  • the state of the art does not disclose whether and, if so, in what manner such parameters can be detected in a chemical industry device, in particular in such a composite system, or can be determined from detected, preferably automatically measured, primary quantities in order to initially set up the device. for example, to monitor certain values for such parameters and, as a result, possibly zess Trustung and / or process optimization of the chemical industry equipment to make.
  • VDI 4597 Framework Directive VDI 4598 and VDI 4599.
  • This object is first achieved by a computer-implemented method for forming and storing at least one aggregation for an access stream (also called input stream) and / or an outgoing stream (also called output stream) of at least one mass flow and / or energy giestroms, which flows through a directed connection between two units of a chemical industry device for at least one unit of the chemical industry device according to claim 1, by allowing this method to provide both (mass or energy, preferably also information) access streams, as well as (mass or energy, preferably also information) outgoing streams for a respective unit that is located at a particular hierarchical level of a composite chemical industry device so aggregate that the in the respective unit, only internally flowing mass or energy flows (preferably also information flows [also called information flows]) are masked out by only considering the currents relevant at the respective hierarchical level.
  • an access stream also called input stream
  • an outgoing stream also called output stream
  • a data structure - namely the block data structure - which maps the hierarchy of the respective units of the chemical industry device, this hierarchy is preferably to the standard ANSI / ISA -95.00.01-2010 (IEC 62264-1 Mod) Part 1: Models and Terminology based on the upper level of the company, then on the next lower level the location, after which a lower hierarchical level of operation, then the Finally, on a lower hierarchical level, the subsystem (preferably with corresponding equipment at the lowest hierarchical level) is provided and, on the other hand, a data structure, namely the connection data structure, is provided which controls the directed connections between the real units of the chemical equipment (there often piping for mass flows or power lines such as for electric current or data lines for information streams) in this data structure and thus enables a computer to use these two data structures, which need not necessarily be separated from each other, but also overlap space-overlapping,
  • the storage of the data elements in the respective data structure can take place in any desired manner, be it explicitly or implicitly.
  • a graph can be stored in the memory of a computer by means of a large number of data structures, such as a two-dimensional connection matrix whose indices then represent an implicit storage of the nodes of the graph - in this case the block data elements .
  • about the hierarchy of the units of the chemical device in the block data structure can be represented by the fact that the respective parent block data element the respective parent block data element refers to the respective subordinate block data element or, conversely, the respective subordinate block data element to the it refers to respective superordinate block data element.
  • the superordinate block data element may also contain the respective subordinate block data element, for example if a set or list structure is used as the data structure for the block data elements.
  • the access and outflow streams remaining for the respective unit need only be aggregated in accordance with an aggregation rule, for example by summation, by averaging (not just in the narrower sense of an arithmetic mean, but in the narrower sense of the art also as a geometric mean or as a median or also - for example, if a formation takes place over time, as a sliding means -) or by extreme value formation (minimum or maximum) can happen, which may be particularly useful if, for example, a certain period for the Aggregated should be selected, which is preferably also possible according to the present invention.
  • an aggregation rule for example by summation, by averaging (not just in the narrower sense of an arithmetic mean, but in the narrower sense of the art also as a geometric mean or as a median or also - for example, if a formation takes place over time, as a sliding means -) or by extreme value formation (minimum or maximum) can happen, which may be particularly useful if
  • This aggregation of the respective streams or of the respective stream takes place in such a way that quantities-preferably measured variables-which are assigned to the respective stream (access or exit stream) are detected and aggregated in accordance with the aggregation rule, that is to say added up.
  • a summation over the hierarchy levels can be done, for example, in flow measurements or at cost, whereas at temperatures, pressures and compositions only the formation of an average makes sense. Currents of which a maximum is to be determined, for example, can be steam consumption.
  • an aggregation takes place via the considered block data element of a hierarchy level (according to various possible aggregation rules, which can be used for summation, averaging or extreme value formation) and aggregation over time, both of which are mentioned above species can also be combined with each other.
  • aggregation rules which can be used for summation, averaging or extreme value formation
  • aggregation over time both of which are mentioned above species can also be combined with each other.
  • KPI's Key Performance Indicators
  • KPI's Key Performance Indicators
  • mass, energy or information flow is aggregated for KPI determination
  • economic indicators also economic indicators called
  • Werf represents, such as an information flow with the unit, ßuro '.
  • the aggregation method according to the invention thus provides the technical conditions for monitoring the operation of chemical industry facilities by means of at least one parameter (KPI ), wherein based on at least one stored characteristic determination rule from the one or more aggregations formed according to the above-described method of the present invention for a respective access stream and / or the respective outgoing stream of a respective mass flow and / or Energy flow from one unit or units of the chemical industry
  • KPI technical characteristic
  • one or more aggregations of the mass or energy streams (and / or information streams) must be carried out, which are necessary for the formation of the parameter. Then, the parameter itself can be determined from the aggregations thus formed.
  • the characteristic determination rule for this energy performance indicator is that the aggregated access energy flow of all energies to the respective unit of the chemical industry facility by accumulating over a selected period of time according to the method according to the method according to the invention by the summation mass flow of all products of aggregated by accumulation over the selected period according to the method of the present invention the unit of chemical industry equipment is divided so as to obtain the energy performance indicator for the respective unit of the chemical industry equipment as the technical characteristic.
  • a preferred embodiment of the computer-implemented method for monitoring the operation of chemical industry equipment according to the present invention is characterized in that at least one stock - preferably a stock or level - of a material belonging to a unit of the chemical industry equipment is detected and respectively as that unit of the chemical industry equipment is assigned stored, and that at least one of the technical parameters for monitoring the operation of the chemical industry device is determined at least one of these stocks of the respective material at least one of the respective units of the chemical industry.
  • KPIs can be considered: turnover, yield and / or selectivity
  • Product Loss Indicator Process Loss Indicator
  • inventory turnaround frequency inventory reach, and / or lead time.
  • a computer system for monitoring the operation of chemical industry facilities wherein the computer system at least one computer and at least one processor and at least one computer system memory and at least one detection device for detecting mass flows and / or energy flows - preferably also information streams - by a respective directed connection between two units of the chemical industry device flow, and which according to the invention is characterized in that the computer system is arranged by means of a computer program for carrying out the method according to the invention, preferably so that the computer system, when set up as above in operation is set by at least one processor according to the method described above for forming and storing at least one aggregation for an access stream and / or a leaving stream a mass flow and / or energy flow flowing through a directed connection between two units of a chemical industry device, for at least one unit of the chemical industry device and / or the method according to the invention for operation monitoring of chemical industry facilities according to the present invention.
  • the computer system as a detection device for detecting mass flows and / or energy flows - or information streams - at least one sensor, preferably a flow sensor, such as a mass flow meter or an energy meter for measuring the electrical energy or a power meter for measuring the electrical power ,
  • a flow sensor such as a mass flow meter or an energy meter for measuring the electrical energy or a power meter for measuring the electrical power
  • the detection can also take place, for example if a corresponding sensor for automatic detection is missing, by corresponding input of the data, for example by means of a keyboard.
  • the latter also provides at least one detection device for detecting at least one stock, preferably a stock or a filling level, which belongs to a unit of the chemical industry equipment.
  • a detection device for detecting at least one of the stocks preferably an inventory or a level - listening to a unit of the chemical industry device
  • a level sensor or a weight sensor may be provided. Nevertheless, the detection can also take place here-if, for example, there is still a corresponding sensor for automatic detection-by corresponding input of the data, for example by means of a keyboard.
  • the computer system according to the invention for monitoring the operation of chemical industry facilities in a particularly preferred embodiment according to the present invention at least also have a display device for - preferably graphically illustrated - display the or according to the aggregation rule (s) for the respective access stream and / or serves the respective output current of the respective mass or energy flow of the unit or the units of the chemical industry device aggregation or aggregation and / or according to the characteristic Ermitflungsregel (n) determined characteristic ⁇ ) and on the corresponding sizes preferably - particularly preferably graphically - also presented.
  • the implementation of the present inventive method also serves a computer program having instructions that are set up to carry out the method according to the present invention.
  • a computer program product with a computer program on about a disk as a computer-readable medium ie about a memory stick, such as a USB memory stick or a compact disc (CD) or DVD or the like
  • the computer program is constructed so that it when executed on a (suitable) computer - preferably on a computer system as hereinbefore described described - according to the invention encoded therein according to the inventive method - preferably on at least one processor - performs.
  • the present invention also relates to a computer program product which has a computer program on an electronic signal, in each case after loading the computer program in a (suitable) computer, the computer for carrying out a method according to the present invention is established, since today computer programs are often also for so-called download, so to download on an (electronic) signal, preferably a carrier signal offered or placed on the market.
  • an (electronic) signal preferably a carrier signal offered or placed on the market.
  • FIG. 1 is an illustration of a part of a formal model for modeling a hierarchically structured chemical industry device designed as a composite system in the form of so-called blocks leading to blocks that lead to higher hierarchical blocks and wherein the respective block in its information technology modeling as Storing a block data element in a block data structure in a memory of a computer and each representing a unit of the chemical industry device,
  • FIG. 2 is an illustration of a simple example of the IT modeling of a hierarchically structured chemical industry device as a composite system with associated blocks representing entities of the chemical industry equipment and associated access and exit streams;
  • FIG. 3 shows the schematic representation of a fictitious composite system as an example of a chemical industry device in the same way as shown in FIG. 2, FIG.
  • FIG. 4 shows the structure of a relational database for implementing the data model for the modeling of the notional interconnected system according to FIG. 3 at a glance
  • FIG. 5 shows a so-called Hierarchy-Vienf, a so-called low-view i and a so-called lock-view i on the structure of a relational database for implementing the data model for the modeling of the notional interconnected system according to FIG. 3 in a joint representation
  • Fig. 6 the so-called JrLierarchy-Vien? in Fig. 5 in isolated representation
  • Fig. 9 a so-called Model-Vien ⁇ '
  • FIG. 1 shows, as part of a formal model for modeling a hierarchically structured chemical industry device in the context of the present invention, the illustration of so-called blocks belonging to blocks, which lead to hierarchically higher blocks and wherein the respective block in its information technology modeling is stored as a block data element in a block data structure in a memory of a computer and each represents a unit of the chemical industry device and
  • Fig. 2 shows the representation of a simple example of the information technology modeling a composite system designed as a hierarchically structured chemical industry device with associated blocks blocks, the units represent the chemical industry equipment and associated access and exit streams.
  • Basic components of the present invention and their related modeling constitute streams, namely mass flows, energy streams, or information streams and blocks, the blocks and their informational mapping as block data elements each corresponding to a unit of a chemical industry device, arranged in a hierarchy and the flows flow between aforementioned units of the chemical industry equipment represented by the blocks.
  • this modeling will be given, for which hierarchical levels, streams and blocks are defined. This starts with the concept of hierarchical levels.
  • the hierarchy term used in the context of the present invention is based on the ISA 95 standard, where six different hierarchical levels are defined. These are in descending order:
  • a stream F- denotes a connection between two blocks, ie a stream has a start and end point, start and end points representing blocks. It does not matter on which hierarchy level the start and end blocks are located. Accordingly, streams are defined across hierarchy levels. Modeling the flows quickly reveals the benefits of this definition. In reality, it often happens that a stream flows from a block of a higher hierarchical level, for example a port tank farm, to a lower one, eg a sub-installation. This is possible because of the definition. The start block and the end block must be different, ie a stream can not end in the same block in which it started. A division or branching of a stream is not possible. There is always only one stream with a defined beginning and end. If a division of a current must be mapped, then one must additional block is added, in which a current is received and two exit again. In summary, this leads to the following definitions.
  • a block B k represents in the system an element of a particular hierarchy level of the chemical industry equipment, or may also represent a hierarchical level (eg Enterprise). There is no limit to the number of blocks on the respective hierarchy levels. Only the number of blocks at the highest hierarchical level, the enterprise level, is limited to three (external-in, external-out, and enterprise). Thus, blocks can stand for a company, a location, an enterprise, a plant, a unit or an equipment and are stored in the information-technical modeling according to the invention as block data elements in a block data structure in a memory. Blocks form the start and end points of streams, and this criterion does not have to be met by each block.
  • a hierarchical level eg Enterprise
  • a block of a hierarchy level can also only be flown through so that a stream is input or output current for that block.
  • Each block can be assigned any simple attributes, eg a hold-up, ie a fill level of a container.
  • input and output streams can be defined.
  • a stream for block B k may be an output stream and for block B 2 an input stream.
  • the hierarchy level HE m is directly dependent on a block and results in:
  • variable m can take a value between 1 and 6, since it stands for a fixed depth in the given hierarchy.
  • a value of m-3 means that a block is considered at the third hierarchical level.
  • a parent block can contain several blocks.
  • One exception is the highest Hierarchy level [m - 1). Blocks on this hierarchy level have no parent block. This structure is to be understood as a hierarchical tree structure. This leads to the definition for the parent block:
  • parent block definition must be extended.
  • a consideration of the parent block parent block requires the double use of the parent block rule, which in the following notation is represented by a superscript two:
  • the path of a block contains all parent blocks that are unique to the block, including the top-level block. This leads to the following general definition of a path:
  • FIG. 1 The example shown in FIG. 1 is used to explain what is meant by a path.
  • blocks are arranged in a tree structure on the left side of the illustration. Based on the superscript m, the respective hierarchy level can be determined.
  • On the right side is a table containing the respective path. This is explained on the basis of the block with the code number (in this case the sub-index of B) 5 of the hierarchy level 3 [m- 3].
  • To the path of block 5 thus belongs the parent block B 2 and the parent block B j of the block B 3 :
  • a block is always associated with a particular hierarchical level.
  • block A may be assigned to hierarchy level A, block B to hierarchical level B and block C and D to hierarchical level C.
  • the inner block is always at least one hierarchical level lower than the comprehensive block.
  • block B may be considered to be at hierarchy level B, whose hierarchical level is lower than that of block A, but at the same time higher than that of blocks C and D. If the currents are additionally considered, it is clear that Currents (called input currents) and outgoing currents (so-called output currents).
  • a special feature is the current between block C and block D.
  • access and outgoing flows are defined in general and in terms of blocks, whereby the definition of the access streams (input streams) and then of the outgoing streams (output streams) takes place first.
  • F j is an input stream for a block k (B y of hierarchy level m (HE, ⁇ )) if F j does not start in B k of HE m or a hierarchy level lower than HE m within B k and in B k the HE m or a lower hierarchical level HE m ends within the B k .
  • an access stream can therefore also be an access stream (input stream) for several hierarchy levels, but it always ends in a specific block.
  • the set ⁇ 1 of all access streams (input streams) of a block k of the hierarchical level m the following applies:
  • Fl F is an access stream (input stream) of the hierarchical level A and of block A (B ⁇ , the hierarchical level B and of block B (B B ) as well as the hierarchical level C and from block C (B c ).
  • F j is an output current for a block k (B ⁇ of the hierarchy level m (HEJ, if F j starts in B k of HE m or in a block lower than HE m within B k and not in B k of the HE m or in a block lower of the HE m within the B k ends.
  • a output stream (output stream) can therefore by definition also be a departure stream for several hierarchy levels, but it always starts in a particular block
  • (B K ) [Fj G ⁇
  • Ff 3 is an outgoing current (output current) of the hierarchical level A and block A, the hierarchy level B and of block B , as well as the hierarchical level C and of block D.
  • the mathematical formulation is therefore as follows:
  • Streams such as access or exit streams, each of which can be in the form of a mass flow, an energy stream or an information stream, can be determined by certain measurable quantities, such as flows, temperatures, pressures, costs, etc. (in terms of information technology, this is referred to here also characterized by an attribute) (in terms of information technology, attributieri).
  • certain (measuring) quantities are assigned to a current, which can also be detected by means of suitable measuring sensors.
  • Each stream must be assigned at least one such (measurement) size be.
  • Blocks which represents a unit of the chemical industry equipment, may or may not be characterized by such a (measurement) size, since blocks are used in the model formation used according to the present invention mainly as start and end points for the streams (FIG. between them). Also, the blocks and the streams (possibly) differ in size (measurement) of their kind. Blocks can - at any given time in each case considered - be assigned static variables, such as stock sizes, such as a fill level [attributieri].
  • a stream can not be assigned such a static (measured) quantity as a fill level, and vice versa a block has no flow rate in liters per minute, but it is very well attributable to a corresponding stream as (measurement) size butteren) is.
  • different aggregation rules are used for the respective (measured) quantities. For example, it can be aggregated by summing up (measurement) quantities. For others, it makes sense to aggregate via an average (be it the arithmetic mean, be it the geometric mean or even the median) of the respective (measurement) variable (s) or a corresponding extreme value (such as maximum or minimum) of the ( Meß) size (s) to form this.
  • a summation takes place over the hierarchy levels, for example in the case of flow measurements or costs, whereas for assigned (measured) variables such as temperatures, pressures or compositions, the formation of an average value may be expedient. Determining a maximum of the (measuring) variable (s) may be useful, for example, for steam consumption.
  • the aggregation is first defined via a respective block of the considered hierarchy level.
  • n stands for the number of streams which are considered in the sum.
  • Aggregations in which a maximum of the (measured) size (s) is determined (category C), are preferably carried out according to the following aggregation rule:
  • (Measured) quantities which are aggregated via averaging (category B) are aggregated in time via the corresponding mean value (for example the arithmetic mean) and (measured) variables which are aggregated via an extremal value formation (eg maximum value formation) temporally aggregated over the corresponding extreme value (eg maximum value) of the sum of the individual streams.
  • the previous aggregation rules without the inclusion of time are extended below by the component of temporal aggregation (so-called complete aggregation). It is important that the temporal aggregation must first be formed. All measured values are previously multiplied by the sampling time t A , which converts a time-related measured value (eg kg / h) into an absolute value (eg kg).
  • the sampling time can be set individually for each individual measuring point in the data model.
  • N stands for the number of observation periods.
  • a period of observation may be a day, a month, or a year.
  • the following simplified formulation applies:
  • EnPFs Energy Performance Indicators
  • the EnPI describes the energy expenditure related to a manufactured product for a particular block B k of a particular hierarchical level m.
  • the EnPI can be determined as follows from the supplied energies and the outbound products according to the following characteristic determination rule:
  • the supplied energy flows are composed for example of different steam streams of different pressure.
  • the conversion of the steam flows into the target unit kWh takes place via the following formula:
  • the EnPI depends on the block B k and the time t.
  • the aggregation over the time and the considered block of the hierarchy level takes place in each case by summation, that is to say the currents are aggregated over the sums by means of their associated (measured) quantities.
  • the conversion X a can be used to determine how much of a component defined in the input stream is still present in the output stream. Mathematically, this can be expressed by the ratio of the amount converted to the amount used. A turnover is defined for a chemical reaction. The conversion should therefore always be between 0-100%, with 100% representing the ideal case, because then the entire reactant was implemented.
  • the following characteristic determination rule for the turnover is also valid for separation sequences.
  • This has the advantage that a turnover can be determined for almost every block in the hierarchy.
  • a guide component x a is defined in the inlet / outlet streams and the conversion is related to the residual content of the conductive component in the outlet streams.
  • the aggregation takes place both via the block of the hierarchy level and over time by way of summation as an aggregation rule.
  • the outgoing streams also include streams, such as exhaust gas, which should not be included in the analysis, sales may only be agreed exhaust gas streams, namely the product streams to be purchased.
  • the calculation of the component mass flow by multiplying by x a must take place before the aggregation steps, since the component mass flow must be aggregated.
  • the characteristic determination rule for the revenue X a is thus:
  • the counter in this example returns the result 30.7.
  • the denominator resolution could be done in the same way. Since the calculation rules of the other parameters (KPPs) contain similar mathematical formulations, this example is exemplary for the following parameters.
  • the yield Y p relates the actual yield of a product with the maximum possible yield according to the stoichiometry.
  • the starting material which reacts most quickly, has a limiting effect on the yield. This is mainly due to the secondary and subsequent reactions. For this reason, the yield and the conversion may also differ, with the yield usually being lower.
  • the yield depends on the block and the time.
  • the x a used in the formula stands for the component part. As with sales, only the product streams are included in the calculation.
  • the difference to the first characteristic determination rule H lies in the counter. Due to the chemical reaction, the component in the starting material (y is not identical to the component in the product (x, since a chemical reaction of the educt takes place.)
  • the calculation instructions are also identically structured.
  • the selectivity describes how much of the reacted educt was actually converted into the desired product. Due to secondary or subsequent reactions, it may be that undesirable products have arisen. Therefore, the highest possible selectivity is desired since this means that much of the starting material has been converted into the desired product.
  • the mass balance factor M B refers to all material flows in the system.
  • the mass balance factor can be used to check whether the mass balance of a system is correct, ie whether the mass of the access flows correlates with that of the outgoing flows. If no notable losses are recorded in a process, the mass balance should be absorbed. Since a process chain can be very long and storage containers may be included at various points, the mass balance will in most cases (depending on the period under consideration) not be fully absorbed. In order to determine on which systems or subsystems this is the priority, the model used here in the context of the present invention is ideal.
  • the mass balance factor is composed of the total access flows and the total outgoing flows, resulting in the following characteristic determination rule:
  • the key figure material efficiency M E is used. This includes all starting materials that are relevant for the production of the product. Material efficiency in other contexts also means material productivity. According to the German Materials Efficiency Agency, material efficiency is understood to mean the ratio of the amount of material in the produced products of the amount of material used in their production.) In the chemical industry and in the following definition, the simplification is meant that the ratio of the main product quantity to the amount of starting material is meant.
  • the material efficiency M E characteristic determination rule can therefore be given as follows:
  • the aggregation of the streams takes place by adding up their respective (measured) quantities both in time and over the block of the hierarchy levels.
  • the material efficiency can be calculated for each block of the model so that a variation of material efficiency found on a high hierarchical level on the lower level blocks can be examined.
  • the optimization can be done selectively depending on the modeling level.
  • the Product Waste Indicator describes product loss, i. Product components that are discharged via waste gas / waste streams. The goal to be achieved is to suffer the least possible product loss. This can be at odds with the parameters (KPIs) that are related to energies.
  • KPIs parameters
  • the PWI depends on the considered block and the time. Both over time and over the block of the hierarchy level are aggregated via the corresponding aggregation rule by means of the summation. The goal is to achieve the lowest possible PWI because this means that little product will leave the system via the exhaust / waste streams. The PWI should therefore be optimized against a value of zero, taking into account other relevant parameters (KPPs).
  • KPPs stock-related parameters
  • KPPs stock-related parameters
  • the inventory turnover rate LU indicates how often an average inventory (here a tank level) is completely emptied and replaced.
  • This characteristic (KPI) is assembled from the warehouse outflows or the total outgoing flows and the average inventory, which corresponds to the average level La.
  • the inventory turnover frequency can be formed by means of the following characteristic determination rule:
  • the level is aggregated over time by means of an aggregation rule for averaging. That is, the levels are averaged over time and then summed over the considered block of the hierarchy level.
  • an aggregation rule for averaging for averaging. That is, the levels are averaged over time and then summed over the considered block of the hierarchy level.
  • the characteristic determination rule of the warehouse area LR is defined as follows:
  • the warehouse reach is determined using the quotient of the average warehouse stock and the average goods issue.
  • the aggregation over time is due to averaging, that is, the mean over time is considered. Subsequently, the results are aggregated by summing them over the considered block of the hierarchy level.
  • the inventory range in the chemical industry plays an important role for the interdependent companies of the network. With a sufficiently high storage range, it is ensured that the subsequent productions can continue to be supplied in the network.
  • the lead time is formed from the quotient of current stock (here assumed as stock) and feedstock throughput.
  • the goal is to achieve the lowest possible turnaround time, i. to have a low circulation stock and to drive a high throughput.
  • the characteristic determination rule is as follows:
  • Circulation inventory) L a (ß k ) (t)
  • the stock in circulation can be understood as the level of the respective container, which must be aggregated in time over the mean and over the block of the hierarchy level over the total.
  • the throughput is reduced to the educt throughput, which usually consists of the main starting material.
  • periods for defective productions can be determined. If, in a measurement before the first production step, an analysis reports that a limit has been exceeded with consequences for the product quality, the plant can not be shut down immediately in a continuous operation of the chemical industry. Taking the throughput time into account, it can be determined when this quantity has passed through the plant. For this period, the product of lower quality can, for example, be placed in a separate container and after normalization of the product Measurements leave the operation in the normal way. This prevents a customer from receiving a product of reduced quality.
  • Fig. 3 shows the schematic representation of a fictitious composite system as an example of a chemical industry device in the same manner as shown in Fig. 2.
  • a modeling rule for a data model will be explained here by way of example with reference to the illustration.
  • the goal here is to model the relationship between the currents, blocks and hierarchical levels in such a way that a characteristic system (KPI's) can be developed that allows monitoring or even control and / or optimization of the composite system shown here.
  • KPI's characteristic system
  • the implementation of the data model takes place here in the form of a relational database, the structure of which can be seen in an overview in FIG. 4 and whose individual components are discussed in greater detail in the course of the discussion of the modeling of the fictitious compound system according to FIG.
  • FIG. 3 different blocks can be seen on different hierarchical levels.
  • this example consists of five different hierarchy levels. The levels are graded inwards. This means that the outer block (company) 1 is located at the highest hierarchical level, the so-called enterprise level, and the example is modeled down to the unit levels, represented by the innermost blocks.
  • Each stream in the illustration is identified by a reference numeral.
  • the drawing shows a block called "Split" Appendix D. This has been introduced by way of example, since the current 16 flows into the systems E and F, but it is assumed that there is only one input measurement for this current. the current is split across the split into the currents 17 and 18.
  • Block 5 represents another special feature, a tank farm.
  • a tank farm there are only storage tanks and as a rule the entry and exit quantities are identical over time, ie there are no reactions or separations. The relationship between the currents and the blocks will be recorded later in tabular form.
  • the first table is called HierarchyDef and can also be found in the overview of FIG. 4, where a 1: N relation is represented by the symbol and an N: 1 relation by the symbol.
  • each block can be assigned a so-called parent block.
  • the above table is composed of three columns, ID_B / ock, BlockName, and ID_ParentBlock.
  • the primary key in this table is the ID block. This column assigns a unique ID to the respective block.
  • ID block assigns a unique ID to the respective block.
  • External-In and Out as well as the company, are at the highest hierarchical level and are therefore subordinated to the parent block with ID 0.
  • ID_Block 1
  • FlowDef table The primary key of this table is in the first column under ID_Flon>. Each column is given a designation such as steam or the substance name of the stream, eg C4 mixture, via the Flow Oescription column. Two foreign keys, that is, a reference to a primary key of another table, are listed in this table by ID_Matenal and ID_Category. The relevant tables will be discussed later.
  • Each stream can be assigned a material and a category. For example, one material would be 3bar steam and the associated category would be energy in this case. This information is needed to filter for materials or categories later when calculating key figures. Thus, a clear differentiation of the currents over two levels is possible.
  • the ⁇ D_SourceBlock forms the starting point and the ID_SinkBlock the endpoint of a stream.
  • the stream with the ID_Flow 1 has, for example, the starting point, or the start block External_In, characterized by the ID_SourceBlock 23 and the end block of the subsystem A, characterized by the ID_SinkBlock 13.
  • the remaining 22 streams can be defined. Due to the recursive definition of the individual blocks in the HierarchyDef table, the respective hierarchy level of the start and end blocks of a stream can be determined.
  • This aspect is important for the later characteristic determination (determination of the KPIs), because thereby be determined can determine for which blocks of the various hierarchy levels the stream is an access or an outgoing stream (input or output stream). For example, stream 1 is an access stream for all hierarchical levels of the respective blocks, whereas stream 16 is an access stream only for certain blocks down to the plant level.
  • MaterialDef table see also the database structure overview in Fig. 4
  • all materials used in the composite according to the embodiment discussed here are recorded. This information is shown approximately in the table below.
  • ID_Matmal The IDs of the left-hand column of the table, labeled ID_Matmal, are the primary key for the material.
  • the column Material contains the simple name. Materials may be, for example, crack C4, 3 bar steam, cost, etc.
  • Ca tegoryDef table The primary key in this table is the ID_Category.
  • the plain name is in the Category column.
  • the category column In total there are three categories, energy, substance and information. For example, in the category of energy, a steam or an electric current may be taken.
  • the category Substance subordinates all streams or blocks that contain information on chemical substances.
  • the category information comprises pure information streams, such as alarm rates.
  • Each stream and certain blocks have different (measurement) quantities, which are also referred to as attributes in the data model. These can include quantities, pressures, temperatures, etc.
  • the A.ttributeDef table (cf., again, the database structure overview of FIG.
  • each attribute is assigned an ID, the primary key, by the ID_Attribute column.
  • the name of the respective attribute is noted in the AttributeName column, eg quantity or temperature.
  • a foreign key is the ID_AttributeEngUnit, which references the AttributeEngUnitDef table, which will be described later.
  • a stream it is possible for a stream to be fed 1,3 butadiene under the material.
  • this does not mean that the stream is composed only of the component 1,3 butadiene, unless it is a pure stream, then the composition and material can be identical.
  • An example in which the differentiation and need for material ordering becomes more apparent is a stream passing under the Crack-C4 material.
  • the Crack-C4 consists of various substances components, which can only be depicted by dividing the attributes into different components in the model.
  • the input of the unit of an attribute in the model usually has to be done initially by hand. This has the advantage that when the unit is changed in the system a faster comparison can be made with the units originally entered manually.
  • the characteristic size determination which is based on this model later, partly uses fixed rules for the conversion of units. This means that when a unit changes, this is very likely reflected in the parameters (KPIs or KPIs). The error can be determined and remedied faster in this way.
  • the AttributeEngUnitDef table see also in Fig. 4
  • the information about the unit of the corresponding attribute is stored:
  • the primary key in this table is the ID that is in the ID_lttributeEngUnit column.
  • the corresponding unit can be read in the -AttributeEngUnit column. This is just an example list of attributes.
  • the table can be expanded as required.
  • the primary key in this table is the ID, ID_FlowMeasuremenfTag.
  • Each individual ID 5 is assigned a measuring point.
  • the first line with the ID 1 is assigned to the measuring point with the AspenTagName Fl 0001.
  • the two foreign keys ID_Flow and ID_Attrib are referenced to the respective table in which this ID is a primary key. In the first line this means that the stream with the ID 1 is assigned the attribute with the ID 1. In that case, that would be a flow.
  • the information from the columns AspenTagName, -Aspen- IQ TagDescription and AspenTagEngUnit all come from the system and are automatically generated when querying the measuring point and designate measuring points of a widely used data acquisition system of the company Aspen (protected trademark), which is also used for data acquisition in the context of present invention. At this point, the information about the unit thus comes automatically from the system and can later be adjusted with the manually entered unit.
  • the AspenTagDescription describes the measuring point in more detail, which can be helpful with the local, local allocation of the measuring point. As you can see in the table, a stream appears several times (see stream with ID_Flow 1 or 2). A stream can be assigned multiple attributes in this table.
  • the ID is assigned to the corresponding server (under the column Source), as can be seen in this case with server 1 or server 2.
  • Another piece of information that contains the VlowAttributesDef table is the ID_SampleTime.
  • the table in which these ID's are stored, the SampleTimeDef table (see again FIG. 4.):
  • Each ID is assigned a specific time stamp, so that an individual time interval is possible for querying the measuring points. This may be interesting, for example, for measurements where a maximum value based on a quarter-hourly clocking is relevant for billing.
  • blocks can also have attributes (inventory sizes)
  • the collection of data for the blocks must be done in a similar way to the streams.
  • the difference to the streams is that a block, depending on the modeling level, can only be characterized by a limited number of attributes.
  • the most important attribute is the so-called hold-up, ie the level of storage tanks or containers.
  • the summary information for the blocks and their attributes are stored in the BlockAttributesDef table (see again Fig. 4), which is shown below:
  • This table is structured almost analogously to the FlowDef table, with the exception that it refers to ID_B / ock and not to ID_Flow. Furthermore, the category and the material are defined here. As described at the beginning there are several possibilities of data structuring. To avoid unnecessary waste of space, a differentiation between stream and block attributes was preferred here. The other columns in the table are identical to those of the FlowAttnbutesDef table. In order to make the possibilities of further use of the data flexible, another table containing geographic information of certain blocks is used in the example of the local data model. This is denoted by BlockDef (see also Fig. 4):
  • the ID_Block is referenced in this table.
  • All necessary data are entered. These are Latitude and Longitude, ISO, Country, State, Town and Zipcode. It only makes limited sense to store this information for each block. Modeling down to the farm level is conceivable, for example, if it is possible to differentiate between the different farms on the basis of the exact latitude and longitude at one site. A modeling of the plant or plant level is less useful here. An entire composite can now be mapped in this way, meaning that the data model is complete. It is possible to model any chemical composite with continuous operations in this way. The last missing element, which is required for the calculation of the parameters (also called KPIs or KPIs), are the concrete measured values that have not yet been considered in the model.
  • the TD _MeasuremenfTag is an ID that will be introduced in the course of data processing when creating so-called views, which will be discussed below. Ultimately, this ID is the reference to the TlowMeasurement_TD or the lockMeasurement_ID.
  • This means that the measuring points are assigned the values. As in this example, these can be values from the past or live values when interfacing with an interface to the live process data.
  • the abbreviation TS from the table indicates the so-called TimeStamp, ie the exact time at which the corresponding value was recorded. In this example, the first, hourly measured values of a flow measurement are recorded.
  • the data model presented here for the implementation of the present invention is flexible and transferable to all, continuous production networks.
  • the model can be easily and easily extended or changed, so that a conversion or new construction of equipment is no problem for the adaptation of the model.
  • FIG. 5 shows a so-called, Hierarchy-Vienf, a so-called low-Vienf and a so-called, block-view i on the structure of a relational database for implementing the data mode. 3 for the modeling of the fictitious composite system according to FIG. 3, whereas FIG. 6 shows the so-called “hierarchy view” and FIG. 7 the so-called “flow view” and FIG. 8 the so-called Jttock-Vien? to show 5 in isolated representation.
  • a so-called view is a view of a database structure, which is also called a virtual table.
  • a virtual database table is defined via a query stored in the database (so-called query).
  • query Such a view can be queried by the database user like a normal actual table.
  • Such views are preferred for the hierarchical hierarchy of the illustrated chemical industry hierarchy, for which the flows between the units of the chemical industry device (ie the flows between the blocks) are concerned (flow-view) and for which the units of the This is shown in the database structure representations of FIGS. 5, 6, 7 and 8 which, just like the overall representation according to FIG. 4, which manages without views, one each Select a representation of the relations where a 1: N relation is represented by the symbol C ⁇ , and an N: l relation by the symbol.
  • VLodel view shows a so-called VLodel view.
  • This model yiew is composed of the previously generated hierarchy view, flow view and block view.
  • BlockDescription and FlowOescription are renamed to "Desaiption" and each block is now differentiated via Input / Ouput / State (ie Access, Outflow and Status) .
  • Input or Access means that the stream with the associated metering point is in the block flows in the block ends, output or output means that the current flows out of the block, ie starts in the block and state or status, that it is an attribute of the block.Furthermore, the FlowMeasurementTag and the BlockMeasurementTag in, JMeasuremenfTag " renamed.
  • the REM view is generated from the model view according to FIG. 9 and from the MeasurementValues table. In doing so, the measured values with all the information tion data, such as their respective hierarchical classification, their geographical classification and the characteristics of the respective measuring point.
  • the filtering in the tableau for access and outgoing flows (in and out flows) of the blocks is simplified.
  • this set-up has the advantage that any attributes of the blocks (ie stocks) can be easily merged with attributes of the streams (ie, [measurement] quantities associated with the respective streams).

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Abstract

Computer-implementiertes Verfahren zur Bildung und Speicherung zumindest einer Aggregation für einen Zugangs-Strom und/oder einen Abgangs-Strom zumindest eines Massenstroms und/oder Energiestroms, der durch eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten einer Chemieindustrieeinrichtung fließt, für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung, und hierauf aufbauendes weiteres computer-implementiertes Verfahren zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen vermittels zumindest einer Kenngröße, das anhand zumindest einer gespeicherten Kenngrößen-Ermittlungsregel aus der oder den nach dem erstgenannten erfindungsgemäßen gebildeten Aggregation(en) für einen jeweiligen Zugangs-Strom und/ oder den jeweiligen Abgangs- Strom eines jeweiligen Massenstromes und/oder Energiestromes und/oder Informationsstromes von einer Einheit oder von Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung zumindest eine Kenngröße zur Betriebsüberwachung der Chemieindustrieeinrichtung bildet und zur Weiterverarbeitung oder Anzeige speichert.

Description

Titel: Computer-implementiertes Aggregationsverfahren sowie Verfahren, Computersystem und Computerprogramm zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen
Die vorliegende Erfindung betrifft ein computer-implementiertes Aggregationsverfahren zur Bildung und Speicherung zumindest einer Aggregation für einen Zugangs-Strom (auch Input-Strom ge- nannt) und/ oder einen Abgangs-Strom (auch Output-Strom genannt) zumindest eines Massenstroms und/oder Energiestroms, der durch eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten einer Chemieindustrieeinrichtung fließt für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung, sowie ein hierauf aufbauendes computer-implementiertes Verfahren und ein ebenfalls hierauf aufbauendes Computersystem jeweils zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen. Nach dem Stand der Technik existiert kein Verfahren und kein System das es erlaubt technische Kenngrößen auf unterschiedlichen Hierarchieebenen einer als Verbundsystem ausgestalteten Chemieindustrieeinrichtung zu erfassen, konsistent zu modellieren und auf dieser Grundlage zunächst zur Überwachung der Chemieindustrieeinrichtung, letztlich aber auch zur ihrer Steuerung und/ oder Optimierung zur Verfügung zu stellen. Zwar sind aus der Betriebswirtschaftslehre Kennzahlensysteme bekannt, die einen hierarchischen Bezug vorweisen und komplexe Vorgänge abzubilden suchen, allerdings sind diese aufgrund ihrer rein betriebswirtschaftlichen Zielsetzung für die Überwachung, Steuerung oder gar Optimierung eines komplexen technischen Systems, wie es eine komplexe Verbundeinrichtung der chemischen Industrie ist, ungeeignet. Ein derartiges allein an betriebswirtschaftlichen Erfordernissen ausgerichte- tes Kennzahlensystem ist das sogenannte DuPont(eingetragene Marke)-System (Vgl. auch: Staehle, W.; Kenn^ahlen und Kenn^ahlensysteme als Mittel der Organisation und Führung von Unternehmen, überarbeitete Auflage, Wiesbaden, 1973; Bausch, A. /Kaufmann, L.; Innovationen im Controlling am Beispiel der Entwicklung monetärer Kenn^ahlensysteme, Controlling 2000, 122ff).
Ein weiterer Ansatz zur Modellierung eines Verbundsystems nach dem Stand der Technik findet sich bei von Viere, Brünner und Hedemann (Vgl. Viere, T. et al.; Material Flow Based Flanning and Optimi- %ation of Highjl Integrated Froduction Systems, Chem. Eng. Technol 2010, 33 (4), 582ff). Hier werden mit Hilfe eines Umberto genannten Programms Stoffströme und Energieströme eines Produktionssystems in sogenannten Sankey-Diagrammen visualisiert. Allerdings wird dabei nicht auf Basis spezifischer technischer Kenngrößen optimiert, sondern der Verbund als Ganzes betrachtet. Das heißt, dass hiernach eine Betrachtung oder gar Auswertung einzelner Elemente verschiedener Hierarchie- ebenen eines komplexen technischen Verbundsystems nicht vorgesehen ist. Zudem bestehen Zweifel an der Geeignetheit des Programms Umberto für die bestehende Problematik, was auf einen diesbezüglichen Test bei der Anmelderin in der Vergangenheit gründet.
Eine weiterer Ansatz mit Hilfe eines Optimierungs-Algorithmus auf der Basis von sogenannten Pet- ri-Netzen, wird bei von Moeller, Prox, Lambrecht und Schmidt vorgestellt (Vgl. Moeller, A. et al.; Simula- tion and Optimi^ation of Material and Energy Flow Systems in: Rossetti, M. D. et al. (Hrsg.); Proceedings of the 2009 Winter Simulation Conference IEEE, Baltimore 2009, 1444ff. .)
Moeller et al definieren jedoch keine Kenngrößen für technische Hierarchieebenen, sondern betrachten den jeweiligen Verbund vielmehr als Ganzes, wobei vor allem auf die Simulation, die Visualisierung und die Optimierung eines Verbund-Systems fokussiert wird. Weitere Veröffentlichungen zu sogenannten Manufacturing-Execution-Systeme enthalten lediglich allgemein gehaltene Hinweise zur Erstellung solcher System, nicht jedoch explizite Beschreibungen einer tatsächlichen Realisierung (Vgl. etwa ZVEI - Zentralverband Elektrotechnik und Elektronikindustrie e. V. , Fachverband Automation (Hrsg.); Automation: Manufacturing Execution Systems - ran-
Figure imgf000004_0001
und herstellerneutrale Beschreibung von Eösungen Frankfurt, 2010.) Auch beschreibt zwar die DIN EN ISO 50001 die Einführung von sogenannten Energiemanagementsystemen (Vgl. DIN EN ISO 50001: Energiemanagementsysteme - Anforderungen mit Anleitung ur Anwendung), geht allerdings nur sehr allgemein und vor allem nur branchenunabhängig, d.h. insbesondere ohne die Berücksichtigung der spezifischen Belange chemischer Industrieeinrichtungen, wie etwa von Verbundsystemen der chemischen Industrie auf die Einführung derartiger Systeme ein. Ein Beispiel hierfür gibt ihre Darstellung, dass aussagekräftige Energiekennzahlen (sogenannte En- PPs) gebildet werden müssen, die selbst aber nicht in der Norm definiert werden. Die Norm beschreibt somit nur die Rahmenbedingungen zur Einführung derartiger Systeme und nicht etwa ihre explizite Implementierung.
Ferner gehen von Steinbach, Winkenbach und Ehmsen (Vgl. Steinbach, A. et al.; und Nachhaltigkeit in der Chemie: Wo stehen wir heute?, Chemie Ingenieur Technik 2011, 295ff. .) auf Kenn- zahlen zur Bestimmung der Materialeffizienz ein, indem sie beschreiben, dass sich die Gesamt- Kenngrößen aus den Kenngrößen der jeweiligen Einzelprozesse zusammensetzen, also nicht einheitlich für jede Hierarchieebene definiert sind, gleichwohl wird aber auch gesagt, dass zwar Daten zur Auswertung von Kenngrößen vorhanden seien, aber in der chemischen Industrie keine einheitli- chen Kenngrößen zur Auswertung der Prozesse vorliegen.
Kenngrößen zur Charakterisierung der Energie-Effizienz werden zudem bei Kumana und Sidhwa (Vgl. Kumana, J. et al.; Meaningful Energy Efftciency Performance Meines for the Process Industries, Proceed- ings of the Thirty-First Industrial Energy Technology Conference, New Orleans, Lousiana, 2009.) vorgestellt. Außerdem werden dort allgemeine Anforderungen an derartige Kenngrößen festgelegt. So wird etwa vorgeschlagen, dass die Schlüssel-Leistungskenngrößen (also die sogenannten Key Performance Indkators) in vier verschiedene Kategorien unterteilt werden, welche da sind sind
Anlagenausstattung (sogenanntes Equipment),
Verarbeitungseinheit (sogenannte Process Unit), sowie
Produkt- und Geschäftseinheit (sogenannte Product und Business Unit). Anschließend werden sodann beispielhaft Kennzahlen für die Kategorien diskutiert und als ein wichtiger Aspekt zur Aufschlüsselung von Prozessunstimmigkeiten, die Aufteilung der Kennzahlen in Kategorien angeführt. Die Kategorien unterliegen dabei aber keiner hierarchischen Auswahl, sondern werden frei und zum Teil unabhängig voneinander gewählt, so dass in jeder Kategorie verschiedene Kennzahlen definiert werden. Somit wird auch hier kein generisches Kenngrößensystem über verschiedene Hierarchieebenen gezeigt, das die informationstechnische Modellierung einer als Verbundsystem arbeitenden Chemieindustrieeirichtung und damit eines Uberwachungssystems für eine solche Anlage erlauben würde.
Nach dem diesseitig bekannten Stand der Technik wird somit bis heute nirgends der konkrete Einsatz von Kenngrößen in einem hierarchischen Verbundsystem der chemischen Industrie beschrie- ben. Auch ist somit dem Stand der Technik nicht zu entnehmen, ob und wenn ja in welcher Weise solche Kenngrößen in einer Chemieindustrieeinrichtung, insbesondere in einem derartigen Verbundsystem erfaßt bzw. aus erfaßten— vorzugsweise automatisch gemessenen - Primärgrößen ermittelt werden können, um die Einrichtung damit zunächst - etwa auf des Erreichens bestimmter Werte für solche Kenngrößen hin - zu überwachen und infolge dessen damit womöglich auch eine Pro- zesssteuerung und/oder Prozessoptimierung der Chemieindustrieeinrichtung vornehmen zu können.
Im Vordergrund steht jedoch die grundlegende Problematik, die Betriebsweise der Chemieindustrieeinrichtung zu überwachen, um sie sodann - etwa hinsichtlich ihrer Ressourceneffizienz— steuern und/ oder optimieren zu können.
Betreffend vorgenannte Ressourceneffizienz und ihrer Realisierung wurden im Jahr 2011 gleich drei VDI-Richtlinien angegangen (VDI 4597 Rahmenrichtlinie
Figure imgf000006_0001
- Grundlagen und Bewertungsmethoden, VDI 4598 und VDI 4599). Bis dato ist aber keine dieser Richtlinien fertiggestellt oder veröffentlicht, so dass hier auch kein Bezug auf sie genommen werden kann und ihr (potentieller) Inhalt bislang auch nicht öffentlich bekannt ist.
Ferner haben Diskussionen des Erfinders mit Softwareherstellern für die Prozessindustrie zu der Erkenntnis geführt, dass auch im nicht druckschriftlich belegten Stand der Technik keine Verfahren oder Systeme existieren, die technische Kenngrößen auf unterschiedlichen Hierarchieebenen in einer als Verbundsystem ausgestalteten Chemieindustrieeinrichtung zu erfassen, konsistent zu modellieren und auf dieser Grundlage zur Überwachung der Chemieindustrieeinrichtung einzusetzen.
Vor dem Hintergrund dieses Standes der Technik ist es daher Aufgabe der vorliegenden Erfindung ein solches Verfahren und System zur Überwachung der Chemieindustrieeinrichtung anzugeben, das in der Lage ist, auf Einheiten unterschiedlicher Hierarchieebenen einer als Verbundsystem ausgestalteten Chemieindustrieeinrichtung bezogene technische Kenngrößen zu bilden und so die Chemiein- dustrieeinrichtung, vorzugsweise im Hinblick auf deren Ressourceneffizienz anhand dieser technischen Kenngrößen zu überwachen.
Diese Aufgabe wird zunächst durch ein computer-implementiertes Verfahren zur Bildung und Speicherung zumindest einer Aggregation für einen Zugangs-Strom (auch Input-Strom genannt) und/ oder einen Abgangs-Strom (auch Output-Strom genannt) zumindest eines Massenstroms und/oder Ener- giestroms, der durch eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten einer Chemieindustrieeinrichtung fließt für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung nach Anspruch 1 gelöst, indem es dieses Verfahren ermöglicht, sowohl (Massen- oder Energie-, vorzugsweise auch Informa- tions-) Zugangs-Ströme, als auch (Massen- oder Energie-, vorzugsweise auch Informations-)Abgangs-Ströme für eine jeweilige Einheit, die auf einer bestimmten Hierarchieeben einer als Verbundsystem ausgestalteten Chemieindustrieeinrichtung liegt so zu aggregieren, dass die in der jeweiligen Einheit nur intern fließenden Massen- oder Energieströme (vorzugsweise auch Informationsströme [auch Informationsflüsse genannt]) ausgeblendet werden, indem nur noch die auf der jeweiligen Hierarchieebene relevanten Ströme betrachtet werden. Dies sind einerseits die zufließenden Ströme, also die Zugangs-Ströme, deren Beginn außerhalb und deren Ende innerhalb der jeweiligen Einheit liegen und zwar einschließlich aller der zu dieser Einheit gehörigen Teileinhei- ten der Chemieindustrieeinrichtung. Ebenso sind dies andererseits auch alle abfließenden Ströme, also die Abgangs-Ströme, deren Beginn innerhalb der jeweiligen Einheit und deren Ende außerhalb dieser Einheit liegen und zwar wiederum ebenfalls einschließlich aller der zu dieser Einheit gehörigen Teileinheiten der Chemieindustrieeinrichtung. Diese Aggregation wird bei dem erfindungsgemäßen computerimplementierten Verfahren nach Anspruch 1 dadurch ermöglich, dass hier einerseits eine Datenstruktur — nämlich die Block- Datenstruktur - vorgesehen ist, die die Hierarchie der jeweiligen Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung abbildet, wobei sich diese Hierarchie vorzugsweise an der Norm ANSI/ISA-95.00.01-2010 (IEC 62264-1 Mod) Part 1: Models and Terminology orientiert, nach der als obere Ebene das Unter- nehmen, hiernach auf der nächst niedrigeren Ebene der Standort, hiernach wiederum eine Hierarchieebene niedriger der Betrieb, dann die Anlage und schließlich auf einer unteren Hierarchieebene die Teilanlage (vorzugsweise mit entsprechendem Equipment auf der niedrigsten Hierarchieebene) vorgesehen ist und andererseits auch eine Datenstruktur— nämlich die Verbindungs-Datenstruktur— vorgesehen ist, die die gerichteten Verbindungen zwischen den realen Einheiten der Chemieindust- rieeinrichtung (dort oft Rohrleitungen für Massenströme oder Energieleitungen etwa für elektrischen Strom oder Datenleitungen für Informationsströme) in dieser Datenstruktur modelliert und so einen Computer in die Lage versetzt, anhand dieser beiden Datenstrukturen, die nicht unbedingt voneinander separiert vorliegen müssen, sondern auch— etwa speicherplatzüberlappend - ineinandergreifen können, festzustellen, wo die zu einer Einheit gehörigen gerichteten Verbindungen be- ginnen und wo sie enden, um so die vorstehend beschriebene Ausblendung der nur intern innerhalb der jeweiligen Einheit interessierenden Ströme vornehmen zu können. Die Speicherung der Daten- Elemente in der jeweiligen Datenstruktur kann dabei in beliebiger Weise erfolgen, sei es explizit, sei es implizit. So sei daran erinnert, dass etwa ein Graph durch eine Vielzahl von Datenstrukturen im Speicher eines Computers abgespeichert werden kann, so etwa als zweidimensionale Verbindungs- matrix, deren Indizes dann eine implizite vorliegende Speicherung die Knoten des Graphen— hier etwa die Block-Datenelemente - darstellen. Auch kann etwa die Hierarchie der Einheiten der Chemieeinrichtung in der Block-Datenstruktur dadurch repräsentiert werden, dass das jeweilige übergeordnete Block-Datenelement das jeweilig übergeordnete Block-Datenelement auf das ihm jeweilig untergeordnete Block-Datenelement verweist oder umgekehrt das jeweilige untergeordnete Block-Datenelement auf das ihm jeweilig über- geordnete Block-Datenelement verweist. Ebenso kann aber das jeweilig übergeordnete Block- Datenelement auch das ihm jeweilig untergeordnete Block-Datenelement enthalten, etwa wenn eine Mengen oder Listenstruktur als Datenstruktur für die Block-Datenelemente verwendet wird.
Ist die Ausblendung der irrelevanten Ströme anhand der Informationen der in der Block- Datenstruktur gespeicherten Block-Datenelemente und der in der Verbindungs-Datenstruktur ge- speicherten Verbindungs-Datenelemente, die die reale Chemieindustrieeinrichtung informationstechnisch modellieren (also hinsichtlich ihrer für die vorliegende Erfindung interessierenden [also relevanten] Eigenschaften im Speicher abbilden) geschehen, so brauchen die für die jeweilige Einheit verbliebenen Zugangs- und Abgangs-Ströme nur noch entsprechend einer Aggregationsregel aggregiert zu werden, was etwa durch Aufsummierung, durch Mittelwertbildung (nicht nur im engeren Sinne eines arithmetischen Mittels, sondern auch etwa als geometrisches Mittel oder als Median oder auch - etwa falls eine Bildung über die Zeit erfolgt, auch als gleitendes Mittel -) oder durch Extremwertbildung (Minimum oder Maximum) geschehen kann, was insbesondere sinnvoll sein kann, wenn etwa eine bestimmter Zeitraum für die Aggregation gewählt werden soll, was nach der vorliegenden Erfindung vorzugsweise ebenfalls möglich ist. Diese Aggregation der jeweiligen Ströme oder des jeweiligen Stromes geschieht so, dass Größen - vorzugsweise Meßgrößen - die dem jeweiligen Strom (Zugangs- oder Abgangs-Strom) zugeordnet (attributieri) sind, erfaßt und entsprechend der Aggregationsregel aggregiert, also etwa aufsummiert werden.
Eine Aufsummierung über die Hierarchieebenen kann beispielsweise bei Durchfluss-Messungen oder auch bei Kosten erfolgen, wohingegen bei Temperaturen, Drücken und Zusammensetzungen nur das Bilden eines Mittelwertes sinnvoll ist. Ströme, von denen etwa ein Maximum ermittelt werden soll, können zum Beispiel Dampfverbräuche sein.
Grundsätzlich gibt es somit zwei Arten der Aggregation. Zum einen erfolgt eine Aggregation über das betrachtete Block-Datenelement einer Hierarchieebene (nach verschiedenen möglichen Aggregationsregeln, die sich etwa der Aufsummierung, der Mittelwertbildung oder auch der Extremwertbil- dung bedienen können) und zum anderen eine Aggregation über die Zeit, wobei beide vorgenannte arten auch miteinander kombiniert werden können. Eine detailliertere Betrachtung zu den vorstehend angeführten Aggregationsmöglichkeiten findet sich im weiteren in der Besprechung der Fig. 1 und 2, die sich auch einer formalen Spezifikation bedient.
Das vorstehende computer-implementierte Verfahren zur Bildung und Speicherung zumindest einer Aggregation für einen Zugangs-Strom und/oder einen Abgangs-Strom zumindest eines Massenstroms und/ oder Energiestroms - vorzugsweise auch eines Informationsstroms -, der durch eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten einer Chemieindustrieeinrichtung fließt, für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung, löst so die Aufgabe auf Einheiten unterschiedlicher Hierarchieebenen einer als Verbundsystem ausgestalteten Chemieindustrieeinrichtung bezogene Kenngrößen überhaupt erst bilden zu können, indem es die Kenngrößenbildung auf der Grundlage einer durch die erfindungsgemäße Aggregation hierarchieangepaßten Berücksichtigung der Massen- und Energieströme - vorzugsweise auch Informations ströme - ermöglicht.
Das vorstehend erläuterte erfindungsgemäße Aggregationsverfahren wird so zur Ermittlung von Kenngrößen (sogenannten KPI 's [Key Performance Indicators]) verwendet. Je nachdem welcher Massen-, Energie oder auch Informationsstrom zur KPI-Ermittlung aggregiert wird, kann eine der vorgenannten prinzipiellen Aggregationsvorschriften (Aufsummierung, Mittelwertbildung oder auch Extremwertbildung) genutzt werden. Dabei ist zu erwähnen, dass die vorerwähnten Kenngrößen (KPI 's) nicht nur technische Kenngrößen (auch technische Kennzahlen genannt), sondern auch betriebswirtschaftliche Kennzahlen (auch betriebswirtschaftliche Kenngrößen genannt) sein können, wie etwa die monetäre Bewertung eines Lagerbestandes oder etwa ein Strom der einen ,Werf darstellt, wie etwa ein Informationsfluß mit der Einheit ,ßuro'. Grundsätzlich sind darüber hinaus selbstverständlich auch andere, weitere Aggregations Vorschriften als die genannten (Aufsummierung, Mittelwert- oder Extremwertbildung) im Rahmen des Verfahrens nach der vorliegenden Erfindung möglich Das erfindungsgemäße Aggregationsverfahren schafft so also die technischen Voraussetzungen zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen mittels zumindest einer Kenngröße (KPI), wobei anhand zumindest einer gespeicherten Kenngrößen-Ermittlungsregel aus der oder den nach dem vorstehend beschriebenen Verfahren nach der vorliegenden Erfindung gebildeten Aggregati- on(en) für einen jeweiligen Zugangs-Strom und/ oder den jeweiligen Abgangs-Strom eines jeweiligen Massenstromes und/oder Energiestromes von einer Einheit oder von Einheiten der Chemieindust- rieeinrichtung zumindest eine - vorzugsweise - technische Kenngröße (KPI) zur Betriebsüberwachung der Chemieindustrieeinrichtung gebildet und zur Weiterverarbeitung oder Anzeige gespeichert wird oder werden.
Es muß somit also für jede Einheit der Chemieindustrieeinrichtung, für die zumindest ne - vorzugsweise technische - Kenngröße gebildet werden soll zunächst eine oder mehrere Aggregationen der Massen- oder Energieströme (und/ oder Informationsströme) erfolgen, die für die Bildung der Kenngröße nötig sind. Sodann kann die Kenngröße selbst aus den so gebildeten Aggregationen ermittelt werden.
Auf diese Weise kann als technische Kenngröße vorzugsweise ein Energieleistungsindikator (soge- nannter Energy Performance Indicator, kurz auch EnPI genannt) für eine diesbezüglich interessierende Einheit der Chemieindustrieeinrichtung ermittelt (oder gebildet) werden, wobei die Kenngrößen-Ermittlungsregel für diesen Energieleistungsindikator dahingehend lautet, dass der durch Auf- summierung über einen gewählten Zeitraum nach dem Verfahren dem entsprechenden erfindungsgemäßen Verfahren aggregierte Zugangs-Energiestrom aller Energien zu der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung hin durch den durch Aufsummierung über den gewählten Zeitraum nach dem Verfahren nach der vorliegenden Erfindung aggregierten Abgangs-Massenstrom aller Produkte von der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung weg dividiert wird, um so den Energieleistungsindikator für die jeweilige Einheit der Chemieindustrieeinrichtung als die technische Kenngröße zu erhalten.
Eine bevorzugte Ausführungsform des computer-implementierten Verfahren zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach der vorliegenden Erfindung ist dadurch gekennzeichnet, dass zumindest auch ein Bestand - vorzugsweise ein Lagerbestand oder Füllstand -, eines Materials das einer Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugehört, erfaßt und jeweils als dieser Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugeordnet abgespeichert wird, und dass zumindest eine der technischen Kenngrößen zur Betriebsüberwachung der Chemieindustrieeinrichtung zumindest auch anhand eines dieser Bestände des jeweiligen Materials zumindest einer der jeweiligen Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung ermittelt wird.
Somit kommen als weitere Kennzahlen (KPI 's) damit etwa in Betracht: der Umsatz, die Ausbeute und/ oder die Selektivität,
- der Massenbilanzfaktor und/ oder die Materialeffizienz, der Produktverlustindikator (sogenannter Product-Waste-Indicator), die Lagerumschlaghäufigkeit, die Lagerreichweite und/ oder die Durchlaufzeit.
Die Details derartiger Kenngrößenermittlungen sind dabei im Folgenden ebenfalls der Besprechung der Fig. 1 und 2 zu entnehmen. Auch ist vorzugsweise ein Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen vorgesehen, wobei das Computersystem zumindest einen Computer und zumindest einen Prozessor und mindestens einen Computersystem-Speicher sowie zumindest eine Erfassungseinrich- tung zur Erfassung von Massenströmen und/ oder Energieströmen - vorzugsweise auch Informationsströmen -, die durch eine jeweilige gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten der Che- mieindustrieeinrichtung fließen, aufweist und das erfindungsgemäß dadurch gekennzeichnet ist, dass das Computersystem vermittels eines Computerprogramms zur Durchführung der erfindungsgemäßen Verfahren eingerichtet ist, und zwar vorzugsweise so, dass das Computersystem, wenn es wie vorstehend eingerichtet in Betrieb gesetzt ist, vermittels zumindest eines Prozessors nach dem vorstehend beschriebenen Verfahren zur Bildung und Speicherung zumindest einer Aggregation für einen Zugangs-Strom und/oder einen Abgangs-Strom zumindest eines Massenstroms und/oder Energiestroms, der durch eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten einer Chemieindustrieeinrichtung fließt, für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung und/ oder dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach der vorliegenden Erfindung arbeitet.
Vorzugsweise weist dabei das Computersystem als Erfassungseinrichtung zur Erfassung von Massenströmen und/ oder Energieströmen - oder auch Informationsströmen - zumindest einen Sensor, vorzugsweise einen Durchflußsensor, wie etwa einen Massendurchflußmesser oder auch einen Energiezähler zur Messung der elektrischen Energie oder ein Leistungsmeßgerät zur Messung der elektrischen Leistung auf. Die Erfassung kann aber auch— etwa wenn noch entsprechender Sensor zur automatischen Erfassung fehlt— durch entsprechende Eingabe der Daten, etwa vermittels einer Tastatur erfolgen.
In einer weiteren Ausführungsform des erfindungsgemäßen Computersystems zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen sieht dieses auch zumindest eine Erfassungseinrichtung zur Erfassung von zumindest einem Bestand - vorzugsweise einen Lagerbestand oder einen Füll- stand -, der einer Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugehört, vor. Dabei kann als Erfassungs- einrichtung zur Erfassung zumindest eines der Bestände - vorzugsweise eines Lagerbestands oder eines Füllstands -, der einer Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugehört, ein Füllstands sensor oder ein Gewichtssensor vorgesehen sein. Gleichwohl kann die Erfassung auch hier— wenn etwa noch ein entsprechender Sensor zur automatischen Erfassung fehlt— durch entsprechende Eingabe der Daten, etwa vermittels einer Tastatur erfolgen.
Auch kann das erfindungsgemäße Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen in einer besonders bevorzugten Ausführungsform nach der vorliegenden Erfindung zumindest auch eine Anzeigevorrichtung aufweisen, die zur— vorzugsweise graphisch veranschaulichten - Anzeige des oder der entsprechend der Aggregationsregel(n) für den jeweiligen Zugangs- Strom und/oder den jeweiligen Abgangs-Strom des jeweiligen Massen- oder Energiestromes der Einheit oder der Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung ermittelten Aggregation oder Aggregationen und/oder entsprechend der oder den Kenngrößen-Ermitflungsregel(n) ermittelten Kenngröße^) dient und auf der die entsprechenden Größen vorzugsweise - besonders bevorzugterweise graphisch - auch dargestellt werden. Schließlich dient der Durchführung der vorliegenden erfindungsgemäßen Verfahren auch ein Computerprogramm, das Instruktionen aufweist, die zur Durchführung der Verfahrens nach der vorliegenden Erfindung eingerichtet sind. Mit anderen Worten, ein Computerprogramm, das so aufgebaut ist, dass es bei seiner Ausführung auf einem (geeigneten) Computer - vorzugsweise auf einem Computersystem wie hier vorstehend beschrieben - das entsprechende in ihm codierte erfindungsgemäße Verfahren nach der vorliegenden Erfindung ausführt.
Gleiches gilt für ein Computerprogrammprodukt, welches ein computerlesbares Medium mit Computerprogramm-Code-Mitteln aufweist, bei dem jeweils nach Laden des Computerprogramms in einen (geeigneten) Computer (vorzugsweise in ein Computersystem wie hier vorstehend beschrieben), der Computer durch das Programm zur Durchführung eines Verfahrens nach der vorliegen- den Erfindung eingerichtet ist. Mit anderen Worten, ein Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm etwa auf einem Datenträger als computerlesbares Medium (also etwa einem Speicherstick, etwa einem USB-Speicherstick oder einer Compact Disc (CD) oder DVD oder dergleichen) befindlich, wobei das Computerprogramm so aufgebaut ist, dass es bei seiner Ausführung auf einem (geeigneten) Computer - vorzugsweise auf einem Computersystem wie hier vorstehend beschrieben - das entsprechend in ihm codierte erfindungsgemäße Verfahren nach der vorliegenden Erfindung— vorzugsweise auf zumindest einem Prozessor - ausführt.
Ebenso gehört zur vorliegenden Erfindung auch ein Computerprogrammprodukt, welches ein Computerprogramm auf einem elektronischen Signal aufweist, bei dem jeweils nach Laden des Computerprogramms in einen (geeigneten) Computer der Computer zur Durchführung eines Verfahrens nach der vorliegenden Erfindung eingerichtet ist, da heutzutage Computerprogramme häufig auch zum sogenannten Download, also zum Herunterladen auf einem (elektronischen) Signal, vorzugsweise einem Trägersignal angeboten oder in Verkehr gebracht werden.
Im Folgenden werden nicht einschränkend zu verstehende Ausführungsbeispiele anhand der Zeichnung besprochen. In dieser zeigt:
Fig. 1 die Veranschaulichung eines Teils eines formalen Modells zur Modellierung einer als Verbundsystem ausgestalteten hierarchisch strukturierten Chemieindustrieeinrichtung im Rahmen der vorliegenden Erfindung in Gestalt von zu Blöcken gehörigen sogenannte Pfaden, die zu hierarchisch höher liegenden Blöcken führen und wobei der jeweilige Block in seiner informationstechnischen Modellierung als Block-Datenelement in einer Block- Datenstruktur in einem Speicher eines Computers abgespeichert wird und jeweils eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung repräsentiert,
Fig. 2 die Darstellung eines einfachen Beispiels der informationstechnischen Modellierung einer als Verbundsystem ausgestalteten hierarchisch strukturierten Chemieindustrieeinrichtung mit zugehörigen Blöcken, die Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung repräsentieren und zugehörigen Zugangs- und Abgangs-Strömen,
Fig. 3 die schematische Darstellung eines fiktiven Verbundsystems als Beispiel einer Chemieindustrieeinrichtung in gleicher Art und Weise wie in Fig. 2 dargestellt,
Fig. 4 die Struktur einer relationalen Datenbank zur Implementierung des Datenmodells für die Modellierung des fiktiven Verbundsystems nach Fig. 3 im Überblick,
Fig. 5 einen sogenannten ,Hierarchy- Vienf, einen sogenannten ^low-Viewi und einen sogenannten , lock-Viewi auf die Struktur einer relationalen Datenbank zur Implementierung des Datenmodells für die Modellierung des fiktiven Verbundsystems nach Fig. 3 in gemeinsamer Darstellung, Fig . 6 den sogenannten JrLierarchy- Vien? nach Fig. 5 in isolierter Darstellung,
Fig . 7 den sogenannten J^low-Vien? nach Fig. 5 in isolierter Darstellung,
Fig . 8 den sogenannten Jttock-Vien? nach Fig. 5 in isolierter Darstellung,
Fig . 9 einen sogenannten Model-Vien^ ', und
Fig . 10 einen sogenannten ,KEM-View
Fig. 1 zeigt als Teil eines formalen Modells zur Modellierung einer als Verbundsystem ausgestalteten hierarchisch strukturierten Chemieindustrieeinrichtung im Rahmen der vorliegenden Erfindung die Veranschaulichung von zu Blöcken gehörigen sogenannten Pfaden, die zu hierarchisch höher lie- genden Blöcken führen und wobei der jeweilige Block in seiner informationstechnischen Modellierung als Block-Datenelement in einer Block-Datenstruktur in einem Speicher eines Computers abgespeichert wird und jeweils eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung repräsentiert und Fig. 2 die Darstellung eines einfachen Beispiels der informationstechnischen Modellierung einer als Verbundsystem ausgestalteten hierarchisch strukturierten Chemieindustrieeinrichtung mit zugehörigen Blö- cken, die Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung repräsentieren sowie zugehörigen Zugangs- und Abgangs-Strömen.
Anhand dieser beiden Darstellungen soll nun im Detail das erfindungsgemäße Aggregationsverfahren, aber auch die hierauf basierende Bestimmung von Kenngrößen (KPI's) anhand diverser Beispiele erläutert werden.
Hier soll jedoch zunächst eine formale Grundlage gelegt werden, auf der diese Erläuterungen dann nachfolgenderweise basieren.
Grundlegende Bestandteile der vorliegenden Erfindung und der in ihrem Zusammenhang erfolgten Modellbildung stellen Ströme, namentlich Massenströme, Energieströme oder auch Informationsströme und Blöcke dar, wobei die Blöcke und ihre informations technische Abbildung als Block- Datenelemente jeweils einer Einheit einer Chemieindustrieeinrichtung entsprechen, in einer Hierarchie angeordnet sind und die Ströme zwischen vorgenannten durch die Blöcke repräsentierten Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung fließen. Nachfolgend soll hierzu nun zunächst eine formale Darstellung dieser Modellbildung erfolgen, wozu Hierarchieebenen, Ströme und Blöcke definiert werden. Dabei wird mit dem Begriff der Hierarchieebenen begonnen. Wie bereits dargelegt, knüpft der im Rahmen der vorliegenden Erfindung verwendete Hierarchiebegriff an die ISA 95 Norm an, wo sechs verschiedene Hierarchieebenen definiert sind. Diese lauten in absteigender Reihenfolge:
Unternehmen,
- Standort,
Betrieb,
Anlage, und schließlich
Teilanlage, sowie als Bestandteil dieser,
deren Equipment.
Auf diese Weise lässt sich jeder Teil einer chemischen Industrieeinrichtung bzw. eines Unternehmens in diese Anlagenhierarchie einordnen. Ein Beispiel gibt nachfolgende Tabelle wieder:
Bezeichnung der Deutsche Beispiel
Hierarchieebene Bezeichnung
nach ISA 95- Norm
1. Enterprise Unternehmen Evonik
2. Site Standort Marl
3. Area Betrieb Butadien-Betrieb
4. Plant Anlage NMP-Anlage
5. Subplant Teilanlage Destillation
6. Equipment Equipment Kolonne 201
Bei der vorstehend erwähnten Modellbildung im Rahmen der vorliegenden Erfindung kennzeichnet ein Strom F- eine Verbindung zwischen zwei Blöcken, d.h. ein Strom hat einen Start- und Endpunkt, wobei Start- und Endpunkt Blöcke darstellen. Dabei ist es nicht relevant, auf welcher Hierarchieebene sich Start- und End-Block befinden. Demnach sind Ströme Hierarchieebenen-übergreifend definiert. Bei der Modellierung der Ströme wird schnell deutlich, welche Vorteile diese Definition hat. In der Realität kommt es häufig vor, dass ein Strom von einem Block einer höheren Hierarchieebene, z.B. einem Hafentanklager, zu einer niedrigeren, z.B. einer Teilanlage, fließt. Aufgrund der Definition ist dies möglich. Der Start-Block und der End-Block müssen verschieden sein, d.h. ein Strom kann nicht in demselben Block enden, in dem er auch begonnen hat. Eine Aufteilung oder eine Verzweigung eines Stromes ist nicht möglich. Es gibt immer nur einen einheitlichen Strom mit definiertem Anfang und Ende. Muss eine Aufteilung eines Stromes abgebildet werden, so muss ein zusätzlicher Block hinzugefügt werden, in welchem ein Strom eingeht und zwei wieder austreten. Zusammengefasst führt dies zu den nachfolgen Definitionen.
Für jeden Strom gilt:
SP(Fj) = Bk und EP(Fj) = Bz (1) mit:
SP(Fj) Φ EP(Fj) (2)
Für die Menge aller Ströme gilt:
Ψ = [Fj , 7 = 1 .../} (3)
Ein Block Bk stellt in dem System ein Element einer bestimmten Hierarchieebene der Chemieindustrieeinrichtung dar, bzw. kann auch eine Hierarchieebene (Bsp. Enterprise also Unternehmen) repräsentieren. Dabei ist der Anzahl der Blöcke auf den jeweiligen Hierarchieebenen keine Limitierung gesetzt. Lediglich die Anzahl der Blöcke auf der höchsten Hierarchieebene, des Unternehmens (Enterprise) -Ebene, ist auf drei beschränkt (External-In, External-Out und Unternehmen). Blöcke können also für ein Unternehmen, einen Standort, einen Betrieb, eine Anlage, eine Teilanlage oder für ein Equipment stehen und werden in der erfindungsgemäßen informationstechnischen Modellierung als Block-Datenelemente in eine Block-Datenstruktur in einem Speicher hinterlegt. Blöcke bilden die Start- und Endpunkte von Strömen, wobei dieses Kriterium nicht von jedem Block erfüllt werden muss. Ein Block einer Hierarchieebene, außer der niedrigsten, kann auch nur durchflössen werden, sodass ein Strom In- oder Output-Strom für diesen Block ist. Jedem Block können beliebige, einfache Attribute zugeordnet, werden, z.B. ein Hold-up, also ein Füllstand eines Behälters. Für jeden Block lassen sich Input- und Output-Ströme definieren. So kann ein Strom für Block Bk ein Output-Strom und für Block B2 ein Input-Strom sein. Die Hierarchieebene HEm ist direkt abhängig von einem Block und ergibt sich zu:
HE{Bk) = m (4)
Die Variable m kann einen Wert zwischen 1 und 6 annehmen, da diese für eine feste Tiefe in der gegebenen Hierarchie steht. Ein Wert von m— 3 bedeutet zum Beispiel, dass ein Block auf der dritten Hierarchieebene betrachtet wird. Für die Menge aller Blöcke gilt:
Γ = {Bk , k = l ... K] (5)
Außerdem gilt, dass jedem Block nur ein eindeutiger Parent-Block zugeordnet werden kann. Ein Parent-Block kann dagegen mehrere Blöcke unter sich beinhalten. Eine Ausnahme stellt die höchste Hierarchieebene [m — 1) dar. Blöcke auf dieser Hierarchieebene besitzen keinen Parent-Block. Diese Struktur ist als hierarchische Baumstruktur aufzufassen. Dies führt zur Definition für den Parent- Block:
P Bk ) - { 0, falls m = l (6)
Für die nachfolgenden Definitionen muss die Parent-Block-Definition jedoch erweitert werden. Eine Betrachtung des dem Parent-Block übergeordnetem Parent-Blockes erfordert die doppelte Anwendung der Parent-Block- Vorschrift, was in nachfolgender Notation durch eine hochgestellte Zwei wiedergegeben ist:
Ρ2 (ΒΠ = Ρ(Ρ(Βψ ) (7)
Unter Verwendung dieser Definitionen kann ein Pfad eines Blockes beschrieben werden. Der Pfad eines Blockes enthält alle dem Block eindeutig übergeordneten Parent-Blöcke einschließlich des Blo- ckes der höchsten Ebene. Dies führt zu der folgenden, allgemeinen Definition eines Pfades:
Ρ (ΒΠ = [Pm- Bk) P2 (ßk), P(ßk), ß^ } (8)
Damit folgt für die Blöcke eines Pfades eines beliebigen Blockes die Definition:
(Bk, falls m = 1
Pf(Bk) = ^ p (p(ßk)) falls m > 1 (9)
Anhand des in Fig. 1 dargestellten Beispiels wird dabei nachfolgend erläutert, was unter einem Pfad zu verstehen ist. Dort sind auf der linken Seite der Darstellung Blöcke in einer Baumstruktur angeordnet. Anhand des hochgestellten m kann die jeweilige Hierarchieebene bestimmt werden. Auf der rechten Seite ist eine Tabelle zusehen, die den jeweiligen Pfad enthält. Anhand des Blockes mit der Kennziffer (hier also dem Sub-Index von B) 5 der Hierarchieebene 3 [m— 3) wird dies erläutert. Zu dem Pfad von Block 5 gehört damit der Parent-Block B2 und der Parent-Block Bj des Blockes B3:
Figure imgf000017_0001
Eine Betrachtung der Blöcke, die einem Block untergeordnet sind, führt zu der Definition, dass alle Blöcke zu diesen untergeordneten Blöcken zu zählen sind, die den betrachteten Block in ihrem Pfad besitzen:
0(£?k) = {Bz e Γ I Bk e PF(ßz)} (10)
Dementsprechend sind die Blöcke, die dem Block nicht untergeordnet sind, alle anderen und somit das Komplement von Θ. Geschrieben werden kann dies wie folgt: 0(Bk) = 1 - 0(Bk) (11)
Zugangs- und Abgangs-Ströme
In jedem Chemie-Verbund bzw. in jeder Produktionsanlage gibt es Zugangs- und Abgangs-ströme (auch Input- und Output-Ströme genannt). Im Modell nach der vorliegenden Erfindung fließen die Ströme immer in einem bestimmten Block hinein oder aus einem bestimmten Block heraus. In der Darstellung nach Fig. 2 ist eine derartige Struktur, bestehend aus den drei Grundelementen, nämlich den Elementen
Ströme,
Hierarchieebenen und Blöcke zu sehen.
Wie in Fig. 2 zu sehen ist, ist ein Block immer einer bestimmten Hierarchieebene zugeordnet. Zum Beispiel kann Block A der Hierarchieebene A, Block B der Hierarchieebene B und der Block C und D der Hierarchieebene C zugeordnet werden. In der Darstellung hier— die in dieser Art und Weise auch an anderer Stelle der hier vorliegenden Beschreibung verwendet wird - ist der innenliegende Block immer mindestens eine Hierarchieebene niedriger einzuordnen als der umfassende Block. So kann etwa der Block B als auf Hierarchieebene B befindlich angesehen werden, dessen Hierarchieebene mithin niedriger ist als diejenige von Block A, zugleich aber als höherliegend als diejenige der Blöcke C und D. Werden zusätzlich die Ströme betrachtet so wird deutlich, dass es Zugangs-Ströme (sogenannte Input-Ströme) und Abgangs (sogenannte Output-Ströme) gibt. Eine Besonderheit stellt der Strom zwischen Block C und Block D dar. Dieser ist für den Block C ein abgangs-Strom (Output-Strom), aber für den Block D ein Zugangs-Strom (Input-Strom), dies eine Tatsache, die in der Modellierung der Ströme beachtet werden muß. Nachfolgend werden Zugangs- und abgangs- Ströme (Input- und Output-Ströme) allgemein und auf Blöcke bezogen definiert, wobei zunächst die Definition der Zugangs-Ströme (Input-Ströme) und dann die der abgangs-Ströme (Output-Ströme) erfolgt.
Fj ist ein Zugangs-Strom (Input-Strom) für einen Block k (By der Hierarchieebene m (HE,^), wenn Fj nicht in Bk der HEm oder einer Hierarchieebene niedrigerer als HEm innerhalb des Bk startet und in Bk der HEm oder einer Hierarchieebene niedrigerer der HEm innerhalb des Bk endet. Ein Zugangs-Strom (Input-Strom) kann laut Definition demnach auch für mehrere Hierarchieebenen ein Zugangs-Strom (Input-Strom) sein, aber er endet immer in einem bestimmten Block. Für die Menge Ψ1 aller Zugangs-Ströme (Input-Ströme) eines Blockes k der Hierarchieebene m gilt:
Ψ ΒΗ) = [Fj G Ψ| SP(Fj) G Θ (BK ) Λ EP{Fj) G 0(£?k) } (12)
Das nachfolgende Beispiel bezieht sich wiederum auf Fig. 2: Fl F ist ein Zugangs-Strom (Input-Strom) der Hierarchieebene A und von Block A (B^, der Hierarchieebene B und von Block B (BB) sowie der Hierarchieebene C und von Block C (Bc). Mathematisch heißt dies:
Ψ%ΒΑ) = F[ ; Ψ ΒΒ) = F[ ; Ψ Β0) = F
Fj ist ein Abgangs-Strom (Output-Strom) für ein Block k (B^ der Hierarchieebene m (HEJ, wenn Fj in Bk der HEm oder in einem Block niedrigerer als HEm innerhalb des Bk startet und nicht in Bk der HEm oder in einem Block niedrigerer der HEm innerhalb des Bk endet. Ein Abgangs-Strom (Output- Strom) kann laut Definition demnach auch für mehrere Hierarchieebenen ein abgangs-Strom sein, aber er startet immer in einem bestimmten Block. Für die Menge Ψ° aller Abgangs-Ströme eines Blockes k der Hierarchieebene m gilt: ° (BK) = [Fj G Ψ| SP(Fj) G Θ (BK ) Λ EP{Fj) G 0(£?k)} (13)
Auch im folgenden Beispiel, das sich wiederum auf Fig. 2 bezieht, wird der Strom 3 f*f betrachtet: Ff 3 ist ein Abgangs-Strom (Output-Strom) der Hierarchieebene A und von Block A, der Hierarchieebene B und von Block B, sowie der Hierarchieebene C und von Block D. Die mathematische Formulierung hierzu lautet demnach wie folgt:
Ψ° (ΒΑ) = F3° ; Ψ° (ΒΒ) = F3° ; Ψ° (ΒΒ) = F3°
Aggregation von Strömen Ströme, also etwa Zugangs- oder Abgangs-Ströme, die jeweils als Massenstrom, als Energiestrom oder auch als Informationsstrom vorliegen können, können durch bestimmte meßbare Größen, wie etwa Durchflüsse, Temperaturen, Drücke, Kosten etc. (informationstechnisch spricht man hier auch von einem Attribut) charakterisiert (informationstechnisch gesprochen attributieri) sein. Somit werden zu einem Strom bestimmte (Meß-)Größen zugeordnet, die auch— etwa mittels geeigneter Meß- fühler - erfasst werden können. Jedem Strom muß mindestens eine solche (Meß-)Größe zuzuordnen sein. Auch ein Block, der ja eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung repräsentiert, kann— muß aber nicht - durch eine solche (Meß-)Größe charakterisiert sein, da Blöcke ja in der nach der vorliegenden Erfindung verwendeten Modellbildung hauptsächlich als Start- und Endpunkte für die Ströme (zwischen ihnen) fungieren. Auch unterscheiden sich den Blöcken und den Strömen (etwaig) zugeordnete (Meß-)Größen ihrer Art nach. Blöcken können - jedenfalls zu einem bestimmten jeweils betrachteten Zeitpunkt - statische Größen, etwa Bestandsgrößen, wie etwa ein Füllstand zugeordnet [attributieri) werden. Hingegen kann einem Strom keine solche statische (Meß-)Größe wie ein Füllstand zugeordnet werden und umgekehrt weist ein Block keinen Durchfluß etwa in Liter pro Minute auf, der aber sehr wohl einem entsprechenden Strom als (Meß-) Größe) zuzuordnen (zu attri- butteren) ist.
Bezogen auf die Ströme bedeutet dies, dass den Zugangs- und Abgangs-Strömen (Input- und Output-Strömen) (Meß-)Größen unterschiedliche Attribute zugeordnet werden können. Je nach (Meß-)Größe kommen verschiedene Aggregationsregeln für die jeweiligen (Meß-)Größen zur Anwendung. So kann etwa dadurch aggregiert werden, dass (Meß-)Größen aufsummiert werden. Für andere wiederum ist es sinnvoll über einen Mittelwert (sei es das arithmetische Mittel, sei es das geometrische Mittel oder auch der Median) der jeweiligen (Meß-) Größe (n) zu aggregieren oder einen entsprechenden Extremwert (etwa Maximum oder Minimum) der (Meß)-Größe(n) hierzu zu bilden. So erfolgt eine Aufsummierung über die Hierarchieebenen etwa bei Durchfluss-Messungen oder Kosten, wohingegen bei zugeordneten (Meß-)Größen wie Temperaturen, Drücken oder Zusam- mensetzungen das Bilden eines Mittelwertes sinnvoll sein kann. Ein Maximum der (Meß-) Größe (n) zu ermitteln, kann etwa bei Dampfverbräuchen sinnvoll sein.
Grundsätzlich gibt es - wie bereits dargelegt - zwei verschiedene Arten der Aggregation der Attribute. Zum einen erfolgt eine Aggregation über den betrachteten Block der Hierarchieebene und zum anderen eine Aggregation über die Zeit, wobei aber beide Arten auch miteinander kombiniert wer- den können.
Im Folgenden wird zunächst die Aggregation über einen jeweiligen Block der betrachteten Hierarchieebene definiert.
Aggregiert man durch Aufsummierung der (Meß-) Größe eines Stromes (Kategorie A), so wird vorzugsweise die folgende Aggregations-Regel über den Block der Hierarchieebene und ohne Berück- sichtigung der Zeit angewandt: alls Fj e Ψ^) (14)
Wird oder werden die (Meß-) Größe (n) über den Mittelwert aggregiert (Kategorie B), so wird vorzugsweise folgende Aggregations-Regel angewandt:
Figure imgf000021_0001
Dabei steht in voranstehender Formel n für die Anzahl der Ströme, die in der Summe betrachtet werden.
Aggregationen bei denen ein Maximum der (Meß-) Größe (n) ermittelt wird (Kategorie C), erfolgen vorzugsweise nach nachfolgender Aggregations-Regel:
Fc(Bk) = max Jalls Fj e Ψ^) (16) Die Betrachtung des Maximalwertes der Summe von Strömen kommt in der Regel dann in Betracht, wenn ein zeitlicher Aspekt mit einbezogen wird, da andernfalls über die Summe immer nur ein absoluter Wert bestimmt werden kann. Demzufolge ist der Einbezug der Zeit der nächste Schritt. (Meß-) Größen die im Wege der Aufsummierung aggregiert werden (Kategorie A) werden zeitlich über die Summe der (Meß-) Größe (n) aggregiert. (Meß-) Größen die über eine Mittelwertbildung (Ka- tegorie B) aggregiert werden, werden zeitlich über den entsprechenden Mittelwert (z.B. das arithmetische Mittel) aggregiert und (Meß-)Größen, die über eine Extremwertbildung (z.B. Maximalwertbildung) aggregiert werden, werden zeitlich über den entsprechende Extremwert (z.B. Maximalwert) der Summe der einzelnen Ströme aggregiert. Die bisherigen Aggregationsvorschriften ohne den Einbezug der Zeit sind im Folgenden um die Komponente der zeitlichen Aggregation erweitert (so- genannte vollständige Aggregation). Es gilt, dass zunächst die zeitliche Aggregation gebildet werden muss. Alle Messwerte werden zuvor zusätzlich mit der Abtastzeit tA multipliziert, womit aus einem zeitbezogenem Messwert (z.B. kg/h) ein absoluter Wert wird (z.B. kg). Die Abtastzeit kann in dem Datenmodell für jede einzelne Messstelle individuell festgelegt werden.
Die Anzahl der Abtastpunkte wird in den nachfolgenden Definitionen mit n bezeichnet. Vereinfacht gilt: F(t0 + n - tAj) (17)
Die Variable N steht für die Anzahl der Betrachtungszeiträume. Ein Betrachtungszeitraum kann zum Beispiel ein Tag, ein Monat oder ein Jahr sein. Für die weiteren Definitionen gilt die folgende vereinfachte Formulierung:
F(t0 + N - tB) = F(N) (1 8)
Mit Hilfe eines zusätzlichen Faktors κ können die Aggregationsvorschriften definiert werden:
Ki = (19) Da für verschiedene Messstellen unterschiedliche Abtastzeiten definiert werden können, muss der Betrachtungszeitraum größer oder gleich der Abtastzeit sein. Dies führt zu der nachfolgenden Formulierung: tB > tA. Vj (20)
Für die vollständige Aggregation der Ströme, für die (Meß-) Größen zur Aggregation aufsummiert werden (Kategorie A) gilt:
FA (ßk) OV) = ^ ^ Fj (n), falls F} 6 Ψ (ßk) (21)
j n=Kj(N-l) + l
Die vollständige Aggregation der Ströme, für die (Meß-)Größen zur Aggregation gemittelt werden (Kategorie B) gilt entsprechend: k W = j Fj (n) \ , falls Fj e Ψ(Β*) (22)
Figure imgf000022_0001
Schließlich erfolgt die vollständige Aggregation der Ströme, für die ein Maximum zur Aggregation gebildet wird (Kategorie C) wie folgt:
Fc(ßk)(N) = max (23)
Figure imgf000022_0002
Für das Minimum als ein anderer Extremwert gilt vorstehende Formel entsprechend.
Die Bildung der Aggregation zweier Abgangs-Ströme (Output-Ströme) mittels eines Maximalwertes sei vor diesem Hintergrund nachfolgend anhand eines Beispiels beschrieben: Wenn die bereits mit der Abtastzeit multiplizierten Messwerte einer Messung A für verschiedene Zeitpunkte (hier tl5 t2, t3 und t4) angenommen werden mit:
F°F°: /, = 10; t2 = 9; t} = / // /, = / /
und Messwerte einer Messung B mit:
F2°i ; /, = 12; t2 = 13; t3 = 10; t4 = 12
Dann ergibt sich das Maximum der Summe der Elemente zu:
Fe'c = F/'rCt4) + * C( )F°' = F°'c{t ) + F2°' (t4) = / / + 12 = 23
Ergänzend ist zu erwähnen, dass nicht nur Ströme vermittels ihrer (Meß-)Größen, sondern auch die den Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung entsprechenden Blöcke über (etwaige) ihnen zugeordnete (Meß-)Größen hinsichtlich dieser Größen, wie etwa hinsichtlich Lagerbeständen, vorzugsweise durch Aufsummierung (aber gegebenenfalls auch durch Mittelwertbildung oder auch Extremwertbildung)— vorzugsweise auch über die Zeit - aggregiert werden können. Die drei exemplarisch formulierten Aggregationsregeln (Aufsummierung, Mittelwertbildung oder Extremwertbildung) bilden sodann die Grundlage für die Ermittlung nachfolgend beschriebenen— vorzugsweise technischen - Kenngrößen (KPFs). Je nachdem welcher Strom vermittels welcher (Meß-)Größe zur Ermittlung einer jeweiligen Kenngröße (KPI) wie aggregiert werden muss, kann etwa eine der hier vorstehend beschriebenen Aggregationsregeln genutzt werden. Nachfolgend sollen einige dieser Kenngrößen (KPI 's) näher beschrieben werden:
Energieleistungsindikatoren als Kenngrößen
Nach der DIN-EN ISO 50001, muß jedes Unternehmen, das plant ein Energiemanagementsystem einzuführen, entsprechende Energieleistungskennzahlen verwenden. Diese werden im Folgenden mit Energieleistungsindikatoren (sogenannte Energy Performance Indicators [EnPFs]) bezeichnet. Als Beispiel wird in der vorgenannten Norm die aufgewendete Energie für die Herstellung von einer bestimmten Menge an Produkt genannt. Der EnPI beschreibt den Energieaufwand bezogen auf ein hergestelltes Produkt für einen bestimmten Block Bk einer bestimmten Hierarchieebene m. Der EnPI kann wie folgt über die zugeführten Energien und den abgehenden Produkten nach folgender Kenngrößen-Ermittlungsregel bestimmt werden:
E PI(B ) ^ zugeführte Energien eines Blockes kWh
k Σ abgehenden Produktströme eines Blockes ^-Produkt (24)
Die zugeführten Energieströme setzen sich etwa aus verschiedenen Dampf-Strömen unterschiedlichen Druckes zusammen. Die Umrechnung der Dampf-Ströme in die Zieleinheit kWh erfolgt über die folgende Formel:
Q = m hv (25) Die Berechnungsvorschrift für den EnPI lautet:
Figure imgf000024_0001
Der EnPI ist, wie der Formel zu entnehmen ist, von dem Block Bk und der Zeit t abhängig. Die Aggregation über die Zeit und den betrachteten Block der Hierarchieebene erfolgt jeweils durch Aufsummierung, das heißt die Ströme werden vermittels ihrer zugehörigen (Meß-) Größen über die Summen aggregiert.
Umsatz, Ausbeute und Selektivität als Kenngrößen
Durch den Umsatz Xa kann bestimmt werden, wie viel einer im Eingangsstrom definierten Komponente noch im Ausgangsstrom vorhanden ist. Mathematisch kann dies über das Verhältnis der umgesetzten Menge zu der eingesetzten Menge ausgedrückt werden. Ein Umsatz ist für eine chemische Reaktion definiert. Der Umsatz sollte demnach immer zwischen 0-100 % liegen, wobei 100 % den Idealfall darstellt, weil dann das gesamte Edukt umgesetzt wurde.
Da in der Praxis zumeist viele Trennsequenzen innerhalb einer Anlage existieren, ist die nachfolgende Kenngrößen-Ermittlungsregel für den Umsatz auch für Trennsequenzen gültig. Dies hat den Vorteil, dass nahezu für jeden Block der Hierarchie ein Umsatz bestimmt werden kann. Hierzu wird, analog der klassischen Definition, eine Leitkomponente xa in dem/den Zugangs-/Abgangsströmen definiert und der Umsatz auf den Restgehalt der Leitkomponente in den Abgangs-Strömen bezogen. Die Aggregation erfolgt sowohl über den Block der Hierarchieebene als auch über die Zeit im Wege der Aufsummierung als Aggregationsregel. Da zu den Abgangs-Strömen auch Ströme wie Abgas gehören, die nicht in die Betrachtung mit einbezogen werden sollen, darf der Umsatz nur auf be- stimmte Abgas-Ströme, nämlich die Produkt-Ströme, bezogen werden. Die Berechnung des Kom- ponentenmassenstromes durch das Multiplizieren mit xa muss vor den Aggregations schritten erfolgen, da der Komponentenmassenstrom aggregiert werden muss. Die Kenngrößen-Ermittlungsregel für den Umsatz Xa lautet somit:
Figure imgf000025_0001
Bei der Anwendung dieser Formel ist zu beachten, dass die absoluten Werte sich zwischen Trennsequenzen und Reaktionen unterscheiden. Bei einer Reaktion ist ein 100%iger Umsatz ideal, wohingegen bei einer Trennsequenz ein Wert der gegen 0 % geht ideal wäre. Dies hat den Hintergrund, dass bei einer Trennung kein Stoff umgewandelt wird. Das heißt, die Komponente, die im Eingangsstrom definiert wurde, sollte idealerweise auch vollständig im Produktstrom vorhanden sein. Bei einer Reaktion ist es ideal, wenn die entsprechende Komponente nicht mehr vorhanden ist, denn dann ist diese vollständig abreagiert. Anhand eines Beispiels sei die Auflösung des Zählers aus der Umsatz-Definition erläutert: Die Berechnungsschritte, die in den weiteren KPI-Definitionen auftauchen, sind analog zu lösen.
Angenommen es liegen die in nachfolgender Tabelle gezeigten Messwerte für Zugangs-Ströme für drei verschiedene Zeitpunkte wie folgt vor:
Zeitpunkt Strom Ft Komponente A Strom F2 Komponente A
in Gewichts % in Gewichts % t, 10 50 20 50
t2 12 10 25 20
t3 11 50 20 20
Zunächst werden die jeweiligen Komponentenmassenströme für den jeweiligen Zeitpunkt gebildet und über die Summe aggregiert. Die Ergebnisse dieses Lösungs Schrittes sind in der weiteren nachfolgenden Tabelle zusammengefasst: Zeitpunkt Fj · Gewichts % F2 · Gewichts %
[Masse/h] [Masse/h]
t, 5 10
t2 1,2 5
5,5 4
! O Σ V, ;i,.AA ^ 11,7 19
Xa(t)
Der nächste Schritt stellt dann die Auflösung der Summe über den Hierarchieebenen dar, zusam- 15 mengefasst in einer weiteren, wiederum nachfolgenden Tabelle:
Zeit-Aggregation Komp. -Strom ¥x Komp. -Strom F2 "1
Figure imgf000026_0001
Figure imgf000026_0002
Das bedeutet der Zähler in diesem Beispiel liefert das Ergebnis 30,7. Die Auflösung des Nenners könnte auf die gleiche Weise erfolgen. Da die Berechnungsvorschriften der anderen Kenngrößen (KPPs) ähnliche mathematische Formulierungen beinhalten, ist dieses Beispiel exemplarisch für nachfolgende Kenngrößen.
2 0 Die Ausbeute Yp setzt den tatsächlichen Ertrag eines Produktes mit dem maximal möglichen Ertrag laut der Stöchiometrie in Relation. Das Edukt, das am schnellsten vollständig abreagiert ist, wirkt sich limitierend auf die Ausbeute aus. Dies liegt vor allem an den Neben- und Folgereaktionen. Aus diesem Grund können Ausbeute und Umsatz auch voneinander abweichen, wobei die Ausbeute meistens geringer ausfällt.
25 Vereinfacht wird bei der Definition der Ausbeute für das Modell angenommen, dass die Stöchiometrie bei Reaktionen keine Rolle spielt und die Ausbeute auch für Trennverfahren bestimmt werden kann. Dafür werden gleiche Komponenten im Zähler und Nenner zugelassen. Das bedeutet, dass für Trennverfahren die Menge einer Komponente im Edukt betrachtet wird und die Menge der gleichen Komponente im Produkt. Dennoch wird zwischen der Definition für Trennungen bzw. Lagerbehältern und Reaktionen unterschieden. Zunächst folgt die Kenngrößen-Ermittlungsregel der Ausbeute für Trennsequenzen und Lagerbehälter:
F°^ - *a(Bk) (t)
rP(Bk) (t) = (28)
F4 - *a(Bk) (£)
Die Ausbeute ist abhängig von dem Block und der Zeit. Das in der Formel verwendete xa steht wie- derum für den Komponentenanteil. Analog zum Umsatz werden auch an dieser Stelle nur die Produkt-Ströme in die Berechnung mit einbezogen.
Die Kenngrößen-Ermittlungsregel für die Ausbeute einer Reaktion, unter Vernachlässigung der Stö- chiometrie, lautet dann wie folgt:
Figure imgf000027_0001
Der Unterschied zur ersten Kenngrößen-Ermittlungsregel Hegt im Zähler. Durch die chemische Reaktion ist die Komponente im Edukt (y nicht identisch mit der Komponente im Produkt (x , da eine chemische Umsetzung des Eduktes stattfindet. Die Berechnungsvorschriften sind überdies identisch aufgebaut.
Zum Abschluss folgt die Kenngrößen-Ermittlungsregel für die Selektivität. Die Selektivität beschreibt, wie viel von dem umgesetzten Edukt auch tatsächlich in das gewünschte Produkt umge- setzt wurde. Aufgrund von Neben- oder Folgereaktionen kann es sein, dass auch unerwünschte Produkte entstanden sind. Deshalb wird eine möglichst hohe Selektivität angestrebt, da dies bedeutet, dass viel von dem Edukt in das gewünschte Produkt umgesetzt wurde.
Es besteht ein Zusammenhang zwischen dem Umsatz, der Ausbeute und der Selektivität. Dies hat den Vorteil, dass mit Hilfe der zuvor bestimmten Ausbeute und dem Umsatz die Selektivität be- rechnet werden kann.
Der Zusammenhang spiegelt sich in der nachfolgenden Kenngrößen-Ermittlungsregel für Selektivität wieder:
(30) Es nicht notwendig die Aggregationsregeln zur Ermittlung der Selektivität einzubinden. Dies ist deshalb so, weil die Aggregationen schon bei der Ermittlung der Umsatz- und Ausbeute erfolgt sind. Dies bedeutet allerdings zugleich, dass es zur Ermittlung der Selektivität zunächst immer erforderlich ist, zunächst den Umsatz und die Ausbeute zu ermitteln. Massenbilanzfaktor und Materialeffizienz als Kenngrößen
Sodann sollen die Kenngrößen Massenbilanzfaktor und Materialeffizienzbetrachtet werden. Der Massenbilanzfaktor MB bezieht sich auf alle Stoffströme im System. Anhand des Massenbilanzfak- tors kann überprüft werden, ob die Massenbilanz eines Systems aufgeht, d.h. ob die Masse der Zugangs-Ströme mit der der Abgangs-Ströme korreliert. Sind in einem Prozess keine nennenswerten Verluste zu verzeichnen, so sollte die Massenbilanz aufgehen. Da eine Prozesskette sehr lang sein kann und an verschiedenen Stellen Lagerbehälter mit inbegriffen sein können, wird die Massenbilanz in den meisten Fällen (je nach Betrachtungszeitraum) nicht vollständig aufgehen. Um zu ermitteln, an welchen Anlagen oder Teilanlagen dies vorrangig liegt, ist das im Rahmen der vorliegenden Erfindung hier verwendete Modell ideal. Der Massenbilanzfaktor setzt sich aus den gesamten Zugangs- Strömen und den gesamten Abgangs-Strömen zusammen, woraus sich für ihn die folgende Kenngrößen-Ermittlungsregel ergibt:
Figure imgf000028_0001
Die Aggregation erfolgt sowohl zeitlich als auch über den Block der Hierarchieebene durch Auf- summierung. Ist die Lösung des Massenbilanzfaktors MB=1, so geht die Massenbilanz auf, d.h. es fließt in dem betrachtetem Zeitraum die gleiche Masse in und aus dem System. Liegt der MB unter 1 (MB < 1), so ist der Massenstrom, der das System verlässt, in dem betrachteten Zeitraum kleiner als der Massenstrom, der in das System fließt.
Um eine Aussage über die Effektivität der Materialnutzung zu machen, wird die Kennzahl Materialeffizienz ME herangezogen. Diese bezieht alle Edukte ein, die zur Herstellung des Produktes rele- vant sind. Unter der Materialeffizienz wird in anderen Zusammenhängen auch die Materialproduktivität verstanden. Nach der Deutschen Materialeffizienz agentur wird unter Materialeffizienz „das Verhältnis der Materialmenge in den erzeugten Produkten der für ihrer Herstellung eingesetzten Materialmenge" verstanden. In der chemischen Industrie und in der folgenden Definition wird die Vereinfachung getroffen, dass das Verhältnis aus Hauptproduktmenge zur Einsatzstoffmenge gemeint ist. Die Kenngrößen-Ermittlungsregel für die Materialeffizienz ME kann demnach wie nachfolgend angegeben werden:
F°^(Bk) (t)
M£(Bk) (t) =
F^d(Bk) (t) (32)
Die Aggregation der Ströme erfolgt durch Aufsummierung ihrer jeweiligen (Meß-)Größen sowohl zeitlich als auch über den Block der Hierarchieebenen. Die Materialeffizienz kann für jeden Block des Modells berechnet werden, so dass eine, auf einer hohen Hierarchieebene festgestellte Variation der Materialeffizienz auf den Blöcken der niedrigeren Ebenen untersucht werden kann. Die Optimierung kann je nach Modellierungsebene punktuell erfolgen.
Produkt- Abfall-Indikator als Kenngröße
Bei einem Prozess ist nicht nur die Produktmenge im Vergleich zur eingesetzten Eduktmenge inte- ressant, sondern auch, wie viel Produkt über die Abgas- oder Abfallströme ausgetragen wird. Je effektiver eine Trennung ist, desto weniger Produkt geht über Abgas- oder Abfallströme verloren. Allerdings bedeutet eine hohe Produktausbeute bei einer Trennung zugleich einen hohen Energieaufwand. Das heißt, mit Hilfe der entwickelten Kenngrößen (KPFs) und der Zuordnung verschiedener Prioritäten, kann eine Prozesssteuerung betrieben werden. Der Produkt-Abfall-Indikator (so- genannter Product-Waste-Indicator [PWI]) beschreibt den Produktverlust, d.h. Produktkomponenten, die über Abgas-/Abfallströme ausgetragen werden. Das anzustrebende Ziel ist es, einen möglichst geringen Produktverlust zu erleiden. Dies kann durchaus im Widerspruch mit den Kenngrößen (KPI's) stehen, die einen Bezug zu Energien aufweisen. Für den PWI kann die folgende Kenngrößen-Ermittlungsregel angegeben werden:
F°^ - *a(Bk) (t)
PW/(Bk) (£) =
F4 - xa(Bk) (£) (33) Der PWI ist abhängig von dem betrachteten Block und der Zeit. Sowohl über die Zeit, als auch über den Block der Hierarchieebene wird über die entsprechende Aggregationsregel im Wege der Auf- summierung aggregiert. Das Ziel ist es einen möglichst geringen PWI zu erreichen, denn dies bedeutet, dass wenig Produkt über die Abgas-/Abfallströme das System verlassen. Der PWI sollte dem- nach unter Berücksichtigung anderer relevanter Kenngrößen (KPPs) gegen einen Wert von Null optimiert werden.
Lagerumschlagshäufigkeit, Lagerreichweite und Durchlaufzeit als Kenngrößen
Nachfolgend werden nun lagerbezogene Kenngrößen (KPPs) behandelt. Kenngrößen aus diesem Bereich stammen zumeist aus der Fertigungsindustrie und sind für diskontinuierliche Prozesse ent- wickelt worden. Trotzdem können diese Kenngrößen (KPPs) unter gewissen Annahmen auch auf die chemische Industrie und dort speziell auf kontinuierliche Prozesse übertragen werden. Für Kenngrößen aus diesem Bereich gilt, dass der Lagerbestand und die Lagerdauer möglichst gering bzw. kurz gehalten werden müssen. Dadurch ist wenig gebundenes Kapital in Form von Produkten oder Edukten in dem modellierten Verbundsystem vorhanden. Nachfolgend werden drei lagerbezo- gene Kenngrößen (KPPs) vorgestellt.
Die Lagerumschlagshäufigkeit LU gibt an, wie oft ein durchschnittlicher Lagerbestand (hier ein Füllstand eines Behälters) komplett geleert und ersetzt wird. Zusammengesetzt wird diese Kenngröße (KPI) aus den Lagerabgängen bzw. den gesamten Abgangs-Strömen und dem durchschnittlichen Lagerbestand, welcher dem durchschnittlichen Füllstand La entspricht. Die Lagerumschlagshäufig- keit kann vermittels folgender Kenngrößen-Ermittlungsregel gebildet werden:
Lagerabgänge F° (Bk) (t)
t/(Bk) (t) (34)
0 Lagerbestand 0 La (Bk) (t)
Der Füllstand wird dabei vermittels einer Aggregationsregel zur Mittelwertbildung über die Zeit aggregiert. Das heißt die Füllstände werden über die Zeit gemittelt und anschließend über den betrachteten Block der Hierarchieebene aufsummiert. Hier erfolgt also nicht nur eine Erfassung und Aggregation von (Meß-) Größen von Strömen, sondern auch die Erfassung (und Aggregation) eines zu einem Block zugehörigen Bestand, nämlich eines Lagerbestandes.
Mit Hilfe der Lagerreichweite LR kann eine Aussage darüber getroffen werden, wie lange ein Lagerbestand zur Belieferung von Kunden ausreicht. In einem kontinuierlichen Betrieb der chemischen Industrie können vor allem Aussagen darüber getroffen werden, wann die Produktion gesteigert werden muß, da oft eine direkte Abhängigkeit in dem Verbundsystem besteht. Das bedeutet, wenn die Produktions anläge ausfällt, ist es möglich eine Aussage über die Reichweite der Versorgung der nachfolgenden Produktionsanlagen zu treffen. Die Kenngrößen-Ermittlungsregel der Lagerreichweite LR wird demnach wie folgt definiert:
Ä kJ ) - (jjiagerabgang ~ 0 F° (Bk) (t) (35)
Die Lagerreichweite wird über den Quotienten des durchschnittlichen Lagerbestandes und des durchschnittlichen Lagerabgangs ermittelt. Die Aggregation über die Zeit erfolgt im wegen einer Mittelwertbildung, das heißt es wird der Mittelwert über der Zeit betrachtet. Anschließend werden die Ergebnisse dadurch aggregiert, dass sie über den betrachteten Block der Hierarchieebene aufsummiert. Die Lagerreichweite in der chemischen Industrie spielt für die voneinander abhängigen Betriebe des Verbundes eine wichtige Rolle. Mit einer ausreichend hohen Lagerreichweite wird sichergestellt, dass die Folgeproduktionen im Verbund weiterhin versorgt werden können.
Schließlich soll noch die Kenngröße der Durchlaufzeit (DLZ) betrachtet werden. Die Durchlaufzeit wird aus dem Quotienten aus Umlaufbestand (hier angenommen als Lagerbestand) und Edukt- Durchsatz gebildet. Das Ziel ist es eine möglichst geringe Durchlaufzeit zu erreichen, d.h. einen niedrigen Umlaufbestand zu haben und einen hohen Durchsatz zu fahren. Die Kenngrößen- Ermittlungsregel lautet wie folgt:
(36)
Umlauf bestand = Lagerbestand) La(ßk)(t)
k W ~ Edukt - Durchsatz ~ F^d(Bk)(t)
Der Umlaufbestand kann in der chemischen Industrie vereinfacht als Füllstand der jeweiligen Behälter verstanden werden, welcher zeitlich über den Mittelwert und über den Block der Hierarchieebene über die Summe aggregiert werden muss. Der Durchsatz wird auf den Edukt-Durchsatz reduziert, welcher in der Regel aus dem Haupt-Edukt besteht. Mit Hilfe der Durchlaufzeit können zum Beispiel Zeiträume für Fehlproduktionen bestimmt werden. Wenn an einer Messung vor dem ersten Produktionsschritt eine Analyse eine Überschreitung eines Grenzwertes mit Folgen für die Produktqualität meldet, kann in einem kontinuierlichen Betrieb der chemischen Industrie nicht sofort die Anlage heruntergefahren werden. Unter Berücksichtigung der Durchlaufzeit kann bestimmt werden, wann diese Menge die Anlage durchlaufen hat. Für diesen Zeitraum kann das qualitativ schlechtere Produkt zum Beispiel in einen gesonderten Behälter gefahren werden und nach Normalisierung der Messwerte auf normale Weise den Betrieb verlassen. So wird verhindert, dass ein Kunde ein Produkt mit verminderter Qualität erhält.
Fig. 3 zeigt die schematische Darstellung eines fiktiven Verbundsystems als Beispiel einer Chemieindustrieeinrichtung in gleicher Art und Weise wie in Fig. 2 dargestellt. Aufbauend auf den Darlegungen zu der vorangegangenen Fig. 1 und 2 soll anhand der Darstellung hier beispielhaft eine Modellierungs Vorschrift für ein Datenmodell erläutert werden. Das Ziel ist es dabei den Bezug zwischen den Strömen, Blöcken und Hierarchieebenen so zu modellieren, dass darauf aufbauend ein Kenngrößensystem (Kennzahlensystem, KPI's) entwickelt werden kann, dass eine Überwachung oder sogar Steuerung und/ oder Optimierung des hier dargestellten Verbundsys- tems erlaubt. Die Implementierung des Datenmodells erfolgt hier in Form einer relationalen Datenbank, deren Struktur in Fig.4 im Uberblick zu sehen ist und auf deren einzelne Komponenten im Verlaufe der Besprechung der Modellierung des fiktiven Verbundsystems nach Fig. 3 näher eingegangen wird.
In der Darstellung in Fig. 3 sind verschiedene Blöcke auf verschiedenen Hierarchieebenen zu sehen. Insgesamt besteht dieses Beispiel aus fünf verschiedenen Hierarchieebenen. Die Ebenen sind nach innen hin abgestuft. Das bedeutet der äußere Block (Unternehmen) 1 befindet sich auf der höchsten Hierarchieebene, der sogenannten Enterprise-Ebene und das Beispiel wird bis auf die Teilanlagen- Ebenen, dargestellt durch die innersten Blöcke, modelliert. Jeder Strom in der Darstellung ist durch ein Bezugszeichen gekennzeichnet. In der Zeichnung ist ein Block mit der Bezeichnung„Split" Anlage D zu sehen. Dieser wurde beispielhaft eingeführt, da der Strom 16 in die Anlagen E und F fließt, aber angenommen wird, dass nur eine Eingangsmessung zu diesem Strom vorliegt. Das heißt, der Strom wird über den Split aufgeteilt in die Ströme 17 und 18. Dies muss auf diese Weise erfolgen, da in der Definition festgelegt wurde, dass jeder Strom nur einen Zielpunkt haben kann. Insgesamt sind in diesem Beispiel zweiundzwanzig Blöcke aufgeführt und jeweils durch ein Bezugszei- chen rechts über dem jeweiligen Block gekennzeichnet. Links über dem Block ist die jeweilige Bezeichnung der Hierarchieebene kurz ausgewiesen, also etwa Anlage A bei Block 7 oder Standort München bei Block 3. Die Blöcke sind durch die Ströme verbunden. Auf der linken Seite befindet sich der External-In-Block, in dem alle Ströme starten, die von außerhalb in das Unternehmen fließen. Umgekehrt befindet sich auf der rechten Seite der External-Out-Block, der alle Ströme umfasst, die das Unternehmen verlassen. Die Ströme wurden so gewählt, dass möglichst viele Vari- anten beispielhaft aufgeführt sind. Es fließen Ströme zwischen Blöcken auf gleicher Hierarchieebene, aber auch Ströme zwischen unterschiedlichen Hierarchieebenen. Der External-In- und der Ex- temal-Out-Block sind dabei der höchsten Ebene, der Enterprise Ebene, zugeordnet. Block 5 stellt eine weitere Besonderheit dar, ein Tanklager. In einem Tanklager befinden sich nur Speicherbehälter und in der Regel sind die Ein- und Austrittsmengen über die Zeit identisch, d.h. es finden keine Reaktionen oder Trennungen statt. Der Zusammenhang zwischen den Strömen und den Blöcken wird im weiteren Verlauf in tabellarischer Form erfasst.
Die erste Tabelle wird unter der Bezeichnung HierarchyDef geführt und findet sich auch in der Uberblicksdarstellung nach Fig. 4, wo eine 1 :N Relationen durch das Symbol und eine N:l Relation durch das Symbol dargestellt ist.
Durch die Informationen, die in dieser Tabelle eingepflegt werden, wird die Hierarchie der Blöcke beschrieben. Mit Hilfe der Kennziffern bzw. ID's, die zuvor jedem Block vergeben wurden, kann jedem Block ein sogenannter Parent-Block zugeordnet werden.
Nachfolgende Tabelle stellt einen Ausschnitt des Inhaltes für das hier vorliegende Beispiel dar:
ID_Block BlockName ID_ParentBlock
External_In 0
External_Out 0
Unternehmen 0
Standort Köln 1
Standort München 1
HierarchyDef- Ta belle
Die vorstehende Tabelle setzt sich aus drei Spalten zusammen, ID_B/ock, BlockName und ID_ParentBlock. Der Primärschlüssel in dieser Tabelle ist die ID-Block. Diese Spalte ordnet dem je- weiligen Block eine eindeutige ID zu. Wie zuvor bereits definiert, befinden sich External-In und - Out, sowie das Unternehmen auf der höchsten Hierarchieebene und werden daher dem Parent- Block mit der ID 0 untergeordnet. Im Fall der Standorte, also Standort Köln und Standort München lauten die ID-Block's 2 (Standort Köln) und 3 (Standort München). Beide sind dem Unternehmen (mit ID_Block = 1), welches sich auf der Enterprise-Ebene befindet, untergeordnet. Auf diese Weise kann die gesamte Hierarchie in einer Tabelle erfasst und jeder Block eindeutig in die Hierarchie eingeordnet werden.
Sodann ist auf Grundlage dieser Strukturierung ist eine Abbildung der Ströme, die zwischen den Blöcken fließen möglich. Dies erfolgt in der sogenannten FlowDef-Tabelk. Die nachfolgende Tabelle gibt dabei einen kleinen Ausschnitt der FlowDef-Tabelk zusammen, die ebenfalls natürlich auch in der relationalen Datenbankübersicht in Fig. 4 zu sehen ist.
Nachfolgend ist dieser kleinere Ausschnitt dieser FlowDef-Tabelle zu sehen, der aber deren Funktion anhand des hiesigen Beispiels deutlich macht:
ID FlowDescription ID ID ID ID
Flow Material Category SourceBlock SinkBlock
1 Strom a 3 1 23 13
2 Dampf b 2 2 23 15
3 Strom e 3 1 13 14
FlowDef-Tabelle Der Primärschlüssel dieser Tabelle steht in der ersten Spalte unter ID_Flon>. Über die Spalte Flow- Oescription erhält jeder Strom eine Bezeichnung, wie Dampf oder die Stoffbezeichnung des Stromes, z.B. C4-Gemisch. Zwei Fremdschlüssel, d.h. eine Referenz auf einen Primärschlüssel einer anderen Tabelle, sind in dieser Tabelle durch ID_Matenal und ID_Category aufgeführt. Auf die betreffenden Tabellen wird im weiteren Verlauf noch eingegangen werden. Jedem Strom kann ein Material und eine Kategorie zugeordnet werden. Ein Material ist zum Beispiel 3bar Dampf und die zugehörige Kategorie wäre in diesem Fall Energie. Diese Informationen werden benötigt, um später bei der Berechnung der Kennzahlen nach Materialien oder Kategorien filtern zu können. Somit ist eine eindeutige Differenzierung der Ströme über zwei Ebenen möglich. Die ID's der letzten beiden Spalten, ID _SourceBlock und ID_SinkBlock, referenzieren beide auf den Primärschlüssel ID_B/ock der Hie- rarchyDef Tabelle. Die \D_SourceBlock bildet den Startpunkt und die ID_SinkBlock den Endpunkt eines Stromes. Der Strom mit der ID_Flow 1 hat beispielsweise den Startpunkt, bzw. den Start-Block External_In, gekennzeichnet durch die ID_SourceBlock 23 und den End-Block Teilanlage A, gekennzeichnet durch die ID_SinkBlock 13. Analog können die restlichen 22 Ströme definiert werden. Durch die rekursive Definition der einzelnen Blöcke in der HierarchyDef-Tabelle, kann das jewei- lige Hierarchielevel des Start- und End-Blocks eines Stromes bestimmt werden. Dieser Aspekt ist wichtig für die spätere Kenngrößenermittlung (Ermittlung der KPIs), weil dadurch ermittelt werden kann, für welche Blöcke der verschiedenen Hierarchieebenen der Strom ein Zugangs- oder ein Abgangs-Strom (Input- oder Output-Strom) ist. Zum Beispiel ist der Strom 1 für alle Hierarchieebenen der entsprechenden Blöcke ein Zugangs-Strom, wohingegen der Strom 16 nur für bestimmte Blöcke bis auf die Anlagen-Ebene ein Zugangs-Strom ist. In einer sogenannten MaterialDef-Tabelle (vgl. auch hierzu die Datenbankstrukturübersicht in Fig. 4) sind alle verwendeten Materialien des Verbundes nach dem hier besprochenen Ausführungsbeispiel erfasst. Diese Informationen sind etwa in der nachfolgenden Tabelle dargestellt.
ID Material Material
Material A
Material B
Material C
Material D
Material E
MaterialDef-Tabelle
Die ID~s der linken Spalte der Tabelle, die mit ID_Matmal bezeichnet ist, bilden den Primärschlüs- sei für das jeweilige Material. Die Spalte Material enthält die schlichte Bezeichnung. Materialien können beispielsweise Crack-C4, 3bar-Dampf, Kosten etc. sein.
Eine höhere Ebene bildet die CategoryDef-Tabelk (vgl. ebenfalls die Datenbankstrukturübersicht in Fig. 4). Diese faßt die verschiedenen Materialien zu einer von drei Kategorien zusammen:
ID_Category Category
1 Energie
2 Stoff
3 Information
Ca tegoryDef- Ta belle Den Primärschlüssel in dieser Tabelle stellt die ID_Category dar. In der Spalte Category steht die schlichte Bezeichnung. Insgesamt gibt es drei Kategorien, Energie, Stoff und Information. Unter der Kategorie Energie kann zum Beispiel ein Dampf oder ein elektrischer Strom gefasst werden. Der Kategorie Stoff werden alle Ströme oder Blöcke untergeordnet, die Informationen über chemische Stoffe enthalten. Die Kategorie Information umfasst reine Informations ströme, wie zum Beispiel Alarmraten. Jeder Strom (Fluss) und bestimmte Blöcke haben unterschiedliche (Meß-) Größen, die im Datenmodell hier auch als Attribute bezeichnet werden. Diese können unter anderem Mengen, Drücke, Temperaturen etc. sein.
Um diese Größen bzw. Attribute in der Datenstruktur vorzusehen, ist eine weitere Tabelle, die A.t- trib teDef-Tabelle (vgl. wiederum auch die Datenbankstrukturübersicht nach Fig. 4), erforderlich:
ID_Attribute AttributeName ID_AttributeEngUnit
1 Menge 1
2 Druck 3
3 Temperatur 2
4 Leistung 6
5 Komponente A 4
6 Komponente B 4
7 Komponente C 4
8 Komponente D 4
9 Komponente H 4
10 Komponente J 4
11 Kosten 5
12 Hold-up 7
AttributeDef-Tabeüe
In dieser Tabelle wird jedem Attribut durch die Spalte ID_Attribute eine ID, der Primärschlüssel, zugewiesen. Der Name des jeweiligen Attributes wird in der Spalte AttributeName vermerkt, z.B. Menge oder Temperatur. Ein Fremdschlüssel ist die ID_AttributeEngUnit, welche auf die im weiteren Verlauf noch beschriebene AttributeEngUnitDef-Tabelle referenziert. Als Attribute werden auch einzelne Komponenten eines zusammengesetzten Stromes aufgefasst. Dies bringt den im weiteren Verlauf ersichtlichen Vorteil, des Umgangs mit Attributen, die in sich noch unterteilt werden. Eine Temperatur oder ein Druck sind absolute Werte, wohingegen das Attribut Zusammensetzung in die untergliederten Komponenten aufgeteilt werden muss. Durch die Aufführung jeder Komponente als eigenständiges Attribut mit eigenständigem Primärschlüssel, kann eine Zusammensetzung einfach abgebildet werden. Dabei ist die Differenzierung von der MaterialDef-Tabelle wichtig. Es ist zum Beispiel möglich, dass einem Strom unter dem Material 1,3 Butadien geführt wird. Das bedeutet jedoch nicht, dass sich der Strom nur aus der Komponente 1,3 Butadien zusammensetzt, es sei denn es ist ein Reinstrom, dann können Zusammensetzung und Material identisch sein. Ein Beispiel bei dem die Differenzierung und Notwendigkeit einer Materialeinordnung ersichtlicher wird, ist ein Strom der unter dem Material Crack-C4 geführt wird. Das Crack-C4 setzt sich aus verschiedenen Stof- fen/Komponenten zusammen, was erst durch die Aufteilung der Attribute in verschiedene Komponenten im Modell abgebildet werden kann.
Da das Abrufen der Einheiten nicht ausschließlich automatisch über ein Computersystem erfolgen kann, muss die Eingabe der Einheit eines Attributes in dem Modell in der Regel einmal initial per Hand erfolgen. Dies hat den Vorteil, dass bei einer Änderungen der Einheit im System ein schnellerer Abgleich mit den ursprünglich per Hand eingegebenen Einheiten erfolgen kann. Die später auf diesem Modell aufbauende Kenngrößenermittlung nutzt zum Teil feste Vorschriften zur Umrechnung von Einheiten. Das heißt, wenn sich eine Einheit ändert, spiegelt sich das mit hoher Wahrscheinlichkeit auch in den Kenngrößen (Kennzahlen oder auch KPI's) wieder. Der Fehler kann auf diese Weise schneller ermittelt und behoben werden. In der AttributeEngUnitDef-Tabelk (vgl. auch in Fig. 4), sind die Informationen über die Einheit des entsprechenden Attributes hinterlegt:
ID_AttributeEngUnit AttributeEngUnit
Figure imgf000037_0001
°C
Bar
Gew%
€
kWh
T
AttributeEngUnitDef-Tabelle
Der Primärschlüssel in dieser Tabelle ist die ID, die in der Spalte ID_ lttributeEngUnit steht. Die dazugehörige Einheit kann in der Spalte -AttributeEngUnit abgelesen werden. Dies ist nur eine bei- spielhafte Auflistung von Attributen. Die Tabelle kann beliebig erweitert werden.
Nachdem die Ströme und Attribute definiert und im Modell eingepflegt worden sind, können weitere grundlegende Informationen und Verknüpfungen folgen. Die Verbindung von den Attributen und den Flüssen wird in der FlowAttnbutesDef-Tabelle (vgl. wiederum Fig. 4) hergestellt. Der grundlegende Aufbau dieser Tabelle verhält sich wie folgt:
ID_ ID ID Aspen AspenTag AsID ID Start End
Flow- Flow AtTag Description pen Source SamDate Date
Meas triName Tag ple
ure bute Eng Time
Ment Unit
Tag
1 Fl 0001 Menge Edukt zur TA A t/h 1 01.01.2013 30.06.2013
GC1001 Komp. A von Edukt Gew 1 01.01.2013 30.06.2013
%
F20002 Menge Edukt zur TA C t/h 1 01.01.2013 30.06.2013 P20002 Druck Edukt vor TA C bar 1 01.01.2013 30.06.2013 T20002 Temp. Edukt vor TA C °C 1 01.01.2013 30.06.2013
FlowAttributesDef -Tabelle
Der Primärschlüssel in dieser Tabelle ist die ID, ID_FlowMeasuremenfTag. Jeder einzelnen dieser ID 5 wird eine Messstelle zugeordnet. Zum Beispiel erhält die erste Zeile mit der ID 1 eine Zuordnung zu der Messstelle mit der AspenTagName Fl 0001. Durch die beiden Fremdschlüssel ID_Flow und ID_Attrib te wird auf die jeweilige Tabelle referenziert, in der diese ID ein Primärschlüssel ist. In der ersten Zeile bedeutet dies, dass dem Strom mit der ID 1 das Attribut mit der ID 1 zugeordnet wird. In diesem Fall wäre das ein Durchfluss. Die Informationen aus den Spalten AspenTagName, -Aspen- I Q TagDescription und AspenTagEngUnit stammen alle aus dem System und werden automatisch beim Abfragen der Messstelle generiert und bezeichnen Meßstellen eines weit verbreiteten Meßwerterfassungssystems der Firma Aspen (geschützte Marke), das sich auch zur Meßwerterfassung im Rahmen der vorliegenden Erfindung eignet. An dieser Stelle kommt die Information über die Einheit demnach automatisch von dem System und kann später mit der manuell eingegebenen Einheit abgegli- 1 5 chen werden. Die AspenTagDescription beschreibt die Messstelle näher, was bei der lokalen, örtlichen Zuordnung der Messstelle hilfreich sein kann. Wie in der Tabelle zu sehen ist, taucht ein Strom mehrfach auf (siehe Strom mit der ID_Flow 1 oder 2). Einem Strom können in dieser Tabelle mehrere Attribute zugeordnet werden. Im Fall des Stromes mit der ID_Flow 2 sind dies ein Durchfluss, eine Temperatur und ein Druck. Ist eine Zusammensetzung eines Stromes erforderlich, so taucht 2 0 mehrfach der AspenTagName GC* in der Tabelle unter der gleichen ID des Stromes auf. Ein weiterer großer Vorteil bei der Modellierung auf diese Weise besteht darin, dass sich ein Strom aus beliebig vielen Komponenten zusammensetzen kann, d.h. es spielt keine Rolle, ob er aus drei oder fünf Komponenten besteht. In den letzten beiden Spalten, Start- und EndDate, kann vermerkt werden, für welchen Zeitraum die jeweilige Messstelle abgefragt werden soll. In der Spalte mit der Bezeichnung ID_Source wird die ID hinterlegt, die angibt auf welchem Server sich die gespeicherten Daten zu der Messstelle befinden. Die zugehörige SourceDef-Tabelle (vgl. Fig. 4) mit dem Primärschlüssel ist nachfolgend dargestellt.
ID_Source Source
1 Server 1
2 Server 2
SourceDef -Tabelle
In der Tabelle wird der ID der entsprechende Server (unter der Spalte Source) zugeordnet, wie in diesem Fall mit Server 1 bzw. Server 2 zu sehen ist. Eine weitere Information, die die VlowAttribu- tesDef -Tabelle enthält, ist die ID_SampleTime. Die Tabelle, in der diese ID's hinterlegt sind, ist die SampleTimeDef-Tabelle (vgl. wieder auch Fig. 4):
ID_SampleTime Zeitstempel
1 Tag
2 Stunde
3 Minute
SampleTimeDef -Tabelle
Jeder ID wird ein bestimmter Zeitstempel zugewiesen, so dass für die Abfrage der Messstellen ein individuelles Zeitintervall möglich ist. Dies kann zum Beispiel für Messungen interessant sein, wo ein Maximalwert bezogen auf einer viertelstündlichen Taktung für die Abrechnung relevant ist.
Da auch Blöcke Attribute haben können (nämlich Bestandsgrößen), muss eine Erfassung der Daten für die Blöcke auf eine ähnliche Weise erfolgen, wie bei den Strömen. Der Unterschied zu den Strömen liegt darin, dass ein Block, je nach Modellierungsebene, nur durch eine begrenzte Anzahl an Attributen charakterisiert werden kann. Das wichtigste Attribut ist dabei der sogenannte Hold-Up, also der Füllstand von Speichertanks oder -behältern. Die zusammenfassenden Informationen für die Blöcke und deren Attribute werden in der BlockA- ttributesDef-Tabelk (vgl. wiederum Fig. 4) hinterlegt, die nachfolgend dargestellt ist:
ID ID ID ID ID ID Aspen AspenTag As- ID StartDate EndDate
Block Bio Attrib- MatCa- Source Tag Description pen Sam-
Meas- ck trib- erial Te- Name Tag ple
ure- ute gory Eng Time
ment Unit
Tag
1 19 12 2 2 2 L10001 Level Behälter A 7 2 01.01.2013 30.06.2013
2 20 12 3 2 2 L20002 Level Behälter B 7 2 01.01.2013 30.06.2013
BlockAttributesDef -Tabelle
Diese Tabelle ist annähernd analog der FlowDef-Tabelle aufgebaut, bis auf den Unterschied, dass hier auf ID_B/ock referenziert wird und nicht auf ID_Flow. Desweiteren werden hier die Kategorie und das Material definiert. Wie zu Anfang beschrieben gibt es mehrere Möglichkeiten der Daten- strukturierung. Zur Vermeidung unnötiger Speicherplatzverschwendung wurde hier eine Differenzierung zwischen Strom- und Block-Attributen bevorzugt. Die weiteren Spalten der Tabelle sind identisch mit denen der FlowAttnbutesDef-Tabelk. Um die Möglichkeiten der weiteren Verwendung der Daten flexibel zu gestalten, wird eine weitere Tabelle, die von bestimmten Blöcken geographische Informationen beinhaltet, im Beispiel des hiesigen Datenmodells verwendet. Bezeichnet wird diese mit BlockDef (vgl. auch hierzu Fig. 4):
ID Latitude Longitude ISO Country State Town Zipcode Block
2 . .. . .. DE Deutschland NRW Köln 50667
3 . .. . .. DE Deutschland Bayern München 80331
BlockDef -Tabelle
Referenziert wird in dieser Tabelle auf die ID_Block. Für die spätere Darstellung auf Landkarten, zum Beispiel zur grafischen Auswertung zweier Standorte, werden alle notwendigen Daten eingepflegt. Diese sind, Längen- und Breitengrade (Latitude und Longitude), die Bezeichnung laut ISO, das Land (Country), das Bundesland (State), die Stadt (Town) und die dazugehörige Postleitzahl (Zipcode). Es ist nur bedingt sinnvoll diese Informationen für jeden Block zu speichern. Eine Modellierung bis auf die Betriebsebene ist beispielsweise denkbar, wenn an einem Standort zwischen den verschiedenen Betrieben auf Grundlage der genauen Längen- und Breitengraden unterschieden werden kann. Eine Modellierung der Anlagen- oder Teilanlagenebene ist an dieser Stelle weniger sinnvoll. Ein gesamter Verbund kann nun auf diese Weise abgebildet werden, was bedeutet, dass das Datenmodell vollständig ist. Es ist möglich einen beliebigen Chemie- Verbund mit kontinuierlichen Betriebsweisen auf diese Weise zu modellieren. Das letzte fehlende Element, welches für die Berechnung der Kenngrößen (auch Kennzahlen oder KPI's genannt) erforderlich ist, sind die konkreten Messwerte, die bislang noch keine Berücksichtigung in dem Modell erfahren haben.
Die Anbindung der Messwerte an das modellierte Datenmodell erfolgt über die MeasurementValues- Tabelle (vgl. wieder in der Ubersicht über die relationale Datenbankstruktur in Fig. 4) und wie nachfolgend für das hiesige Beispiel wiedergegeben:
ID_MeasurementTag TS Value
1 01.01.2013 00:00 60,5
1 01.01.2013 01:00 62
1 01.01.2013 02:00 61,5
1 01.01.2013 03:00 64
1 01.01.2013 04:00 63
MeasurementValues-Tabelle
Die TD _MeasuremenfTag ist eine ID, die im Verlauf der Datenverarbeitung beim Erstellen sogenannter Views eingeführt wird, auf die noch nachfolgend eingegangen wird. Letztendlich ist diese ID der Bezug zu der TlowMeasurement_TD bzw. der lockMeasurement_ID. Das bedeutet den Messstellen werden die Werte zugeordnet. Dies können, wie in diesem Beispiel, Werte aus der Vergangenheit sein oder Live-Werte bei der Anbindung an einer Schnittstelle zu den Live-Prozessdaten. Die Abkürzung TS aus der Tabelle kennzeichnet den sogenannten TimeStamp, das heißt den genauen Zeitpunkt an dem der entsprechende Wert erfasst wurde. In diesem Beispiel ist sind die ersten, stündlichen Messwerte einer Durchflussmessung erfasst.
Das hier vorgestellte für die Implementierung der vorliegenden Erfindung geeignete Datenmodell ist flexibel und auf sämtliche, kontinuierliche Produktionsverbunde übertragbar. Das Modell kann be- liebig und einfach erweitert oder geändert werden, sodass ein Umbau oder Neubau von Anlagen kein Problem für die Anpassung des Modells darstellt.
Fig. 5 zeigt einen sogenannten ,Hierarchy- Vienf, einen sogenannten J^low-Vienf und einen sogenannten ,Block-Viewi auf die Struktur einer relationalen Datenbank zur Implementierung des Datenmo- dells für die Modellierung des fiktiven Verbundsystems nach Fig. 3 in gemeinsamer Darstellung, wohingegen Fig. 6 den sogenannten ,Hierarchy-View' und Fig. 7 den sogenannten ,Flow-View' und Fig. 8 den sogenannten Jttock-Vien? nach Fig. 5 in isolierter Darstellung zeigen.
Ein sogenannter View ist eine Sicht auf eine Datenbankstruktur, die auch als virtuelle Tabelle be- zeichnet wird. Eine solche virtuelle Datenbanktabelle wird über eine in der Datenbank hinterlegte Abfrage (sogenannte Query) definiert. Ein solcher View kann vom Datenbankbenutzer wie eine normale tatsächlich vorhandene Tabelle abgefragt werden. Hierdurch ist es möglich den Zugriff auf die Datenbank durch das Zurverfügungstellen geeigneter Views zu vereinfachen. Vorliegend werden vorzugsweise solche Views für die die abgebildete Chemieindustrieeinrichtungshierarchie betreffen- den Daten {Hierarchy- View) , für die die Ströme zwischen den Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung (also die Ströme zwischen den Blöcken) betreffenden Daten (Flow-View) und für die die Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung (also die Blöcke) betreffenden Daten (Block-View) eingerichtet, was in den Datenbankstrukturdarstellungen der Fig. 5, 6, 7 und 8 zu sehen ist, die genau wie die Gesamtdarstellung nach Fig. 4, die ohne Views auskommt, jeweils eine Darstellung der Relationen wählen, wo eine 1 :N Relationen durch das Symbol C^, und eine N:l Relation durch das Symbol dargestellt ist.
Fig. 9 zeigt einen sogenannten VLodel-View Dieser Model-Yiew setzt sich aus den zuvor erzeugten Hierarchy- View, Flow-View und Block-View zusammen. Im ModelView wird BlockDescription und Flow- Oescription zu„Desaiption" umbenannt. Außerdem wird jeder Block nun über Input / Ouput / State (also Zugang, Abgang und Status) differenziert. Input oder Zugang bedeutet, dass der Strom mit der zugehörigen Messstelle in den Block hineinfließt also im Block endet, Output oder Abgang bedeutet, dass der Strom aus dem Block herausfließt also im Block startet und State oder Status, dass es sich um ein Attribut des Blockes handelt. Desweiteren wird der FlowMeasurementTag und der Block- MeasurementTag in ,JMeasuremenfTag" umbenannt. Dies hat den Vorteil, dass in dem nachfolgend beschriebenen REM-View nur eine sogenannte„Value-Table" notwendig ist, um die Messdaten einzulesen.
Fig. 10 zeigt einen sogenannten ,REM-View Der REM-View wird aus dem Model-View nach Fig. 9 und aus der MeasurementValues-Tabelle erzeugt. Dabei werden die Messwerte mit sämtlichen Informa- tionsdaten, wie ihre jeweilige hierarchische Einordnung, ihre geographische Einordnung und den Eigenschaften der jeweiligen Messstelle zusammengeführt. Durch die Betrachtung der einzelnen Blöcke und deren Zugängen und Abgängen (Inputs und Outputs) kommt zwar jede Messstelle der Ströme doppelt vor, aber die Filterung im Tableau nach Zugangs- und Abgangs-Strömen (In- und Out-Strömen) der Blöcke wird vereinfacht. Zudem hat diese Aufstellung den Vorteil, dass etwaige Attribute der Blöcke (also etwa Bestände) leicht mit Attributen der Ströme (also etwa den jeweiligen Strömen zugeordnete [Meß-] Größen) zusammengeführt werden können.

Claims

Patentansprüche
1. Computer-implementiertes Verfahren zur Bildung und Speicherung zumindest einer Aggregation für einen Zugangs-Strom und/oder einen Abgangs-Strom zumindest eines Massenstroms und/ oder Energiestroms, der durch eine gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten einer Chemieindustrieeinrichtung fließt, für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung, wobei das computer-implementierte Verfahren mit einem Speicherinhalt in zumindest einem Speicher arbeitet, in dem die zu Chemieindustrieeinrichtung dadurch informationstechnisch modelliert ist, dass der Speicherinhalt zumindest eine Block-Datenstruktur zur Speicherung zumindest eines Block- Datenelementes aufweist, das jeweils eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung in der Datenstruktur repräsentiert, wobei
eine Hierarchie der Einheiten der Chemieeinrichtung dadurch in der Block-Datenstruktur repräsentiert wird, dass zumindest ein Block-Datenelement vorgesehen ist, das ein übergeordnetes Block-Datenelement ist, das wiederum zumindest ein untergeordnetes Block- Datenelement aufweist, wobei das jeweilige übergeordnete Block-Datenelement jeweils eine übergeordnete Einheit der Chemieindustrieeinrichtung, und das jeweilige untergeordnete Block-Datenelement jeweils eine in der übergeordneten Einheit enthaltene untergeordnete Teileinheit der Chemieindustrieeinrichtung in der Datenstruktur repräsentiert, und, dass der Speicherinhalt
zumindest eine Verbindungs-Datenstruktur zur Speicherung von zumindest einem Verbindungs-Datenelements aufweist, das jeweils einer gerichteten Verbindung zwischen jeweils zwei zueinander unterschiedlichen Block-Datenelementen entspricht, die eine jeweilige zugehörige gerichtete Verbindung zwischen den jeweiligen beiden entsprechenden in der Block-Datenstruktur repräsentierten Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung repräsentiert, und wobei zumindest ein Massenstrom und/oder ein Energiestrom, der jeweils durch die jeweilige gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung fließt, mit zumindest einer jeweiligen (Meß-)Größe erfaßt und jeweils als dieser gerichteten Verbindung abgespeichert wird, und anhand einer hierzu jeweils gespeicherten Aggregationsregel zumindest eine Aggregation für einen Zugangs-Strom und/ oder einen Abgangs-Strom zumindest eines der vorgenannten Massenströme und/ oder Energieströme für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung derart vorgenommen wird, dass für die jeweilige Einheit der Chemieindustrieeinrichtung die Aggregation des ihr zugehörigen Zugangs-Stroms oder der ihr zugehörigen Zugangs-Ströme oder des ihr zugehörigen Abgangs-Stroms oder der ihr zugehörigen Abgangs-Ströme des zumindest einen vorgenannten Massenstromes oder Energiestromes anhand der in der Block-Datenstruktur gespeicherten Block-Datenelemente und anhand der in der Verbindungs-Datenstruktur gespeicherten Verbindungs-Datenelemente vorgenommen wird, indem
jeder solche Massenstrom oder Energiestrom der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung für die jeweilige Aggregation des zugehörigen Zugangs-Stromes verwendet wird, dessen zugehörige gerichtete Verbindung außerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenen Teileinheiten beginnt und innerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenden Teileinheiten endet, und ferner jeder solche Massenstrom oder Energiestrom der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung für die jeweilige Aggregation des zugehörigen Abgangs-Stroms verwendet wird, dessen zugehörige gerichtete Verbindung innerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenen Teileinheiten beginnt und außerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindust- rieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenen Teileinheiten endet, und wobei die jeweilige Aggregation entsprechend der Aggregationsregel für den jeweiligen Zugangs- Strom und/oder den jeweiligen Abgangs-Strom des zumindest einen vorgenannten Massenstromes oder Energiestromes der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung gebildet und zur Weiterverarbeitung oder Anzeige gespeichert wird.
Computer-implementiertes Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass das Verfahren auch der Bildung und Speicherung der Aggregation des Zugangs-Stroms und/ oder des Abgangs-Strom zumindest eines Informationsstroms dient, wobei zumindest auch ein Informationsstrom, der jeweils durch die jeweilige gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung fließt, mit zumindest einer jeweiligen (Meß-)Größe erfaßt und jeweils als dieser gerichteten Verbindung zugeordnet abgespeichert wird, und anhand der hierzu jeweils gespeicherten Aggregationsregel zumindest eine Aggregation für den Zugangs-Strom und/oder den Abgangs-Strom zumindest eines vorgenannten Informationsstromes für zumindest eine Einheit der Chemieindustrieeinrichtung derart vorgenommen wird, dass
für die jeweilige Einheit der Chemieindustrieeinrichtung die Aggregation des ihr zugehörigen Zugangs-Stroms oder der ihr zugehörigen Zugangs-Ströme oder des ihr zugehörigen Abgangs-Stroms oder der ihr zugehörigen Abgangs-Ströme des zumindest einen vorgenannten Informations Stromes anhand der in der Block-Datenstruktur gespeicherten Block- Datenelemente und anhand der in der Verbindungs-Datenstruktur gespeicherten Verbindungs-Datenelemente vorgenommen wird, indem
jeder solche Informations ström der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung für die jeweilige Aggregation des zugehörigen Zugangs-Stromes verwendet wird, dessen zugehörige gerichtete Verbindung außerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieein- richtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenen Teileinheiten beginnt und innerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenden Teileinheiten endet, und ferner
jeder solche Inf ormations ström der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung für die jeweilige Aggregation des zugehörigen Abgangs-Stroms verwendet wird, dessen zugehörige gerichtete Verbindung innerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenen Teileinheiten beginnt und außerhalb der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung einschließlich aller ihrer hierarchisch untergeordneten und in ihr enthaltenen Teileinheiten endet,
und wobei die jeweilige Aggregation entsprechend der Aggregationsregel für den jeweiligen Zugangs- Strom und/ oder den jeweiligen Abgangs-Strom des zumindest einen vorgenannten Informationsstromes der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung gebildet und zur Weiterverarbeitung oder Anzeige gespeichert wird.
Computer-implementiertes Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Hierarchie der Einheiten der Chemieeinrichtung in der Block-Datenstruktur dadurch repräsentiert wird, dass das jeweilige übergeordnete Block-Datenelement das ihm jeweilig untergeordnete Block-Datenelement in der Weise aufweist, dass das jeweilig übergeordnete Block- Datenelement auf das ihm jeweilig untergeordnete Block-Datenelement verweist oder umgekehrt das jeweilige untergeordnete Block-Datenelement auf das ihm jeweilig übergeordnete Block-Datenelement verweist.
Computer-implementiertes Verfahren nach Anspruch 1, 2 oder 3, dadurch gekennzeichnet, dass die Hierarchie der Einheiten der Chemieeinrichtung in der Block-Datenstruktur dadurch repräsentiert wird, dass das jeweilige übergeordnete Block-Datenelement das ihm jeweilig untergeordnete Block-Datenelement in der Weise aufweist, dass das jeweilige übergeordnete Block-Datenelement das ihm jeweilig untergeordnete Block-Datenelement enthält.
Computer-implementiertes Verfahren nach einem der Ansprüche 1, 2, 3 oder 4, dadurch gekennzeichnet, dass als Aggregationsregel zur Aggregation des Zugangs-Stroms und/oder des Abgangs-Stroms des jeweiligen Massenstromes und/ oder Energiestromes und/ oder Informationsstromes der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung eine Aufsummierung der jeweils erfaßten (Meß-) Größe der jeweils zur Aggregation zu verwendenden Masseströme und/ oder Energieströme und/ oder Informationsströme vorgesehen ist.
Computer-implementiertes Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass als Aggregationsregel zur Aggregation des Zugangs-Stroms und/oder des Abgangs-Stroms des jeweiligen Massenstromes und/ oder Energiestromes und/ oder Informationsstromes der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung eine dung - vorzugsweise die Bildung des arithmetischen oder geometrischen Mittels oder des Mediane - der jeweils erfaßten (Meß-) Größe (n) der oder des jeweils zur Aggregation zu verwendenden Massestroms oder der Masseströme und/ oder des Energiestroms oder der Energieströme und/ oder des Informationsstroms oder der Informationsströme vorgesehen ist.
Computer-implementiertes Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6, dadurch gekennzeichnet, dass als Aggregationsregel zur Aggregation des Zugangs-Stroms und/oder des Abgangs-Stroms des jeweiligen Massenstromes und/ oder Energiestromes und/ oder Informationsstromes der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung eine dung - vorzugsweise eine Maximum- oder Minimumermittlung - der jeweils erfaßten (Meß- )Größe(n) der oder des jeweils zur Aggregation zu verwendenden Massestroms oder der Masseströme und/oder des Energiestroms oder der Energieströme und/oder des Informationsstroms oder der Informationsströme vorgesehen ist.
Computer-implementiertes Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7, dadurch gekennzeichnet, dass die Aggregation des Zugangs-Stroms und/ oder des Abgangs-Stroms des jeweiligen Massenstromes und/oder Energiestromes und/oder Informations Stromes der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung über einen zu wählenden Zeitraum erfolgt.
Computer-implementiertes Verfahren zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen vermittels zumindest einer Kenngröße, dadurch gekennzeichnet, dass anhand zumindest einer gespeicherten Kenngrößen-Ermittlungsregel aus der oder den nach dem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 gebildeten Aggregation(en) für einen jeweiligen Zugangs-Strom und/oder den jeweiligen Abgangs-Strom eines jeweiligen Massenstromes und/oder Energie- Stromes und/oder Informations Stromes von einer Einheit oder von Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung zumindest eine Kenngröße zur Betriebsüberwachung der Chemieindustrieeinrichtung gebildet und zur Weiterverarbeitung oder Anzeige gespeichert wird oder werden.
10. Computer-implementiertes Verfahren zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass als Kenngröße eine technische Kenngröße, nämlich zumindest ein Energieleistungsindikator für die Einheit oder die Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung ermittelt wird, wobei die Kenngrößen-Ermittlungsregel lautet, dass der durch Aufsummierung über einen gewählten Zeitraum nach dem Verfahren nach Anspruch 8 und 5 aggregierte Zugangs-Energiestrom aller Energien zu der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung hin durch den durch Aufsummierung über den gewählten Zeitraum nach dem Verfahren nach Anspruch 8 und 5 aggregierten Abgangs-Massenstrom aller Produkte von der jeweiligen Einheit der Chemieindustrieeinrichtung weg dividiert wird, um so den Energieleistungsindikator für die jeweilige Einheit der Chemieindustrieeinrichtung als die weitere technische Kenngröße zu erhalten.
11. Computer-implementiertes Verfahren zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach Anspruch 9 oder 10, dadurch gekennzeichnet, dass zumindest auch ein Bestand— vorzugsweise ein Lagerbestand oder Füllstand -, eines Materials das einer Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugehört, erfaßt und jeweils als dieser Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugeordnet abgespeichert wird, und dass zumindest eine der Kenngrößen zur Betriebsüberwachung der Chemieindustrieeinrichtung zumindest auch anhand eines dieser Bestände des jeweiligen Materials zumindest einer der jeweiligen Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung ermittelt wird.
12. Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen, wobei das Computersystem zumindest einen Computer und zumindest einen Prozessor und mindestens einen Computersystem-Speicher sowie zumindest eine Erfassungseinrichtung zur Erfassung von Massenströmen und/ oder Energieströmen und/ oder Informationsströmen, die durch eine jeweilige gerichtete Verbindung zwischen zwei Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung fließen, aufweist, dadurch gekennzeichnet, dass das Computersystem vermittels eines Computerprogramms zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 eingerichtet ist.
13. Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass als Erfassungseinrichtung zur Erfassung von Massenströmen und/ oder Energieströmen zumindest ein Sensor, vorzugsweise ein Durchflußsensor, wie etwa ein Massendurchfiußmesser oder ein Energiezähler zur Messung der elektrischen Energie oder Leistungsmeßgerät zur Messung der elektrischen Leistung dient.
14. Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach Anspruch 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das Computersystem auch zumindest eine Erfassungseinrichtung zur Erfassung von zumindest einem Bestand - vorzugsweise einen Lagerbestand oder einen Füllstand -, der einer Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugehört, aufweist und das Computersystem vermittels eines Computerprogramms zur Durchführung des Verfahrens nach Anspruch 11 eingerichtet ist.
15. Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach Anspruch 14, dadurch gekennzeichnet, dass als Erfassungseinrichtung zur Erfassung zumindest eines der Bestände - vorzugsweise eines Lagerbestands oder eines Füllstands -, der einer Einheit der Chemieindustrieeinrichtung zugehört, ein Füllstandssensor oder ein Gewichtssensor dient.
16. Computersystem zur Betriebsüberwachung von Chemieindustrieeinrichtungen nach einem der Ansprüche 12 bis 15, dadurch gekennzeichnet, dass es zumindest auch eine Anzeigevorrichtung zur— vorzugsweise graphisch veranschaulichten - Anzeige des oder der entsprechend der Ag- gregationsregel(n) für den jeweiligen Zugangs-Strom und/ oder den jeweiligen Abgangs-Strom des jeweiligen Massen- oder Energiestromes oder Informationsstromes der Einheit oder der Einheiten der Chemieindustrieeinrichtung ermittelten Aggregation oder Aggregationen und/oder entsprechend der oder den Kenngrößen-Ermittlungsregel(n) ermittelten Kenngröße^), aufweist, auf dem das oder die vorgenannten Aggregation (en) und/oder der oder die Kenngröße(n) der Chemieindustrieeinrichtung— vorzugsweise graphisch veranschaulicht— angezeigt werden können.
17. Computerprogramm, das Instruktionen aufweist, die zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 eingerichtet sind.
18. Computerprogrammprodukt, welches ein computerlesbares Medium mit Computerprogramm- Code-Mitteln aufweist, bei dem jeweils nach Laden des Computerprogramms in einen Computer der Computer durch das Programm zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 eingerichtet ist.
19. Computerprogrammprodukt, welches ein Computerprogramm auf einem elektronischen Signal aufweist, bei dem jeweils nach Laden des Computerprogramms in einen Computer der Computer zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 11 eingerichtet ist.
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