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Toleranzbetrachtungen an einem Plasmavergasungsprozess zum chemischen Recycling gemischter Kunststoffabfälle

Hungsberg, Maximilian (2023)
Toleranzbetrachtungen an einem Plasmavergasungsprozess zum chemischen Recycling gemischter Kunststoffabfälle.
Technische Universität Darmstadt
doi: 10.26083/tuprints-00024725
Ph.D. Thesis, Primary publication, Publisher's Version

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Item Type: Ph.D. Thesis
Type of entry: Primary publication
Title: Toleranzbetrachtungen an einem Plasmavergasungsprozess zum chemischen Recycling gemischter Kunststoffabfälle
Language: German
Referees: Etzold, Prof. Dr. Bastian J. M. ; Epple, Prof. Dr. Bernd ; Sauer, Prof. Dr. Jörg
Date: 30 October 2023
Place of Publication: Darmstadt
Collation: xiv, 132 Seiten
Date of oral examination: 10 October 2023
DOI: 10.26083/tuprints-00024725
Abstract:

Der Eigenschaft von Prozessen, flexibel auf zufällige Rohstoffänderungen zu reagieren, muss in der linearen Wirtschaft nur bedingt Aufmerksamkeit entgegengebracht werden. Zwar sind Methoden zur Betrachtung einzelner Prozessschritte bekannt, eine systematische und quantitative Erfassung sowie die Steigerung der Toleranz von Gesamtprozessen ist hingegen unzureichend entwickelt. In Hinblick auf die Kreislaufwirtschaft lässt dieser Umstand die Prozesstoleranzanalyse und deren methodische Weiterentwicklung und Anwendung in den Fokus rücken. Ziel dieser Arbeit ist es, die methodische Grundlage zu entwickeln, einen Gesamtprozess in das dynamische Umfeld einer Kreislaufwirtschaft einzubetten, um diesen dort hinsichtlich der Toleranz gegenüber variablen Rohstoffzusammensetzungen quantifizieren und optimieren zu können. Dazu wird ein Plasmavergasungsprozesses für das chemische Recycling von gemischten Kunststoffabfällen und zur Produktion von Methanol zunächst als Fließbildsimulation implementiert. In einem nächsten Schritt werden die dynamischen Eingangsbedingungen des Prozesses definiert. Diese werden durch die variable Kunststoffabfallzusammensetzung beschrieben. Dabei wird die Kunststoffabfallzusammensetzung als diskrete Verteilung mit 5000 Einträgen beschrieben. Über eine Automatisierungsroutine wird jede einzelne Zusammensetzung der Verteilung an das ASPEN Plus Fließbild eines Plasmavergasungsprozesses zur Produktion von Methanol übergeben. Mit den erhaltenen Ergebnissen können nun mittels Big-Data-Analyse Ursache-Wirkungs-Ketten offengelegt werden, die zum einen intolerantes Verhalten des Prozesses identifizieren. Zum andere werden über dieses Vorgehen auch Prozessparameter identifiziert, die zur Toleranzsteigung angepasst werden können. Es wird gezeigt, wie mit der entwickelten Methode die Toleranz eines Gesamtprozesses nicht nur quantifiziert, sondern auch gesteigert werden kann. Dieses Vorgehen wird Beispielhaft für Regelparameter (Massenstrom und Vergasungsmittelzugabe) sowie für Designparameter (Austauschflächen von Wärmeübertragern) erläutert.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage

In the linear economy, only limited attention needs to be paid to the ability of processes to react flexibly to random changes in raw materials. Although methods for examining individual process steps are known, systematic and quantitative recording and increasing the tolerance of overall processes are insufficiently developed. With regard to the circular economy, this circumstance brings process tolerance analysis and its methodological development and application into focus. The aim of this work is to develop the methodological basis for embedding an overall process in the dynamic environment of a circular economy in order to be able to quantify and optimize it with regard to tolerance to variable raw material compositions. For this purpose, a plasma gasification process for the chemical recycling of mixed plastic waste and for the production of methanol will initially be implemented as a flow diagram simulation. In the next step, the dynamic input conditions of the process are defined. These are described by the variable plastic waste composition. The plastic waste composition is described as a discrete distribution with 5000 entries. Via an automation routine, each individual composition of the distribution is transferred to the ASPEN Plus flow diagram of a plasma gasification process for the production of methanol. With the results obtained, cause-and-effect chains can now be revealed using big data analysis, which, on the one hand, identify intolerant behavior of the process. On the other hand, this procedure also identifies process parameters that can be adjusted to increase the tolerance. It is shown how the developed method can not only quantify the tolerance of an overall process, but also increase it. This procedure is explained using examples for control parameters (mass flow and gasification agent addition) as well as for design parameters (exchange surfaces of heat exchangers).

English
Status: Publisher's Version
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-247253
Classification DDC: 500 Science and mathematics > 540 Chemistry
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering
600 Technology, medicine, applied sciences > 660 Chemical engineering
Divisions: 07 Department of Chemistry > Fachgebiet Technische Chemie > Technische Chemie I
07 Department of Chemistry > Ernst-Berl-Institut > Fachgebiet Technische Chemie > Technische Chemie I
Date Deposited: 30 Oct 2023 13:45
Last Modified: 20 Nov 2023 08:36
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/24725
PPN: 512781850
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