SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE Evidenčné číslo: FCHPT EXPERTNÝ SYSTÉM NA AUTOM

Prepis

1 SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE Evidenčné číslo: FCHPT EXPERTNÝ SYSTÉM NA AUTOMATICKÚ IDENTIFIKÁCIU NEBEZPEČENSTVA V PROCESNOM INŽINIERSTVE DIZERTAČNÁ PRÁCA 2018 Ing. Ján Janošovský

2 2

3 SLOVENSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA V BRATISLAVE FAKULTA CHEMICKEJ A POTRAVINÁRSKEJ TECHNOLÓGIE EXPERTNÝ SYSTÉM NA AUTOMATICKÚ IDENTIFIKÁCIU NEBEZPEČENSTVA V PROCESNOM INŽINIERSTVE DIZERTAČNÁ PRÁCA FCHPT Študijný program: chemické inžinierstvo Číslo študijného odboru: Názov študijného odboru: chemické inžinierstvo Školiace pracovisko: Ústav chemického a environmentálneho inžinierstva Vedúci záverečnej práce/školiteľ: prof. Ing. Ľudovít Jelemenský, DrSc. Bratislava 2018 Ing. Ján Janošovský

4 4

5

6 6

7 Poďakovanie Na tomto mieste by som rád poďakoval viacerým ľuďom za cenné rady a podporu počas doktorandského štúdia. Za bezvýhradnú podporu a pomoc v ťažkých chvíľach sa chcem poďakovať hlavne svojej rodine mame Ivete, otcovi Jurajovi a bratovi Jakubovi. Len vďaka nim som zvládol prejsť štúdiom bez väčších problémov a prevažne s úsmevom. Moja vďaka patrí aj školiteľovi prof. Ľudovítovi Jelemenskému za jeho odborné vedenie a pomoc, ktoré výrazným spôsobom pomohli môjmu profesijnému rastu. Jeho vízie výrazne pomohli postaviť softvér po obsahovej stránke. Vďaka jeho skúsenostiam s odbornou verejnosťou som sa výrazne zlepšil v písaní odbornej literatúry a prezentovaní výsledkov na medzinárodných fórach. Za veľa vďačím rozhodne i Dr. Jurajovi Labovskému ktorý pôsobil počas celých štyroch rokov doktorantúry ako môj hlavný mentor pri stavbe softvéru a ktorý ma naučil profesionálne vyvíjať programové štruktúry a nebrať život smrteľne vážne. Ako prakticky garant predmetov, ktoré som učil, mi pomohol zlepšiť sa aj v pedagogickom procese. Z našej výskumnej skupiny by som sa ešte rád poďakoval kolegovi Ing. Matejovi Dankovi, s ktorým som tri roky na téme dizertačnej práce spolupracoval a ktorý bol platným a plodným členom mnohých diskusií v rámci našej výskumnej skupiny ohľadom ďalšieho smerovania projektu. Za možnosť byť popri štúdiu neustále v kontakte s praxou a spolupracovať s firmami chemického priemyslu na riešení konkrétnych priemyselných problémov by som sa chcel poďakovať dvojici doc. Otto Mierka Dr. Miroslav Variny. Ich dôvera pri spolupráci na energetických auditoch pre mňa znamenala veľa a ich praktické rady a skúsenosti mi budú na dlhé obdobie zdrojom cenných poznatkov pre ďalší profesijný rast. Podporu v ťažkých chvíľach, cenné rady a nespočetné dôvody k úsmevu mi poskytli i ostatní kolegovia - doktorandi - Ing. Jana Adamíková, Ing. Ivan Červeňanský, Ing. Tomáš Kurák a Ing. Tomáš Molnár. V mojich očiach sú nielen zdatnými chemickými inžiniermi, ale najmä skvelými ľuďmi a dobrými kamarátmi. Za možnosť spoznať ich a pracovať s nimi budem navždy vďačný. Z ostatných pracovníkov ústavu by som sa rád ešte menovite poďakoval doc. Pavlovi Ačaiovi, Dr. Monike Antošovej, Dr. Marekovi Blahušiakovi, Dr. Vierke Illeovej, doc. Zuzke Labovskej, prof. Jozefovi Markošovi, Dr. Máriovi Mihaľovi, Viliamovi Rizmanovi a doc. Pavlovi Steltenpohlovi za odborné rady a príjemné chvíle strávené na pracovisku. Táto záverečná práca vznikla s podporou nasledujúcich projektov: grant APVV Inteligentný systém na identifikáciu nebezpečenstva v komplexných výrobných procesoch, grant VEGA Expertný systém na automatickú identifikáciu nebezpečenstva v procesnom inžinierstve, grant VEGA Automatický modelový HAZOP systém na analýzu nebezpečenstva v procesnom inžinierstve a grant STU v rámci Programu na podporu mladých výskumníkov Autonómna smart HAZOP analýza.

8 8

9 Abstrakt Za posledné desaťročie prešiel chemický priemysel významnými zmenami, ktoré priniesli nové komplexné výrobné procesy, zväčša prevádzkované pri extrémnych podmienkach. Identifikácia nebezpečenstva sa tak stáva jedným z najdôležitejších aspektov bezpečného návrhu a prevádzkovania procesu. V rámci dizertačnej práce bolo navrhnuté softvérové riešenie využívajúce matematické modely a počítačové simulácie na počítačom podporovanú identifikáciu procesného nebezpečenstva. Ako simulačné platformy boli vybrané softvéry Aspen HYSYS a MATLAB. Procedúra samotnej identifikácie nebezpečenstva bola postavená na princípoch HAZOP (z angl. Hazard and Operability ) štúdie. Analyzované boli viaceré faktory, napr. variabilita interpretácie HAZOP-odchýlok ako vstupných parametrov pre simulácie, vyhodnocovanie simulačných dát, limitácie komerčného simulátora zastúpeného Aspenom HYSYS a spoľahlivosť matematického modelu a dopad nepresností v parametroch modelu na presnosť bezpečnostnej analýzy. Súčasťou predstavenia softvéru je i demonštrácia jeho aplikácie na tri rôzne prípadové štúdie. Vyvinuté softvérové riešenie má potenciál stať sa robustnou pomôckou pre výkon HAZOP štúdií ľudskými expertnými HAZOP tímami a dôležitým nástrojom pre proces rozhodovania sa technológov výroby, procesných inžinierov a operátorov. Kľúčové slová: počítačom podporovaná identifikácia nebezpečenstva; HAZOP štúdia; matematické modelovanie; vývoj softvéru.

10 Abstract During the last decade, chemical industry has undergone a considerable change introducing new complex manufacturing processes, usually operated in extreme conditions. Under these circumstances, hazard identification becomes one of the most important issues of process design and operation. In this dissertation thesis, software solution utilizing mathematical models and computer simulations for the purposes of computer aided hazard identification is proposed. Aspen HYSYS and MATLAB were selected as simulation platforms and HAZOP (Hazard and Operability) study principles were implemented into hazard identification procedure. Issues such as interpretation variability of HAZOP deviations as an input information for process simulations, simulation data evaluation, limitations of Aspen HYSYS built-in solver and mathematical model parameter uncertainties and their impact on the safety analysis results accuracy are discussed in this work. As a part of the software demonstration, its application to three case studies is presented. Developed software solution has a potential to become robust tool for supporting HAZOP studies led by human expert HAZOP teams and an important aid in the decision-making of process engineers and operators. Key words: computer aided hazard identification; HAZOP study; mathematical modelling; software development. 10

11 Obsah Zoznam ilustrácií Zoznam použitých symbolov Úvod Súčasný stav riešenej problematiky Kvalitatívne hodnotenie nebezpečenstva HAZOP štúdia Automatizácia procedúr analýzy procesného nebezpečenstva Východzí stav výskumu identifikácie procesného nebezpečenstva na báze modelového prístupu na ÚCHEI FCHPT STU Ciele dizertačnej práce Štruktúra vyvíjaného softvéru na automatizovanú identifikáciu nebezpečenstva v procesnom inžinierstve Simulačný modul Metodológia Programová realizácia Modul analýzy simulačných dát Metodológia Programová realizácia Aplikácia na prípadové štúdie Syntéza amoniaku Zjednodušený model Komplexný model Výsledky a diskusia Výroba nitroglycerínu Výsledky a diskusia Výroba 3-metylpyridín-N-oxidu... 63

12 4.3.1 Výsledky a diskusia Závery Zoznam použitej literatúry Zoznam publikácií autora Prílohy

13 Zoznam ilustrácií Obr. 1 Databáza technologických havárií OECD (a počet udalostí za rok (udalosťou je nehoda, ktorá splnila jednu z nasledujúcich podmienok: 10 zabitých osôb; 100 zranených osôb; bola vyžiadaná medzinárodná pomoc; bol vyhlásený stav núdze), b počet úmrtí za rok) Obr. 2 Počet úmrtí (a) a miera úmrtnosti (b) v priemysle pre Česko, Maďarsko, Rakúsko, Poľsko a Slovensko Obr. 3 Postupnosť bezpečnostnej analýzy metódou FMEA a HAZOP Obr. 4 Princíp objektovo-orientovaného programovania Obr. 5 Porovnanie konvenčnej HAZOP-odchýlky a HAZOP-odchýlky upravenej pre počítačové simulácie Obr. 6 Triedy a ich prepojenie v Simulačnom module (červené šípky aktívne spojenia; šedé šípky neaktívne spojenia) Obr. 7 Úvodné okno užívateľského rozhrania Simulačného modulu Obr. 8 Vlastnosti a funkcie triedy ConnectWithHYSYS Obr. 9 Úvodné okno užívateľského rozhrania Simulačného modulu po načítaní simulačného súboru Obr. 10 Vlastnosti a funkcie tried MyMaterialStreams, MyEnergyStreams a MyOperations 39 Obr. 11 Okno zadávania rozsahu zvolených HAZOP-odchýlok v užívateľskom rozhraní 40 Obr. 12 Vlastnosti a funkcie triedy Footprint Obr. 13 Možné výpočtové postupy pri simuláciách HAZOP-odchýlok (rímske čísla indikujú postupnosť krokov) Obr. 14 Manipulačný aparát v Aspene HYSYS pre zmenu parametrov v materiálovom prúde 44 Obr. 15 Vlastnosti a funkcie triedy MainEngine Obr. 16 Zjednodušená štruktúra vyvíjaného softvéru Obr. 17 Ukážka výslednej HAZOP-tabuľky vygenerovanej vyvíjaným softvérom (prevzaté z Prílohy B) Obr. 18 Triedy a ich prepojenie v Module analýzy simulačných dát (červené šípky aktívne spojenia; šedé šípky neaktívne spojenia) Obr. 19 Úvodné okno Modulu analýzy simulačných dát v užívateľskom rozhraní

14 Obr. 20 Ukážka výstupu analýzy typu A v užívateľskom rozhraní závislosť teploty jedného z produktových prúdov reaktora (os x) na syntézu amoniaku od teploty privádzanej suroviny (os y) vo zvolenom rozsahu Obr. 21 Ukážka výstupu analýzy typu B v užívateľskom rozhraní relatívna zmena (os y) vybraných parametrov (os x teplota, tlak, hmotnostný, mólový a objemový tok, podiel parnej fázy) produktového prúdu nitrácie glycerolu pri náraste mólového zlomku kyseliny dusičnej v surovine o 6 % oproti dizajnovému zámeru (prevzaté z Prílohy D) Obr. 22 Ukážka výstupu analýzy typu C v užívateľskom rozhraní relatívna zmena teploty (os y) vybraných prúdov (os x názvy vstupujúcich prúdov do reaktora, vystupujúcich prúdov z reaktora, prúdov vstupujúcej a vystupujúcej chladiacej vody) v procese nitrácie glycerolu pri náraste teploty privádzaného glycerolu o 24 % oproti dizajnovému zámeru (prevzaté z Prílohy D) 53 Obr. 23 Ukážka výstupu analýzy typu D v užívateľskom rozhraní relatívna zmena teploty (os z farba) vybraných prúdov (os y názvy jednotlivých prúdov) v procese syntézy amoniaku pre hodnoty relatívnej zmeny teploty privádzanej suroviny (os x) vo zvolenom rozsahu (prvýkrát predstavený v Prílohe C) Obr. 24 Schéma zjednodušeného modelu syntézy amoniaku v prostredí Aspen HYSYS (prevzaté z Prílohy A) Obr. 25 Schéma komplexného modelu syntézy amoniaku v prostredí Aspen HYSYS (prevzaté z Prílohy B) Obr. 26 Efekt zmeny teploty privádzanej suroviny (a) a prevádzkového tlaku (b) na teplotu výstupných produktových prúdov z jednotlivých modelovaných sekcií syntézneho reaktora (podrobné vysvetlivky k obrázku sa nachádzajú v Prílohe A pre Figure 8) Obr. 27 Efekt zmeny teploty privádzanej suroviny na celkovú konverziu vodíka v reaktore 59 Obr. 28 Porovnanie výsledkov simulácie dosiahnutých vyvíjaným softvérom (a) a pokročilými metódami kontinuácie a bifurkačnej analýzy (b) (na grafe (b) reprezentujú prerušované čiary nestabilné ustálené stavy, prázdne kruhy Hopfove bifurkačné body a plné štvorce limitné body) Obr. 29 Schéma modelu výroby nitroglycerínu v prostredí Aspen HYSYS (prevzaté z Prílohy A) 61 Obr. 30 Efekt zmeny odvodu tepla z reaktora (a) a hmotnostného toku glycerolu (b) na teplotu v reaktore

15 Obr. 31 Ilustratívna schéma procesu výroby 3-metylpyridín-N-oxidu v CSTR (prevzaté z Danko et al. (2018)) Obr. 32 Bezpečný (odtiene zelenej s príslušnou farebnou škálou) a nebezpečný (červená) región prevádzkovania procesu výroby 3-metylpyridín-N-oxidu pre pôvodné hodnoty parametrov matematického modelu ako funkcia teploty vstupných prúdov a pomeru privádzaného peroxidu vodíka k 3-metylpyridínu Obr. 33 Zmena polohy bezpečného (odtiene zelenej s príslušnou farebnou škálou) a nebezpečného (červená) prevádzkového regiónu v závislosti od zmeny hodnoty reakčnej entalpie N-oxidácie (body A-F predstavujú rôzne operačné body, ktoré sa všetky nachádzajú v bezpečnom prevádzkovom regióne pre pôvodnú hodnotu reakčnej entalpie) (prevzaté z Prílohy E) 66 15

16 Zoznam použitých symbolov Symbol Názov veličiny Jednotka SI i P s(p z, P o ) poradové číslo simulácie procesný parameter senzitivita parametra P z vzhľadom k nezávislému parametru P O o z ConnectWithHYSYS DeviationHelper FootPrint MainDBEngine MainEngine MyEnergyStreams MyMaterialStreams MyOperations SimpleAnalysis solver Horné indexy procesný parameter, pre ktorý bola vygenerovaná HAZOP-odchýlka procesný parameter zvolený na monitorovanie Symbolika (názvoslovie) vyvíjaného softvéru trieda zabezpečujúca pripojenie k simulačnému prostrediu Aspenu HYSYS trieda zabezpečujúca pripájanie a odpájanie pomocných prúdov pri simulácii HAZOPodchýlok trieda reprezentujúca nasimulovaný ustálený stav trieda zabezpečujúca pripojenie k externej databáze hlavná trieda zabezpečujúca chod softvéru trieda reprezentujúca energetický prúd trieda reprezentujúca materiálový prúd trieda reprezentujúca jednotkovú operáciu (reaktor, výmenník tepla, atď.) trieda zabezpečujúca analýzu simulačných dát označenie vstavaného riešiteľa Aspenu HYSYS (mechanizmus využívajúci numerické metódy na riešenie matematických rovníc tvoriacich predpripravené matematické modely v Aspene HYSYS) 16

17 Úvod Chemický priemysel podobne ako ostatné kľúčové odvetvia priemyslu podlieha neustálym zmenám s cieľom znižovať ekonomickú a ekologickú náročnosť. Modernizácia chemických prevádzok a snaha minimalizovať stratu materiálov a energií viedla k modifikáciám prevádzkových podmienok, resp. k vývoju nových technológií. Táto zmena prináša so sebou zvýšené riziko spojené s nedostatkom skúseností s prevádzkovaním procesov v moderných podmienkach. Na tento technologický vývoj preto nevyhnutne musí reagovať aj odvetvie bezpečnostného inžinierstva. Vyššia miera automatizácie procesov, ktorá je nevyhnutnou súčasťou štvrtej priemyselnej revolúcie, ktorú aktuálne prežívame, navyše otvára možnosti pokročilých autonómnych počítačom riadených metód identifikácie nebezpečenstva v procesnom inžinierstve. Existuje viacero metód, ktoré sa využívajú v procese posudzovania bezpečnosti prevádzky na analýzu procesných rizík a medzi najvyužívanejšie a najrobustnejšie metódy patrí HAZOP (z angl. HAZard and OPerability ) štúdia. Aby sa vyhlo v budúcnosti chemickým haváriám s vážnymi následkami, je nevyhnutné, aby pri posudzovaní procesných rizík nedošlo k prehliadnutiu nebezpečnej udalosti v dôsledku absencie skúseností pracovného tímu alebo v dôsledku chýbajúcich informácií o analyzovanom procese. Významným faktorom výkonu bezpečnostných analýz je aj ich časová a finančná náročnosť. Elimináciu, resp. redukciu spomínaných aspektov bezpečnostných analýz je možné dosiahnuť zahrnutím výpočtovej techniky do posúdenia bezpečnosti prevádzky. Práve vo výskume v oblasti HAZOP štúdie dochádza v posledných rokoch k sústredeniu sa na automatizáciu tejto metódy. Nástroj automatizovanej HAZOP analýzy má potenciál stať sa neoddeliteľnou súčasťou návrhu každej výroby v chemickom priemysle. Jedným z najperspektívnejších nástrojov automatizácie identifikácie nebezpečenstva v procesnom inžinierstve sa v 21. storočí javí nástroj počítačom riadenej analýzy procesných rizík založený na implementácii matematického modelovania procesov a ich následnej počítačovej simulácii. O výhodách a nevýhodách takéhoto nástroja pojednáva predložená dizertačná práca. Dizertačná práca je členená do štyroch hlavných kapitol. V prvej kapitole je poskytnutý náhľad do súčasného stavu riešenej problematiky automatizácie metód hodnotenia nebezpečenstva v procesnom inžinierstve. V druhej kapitole sú zadefinované ciele dizertačnej práce, ako hlavné tak i čiastkové, ktoré charakterizujú hlavné problémy, ktorými sa dizertačná práca zaoberá a spôsob ich riešenia. Súčasťou definície cieľov dizertačnej práce je i návrh požadovaného výstupu vo forme softvérového riešenia. Tretia kapitola je venovaná opisu stavby 17

18 softvéru a jeho hlavných komponentov. Detailne sú rozoberané metodiky, na ktorých je postavená logika softvéru a opísaná je aj ich konkrétna aplikácia pri využívaní komerčného simulačného softvéru Aspen HYSYS, ako aj podporné metodiky pri aplikácii na prípadové štúdie zostavené v prostredí softvéru MATLAB. Štvrtá kapitola obsahuje výsledky aplikácie vyvíjaného softvéru na viaceré prípadové štúdie zahŕňajúce prevádzky rôzneho charakteru i detailnosti matematického modelu. V poslednej piatej kapitole je uvedená diskusia ohľadom dosiahnutých výsledkov a odporúčanie budúceho smerovania výskumu. Súčasťou textu je i odkazovanie sa na doposiaľ publikované články vo vedeckých žurnáloch a konferenčné príspevky. Najdôležitejšie publikácie sú priložené k tejto práci a slúžia ako jej neoddeliteľný doplnok pri vysvetľovaní metodiky práce, aplikácie softvéru a dosiahnutých výsledkov. 18

19 1 Súčasný stav riešenej problematiky Bezpečnostné inžinierstvo je samostatnou kapitolou chemického inžinierstva už vyše 50 rokov, kedy došlo k diferenciácii klasického bezpečnostného technika od bezpečnostného inžiniera. Hlavné rozdiely je možné zosumarizovať v nasledovných bodoch (Kletz, 1999): sústredenie sa na nehody vyplývajúce z technológie, analýza nielen nehôd spôsobujúcich ujmu na zdraví, ale aj nehôd spôsobujúcich ekonomické straty a poškodenie zariadení a budov, dôraz na predikciu rizika a predchádzanie nehodám, systematický prístup k identifikácii nebezpečných stavov a analýze ich pravdepodobnosti a závažnosti, kritický pohľad na jednotlivé technologické postupy a štandardy. Počet závažných priemyselných havárií v dôsledku stabilného rozvoja priemyslu narastá (Obr. 1) (OECD, 2003). Prehľad vybraných závažných havárií v chemickom priemysle formujúcich vývoj bezpečnostných analýz je uvedený Tab. 1 (Besserman and Mentzer, 2017; Broadribb, 2006; Eckerman, 2005; Health and Safety Executive, 1976; Zhao et al., 2014). Spoločným menovateľom uvedených havárií bola neznalosť o deštrukčnom potenciáli chemikálií a prebiehajúcich procesoch v zariadeniach, nedodržiavane technologických postupov, nedostatočná implementácia bezpečnostných opatrení a zlyhanie bezpečnostných prvkov. Ako vidno, k nehodám v chemickom priemysle dochádza aj v 21. storočí a na každom kontinente, pričom nedochádza k významnej redukcii ich následkov. Obr. 1 Databáza technologických havárií OECD (a počet udalostí za rok (udalosťou je nehoda, ktorá splnila jednu z nasledujúcich podmienok: 10 zabitých osôb; 100 zranených osôb; bola vyžiadaná medzinárodná pomoc; bol vyhlásený stav núdze), b počet úmrtí za rok) 19

20 Tab. 1 Vybrané priemyselné havárie v 20. a 21. storočí Mesto (štát) Rok Počet Nefatálne následky (počet úmrtí zranených) Flixborough (Veľká Británia) poškodenie fabriky (89) Beek (Holandsko) (107) King s Lynn (Veľká Británia) poškodenie fabriky Seveso (Taliansko) dlhotrvajúce zdravotné problémy, úmrtia zvierat, kontaminácia pôdy Bhopal (India) (> ) Nagothane (India) poškodenie fabriky Toulouse (Francúzsko) poškodenie okolitých budov (2 500) Chongqing (Čína) (9 000) Texas City (USA) deštrukcia fabriky (180) Hertfordshire (Veľká Británia) poškodenie fabriky (40) Jacksonville (USA) deštrukcia laboratórií (32) Jaipur (India) deštrukcia fabriky Hebei (Čína) deštrukcia fabriky (46) West (USA) deštrukcia fabriky a poškodenie stovky okolitých budov (260) Jiangsu (Čína) deštrukcia fabriky (> 180) Tianjin (Čína) poškodenie 300 okolitých budov (800) Pri pohľade bližšie na Slovensko a jeho susedov (Obr. 2) je evidentné, že počet úmrtí, ako i miera úmrtnosti (počet úmrtí podelený celkovým počtom pracujúcich v danom odvetví) v priemysle nemá jednoznačne klesajúci charakter. Zdrojom údajov je Štatistický úrad Európskych spoločenstiev (Eurostat, 2016), kde do kategórie priemysel sa uvažovali NACE podkategórie Ťažba a dobývanie; Priemyselná výroba; Dodávka elektriny, plynu, pary a studeného vzduchu; Dodávka vody, čistenie a odvod odpadových vôd, odpady a služby odstraňovania odpadov; Doprava a skladovanie; Odborné vedecké a technické činnosti. 20

21 Miera úmrtnosti [úmrtie/ pracovníkov] Počet úmrtí [pracovník] a Česko Maďarsko Rakúsko Poľsko Slovensko b 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 Česko Maďarsko Rakúsko Poľsko Slovensko ,9 3,6 3,8 4,8 4, ,0 2,1 3,2 5,9 2, ,3 3,0 3,9 4,5 4, ,8 2,7 2,7 3,9 2, ,8 1,8 2,7 3,8 3, ,7 1,3 3,4 2,5 3, ,0 2,7 2,4 3,0 2, ,9 3,4 3,6 3,1 4,1 21 Obr. 2 Počet úmrtí (a) a miera úmrtnosti (b) v priemysle pre Česko, Maďarsko, Rakúsko, Poľsko a Slovensko

22 Uvedené trendy výskytu závažných priemyselných havárií podčiarkujú dôležitosť neustáleho rozvoja metód hodnotenia nebezpečenstva ako kvalitatívnych, tak i kvantitatívnych. Kvalitatívne metódy slúžia na identifikáciu potenciálnych nebezpečných prevádzkových stavov v danom procese a ich príčin a následkov. Kvantitatívne alebo kvalitatívno-kvantitatívne metódy sa zaoberajú vyhodnotením rizika prevádzky, t.j. vyčíslením efektu prevádzkového nebezpečenstva. To zahŕňa výpočet pravdepodobnosti, s akou nebezpečná udalosť môže nastať a kvantifikáciu jej následkov. Jednotlivé procedúry sa líšia spôsobom posúdenia nebezpečenstva i hĺbkou analýzy. Vzhľadom na predmet dizertačnej práce bude nasledujúca kapitola venovaná výlučne metódam kvalitatívneho hodnotenia nebezpečenstva. 1.1 Kvalitatívne hodnotenie nebezpečenstva Kvalitatívne metódy hodnotenia nebezpečenstva pomáhajú identifikovať nielen nebezpečné stavy, ale aj stavy vedúce k prevádzkovým problémom spôsobujúcim ekonomické straty. Niektoré z metód umožňujú nájsť aj príčiny, ktoré k nebezpečným stavom a prevádzkovým problémom vedú. Menej časovo náročné procedúry slúžia najmä na zmapovanie nebezpečného potenciálu jednotlivých zariadení v rámci prevádzky a vyčlenenie zariadení, ktoré je nutné podrobiť detailnej bezpečnostnej analýze. K takýmto metódam patrí napr. indexová metóda Dow, Mond, IFAL alebo selekčná metóda (Jelemenský et al., 2012; Mannan, 2012). Zatiaľ čo uvedené metódy fungujú na skríningovom princípe porovnávania nebezpečného potenciálu jednotlivých zariadení/procesov na prevádzke podniku, časovo náročnejšie procedúry sa využívajú na detailnú bezpečnostnú analýzu konkrétnych zariadení a procesov. Sem sa zaraďujú metódy kontrolného zoznamu (Check list), Čo ak? (What if?), HACCP (z angl. Hazard Analysis and Critical Control Points ), FMEA (z angl. Failure Mode and Effect Analysis ) a HAZOP (z angl. Hazard and Operability ). Metóda kontrolného zoznamu patrí k najjednoduchším metódam identifikácie rizika. Kontrolný zoznam predstavuje súhrn poznatkov vychádzajúcich z prevádzkových skúseností a pozostáva zo zoznamu špecifických otázok na identifikáciu známych nebezpečných stavov a projektových nedostatkov. Modifikácia tejto metódy sa využíva aj pri zaúčaní nového personálu. Procedúra pozostáva z troch hlavných krokov, a to vytvorenie kontrolného zoznamu, výkon analýzy a dokumentácia výsledkov. Tendencia ignorovať túto metódu viedla k vývoju komplexnejších techník (Mannan, 2012). Metóda Čo ak? spočíva v kladení otázok Čo ak...? tímom odborníkov s cieľom posúdiť nebezpečenstvo skúmaného technologického postupu alebo procesu. Metóda je aplikovateľná ako v projektovom štádiu, tak i počas prevádzkovania a likvidácie technológie. Výstupom z nej 22

23 je identifikácia potenciálnych nebezpečných stavov vyplývajúcich z podstaty položených otázok, ktoré sa sústreďujú najmä na príčiny porúch vedúcich k nebezpečným stavom (Jelemenský et al., 2012). HACCP analýza je najvyužívanejšou metódou hodnotenia bezpečnosti v potravinárskom priemysle. Je striktne zameraná na hodnotenie kvality potravín a nápojov. Cieľom HACCP je detailne hodnotiť procesy prípravy a skladovania jednotlivých surovín a hotových výrobkov z hľadiska toxicity pre človeka. Výstupom metódy HACCP je súbor odhalených rizikových činností, ktoré môžu viesť ku kontaminácii potravín a nápojov, ich závažnosť a frekvencie, popis existujúcich kontrolných procedúr a návrh opatrení k redukcii identifikovaného rizika (Mortimore and Wallace, 2013). Metóda FMEA patrí k pokročilejším a detailným metódam analýzy rizika sústreďujúcim sa na identifikáciu a elimináciu potenciálnych zlyhaní systému. Je hojne využívanou najmä v strojárskom a elektrotechnickom priemysle. Táto metóda predstavuje preventívnu techniku, ktorá, ak je vykonaná dôkladne a metodicky, poskytuje možnosť analýzy príčin a následkov zlyhaní jednotlivých súčastí systému ako v štádiu návrhu, tak i počas prevádzky a údržby. V princípe FMEA predstavuje systematickú metódu preverovania všetkých ciest, akými môže dôjsť k poruche. Pre každú poruchu sa následne skúma jej efekt na návrh, prevádzkovanie a údržbu jednotlivých zariadení. V rámci analýzy sa zároveň skúma aj vážnosť poruchy, jej frekvencia a možnosti jej včasného odhalenia. Výstupom z analýzy je zoznam identifikovaných poruchových stavov a odporúčané opatrenia nevyhnutné k prevencii (Stamatis, 2003). V chemickom priemysle je najpoužívanejšou metóda HAZOP, ktorá je svojou detailnosťou podobná metóde FMEA. Jedná sa o jednu z najrobustnejších a najkomplexnejších metód kvalitatívneho hodnotenia nebezpečenstva. Keďže jej princípy tvoria základ metodológie vyhodnocovania nebezpečenstva vo vyvíjanom softvéri, na opis princípu analýzy pomocou techniky HAZOP je vyhradená samostatná podkapitola HAZOP štúdia HAZOP štúdia sa vyvinula v 60- a 70-tych rokoch z metódy kritického vyšetrovania, ktorá sa zvykla aplikovať v návrhovom štádiu prevádzok pri vypracovávaní alternatív prevádzkových podmienok. Kým kritické vyšetrovanie však skúma dopad odchýlky na optimálny chod zariadení a procesov, HAZOP štúdia analyzuje dopad odchýlky na bezpečnú prevádzku zariadení a procesov (Kletz, 1997). Prvú ucelenú formuláciu princípov HAZOP štúdie predstavil Lawley (1974). Úspešne vykonaná HAZOP štúdia mala jasne deklarovaný postup: správny výber bilančných uzlov, detailný popis dizajnového zámeru, logické použitie vodiacich slov a kreatívna 23

24 analýza potenciálnych problémových stavov. HAZOP analýza sa postupne stala nevyhnutným krokom pri návrhu nových chemických prevádzok. Základná metodika HAZOP štúdie sa dodnes principiálne nezmenila, len sa postupne rozširoval súbor faktorov, ktoré sa počas jej výkonu berú do úvahy, napr. o analýzu ľudského faktora (Tyler, 2012). V súčasnosti má štandardná HAZOP štúdia nasledovné súčasti (Jelemenský et al., 2012): definícia projektového zámeru, vytvorenie odchýlky od projektového zámeru pomocou vodiacich slov, analýza možných príčin odchýlky, analýza možných následkov odchýlky s negatívnym efektom na: o bezpečnosť procesu, o prevádzkovanie procesu. Odchýlka od projektového zámeru sa generuje jednoduchým mechanizmom. Príslušný procesný parameter (prietok, teplota, tlak, koncentrácia, frekvencia miešadla, atď.) sa kombinuje s vodiacim slovom. Príklad generácie odchýlok s opisom významu jednotlivých vodiacich slov predstavuje Tab. 2. Tab. 2 Vygenerovanie HAZOP-odchýlky využitím vodiacich slov na proces Do reaktora vstupuje 1 t/h látky A. Vodiace slovo Význam Príklad odchýlky NIE, ŽIADEN úplná negácia zámeru Do reaktora nevstupuje látka A. VIAC kvantitatívny vzrast Do reaktora vstupuje viac ako 1 t/h látky A. MENEJ kvantitatívny pokles Do reaktora vstupuje menej ako 1 t/h látky A. AKO AJ NAVYŠE kvalitatívny vzrast Do reaktora vstupuje A ako aj navyše B. ČASŤ Z kvalitatívny pokles Do reaktora vstupuje iba časť látky A (ak je napr. súčasťou roztoku). OPAK logická negácia zámeru Opačný tok látky A z reaktora. INÝ AKO úplná zámena Do reaktora vstupuje látka iná ako A. Systematickosť a komplexnosť metódy HAZOP spočíva vo vytvorení všetkých logických kombinácií procesného parametra a vodiacich slov a posúdení vplyvu vzniknutých odchýlok na hodnotený proces. Organizácia výkonu štandardnej HAZOP štúdie pozostáva spravidla z 5 krokov: definícia cieľov štúdie, selekcia multidisciplinárneho pracovného tímu, príprava podkladov, výkon samotnej analýzy, príprava dokumentácie a záverečnej HAZOP správy. Viaceré zdroje sa zhodujú, že kľúčovými faktormi ovplyvňujúcimi kvalitu a úplnosť vykonanej 24

25 HAZOP štúdie sú presnosť informácií o návrhu a prevádzke analyzovaného procesu a skúsenosti členov pracovného tímu (Jelemenský et al., 2012; Kletz, 2001; Mannan, 2012). Na Obr. 3 je schematicky znázornený rozdiel medzi dvoma najpoužívanejšími metódami kvalitatívneho hodnotenia nebezpečenstva FMEA a HAZOP. HAZOP tím vygeneruje procesnú odchýlku a analyzuje jej príčiny a následky. Pre odchýlku nižší prietok môže byť príčinou napr. zlyhanie regulačného ventilu na potrubí alebo nedodržanie technologického postupu operátorom. Pri metóde FMEA sa začína s komponentom procesu (človek, mechanika, procedúra) a analyzujú sa následky jeho zlyhania. Pre zlyhanie regulačného ventilu na potrubí je jedným z možných následkov dosiahnutie odchýlky od požadovaného stavu vyšší prietok alebo nižší prietok. Obr. 3 Postupnosť bezpečnostnej analýzy metódou FMEA a HAZOP 1.2 Automatizácia procedúr analýzy procesného nebezpečenstva Oblasť výskumu venovanú využitiu výpočtovej techniky pri identifikácii následkov zlyhaní komponentov alebo procesných odchýlok sa súhrnne nazýva automatizácia procedúr analýzy procesného nebezpečenstva ( process hazard analysis techniques ). Automatizácii HAZOP analýzy je venovaný čoraz väčší podiel svetového výskumu, čo dokazujú aj viaceré prehľadové štúdie (Dunjó et al., 2010; Seider et al., 2014; Taylor, 2017). Dunjó et al. (2010) zmapoval percentuálne zastúpenie jednotlivých smerovaní výskumu v zdokonaľovaní HAZOP štúdie. Skonštatoval, že vyše 40 % publikačnej činnosti spojenej s HAZOP-om v období je spojených s implementáciou výpočtovej techniky (automatizácia HAZOP-u, doplnenie o dynamické simulácie, apod.). Seider et al. (2014) vo svojom článku odhadli moderné trendy v oblasti prirodzene bezpečnejšieho dizajnu (z angl. inherently safer design termín zavedený Kletzom (1996) pre filozofiu redukcie a eliminácie hazardu namiesto jeho kontrolovania) a identifikovali silnejúci trend aplikácie modelového prístupu v bezpečnostnom inžinierstve, napr. pri návrhu regulačných prvkov s implementovanými matematickými modelmi riadeného procesu tzv. MPC (z angl. model-predictive control ). Taylor (2017) poskytol prehľad najnovšieho výskumu automatizácie HAZOP-u so závermi, že 40-ročný vývoj v tejto oblasti 25

26 prispel k značnému pokroku pri odhaľovaní nebezpečných stavov a prevádzkových problémov. Zároveň však upozornil na nízku aplikáciu vyvíjaných nástrojov v praxi, keďže HAZOP štúdia je sama o sebe veľmi komplikovaným procesom zahŕňajúcim i značnú mieru sociálnej interakcie, ktorú softvér nevie jednoducho nahradiť. Vhodný nástroj by mal poskytovať pomoc vo forme širokej databázy znalostí a robustných počítačových simulácií procesov. Jednoznačným záverom jeho analýzy je, že nástroj automatizovanej HAZOP štúdie nemôže existovať ako samostatná entita, ale ako podporný nástroj pre rozhodovanie ľudských expertných HAZOP tímov. Prístup k automatizácii HAZOP štúdie možno rozdeliť na znalostný, ktorý zužitkováva historické dáta z priemyselných havárií a skoro-havárií v minulosti, a modelový, ktorý využíva počítačové simulácie skúmaných procesov na základe ich matematických modelov rôznej detailnosti. Vzhľadom k náročnosti matematického modelovania a počítačových simulácií na výkon výpočtovej techniky prevažoval v minulosti znalostný prístup k automatizácii HAZOP štúdií, kde samotná HAZOP štúdia prebieha na báze porovnávania minulých nehodových stavov spôsobených práve analyzovanou HAZOP-odchýlkou. Kľúčovým aspektom vyvíjaných softvérov bol výber vhodného mechanizmu spracovania rozsiahleho objemu dát. Vzniklo viacero softvérových riešení, ktoré implementovali široké znalostné databázy. Jedným z prvých i akademicky najpopulárnejších (uvedené referencie majú sumárne 94 SCOPUS citácií s vynechaním autocitácií) softvérov je nástroj HAZOPExpert (Vaidhyanathan et al., 1996; Vaidhyanathan and Venkatasubramanian, 1996; Venkatasubramanian and Vaidhyanathan, 1994). Podobne rozšíreným a akademicky obľúbeným (uvedená pentalógia predstavenia softvéru má sumárne 59 SCOPUS citácií s vynechaním autocitácií) je aj emulátor HAZOP štúdie s názvom HAZID (McCoy et al., 2000a, 2000b, 1999a, 1999b, 1999c). Ďalšími ucelenými metodológiami pre HAZOP analýzy podporené znalostnými databázami sú aplikované v programoch SERO (Leone, 1996), TOPHAZOP (Khan and Abbasi, 1997), AHA (Kang et al., 1999), EXPERTOP (Khan and Abbasi, 2000), ExpHAZOP+ (Rahman et al., 2009) a v mnohých ďalších oblastiach (Angel de la O Herrera et al., 2015; Noh et al., 2001; Vaidogas, 2006; Wang and Gao, 2012). Autori sa mnohokrát zhodli, že nie je dôležité len mať k dispozícii empirické dáta, ale takisto s týmito informáciami správne pracovať vo vhodne konštruovaných databázach. Jednoznačnou výhodou softvérov na báze znalostného princípu je rýchlosť výkonu analýzy, nakoľko sa v prevažnej miere jedná o prácu s textom. Na druhej strane, znalostný princíp neumožňuje odhaľovať procesné nebezpečenstvá v prípade, že sa ešte nikdy v minulosti neudiali, čím čiastočne redukuje niektoré z predností HAZOP štúdie, napr. jej robustnosť, detailnosť a dôkladnosť. 26

27 Modelový prístup odbúrava tento nedostatok znalostného princípu využitím matematického modelovania a počítačových simulácií. V prípade použitia vhodného matematického modelu korektne opisujúceho chovanie skúmaného procesu v celom rozsahu hodnôt HAZOP-odchýlky je možné odhaliť aj potenciálne nebezpečné stavy a prevádzkové problémy, ktoré neboli doposiaľ pozorované. Zostavenie matematického modelu zahŕňa transformáciu P&ID schém prevádzky do modelovacieho prostredia a vytvorenie databázy pozostávajúcej zo známych údajov prevádzkových parametrov, technologických postupov a charakteristiky jednotlivých zariadení v prevádzke podľa typu procesu a materiálu. Počítačové simulácie procesov môžu slúžiť len ako nadstavba ku konvenčnej HAZOP štúdii alebo môžu tvoriť jej základ. Prvú kategóriu tvoria programy, ktoré síce využívajú simulácie procesu pri analýze procesného rizika, ale HAZOP štúdia tohto procesu je vykonaná štandardným spôsobom. K takýmto programom patrí napr. modifikácia HAZOP štúdie s metódou stromu udalostí (Ramzan et al., 2007) aplikovaná na proces destilácie. Ako simulačný nástroj sa využil komerčný modelovací softvér Aspen Plus. Kombinácia HAZOP štúdie a dynamického stromu porúch bola aplikovaná i na prípadovú štúdiu spracovania LPG v depropanizéri (Guo and Kang, 2015). Mohd Shariff et al. (2006) vytvorili metodológiu stavajúcu na výsledkoch HAZOP štúdie a analyzujúcu riziko spojené s explóziou využitím rôznych metód, napr. TNT alebo TNO koreláciou. Použitá softvérová platforma bola Aspen HYSYS MS Excel. Ghasemzadeh et al. (2013) využili vo svojej práci vlastný matematický model membránového reaktora na výrobu vodíka parným reformingom, na ktorom vykonali citlivostné analýzy vybraných prevádzkových parametrov a na výsledky citlivostnej analýzy nadväzovala HAZOP štúdia. Druhú kategóriu tvoria softvérové riešenia priamo implementujúce matematické modelovanie do procesu HAZOP analýzy. Opäť ich môžeme rozdeliť na dve skupiny, a to tie, ktoré využívajú vlastnoručne zostavené súbory matematických rovníc a tie, ktoré využívajú dostupné komerčné simulátory. Príkladom kombinácie HAZOP metodiky a vlastného simulačného nástroja je využitie komplexného programovacieho prostredia MATLAB na vytvorenie edukačného nástroja pre výučbu bezpečnostného inžinierstva (Eizenberg et al., 2006a, 2006b). Prípadovou štúdiou bol poloprietokový reaktor, na ktorom bola vykonaná analýza dynamického chovania procesu s následnou identifikáciou nebezpečných stavov pomocou metodiky HAZOP štúdie. Vlastný matematický model s vysokou komplexnosťou bol použitý i pri bezpečnostnej analýze moderného viacfázového reaktora RAPTOR, v ktorom prebiehala katalytická hydrogenácia o- krezolu (Li et al., 2010; Li and Li, 2015). Zostavený matematický model zohľadňoval absorpciu vodíka k medzifázovému rozhraniu, prestup vodíka do kvapalnej fázy, transport kvapaliny na povrch tuhého katalyzátora, difúziu v častici katalyzátora, adsorpciu reaktantov na povrch 27

28 katalyzátora a samotnú reakciu hydrogenácie. Li et al. (2010) po zostavení rovníc opisujúcich ustálený stav simulovali odchýlky prietoku a teploty chladiaceho média a formulovali odporúčané bezpečnostné opatrenia zabraňujúce možnému runaway efektu v reaktore. Li and Li (2015) na základe rozšíreného matematického modelu rovnakej jednotky a dynamických simulácií navrhli optimálne riadiace prvky na princípe MPC. Nástroje automatizovanej HAZOP štúdie využívajúce komerčné simulátory nezdieľajú jednoznačnú preferenciu v konkrétnom type komerčného simulátora. Patrí sem napr. analýza technológie kontinuálnej výroby biodieselu (Jeerawongsuntorn et al., 2011) pomocou modelu zostaveného v simulačnom prostredí softvéru Aspen Plus. Na komunikáciu medzi bezpečnostným nástrojom a simulačným prostredím Aspen Plus boli využité programy Genesis 32 a Microsoft Visual Basic. Cieľom bola integrácia tzv. bezpečnostného systému SIS (z angl. safety instrumented system ) za účelom maximalizácie miery bezpečnosti prevádzkovania skúmanej prevádzky. Analyzovanými procesmi boli klasická a reaktívna destilácia. Efekt a závažnosť odchýlok generovaných HAZOP metodikou boli stanovené pomocou citlivostnej analýzy. Autori práce poznamenali, že dosiahnutá redukcia časovej náročnosti HAZOP štúdie by mohla umožniť operátorom v reálnom čase analyzovať poruchové stavy, vykonať správne opatrenia na zamedzenie nebezpečným stavom a takisto im pomáhať pri identifikácii príčin poruchy. Rozšírenie HAZOP štúdie o počítačové simulácie priniesli vo svojej práci Ran et al. (2012). Bezpečnostná analýza podporená matematickým modelovaním v komerčnom simulátore UniSim Design bola aplikovaná na hybridný destilačno-membránový proces separácie etylénu a etánu. Ucelenú metodiku DynSim-HAZOP založenú na HAZOP štúdií podporenej dynamickými simuláciami v Aspen Plus predstavili Du et al. (2010) a Tian et al. (2015). Metodika DynSim- HAZOP predstavuje kombináciu vlastného nástroja automatizovanej HAZOP analýzy a externého simulačného nástroja. Externým simulačným prostredím môže byť podľa potreby ľubovoľný kompatibilný nástroj. Prípadovými štúdiami boli extrakčná destilácia a výroba amoniaku. Hlavnou limitáciou DynSim-HAZOP metodiky sa javilo manuálne vyhodnotenie následkov procesných odchýlok. Systém automatizovaného vyhodnotenia odchýlok v závislosti od ich závažnosti priniesli Enemark-Rasmussen et al. (2012). HAZOP analýza bola vykonaná na jednotke spracúvajúcej zemný plyn a simulácie procesu boli vykonané v simulátore K-Spice. Výsledky simulácií boli prehľadne ukladané do scenárov, ktoré boli zoradené na základe citlivostných analýz, t.z. podľa veľkosti odozvy systému (vybraných kritických parametrov) na zmenu procesného parametra (HAZOP-odchýlku). Ohodnotenie jednotlivých scenárov poruchových stavov a identifikácia 28

29 najvýznamnejších scenárov znižovali časovú náročnosť výkonu HAZOP štúdie. Hlavné prínosy tohto prístupu zhrnuli autori do dvoch bodov: HAZOP tímy nepotrebujú žiadne dodatočné schopnosti na výkon takejto HAZOP štúdie, nakoľko sú zväčša zložené z odborníkov familiárnych s princípmi počítačových simulácií procesov, a nie je potrebné skladať modely zariadení od nuly, keďže použitý softvér využíva verifikované a už hojne využívané matematické modely pre ropný a plynárenský priemysel. Uceleným tematickým celkom využívajúcim zjednodušené matematické modely je aj tzv. funkcionálna metodológia (z angl. functional methodology ). Táto metodológia je založená na viacúrovňovej interpretácii skúmaného procesu, kde napr. jednu úroveň môžu predstavovať projektové zámery vzhľadom na tok materiálu, druhú úroveň vzhľadom na požadovanú funkciu komponentov apod. Funkcionálne modely sú v podstate zjednodušenou formou klasických matematických modelov, kde súbory rovníc sú nahradené priradením funkcie (napr. čerpadlo má funkciu prepravy kvapaliny; výmenník tepla má funkciu ohrevu jedného prúdu a ochladenie druhého prúdu;...). K softvérovým nástrojom využívajúcim funkcionálnu metodológiu patria: projekt Dánskej technickej univerzity s názvom Asistent funkcionálneho HAZOPu (Rossing et al., 2010), NFMA modifikovaná FMEA na základe funkcionálnej metodológie a princípov HAZOP metodiky (Wu et al., 2013) a na základe NFMA postavená špecializovaná HAZOP štúdia s integrovaným kvalitatívno-kvantitatívnym hodnotením nebezpečenstva (Wu et al., 2014), implementácia tzv. D-higrafov pri automatizácii HAZOP štúdie (Rodríguez and de la Mata, 2012). Alternatívou je i kombinácia oboch prístupov znalostného a modelového do jedného kompaktného softvérového riešenia. Príkladom takéhoto hybridného nástroja automatizovanej HAZOP štúdie určeného pre vsádzkové procesy je PHASuite (Zhao et al., 2005a, 2005b). Znalosti sú uložené externe v znalostnej databáze a na simulácie procesu sa využíva modelovací softvér Batch Plus z dielne Aspen. Na zobrazovanie a ukladanie informácií sú využívané farebné Petriho siete. Prezentuje sa kompatibilitou s väčšinou rozšírených nástrojov v priemyselnej praxi a otvorenou štruktúrou, čo znamená, že užívatelia môžu voľne dopĺňať a rozširovať znalostnú databázu. Softvér čiastočne využíva aj princípy funkcionálnej metodológie. Téme modelového prístupu v bezpečnostnom inžinierstve sa podrobne venuje aj Ústav chemického a environmentálneho inžinierstva FCHPT STU, na ktorého pracovisku bola dizertačná práca vykonávaná, a preto je tomuto výskumu vyhradená samostatná kapitola. 29

30 1.3 Východzí stav výskumu identifikácie procesného nebezpečenstva na báze modelového prístupu na ÚCHEI FCHPT STU Výskum v oblasti matematického modelovania kľúčových priemyselných zariadení (reaktory, destilačné kolóny, atď.), ako aj v oblasti bezpečnostného inžinierstva má na Ústave chemického a environmentálneho inžinierstva FCHPT STU bohatú tradíciu. Soos et al. (2001) publikovali prácu pojednávajúcu o hodnotení bezpečnosti chemických reaktorov využitím programu Aspen HYSYS s príkladom na produkcii MTBE (metyl,terc-butyl-éter). Kombináciou so softvérom CONT boli identifikované viacnásobné ustálené stavy, ktorých dôsledkom dochádzalo k radikálnym zmenám procesných podmienok pri relatívne malej zmene jedného z prevádzkových parametrov. Na modelovanie v programe Aspen HYSYS nadviazala štúdia o vplyve presnosti matematického modelu na výsledky hodnotenia bezpečnosti chemických reaktorov (Molnár et al., 2002). Boli publikované i ďalšie práce, ktoré sa zaoberali bezpečnou prevádzkou CSTR (prietokových miešaných reaktorov) (Molnár et al., 2005, 2003; Švandová et al., 2005b), rúrových reaktorov (Labovský et al., 2008, 2006) a reaktívno-destilačných kolón (Kotora et al., 2005; Švandová et al., 2006), v ktorých procesy vykazovali nelineárne chovanie ako napr. fenomén viacnásobných ustálených stavov pri syntéze amoniaku, MTBE alebo propylén-oxidu. V tomto období bol publikovaný článok o nevyhnutnosti dynamických simulácií a analýzy viacnásobných ustálených stavov ako súčasti robustnej HAZOP štúdie prevádzkovania chemických reaktorov (Švandová et al., 2005a). Labovský et al. (2007a, 2007b) následne zosumarizovali výhody a nevýhody využívania matematického modelovania pri posudzovaní bezpečnosti prevádzok s chemickými reaktormi. Okrem samotnej počítačovej simulácie v komerčnom simulátore Aspen HYSYS sa využívali viaceré pokročilé matematické metódy pri výkone bezpečnostnej analýzy, napr. bifurkačná a kontinuačná analýza. Okrem samotnej analýzy procesu sa výskum na ÚCHEI FCHPT STU zameral i na problematiku výberu vhodného matematického modelu a vplyvu nepresnosti jednotlivých parametrov modelu na výsledky bezpečnostnej analýzy (Laššák et al., 2010; Švandová et al., 2009, 2008). Posledným výstupom práce výskumnej skupiny reaktorového a bezpečnostného inžinierstva pred mojím nástupom na doktorandskú pozíciu bola rozsiahla prehľadová štúdia o možnostiach identifikácie rizika na báze modelového prístupu vo viacfázových reaktoroch v chemickom priemysle (Labovská et al., 2014). 30

31 2 Ciele dizertačnej práce Prezentovanú literárnu rešerš problematiky automatizácie analýz procesných rizík so zameraním na automatizáciu najrozšírenejšej metódy hodnotenia procesného nebezpečenstva HAZOP štúdie využitím matematického modelovania možno zhrnúť do niekoľkých bodov: ucelených metodológií bolo vyvinutých viac na báze znalostného než modelového prístupu, modelový prístup sa začal naplno vyvíjať až začiatkom 21. storočia, využívajú sa matematické modely rôznej komplexnosti, neexistuje jednoznačný konsenzus pri výbere vhodného simulačného prostredia, limitujúce faktory modelového prístupu sú najmä spoľahlivosť zvolených matematických modelov a presnosť ich parametrov, spôsob vyhodnocovania počítačom simulovaných poruchových stavov a implementácia vyvíjaných nástrojov do priemyselnej praxe. Na základe uvedeného je možné formulovať 5 ucelených cieľov dizertačnej práce: 1) Vývoj softvérovej štruktúry na identifikáciu procesného nebezpečenstva a prevádzkových problémov vychádzajúcej z metodológie HAZOP štúdie 2) Výber a optimalizácia matematických procedúr a výpočtových algoritmov na automatizáciu vyhodnocovania simulačných dát 3) Analýza využitia komerčného simulačného softvéru z pohľadu bezpečnostného inžinierstva 4) Kombinácia vhodného simulačného prostredia s vyvíjaným komplexným nástrojom automatizovanej identifikácie procesných rizík 5) Tvorba matematických modelov pre prípadové štúdie priemyselných jednotiek na testovanie vyvíjaného softvéru Súčasťou prác na dizertačnej téme je aj publikačná aktivita a aktívna účasť na špecializovaných medzinárodných konferenciách zameraných na oblasť bezpečnostného inžinierstva a na využívanie pokročilých metód matematického modelovania v procesnom inžinierstve. 31

32 3 Štruktúra vyvíjaného softvéru na automatizovanú identifikáciu nebezpečenstva v procesnom inžinierstve Vývojovým prostredím pre softvér je Microsoft Visual Studio Ultimate 2013, v ktorom je možné vytváranie Windows, webových či mobilných aplikácií v rôznych programovacích jazykoch, a to napr. Visual Basic, C#, C++, F#, Java a iných (Microsoft, 2018). Programovacím jazykom vyvíjaného softvéru je jazyk C# (sí šarp z angl. C sharp ), ktorý patrí k objektovo-orientovaným programovacím jazykom. Na ukladanie dát slúži databázové rozhranie SQLite, ktoré patrí medzi svetovo najpoužívanejšie databázové systémy (SQLite, 2017). Objektovo-orientované programovanie je založené na vytváraní objektov, ktoré sú inštanciami tried. Inštancia triedy má rovnaké funkcie a vlastnosti ako samotná trieda, ale dopĺňa ich vlastnými, špecifickými hodnotami. Túto reláciu môžeme vysvetliť na prípade, ktorý je pre bežného čitateľa jednoznačne pochopiteľný, a to na vzťahu smartfón (trieda) iphone 8 (inštancia). Pre lepšiu názornosť je uvedený vzťah znázornený aj graficky na Obr. 4. Trieda smartfón obsahuje vlastnosti, ktoré sú však doplnené konkrétnymi hodnotami pre konkrétnu inštanciu triedy (iphone 8): napr. výrobca (Apple), rok výroby (2017), rýchlosť operačnej pamäte (2 GB), farba (čierna), hmotnosť (148 g), atď. Obdobne má trieda zadefinované isté funkcie, ktoré inštancia triedy dedí : napr. Odomknúť obrazovku, Zamknúť obrazovku, Volať, Písať správu, Fotiť, atď. Trieda a inštancia triedy tak majú zhodné funkcie. Každá inštancia sa správa individuálne, t.j. jednotlivé inštancie danej triedy na seba vzájomne nevplývajú a môže ich byť vytvorené ľubovoľný počet. Vyvíjaný softvér je principiálne tvorený dvoma modulmi, ktoré navzájom komunikujú prostredníctvom údajov uložených v externej databáze. Na počítačové simulácie slúži Simulačný modul a na identifikáciu nebezpečných stavov a prevádzkových problémov slúži Modul analýzy simulačných dát. Simulačný modul vyžaduje k svojmu korektnému fungovaniu externý simulačný nástroj, ktorým môže byť buď komerčný simulátor (v súčasnosti je implementovaná možnosť pripojenia k Aspenu HYSYS) alebo vlastné modelovacie prostredie (napr. vlastné matematické modely v prostredí MATLAB). Ich funkcie sú bližšie opísané v nasledujúcich dvoch podkapitolách, v ktorých sú najskôr charakterizované metodológia a postupnosť jednotlivých krokov, a následne sú detailne rozobrané v zmysle predstavenej metodológie 32

33 príslušné úseky naprogramovaného kódu jednotlivé triedy a práca s nimi a ich inštanciami. Keďže softvérová platforma k pripojeniu na modelovacie prostredie MATLAB nie je momentálne plne vyvinutá, budú všetky vlastnosti a funkcie opísané pre prípad využitia Aspenu HYSYS ako simulačného nástroja. Obr. 4 Princíp objektovo-orientovaného programovania 3.1 Simulačný modul Metodológia Základná metodológia softvéru vychádza do veľkej miery z metodiky HAZOP. Úlohou simulačného modulu je vytvárať HAZOP-odchýlky pre užívateľom zvolené HAZOP uzly a následne simulovať ich efekt na skúmaný proces. Problémom využitia konvenčnej HAZOP štúdie je definícia HAZOP-odchýlky. Matematické modelovanie si definične vyžaduje konkrétnu hodnotu parametra, preto nie je možné použitie jednoduchej kombinácie vodiaceho slova a procesného parametra. Ku konvenčnej HAZOP-odchýlke je nevyhnutné minimálne pridať informáciu o jej veľkosti. Takáto informácia o HAZOP-odchýlke je postačujúca pre uskutočnenie simulácií v ustálenom stave. V prípade sledovania dynamiky procesu je nutné rozšíriť definíciu 33

34 HAZOP-odchýlky ešte aj o jej trvanie. Objem dát, ktoré je potrebné spracovať, narastá geometricky. Schematicky je tento fakt načrtnutý na Obr. 5. So započítaním trvania odchýlky do simulácie je spojená i ďalšia komplikácia, a to ukladanie nasimulovaného stavu, t.j. HAZOPnásledku. Zatiaľ čo pri simuláciách v ustálenom stave je potrebné uložiť jeden stav (HAZOPnásledok predstavujú hodnoty procesných parametrov pre nasimulovaný ustálený stav), pri dynamických simuláciách je potrebné uložiť viacero stavov (HAZOP-následok sú hodnoty procesných parametrov ako funkcie času až do ustálenia procesu). Súčasťou práce je aj analýza implementácie dynamických simulácií do vyvíjaného softvéru, pričom táto problematika je bližšie rozoberaná v kapitolách s konkrétnymi prípadovými štúdiami. Obr. 5 Porovnanie konvenčnej HAZOP-odchýlky a HAZOP-odchýlky upravenej pre počítačové simulácie Z klasických HAZOP-odchýlok (Tab. 2 v kapitole 1.1.1) je možné simulovať v súčasnosti kvantitatívne HAZOP-odchýlky, ktoré vznikajú aplikáciou vodiacich slov VIAC a MENEJ k procesným parametrom teplota, tlak, hmotnostný tok, mólový tok, objemový prietok a podiel parnej fázy. Pre určité operácie je možné simulovať aj HAZOP-odchýlky ŽIADEN + hmotnostný alebo mólový tok (napr. úplné zlyhanie chladenia vo forme nulového prietoku chladiaceho média). Kvalitatívne HAZOP-odchýlky sú implementované do softvéru čiastočne, a to v podobe kombinácie vodiacich slov VIAC a MENEJ s procesnými parametrami charakterizujúcimi zloženie, a to hmotnostné a mólové zlomky a parciálne hmotnostné a mólové toky jednotlivých komponentov v procese. Rozsah HAZOP-odchýlky závisí od voľby užívateľa. Želané HAZOP-odchýlky sa po vytvorení uložia. Po skončení tvorby HAZOP-odchýlok dochádza k ich postupnej simulácii. V súčasnosti je plne implementovaná simulácia v ustálenom stave a pre jednu odchýlku súčasne. S miernou úpravou kódu je možná aj implementácia simulácie viacerých odchýlok naraz pre sledovanie ich synergického efektu na proces. Rovnako je po úprave kódu možné rozšíriť softvér 34

35 aj o analýzu dynamických simulácií. Po odsimulovaní konkrétnej HAZOP-odchýlky sa k danej odchýlke priradí zodpovedajúci ustálený stav reprezentujúci HAZOP-následok. Set dát HAZOPodchýlka následok je potom možné vyhodnotiť z pohľadu dopadu na bezpečnosť a prevádzkyschopnosť v Module analýzy simulačných dát Programová realizácia Vyvíjaný softvér sa skladá z 9 tried zdieľaných medzi modulmi, pričom priamo v Simulačnom module sa využíva 8 z nich. Vzájomná komunikácia tried je znázornená na Obr. 6. Hlavnou správcovskou triedou je trieda MainEngine, v ktorej sú zadefinované funkcie pre spracovanie údajov, manipuláciu s pripravenými matematickými modelmi a spustenie samotnej simulácie procesov. Pre svoje správne fungovanie vyžaduje ďalšie triedy, a to MainDBEngine reprezentujúcu externú databázu, ConnectWithHYSYS reprezentujúcu simulačný súbor v simulátore Aspen HYSYS a FootPrint pre vytvorenie vhodnej formy na ukladanie údajov z počítačovej simulácie. Pre konzerváciu údajov o materiálových a energetických prúdoch existujúcich v Aspene HYSYS slúžia triedy MyMaterialStreams a MyEnergyStreams. Analogicky vybrané zariadenia (rôzne typy reaktorov, výmenníky tepla, rektifikačné kolóny, etc.) reprezentuje trieda MyOperations. Trieda DeviationHelper slúži na prácu s vygenerovanými HAZOP-odchýlkami vnútri v simulačnom prostredí. Na Obr. 6 zobrazená trieda SimpleAnalysis nie je v Simulačnom module využívaná aktívne. 35 Obr. 6 Triedy a ich prepojenie v Simulačnom module (červené šípky aktívne spojenia; šedé šípky neaktívne spojenia)

36 Pri spustení programu sa užívateľovi zobrazí úvodné okno (Obr. 7) v užívateľskom rozhraní a vytvorí sa inštancia triedy MainEngine. Užívateľ následne stisnutím tlačidla Connect to case zvolí simulačný súbor Aspenu HYSYS, ktorý obsahuje model prevádzky vybranej pre analýzu. Na manažment pripojenia k simulačnému súboru sa vytvorí inštancia triedy ConnectWithHYSYS, ktorá de facto slúži na vytvorenie aktívneho spojenia medzi vyvíjaným softvérom a simulačným prostredím Aspenu HYSYS s otvoreným modelom prevádzky, a na transfer vybraných údajov. Vlastnosti (Fields a Properties) a funkcie (Methods) prislúchajúce triede ConnectWithHYSYS sú zobrazené na Obr. 8. Pre účely dizertačnej práce je možné spojiť položky Fields a Properties, pretože tieto sa líšia v spôsobe svojho zadefinovania v programe, ale v zmysle hore uvedenej definície pojmov v objektovo-orientovanom programovacom jazyku ich možno považovať súhrnne za vlastnosti. Funkcia CreateConnection kontroluje stav otvoreného simulačného súboru v Aspene HYSYS a v prípade kladnej odozvy vytvorí aktívne spojenie. Ostatné funkcie slúžia na získanie vybraných údajov o otvorenom modeli prevádzky z Aspenu HYSYS, a to materiálové (GetMaterialStreams) a energetické (GetEnergyStreams) prúdy, jednotkové operácie (GetOperations) a jednotlivé látky/komponenty (GetComponentNames) použité v systéme, ktoré sa uložia do prislúchajúcich vlastností: MaterialStreamsList, EnergyStreamsList, OperationsList, ComponentsNames, NumberOfComponents. Obr. 7 Úvodné okno užívateľského rozhrania Simulačného modulu 36

37 Obr. 8 Vlastnosti a funkcie triedy ConnectWithHYSYS Ostatné vlastnosti slúžia na ukladanie ďalších podstatných informácií z pohľadu komunikácie s Aspenom HYSYS. Sem patria aj inštancie vlastných tried Aspenu HYSYS, napr. aktuálne otvorené okno Aspenu HYSYS (MyHYSYSApplication), otvorený simulačný súbor (MySimulationCase) a využívaná procesná schéma (MyFlowSheet). Z údajov otvorenej procesnej schémy sa potom extrahujú dáta o použitých termodynamických modeloch (flupckg, basisma, composs). Pomocou inštancie triedy ConnectWithHYSYS tak vieme pracovať s vybranými informáciami o otvorenom simulačnom súbore v Aspene HYSYS. Obr. 9 predstavuje užívateľské okno po načítaní údajov. Ako vidno, užívateľ má na výber tri možné HAZOP uzly: materiálové prúdy, energetické prúdy a jednotkové operácie. Po zvolení jedného z HAZOP uzlov sa načítajú a zobrazia jednotlivé prúdy, resp. jednotkové operácie prítomné v otvorenom simulačnom súbore z vlastností MaterialStreamsList, EnergyStreamsList, OperationsList inštancie triedy ConnectWithHYSYS. Názvy týchto vlastností majú koncovku List na zdôraznenie, že sa typologicky jedná o zoznamy. MaterialStreamsList predstavuje zoznam inštancií triedy MyMaterialStreams. Analogicky to platí aj o dvojiciach EnergyStreamsList inštancie triedy MyEnergyStreams a OperationsList inštancie triedy MyOperations. 37

38 Obr. 9 Úvodné okno užívateľského rozhrania Simulačného modulu po načítaní simulačného súboru Na Obr. 10 sú znázornené vlastnosti a funkcie prislúchajúce k uvedeným triedam. Ako vidno, najrozsiahlejšie sa ukladajú informácie o materiálových prúdoch (tok, zloženie, tlak, teplota, skupenstvo, atď.), keďže extrakcia údajov z Aspenu HYSYS je pre materiálové prúdy priamočiara. Analogicky to platí aj pre energetické prúdy, v tomto prípade je však kľúčovým potrebným údajom jedine ich veľkosť, t.j. dodané/odobrané teplo, práca, atď. S jednotkovými operáciami sa narába zložitejšie a extrakcia údajov z nich nie je natoľko priamočiara ako v prípade materiálových a energetických prúdov. V súčasnosti je trieda MyOperations typologicky predpripravená pre prácu s výmenníkmi tepla, čerpadlami a kompresormi (zabezpečuje funkcia GetPerformance získava údaj o množstve dodaného/odobraného tepla, vykonanej práce a pod.), a rôznymi druhmi reaktorov (zabezpečujú funkcie GetPerformance, ak sa nejedná o adiabatický proces, a GetConversionsInReactor, ktorá slúži na výpočet konverzií jednotlivých komponentov). Na základe informácií obsiahnutých v jednotlivých triedach MyMaterialStreams, MyEnergyStreams a MyOperations si užívateľ volí dostupné HAZOPodchýlky. Pre materiálové prúdy je možné vytvoriť HAZOP-odchýlky predstavujúce fluktuácie v tlaku, teplote, hmotnostnom a mólovom toku a zložení (reprezentovanom hmotnostnými a mólovými zlomkami/tokmi komponentov). Pre energetické prúdy je možné sledovať fluktuáciu v ich veľkosti. V súčasnosti trieda MyOperations neslúži priamo na tvorbu HAZOP-odchýlok, ale na extrakciu údajov po simulácii a odpájanie a pripájanie materiálových a energetických prúdov. Pre HAZOP-odchýlky spojené so zariadeniami je nutné manipulovať priamo s pripojenými materiálovými a energetickými prúdmi, ktoré dokážu vo veľkej miere reprezentovať zlyhanie na zariadení, napr. zlyhanie výmenníka tepla je možné simulovať 38

39 v závislosti od zvoleného modelu výmenníka tepla buď zmenou teploty na jednom z výstupných materiálových prúdov, alebo, ak je pripojený energetický prúd, priamo zmenou jeho veľkosti, a pod. Obr. 10 Vlastnosti a funkcie tried MyMaterialStreams, MyEnergyStreams a MyOperations Po výbere želaného prúdu, jeho parametra a vodiaceho slova je potrebné priradiť k HAZOPodchýlke jej veľkosť, resp. rozsah hodnôt meneného parametra. Užívateľ túto hodnotu priraďuje k jednotlivým HAZOP-odchýlkam pomocou užívateľského rozhrania znázorneného na Obr. 11. Volí sa zadaním buď absolútnej alebo relatívnej zmeny hodnoty parametra. Užívateľ môže zadať maximálnu a minimálnu hodnotu zmeny parametra a želanú veľkosť kroku. Na základe týchto údajov je následne automaticky vytvorená rovnomerne rozložená množina všetkých hodnôt meneného parametra pre simuláciu. Druhou alternatívou je manuálne zadanie jednotlivých hodnôt odchýlky pre simuláciu, t.j. vytvorenie nerovnomerne rozloženej množiny všetkých hodnôt meneného parametra. Príklady zadania hodnôt užívateľom sú: a) nižšia teplota prúdu 1 v intervale od 0 po 30 % s krokom 1 %, b) nižšia teplota prúdu 1 o [5; 10; 15; 20; 21; 22; 23; 24; 25; 26; 27; 28; 29; 30] %. Želané HAZOP-odchýlky sa po vytvorení uložia do externej SQLite databázy s prideleným špeciálnym identifikátorom a informáciou definujúcou stav simulácie danej HAZOP-odchýlky, ktorá môže nadobudnúť tri hodnoty: neodsimulovaná, úspešne odsimulovaná alebo odsimulovaná s chybou. 39

40 Obr. 11 Okno zadávania rozsahu zvolených HAZOP-odchýlok v užívateľskom rozhraní V ďalšom kroku dochádza k samotnej simulácii jednotlivých HAZOP-odchýlok. Užívateľ dostane na výber z tých odchýlok, ktoré majú stav simulácie neodsimulovaná. Následne spustí simuláciu. Pred odsimulovaním prvej HAZOP-odchýlky program uloží pôvodný ustálený stav, pričom sa jedná v zmysle HAZOP metodológie o dizajnový zámer. Analýza závažnosti jednotlivých následkov v Module analýzy simulačných dát prebieha na princípe porovnania tohto pôvodného ustáleného stavu s novým ustáleným stavom prislúchajúcim zvolenej HAZOPodchýlke. Na uloženie ustáleného stavu je vytvorená špeciálna trieda Footprint (Obr. 12). Obr. 12 Vlastnosti a funkcie triedy Footprint Vlastnosti MaterialStreams, EnergyStreams a OperationUnits sú inštancie tried MyMaterialStreams, MyEnergyStreams a MyOperations, do ktorých sa ukladajú aktuálne hodnoty jednotlivých parametrov rozpísaných na Obr. 10 v ustálenom stave. Zvyšné vlastnosti 40

41 a funkcie slúžia na prístup k údajom v neskorších fázach simulácie a analýzy nasimulovaných dát. Inštancie triedy Footprint tak predstavujú kompletné snímky procesu s uloženými údajmi o vybraných parametroch všetkých materiálových a energetických prúdov, a jednotkových operácií (zariadení) v schéme procesu. Po uložení dizajnového zámeru sa začnú želané HAZOP-odchýlky simulovať postupne, jedna za druhou. Na zaručenie konvergencie k správnemu riešeniu, t.j. nájdenia ustáleného stavu pre systém s danou HAZOP-odchýlkou, obsahuje vyvíjaný softvér tri spôsoby postupnosti simulácií (Obr. 13). Štandardným postupom výpočtu je odsimulovanie jednej HAZOP-odchýlky, návrat k dizajnovému zámeru a odsimulovanie ďalšej HAZOP-odchýlky. Na rozdiel od Aspenu Plus, v simulačnom prostredí Aspenu HYSYS nie je možné priamo zadať odhad počítaných hodnôt jednotlivých veličín, čo môže mať za následok zlyhanie štandardného postupu. Aspen HYSYS solver využíva na odhad počítaných hodnôt automaticky predošlý ustálený stav. Tento fakt sa zužitkováva pri dvoch špecifických postupoch výpočtu. V prvom prípade sa HAZOP-odchýlky zoradia podľa veľkosti od najmenšej po najväčšiu (alebo naopak) a simulujú sa postupne bez návratu k dizajnovému zámeru. V prípade, že zlyhá výpočet aj v tomto prípade, vyvíjaný softvér použije posledný spôsob výpočtu, a to špecifický s automatickou reguláciou kroku, v ktorom sa vytvoria pomocné odchýlky medzi dvomi po sebe idúcimi HAZOP-odchýlkami vytvorenými užívateľom. Tieto pomocné odchýlky majú za úlohu zhustiť sieť počítaných ustálených stavov a pomôcť konvergovať solveru k riešeniu. Špecifické postupy výpočtu sú vhodné pre nelineárne systémy vykazujúce viacnásobné ustálené stavy, ktorých simulácia v komerčných simulačných nástrojoch je obzvlášť náročná (Li and Huang, 2011). V prípade, že je v identifikovanom systéme očakávaná prítomnosť viacnásobných ustálených stavov, vyvíjaný softvér umožňuje vykonať simuláciu HAZOP-odchýlok dvojakou cestou, a to v smere od najmenšej po najväčšiu a naopak. Pokiaľ oboma smermi dôjde k simulácii rovnakých ustálených stavov, prítomnosť viacnásobných ustálených stavov nie je v danom simulačnom prostredí detekovateľná. V prípade, že sa nasimulované ustálené stavy líšia v závislosti od smeru simulácie, boli identifikované rôzne vetvy riešenia tvorené ustálenými stavmi. Takýmto spôsobom však nie je možné identifikovať nestabilné ustálené stavy. Bližšie rozpísané a zdôvodnené tieto postupy simulácie a ich benefity sú v Prílohe B (v časti Methodology). 41

42 Obr. 13 Možné výpočtové postupy pri simuláciách HAZOP-odchýlok (rímske čísla indikujú postupnosť krokov) Samotná simulácia HAZOP-odchýlok v prostredí Aspenu HYSYS pozostáva z dvoch krokov. Aspen HYSYS pracuje na princípe sekvenčného modelovania, t.j. solver hľadá riešenie (ustálený stav) pre každú jednotkovú operáciu/prúd postupne a nie naraz pre celý systém. Z toho vyplýva, že stupne voľnosti sa stanovujú pre každú jednotkovú operáciu/prúd zvlášť. Priamo manipulovať s hodnotami parametrov jednotlivých prúdov a jednotkových operácií tak možno len v prípade, že tieto hodnoty sú zadané užívateľom a nie počítané solverom. Pokus o zadanie hodnoty parametra, ktorá sa solverom dopočítava, vedie k internému konfliktu solvera. Hodnotu, ktorú sám solver vypočítal, sa užívateľ snaží prepísať. Na predídenie konfliktu medzi zadávanou a počítanou hodnotou parametrov sa v prvom kroku v existujúcej analyzovanej schéme procesu vytvorí pomocný manipulačný aparát. Pre manipuláciu s materiálovým prúdom je aparát znázornený na Obr. 14. Pred simuláciou HAZOP-odchýlky sa solver deaktivuje. Cieľový 42

43 materiálový prúd, ktorého parameter je predmetom HAZOP-odchýlky, sa odpojí zo zariadenia, do ktorého predstavoval v dizajnovom zámere vstupný prúd a pripojí sa do mixéra v manipulačnom aparáte. Prúd TEST_1 slúži na deviácie prietoku cieľového prúdu a prúd TEST_THIEF na deviácie v zložení cieľového prúdu. Zmes cieľového prúdu s prúdmi TEST_1 a TEST_THIEF opúšťa mixér vo forme prúdu TEST_2. Následne je zaradený chladič s výstupným prúdom TEST_3. Zadanie vybraného parametra v tomto prúde slúži na deviáciu teploty, tlaku alebo podielu parnej fázy cieľového prúdu. Výstupný prúd TEST_3 sa následne zapojí do zariadenia, do ktorého bol v dizajnovom zámere zapojený cieľový prúd. Prúd TEST_3 tak predstavuje klon cieľového prúdu, ktorý má hodnoty všetkých parametrov rovnaké ako cieľový prúd až na jednu pozmenenú hodnotu parametra zvoleného pre HAZOP-odchýlku. Po dokončení pripojenia manipulačného aparátu sa solver aktivuje, čím sa umožní kalkulácia nového ustáleného stavu. Takýto postup umožňuje zmeniť v procese ľubovoľný parameter ktoréhokoľvek materiálového prúdu bez ohľadu na to, či je hodnota parametru zadaná alebo dopočítaná solverom. Pripojenie a odpojenie cieľového prúdu z a do manipulačného aparátu zabezpečuje trieda DeviationHelper. Po skončení kalkulácie solvera softvér skontroluje korektnosť vypočítaného ustáleného stavu. Je možné, že solver prehlási výpočty za ukončené, ale pre niektoré jednotkové operácie nebol schopný skonvergovať k riešeniu a nenašiel nový ustálený stav. V takomto prípade zostanú hodnoty parametrov nedefinované. Ak softvér nájde v schéme nedefinované hodnoty parametrov, prehlási takúto simuláciu za chybnú. V tomto momente zmení vyvíjaný softvér spôsob výpočtu zo štandardného na špecifický (Obr. 13) a pokúsi sa o uskutočnenie úspešnej simulácie. Ak výpočet ustáleného stavu pre HAZOP-odchýlku napriek zmene výpočtového postupu zo štandardného do špecifického nie je úspešný, daná HAZOP-odchýlka sa označí ako odsimulovaná s chybou a softvér pokračuje simuláciou ďalšej HAZOP-odchýlky v poradí. V prípade úspešnej simulácie HAZOP-odchýlky sa k danej odchýlke uloží v externej databáze HAZOP-následok vo forme snímky procesu - inštancie triedy Footprint. Uloženie množstva informácií obsiahnutých v inštancie triedy Footprint do databázy na báze SQLite nie je triviálnou záležitosťou a vo vyvíjanom softvéri sa využíva princíp serializácie dát, čo znamená, že sa dáta pretransformujú do vhodnej textovej štruktúry, ktorá sa následne uloží a v prípade potreby jej načítania sa vhodnou formou deserializácie dát uložené textové údaje opätovne prepíšu do inštancie triedy Footprint. Ak je simulácia označená za chybnú, miesto inštancie triedy Footprint sa uloží do externej databázy chybové hlásenie. Na zápis, prepis a čítanie dát uložených v SQLite databáze je vyhradená trieda MainDBEngine. Po skončení simulácie poslednej želanej HAZOPodchýlky je manipulačný aparát (Obr. 14) odstránený z procesu a analyzovaný systém je 43

44 obnovený do dizajnového zámeru. Živé spojenie medzi vyvíjaným softvérom a simulačným prostredím Aspenu HYSYS sa ukončí. Obr. 14 Manipulačný aparát v Aspene HYSYS pre zmenu parametrov v materiálovom prúde Celý uvedený priebeh akcií vyvíjaného softvéru je zabezpečený v úvode spomenutou inštanciou triedy MainEngine, ktorá vznikne spustením aplikácie. Jednotlivé vlastnosti a funkcie triedy MainEngine sú kvôli kompletnému obrazu o štruktúre softvéru uvedené na nasledovnom Obr. 15. Úlohy jednotlivých funkcií vyplývajú z ich názvov. V prípade vlastností sa v prevažnej miere jedná o pomocné premenné pre čiastkové procesy pri výkone HAZOP štúdie vo vyvíjanom softvéri (napr. vlastnosti column, columnoperations a indexincolumnstages ako pomocné údaje pre prácu s rektifikačnými, extrakčnými a absorpčnými kolónami). Bližšie sa uvedeným vlastnostiam a funkciám triedy MainEngine táto kapitola nevenuje, vzhľadom k vyhnutiu sa zbytočnej duplicite informácií a udržaniu relatívnej jednoduchosti textu. Primárnou úlohou uvedených vlastností a funkcií je zabezpečiť korešpondujúce akcie Simulačného modulu, ktoré už sú detailne opísané v predchádzajúcich odsekoch. Obr. 15 Vlastnosti a funkcie triedy MainEngine 44

45 3.2 Modul analýzy simulačných dát Metodológia Na vyhodnotenie závažnosti jednotlivých odsimulovaných následkov (ustálené stavy prislúchajúce zvoleným HAZOP-odchýlkam) pomocou vybraných pokročilých matematických metód analýzy slúži Modul analýzy simulačných dát. Vzťah medzi oboma modulmi vyvíjaného softvéru je schematicky znázornený na Obr. 16. Simulačný modul ukladá do externej SQLite databázy páry HAZOP-odchýlka snímka procesu (nasimulovaný ustálený stav). Modul analýzy simulačných dát z tejto databázy načítava snímky procesu a podrobuje ich analýze. Výsledky analýzy spracuje do výstupu v podobe HAZOP-tabuľky. Keďže Modul analýzy simulačných dát nevyžaduje živé spojenie s Aspenom HYSYS, ale len načítava už nasimulované ustálené stavy, užívateľ môže mať oba moduly vyvíjaného softvéru spustené naraz, t.j. kým sa niektoré HAZOPodchýlky ešte len budú simulovať, užívateľ už môže vyhodnocovať dopad doposiaľ odsimulovaných HAZOP-odchýlok a nemusí čakať na ukončenie celej HAZOP procedúry v Simulačnom module. K implementovaným matematickým metódam patria napr. identifikácia viacnásobných ustálených stavov, analýza parametrickej citlivosti alebo analýza runaway podmienok. Užívateľ má zároveň možnosť vložiť vlastné limitácie parametrov vyplývajúce z prevádzkovej skúsenosti s daným procesom, napr. môže zadefinovať kritické hodnoty parametrov (maximálna teplota ohrievaného média vo výmenníku tepla, minimálna hladina v zásobníku, maximálny tlak v reaktore, apod.), ktoré sa nesmú prekročiť, či už z pohľadu prevádzkovej bezpečnosti alebo optimálneho chodu zariadení. Vyvíjaný softvér potom pri vyhodnocovaní HAZOP-následkov monitoruje užívateľom zvolené hodnoty parametrov a ich prekročenie zaznamenáva. Súbežne s tým podrobuje získané nasimulované ustálené stavy vlastným matematickým analýzam a prípadné identifikované nebezpečné stavy a prevádzkové problémy rovnako zaznamenáva. Oba postupy tak spolu zabezpečujú polo-automatické vyhodnotenie počítačových simulácií. V prípade, že užívateľ nezadá žiadne vlastné limitácie procesných parametrov, vyhodnotenie HAZOP-následkov možno považovať za plne automatickú procedúru. HAZOP-následky sa analyzujú nielen každý individuálne, ale aj ako súbor na seba nadväzujúcich ustálených stavov pre HAZOP-odchýlky toho istého parametra v danom HAZOP uzle. Inak povedané, ak užívateľ zvolil a nasimuloval HAZOP-odchýlky pre parameter teplota materiálového prúdu 1 a rozsah HAZOP-odchýlky bol v intervale od 1 po 10 % v oboch smeroch (vodiace slová VIAC a MENEJ) s krokom 1 %, analýze sa podrobuje 20 HAZOP-následkov 45

46 individuálne a sleduje sa odozva systému na danú jednu zmenu teploty materiálového prúdu 1. Zároveň sa analyzuje všetkých 20 HAZOP-následkov aj dokopy, čím sa získava predstava o citlivosti jednotlivých parametrov procesu od zmeny teploty materiálového prúdu 1, t.j. dochádza k zostaveniu závislosti jednotlivých procesných parametrov ako funkcie teploty materiálového prúdu 1. Užívateľ môže prepínať medzi rôznymi zobrazeniami analýzy odchýlok a získať tak detailnú predstavu o chovaní analyzovaného systému. Obr. 16 Zjednodušená štruktúra vyvíjaného softvéru Získané výsledky automatizovaných matematických analýz a monitoringu kritických hodnôt definovaných užívateľom sa využijú pre zostavenie výslednej HAZOP-tabuľky (Obr. 17), ktorá obsahuje informácie o HAZOP-odchýlkach a ich HAZOP-následkoch. Informácia o HAZOPodchýlke zahŕňa zodpovedajúci HAZOP uzol a procesný parameter, pre ktorý bola HAZOPodchýlka zvolená, a rozsah odchýlky, pre ktorý je identifikovaný HAZOP-následok relevantný. Informácia o HAZOP-následku obsahuje analogicky identifikáciu prúdu alebo jednotkovej operácie s príslušným procesným parametrom, pre ktorý bol HAZOP-následok identifikovaný, číselnú hodnotu daného parametra a klasifikáciu, či sa jedná o nebezpečný stav alebo prevádzkový problém alebo kombináciu oboch. Voliteľne môže byť výsledná HAZOP-tabuľka rozšírená aj o informáciu o príčinách vedúcich k danej HAZOP-odchýlke, ktoré sú však stanovené empiricky a nie programovo. Vzhľadom k už uvedenému sekvenčnému charakteru modelovania v Aspene HYSYS a spôsobu simulácie HAZOP-odchýlok (opísaný v predchádzajúcej kapitole) nie je možné spätne vyšetrovať príčiny zvolených HAZOP-odchýlok. Príčiny je tak nevyhnutné určiť analýzou ľudskými HAZOP tímami expertov na daný proces. Identifikácia príčin HAZOP-odchýlok tak na rozdiel od identifikácie HAZOP-následkov nie je vo vyvíjanom softvéri automatizovaná. 46

47 HAZOP-tabuľka (Obr. 17) neobsahuje závažnosť, pravdepodobnosť ani existujúce zábrany či odporúčania na zamedzenie danému HAZOP-následku. Závažnosť HAZOP-následku sa zväčša stanovuje na základe interných firemných pravidiel, pre jednu firmu môže malú škodu predstavovať škoda na úrovni EUR a pre inú zas EUR. Obdobne to platí aj pre pravdepodobnosť HAZOP-následku, niektoré firmy považujú za zriedkavú udalosť takú, ktorá nastane raz za 100 rokov, iné zas raz za 20 rokov. Existujúce zábrany a odporúčania na zamedzenie HAZOP-následku vyplývajú z konkrétneho usporiadania prevádzky. V simuláciách ustálených stavov, ktoré sú v súčasnosti implementované vo vyvíjanom softvéri, sa priamo neuvažuje s existenciou ochranných prvkov v procese, kam patria napr. riadiace slučky či bezpečnostné ventily. Je tak prakticky nemožné stanoviť, aké zábrany v systéme sú už prítomné a aké je potrebné doplniť. Všetky spomenuté štandardné súčasti HAZOP-tabuľky je tak potrebné doplniť nasledovnou hĺbkovou analýzou vykonanou ľudskými tímami expertov nielen na daný proces, ale aj samotné bezpečnostné inžinierstvo. Vyvíjaným softvérom vygenerovaná HAZOPtabuľka slúži tak len ako podklad a podporný materiál pre ďalšie detailnejšie HAZOP analýzy a účelom vyvíjaného softvéru nie je nahradiť manuálne HAZOP štúdie, ale poskytnúť pomocný materiál na ich spresnenie a zníženie ich časovej náročnosti. Obr. 17 Ukážka výslednej HAZOP-tabuľky vygenerovanej vyvíjaným softvérom (prevzaté z Prílohy B) Programová realizácia Analogicky ako v Simulačnom module, Modul analýzy simulačných dát pozostáva z 9 zdieľaných tried (Obr. 18), ktoré sú zhodné s triedami vyobrazenými na Obr. 6. Na rozdiel od Simulačného modulu sa v Module analýzy simulačných dát nevyužívajú aktívne triedy súvisiace s komunikáciou so simulačným prostredím, t.j. ConnectWithHYSYS a DeviationHelper. Zvyšné triedy, ktoré boli využívané v Simulačnom module, sa využívajú aj v tomto module, keďže oba moduly pracujú s výsledkami simulácie vo forme inštancií triedy Footprint, ktorá na ukladanie dát využíva triedy MyMaterialStreams, MyEnergyStreams a MyOperations. Inštancie triedy Footprint sa načítavajú z externej SQLite databázy, pre prácu s ktorou je implementovaná trieda 47

48 MainDBEngine. Zároveň je v tomto module aktívne využívaná trieda SimpleAnalysis, v ktorej sú zadefinované jednotlivé automatizované matematické metódy analýzy dát, čím zohráva kľúčovú úlohu pri posúdení závažnosti nasimulovaných následkov. Opäť za vykonanie všetkých akcií zodpovedá hlavná trieda MainEngine. Obr. 18 Triedy a ich prepojenie v Module analýzy simulačných dát (červené šípky aktívne spojenia; šedé šípky neaktívne spojenia) Obr. 19 Úvodné okno Modulu analýzy simulačných dát v užívateľskom rozhraní 48

49 Spustením Modulu analýzy simulačných dát sa užívateľovi zobrazí okno (Obr. 19) s farebne vyznačenými HAZOP uzlami, pre ktoré boli úspešne odsimulované HAZOP-odchýlky a sú prístupné na analýzu. V zozname HAZOP uzlov a ich parametrov môžu jednotlivé položky zoznamu nadobudnúť tri stavy: Ak pre daný parameter v HAZOP uzle je k dispozícii aspoň jedna HAZOP-odchýlka odsimulovaná úspešne, položka je označená zeleným kruhom. Ak pre daný parameter v HAZOP uzle nebola ani jedna HAZOP-odchýlka odsimulovaná, príp. všetky HAZOP-odchýlky boli odsimulované s chybou, položka je označená červený kruhom. Zelenočervený kruh je vyhradený pre položky zoznamu, ktoré sú rozbaľovacie, t.j. obsahujú ďalšie podpoložky. Týka sa to samotných HAZOP uzlov (podpoložkami sú jednotlivé procesné parametre) a procesných parametrov opisujúcich mólové a hmotnostné zloženie prúdov, nakoľko tieto položky sú kompletné len vtedy, ak je určený aj komponent, ktorého zloženie sa menilo, t.j. podpoložkami sú jednotlivé komponenty prítomné v procese. Ak pre všetky podpoložky boli úspešne odsimulované HAZOP-odchýlky, vrchná položka je označená zeleným kruhom. Ak pre žiadnu podpoložku nebola ani jedna HAZOP-odchýlka úspešne odsimulovaná, vrchná položka je označená červeným kruhom. Ak pre danú vrchnú položku boli pre niektoré podpoložky odsimulované HAZOP-odchýlky úspešne a pre niektoré neboli odsimulované vôbec (príp. odsimulované s chybou), vrchná položka je označená zeleno-červeným kruhom. Úvodné okno ďalej pozostáva z grafického rozhrania pre vykresľovanie jednotlivých čiastkových automatizovaných analýz, ktoré budú bližšie priblížené v ďalších odstavcoch. K aktuálne vykreslenému grafu sú zobrazené i hodnoty jednotlivých zobrazených bodov na ňom. Metódu automatizovaných matematických procedúr analýzy zvolených HAZOP-odchýlok volí užívateľ pomocou užívateľského rozhrania pre výber typu analýzy. Pri spustení prvej analýzy sa automaticky načíta z externej databázy a v softvéri vytvorí inštancia triedy Footprint reprezentujúca dizajnový zámer. Údaje z neho slúžia na následné porovnávanie jednotlivých nasimulovaných ustálených stavov (inštancie triedy Footprint) pre korešpondujúce HAZOPodchýlky s dizajnovým zámerom. Aktuálne implementované typy analýz vo vyvíjanom softvéri pozostávajú zo štyroch základných pohľadov na sledovanie šírenia odchýlky systémom: A. Sledovanie odozvy jedného parametra jedného HAZOP uzlu na HAZOP-odchýlku v celom alebo vybranom simulovanom rozsahu B. Sledovanie odozvy všetkých alebo vybraných parametrov jedného HAZOP uzlu na jednu hodnotu HAZOP-odchýlky C. Sledovanie odozvy jedného parametra všetkých alebo vybraných HAZOP uzlov na jednu hodnotu HAZOP-odchýlky 49

50 D. Sledovanie odozvy jedného parametra všetkých alebo vybraných HAZOP uzlov na HAZOP-odchýlku v celom alebo vybranom simulovanom rozsahu (trojrozmerná analýza) Najširšie spektrum aplikovateľných matematických analýz je dostupné pre sledovanie šírenia odchýlky spôsobom A. Užívateľ volí medzi jednoduchým porovnaním hodnôt procesných parametrov v ustálenom stave odpovedajúcom analyzovanej HAZOP-odchýlke a procesných parametrov v dizajnovom zámere, a zložitejšou analýzou parametrickej citlivosti. V prípade jednoduchého porovnávania hodnôt procesných parametrov sa analyzuje absolútna hodnota, ale i absolútna a relatívna zmena vybraného parametra (rozdiel medzi nasimulovanou hodnotou a dizajnovým zámerom). Voľba medzi absolútnou a relatívnou zmenou nemá vplyv na výsledný identifikovaný trend, avšak pri prezeraní výsledkov analýzy môže vizualizácia zmeny v percentách uľahčiť užívateľovi pochopenie trendu a identifikáciu významnej zmeny procesného parametra (napr. v prípade hmotnostného zlomku s hodnotou na úrovni tretieho či štvrtého desatinného miesta, kedy veľmi malá zmena v absolútnych číslach môže znamenať zmenu aj o niekoľko desiatok percent). Zložitejší typ analýzy, analýza parametrickej citlivosti, si vyžaduje výpočet hodnoty senzitivity s zvoleného procesného parametra k parametru, pre ktorý bola vytvorená HAZOP-odchýlka. Kým Varma et al. (2005) navrhol analytický spôsob stanovenia senzitivity, nami vyvíjaný softvér využíva numerický spôsob zužitkovaním informácie o hodnote zvoleného procesného parametra pre dve po sebe idúce HAZOP-odchýlky: s i (P z, P o ) = Pz P o Pz (i 1) P z (i) P o (i 1) P o (i) Analýza parametrickej citlivosti jednotlivých procesných parametrov môže nielen odhaliť potenciálne nebezpečné chovanie systému vo forme výraznej zmeny zvoleného parametra na malú zmenu parametra, ktorý predstavuje HAZOP-odchýlku (Morbidelli and Varma, 1982), čo je typickým chovaním systému pri runaway efekte, ale zároveň slúži aj k identifikácii viacnásobných ustálených stavov (Varma et al., 2005), o ktorých existencii v systéme a potenciálnych katastrofických následkoch prevádzkový personál častokrát nemusí mať vedomosť. V prípade prechodu medzi dvomi vetvami ustálených stavov má hodnota senzitivity teoreticky nadobudnúť nekonečnú hodnotu. Pri analýze vo vyvíjanom softvéri sa prakticky jedná o veľmi vysoké číslo, pred ktorým a po ktorom nasleduje výrazne nižšia hodnota senzitivity, nakoľko na jednotlivých vetvách ustálených stavov nedochádza k tak výrazným zmenám parametra, čo zodpovedá situáciám pred a po preskoku medzi vetvami. Abnormálne hodnoty senzitivity sú zaznamenané a vyznačené užívateľovi pre ďalšie analýzy. Vizualizácie predstavujú grafy, kde na osi x sú umiestnené hodnoty HAZOP-odchýlky vo zvolenom rozsahu (buď vo forme absolútnych hodnôt alebo absolútnej, príp. relatívnej zmeny oproti dizajnovému zámeru) (1) 50

51 a os y reprezentujú hodnoty vybranej veličiny (absolútna hodnota, absolútna alebo relatívna zmena zvoleného parametra oproti dizajnovému zámeru a senzitivita zvoleného parametra k parametru HAZOP-odchýlky). Ukážka výstupu analýzy typu A je zobrazená na Obr. 20. Pre sledovanie šírenia odchýlky spôsobom B a C je v súčasnosti implementované vo vizualizácii len sledovanie relatívnej zmeny parametrov oproti dizajnovému zámeru. V prípade sledovania odozvy všetkých alebo vybraných parametrov jedného HAZOP uzlu na jednu hodnotu HAZOP-odchýlky zjednodušuje narábanie s relatívnou zmenou parametra samotnú analýzu nasimulovaných ustálených stavov, keďže porovnávanie absolútnych zmien napr. teploty, tlaku a hmotnostných zlomkov v jednom súbore dát by viedlo k zanedbaniu výrazných percentuálnych zmien parametrov s nízkou hodnotou v dizajnovom zámere a naopak, k uprednostneniu malých percentuálnych zmien parametrov s vysokou hodnotou v dizajnovom zámere. Analogicky to platí aj pre prípad sledovania odozvy jedného parametra všetkých alebo vybraných HAZOP uzlov na jednu hodnotu HAZOP-odchýlky, kde sledovanie absolútnej zmeny by mohlo opäť viesť k zanedbaniu potenciálne výraznej a zásadnej zmeny niektorého z procesných parametrov, ktoré v dizajnovom zámere mali hodnotu nízku (zmena 10 C pri teplote reakčnej zmesi v dizajnovom zámere 400 C spôsobí pravdepodobne menšie komplikácie pre bezpečnú prevádzku reaktora ako zmena 10 C pri teplote chladiacej vody, ktorá mala v dizajnovom zámere teplotu 20 C). Výstupy z analýz spôsobmi B a C poskytujú užívateľovi v porovnaní s typom analýzy A širší opis odozvy systému ako celku na HAZOP-odchýlku. Užívateľ môže sledovať súbežne napr. zmenu teploty každého HAZOP uzla (typ C), príp. sa môže zamerať na kompletnú analýzu odozvy jedného konkrétneho HAZOP uzla prostredníctvom sledovania všetkých jeho parametrov, napr. analýza zmeny teploty, tlaku, toku a zloženia produktového prúdu z reaktora. Vizualizácie analýz typu B a C predstavujú tiež grafy. Pre spôsob B, na osi x sú názvy jednotlivých zvolených procesných parametrov a na osi y sú hodnoty relatívnej zmeny jednotlivých zvolených procesných parametrov v porovnaní s dizajnovým zámerom (ukážka na Obr. 21). Pre spôsob C, na osi x sa nachádzajú názvy jednotlivých zvolených HAZOP uzlov, pričom hodnoty relatívnej zmeny ich vybraného procesného parametra oproti dizajnovému zámeru sú vykreslené na osi y. Ukážka výstupu analýzy typu C je na Obr. 22. Posledný spôsob analýzy predstavuje trojrozmerný pohľad na šírenie odchýlok. Analýza spôsobom D poskytuje vizualizáciu dopadu HAZOP-odchýlky na systém ako celok prostredníctvom pohľadu na jeden vybraný procesný parameter. Na štruktúru výstupu z tejto analýzy sa dá dívať dvojako. Jednak sa v podstate jedná o pospájanie analýz typu A pre všetky alebo vybrané HAZOP uzly v systéme. Z druhého uhla pohľadu sa jedná o pospájanie analýz typu C nielen pre jednu hodnotu HAZOP-odchýlky, ale pre hodnoty v jej celom alebo vybranom 51

52 simulovanom rozsahu. Zobrazenie prebieha v dvojrozmernej rovine, pričom tretí rozmer je reprezentovaný farbou. Ukážkou výstupu analýzy typu D je Obr. 23. Ako vidno, výsledky trojrozmernej analýzy sú značne zložitejšie na pochopenie, ale poskytujú oveľa detailnejší náhľad do citlivosti jednotlivých HAZOP uzlov a predstavujú komplexnú pomôcku pre pochopenie chovania analyzovaného systému. Obr. 20 Ukážka výstupu analýzy typu A v užívateľskom rozhraní závislosť teploty jedného z produktových prúdov reaktora (os x) na syntézu amoniaku od teploty privádzanej suroviny (os y) vo zvolenom rozsahu Obr. 21 Ukážka výstupu analýzy typu B v užívateľskom rozhraní relatívna zmena (os y) vybraných parametrov (os x teplota, tlak, hmotnostný, mólový a objemový tok, podiel parnej fázy) produktového prúdu nitrácie glycerolu pri náraste mólového zlomku kyseliny dusičnej v surovine o 6 % oproti dizajnovému zámeru (prevzaté z Prílohy D) 52

53 Obr. 22 Ukážka výstupu analýzy typu C v užívateľskom rozhraní relatívna zmena teploty (os y) vybraných prúdov (os x názvy vstupujúcich prúdov do reaktora, vystupujúcich prúdov z reaktora, prúdov vstupujúcej a vystupujúcej chladiacej vody) v procese nitrácie glycerolu pri náraste teploty privádzaného glycerolu o 24 % oproti dizajnovému zámeru (prevzaté z Prílohy D) Obr. 23 Ukážka výstupu analýzy typu D v užívateľskom rozhraní relatívna zmena teploty (os z farba) vybraných prúdov (os y názvy jednotlivých prúdov) v procese syntézy amoniaku pre hodnoty relatívnej zmeny teploty privádzanej suroviny (os x) vo zvolenom rozsahu (prvýkrát predstavený v Prílohe C) Druhý súbor analýz je založený na monitorovaní užívateľom definovaných kritických hodnôt vybraných procesných parametrov, ktorých prekročenie z prevádzkovej skúsenosti vedie k nebezpečnému stavu alebo prevádzkovému problému. Užívateľ vyberie z dostupných 53

54 procesných parametrov želaný parameter a zadá jeho limitácie. Parameter môže byť limitovaný zhora, zdola alebo aj zhora aj zdola ako napr. v prípade súčasnej definície minimálnej a maximálnej povolenej teploty v reaktore. Vyvíjaný softvér potom súbežne s výkonom vlastných implementovaných matematických analýz sleduje prekročenie užívateľom zadaných kritických hodnôt. Oboma súbormi analýz identifikované potenciálne nebezpečné a poruchové stavy sa uložia vo forme, ktorá obsahuje kompletnú informáciu o HAZOP-odchýlke (HAZOP uzol a jeho procesný parameter) a jej príslušnom rozsahu, pre ktorý bol daný stav zistený a kompletnú informáciu o HAZOP-následku (HAZOP uzol, jeho procesný parameter a zmena oproti dizajnovému zámeru) s klasifikáciou, či sa jedná o nebezpečný stav alebo poruchový stav alebo o kombináciu oboch. Užívateľ môže k dvojiciam odchýlka-následok doplniť aj informáciu o príčine, tú však dopĺňa ručne. Nejedná sa tak o nasimulované príčiny odchýlok, ale o príčiny vychádzajúce zo skúseností užívateľa. Príklad takto vygenerovaného reportu z vyvíjaného softvéru je na Obr. 17. Vygenerovaný report je editovateľný. Užívateľ môže z reportu identifikované stavy odstraňovať, pokiaľ dodatočnou analýzou uzná nasimulovaný následok za odporujúci v realite pozorovanému správaniu sa procesu. Naopak, užívateľ môže report doplniť o stavy, ktoré, napr. vychádzajúc z vizualizovaných analýz priamo v softvéri, považuje za potenciálne nebezpečné a poruchové stavy. 54

55 4 Aplikácia na prípadové štúdie Neoddeliteľnou súčasťou vývoja softvéru je i jeho testovanie a demonštrácia jeho aplikovateľnosti na konkrétnych prípadových štúdiách. V nasledujúcich podkapitolách budú predstavené tri prípadové štúdie, z toho dve boli zostavené v simulačnom prostredí Aspen HYSYS a jedna v modelovacom prostredí MATLAB. Značná časť týchto podkapitol bude pozostávať z odvolávania sa na už publikované príspevky, v ktorých je detailne preberaná príprava matematických modelov a analýza výsledkov bezpečnostnej analýzy. 4.1 Syntéza amoniaku Prevádzka na výrobu amoniaku syntézou vodíka a dusíka predstavuje najkomplexnejšiu prípadovú štúdiu v rámci predkladanej dizertačnej práce. Jedná sa o detailne preštudovaný a dobre matematicky opísaný systém so známou a pozorovanou prítomnosťou fenoménu viacnásobných ustálených stavov (Mancusi et al., 2000; Morud and Skogestad, 1998). Vzhľadom na existenciu prevádzky s jednotkou výroby amoniaku na Slovensku má pracovisko Ústavu chemického a environmentálneho inžinierstva značné skúsenosti s prevádzkovými problémami a nebezpečnými udalosťami spojenými s týmto typom prevádzky (Jelemenský et al., 2004; Labovský and Jelemenský, 2011; Laššák et al., 2010). V rámci dizertačnej práce bola vykonaná bezpečnostná analýza prostredníctvom vyvíjaného softvéru na dvoch rôznych modeloch fabriky na syntézu amoniaku v Aspene HYSYS, a to na: zjednodušenom modeli obsahujúcom samotnú syntéznu slučku a jednotku na jednostupňovú separáciu vyprodukovaného amoniaku, komplexnom modeli obsahujúcom okrem samotnej syntéznej slučky aj sériu reakčných stupňov na prípravu syntézneho plynu parným reformingom zo zemného plynu, separačný stupeň pre prípravu čistého vodíka zo syntézneho plynu a dvojstupňový separačný stupeň na separáciu vyprodukovaného amoniaku Zjednodušený model Zjednodušený model výroby amoniaku v prostredí Aspenu HYSYS bol zostavený na verifikáciu matematického modelu samotnej syntézy a test schopnosti vyvíjaného softvéru odhaliť prítomnosť viacnásobných ustálených stavov využitím solveru Aspenu HYSYS. V zátvorke za jednotlivými jednotkovými operáciami sú uvedené príslušné zvolené modely z palety dostupných modelov v Aspene HYSYS. Model (Obr. 24) pozostával z troch reaktorov 55

56 s piestovým tokom (Plug Flow Reactor model), ktoré reprezentovali tri sekcie adiabatického reaktora s fixným lôžkom katalyzátora. Pred každým reaktorom bol zaradený mixér, ktorý slúžil na zmiešanie čerstvej suroviny s výstupom z predchádzajúceho reaktora, resp. v prípade prvého reaktora s predohriatou surovinou, tzv. quench. Súčasťou zjednodušeného modelu bol i predhrievač suroviny (Heat Exchanger model), v ktorom dochádzalo k ohrevu časti suroviny výsledným produktovým prúdom z adiabatického syntézneho reaktora (výstup z tretieho reaktora). Separačný stupeň predstavovala jednoduchá sústava výmenník tepla (Heat Exchanger model) fázový separátor (Separator model). Na opis reakcie tvorby amoniaku bola použitá klasická reakčná kinetika navrhnutá Fromentom (2010) a modifikovaná na zohľadnenie vyššej aktivity moderných katalyzátorov. Keďže sa nejedná o klasickú reakčnú kinetiku ponúkanú Aspenom HYSYS, reakčná kinetika bola napísaná v externom programe a vložená do Aspenu HYSYS ako rozšírenie. Zvolená reakčná kinetika s uvedenými parametrami, prevádzkové parametre jednotkových operácií a vybraných kľúčových prúdov sú priblížené v Prílohe A. Súčasťou článku sú i výsledky bezpečnostnej analýzy pre túto jednotku vykonané prostredníctvom vyvíjaného softvéru. Obr. 24 Schéma zjednodušeného modelu syntézy amoniaku v prostredí Aspen HYSYS (prevzaté z Prílohy A) Komplexný model V komplexnom modeli bola simulovaná nielen samotná časť výroby amoniaku, ale aj ďalšia sekcia typickej fabriky na výrobu amoniaku, a to príprava vodíka. Ako zdroj vodíka bol zvolený syntézny plyn, ktorý bol výstupným prúdom z parného reformingu zemného plynu. Odstránenie oxidu uhličitého zo syntézneho plynu bolo zabezpečené vypieraním v amínovom roztoku. Súčasťou modelu tak boli reaktory na primárny a sekundárny reforming a na vysokoa nízkoteplotnú konverziu (všetky reaktory boli simulované pomocou Gibbs Reactor modelu), po ktorých syntézny plyn vstúpil do absorpčnej kolóny (Absorber model) s regeneráciou roztoku v rektifikačnej kolóne (Distillation model). Syntézny plyn vystupujúci z absorpčnej kolóny bol následne vedený do metanizátora (Gibbs Reactor model) na odstránenie oxidu uhoľnatého. Pred 56

57 vstupom do syntéznej slučky na výrobu amoniaku bol očistený plyn obsahujúci primárne vodík, dusík a metán stláčaný dvojstupňovým kompresorom (Compressor model) na požadovaný tlak. Konštrukčné parametre zariadení tvoriacich syntéznu slučku na výrobu amoniaku a ich prepojenia boli rovnaké ako v zjednodušenom modeli. Čerstvá surovina bola na rozdiel od priameho zadefinovania v prípade zjednodušeného modelu v komplexnom modeli tvorená zmesou privádzaného dusíka (príprava dusíka nebola súčasťou modelu), vodíka pripraveného opísaným namodelovaným postupom a recyklovaného prúdu zo separácie finálneho produktu zaradenej za syntéznou slučkou. Separácia bola na rozdiel od zjednodušeného modelu modelovaná ako dvojstupňová, pričom vystupujúca kvapalina postupovala do druhého stupňa separácie a pary vystupujúce z prvého separátora sa viedli naspäť do procesu a primiešavali do suroviny (recyklovaný prúd zo separácie). Kompletná schéma procesu je vykreslená na Obr. 25. Obr. 25 Schéma komplexného modelu syntézy amoniaku v prostredí Aspen HYSYS (prevzaté z Prílohy B) Prevádzkové parametre jednotkových operácií a vybraných kľúčových prúdov a výsledky automatizovanej identifikácie rizika na tejto prípadovej štúdii sú detailne rozoberané v Prílohe 57

58 B. Nasledujúca kapitola je venovaná porovnaniu dosiahnutých výsledkov bezpečnostnej analýzy a kritickému zhodnoteniu využitia vyvíjaného softvérového riešenia Výsledky a diskusia Chronologicky, vyvíjaný softvér bol najskôr aplikovaný na zjednodušený model (Príloha A). Ako je uvedené v priloženom článku, bezpečnostnou analýzou vychádzajúcou z analýzy parametrickej citlivosti boli odhalené prevádzkové problémy spojené s fenoménom viacnásobných ustálených stavov. Na Obr. 26 je zobrazený priebeh nasimulovaných ustálených stavov, ktoré tvoria dve vetvy riešenia, čím jasne indikujú prítomnosť multiplicity ustálených stavov. Prechod medzi vetvami, t.j. preskok z hornej vetvy stabilných ustálených stavov do spodnej vetvy, bol identifikovaný pre HAZOP-odchýlky pokles prevádzkového tlaku o 30 % a pokles teploty privádzanej suroviny o 18 %. Pri korekcii poklesu parametra späť na dizajnový zámer, simulovaný reakčný systém zotrval na spodnej vetve. Hodnoty teploty výstupných produktových prúdov z reaktora prakticky kopírujú teplotu privádzanej čerstvej suroviny, čo indikuje zastavenie reakcie. Analýzou zloženia produktových prúdov a celkovej konverzie vodíka v reaktore bolo dokázané, že skutočne došlo v reaktore k takmer nulovej produkcii amoniaku a teda takmer úplnému zastaveniu reakcie Obr. 27. Využitím vstavaných numerických metód solvera tak bolo možné stanoviť dve vetvy riešenia charakterizované skokovou zmenou sledovaného procesného parametra (v tomto prípade teplota výstupných produktových prúdov z reaktora). Postup stanovenia oboch vetiev vychádzal z princípov opísaných v kapitolách 3.1 a 3.2. Súčasťou druhého priloženého článku (Prílohe B) je aplikácia vyvíjaného programu na komplexný model spojená s prehľadom ponúkaných interpretácií identifikácie nebezpečenstva predstavených v kapitole Na viacerých obrázkoch sú prezentované rôzne druhy výstupov bezpečnostnej analýzy vo formáte, ako sa priamo zobrazujú užívateľovi v grafickom rozhraní vyvíjaného softvéru. Prostredníctvom komplexnejšieho modelu bolo možné oproti zjednodušenému modelu identifikovať ďalšie prevádzkové problémy, a to: jeden prípad navyše v sekcii čistenia syntézneho plynu pre nárast teploty vo fázovom separátore bol nasimulovaný nárast vlhkosti v očistenom syntéznom plyne, jeden prípad navyše v samotnej syntéznej slučke pokles prietoku dusíka mal za nasimulovaný následok zmenu mólového pomeru reaktantov v surovine do syntézneho reaktora, čo spôsobilo pokles množstva vyrobeného amoniaku. 58

59 Obr. 26 Efekt zmeny teploty privádzanej suroviny (a) a prevádzkového tlaku (b) na teplotu výstupných produktových prúdov z jednotlivých modelovaných sekcií syntézneho reaktora (podrobné vysvetlivky k obrázku sa nachádzajú v Prílohe A pre Figure 8) Obr. 27 Efekt zmeny teploty privádzanej suroviny na celkovú konverziu vodíka v reaktore Na vytvorenie korektnej predstavy o benefitoch a limitáciách využitia kombinácie Aspenu HYSYS a nášho softvéru pre bezpečnostnú štúdiu podniku na výrobu amoniaku na báze počítačových simulácií je nevyhnutné spätne analyzovať kompletnosť bezpečnostnej štúdie. V minulosti (Labovská et al., 2014) bola na rovnakom systéme vykonaná analýza viacnásobných ustálených stavov prostredníctvom vlastného kontinuačného algoritmu s bifurkačnou analýzou. Na Obr. 28 je porovnanie nasimulovaných ustálených stavov naším softvérom (Obr. 26a) s výsledkom kontinuácie v práci Labovskej et al. (2014). Z porovnania vyplýva nemožnosť identifikácie vetiev riešení tvorených nestabilnými ustálenými stavmi v Aspene HYSYS, čo značne limituje jeho využitie pri simulácii systémov s tak výrazne nelineárnym chovaním akým 59

60 je multiplicita ustálených stavov. Neschopnosť zásahu do numerických metód a náhľadu do čiastkových výsledkov riešenia v solveri navyše znemožňuje podrobnú analýzu charakteru nasimulovaných bodov (napr. určenie Hopfových bifurkačných bodov). Obr. 28 Porovnanie výsledkov simulácie dosiahnutých vyvíjaným softvérom (a) a pokročilými metódami kontinuácie a bifurkačnej analýzy (b) (na grafe (b) reprezentujú prerušované čiary nestabilné ustálené stavy, prázdne kruhy Hopfove bifurkačné body a plné štvorce limitné body) Napriek nemožnosti presnej identifikácie pozície nestabilných ustálených stavov bol softvér schopný odhaliť existenciu fenoménu viacnásobných ustálených stavov a upozorniť pomocou automatizovanej analýzy parametrickej citlivosti na skokovú zmenu procesných parametrov opisujúcich priebeh chemickej reakcie (napr. zloženie a teplota produktových prúdov). Vďaka tejto procedúre bolo možné v záverečnom reporte upozorniť na výrazné skokové zmeny konverzie v reaktore a teploty výstupných prúdov z jednotlivých častí reaktora. Simuláciou v Aspene HYSYS odhalené oblasti prechodov medzi hornou a spodnou vetvou stabilných ustálených stavov boli v dobrej zhode s predchádzajúcimi publikovanými štúdiami (Labovská et al., 2014; Mancusi et al., 2000; Morud and Skogestad, 1998), v ktorých sa uvádza nebezpečné oscilačné správanie spojené s prechodom medzi vetvami. Takéto oscilačné chovanie nebolo možné v prostredí Aspenu HYSYS simulovať, ani pri prechode do dynamického módu. Súčasťou vykonanej analýzy vyvíjaným softvérom bola identifikácia aj ďalších problematických stavov s následkami charakterizovanými predovšetkým s neoptimálnym prevádzkovaním procesov. 4.2 Výroba nitroglycerínu Druhou prípadovou štúdiou určenou k testovaniu vyvíjaného softvéru bola kontinuálna výroba nitroglycerínu v CSTR (prietokový miešaný reaktor). Ako simulačné prostredie bol opäť zvolený Aspen HYSYS. Matematický model (Obr. 29) pozostával len z reakčnej časti tvorenej 60

61 sústavou CSTR (Continuously Stirred Tank Reactor model) výmenník tepla (Heat Exchanger model). Vstupnými surovinami bol čistý glycerol a zmesná kyselina obsahujúca kyselinu dusičnú a kyselinu sírovú. Výmenník tepla slúžil na simuláciu chladenia reaktora v jeho plášti, nakoľko v simuláciách v ustálenom stave neumožňuje Aspen HYSYS definovať chladenie reaktora inak ako konštantným odvodom tepla (energetický prúd). Takto zvolený model chladenia reaktora mal za následok vypustenie modelovania prestupu tepla v reaktore. Je potrebné uviesť, že prvotne zostavený matematický model v Aspene HYSYS si vyžadoval viaceré úpravy. Najvýraznejším zásahom bola úprava parametrov korelačných rovníc v Aspene HYSYS na výpočet zmiešavacieho tepla tak, aby vypočítané zmiešavacie teplo bolo v zhode s empiricky pozorovanými hodnotami, keďže pôvodný výpočet podľa vstavaných rovníc značne podhodnocoval vplyv zmiešavacieho tepla na výsledný tepelný efekt procesu. Získané dáta zo simulácie pre dizajnový zámer boli verifikované na základe analýz reálnych priemyselných procesov nitrácie glycerolu, ktoré publikovali Lu et al. (2008). Reakčná kinetika, parametre simulovaných jednotkových operácií, zásahy do prvotného modelu a výsledky bezpečnostnej analýzy sú opäť bližšie rozpísané v Prílohe A. Nasledujúca kapitola je opäť venovaná kritickému pohľadu na efektívnosť a flexibilitu bezpečnostnej analýzy vykonanej vyvíjaným softvérom na zostavenom modely výroby nitroglycerínu. Obr. 29 Schéma modelu výroby nitroglycerínu v prostredí Aspen HYSYS (prevzaté z Prílohy A) Výsledky a diskusia Ako je uvedené v priloženom článku (Príloha A), vyvíjaným softvérom boli identifikované dva poruchové stavy vedúce k možnému runaway efektu v systéme. Vzhľadom k náročnosti modelovania a simulácie systému pri runaway podmienkach bola v tomto prípade využitá možnosť nechať užívateľa definovať kritické limitné hodnoty procesných parametrov (bližšie 61

62 opísané v kapitole 3.2), konkrétne teplotu v reaktore. Z literárnej rešerše (Astuti et al., 2014; Lu and Lin, 2009) vyplynula ako maximálna hodnota teploty v reaktore pre jeho bezpečné prevádzkovanie 30 C. Nad touto teplotou je riziko vzniku runaway veľmi vysoké. Táto hodnota teploty bola zadaná na monitoring vo vyvíjanom softvéri. Prekročenie tejto teploty (Obr. 30) zaznamenal softvér v prípade dvoch parametrov zvolených pre HAZOP-odchýlky, a to odvod tepla z reaktora (resp. hmotnostný tok chladiacej vody) a hmotnostný tok privádzaného glycerolu. Potenciálny runaway stav bol identifikovaný pre HAZOP-odchýlky pokles odvodu tepla z reaktora o 11 % a viac a nárast hmotnostného toku glycerolu o 12 % a viac, pričom tieto hodnoty boli vo veľmi dobrej zhode s bezpečnostnou analýzou vykonanou na obdobnej jednotke (Lu et al., 2008). Obr. 30 Efekt zmeny odvodu tepla z reaktora (a) a hmotnostného toku glycerolu (b) na teplotu v reaktore Je nevyhnutné podotknúť, že simulácia tohto systému v Aspene HYSYS bola sprevádzaná dvoma negatívnymi javmi. Prvým pozorovaným problémom bolo zlyhanie numerických metód solveru pre niektoré simulované HAZOP-odchýlky. V grafoch na Obr. 30 je posledný úspešne odsimulovaný ustálený stav reprezentovaný prázdnym kruhom označený titulkom Reaction switched off. Skutočne, v prípade simulácie ďalšej HAZOP-odchýlky v poradí solver oznámil chybu pri výpočte ustáleného stavu v systéme s reakciou, a preto reakciu vypol nasimulovaná 62

63 rýchlosť reakcie bola nulová. Pochopiteľne, takýto stav nebol v súlade s realitou. Z tohto dôvodu nie sú zvyšné nasimulované body vynesené do grafickej závislosti. Ďalším negatívom využitia Aspenu HYSYS je simulácia ustálených stavov aj po prekročení hranice pre runaway podmienky. Tieto nasimulované stavy tak predstavujú len hypotetické ustálené stavy, ktoré boli nájdené solverom Aspenu HYSYS a nie sú v súlade s pozorovaným chovaním reakčného systému. Automatizovanými metódami nebol odhalený žiadny nebezpečný stav alebo prevádzkový problém. Táto prípadová štúdia však odhaľuje nevyhnutnosť spätnej kontroly nasimulovaných dát a pridanú hodnotu možnosti zadefinovať kritické hodnoty procesných parametrov užívateľom. Zároveň bola ukázaná flexibilita využitia Aspenu HYSYS, keďže v porovnaní so syntézou amoniaku, kde reakcie prebiehali v plynnej fáze a rúrových reaktoroch, obsahovala táto prípadová štúdia iný typ reaktora (CSTR) a reakcia prebiehala v kvapalnej fáze. Navyše boli úspešne nasimulované ustálené stavy a identifikované nebezpečné stavy aj pre systém, na ktorý nie je Aspen HYSYS priamo určený a optimalizovaný (prítomnosť anorganických kyselín). Celkovo sa pre systémy so zvýšeným obsahom anorganických zlúčenín odporúča ako vhodnejší simulátor Aspen Plus než Aspen HYSYS. 4.3 Výroba 3-metylpyridín-N-oxidu Prípadová štúdia výroby 3-metylpyridín-N-oxidu predstavuje jednu z ťažiskových štúdií komplementárnej dizertačnej práce Inteligentný systém na posudzovanie bezpečnosti komplexných výrobných procesov, ktorá je zameraná na analýzu procesného nebezpečenstva pomocou dynamických simulácií. Simulačnou platformou bolo modelovacie prostredie MATLAB. Aj v rámci predkladanej dizertačnej práce sa vykonalo niekoľko analýz využitím simulácií ustálených stavov. 3-metylpyridín-N-oxid sa v tejto prípadovej štúdii vyrábal kontinuálne v uzavretom CSTR pri zvýšenom tlaku s predohrevom prúdov suroviny. Jeden surovinový prúd bol tvorený čistým 3-metylpyridínom a druhý surovinový prúd predstavoval vodný roztok peroxidu vodíka. V reaktore môžu prebiehať dve paralelné reakcie, a to tvorba 3- metylpyridín-n-oxidu reakciou 3-metylpyridínu a peroxidu vodíka s vedľajším produktom vodou a rozpad peroxidu vodíka na vodu a kyslík. Dekompozícia peroxidu vodíka je nežiaducim procesom a výrazne prebieha najmä pri nižších teplotách, preto je prevádzkovanie procesu obmedzené teplotou zdola. Zároveň pri vyšších teplotách dochádza k nežiaducemu vyparovaniu reakčnej zmesi, preto je prevádzkovanie procesu obmedzené teplotou aj zhora. Bližšie sú limitácie procesu objasnené v príslušnej literatúre (Cui et al., 2015; Pineda-Solano et al., 2012a, 2012b), z ktorých vyplýva optimálny teplotný interval pre prevádzkovanie procesu v rozmedzí 110 až 125 C. Ilustratívna schéma uvažovaného procesu je na Obr. 31. Matematický model a 63

64 hodnoty procesných parametrov v dizajnovom zámere pre laboratórnu jednotku uviedli vo svojom článku Danko et al. (2018). Súčasťou uvedeného článku je i analýza dynamického chovania procesu a výsledky bezpečnostnej analýzy pomocou dynamických simulácií, ktoré však nie sú bližšie rozoberané v tejto dizertačnej práci, nakoľko sú predmetom už spomínanej komplementárnej dizertačnej práce. V ďalšom kroku prebehol scale-up výroby. Reakčná kinetika (prevzatá z modelu laboratórnej jednotky), ako i hodnoty procesných parametrov procesu po scale-upe sú uvedené v Prílohe E. Obr. 31 Ilustratívna schéma procesu výroby 3-metylpyridín-N-oxidu v CSTR (prevzaté z Danko et al. (2018)) Výsledky a diskusia V rámci predkladanej práce bola zvolená prípadová štúdia podrobená analýze citlivosti matematického modelu na nepresnosti v stanovení jednotlivých jeho parametrov. Dôraz bol kladený na analýzu dopadu týchto nepresností na presnosť a spoľahlivosť výsledkov bezpečnostnej analýzy vychádzajúcej z počítačovej simulácie procesu. Výsledky bezpečnostnej analýzy spojenej s analýzou nepresností parametrov zvoleného matematického modelu využitím len simulácií v ustálenom stave sú zosumarizované v Prílohe E. Ako je uvedené v priloženom príspevku, najvýraznejší vplyv na výsledky simulácií mala hodnota reakčnej entalpie N-oxidácie. Oblasť bezpečného a nebezpečného prevádzkovania procesu pre pôvodné hodnoty parametrov modelu ako funkcia teploty suroviny a mólového pomeru privádzaného peroxidu vodíka k 3- metylpyridínu je graficky znázornená na Obr. 32. Pre potreby tejto prípadovej štúdie sa pod pojmom teplota suroviny rozumie teplota oboch vstupujúcich surovinových prúdov. Z pôvodnej hodnoty J.mol -1 bola následne hodnota reakčnej entalpie N-oxidácie menená v intervale od + 10 % do 10 % pri zachovaní hodnôt všetkých ostatných parametrov modelu. 64

65 Obr. 33 dokumentuje zmenu polohy bezpečného regiónu v závislosti od jej hodnoty. Ako vidno, poloha bezpečného prevádzkového regiónu sa dramaticky mení a žiaden z operačných bodov vyhovujúcich pre bezpečné prevádzkovanie stanovené s pôvodnou hodnotou reakčnej entalpie nevyhovuje podmienke bezpečného prevádzkovania (teplotný interval 110 až 125 C) v celom rozsahu uvažovaných hodnôt reakčnej entalpie. Touto analýzou bol preukázaný dopad nepresností stanovenia jednotlivých parametrov modelu na výsledky bezpečnostnej analýzy využitím počítačových simulácií. Na prípadovú štúdiu bola naviazaná i bakalárska práca (Kačmárová, 2017). Obr. 32 Bezpečný (odtiene zelenej s príslušnou farebnou škálou) a nebezpečný (červená) región prevádzkovania procesu výroby 3-metylpyridín-N-oxidu pre pôvodné hodnoty parametrov matematického modelu ako funkcia teploty vstupných prúdov a pomeru privádzaného peroxidu vodíka k 3-metylpyridínu 65

66 Obr. 33 Zmena polohy bezpečného (odtiene zelenej s príslušnou farebnou škálou) a nebezpečného (červená) prevádzkového regiónu v závislosti od zmeny hodnoty reakčnej entalpie N-oxidácie (body A-F predstavujú rôzne operačné body, ktoré sa všetky nachádzajú v bezpečnom prevádzkovom regióne pre pôvodnú hodnotu reakčnej entalpie) (prevzaté z Prílohy E) 66