Sustainable alternatives for the petrochemical industry: development of an open-source optimization tool for multi-criteria decision-making in the early design phase

Abstract

Im Rahmen dieser Arbeit wird das open-source Werkzeug OUTDOOR (Open sUpersTructure moDeling and OptimizatiOn fRamework) entwickelt. Diese Software vereint Superstructure-Optimierung zur Prozessdesigngestaltung mit Konzepten der objekt-orientieren Programmierung und Modellierung und basiert auf der Programmiersprache Python sowie der Modelltoolbox Pyomo. Eine Superstructure beschreibt hierbei die Darstellung einer Vielzahl verschiedener Prozesskonzepte um Produkte aus Rohstoffen zu produzieren. Mithilfe der mathematischen Optimierung kann daraus das optimale Prozessdesign sowie Kosten oder Treibhausgasemissionen berechnet werden. Durch zwei Fallstudien wird zum einen die Funktionalität von OUTDOOR nachgewiesen, und zum anderen Lösungsvorschläge für Teilprobleme im Design petrochemischer Alternativprozesse bereitgestellt. Die erste Fallstudie umfasst die Produktion von Methanol auf Basis einer Kombination von erneuerbarer elektrischer Energie und Biogas. Verschiedene Zielfunktionen der Designoptimierung wie minimale Produktionskosten, Treibhausgasemissionen oder der Verbrauch von Frischwasser kommen zum Einsatz. Desweiteren findet eine Optimierung unter multiplen Kriterien statt. Die Ergebnisse deuten auf viermal höhere Kosten hin, wenn Methanol regenerativ hergestellt wird. Allerdings zeigen sie auch, dass diese Art der Methanolproduktion bis zu 2.9 t_(CO_2-eq.)⁄t_MeOH sparen kann, und somit einen deutlichen Beitrag zur Treibhausgasminderung beisteuern könnte. Zusätzlich zeigt die Studie, dass eine strombasierte Methanolproduktion mit CO2 Gewinnung durch Luftabscheidung zu einem wasserneutralen Prozess führen können.Die zweite Fallstudie umfasst die Produktion von Kerosin. Prozesspfade sind strombasierte Fischer-Tropsch und Methanol-Routen als auch eine auf Mikroalgen-basierte Bioraffinerie. Verschiedene grundlegende Parameter wie Prozesskosten, Algenkosten oder Strompreise werden variiert und die jeweiligen ökonomischen Betriebsfenster sowie Integrationspotentiale aufgezeigt. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass eine Kombination von strom- und biobasierten Technologien ökonomische Vorteile bieten kann.