[Thông báo '18] Tham dự buổi thuyết trình của GS Trường ĐH Kỹ thuật Dortmund CHLB Đức

Trong khuôn khổ chương trình ELITECH, ban điều phối ELITECH đã cùng phối hợp với Viện Điện mời Giáo sư Sebastian Engell từ Đại học Kỹ thuật Dortmund sang giảng dạy cho Chương trình tiên tiến và có buổi thuyết trình về xu thế phát triển trong lĩnh vực Điều khiển quá trình và bài toán tối ưu thời gian thực.

GS. Sebastian Engell là giáo sư nổi tiếng thế giới trong lĩnh vực điều khiển quá trình. Ông đã từng xuất bản trên 150 bài báo trên các tạp chí và 300 bài hội thảo có uy tín trong lĩnh vực. GS đã từng giữ vị trí là Hiệu phó phụ trách NCKH tại Trường ĐH Kỹ thuật Dortmund (CHLB Đức), trưởng khoa Hóa – Hóa sinh kỹ thuật. Hiện nay, GS là chủ tịch hội đồng phát triển chiến lược của hiện hội các khoa đào tạo kỹ thuật quá trình và cơ khí tại CHLB Đức, ủy viên hội đồng quốc gia các khoa đào tạo về kỹ thuật và công nghệ thông tin của các trường đại học CHLB Đức. GS là chủ tịch hiệp hội điều khiển Châu Âu (EUCA) trong giai đoạn 2015-2017.

Thời gian: Thứ bảy, ngày 22/9/2018 bắt đầu từ lúc 9h00

• Địa điểm: Hội trường 301 nhà C1, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
• Tên bài trình bày: New developments in process control and real-time optimization

Các thầy cô và các bạn học viên, sinh viên cùng đến tham dự!!

Tóm tắt bài trình bày: The economics and energy and resource efficiency of chemical production processes can be significantly improved by employing model-based optimizing control and model-based real-time optimization. We will discuss new developments in this area, focusing on how to cope with the inevitable deficiencies of model and the optimization of large production sites by distributed optimization and coordination.

We will first discuss the real-time optimization of the operating points of processing plants using a combination of models and measured data that was obtained at previous operating points. The measured data is used to iteratively correct the optimization model by means of the so-called modifier adaptation principle. In this context, we propose a novel way of estimating the modifiers – the empirical plant gradients- which is based on ideas from derivative-free optimization: MAWQA – Modifier Adaptation with Quadratic Approximation.

Secondly, we discuss the advantage of economics optimizing model predictive control and introduce multi-stage optimizing control which is a systematic way to achieve optimal performance and robust constraint satisfaction in the presence of model uncertainties. In contrast to other approaches, the presence of feedback in the control loop which enables corrections of the predicted control moves after new information has been obtained is taken into account in the optimization by computing so-called recourse actions.

Finally, for a number of reasons in large production sites an integrated optimization of the overall site is not feasible. We propose to use distributed optimization and coordination by market-like mechanisms and explain the principle by means of a case study of a Petrochemical plant.