In dieser Masterarbeit wird eine dynamische Simulation eines Rührkesselreaktors entwickelt. Als Grundlage für die Simulation dient ein Excel-Tool, welches bei der Firma Bilfinger Life Science für die Dimensionierung solcher Heiz- und Kühlsysteme verwendet wird. Die Simulation wird in dem Open-Source Programm DWSIM erstellt, wobei eine eigene Python Unit Operation verwendet wird. Eines der Ziele dieser Arbeit ist es, die Möglichkeiten von Open-Source Software zu untersuchen, in Bezug auf dynamische Simulationen, indem man die Software mit benutzerdefinierten Unit Operations erweitert.
Unter Verwendung des zuvor erwähnten Excel-Tools als Grundlage wird ein Lumped-Parameter-Modell des Systems entwickelt. Das Modell fungiert als Blackbox, in der die Halbrohrschlange des Tanks und der Wärmetauscher zu einer Einheit zusammengefasst sind. Die Eingangsparameter müssen eingegeben werden, dann berechnet das Modell die Ausgangswerte. Dieses Lumped-Parameter-Modell kann bereits als dynamisches Modell bezeichnet werden, da die Zeitkomponente schon enthalten ist. Das Problem ist, dass dieser Ansatz zwar sehr effektiv ist, es aber nicht möglich ist, während der Simulation irgendwelche Parameter zu ändern. Daher wird das Modell erweitert, indem der Wärmetauscher und die Halbrohrschlange aufgeteilt werden. Beide Einheiten werden dann miteinander verbunden, so dass die Daten der einen Einheit, von der anderen abgerufen werden können, wodurch die Simulation wirklich dynamisch wird. Dies hat mehrere Vorteile. Einerseits führt es zu einem realistischeren Modell und das Programm ähnelt dem realen Prozess besser. Zum anderen ist durch die Aufteilung des Modells in zwei separate Einheiten ein direkter Eingriff in den Prozess während der Simulation möglich.
Anhand dieses dynamischen Modells mit aufgeteilten Einheiten kann ein PID-Regler simuliert werden. Die Simulation kann dann zur Bestimmung der Parameter des PID-Reglers verwendet werden. Die Simulation und virtuelle Regelung des PID-Reglers hat mehrere Vorteile. Es können verschiedene Konfigurationen getestet werden, die sonst an der realen Anlage getestet werden müssten. Die mit Hilfe der Simulation ermittelten Parameter können dann als Ausgangspunkt für die eigentliche Regelung verwendet werden. Erste Versuche der virtuellen Regelung sehen vielversprechend aus.