I många processindustrier är det viktigt att kunna mäta processvätskors egenskaper på ett bra sätt. Detta går att göra på olika vis. Företaget Acosense AB producerar och säljer ett instrument för att analysera processvätskors egenskaper. Denna metod är en onlineanalys som baseras på aktiv akustisk spektroskopi. Onlineanalysen fungerar på så sätt att en ljudsignal med olika frekvenser skickas genom ett rör där processvätskan strömmar genom. På andra sidan röret sitter en sensor som registrerar ljudsignalen. Beroende på processvätskans egenskaper påverkas ljudsignalen olika mycket och på olika sätt. Det som mäts är hur ljudsignalen förändras. Vid Stora Enso Skutskär produceras pappers- och fluffmassa och anläggningen är en av de industrier som använder tekniken. Genom att i realtid mäta vissa egenskaper hos processvätskorna kan produktionen av massa effektiviseras. Examensarbetet går ut på att ta reda på hur bra tekniken fungerar för att analysera variablerna TOC(totalt organiskt kol), otvättad massakoncentration, tvättad massakoncentration och kappatal. Även en utvärdering av vilken nytta Stora Enso Skutskär kan ha av onlineanalysen görs. För att undersöka tekniken tas massaprover vid kokare 2 hos Stora Enso Skutskär. Proverna analyseras med avseende på de nämnda variablerna. Provresultaten kopplas sedan samman med akustiska spektrum som den akustiska mätutrustningen genererar. Tanken är att utvärdera om det går att analysera variablerna TOC, otvättad massakoncentration, tvättad massakoncentration och kappa med hjälp av akustiska spektrum och statistiska modelleringsmetoder. Denna sammankoppling görs med multivariat analys genom att skapa PCA- och PLS-modeller i programvaran SIMCA. Prover och akustiska spektrum som anses vara på något sätt fel eller icke representativt för massaprocessen eller den akustiska mätutrustningen utesluts för att inte påverka modellerna på ett negativt sätt. PLS-modellerna som tas fram för TOC, otvättad massakoncentration och tvättad massakoncentration har enligt SIMCA dåliga predikteringsförmågor. Även vid test med observationer som inte påverkar modellerna blir resultaten inte korrekta. Det få antalet observationer som modellerna bygger på tros vara en stor orsak till att modellernas predikteringsförmågor inte blir bra. Vid skapandet av PLS-modellen för kappa används betydligt fler observationer. Denna modells predikteringsförmåga blir bättre. För att kunna göra modellerna bättre föreslås att fler prover tas så att modellerna kan byggas upp av fler observationer. Genom att använda en fungerande akustisk onlineanalys går det troligen att effektivisera produktionen på fler än bara ett ställe vid Stora Enso Skutskär. / In many process industries, it is important to be able to measure the properties of process fluids in a good way. This can be done in different ways. The company Acosense AB produces and sells an instrument that is able to analyze the properties of process fluids. This method is an online analysis based on active acoustic spectroscopy. The online analysis functions by sending an audio signal with different frequencies through a pipe where the process fluid flows through. At the other side of the pipe a sensor is located that registers the audio signal. Depending on the properties of the process fluids the audio signal is affected to a certain degree and in different ways. What is measured is how the audio signal changes. Stora Enso Skutskär where paper and fluff pulp is produced is one of the industries that use the technology. By measuring certain characteristics of the process fluid in real time the production of pulp can get more effective. The purpose of the thesis is to find out how well the technology is working to analyze the variables TOC (total organic carbon), unwashed pulp concentration, washed pulp concentration and kappa number. An evaluation of what benefits Stora Enso Skutskär may get from using the online analysis is also made. To investigate the technology pulp samples are taken at boiler 2 at Stora Enso Skutskär. The samples are analyzed with regard to the mentioned variables. The test results are then linked together to the acoustic spectrum that the acoustic measurement equipment generates. The idea is that it should possible to predict the variables TOC, unwashed pulp concentration, washed pulp concentration and kappa number by using only the acoustic spectrum and statistical modeling methods. This connection is made with multivariate analysis by creating PCA and PLS models in the software SIMCA. Samples and acoustic spectrum that are considered to stand out to much or are non-representative of the pulping process or of the acoustic measurement equipment are excluded so they don’t affect the models in a negative way. The PLS models are developed for TOC, unwashed pulp concentration and washed pulp concentration has, according to SIMCA poor ability to predict. When testing with the observations that do not affect the models, the results are still poor. The reason for the poor ability to predict is believed to be the low number of observations which the models are based on. When creating the PLS model for the kappa number a significantly higher number of observations are used. This models ability to predict is better.I In order to make better models it is suggested that more samples are taken so that the models can be based on more observations. By using a functional acoustic online analysis the production can probably get more efficient in more than one location at Stora Enso Skutskär.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-170116 |
| Date | January 2015 |
| Creators | Bergkvist, Kristofer |
| Publisher | KTH, Skolan för kemivetenskap (CHE) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | Swedish |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
Page generated in 0.0029 seconds