Laboratorio di Controllo di Processi Chimici

Gruppo di Ricerca

Gabriele Pannocchia (responsabile)

Riccardo Bacci di Capaci

Marco Vaccari

Collaborazioni esterne

ENI R&M

Enel Green Power

Altair SpA

Bosch

Siemens Energy

Modellazione, simulazione, controllo, monitoraggio e ottimizzazione di processo

La nostra attività prevede lo sviluppo di modelli matematici e statistici per processi industriali di tipo diverso, non solo chimici, mediante l'utilizzo di approcci ai principi primi e/o metodi data-driven, al fine di descrivere il comportamento dinamico dei sistemi e delle apparecchiature. La nostra ricerca è quindi finalizzata all'ottimizzazione di processi e sistemi di controllo in grado di garantire il rispetto delle specifiche di qualità del prodotto, di economia, di sicurezza, e i vincoli ambientali, oltre al monitoraggio dell'evoluzione degli impianti nel tempo, nonché alla valutazione delle loro prestazioni

CPCLab

Principali software impiegati
• MATLAB e Simulink
• Python
• UniSim Design

Principali Attività di Ricerca

Tematiche accademiche:
 Controllo multivariabile predittivo - Model Predictive Control (MPC)
 Ottimizzazione in tempo reale - Real Time Optimization (RTO)
 Identificazione dei sistemi - System Identification
 Monitoraggio e diagnostica delle prestazioni dei sistemi di controllo
 Attrito e malfunzionamenti delle valvole di regolazione
 Simulazione rigorosa di impianti chimici complessi per ottimizzazione economica e/o energetica
 Simulazioni orientate alla valutazione degli impatti ambientali

Attività orientate dall’industria:
 Sviluppo e implementazione di sistemi RTO orientati dai paradigmi dell'Industria 4.0 per la gestione ottimale del funzionamento degli impianti chimici.
 Sviluppo di un dimostratore tecnologico (IdroLab) per il monitoraggio e la diagnostica di impianti industriali.
 Sviluppo di un sistema in cloud per il monitoraggio e la valutazione delle prestazioni dei sistemi di controllo.
 Modellazione e controllo del processo di rifinizione delle pelli di conceria per il rispetto della qualità del colore.
 Sviluppo e implementazione di sistemi di controllo per un'unità flessibile per la produzione di formulati diversi
 Sviluppo e implementazione di un sistema di controllo basato su modelli data-driven per impianti di termovalorizzazione.
 Sviluppo di un pacchetto software open-source (SIPPY) per l'identificazione di sistemi dinamici, inclusi i sistemi MIMO.
Repository GITHUB: https://github.com/CPCLAB-UNIPI/SIPPY.
 Sviluppo di un database internazionale con dati dei loop di controllo PID provenienti da impianti industriali diversi.