Transcript Peter Singstad

Peter Singstad
Peter Singstad er adm.dir. i Cybernetica AS, et Trondheimsbasert selskap med utspring
fra SINTEF og NTNU. Cybernetica spesialiserer seg på utvikling og installasjon av
modellbasert prediktiv regulering basert på fysikalske modeller. Selskapet har også
andre avanserte løsninger for on-line bruk av matematiske modeller og tilbyr
konsulenttjenester innen de samme fagområdene.
Singstad er født i Trondheim i 1958, og har utdanning fra Institutt for teknisk kybernetikk,
NTH (nå NTNU) fra 1982 (siv.ing.) og 1992 (dr.ing.). Tema for doktorgradsarbeidet var
modellering og modellbasert regulering av høytrykksprosess for polymerisering av eten.
I perioden 1983-2000 var Singstad ansatt ved SINTEF Reguleringsteknikk, først som
forsker, senere som gruppeleder og forskningssjef. I år 2000 var han sentral i
etableringen av Cybernetica, og har siden starten vært leder for selskapet.
Singstad har allsidig erfaring fra en rekke industriprosjekter innen olje & gass, polymer
og metallurgisk industri. Fellesnevneren for de fleste av disse er utvikling og bruk av
matematiske modeller til prosessregulering og optimalisering. Singstad er medlem av
NFAs ekspertpanel med Modellbasert Prediktiv Regulering som spesialområde.
Modellbasert prediktiv regulering (MPC) som fagområde og som teknologi er i kraftig
utvikling. Utviklingen startet industrielt innen raffineri. Der ble MPC tatt i bruk som
overordnet regulering – ved at MPC-regulatoren beregner settpunkt til et stort antall
basisregulatorer (ofte 30 eller flere). Fortsatt er langt de feste anvendelsene rundt om i
verden å finne innen raffineri og petrokjemi. Typisk for disse applikasjonene er at
prosessen skal drives innenfor et lite variasjonsområde. Da kan prosessen med god
nøyaktighet beskrives av lineære modeller med konstante parametre. Derfor er de fleste
kommersielle MPC-produkter basert på lineære eksperimentelle modeller, der
parametrene bestemmes gjennom systematiske eksperimenter i anlegget.
MPC-teknologien kombinerer foroverkobling, tilbakekobling og multivariabel regulering i
én og samme algoritme. Videre tilbyr MPC-teknologien en systematisk håndtering av
prosessbegrensninger, noe enkelte fremhever som den viktigste suksessfaktoren.
Etter hvert blir MPC tatt i bruk på stadig flere anvendelsesområder og i nye
industrigrener. Nyere MPC-teknologi gjør det mulig å regulere prosesser over større
variasjonsområder (for eksempel ved produktoverganger eller i satsvise prosesser), ved
at ikke-lineære prosessmodeller tas i bruk. Da blir det samtidig mulig å regulere variable
som ikke direkte kan måles. Regulatoren kan gjøres adaptiv og mindre sårbar for
langsomme endringer i anlegget (for eksempel på grunn av slitasje og groing), og
vedlikeholdskostnadene kan reduseres vesentlig uten at kvaliteten forringes. Denne
teknologien har en del år vært brukt med hell i polymerindustri, og begynner nå å få
innpass i finkjemi, farmasi, olje & gass og i metallurgisk industri.