Power-to-methane process synthesis via mixed integer nonlinear programming

Abstract

Um das Ziel der europäischen Union zu erreichen, bis 2050 klimaneutral zu sein, werden erneuerbare Energiequellen stetig weiter ausgebaut. Die Schwankungen in der Energieerzeugung, die mit diesen Energiequellen einhergehen, müssen durch kurz- und langfristige Energiespeicher ausbalanciert werden. Eine Option für langfristige Energiespeicher mit großer Kapazität bieten chemische Energieträger, z.B. Wasserstoff, Methan oder Methanol. Insbesondere Methan, welches durch die Methanisierung (Sabatier Reaktion) von Kohlendioxid und Wasserstoff, welcher durch Elektrolyse von Wasser hergestellt werden kann, zeigt großes Potential als Energieträger. Zum einen ist das Erdgasnetz eine bereits vorhandene Infrastruktur, die zum Speichern und Transport des Gases genutzt werden kann. Des weiteren kann Methan zum Heizen oder als Kraftstoff in Erdgasfahrzeugen genutzt werden und erlaubt so die Kopplung verschiedener Sektoren. Die zusätzlichen chemischen Umwandlungsschritte der Power-to-Methan Prozesskette reduzieren jedoch die Gesamt ienz des Energiespeichers. Zudem kann Methan aus Erdgas oder Biogas deutlich günstiger hergestellt werden, was Power-to-Methan unwirtschaftlich macht. Der erste Teil dieser Arbeit widmet sich der Verbesserung von Power-to- Methan Prozessen durch Identifizierung und Optimierung der attraktivsten Prozesse bezüglich Prozesseffizienz und Investitionskosten. Unter Berücksichtigung der Einspeisespezifikationen für das deutsche Erdgasnetz und mit Biogas als Quelle für Kohlendioxid wird die Effizienz verschiedener Prozessalternativen auf Anlagenebene analysiert. Die Ergebnisse der ersten Analyse zeigen, dass Biogas, eine Gasmischung aus Methan und Kohlendioxid, nicht vor der Methanisierung in seine Bestandteile getrennt werden muss. Die Gasmischung kann direkt in den Reaktor geleitet werden, ohne Abtrennung des Methans, was zu einer höheren Prozesseffizienz führt. Dieser Prozess, unter Nutzung von Elektrolyse, Methanisierung, Aufreinigung des Produktgases durch Gastrennung und Wiederverstromung des Methans, hat eine Prozesseffizienz von 23%. Das Ergebnis ist vergleichbar mit einer Studie für Methanol als Energieträger und zeigt eine deutlich höhere energetische Effizienz der Nutzung von Methan. Der nächste Schritt dieser Arbeit ist die globale Optimierung der Prozessalternativen mittels gemischt-ganzzahliger nichtlinearer Optimierung. Die Arbeit präsentiert eine Superstruktur für den Power-to-Methan Prozess, inklusive indirekter Wärmeintegration. Die Superstruktur beinhaltet 13 alternative, technologisch relevante Prozesselemente in sieben Schichten. Die Ergebnisse dieser Arbeit zeigen die besten Prozesse bezüglich Prozesseffizienz, Investitionskosten und Jahreskosten unter verschiedenen Prozessbedingungen durch die Optimierung des Superstrukturmodels. Die indirekte Wärmeintegration ist ein wichtiger Faktor für die Zielfunktionen in allen Szenarien. Sie bestimmt den Trade-off zwischen Effizienz und Investitionskosten. Ebenso spielen die Spezifikationen des Gasnetzes eine wichtige Rolle für die optimale Prozesskette. Wenn ein Anteil von bis zu 10 vol.-% Wasserstoff ins Gasnetz eingespeist werden darf, werden weniger Prozesselemente zur Gastrennung benötigt, was Investitionskosten senkt und die Prozesseffizienz erhöht. Die beste Prozesseffizienz (65%) von Strom zu Methan wird durch Hochtemperaturelektrolyse, Wärmeintegration und Einspeisung von bis zu 10 vol.-% Wasserstoff ins Gasnetz erreicht. Der zweite Teil dieser Arbeit fokussiert sich auf die Optimierung von Gastrennung mittels Druckwechseladsorption. Die Druckwechseladsorption ist ein Prozess, der numerisch schwierig zu optimieren ist. Im Kontext von Power-to-Methan Prozessen wird dieser Prozess eingesetzt, um Methan und Kohlendioxid zu trennen. Ein reduziertes Modell wird genutzt, welches für eine Vielzahl von weiteren zyklischen Adsorptionsprozessen Anwendung finden kann, um die Druckwechseladsorption mittels eines Trust-Region Verfahrens zu optimieren. Das Ergebnis zeigt eine Reduzierung der Berechnungszeit des Trust-Region Schrittes gegenüber einer vergleichbaren Studie um drei Größenordnungen von 4800 s auf 4 bis 5 s. Zuletzt wird ein Algorithmus zur Optimierung von Superstrukturen unter der Nutzung von detaillierten Modellen für Prozesselemente vorgestellt. Der Algorithmus nutzt reduzierte Modelle zur Unterstützung der Optimierung. Diese Arbeit zeigt die nötigen Vorraussetzungen für die Anwendung der Methode zur globalen Optimierung von Superstrukturen in der Verfahrenstechnik.

To fulfill the goals of the EU concerning climate neutrality, the share of electrical energy from renewable energy sources has been increasing steadily. The fluctuations in energy supply, which accompany these energy sources, demand for more short and long term energy storage technologies. One option to implement large capacities of long term storage is chemical storage in form of energy carriers, e.g., hydrogen, methane, or methanol. In particular methane, which is produced via methanation (Sabatier reaction) from carbon dioxide and hydrogen available from water electrolysis, shows great potential as an energy carrier. The available infrastructure of the gas grid allows for easy storage and transportation. Furthermore, energy in form of methane can be integrated into other energy sectors (heating and mobility). However, the many conversion steps of the power-to-methane route reduce the process efficiency. Furthermore, cheaper sources of methane, i.e. natural gas and biogas, make the process economically unattractive. The first part of this thesis aims for the improvement of power-to-methane processes by identification of the most efficient as well as most economically attractive process configurations. Under consideration of the gas specifications of the German gas distribution system, we analyze the exergetic and energetic efficiency of different power-to-methane processes on plant level. Carbon dioxide from biogas plants is considered as carbon source. The results of the first analysis demonstrate that the mixture of methane and carbon dioxide from anaerobic digestion (AD) can be directly fed-in to the methanation and no prior removal of biogenic methane is necessary. The configuration using the AD mixture is the most efficient process in terms of exergetic efficiency in this study. The process including the electrolysis, methanation, separation via pressure and temperature swing adsorption and gas conversion to electricity has an overall process efficiency of 23%, covering the complete cycle from electricity over chemical storage back to electricity. The obtained efficiency for methanation is clearly higher than that reported in the literature using methanol as chemical intermediate storage. As a second step we identify the optimal power-to-methane process configuration via global mixed integer optimization. We present a superstructure optimization approach to power-to-methane process design that includes heat integration. The superstructure includes 13 alternative process technologies in seven layers for Power-to-Methane processes at their current stage of development. For different scenarios, the most efficient process in terms of product chemical exergy and the most cost-effective process in terms of capital and total annual costs are identified. We consider indirect heat integration via utilities, which for all scenarios is determined to be a main contributor to both exergy efficiency and process cost. The product methane must meet the requirements for feed into the gas grid. The requirements for the gas grid have a direct influence on the most efficient process route. The number of necessary process units is reduced, if 10 % hydrogen can be fed to the gas distribution system instead of the 2 % currently specified by law. Furthermore, extent of the heat exchanger network determines the trade-off between efficiency and costs, rather than choice of unit operations. High energetic process efficiencies (65%) can be achieved by combination of SOEC, heat integration, and higher thresholds of H2 in the gas grid. In the second part of this thesis, we take a closer look at the pressure swing adsorption unit. Pressure swing adsorption is a numerically challenging gas separation unit, which in the context of power-to-methane can be applied for the pre-treatment of the AD product mixture, as well as for the downstream processing of the methanation product. A reduced model based on equilibrium theory is proposed, which can be applied to optimize a large variety of cyclic adsorption processes, via a trust-region filter (TRF) method. The results show that the reduced model significantly reduces the computational time of the methods trust-region step compared to literature works by three orders of magnitude from over 4800 s to around 4 to 5 s. Finally, we propose an approach for optimization of high-fidelity superstructures based on branch-and-bound. The algorithm combines different levels of detail for modeling unit operations, which we consider in parts one and two of this thesis. We show the theoretical basis for convergence to global optimality.