Real time optimization in chemical processes: evaluation of strategies, improvements and industrial application (2015)
- Autores:
- Autor USP: GRACIANO, JOSÉ EDUARDO ALVES - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PQI
- Assuntos: TEMPO-REAL (OTIMIZAÇÃO); CONTROLE DE PROCESSOS
- Idioma: Inglês
- Resumo: O aumento da concorrência motiva a indústria a implementar ferramentas que melhoram a eficiência de seus processos. A automação é uma dessas ferramentas, e o Real Time Optimization (RTO) ou Otimização em Tempo Real, é uma metodologia de automação que considera aspectos econômicos para atualizar o controle do processo, de acordo com preços de mercado e distúrbios. Basicamente, o RTO usa um modelo fenomenológico em estado estacionário para predizer o comportamento do processo, em seguida, otimiza uma função objetivo econômica sujeita a esse modelo. Embora amplamente utilizado na indústria, não há ainda um consenso geral sobre os benefícios da implementação do RTO, devido a algumas limitações discutidas no presente trabalho: incompatibilidade estrutural entre planta e modelo, problemas de identificabilidade e baixa frequência de atualização dos set points. Algumas metodologias de RTO foram propostas na literatura para lidar com o problema da incompatibilidade entre planta e modelo. No entanto, não há uma comparação que avalie a abrangência e as limitações destas diversas abordagens de RTO, sob diferentes aspectos. Por esta razão, o método clássico de RTO é comparado com metodologias mais recentes, baseadas em derivadas (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality), utilizando-se o método de Monte Carlo. Os resultados desta comparação mostram que o método clássico de RTO é coerente, desde que seja proporcionado um modelo suficientemente flexível para se representar a topologia do processo, um método de estimação de parâmetros apropriado para lidar com características de ruído de medição e um método para melhorar a qualidade da informação da amostra.Já os problemas de identificabilidade podem ser observados a cada iteração de RTO, quando o método atualiza alguns parâmetros-chave do modelo, o que é causado principalmente pela ausência de medidas e ruídos. Por esse motivo, quatro abordagens de estimação de parâmetros (Discriminação Rotacional, Seleção Automática e Estimação de Parâmetros, Reparametrização via Geometria Diferencial e o clássico Mínimos Quadrados não-lineares) são avaliados em relação à sua capacidade de predição, robustez e velocidade. Os resultados revelam que o método de Discriminação Rotacional é o mais adequado para ser implementado em um ciclo de RTO, já que requer menos informação a priori, é simples de ser implementado e evita o sobreajuste observado no método de Mínimos Quadrados. A terceira desvantagem associada ao RTO é a baixa frequência de atualização dos set points, o que aumenta o período em que o processo opera em condições subotimas. Uma alternativa para lidar com este problema é proposta no presente trabalho, integrando-se o RTO e o Self-Optimizing Control (SOC) através de um novo algoritmo de Model Predictive Control (MPC). Os resultados obtidos com a nova abordagem demonstram que é possível reduzir o problema da baixa frequência de atualização dos set points, melhorando o desempenho econômico do processo. Por fim, os aspectos práticos da implementação do RTO são discutidos em um estudo de caso industrial, que trata de um processo de destilação com bomba de calor, localizado na Refinaria de Paulínia (REPLAN - Petrobras). Os resultados deste estudo sugerem que os parâmetros do modelo são estimados com sucesso pelo método de Discriminação Rotacional; que o RTO é capaz de aumentar o lucro do processo em cerca de 3%, o equivalente a 2 milhões de dólares por ano; e que a integração entre SOC e RTO pode ser uma alternativa interessante para o controle deste processo de destilação.
- Imprenta:
- Data da defesa: 03.12.2015
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ABNT
GRACIANO, José Eduardo Alves. Real time optimization in chemical processes: evaluation of strategies, improvements and industrial application. 2015. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2015. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-12072016-094348. Acesso em: 25 abr. 2024. -
APA
Graciano, J. E. A. (2015). Real time optimization in chemical processes: evaluation of strategies, improvements and industrial application (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-12072016-094348 -
NLM
Graciano JEA. Real time optimization in chemical processes: evaluation of strategies, improvements and industrial application [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-12072016-094348 -
Vancouver
Graciano JEA. Real time optimization in chemical processes: evaluation of strategies, improvements and industrial application [Internet]. 2015 ;[citado 2024 abr. 25 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-12072016-094348 - Síntese ótima de processos não isotérmicos de tratamento de efluentes
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