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Tese

Real-time optimiztion with persistent parameter adaptation using online parameter estimation (2018)

  • Authors:
  • Autor USP: MATIAS, JOSÉ OTÁVIO ASSUMPÇÃO - EP
  • Unidade: EP
  • Sigla do Departamento: PQI
  • Assunto: TEMPO-REAL
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: Na implementação padrão de otimização em tempo real (RTO, do inglês real-time optimization), a planta deve estar suficientemente estável para que os parâmetros do modelo usado no RTO sejam estimados com precisão. Contudo, esta condição é raramente encontrada na prática. Alám disso, devido ao fato de o modelo usado no RTO ser atualizado somente quando a planta entra em estado estacionário, é provável que o otimizador esteja fora de fase quando implementado em plantas com alta frequência de distúrbios. A principal contribuição desta tese e o desenvolvimento de uma metodologia alternativa de RTO chamada otimização em tempo real com atualização persistente de parâmetros (ROPA, do inglês real-time optimization with persistent adaptation). A nova metodologia integra estimadores em tempo real ao ciclo de otimização, evitando assim a necessidade da etapa de detecção de estado estacionário. Ao invés de identificá-lo, o estimador em tempo real mantém o modelo atualizado com a planta e permite que se execute a otimização econômica em tempos arbitrários, mesmo instantes depois da implementação da decisão ótima calculada anteriormente pelo RTO. ROPA provê uma solução intermediária entre a otimização estática e dinâmica. Ao mesmo tempo que aproxima a trajetória ótima, ela permite o uso de soluções comerciais já estabelecidas de RTO estacionário. Também, a nova metodologia é a chave para o desacoplamento do problema de estimação a fim de se atingir o ótimo global da planta. Uma contribuição adicional da tese é a apresentação de três casos de estudo que testam a ROPA e comparam sua performance à implementação padrão de RTO: um reator Williams-Otto, uma unidade de craqueamento catalítico e um sistema deseparação-reação. A ideia principal e ilustrar as propriedades de convergência da nova metodologia e como a atualização assíncrona do modelo global da planta pode ser usada para atingir o ótimo da planta como um todo. Os resultados mostram que a ROPA é capaz de alcançar o ótimo estacionário da planta. Adicionalmente, o refinamento da capacidade de predição através da diminuição do tempo entre duas execuções sequenciais do otimizador melhora a capacidade de detecção de distúrbios do ciclo de otimização assim como a performance econômica.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 18.09.2018
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      MATIAS, José Otávio Assumpção. Real-time optimiztion with persistent parameter adaptation using online parameter estimation. 2018. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-17122018-084058/. Acesso em: 28 dez. 2025.

    • APA

      Matias, J. O. A. (2018). Real-time optimiztion with persistent parameter adaptation using online parameter estimation (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-17122018-084058/

    • NLM

      Matias JOA. Real-time optimiztion with persistent parameter adaptation using online parameter estimation [Internet]. 2018 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-17122018-084058/

    • Vancouver

      Matias JOA. Real-time optimiztion with persistent parameter adaptation using online parameter estimation [Internet]. 2018 ;[citado 2025 dez. 28 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-17122018-084058/

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