Integration of Real Time Optimization with Model Predictive Control applied to a Gas-lift System:: a comparative study. (2020)
- Authors:
- Autor USP: SHAMAKI, PATIENCE BELLO - EP
- Unidade: EP
- Sigla do Departamento: PQI
- Subjects: TEMPO-REAL; FILTROS DE KALMAN; CONTROLE PREDITIVO
- Language: Inglês
- Abstract: Otimização em tempo real (no inglês, RTO) e controle preditivo baseado em modelo (no inglês, MPC) é uma abordagem clássica na indústria para melhorar processos industriais. Nesta dissertação, duas técnicas mais comuns de integração de RTO e MPC - uma e duas camadas - são aplicadas em um sistema de gas-lift. Compara-se a performance da função objetivo econômico bem como a rejeição à distúrbios das duas configurações, considerando aplicação industrial prática. Na configuração de duas camadas, utiliza-se um modelo não-linear rigoroso de estado estacionário em uma camada de otimização econômica, que tem por função calcular variáveis de decisão ótimas para o processo. Estas variáveis são então enviadas para a camada inferior, responsável pelo controle dinâmico do sistema e por atingir os valores ótimos computados na camada superior. Nesta configuração, utiliza-se a técnica de RTO híbrida (do inglês, HRTO) na camada superior e uma estratégia de controle estabelecida na camada inferior - controle por zona de horizonte infinito. HRTO vem de modificações feitas na RTO estática com o propósito de lidar com a necessidade de aguardar o estado estacionário. Isso é feito por atualizações do otimizador com informações dinâmicas ao invés de estáticas, como é feito na RTO tradicional. A estratégia de controle por zona permite ao controlador focar em alcançar um alvo para as variáveis manipuladas uma vez que as variáveis controladas se encontrem dentro de suas zonas operacionais e as restrições do processo sejam satisfeitas. Para a configuração de uma camada, o gradiente da função objetivo econômico é incluso na função objetivo do controlador, para que o objetivo econômico seja considerado ao se computar valores para as variáveismanipuladas que acarretem operação ótima. As duas configurações foram aplicadas a um sistema de gas-lift e seus resultados são comparados com respeito ao objetivo econômico. Os resultados mostram que o MPC alcança os objetivos econômicos mesmo na presença de distúrbios no parâmetro estimado em tempo real concomitantemente mantendo as saídas dentro das zonas operacionais desejadas. Sendo assim, a HRTO opera juntamente com o MPC afim de levar a operação ótima, mesmo com incertezas perturbadas. Fica evidente que a estratégia de uma camada fornece resultados simulares à estratégia de duas camadas, implicando que também maximiza o objetivo econômico. Porém, a estratégia de duas camadas que utiliza a técnica de HRTO é mais eficiente em detectar e responder a distúrbios para este sistema.
- Imprenta:
- Data da defesa: 26.11.2020
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ABNT
SHAMAKI, Patience Bello. Integration of Real Time Optimization with Model Predictive Control applied to a Gas-lift System:: a comparative study. 2020. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Paulo, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-05032021-093254/. Acesso em: 28 jan. 2026. -
APA
Shamaki, P. B. (2020). Integration of Real Time Optimization with Model Predictive Control applied to a Gas-lift System:: a comparative study. (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Paulo. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-05032021-093254/ -
NLM
Shamaki PB. Integration of Real Time Optimization with Model Predictive Control applied to a Gas-lift System:: a comparative study. [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-05032021-093254/ -
Vancouver
Shamaki PB. Integration of Real Time Optimization with Model Predictive Control applied to a Gas-lift System:: a comparative study. [Internet]. 2020 ;[citado 2026 jan. 28 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3137/tde-05032021-093254/
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