Identificação e comparação entre controle preditivo com modelo não linear e PI sintonizados com PSO em sistema de separação gravitacional de águia-óleo

The separation methods are reduced applications as a result of the operational costs, the low output and the long time to separate the uids. But, these treatment methods are important because of the need for extraction of unwanted contaminants in the oil production. The water and the concentration of oil in water should be minimal (around 40 to 20 ppm) in order to take it to the sea. Because of the need of primary treatment, the objective of this project is to study and implement algorithms for identification of polynomial NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) models in closed loop, implement a structural identification, and compare strategies using PI control and updated on-line NARX predictive models on a combination of three-phase separator in series with three hydro cyclones batteries. The main goal of this project is to: obtain an optimized process of phase separation that will regulate the system, even in the presence of oil gushes; Show that it is possible to get optimized tunings for controllers analyzing the mesh as a whole, and evaluate and compare the strategies of PI and predictive control applied to the process. To accomplish these goals a simulator was used to represent the three phase separator and hydro cyclones. Algorithms were developed for system identification (NARX) using RLS(Recursive Least Square), along with methods for structure models detection. Predictive Control Algorithms were also implemented with NARX model updated on-line, and optimization algorithms using PSO (Particle Swarm Optimization). This project ends with a comparison of results obtained from the use of PI and predictive controllers (both with optimal state through the algorithm of cloud particles) in the simulated system. Thus, concluding that the performed optimizations make the system less sensitive to external perturbations and when optimized, the two controllers show similar results with the assessment of predictive control somewhat less sensitive to disturbances

Os métodos de separação de óleo e água possuem, em sua maioria, aplicações reduzidas devido ao custo operacional, a baixa eficiência de separação e ao alto tempo de processamento da separação. Porém, Esses métodos de tratamento são importantes devido a necessidade de extração dos contaminantes mais indesejados no processo de produção do petróleo, a água, e ao mesmo tempo, a concentração de óleo na água deve ser mínima (da ordem de 40 a 20ppm) para o descarte regular da fase aquosa ao mar. A partir dessa necessidade de tratamento primário objetiva-se, neste trabalho, estudar e implementar algoritmos de identificação para modelos polinomiais NARX em malha fechada, detectando a estrutura dos modelos, e comparar estratégias de controle PI e preditivo utilizando os modelos NARX (Nonlinear Auto-Regressive with Exogenous Input) atualizados online em uma combinação de separador trifásico em série com três baterias de hidrociclones. Os objetivos principais deste trabalho são obter um processo otimizado de separação trifásica que regule o sistema, mesmo na presença de golfadas; mostrar que e possível obter sintonias otimizadas para os controladores analisando a malha como um todo; e, avaliar e comparar as estratégias de controle PI e preditivo aplicadas ao processo. Para cumprir estes objetivos foi utilizado um simulador para representar o separador trifásico e os hidrociclones, além de desenvolvidos algoritmos de identificação de sistemas (NARX) utilizando MQR (Mínimos Quadrados Recursivo), aliados a métodos de detecção de estrutura de modelos. Também foram implementados algoritmos de controle preditivo com modelos NARX atualizados online, e algoritmos de otimização que utilizam PSO (Particle Swarm Optimization). O trabalho finaliza com a comparação de resultados obtidos a partir da utilização dos controladores PI e preditivo no sistema simulado ambos com parâmetros otimizados através do algoritmo de nuvem de partículas, e concluindo que as otimizações realizadas tornam o regulatório menos sensível a perturbações externas (golfadas) e quando otimizados os dois controladores apresentam resultados similares, sendo os resultados do preditivo um pouco menos sensível as perturbações