Real time optimization in chemical process: evaluation of strategies, improvements and industrial application.

The increasing economic competition drives the industry to implement tools that improve their processes efficiencies. The process automation is one of these tools, and the Real Time Optimization (RTO) is an automation methodology that considers economic aspects to update the process control in accordance with market prices and disturbances. Basically, RTO uses a steady-state phenomenological model to predict the process behavior, and then, optimizes an economic objective function subject to this model. Although largely implemented in industry, there is not a general agreement about the benefits of implementing RTO due to some limitations discussed in the present work: structural plant/model mismatch, identifiability issues and low frequency of set points update. Some alternative RTO approaches have been proposed in literature to handle the problem of structural plant/model mismatch. However, there is not a sensible comparison evaluating the scope and limitations of these RTO approaches under different aspects. For this reason, the classical two-step method is compared to more recently derivative-based methods (Modifier Adaptation, Integrated System Optimization and Parameter estimation, and Sufficient Conditions of Feasibility and Optimality) using a Monte Carlo methodology. The results of this comparison show that the classical RTO method is consistent, providing a model flexible enough to represent the process topology, a parameter estimation method appropriate to handle measurement noise characteristics and a method to improve the sample information quality. At each iteration, the RTO methodology updates some key parameter of the model, where it is possible to observe identifiability issues caused by lack of measurements and measurement noise, resulting in bad prediction ability. Therefore, four different parameter estimation approaches (Rotational Discrimination, Automatic Selection and Parameter estimation, Reparametrization via Differential Geometry and classical nonlinear Least Square) are evaluated with respect to their prediction accuracy, robustness and speed. The results show that the Rotational Discrimination method is the most suitable to be implemented in a RTO framework, since it requires less a priori information, it is simple to be implemented and avoid the overfitting caused by the Least Square method. The third RTO drawback discussed in the present thesis is the low frequency of set points update, this problem increases the period in which the process operates at suboptimum conditions. An alternative to handle this problem is proposed in this thesis, by integrating the classic RTO and Self-Optimizing control (SOC) using a new Model Predictive Control strategy. The new approach demonstrates that it is possible to reduce the problem of low frequency of set points updates, improving the economic performance. Finally, the practical aspects of the RTO implementation are carried out in an industrial case study, a Vapor Recompression Distillation (VRD) process located in Paulínea refinery from Petrobras. The conclusions of this study suggest that the model parameters are successfully estimated by the Rotational Discrimination method; the RTO is able to improve the process profit in about 3%, equivalent to 2 million dollars per year; and the integration of SOC and RTO may be an interesting control alternative for the VRD process.

Logística operacional: alocação de bases operacionais em distribuição de energia elétrica.

Ser eficiente é um requisito para a sustentabilidade das empresas concessionárias de distribuição de energia elétrica no Brasil. A busca pela eficiência deve estar em harmonia com a melhoria contínua da qualidade, da segurança e da satisfação dos consumidores e das partes envolvidas. O desafio de atender múltiplos objetivos requer que as empresas do setor desenvolvam soluções inovadoras, com a mudança de processos, tecnologia, estrutura e a capacitação das pessoas. Desenvolver um modelo operacional eficiente e uma gestão rigorosa dos custos são fatores-chave para o sucesso das empresas, considerando o contexto regulatório de revisão tarifária que incentiva a melhoria do desempenho. O modelo operacional é definido a partir da organização logística dos recursos para atendimento da demanda de serviços, que define também os custos fixos e variáveis de pessoal (salário, horas extras, refeições), infraestrutura (manutenção de prédios, ferramentas e equipamentos) e deslocamentos (manutenção de veículos, combustível), por exemplo. A melhor alocação e o melhor dimensionamento de bases operacionais possibilitam a redução dos custos com deslocamento e infraestrutura, favorecendo o aproveitamento da força de trabalho em campo, a melhoria do atendimento dos clientes e da segurança dos colaboradores. Este trabalho apresenta uma metodologia de otimização de custos através da alocação de bases e equipes operacionais, com o modelamento matemático dos objetivos e restrições do negócio e a aplicação de algoritmo evolutivo para busca das melhores soluções, sendo uma aplicação de Pesquisa Operacional, no campo da Localização de Instalações, em distribuição de energia elétrica. O modelo de otimização desenvolvido possibilita a busca pelo ponto de equilíbrio ótimo que minimiza o custo total formado pelos custos de infraestrutura, frota (veículos e deslocamentos) e pessoal. O algoritmo evolutivo aplicado no modelo oferece soluções otimizadas pelo melhoramento de conjuntos de variáveis binárias com base em conceitos da evolução genética. O modelo de otimização fornece o detalhamento de toda a estrutura operacional e de custos para uma determinada solução do problema, utilizando premissas de produtividade e deslocamentos (velocidades e distâncias) para definir as abrangências de atuação das bases operacionais, recursos (equipes, pessoas, veículos) necessários para atendimento da demanda de serviços, e projetar todos os custos fixos e variáveis associados. A metodologia desenvolvida neste trabalho considera também a projeção de demanda futura para a aplicação no estudo de caso, que evidenciou a efetividade da metodologia como ferramenta para a melhoria da eficiência operacional em empresas de distribuição de energia elétrica.

Automatização do processo de seleção de transformações para otimização do tempo de execução por meio de aprendizado de máquina no arcabouço da LLVM.

A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM.

Otimização acústica e análise numérica do escoamento ao redor de um conjunto cilindro-placa separadora.

RESUMO Simulações de aeroacústica computacional demandam uma quantidade considerável de tempo, o que torna complicada a realização de estudos paramétricos. O presente trabalho propõe uma metodologia viável para otimização aeroacústica. Através da análise numérica utilizando dinâmica dos fluidos computacional, foi estudada a aplicação de uma placa separadora desacoplada como método de controle passivo da esteira turbulenta de um cilindro e avaliou-se a irradiação de ruído causado pela interação do escoamento com ambos os corpos, empregando ferramentas de aeroacústica computacional baseadas no método de Ffowcs-Williams e Hawkings. Algumas abordagens distintas de metodologias de otimização de projeto foram aplicadas neste problema, com o objetivo de chegar a uma configuração otimizada que permita a redução do nível sonoro ao longe. Assim, utilizando uma ferramenta de otimização multidisciplinar, pode-se avaliar a capacidade de modelos heurísticos e a grande vantagem do emprego de algoritmos baseados em método de superfície de resposta quando aplicados em um problema não linear, pois requerem a avaliação de um menor número de alternativas para se obter um ponto ótimo. Além disso, foi possível identificar e agrupar os resultados em 5 clusters baseados em seus parâmetros geométricos, nível de pressão sonora global e o valor quadrático médio do coeficiente de arrasto, confirmando a eficiência da aplicação de placas separadoras longas desacopladas posicionadas próximas ao cilindro na estabilização da esteira turbulenta, enquanto que o posicionamento de placas acima de um espaçamento crítico aumentou o nível de pressão acústica irradiado devido à formação de vórtices no espaço entre o cilindro e a placa separadora.

Estratégias de comercialização e investimento, com ênfase em energias renováveis, suportadas por modelos de otimização especializados para avaliação estocástica de risco x retorno.

A comercialização de energia elétrica de fontes renováveis, ordinariamente, constitui-se uma atividade em que as operações são estruturadas sob condições de incerteza, por exemplo, em relação ao preço \"spot\" no mercado de curto prazo e a geração de energia dos empreendimentos. Deriva desse fato a busca dos agentes pela formulação de estratégias e utilização de ferramentais para auxiliá-los em suas tomadas de decisão, visando não somente o retorno financeiro, mas também à mitigação dos riscos envolvidos. Análises de investimentos em fontes renováveis compartilham de desafios similares. Na literatura, o estudo da tomada de decisão considerada ótima sob condições de incerteza se dá por meio da aplicação de técnicas de programação estocástica, que viabiliza a modelagem de problemas com variáveis randômicas e a obtenção de soluções racionais, de interesse para o investidor. Esses modelos permitem a incorporação de métricas de risco, como por exemplo, o Conditional Value-at-Risk, a fim de se obter soluções ótimas que ponderem a expectativa de resultado financeiro e o risco associado da operação, onde a aversão ao risco do agente torna-se um condicionante fundamental. O objetivo principal da Tese - sob a ótica dos agentes geradores, consumidores e comercializadores - é: (i) desenvolver e implementar modelos de otimização em programação linear estocástica com métrica CVaR associada, customizados para cada um desses agentes; e (ii) aplicá-los na análise estratégica de operações como forma de apresentar alternativas factíveis à gestão das atividades desses agentes e contribuir com a proposição de um instrumento conceitualmente robusto e amigável ao usuário, para utilização por parte das empresas. Nesse contexto, como antes frisado, dá-se ênfase na análise do risco financeiro dessas operações por meio da aplicação do CVaR e com base na aversão ao risco do agente. Considera-se as fontes renováveis hídrica e eólica como opções de ativos de geração, de forma a estudar o efeito de complementaridade entre fontes distintas e entre sites distintos da mesma fonte, avaliando-se os rebatimentos nas operações.

Aplicação de métodos computacionais multidisciplinares de engenharia para otimização de carteiras de investimentos.

Este trabalho apresenta uma nova metodologia para otimizar carteiras de ativos financeiros. A metodologia proposta, baseada em interpoladores universais tais quais as Redes Neurais Artificiais e a Krigagem, permite aproximar a superfície de risco e consequentemente a solução do problema de otimização associado a ela de forma generalizada e aplicável a qualquer medida de risco disponível na literatura. Além disto, a metodologia sugerida permite que sejam relaxadas hipóteses restritivas inerentes às metodologias existentes, simplificando o problema de otimização e permitindo que sejam estimados os erros na aproximação da superfície de risco. Ilustrativamente, aplica-se a metodologia proposta ao problema de composição de carteiras com a Variância (controle), o Valor-em-Risco (VaR) e o Valor-em-Risco Condicional (CVaR) como funções objetivo. Os resultados são comparados àqueles obtidos pelos modelos de Markowitz e Rockafellar, respectivamente.