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.

Efeito da suplementação com óleo de canola sobre a qualidade da manteiga e muçarela

A sociedade está cada vez mais exigente com relação à qualidade dos produtos consumidos e se preocupa com os benefícios para a saúde. Neste contexto, objetivou-se avaliar o efeito da inclusão de níveis de óleo de canola na dieta de vacas sobre amanteiga e muçarela, buscando produtos mais saudáveis para o consumo humano. Foram utilizadas 18 vacas Holandesas, em estágio intermediário de lactação, com produção média de 22 (± 4) Kg de leite/ dia, as quais foram distribuídas em dois quadrados latinos 3x3 contemporâneos e receberam as dietas experimentais: T1- Controle (0% de inclusão de óleo); T2- 3% de inclusão de óleo de canola e T3- 6% de inclusão de óleo de canola. O perfil lipídico foi determinado através de cromatografia gasosa, além da avaliação de qualidade nutricional, realizada através de equações utilizando os ácidos graxos obtidos no perfil lipídico, análises físico-químicas determinadas pela metodologia do Instituto Adolfo Lutz e análises microbiológicas. Houveram problemas durante processamento do leite, gerando alterações de tecnologia de fabricação do produto manteiga, obtendo-se outro produto, o creme de leite, ao invés de manteiga, além de prejuízos na qualidade microbiológicas do creme de leite e muçarela. A inclusão de óleo de canola na dieta em lactação reduziu quadraticamente os ácidos graxos de cadeia curta e proporcionou aumento quadrático dos ácidos graxos de cadeia longa, dos ácidos graxos insaturados e ácidos graxos monoinsaturados na muçarela. A relação ácidos graxos saturados/ ácidos graxos insaturados (AGS/ AGI) e a relação ômega-6/ômega-3, assim como os índices de aterogenicidade e trombogenicidade, na muçarela, reduziram linearmente 25,68%, 31,35%; 32,12% e 21,78%, respectivamente, quando comparando T1 e T3. No creme de leite, houve redução linear dos ácidos graxos de cadeia curta e média, bem como, os ácidos graxos saturados e a relação ácidos graxos saturados/ ácidos graxos insaturados (AGS/ AGI) em 41,07%; 23,82%; 15,91% e 35,59%, respectivamente, enquanto os ácidos graxos de cadeia longa, ácidos graxos insaturados e ácidos graxos monoinsaturados aumentaram linearmente 41,40%; 28,24% e 32,07%, nesta ordem, quando comparando T1 com T3. Os índices de aterogenicidade e trombogenicidade reduziram de forma linear, enquanto o índice h/H (razão ácidos graxos hipocolesterolêmicos e hipercolesterolêmicos) aumentou linearmente. A composição físico-química de ambos derivados e o rendimento da muçarela não apresentaram efeito significativo com a inclusão do óleo de canola, exceto a proteína bruta da muçarela que apresentou aumento linear e a gordura do creme de leite que apresentou efeito quadrático. As análises microbiológicas mostram contagens muito elevadas de microrganismos, sugerindo que os produtos não apresentam qualidade microbiológica, decorrente da ausência do processo de pasteurização do creme e da baixa eficiência do tratamento térmico aplicado ao leite destinado a produção da muçarela. Conclui-se que a adição de óleo de canola na dieta de vacas lactantes proporciona muçarela e creme de leite mais saudáveis para o consumo humano, pois apresentaram perfil lipídico mais rico em ácidos graxos insaturados, além da série ômega-3 e ácido oleico, entretanto, devido a problemas de processamento, estes produtos obtidos, não estão aptos ao consumo devido à ausência de qualidade microbiológica.

Condensados de Bose-Einstein em redes óticas: a transição superfluido-isolante de Mott em redes hexagonais e a classe de universalidade superfluido-vidro de Bose em 3D

Estudamos transições de fases quânticas em gases bosônicos ultrafrios aprisionados em redes óticas. A física desses sistemas é capturada por um modelo do tipo Bose-Hubbard que, no caso de um sistema sem desordem, em que os átomos têm interação de curto alcance e o tunelamento é apenas entre sítios primeiros vizinhos, prevê a transição de fases quântica superfluido-isolante de Mott (SF-MI) quando a profundidade do potencial da rede ótica é variado. Num primeiro estudo, verificamos como o diagrama de fases dessa transição muda quando passamos de uma rede quadrada para uma hexagonal. Num segundo, investigamos como a desordem modifica essa transição. No estudo com rede hexagonal, apresentamos o diagrama de fases da transição SF-MI e uma estimativa para o ponto crítico do primeiro lobo de Mott. Esses resultados foram obtidos usando o algoritmo de Monte Carlo quântico denominado Worm. Comparamos nossos resultados com os obtidos a partir de uma aproximação de campo médio e com os de um sistema com uma rede ótica quadrada. Ao introduzir desordem no sistema, uma nova fase emerge no diagrama de fases do estado fundamental intermediando a fase superfluida e a isolante de Mott. Essa nova fase é conhecida como vidro de Bose (BG) e a transição de fases quântica SF-BG que ocorre nesse sistema gerou muitas controvérsias desde seus primeiros estudos iniciados no fim dos anos 80. Apesar dos avanços em direção ao entendimento completo desta transição, a caracterização básica das suas propriedades críticas ainda é debatida. O que motivou nosso estudo, foi a publicação de resultados experimentais e numéricos em sistemas tridimensionais [Yu et al. Nature 489, 379 (2012), Yu et al. PRB 86, 134421 (2012)] que violam a lei de escala $\\phi= u z$, em que $\\phi$ é o expoente da temperatura crítica, $z$ é o expoente crítico dinâmico e $ u$ é o expoente do comprimento de correlação. Abordamos essa controvérsia numericamente fazendo uma análise de escalonamento finito usando o algoritmo Worm nas suas versões quântica e clássica. Nossos resultados demonstram que trabalhos anteriores sobre a dependência da temperatura de transição superfluido-líquido normal com o potencial químico (ou campo magnético, em sistemas de spin), $T_c \\propto (\\mu-\\mu_c)^\\phi$, estavam equivocados na interpretação de um comportamento transiente na aproximação da região crítica genuína. Quando os parâmetros do modelo são modificados de maneira a ampliar a região crítica quântica, simulações com ambos os modelos clássico e quântico revelam que a lei de escala $\\phi= u z$ [com $\\phi=2.7(2)$, $z=3$ e $ u = 0.88(5)$] é válida. Também estimamos o expoente crítico do parâmetro de ordem, encontrando $\\beta=1.5(2)$.