Desenvolvimento de um controlador preditivo estocástico para processos da indústria química.

O sucesso de estratégias de controle preditivo baseado em modelo (MPC, na sigla em inglês) tanto em ambiente industrial quanto acadêmico tem sido marcante. No entanto, ainda há diversas questões em aberto na área, especialmente quando a hipótese simplificadora de modelo perfeito é abandonada. A consideração explícita de incertezas levou a importantes progressos na área de controle robusto, mas esta ainda apresenta alguns problemas: a alta demanda computacional e o excesso de conservadorismo são questões que podem ter prejudicado a aplicação de estratégias de controle robusto na prática. A abordagem de controle preditivo estocástico (SMPC, na sigla em inglês) busca a redução do conservadorismo através da incorporação de informação estatística dos ruídos. Como processos na indústria química sempre estão sujeito a distúrbios, seja devido a diferenças entre planta e modelo ou a distúrbios não medidos, está técnica surge como uma interessante alternativa para o futuro. O principal objetivo desta tese é o desenvolvimento de algoritmos de SMPC que levem em conta algumas das especificidades de tais processos, as quais não foram adequadamente tratadas na literatura até o presente. A contribuição mais importante é a inclusão de ação integral no controlador através de uma descrição do modelo em termos de velocidade. Além disso, restrições obrigatórias (hard) nas entradas associadas a limites físicos ou de segurança e restrições probabilísticas nos estados normalmente advindas de especificações de produtos também são consideradas na formulação. Duas abordagens foram seguidas neste trabalho, a primeira é mais direta enquanto a segunda fornece garantias de estabilidade em malha fechada, contudo aumenta o conservadorismo. Outro ponto interessante desenvolvido nesta tese é o controle por zonas de sistemas sujeitos a distúrbios. Essa forma de controle é comum na indústria devido à falta de graus de liberdade, sendo a abordagem proposta a primeira contribuição da literatura a unir controle por zonas e SMPC. Diversas simulações de todos os controladores propostos e comparações com modelos da literatura são exibidas para demonstrar o potencial de aplicação das técnicas desenvolvidas.

Procedimento de avaliação de integridade estrutural de juntas soldadas circunferenciais em tubulações submarinas rígidas submetidas à flexão.

A demanda crescente por energia tem motivado a procura por petróleo e gás natural em ambientes com condições extremas, como operações em águas profundas e o transporte de fluídos corrosivos. Avanços tecnológicos recentes favorecem o uso de tubos de aço contendo uma camada interna resistente a corrosão (comumente chamados de Lined ou Clad Pipes) para o transporte de tais fluidos agressivos. Além disso, as tubulações submarinas são sujeitas a condições de instalação muito severas e, um caso de interesse, é o procedimento de reeling que permite com que a fabricação e inspeção da tubulação seja feita em terra. Apesar de possuir vantagens econômicas, a avaliação da integridade estrutural e especificação dos tamanhos toleráveis de trinca em juntas soldadas, nestas condições, torna-se uma tarefa complexa, devido a natureza dissimilar dos materiais e ao grande nível de deformação plástica no processo. Dessa maneira, este trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de um procedimento de avaliação de forças motrizes elasto-plásticas em tubos contendo juntas soldadas circunferenciais sujeitos a flexão, para uma extensa gama de configurações geométricas. Dois métodos distintos foram desenvolvidos e analisados: a metodologia EPRI e o procedimento que utiliza a curva de tensão vs. deformação equivalente. As análises numéricas 3D fornecem os parâmetros de fratura necessários para a resolução do problema e a acurácia dos procedimentos é verificada a partir de estudos de casos e análises paramétricas.

Avaliação de eficiência das cooperativas de crédito no Brasil: um estudo com base na intermediação financeira e na prestação de serviços

As cooperativas de crédito são instituições financeiras que têm como finalidade principal a prestação de serviços bancários e de intermediação financeira voltando-se para a geração de benefícios ao cooperado, através de benefícios econômicos encontrados sob a forma cooperativada. Considerando o objetivo destas organizações, o presente trabalho teve por objetivo avaliar a eficiência das mesmas considerando duas vertentes: 1) a atividade de intermediação financeira; e 2) a atividade de prestação de serviços bancários, a partir de variáveis contábeis. A técnica utilizada para a avaliação da eficiência foi a Análise Envoltória de Dados e foram analisados os determinantes da eficiência por meio de regressões do tipo Tobit. A amostra é composta por 315 cooperativas singulares listadas na base de dados do Banco Central do Brasil e foram utilizados os dados dos balancetes anuais e semestrais (soma dos semestres para as contas de resultado de cada ano) apresentados para período de 2007 a 2014. Os resultados indicaram baixa eficiência das cooperativas na prestação de serviços bancários, com 73% da amostra apresentando ineficiência ao longo de todos os anos do período em análise. Na atividade de intermediação financeira 20 cooperativas foram eficientes ao longo do período completo, com as demais apresentando graus de ineficiência abaixo de 16% em todos os anos. Quanto aos determinantes da eficiência, verificou-se como principais fatores na atividade de intermediação financeira a Imobilização, a Insolvência, o Descasamento Passivo e as Despesas Administrativas, enquanto na atividade de prestação de serviços os principais determinantes foram a Captação por Floating e as Despesas Administrativas. Os resultados da eficiência na intermediação financeira indicaram baixos graus de ineficiência, enquanto os altos graus de ineficiência na prestação de serviços bancários alertaram para a pouca importância dada ao fornecimentos destes serviços e para a importância de se utilizar dois modelos distintos para a avaliação da eficiência em cooperativas de crédito, dado o comportamento desvinculado entre as duas atividades avaliadas.

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.