2 resultados para Refining

em Biblioteca de Teses e Dissertações da USP


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O processo de tomada de decisão que envolve a priorização e a seleção de projetos de investimentos na indústria do petróleo está longe de ser uma tarefa trivial. Ao mesmo tempo em que a empresa deve buscar relações favoráveis entre risco e retorno econômico-financeiro também deve se alinhar cada vez mais aos princípios do desenvolvimento sustentável em seus negócios. Em se tratando do caso da indústria petrolífera brasileira, formada essencialmente por um monopólio estatal, esta tarefa se torna ainda mais difícil, já que uma série de interesses públicos relacionados ao investimento também devem ser considerados. Sendo assim, o objetivo principal desta pesquisa foi o desenvolvimento e a aplicação de um modelo original de análise usando múltiplos critérios que auxiliasse na priorização e na seleção de projetos de investimentos nas refinarias de petróleo brasileiras. Utilizou-se uma metodologia de pesquisa quantitativa com o uso de diversos artefatos de matemática aplicada capazes de lidar adequadamente com as avaliações muitas vezes incompletas e subjetivas que caracterizam o problema da análise de investimentos em refinarias de petróleo. Ao final do trabalho, conseguiu-se obter um modelo suficientemente simples, ao ponto de ser facilmente implementado em uma planilha eletrônica, robusto, ao ser capaz de lidar de maneira bastante adequada com as principais peculiaridades que envolvem o setor do refino de petróleo no Brasil e flexível, de maneira que os critérios de análise e as alternativas de decisão pudessem ser facilmente adicionados, removidos ou alterados de acordo com as necessidades específicas exigidas para cada caso.

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Devido à crescente implementação do Controle Preditivo baseado em Modelo (MPC) em outros processos além de refino e plantas petroquímicas, que geralmente possuem múltiplas entradas e saídas, tem-se um aumento na demanda de modelos gerados por identificação de sistemas. Identificar modelos que representem fielmente a dinâmica do processo depende em grande medida das características dos sinais de excitação dos processos. Assim, o foco deste trabalho é realizar um estudo dos sinais típicos usados em identificação de sistemas, PRBS e GBN, em uma abordagem multivariável. O estudo feito neste trabalho parte das características da geração dos sinais individualmente, depois é feita uma análise de correlação cruzada dos sinais de entrada, observando a influência desta sobre os resultados de identificação. Evitar uma alta correlação entre os sinais de entrada permite determinar o efeito de cada entrada sobre a saída no processo de identificação. Um ponto importante no projeto de sinais de identificação de sistemas multivariáveis é a frequência dos mesmos para conseguir excitar os processos nas regiões de frequência de operação normal e assim extrair a maior informação dinâmica possível do processo. As características estudadas são avaliadas por meio de testes em três plantas simuladas diferentes, categorizadas como mal, medianamente e bem condicionadas. Estas implementações foram feitas usando sinais GBN e PRBS de diferentes frequências. Expressões para a caracterização dos sinais de excitação foram avaliadas identificando os processos em malha aberta e malha fechada. Para as plantas mal condicionadas foram implementados sinais compostos por uma parte completamente correlacionada e uma parte não-correlacionada, conhecido como método de dois passos. Finalmente são realizados experimentos de identificação em uma aplicação em tempo real de uma planta piloto de neutralização de pH. Os testes realizados na planta foram feitos visando avaliar os estudos de frequência e correlação em uma aplicaficção real. Os resultados mostram que a condição de sinais completamente descorrelacionados n~ao deve ser cumprida para ter bons resultados nos modelos identificados. Isto permite ter mais exibilidade na geração do conjunto de sinais de excitação.