Algebraic derivative estimation applied to nonlinear control of magnetic levitation.

The subject of this thesis is the real-time implementation of algebraic derivative estimators as observers in nonlinear control of magnetic levitation systems. These estimators are based on operational calculus and implemented as FIR filters, resulting on a feasible real-time implementation. The algebraic method provide a fast, non-asymptotic state estimation. For the magnetic levitation systems, the algebraic estimators may replace the standard asymptotic observers assuring very good performance and robustness. To validate the estimators as observers in closed-loop control, several nonlinear controllers are proposed and implemented in a experimental magnetic levitation prototype. The results show an excellent performance of the proposed control laws together with the algebraic estimators.

Estudo da remediação de um aquífero contaminado com sulfato e metais através de barreira reativa permeável orgânica.

Este trabalho teve como objetivo geral estudar a viabilidade técnica de utilizar bagaço de cana como meio reativo de barreiras reativas permeáveis (BRP) para remoção de sulfato e metais de águas subterrâneas contaminadas. O estudo baseou-se em investigação experimental, por meio de ensaios laboratoriais de coluna, e em modelagem matemática, para a qual utilizaram-se também alguns dados obtidos em um estudo de caso de uma unidade industrial contaminada com sulfato e metais. Neste local contaminado, as características hidrogeológicas e topográficas propiciam a utilização de uma barreira reativa permeável como técnica de remediação. Barreiras reativas permeáveis são uma alternativa para remediação de águas subterrâneas que vem progredindo rapidamente na última década, a partir de ensaios de bancada e coluna em laboratório para implementação em escala real em campo. Três colunas bióticas foram montadas utilizando bagaço de cana como meio reativo e um material de base poroso constituído de areia e cascalho para fornecer adequada condutividade hidráulica, com a proporção de 1:28 em massa seca. Também foi adicionado ao meio reativo um inóculo bacteriano composto por esterco bovino dissolvido. Uma quarta coluna, sem inóculo e contendo um agente biocida, compôs o experimento branco (abiótico). Uma solução sintética foi introduzida nas colunas simulando condições da água subterrânea do estudo de caso, com velocidade de Darcy em torno de 2,0x10-7 m/s composta por sulfato e metais (zinco e níquel) com concentrações de 6.000 mg/L e 15 mg/L, respectivamente. Os resultados das análises da fase líquida das colunas bióticas apresentaram: (i) média da taxa de remoção de sulfato durante todo o tempo do experimento de 49 mg/L/dia; (ii) as concentrações de Zn e Ni diminuíram de 15 mg/L para valores não detectáveis pela técnica analítica utilizada (< 0,01 mg/L); (iii) aumento do pH de 5.5-5.8 para valores entre 6,8-8,0; (iv) redução do valor do potencial de óxido redução (Eh) para valores de até -200mV. Não foram observadas reduções das concentrações de metais e sulfato na fase líquida da coluna abiótica e os valores de pH e Eh permaneceram dentro das faixas iniciais. Análises nas fases sólidas das colunas bióticas por MEV e EDS após o término do experimento identificaram a presença de Ni, Zn, S e Mn, indicando a precipitação desses metais em forma de sulfetos. Estes elementos não foram detectados na fase sólida da coluna abiótica. Assim, pôde-se inferir que toda a remoção de sulfato verificada nas colunas bióticas pode ser atribuída a redução bacteriana de sulfato. A partir das condições experimentais dos ensaios, foi realizada a modelagem e o dimensionamento da BRP. Para a estimativa da cinética de redução de sulfato, aplicou-se a solução analítica de Van Genuchten para transporte de contaminantes com degradação, obtendo-se uma taxa de decaimento de primeira ordem de 0,01 dia-1. A determinação da espessura e tempo de residência da barreira foi realizada considerando que a concentração de sulfato na saída da barreira fosse menor ou igual a 250 mg/L. O resultado do dimensionamento de uma BRP preenchida com bagaço de cana e areia nas proporções de 1:28 em massa seca resultaria em uma BRP de 7,1 m de espessura, com tempo de residência de 950 dias, no local de estudo de caso. Caso fosse utilizado o dobro da proporção de bagaço de cana e areia em massa seca (1:14), a implantação da BRP apresentar-se-ia viável, com espessura aproximada de 4 m. Através destes resultados, pôde ser comprovada a hipótese de que bagaço de cana como substrato e esterco bovino como inóculo compõem um meio reativo viável para a redução de sulfato e precipitação de metais em uma BRP.

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.