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.

Estratégias para operacionalização da logística reversa de medicamentos

O descarte de medicamentos envolve dois fluxos: o fluxo institucional, dos resíduos de fármacos, classificados como resíduos de serviços de saúde, utilizados na indústria e nas instituições de saúde; e o fluxo domiciliar, dos medicamentos vencidos/em desuso em poder da população. O descarte dos resíduos de medicamentos de origem domiciliar pode ser promovido pela logística reversa, onde este tipo de resíduo é devolvido ao setor empresarial para destinação final ambientalmente segura. O objetivo deste estudo foi identificar as estratégias mais viáveis para operacionalização da logística reversa de medicamentos. Trata-se de uma pesquisa exploratória, descritiva, com abordagem quantitativa. As estratégias foram avaliadas junto a atores da cadeia de valor farmacêutica: representantes do poder público, da indústria e distribuição farmacêutica, e consumidores/potenciais consumidores de medicamentos. Foram elaborados três questionários de avaliação de estratégias segundo seis critérios: mediação (articulação entre atores da cadeia produtiva farmacêutica por meio de políticas públicas); fiscalização (das ações); complexidade (de implantação e operacionalização); custos (de implantação e manutenção); adesão (potencialidade de ser inserida no cotidiano da população) e abrangência (potencialidade de alcançar a população). As estratégias foram hierarquizadas em ordem decrescente de viabilidade: rientações à população por profissionais de saúde, farmácias e internet, sinalização de informações nas embalagens e bulas de medicamentos, campanhas publicitárias e de educação ambiental e a disponibilização de postos de entrega voluntária. Os resultados poderão contribuir para a operacionalização de um sistema de logística reversa de medicamentos, considerando todos os atores envolvidos e buscando conciliar suas necessidades, possibilidades, limitações e interesses

Caracterização e classificação dos resíduos de madeira gerados no processo de fabricação de móveis: estudo de caso

O presente estudo apresenta uma caracterização e classificação dos resíduos de madeira gerados no processo de fabricação de móveis de uma das maiores indústrias do pólo moveleiro de Votuporanga-SP, proporcionando um diagnóstico da geração anual dos resíduos de madeira, a participação percentual desses resíduos, a identificação dos resíduos contaminados, realizando uma análise sobre aproveitamento e destinação dos resíduos, além de propor medidas de reciclagem e ações que venham promover a minimização de resíduos na indústria.