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.

Estudo e implementação de sinais de excitação aplicados em identificação de sistemas multivariáveis.

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.

Anatomofisiologia da sucção e deglutição do bebê em computação gráfica 3D como instrumento educacional

A eficiência da amamentação exige uma complexa coordenação entre sucção, deglutição e respiração, sendo que a tecnologia tem possibilitado importantes avanços na compreensão desse processo. Porém, não foram encontrados vídeos disponíveis na internet que demonstrassem a anatomia e fisiologia da amamentação, de modo didático e fidedigno à ciência atual. Este trabalho teve por objetivo descrever o desenvolvimento de uma sequência em computação gráfica sobre a sucção e a deglutição, resultante da produção digital do Bebê Virtual, bem como validar tal produção quanto ao conteúdo e prover adequações necessárias ao material educacional. Para a produção das iconografias em 3D da sucção e deglutição no Bebê Virtual, inicialmente foi elaborado um mapa conceitual e uma matriz de conteúdos, objetivos e competências voltadas ao material educacional. Posteriormente foi elaborado um roteiro científico que abordou a anatomia do crânio, face, cavidade oral, faringe, laringe e esôfago do recém-nascido, bem como, a descrição dos mecanismos fisiológicos relacionados à sucção e às fases oral e faríngea da deglutição no bebê. Para isso foram utilizadas 14 publicações do período de 1998 a 2008, que continham informações relevantes para demonstrar a amamentação. Os conteúdos teóricos foram organizados em cenas principais, possibilitando a criação de previews das sequências dinâmicas, as quais foram avaliadas por profissionais de anatomia, fonoaudiologia e medicina, possibilitando os ajustes necessários e a construção das imagens em computação gráfica 3D. Para análise da validade de conteúdo dessas imagens foi verificada a representatividade dos itens que o compõe, por meio de consulta à literatura. Foram incluídos estudos que utilizaram auxílio tecnológico e abordaram o tema proposto em bebês a termo e saudáveis, sem alterações neurológicas ou anomalias craniofaciais. Foram excluídas as publicações realizadas com bebês pré-termo, sindrômicos, com anomalias, doenças neurológicas ou qualquer alteração que pudesse interferir na amamentação, revisões de literatura e relatos de caso. Os artigos selecionados foram analisados e classificados quanto ao nível de evidência científica, predominando o nível três de evidência. A análise de conteúdo demonstrou a necessidade de adequações nas iconografias 3D, para que o processo de sucção e deglutição demonstrado no bebê virtual pudesse corresponder ao conhecimento científico atual. Tais adequações foram propostas a partir dos achados de 9 estudos, publicados entre 2008 e 2014, que utilizaram ultrassonografia para demonstrar como ocorre o processo de amamentação. Desta forma, foram modificados os aspectos da pega, da movimentação de língua, mandíbula, palato mole e laringe, além da sincronização da sucção/deglutição/respiração e deslocamento do mamilo, num processo desenvolvido em cinco etapas. Assim, o presente estudo descreveu o processo de desenvolvimento das iconografias em 3D sobre a anatomia e fisiologia da sucção e deglutição no recém-nascido a termo, sendo que a validade de conteúdo permitiu atualizar vários aspectos da amamentação do Bebê Virtual, quebrando velhos paradigmas e possibilitando ilustrar didaticamente as evidências científicas relacionadas.

Infrared microspectroscopy of inflammatory process and colon tumors.

According to the last global burden of disease published by the World Health Organization, tumors were the third leading cause of death worldwide in 2004. Among the different types of tumors, colorectal cancer ranks as the fourth most lethal. To date, tumor diagnosis is based mainly on the identification of morphological changes in tissues. Considering that these changes appears after many biochemical reactions, the development of vibrational techniques may contribute to the early detection of tumors, since they are able to detect such reactions. The present study aimed to develop a methodology based on infrared microspectroscopy to characterize colon samples, providing complementary information to the pathologist and facilitating the early diagnosis of tumors. The study groups were composed by human colon samples obtained from paraffin-embedded biopsies. The groups are divided in normal (n=20), inflammation (n=17) and tumor (n=18). Two adjacent slices were acquired from each block. The first one was subjected to chemical dewaxing and H&E staining. The infrared imaging was performed on the second slice, which was not dewaxed or stained. A computational preprocessing methodology was employed to identify the paraffin in the images and to perform spectral baseline correction. Such methodology was adapted to include two types of spectral quality control. Afterwards the preprocessing step, spectra belonging to the same image were analyzed and grouped according to their biochemical similarities. One pathologist associated each obtained group with some histological structure based on the H&E stained slice. Such analysis highlighted the biochemical differences between the three studied groups. Results showed that severe inflammation presents biochemical features similar to the tumors ones, indicating that tumors can develop from inflammatory process. A spectral database was constructed containing the biochemical information identified in the previous step. Spectra obtained from new samples were confronted with the database information, leading to their classification into one of the three groups: normal, inflammation or tumor. Internal and external validation were performed based on the classification sensitivity, specificity and accuracy. Comparison between the classification results and H&E stained sections revealed some discrepancies. Some regions histologically normal were identified as inflammation by the classification algorithm. Similarly, some regions presenting inflammatory lesions in the stained section were classified into the tumor group. Such differences were considered as misclassification, but they may actually evidence that biochemical changes are in course in the analyzed sample. In the latter case, the method developed throughout this thesis would have proved able to identify early stages of inflammatory and tumor lesions. It is necessary to perform additional experiments to elucidate this discrepancy between the classification results and the morphological features. One solution would be the use of immunohistochemistry techniques with specific markers for tumor and inflammation. Another option includes the recovering of the medical records of patients who participated in this study in order to check, in later times to the biopsy collection, whether they actually developed the lesions supposedly detected in this research.