74 resultados para Controle de processos químicos

em Lume - Repositório Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Sul


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Este trabalho apresenta novos resultados matemáticos sobre a positividade local de funções escalares multivariáveis. Estes resultados são usados para resolver de forma quantitativa o problema de controle +¥ não-linear. Por solução quantitativa, entende-se uma solução (uma lei de controle) associada a uma região de validade. A região de validade é a região do espaço de estados onde os requerimentos de estabilidade e desempenho são satisfeitos. Para resolver o problema de forma eficiente, foi desenvolvido um procedimento que visa maximizar a região de validade do controlador enquanto garante um desempenho mínimo. A solução deste problema de otimização é estudada e alternativas para sua simplificação são apresentadas. Uma aplicação experimental a um sistema de controle de pH é apresentada. A utilidade dos resultados teóricos desenvolvidos na teoria de estabilidade de Lyapunov também é estudada.

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A literatura disponível na área de controle de processos químicos tem dado pouca atenção para o problema da seleção de estruturas de controle, entretanto a correta escolha das variáveis controladas e manipuladas, assim como os seus pareamentos, é tão ou mesmo mais importante que o projeto do controlador propriamente dito, pois esta etapa define o desempenho alcançável para o sistema em malha fechada. Esta dissertação explora vários aspectos genéricos do controle de processos com o objetivo de introduzir os principais pontos da metodologia RPN, um método sistemático que, através de índices baseados em sólidos fundamentos matemáticos, permite avaliar o projeto de controle como um todo. O índice RPN (Número de Desempenho Robusto) indica quão potencialmente difícil é, para um dado sistema, alcançar o desempenho desejado. O produto final desse trabalho é o RPN-Toolbox, a implementação das rotinas da metodologia RPN em ambiente MATLAB® com o intuito de torná-la acessível a qualquer profissional da área de controle de processos. O RPN-Toolbox permite que todas as rotinas necessárias para proceder a análise RPN de controlabilidade sejam executadas através de comandos de linha ou utilizando uma interface gráfica. Além do desenvolvimento das rotinas para o toolbox, foi realizado um estudo do problema de controle denominado processo Tennessee-Eastman. Foi desenvolvida uma estrutura de controle para a unidade e esta foi comparada, de modo sistemático, através da metodologia RPN e de simulações dinâmicas, com outras soluções apresentadas na literatura. A partir do índice concluiu-se que a estrutura proposta é tão boa quanto a melhor das estruturas da literatura e a partir de simulações dinâmicas do processo frente a diversos distúrbios, a estrutura proposta foi a que apresentou melhores resultados.

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Nesta dissertação é realizado o estudo e caracterização do comportamento de uma Unidade de Extração de Butadieno. O objetivo deste estudo é a proposição de estratégias de controle para esta unidade que, respeitando as restrições e características do processo, permitam que sejam alcançadas as seguintes metas operacionais: elevação da carga processável, aumento do tempo de campanha, aumento da corrente de produto e diminuição das perdas de butadieno ao longo do processo. O estudo e proposição das estratégias de controle é feito de modo sistemático, seguindo uma metodologia na qual o aspecto fundamental é o entendimento do processo e a compreensão das relações causa e efeito entre as variáveis manipuladas, controladas (ou medidas) e distúrbios. A presença de reciclos mássicos e energéticos somados aos efeitos da destilação extrativa faz com que, muitas vezes, essa relação contrarie o que é esperado pelo senso comum. As informações utilizadas na proposição e classificação das estruturas são oriundas de estudos em modelos do processo construídos em simuladores comerciais (ASPEN Plus v10.1 e ASPEN Dynamics). Ao longo desses estudos, as características estacionárias e dinâmicas do processo foram elucidadas, permitindo com que fosse proposta uma estrutura com potencialidade de atingir os objetivos referidos acima. Como resultados importantes podem ser citados: a importância do conjunto de parâmetros binários na modelagem termodinâmica do processo, a detecção do efeito "SnowBall", relacionado com a forma como os níveis dos equipamentos e vazões das correntes são controladas em sistemas com reciclo, e a determinação do comportamento da composição de vinil acetileno no topo da 2º Coluna de Destilação Extrativa (componente chave de separação nesta coluna) em relação a quantidade de solvente. Conforme a maneira como a corrente de alimentação da coluna Recuperadora de Butadieno é operada (temperatura ou taxa de resfriamento constante), quando a vazão de solvente na 2º Coluna de Destilação Extrativa é modificada, pode ocorrer uma inversão de ganho na concentração deste componente.

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Avaliação de desempenho de malhas de controle, na abordagem baseada em controle com variância mínima, é uma tecnologia bastante promissora e de grandes potencialidades. No entanto ainda não é devidamente explorada no meio científico nacional e muito menos em nível industrial. Neste trabalho é apresentado um estudo abrangente na área de avaliação de desempenho de malhas de controle. Um vasto levantamento bibliográfico é feito e os fundamentos teóricos necessários para o entendimento das técnicas existentes são detalhadamente desenvolvidos. As características positivas e as principais falhas são apontadas. Diferentes abordagens são propostas, técnicas complementares à avaliação de desempenho baseada em variância mínima são sugeridas e questões de cunho prático são levantadas. Simulações e estudo de casos reais são levados a cabo, nos casos SISO e MIMO, com a finalidade de colocar em prática os procedimentos estudados, fornecer subsídios a uma avaliação crítica dos métodos apresentados e também possibilitar conclusões a respeito dos resultados obtidos. Como resultado, este trabalho introduz o assunto no meio acadêmico nacional, fornece diretrizes para a implementação industrial das técnicas apresentadas e demonstra, através da interpretação de resultados obtidos, que esta tecnologia é valiosa no sentido que pode resultar em grande retorno econômico ao resolverem-se os problemas detectados nos diagnósticos produzidos pela análise de desempenho de malhas de controle.

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Processos químicos integrados apresentam uma maior dificuldade para garantir o controle global da planta em função das fortes interações que se estabelecem entre as variáveis de processo. A área de estudo conhecida como Plant Wide Control preocupa-se em propor soluções a este problema de controle. Soluções típicas consistem no projeto de estruturas de controle, a partir de técnicas quantitativas de análise da controlabilidade operacional. Entretanto a dificuldade em obter-se modelos confiáveis na fase de projeto de processos, bem como as incertezas derivadas das não-linearidades de sistemas reais, são alguns exemplos das dificuldades que limitam a aplicabilidade de tais métodos e incentivam o desenvolvimento de heurísticas capazes de auxiliar a seleção de estruturas de controle adequadas. Nesta dissertação são utilizadas análises estruturais e técnicas quantitativas no estudo de sistemas simplificados e hipotéticos, permitindo a formulação de heurísticas comprometidas com o controle global do balanço material. O resultado destas análises mostra ser possível implementar uma estrutura de base, de configuração feedforward, fundamentada na garantia de baixa variabilidade do tempo de residência do sistema reacional, através de controle direto ou flutuação do inventário, e na proporcionalidade entre as correntes de processo, via introdução de razões fixas entre as vazões da planta. A utilização destas duas heurísticas garante a estabilidade do balanço material frente a variações da taxa de produção, mesmo sem a implementação de controladores de composição. Em um nível supervisório, são introduzidas malhas de controle feedback, em cascata com a estrutura de base, a fim de corrigir off-sets e controlar composições sob um horizonte de tempo longo de resposta. As estruturas de controle projetadas a partir desta base heurística apresentam um desempenho satisfatório para a rejeição de distúrbios sobre a taxa de produção, de acordo com os resultados de validação do estudo de caso Tennessee Eastman.

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Nos reatores de polimerização em fase gasosa, o controle de temperatura em uma estreita faixa de temperatura é importantíssimo para assegurar que a temperatura na zona de reação seja mantida acima do ponto de orvalho dos reagentes, assim como abaixo do ponto de fusão do polímero. Outro ponto importante é que se a temperatura estiver em malha aberta, estes reatores estão propensos à instabilidade e ao surgimento de ciclos limites, entretanto podem ser facilmente estabilizados com um controlador de temperatura apropriado. Neste trabalho é realizado um estudo detalhado do comportamento dinâmico de um reator industrial de polimerização em leito fluidizado, com a localização de pontos de bifurcação e estabilização do sistema com controlador PID projetado via otimização no domínio da freqüência. O modelo completo do sistema foi implementado no software MATLAB® para ajustar seus parâmetros com os dados da planta industrial, realizar simulações dinâmicas e analisar as estruturas de controle. Comparações entre as simulações e os dados da planta industrial mostram que as predições do modelo proposto são satisfatórias para reproduzir o comportamento da planta industrial e as propriedades do polímero. A adição de um sistema de recirculação de gás e de um sistema de troca térmica ao modelo do reator torna possível o estudo dos comportamentos dinâmicos e a localização dos pontos de bifurcação, os quais não poderiam ser reproduzidos somente com o modelo do reator. O modelo desenvolvido foi implementado no AUTO®, um software para problemas de continuação e bifurcação em equações diferenciais ordinárias.

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Nas indústrias de processo, algumas variáveis como as composições de topo de colunas de destilação são quantificadas através de análises laboratoriais e ou de analisadores em linha. Este tipo de controle apresenta algumas limitações tais como custos de manutenção e o tempo de amostragem (em geral análises laboratoriais ocorrem de 1 a 3 vezes ao dia). Para melhoria destes métodos, as variáveis podem ser continuamente estimadas a partir de sua relação com as variáveis medidas diretamente no processo. Através de um algoritmo matemático, um analisador virtual de propriedades pode ser construído, sendo necessário para o seu desenvolvimento um modelo simplificado do processo. Este trabalho teve como objetivo a construção de dois analisadores virtuais para estimação das composições de topo de duas colunas fracionadoras de tolueno presentes em uma indústria petroquímica. Para tal, estudou-se as metodologias existentes para construção de analisadores voltados para aplicações em colunas de destilação. O desenvolvimento de analisadores virtuais tem como base três etapas: seleção de variáveis secundárias, construção de modelos e correção/adaptação de modelos. Tais etapas, baseadas principalmente em métodos estatísticos, foram estudadas e as técnicas que melhor se adaptaram ao caso em questão foram empregadas com resultados satisfatórios. Realizaram-se também estudos comparativos entre modelos estacionários e dinâmicos e modelos construídos a partir de dados de simulação e de processo. As simulações foram conduzidas nos softwares Aspen PlusÒ e Aspen DynamicsÒ e o software usado para implementação dos analisadores na indústria foi o Aspen IQÒ.

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O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.

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A maioria dos métodos de síntese e sintonia de controladores, bem como métodos de otimização e análise de processos necessitam de um modelo do processo em estudo. A identificação de processos é portanto uma área de grande importância para a engenharia em geral pois permite a obtenção de modelos empíricos dos processos com que nos deparamos de uma forma simples e rápida. Mesmo não utilizando leis da natureza, os modelos empíricos são úteis pois descrevem o comportamento específico de determinado processo. Com o rápido desenvolvimento dos computadores digitais e sua larga aplicação nos sistemas de controle em geral, a identificação de modelos discretos foi amplamente desenvolvida e empregada, entretanto, modelos discretos não são de fácil interpretação como os modelos contínuos pois a maioria dos sistema com que lidamos são de representação contínua. A identificação de modelos contínuos é portanto útil na medida que gera modelos de compreensão mais simples. A presente dissertação estuda a identificação de modelos lineares contínuos a partir de dados amostrados discretamente. O método estudado é o chamado método dos momentos de Poisson. Este método se baseia em uma transformação linear que quando aplicada a uma equação diferencial ordinária linear a transforma em uma equação algébrica evitando com isso a necessidade do cálculo das derivadas do sinais de entrada e saída Além da análise detalhada desse método, onde demonstramos o efeito de cada parâmetro do método de Poisson sobre o desempenho desse, foi realizado também um estudo dos problemas decorrentes da discretização de sinais contínuos, como por exemplo o efeito aliasing decorrente da utilização de tempos de amostragem muito grandes e de problemas numéricos da identificação de modelos discretos utilizando dados com tempos de amostragem muito pequenos de forma a destacar as vantagens da identificação contínua sobre a identificação discreta Também foi estudado um método para compensar a presença de offsets nos sinais de entrada e saída, método esse inédito quando se trata do método dos momentos de Poisson. Esse trabalho também comprova a equivalência entre o método dos momentos de Poisson e uma metodologia apresentada por Rolf Johansson em um artigo de 1994. Na parte final desse trabalho são apresentados métodos para a compensação de erros de modelagem devido à presença de ruído e distúrbios não medidos nos dados utilizados na identificação. Esses métodos permitem que o método dos momentos de Poisson concorra com os métodos de identificação discretos normalmente empregados como por exemplo ARMAX e Box-Jenkins.

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nRPN, nRPNSTAT e nRPNDYN são novos índices, propostos nesta dissertação, que quantificam o grau de não-linearidade total, estática e dinâmica, respectivamente, de sistemas dinâmicos não- lineares. Estes novos índices permitem responder se é necessária a utilização de controladores não-lineares ou se simples controladores lineares apresentarão desempenho satisfatório. Além disso, se um controlador não- linear se fizer necessário, quais características este deve apresentar. Nesta dissertação é realizado um estudo acerca das metodologias para determinação do grau de não- linearidade de plant as industriais. Entre as encontradas, a que apresenta as melhores potencialidades é estudada em detalhes, tendo seus atributos e deficiências explorados. As deficiências foram sanadas e um novo conjunto de índices é proposto (nRPN, nRPNSTAT e nRPNDYN), o qual, além de apresentar resultados conclusivos em termos quantitativos, também traz novas informações valiosas para a escolha do controlador adequado, como a parcela estática e dinâmica da não- linearidade. A metodologia proposta é aplicada e testada em um conjunto bastante amplo e complementar de possíveis sistemas dinâmicos não-lineares (tais como: pH, reatores químicos e coluna de destilação de alta pureza) onde o comportamento nãolinear já foi explorado na literatura O desenvolvimento e o estudo do comportamento dinâmico de uma planta laboratorial de cinco tanques acoplados são apresentados. Este sistema possui dinâmica e ganhos variáveis, descontinuidades, inversão no sinal do ganho multivariável e diferentes graus de acoplamento, ilustrando de forma simples vários possíveis comportamentos dinâmicos encontrados em plantas industriais. Devido a esta grande versatilidade a planta foi construída e testada, confirmando os comportamentos previstos nos estudos teóricos.

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A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

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Esta dissertação aborda o controle e garantia da qualidade no processo de manufatura de óleo de arroz, através do monitoramento estatístico de variáveis de processo e produto, com vistas a atingir padrões de excelência no processo produtivo e na satisfação dos clientes. O Controle Estatístico de Processos (CEP) fornece uma descrição detalhada do comportamento do processo, identificando sua variabilidade e possibilitando controlar esta ao longo do tempo. O CEP utiliza cartas de controle de processo, auxiliando na identificação de causas comuns e especiais de variação. A dissertação apresenta uma revisão detalhada da literatura abordando dois temas principais: (i) controle dos processos de manufatura do óleo de arroz (ii) implantação do controle estatístico de processos. Após priorização das características de qualidade a serem monitoradas no processo e treinamento do pessoal, apresenta-se a implantação efetiva do controle estatístico no processo de manufatura de óleo de arroz, através das seguintes etapas: (i) Definição do projeto, (ii) Planejamento da implantação, (iii) Treinamento em controle estatístico de processos, (iv) Implantação efetiva e (v) Acompanhamento e consolidação. Através dos dados coletados ao longo da implantação, são apresentadas conclusões, comparando a estabilidade e capacidade dos processos das diversas características de qualidade monitoradas, antes e depois da implantação do controle estatístico de processos. Assim, verificou-se com a implantação do CEP nos postos 1 (preparação) e 2 (extração) foram obtidas melhorias e no posto 3 (refinaria) devido a falta de automatização dos processos, estes foram menos beneficiados.