Planejamento de perturbações para a identificação de modelos dinâmicos

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.

Modelos de regionalização administrativa através de um sistema espacial de suporte à decisão : estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul

A distribuição de recursos públicos de modo equilibrado e bem aplicado é questão de suma importância para administradores públicos e planejadores, especialmente em países como o Brasil que, a cada ano, vê sua capacidade de investimento mais reduzida e onde mais se acentuam os desníveis sociais. A metodologia, aqui empregada, busca incorporar ao modelo a característica de dinamismo própria da realidade regional e por isso permite grande abertura na fase de seleção de variáveis, tratamento dos dados e cálculos de correlações. Descarta de saída a possibilidade de ser resposta única para a questão da regionalização, e sobretudo, visa ser um modelo heurístico que se realimenta via interações, permitindo inúmeras soluções, tanto melhores, quanto mais forem as tentativas de otimização do método. Este trabalho trata da questão da regionalização sob a ótica do estabelecimento de similaridades através de uma análise centrada nos dados sócio-econômicos que guardam melhor correlação com a estrutura espacial, utilizando a técnica de análise de agrupamentos e estatística multivariada, com o fim de facilitar o planejamento regional e munir os administradores públicos com instrumentos de decisão para uma distribuição melhor dimensionada de recursos. O tratamento dos dados se desenvolve a partir de matrizes que relacionam cada objeto unitário com todos os demais, neste caso, cada unidade municipal do estado do Rio Grande do Sul com todos os demais municípios. Utiliza-se o cálculo de variadas formas de distâncias euclidianas e não euclidianas para estabelecer a similaridade entre os objetos, o que é medido através do Teste de Mantel que relaciona as matrizes de dados com a matriz de distância. Posteriormente, via uso de técnicas de análise de agrupamento obtém-se os padrões regionais atrelados à estrutura espacial. As regionalizações geradas pelo método têm a vantagem de apresentarem-se em vários níveis hierárquicos, direcionando-se para uma maior diferenciação à medida que os níveis se aprofundam. Permitem uma visualização dos resultados em qualquer um dos níveis de diferenciação, o que proporciona ampla gama de possibilidades comparativas. Possuem um bom grau de isenção técnica, porque são o resultado de uma análise cujos principais referenciais são de domínio coletivo e definidores do espaço, em que pese o índice de correlação entre as matrizes de distâncias ter sido baixo, para esta partida de dados selecionada e aplicada ao estado do Rio Grande do Sul.

Modelagem estocástica de sistemas hierárquicos de estoques

Esta dissertação apresenta a Modelagem Estocástica de Sistemas Hierárquicos de Estoques (SHEs) como um instrumento de uso gerencial, orientado para a maximização do nível de serviço oferecido aos consumidores finais e a minimização do nível global de estoques em uma cadeia de abastecimento. Tal modelagem envolve otimização de sistemas não-lineares com integrais indefinidas, normalmente tratados através de simulação, dada a impossibilidade de estabelecer uma solução analítica para o problema. Neste trabalho, diferentemente, a solução é obtida através da otimização do sistema, a partir de uma modelagem que estabelece os níveis de estoque-alvo, os pontos de reposição de estoques, os níveis de serviço oferecidos aos consumidores finais e o nível ótimo global de estoques. A sua operacionalização utiliza um aplicativo computacional, projetado e desenvolvido especificamente para este fim. Estruturas hierárquicas, quando otimizadas localmente, em cada um de seus níveis, podem apresentar resultados subótimos em nível global. Assim, não é suficiente identificar os ótimos locais para compor uma solução otimizadora para o sistema. Para resolver esse problema, a maior parte dos pesquisadores utiliza simulação. A qualidade das soluções assim obtidas geralmente é inferior à qualidade da solução obtida mediante otimização global do sistema A presente modelagem tem como objetivo gerar soluções mais qualificadas para o problema da otimização de SHEs. Nesta dissertação, as principais abordagens para otimização de SHEs são apresentadas e analisadas, com destaque para o trabalho de Rosenbaum (1981), cujos resultados, obtidos através de simulação, são comparados com os resultados deste trabalho.