A otimização de processos vem se tornando uma ferramenta fundamental para o aumento da lucratividade das plantas químicas. Diversos métodos de otimização foram propostos ao longo dos anos, sendo que a otimização em tempo real (RTO) é a solução mais consolidada industrialmente, enquanto que o self-optimizing control (SOC) surge como uma alternativa simplificada, com um menor custo de implantação em relação a esse. Neste trabalho são estudados diversos aspectos da metodologia de SOC, iniciando pela análise do impacto do ponto de operação para o desenvolvimento de estruturas de controle auto-otimizáveis. São propostas modificações na formulação do problema de otimização de SOC de modo que as variáveis controladas sejam determinadas no mesmo problema de otimização em que é escolhido o ponto de operação, permitindo a redução da perda do processo. De forma a analisar a influência da dinâmica nos resultados obtidos, é realizado um estudo comparativo da perda gerada no processo ao longo da operação para as estruturas de otimização baseadas em RTO e em SOC. Com base nos resultados obtidos para uma unidade didática, mostra-se que o comportamento dinâmico do distúrbio possui grande influência na escolha da técnica de otimização, quebrando a ideia de que o RTO é um limite superior do SOC. A aplicação industrial das técnicas clássicas de SOC é validada em uma unidade de separação de propeno, baseada em uma unidade real em operação. A partir da modelagem do processo em simulador comercial, foram geradas as variáveis controladas que permitam uma perda aceitável para a unidade, comprovando a viabilidade de implantação da metodologia em unidades reais. / Process optimization has become a fundamental tool for increasing chemical plants profit. Several optimization methods have been proposed over the years, and real-time optimization (RTO) is the most consolidated solution industrially while self-optimizing control (SOC) appears as a simplified alternative with a lower implementation cost. In this work several aspects of SOC methodology are studied, starting from the analysis of the impact of operating point in the development of self-optimizing control structures. Improvements are proposed in SOC optimization problem formulation where controlled variables are determined in the same optimization problem that operating point, thus reducing significantly process loss. In order to analyze the influence of dynamics on the results, a comparative study is accomplished comparing the loss generated in the process throughout the operation for optimization structures based on RTO and SOC. With the results generated for a toy unit, it is shown that the disturbance dynamic behavior has a great influence on choosing the optimization technique, breaking the idea that RTO is an upper limit of SOC. The industrial application of classical SOC techniques is tested on a propylene separation unit, really operating nowadays. The process was modelled in a commercial simulator and with this model it was generated the best set of controlled variables, based on SOC, that achieve an acceptable loss for the unit, showing that the methodology can be applied in in real units.

A otimização de processos vem se tornando uma ferramenta fundamental para o aumento da lucratividade das plantas químicas. Diversos métodos de otimização foram propostos ao longo dos anos, sendo que a otimização em tempo real (RTO) é a solução mais consolidada industrialmente, enquanto que o self-optimizing control (SOC) surge como uma alternativa simplificada, com um menor custo de implantação em relação a esse. Neste trabalho são estudados diversos aspectos da metodologia de SOC, iniciando pela análise do impacto do ponto de operação para o desenvolvimento de estruturas de controle auto-otimizáveis. São propostas modificações na formulação do problema de otimização de SOC de modo que as variáveis controladas sejam determinadas no mesmo problema de otimização em que é escolhido o ponto de operação, permitindo a redução da perda do processo. De forma a analisar a influência da dinâmica nos resultados obtidos, é realizado um estudo comparativo da perda gerada no processo ao longo da operação para as estruturas de otimização baseadas em RTO e em SOC. Com base nos resultados obtidos para uma unidade didática, mostra-se que o comportamento dinâmico do distúrbio possui grande influência na escolha da técnica de otimização, quebrando a ideia de que o RTO é um limite superior do SOC. A aplicação industrial das técnicas clássicas de SOC é validada em uma unidade de separação de propeno, baseada em uma unidade real em operação. A partir da modelagem do processo em simulador comercial, foram geradas as variáveis controladas que permitam uma perda aceitável para a unidade, comprovando a viabilidade de implantação da metodologia em unidades reais. / Process optimization has become a fundamental tool for increasing chemical plants profit. Several optimization methods have been proposed over the years, and real-time optimization (RTO) is the most consolidated solution industrially while self-optimizing control (SOC) appears as a simplified alternative with a lower implementation cost. In this work several aspects of SOC methodology are studied, starting from the analysis of the impact of operating point in the development of self-optimizing control structures. Improvements are proposed in SOC optimization problem formulation where controlled variables are determined in the same optimization problem that operating point, thus reducing significantly process loss. In order to analyze the influence of dynamics on the results, a comparative study is accomplished comparing the loss generated in the process throughout the operation for optimization structures based on RTO and SOC. With the results generated for a toy unit, it is shown that the disturbance dynamic behavior has a great influence on choosing the optimization technique, breaking the idea that RTO is an upper limit of SOC. The industrial application of classical SOC techniques is tested on a propylene separation unit, really operating nowadays. The process was modelled in a commercial simulator and with this model it was generated the best set of controlled variables, based on SOC, that achieve an acceptable loss for the unit, showing that the methodology can be applied in in real units.

A otimização de processos vem se tornando uma ferramenta fundamental para o aumento da lucratividade das plantas químicas. Diversos métodos de otimização foram propostos ao longo dos anos, sendo que a otimização em tempo real (RTO) é a solução mais consolidada industrialmente, enquanto que o self-optimizing control (SOC) surge como uma alternativa simplificada, com um menor custo de implantação em relação a esse. Neste trabalho são estudados diversos aspectos da metodologia de SOC, iniciando pela análise do impacto do ponto de operação para o desenvolvimento de estruturas de controle auto-otimizáveis. São propostas modificações na formulação do problema de otimização de SOC de modo que as variáveis controladas sejam determinadas no mesmo problema de otimização em que é escolhido o ponto de operação, permitindo a redução da perda do processo. De forma a analisar a influência da dinâmica nos resultados obtidos, é realizado um estudo comparativo da perda gerada no processo ao longo da operação para as estruturas de otimização baseadas em RTO e em SOC. Com base nos resultados obtidos para uma unidade didática, mostra-se que o comportamento dinâmico do distúrbio possui grande influência na escolha da técnica de otimização, quebrando a ideia de que o RTO é um limite superior do SOC. A aplicação industrial das técnicas clássicas de SOC é validada em uma unidade de separação de propeno, baseada em uma unidade real em operação. A partir da modelagem do processo em simulador comercial, foram geradas as variáveis controladas que permitam uma perda aceitável para a unidade, comprovando a viabilidade de implantação da metodologia em unidades reais. / Process optimization has become a fundamental tool for increasing chemical plants profit. Several optimization methods have been proposed over the years, and real-time optimization (RTO) is the most consolidated solution industrially while self-optimizing control (SOC) appears as a simplified alternative with a lower implementation cost. In this work several aspects of SOC methodology are studied, starting from the analysis of the impact of operating point in the development of self-optimizing control structures. Improvements are proposed in SOC optimization problem formulation where controlled variables are determined in the same optimization problem that operating point, thus reducing significantly process loss. In order to analyze the influence of dynamics on the results, a comparative study is accomplished comparing the loss generated in the process throughout the operation for optimization structures based on RTO and SOC. With the results generated for a toy unit, it is shown that the disturbance dynamic behavior has a great influence on choosing the optimization technique, breaking the idea that RTO is an upper limit of SOC. The industrial application of classical SOC techniques is tested on a propylene separation unit, really operating nowadays. The process was modelled in a commercial simulator and with this model it was generated the best set of controlled variables, based on SOC, that achieve an acceptable loss for the unit, showing that the methodology can be applied in in real units.