Engenheiros têm introduzido um melhor suporte para procedimentos de monitoramento de condições complexas através da aplicação de sistemas descentralizados inteligentes usando uma variedade de técnicas de inteligência artificial. Agora é largamente reconhecido que estes problemas decorrentes da complexidade funcional do monitoramento de condições podem ser resolvidos com arquiteturas que contenham muitos módulos distribuídos e inteligentes, que interajam dinamicamente, os quais são chamados de agentes inteligentes. A tecnologia baseada em agentes tem gerado muita agitação nos últimos anos por causa da promessa de ser um novo paradigma na hora de definir os conceitos para modelar e implementar sistemas de controle. O objetivo do presente estudo é implantar esta tecnologia no controle de uma caldeira de recuperação com a finalidade de gerenciar e integrar produção, qualidade e segurança no processo. A caldeira de recuperação tem dois objetivos bem definidos, cada um com suas restrições operacionais: (1) geração de vapor vivo a ser utilizado no processo, e, (2) redução de reagentes inorgânicos para recuperar sulfeto e carbonato de sódio, necessários no ciclo do processo de fabricação de celulose. Cada um destes objetivos é um sistema com funções independentes dentro da caldeira, mas que, no entanto tem seus desempenhos interligados entre si através das variáveis comuns existentes no processo. Esta é exatamente a definição de um sistema agente, ou melhor, de um Sistema Multi-Agente (SMA), no qual não existe uma otimização e sim a busca de uma solução possível. O modelo dinâmico da Caldeira foi simulado em Matlab(TM) Simulink(TM) baseado no modelo matemático da caldeira de recuperação de licor negro B&W (Babcock&Wilcox). O SMA foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação JAVA e a plataforma de agentes JADE. / Engineers have been introducing better support for procedures of monitoring complex conditions through the application of intelligent decentralized systems, implementing a variety of artificial intelligent techniques. Nowadays it is vastly known that these problems that are consequence of the functional complexity of monitoring conditioning can be solved trough architectures, built by many intelligent distributed modules, which interact dynamically, known as intelligent agents. Technology based on agents have been creating excitement over the last years because of its promise of being a new paradigm that can be used to define modeling and implementing concepts for control systems. The goal of this thesis is to implement this new technology on controlling a recovery boiler, aiming to manage and integrate production, quality and security to the process. The operation of the recovery boiler has two well defined objectives, each one with its operational constraints: (1) steam production, an important asset in the pulp and paper process, and, (2) reduction of inorganic reagents to recover sulfate and sodium carbonates, the necessary chemicals in the Kraft pulp production. Each one of these functions, is an independent system inside the recovery boiler, however they have their performances connected to each other by common variables present in the process. This is exactly the definition of an agent system, in other words, a definition of a Multi-Agent System (MAS), for which there is not an optimization, but the search for the best possible outcome. The recovery boiler dynamic model was simulated using Matlab(TM) Simulink(TM) based on the mathematic model of B&W (Babcock&Wilcox) recovery boiler of black liquor. The MAS was implemented using JAVA(TM) programming language and JADE(TM) agent platform.

Engenheiros têm introduzido um melhor suporte para procedimentos de monitoramento de condições complexas através da aplicação de sistemas descentralizados inteligentes usando uma variedade de técnicas de inteligência artificial. Agora é largamente reconhecido que estes problemas decorrentes da complexidade funcional do monitoramento de condições podem ser resolvidos com arquiteturas que contenham muitos módulos distribuídos e inteligentes, que interajam dinamicamente, os quais são chamados de agentes inteligentes. A tecnologia baseada em agentes tem gerado muita agitação nos últimos anos por causa da promessa de ser um novo paradigma na hora de definir os conceitos para modelar e implementar sistemas de controle. O objetivo do presente estudo é implantar esta tecnologia no controle de uma caldeira de recuperação com a finalidade de gerenciar e integrar produção, qualidade e segurança no processo. A caldeira de recuperação tem dois objetivos bem definidos, cada um com suas restrições operacionais: (1) geração de vapor vivo a ser utilizado no processo, e, (2) redução de reagentes inorgânicos para recuperar sulfeto e carbonato de sódio, necessários no ciclo do processo de fabricação de celulose. Cada um destes objetivos é um sistema com funções independentes dentro da caldeira, mas que, no entanto tem seus desempenhos interligados entre si através das variáveis comuns existentes no processo. Esta é exatamente a definição de um sistema agente, ou melhor, de um Sistema Multi-Agente (SMA), no qual não existe uma otimização e sim a busca de uma solução possível. O modelo dinâmico da Caldeira foi simulado em Matlab(TM) Simulink(TM) baseado no modelo matemático da caldeira de recuperação de licor negro B&W (Babcock&Wilcox). O SMA foi desenvolvido utilizando a linguagem de programação JAVA e a plataforma de agentes JADE. / Engineers have been introducing better support for procedures of monitoring complex conditions through the application of intelligent decentralized systems, implementing a variety of artificial intelligent techniques. Nowadays it is vastly known that these problems that are consequence of the functional complexity of monitoring conditioning can be solved trough architectures, built by many intelligent distributed modules, which interact dynamically, known as intelligent agents. Technology based on agents have been creating excitement over the last years because of its promise of being a new paradigm that can be used to define modeling and implementing concepts for control systems. The goal of this thesis is to implement this new technology on controlling a recovery boiler, aiming to manage and integrate production, quality and security to the process. The operation of the recovery boiler has two well defined objectives, each one with its operational constraints: (1) steam production, an important asset in the pulp and paper process, and, (2) reduction of inorganic reagents to recover sulfate and sodium carbonates, the necessary chemicals in the Kraft pulp production. Each one of these functions, is an independent system inside the recovery boiler, however they have their performances connected to each other by common variables present in the process. This is exactly the definition of an agent system, in other words, a definition of a Multi-Agent System (MAS), for which there is not an optimization, but the search for the best possible outcome. The recovery boiler dynamic model was simulated using Matlab(TM) Simulink(TM) based on the mathematic model of B&W (Babcock&Wilcox) recovery boiler of black liquor. The MAS was implemented using JAVA(TM) programming language and JADE(TM) agent platform.

O desafio para a área de monitoramento de processos, em indústrias químicas, ainda é a etapa de detecção, com a necessidade de desenvolvimento de sistemas confiáveis. Pode-se resumir que um sistema é confiável, ao ser capaz de detectar as situações anormais, de modo precoce, e, ao mesmo tempo, de minimizar a geração de alarmes falsos. Ao se ter um sistema confiável, pode-se empregá-lo para auxiliar o operador, de fábricas, no processo de tomada de decisões. O objetivo deste estudo é apresentar uma metodologia, baseada na técnica, modelo oculto de Markov (HMM, acrônimo de ?Hidden Markov Model?), para se detectar situações anormais em caldeiras de recuperação química. As aplicações de maior sucesso de HMM são na área de reconhecimento de fala. Pode-se citar como aspectos positivos: o raciocínio probabilístico, a modelagem explícita, e a identificação a partir de dados históricos. Fez-se duas aplicações. O primeiro estudo de caso é no ?benchmark? de um sistema de evaporação múltiplo efeito de uma fábrica de produção de açúcar. Identificou-se um HMM, característico de operação normal, para se detectar cinco situações anormais no atuador responsável por regular o fluxo de xarope de açúcar para o primeiro evaporador. A detecção, para as três situações abruptas, é imediata, uma vez que o HMM foi capaz de detectar alterações, abruptas, no sinal da variável monitorada. Em relação às duas situações incipientes, foi possível detectá-las ainda em estágio inicial; ao ser o valor de f (vetor responsável por representar a intensidade de um evento anormal, com o tempo), no instante da detecção, próximo a zero, igual a 2,8% e 2,1%, respectivamente. O segundo estudo de caso é em uma caldeira de recuperação química, de uma fábrica de produção de celulose, no Brasil. O objetivo é monitorar o acúmulo de depósitos de cinzas sobre os equipamentos da sessão de transferência de calor convectivo, através de medições de perda de carga. Este é um dos principais desafios para se aumentar a eficiência operacional deste equipamento. Após a identificação de um HMM característico de perda de carga alta, pôde-se verificar a sua capacidade de informar o estado atual e, por consequência, a tendência do sistema, de modo similar à um preditor. Pôde-se demonstrar também a utilidade de se definir limites de controle, com o objetivo de se ter a informação sobre a distância entre o estado atual e os níveis de alarme de perda de carga. / The greatest challenge faced by the area of process monitoring in chemical industries still resides in the fault detection task, which aims at developing reliable systems. One may say that a system is reliable if it is able to perform early fault detection and, at the same time, to reduce the generation of false alarms. Once there is a reliable system available, it can be employed to help operators, in factories, in the decisionmaking process. The aim of this study is presenting a methodology, based on the Hidden Markov Model (HMM) technique, suggesting its use in the detection of abnormal situations in chemical recovery boilers. The most successful applications of HMM are in the area of speech recognition. Some of its advantages are: probabilistic reasoning, explicit modeling and the identification based on process history data. This study discusses two applications. The first one is on a benchmark of a multiple evaporation system in a sugar factory. A HMM representative of the normal operation was identified, in order to detect five abnormal situations at the actuator responsible for controlling the syrup flow to the first evaporator. The detection result for the three abrupt situations was immediate, since the HMM was capable of detecting the statistical changes on the signal of the monitored variable as soon as they occurred. Regarding to the two incipient situations, the detection was done at an early stage. For both events, the value of vector f (responsible for representing the strength of an abnormal event over time), at the time it occurred, was near zero, equal to 2.8 and 2.1%, respectively. The second case study deals with the application of HMM in a chemical recovery boiler, belonging to a cellulose mill, in Brazil. The aim is monitoring the accumulation of ash deposits over the equipments of the convective heat transfer section, through pressure drop measures. This is one of the main challenges to be overcome nowadays, bearing in mind the interest that exists in increasing the operational efficiency of this equipment. Initially, a HMM for high values of pressure drop was identified. With this model, it was possible to check its capacity to inform the current state, and consequently, the tendency of the system (similarly as a predictor). It was also possible to show the utility of defining control limits, in order to inform the operator the relative distance between the current state of the system and the alarm levels of pressure drop.

O desafio para a área de monitoramento de processos, em indústrias químicas, ainda é a etapa de detecção, com a necessidade de desenvolvimento de sistemas confiáveis. Pode-se resumir que um sistema é confiável, ao ser capaz de detectar as situações anormais, de modo precoce, e, ao mesmo tempo, de minimizar a geração de alarmes falsos. Ao se ter um sistema confiável, pode-se empregá-lo para auxiliar o operador, de fábricas, no processo de tomada de decisões. O objetivo deste estudo é apresentar uma metodologia, baseada na técnica, modelo oculto de Markov (HMM, acrônimo de ?Hidden Markov Model?), para se detectar situações anormais em caldeiras de recuperação química. As aplicações de maior sucesso de HMM são na área de reconhecimento de fala. Pode-se citar como aspectos positivos: o raciocínio probabilístico, a modelagem explícita, e a identificação a partir de dados históricos. Fez-se duas aplicações. O primeiro estudo de caso é no ?benchmark? de um sistema de evaporação múltiplo efeito de uma fábrica de produção de açúcar. Identificou-se um HMM, característico de operação normal, para se detectar cinco situações anormais no atuador responsável por regular o fluxo de xarope de açúcar para o primeiro evaporador. A detecção, para as três situações abruptas, é imediata, uma vez que o HMM foi capaz de detectar alterações, abruptas, no sinal da variável monitorada. Em relação às duas situações incipientes, foi possível detectá-las ainda em estágio inicial; ao ser o valor de f (vetor responsável por representar a intensidade de um evento anormal, com o tempo), no instante da detecção, próximo a zero, igual a 2,8% e 2,1%, respectivamente. O segundo estudo de caso é em uma caldeira de recuperação química, de uma fábrica de produção de celulose, no Brasil. O objetivo é monitorar o acúmulo de depósitos de cinzas sobre os equipamentos da sessão de transferência de calor convectivo, através de medições de perda de carga. Este é um dos principais desafios para se aumentar a eficiência operacional deste equipamento. Após a identificação de um HMM característico de perda de carga alta, pôde-se verificar a sua capacidade de informar o estado atual e, por consequência, a tendência do sistema, de modo similar à um preditor. Pôde-se demonstrar também a utilidade de se definir limites de controle, com o objetivo de se ter a informação sobre a distância entre o estado atual e os níveis de alarme de perda de carga. / The greatest challenge faced by the area of process monitoring in chemical industries still resides in the fault detection task, which aims at developing reliable systems. One may say that a system is reliable if it is able to perform early fault detection and, at the same time, to reduce the generation of false alarms. Once there is a reliable system available, it can be employed to help operators, in factories, in the decisionmaking process. The aim of this study is presenting a methodology, based on the Hidden Markov Model (HMM) technique, suggesting its use in the detection of abnormal situations in chemical recovery boilers. The most successful applications of HMM are in the area of speech recognition. Some of its advantages are: probabilistic reasoning, explicit modeling and the identification based on process history data. This study discusses two applications. The first one is on a benchmark of a multiple evaporation system in a sugar factory. A HMM representative of the normal operation was identified, in order to detect five abnormal situations at the actuator responsible for controlling the syrup flow to the first evaporator. The detection result for the three abrupt situations was immediate, since the HMM was capable of detecting the statistical changes on the signal of the monitored variable as soon as they occurred. Regarding to the two incipient situations, the detection was done at an early stage. For both events, the value of vector f (responsible for representing the strength of an abnormal event over time), at the time it occurred, was near zero, equal to 2.8 and 2.1%, respectively. The second case study deals with the application of HMM in a chemical recovery boiler, belonging to a cellulose mill, in Brazil. The aim is monitoring the accumulation of ash deposits over the equipments of the convective heat transfer section, through pressure drop measures. This is one of the main challenges to be overcome nowadays, bearing in mind the interest that exists in increasing the operational efficiency of this equipment. Initially, a HMM for high values of pressure drop was identified. With this model, it was possible to check its capacity to inform the current state, and consequently, the tendency of the system (similarly as a predictor). It was also possible to show the utility of defining control limits, in order to inform the operator the relative distance between the current state of the system and the alarm levels of pressure drop.