A Exploração e Produção de petróleo e gás é de suma importância para economia brasileira e mundial sendo fundamental o entendimento dos comportamentos do sistema produtivo para o aumento na produção. Neste entendimento, a problemática relacionado ao fluxo intermitente chamado de golfada, tem um comportamento tipicamente cíclico que pode causar oscilações de pressão problemáticas à produção, à vida útil e à segurança de sistemas de produção offshore. Através do desenvolvimento de um modelo simplificado para reprodução das golfadas, o presente trabalho propõe a aplicação de um Controlador Preditivo Não Linear (NMPC) para a atenuação do regime de golfada em sistemas de elevação de petróleo por Gas-Lift. Resultado de uma revisão dos modelos simplificados e dos métodos de controle de golfadas, é apresentado neste trabalho um novo modelo caixa cinza de produção de petróleo de sistemas tipicamente profundos e ultra profundos para exploração dos potenciais do algoritmo NMPC chamado Linearização ao Longo da Trajetória (Duraiski et al., 2002). Para a aplicação do modelo, um método de estimação dos parâmetros do modelo cíclico, com penalização de regiões oscilatórias, é apresentada. Para aplicação do controle uma sistemática de ajuste dos parâmetros do controlador é proposta, baseada nas características do ciclo limite da golfada O modelo apresentado é validado para dados do modelo rigoroso OLGA e é extrapolado para diversas regiões de operação demonstrando o potencial de estudos não-intrusivos da dinâmica e ganhos de um poço, fazendo o uso do novo modelo. Na exploração do controle, o modelo é utilizado num estudo de desempenho servo para controle de pressão de fundo de poço (). Gradualmente, o NMPC é comparado ao controle linear PI, inicialmente numa estrutura monovariável. Enquanto o PI tem sua robustez limitada por regiões de baixo ganho, devido às restrições físicas das válvulas choke, o NMPC trata naturalmente a não-linearidade do sistema, atingindo ganhos de até 9 % na produção de óleo teórica. Num segundo momento, a taxa de injeção de gás de elevação é adicionada ao controlador, numa estrutura multivariável fazendo com que a manipulação da choke diminua 80 % com uma diminuição sensível de ganho teórico da produção em 1,7 %, em relação à estrutura monovariável. Numa análise de aplicabilidade de controle, conclui-se que a estrutura a ser utilizada é dependente do objetivo da aplicação de controle. Se o objetivo é o de eliminar a golfada, o controlador linear mostrou mais eficaz. Se o objetivo é aumentar a produção o NMPC na forma monovariável alcança resultados semelhante ao PI, mas de forma mais robusta em relação às não linearidades. Entretanto a taxa de utilização da choke aumenta. Ainda assim, se isto for um empecilho para uma aplicação real, a incorporação da multivariabilidade do controlador NMPC faz com que a taxa de utilização seja distribuída entre as variáveis manipuladas, amenizando o uso excessivo da choke , com uma sensível perda de ganho teórico. / The Exploration and Production of oil and gas is of paramount importance to the Brazilian and world economy, being fundamental the understanding of the behaviors of the productive system for the increase in production. In this understanding, the problem related to the intermittent flow called slugging has a typically cyclic behavior that can cause pressure oscillations problematic to the production, the useful life and the safety of offshore production systems. The present work proposes the application of a Non-linear Predictive Controller (NMPC) for the attenuation of the slug in Gas-lift systems. As a result of a review of the simplified models and the methods of control of slugging, a new gray box model of petroleum production from typically deep and ultra deep systems is presented for the exploration of the potentials of the NMPC algorithm called Local Linearization Trajetory (Duraiski et al., 2002). For the model application, a method of parameter estimation of the cyclic model with oscillatory regions penalty is presented. For control application a systematic adjustment of the controller parameters is proposed, based on the characteristics of the slug The model presented is validated for data from the rigorous OLGA model and is extrapolated to several regions of operation demonstrating the potential of non-intrusive studies of the dynamics and gains of a well using the new model. In the control exploration, the model is used in a servo performance study for well bottom pressure control (). Gradually, the NMPC is compared to the linear control PI, initially in a monovariable structure. While the PI has its robustness limited by low gain regions due to the physical constraints of choke valves, NMPC naturally addresses system nonlinearity, achieving gains of up to 9 % in theoretical oil production. In a second moment, the rate of injection of elevation gas is added to the controller in a multivariate structure causing the choke manipulation to decrease 80 % with a sensible decrease of the theoretical oil production gain by 1.7 % in relation to the monovariable structure . In an control applicability analysis, it is concluded that the structure to be used is dependent on the purpose of the control application. If the goal is to eliminate the slugging, the linear controller proved more effective. If the objective is to increase production the NMPC in the monovariable form achieves results similar to the PI, but in a more robust way in relation to the nonlinearities. However, the rate of choke use increases. If this is an obstacle to a real application, the incorporation of the multivariate NMPC controller causes the utilization rate to be distributed among the manipulated variables, reducing the excessive use of the choke, with a sensible loss of theoretical gain.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

O controlador PID é o algoritmo de controle mais difundido nas unidades industriais em todo o mundo. Além de estar disponível em praticamente todas as plataformas de controle comerciais, ele é um algoritmo robusto, de fácil entendimento, e capaz de prover performance satisfatória para uma grande variedade de processos industriais. No entanto, seu desempenho para a grande maioria dos casos está muito aquém do esperado. Estimativas mostram que apenas 20% das malhas de controle industriais estejam funcionando de forma adequada, diminuindo a variabilidade do processo. Assim, devido a necessidade de melhorar o desempenho das malhas de controle industriais, foi desenvolvida uma metodologia complexa, porém intuitiva, através da qual é possível sintetizar controladores do tipo PID de qualquer parametrização, baseada em um problema de otimização no domínio da freqüência, que minimiza a diferença entre a resposta do sistema em malha fechada frente à uma variação do tipo degrau unitário, e uma resposta específica desejada, representada pela função desempenho alcançável (FDA). Diversas alternativas foram propostas para automatizar todo o procedimento e facilitar a sua utilização, porém foi deixado um grau de liberdade para o usuário alterar o nível de desempenho desejado, através da variação de um único parâmetro que indica a velocidade da resposta da FDA. Adicionalmente, foi feita uma série de recomendações sobre como variar o nível de desempenho desejado, respeitando as restrições inerentes do processo e os limites de estabilidade para diferentes tipos de casos. Para processos mais complexos, onde o comportamento dinâmico não é representado de forma satisfatória por um único modelo nominal, foi desenvolvida uma metodologia alternativa, adequada para um sistema multi-modelos, caracterizado por um conjunto de modelos lineares representativos de diferentes pontos de operação. Esta metodologia é uma extensão da original, porém, com a resolução de um problema de otimização multiobjetivo com formulação do tipo minmax, onde minimiza-se o máximo desvio entre a resposta em malha fechada de cada modelo considerado e uma única FDA. Neste tipo de abordagem, é estabelecido um compromisso entre o desempenho atingido em todos os pontos de operação, quando controlado por um único controlador PID. / The PID controller is the most widespread used control algorithm in the industrial plants of the whole world. Besides it is available in practically all commercial control system, it is a robust algorithm, easily understood, able to provide satisfactory performance for a number of industrial processes. Nevertheless, its performance for most of the cases is below than the desired. Estimates show that just 20% of the industrial control loops are found to work well, decreasing the processes variability. Thus, due to the need of improving the performance of the industrial control loops, a complex, but intuitive methodology was developed, by which it is possible to synthesize PID controllers of any parameterization, based on a frequency domain optimization problem, that minimizes the difference between the unit step response of the closed loop system and a desired specific response, represented by the attainable performance function (APF). A lot of alternatives were purposed to turn the whole procedure automatic and simple, however, there is a degree of freedom, by which the practitioner can vary the desired performance level, changing only one parameter, which indicates the APF response speed. In addition, a number of recommendations about how to vary the desired performance level were done, respecting the inherent process constraints and the stability boundaries for different kind of cases. For more complex processes, where the dynamic behavior is not well represented by only one nominal model, an alternative methodology was developed, suitable for a multi-model system, that is specified by a set of linear models, each one representing a different operating point. This methodology is the sequence of the original one, but formulated as a min-max multiobjective optimization problem, where it is minimized the maximum deviation between the closed loop response of each considered model and only one APF. In this kind of approach, it is possible to have a trade-off among the performance reached in all operating points, when controlled by only one PID controller.