Este estudo mostra o desenvolvimento de um controlador da classe MPC Model Predictive Control, ou controle preditivo com modelo, para ser utilizado no reator de amônia da Unidade de Fertilizantes Nitrogenados da Bahia FAFEN-BA, da PETROBRAS, localizada em Camaçari/BA. A estratégia de controle visa manter as temperaturas de saída de cada um dos leitos catalíticos do reator dentro de limites adequados através da manipulação das válvulas de controle instaladas na corrente de alimentação do equipamento. O controlador escolhido foi de horizonte de predição infinito com faixas nas variáveis controladas. Adicionalmente, o controlador contém, em uma única camada, um componente de otimização econômica com o objetivo de maximizar o teor de amônia na saída do reator. A função econômica que dá a direção de otimização consiste em um modelo rigoroso de estado estacionário do reator capaz de calcular a fração molar de amônia na saída do equipamento quando são conhecidas as condições da corrente de alimentação e o valor das variáveis manipuladas do controlador. Os resultados das simulações mostraram que o controlador proposto tem bom desempenho, tanto sob o aspecto de controle, no sentido de controlar o sistema quando este sofre perturbações, quanto sob a ótica de otimização econômica, maximizando a conversão de reagentes em amônia sempre que existem graus de liberdade disponíveis no sistema. Foi verificado que a consideração de um MPC de horizonte de predição infinito elimina a necessidade de considerar o gradiente reduzido da função econômica na função objetivo do controlador. Uma sintonia adequada do controlador permite que se considere o gradiente completo da função econômica sem que haja desvio permanente, ou offset, nas variáveis controladas mesmo quando o ponto ótimo de operação se encontra além da faixa de controle. / This study shows the development of a Model Predictive Control (MPC) to the ammonia reactor of PETROBRAS nitrogen fertilizers unit FAFEN-BA that is located in Camaçari/BA, Brazil. The main goal of the control strategy is to keep the temperature at the outlet of the catalyst beds inside adequate ranges by manipulating the feed flow rates to the reactor beds. It has been chosen an infinite horizon controller with control zones and an economic objective. The control and economic optimization are performed in a single layer structure where the objective is to maximize the ammonia content in the reactor outlet stream. The economic function which provides the optimization direction is based on a steady state rigorous model of the reactor that evaluates the ammonia molar fraction at the outlet stream assuming that the feed stream conditions and the manipulated variables are known. The proposed controller shows satisfactory performance in simulations either controlling the system when it faces external disturbances or optimizing the economic goal by increasing the ammonia conversion when degrees of freedom are available. It is shown that the adoption of the infinite horizon MPC eliminates the need to consider the reduced gradient of the economic function in the cost function of the controller. The proper tuning of the controller allows the consideration of the full gradient of economic function without producing offset in the controlled outputs even when the optimum operating point lays outside the control zones.

Este estudo mostra o desenvolvimento de um controlador da classe MPC Model Predictive Control, ou controle preditivo com modelo, para ser utilizado no reator de amônia da Unidade de Fertilizantes Nitrogenados da Bahia FAFEN-BA, da PETROBRAS, localizada em Camaçari/BA. A estratégia de controle visa manter as temperaturas de saída de cada um dos leitos catalíticos do reator dentro de limites adequados através da manipulação das válvulas de controle instaladas na corrente de alimentação do equipamento. O controlador escolhido foi de horizonte de predição infinito com faixas nas variáveis controladas. Adicionalmente, o controlador contém, em uma única camada, um componente de otimização econômica com o objetivo de maximizar o teor de amônia na saída do reator. A função econômica que dá a direção de otimização consiste em um modelo rigoroso de estado estacionário do reator capaz de calcular a fração molar de amônia na saída do equipamento quando são conhecidas as condições da corrente de alimentação e o valor das variáveis manipuladas do controlador. Os resultados das simulações mostraram que o controlador proposto tem bom desempenho, tanto sob o aspecto de controle, no sentido de controlar o sistema quando este sofre perturbações, quanto sob a ótica de otimização econômica, maximizando a conversão de reagentes em amônia sempre que existem graus de liberdade disponíveis no sistema. Foi verificado que a consideração de um MPC de horizonte de predição infinito elimina a necessidade de considerar o gradiente reduzido da função econômica na função objetivo do controlador. Uma sintonia adequada do controlador permite que se considere o gradiente completo da função econômica sem que haja desvio permanente, ou offset, nas variáveis controladas mesmo quando o ponto ótimo de operação se encontra além da faixa de controle. / This study shows the development of a Model Predictive Control (MPC) to the ammonia reactor of PETROBRAS nitrogen fertilizers unit FAFEN-BA that is located in Camaçari/BA, Brazil. The main goal of the control strategy is to keep the temperature at the outlet of the catalyst beds inside adequate ranges by manipulating the feed flow rates to the reactor beds. It has been chosen an infinite horizon controller with control zones and an economic objective. The control and economic optimization are performed in a single layer structure where the objective is to maximize the ammonia content in the reactor outlet stream. The economic function which provides the optimization direction is based on a steady state rigorous model of the reactor that evaluates the ammonia molar fraction at the outlet stream assuming that the feed stream conditions and the manipulated variables are known. The proposed controller shows satisfactory performance in simulations either controlling the system when it faces external disturbances or optimizing the economic goal by increasing the ammonia conversion when degrees of freedom are available. It is shown that the adoption of the infinite horizon MPC eliminates the need to consider the reduced gradient of the economic function in the cost function of the controller. The proper tuning of the controller allows the consideration of the full gradient of economic function without producing offset in the controlled outputs even when the optimum operating point lays outside the control zones.

Controle preditivo baseado em modelo (MPC) recebeu ampla aceitação na indústria química nos últimos 30 anos. O funcionamento básico dessa técnica é a utilização de um modelo para calcular o comportamento de uma planta em função das entradas que ela receberia nos próximos instantes. Define-se um objetivo, cuja principal contribuição é dada por uma medida da distância entre a condição predita da planta e um valor desejado previamente estipulado. Esse objetivo pode incluir ainda, por exemplo, penalizações sobre o esforço de controle necessário para levar a planta a uma condição mais próxima do desejável. São incorporadas restrições como limites físicos da planta e dos atuadores e formula-se um problema de otimização, buscando o ponto ótimo dessa função objetivo e respeitando as restrições. Neste trabalho é abordado o problema de controle preditivo baseado em modelo para sistemas que apresentem integradores e/ou tempos mortos. Estes elementos tornam mais difícil o controle de processos baseado apenas em técnicas clássicas. Apresenta-se aqui um modelo em espaço de estados que permite a representação dessas dinâmicas de modo suficientemente preciso. A formulação de modelo apresentada permite ainda a incorporação de informações sobre distúrbios medidos. É feita uma demonstração da estabilidade desse controlador quando o modelo por ele utilizado é idêntico ao comportamento real da planta. Numa aplicação real do controlador proposto, seria necessário estimar os estados da planta a partir das medidas das saídas. Em geral, utiliza-se um Filtro de Kalman para realizar esta tarefa. São estudados aqui os efeitos que a presença desse filtro teria sobre o desempenho do sistema em malha fechada. É proposto um observador baseado numa mudança heurística feita sobre o Filtro de Kalman e que permite, em certos casos, uma melhoria de desempenho. São apresentados os resultados de simulações de uma planta de óxido de etileno com o intuito de ilustrar a atuação do controlador estável desenvolvido e do observador proposto. / Model Predictive Control (MPC) has gained wide acceptance in chemical industry in the last 30 years. The basic principle of this technique is to use a model to calculate plants future behavior based on the inputs it would receive in the next sampling periods. It must be set an objective, mainly composed of some measure of the distance between plants predicted state and a previously specified condition. Objective value may also include, for example, penalty on control effort necessary to drive the plant closer to the desired state. It is possible to include constraints, such as physical limits of the plant or of the actuators and therefore to pose an optimization problem, searching the best value of the objective function that satisfies all constraints. This work addresses the problem of MPC applied to integrating systems and/or processes with dead-time. These kinds of plants are often difficult to control using only classical techniques. It is presented here a state space model to represent both cases accurately. Measured disturbances may also be incorporated to the model. Finally, it is shown that the proposed controller is stable when its internal model represents exactly plants dynamics. In any real application of this controller, it would be necessary to estimate plants states from outputs measures. In general, Kalman Filter solves this problem. It is studied in this work the effects caused by filters inclusion on closed loop performance. A new observer is proposed, based on a heuristic improvement over Kalman Filter which induces, for some systems, improved performance. Numerical simulation has been performed over a model of an ethylene oxide plant, illustrating the use of this stable controller and the proposed observer.

Controle preditivo baseado em modelo (MPC) recebeu ampla aceitação na indústria química nos últimos 30 anos. O funcionamento básico dessa técnica é a utilização de um modelo para calcular o comportamento de uma planta em função das entradas que ela receberia nos próximos instantes. Define-se um objetivo, cuja principal contribuição é dada por uma medida da distância entre a condição predita da planta e um valor desejado previamente estipulado. Esse objetivo pode incluir ainda, por exemplo, penalizações sobre o esforço de controle necessário para levar a planta a uma condição mais próxima do desejável. São incorporadas restrições como limites físicos da planta e dos atuadores e formula-se um problema de otimização, buscando o ponto ótimo dessa função objetivo e respeitando as restrições. Neste trabalho é abordado o problema de controle preditivo baseado em modelo para sistemas que apresentem integradores e/ou tempos mortos. Estes elementos tornam mais difícil o controle de processos baseado apenas em técnicas clássicas. Apresenta-se aqui um modelo em espaço de estados que permite a representação dessas dinâmicas de modo suficientemente preciso. A formulação de modelo apresentada permite ainda a incorporação de informações sobre distúrbios medidos. É feita uma demonstração da estabilidade desse controlador quando o modelo por ele utilizado é idêntico ao comportamento real da planta. Numa aplicação real do controlador proposto, seria necessário estimar os estados da planta a partir das medidas das saídas. Em geral, utiliza-se um Filtro de Kalman para realizar esta tarefa. São estudados aqui os efeitos que a presença desse filtro teria sobre o desempenho do sistema em malha fechada. É proposto um observador baseado numa mudança heurística feita sobre o Filtro de Kalman e que permite, em certos casos, uma melhoria de desempenho. São apresentados os resultados de simulações de uma planta de óxido de etileno com o intuito de ilustrar a atuação do controlador estável desenvolvido e do observador proposto. / Model Predictive Control (MPC) has gained wide acceptance in chemical industry in the last 30 years. The basic principle of this technique is to use a model to calculate plants future behavior based on the inputs it would receive in the next sampling periods. It must be set an objective, mainly composed of some measure of the distance between plants predicted state and a previously specified condition. Objective value may also include, for example, penalty on control effort necessary to drive the plant closer to the desired state. It is possible to include constraints, such as physical limits of the plant or of the actuators and therefore to pose an optimization problem, searching the best value of the objective function that satisfies all constraints. This work addresses the problem of MPC applied to integrating systems and/or processes with dead-time. These kinds of plants are often difficult to control using only classical techniques. It is presented here a state space model to represent both cases accurately. Measured disturbances may also be incorporated to the model. Finally, it is shown that the proposed controller is stable when its internal model represents exactly plants dynamics. In any real application of this controller, it would be necessary to estimate plants states from outputs measures. In general, Kalman Filter solves this problem. It is studied in this work the effects caused by filters inclusion on closed loop performance. A new observer is proposed, based on a heuristic improvement over Kalman Filter which induces, for some systems, improved performance. Numerical simulation has been performed over a model of an ethylene oxide plant, illustrating the use of this stable controller and the proposed observer.