In this research, a decision support model for coordinating sustainable product and supply chain design decisions is developed using a multi-stage hierarchical approach. The model evaluates alternate product designs and their corresponding supply chain configurations to identify the best product design and the corresponding supply chain configuration that maximizes the economic, environmental and societal benefits. The model considers a total life-cycle approach and incorporates closed-loop flow among multiple product lifecycles. In the first stage, a mixed integer linear programming model is developed to select for each product design an optimal supply chain configuration that maximizes the profit. In the subsequent stages, the economic, environmental and societal multiple life-cycle analysis models are developed which assess the economic, environment and the societal performance of each product design and its optimal supply chain configuration to identify the best product design with highest sustainability benefits. The decision support model is applied for an example problem to illustrate the procedure for identifying the best sustainable design. Later, the model is applied for a real-time refrigerator case to identify the best refrigerator design that maximizes economic, environmental and societal benefits. Further, sensitivity analysis is performed on the optimization model to study the closed-loop supply chain behavior under various situations. The results indicated that both product and supply chain design criteria significantly influence the performance of the supply chain. The results provided insights into closed-loop supply chain models and their behavior under various situations. Decision support models such as above can help a company identify the best designs that bring highest sustainability benefits, can provide a manager with holistic view and the impact of their design decisions on the supply chain performance and also provide areas for improvement.

abstract: Today's energy market is facing large-scale changes that will affect all market players. Near the top of that list is the rapid deployment of residential solar photovoltaic (PV) systems. Yet that growing trend will be influenced multiple competing interests between various stakeholders, namely the utility, consumers and technology provides. This study provides a series of analyses--utility-side, consumer-side, and combined analyses--to understand and evaluate the effect of increases in residential solar PV market penetration. Three urban regions have been selected as study locations--Chicago, Phoenix, Seattle--with simulated load data and solar insolation data at each locality. Various time-of-use pricing schedules are investigated, and the effect of net metering is evaluated to determine the optimal capacity of solar PV and battery storage in a typical residential home. The net residential load profile is scaled to assess system-wide technical and economic figures of merit for the utility with an emphasis on intraday load profiles, ramp rates and electricity sales with increasing solar PV penetration. The combined analysis evaluates the least-cost solar PV system for the consumer and models the associated system-wide effects on the electric grid. Utility revenue was found to drop by 1.2% for every percent PV penetration increase, net metering on a monthly or annual basis improved the cost-effectiveness of solar PV but not battery storage, the removal of net metering policy and usage of an improved the cost-effectiveness of battery storage and increases in solar PV penetration reduced the system load factor. As expected, Phoenix had the most favorable economic scenario for residential solar PV, primarily due to high solar insolation. The study location--solar insolation and load profile--was also found to affect the time of year at which the largest net negative system load was realized. / Dissertation/Thesis / Masters Thesis Engineering 2014

Real-time optimization (RTO) is a supervisory strategy in the hierarchical industrial process automation architecture in which economically optimal set-point targets are computed for the lower level advanced control system, which is typically model predictive control (MPC). Due to highly volatile market conditions, recent developments have considered transforming the conventional steady-state RTO to dynamic RTO (DRTO) to permit economic optimization during transient operation. Published DRTO literature optimizes plant input trajectories without taking into account the presence of the plant control system, constituting an open-loop DRTO (OL-DRTO) approach. The goal of this research is to develop a design framework for a DRTO system that optimizes process economics based on a closed-loop response prediction. We focus, in particular, on DRTO applied to a continuous process operation regulated under constrained MPC. We follow a two-layer DRTO/MPC configuration due to its close tie to the industrial process automation architecture. We first analyze the effects of optimizing MPC closed-loop response dynamics at the DRTO level. A rigorous DRTO problem structure proposed in this thesis is in the form of a multilevel dynamic optimization problem, as it embeds a sequence of MPC optimization subproblems to be solved in order to generate the closed-loop prediction in the DRTO formulation, denoted here as a closed-loop DRTO (CL-DRTO) strategy. A simultaneous solution approach is applied in which the convex MPC optimization subproblems are replaced by their necessary and sufficient, Karush-Kuhn-Tucker (KKT) optimality conditions, resulting in the reformulation of the original multilevel problem as a single-level mathematical program with complementarity constraints (MPCC) with the complementarities handled using an exact penalty formulation. Performance analysis is carried out, and process conditions under which the CL-DRTO strategy significantly outperforms the traditional open-loop counterpart are identified. The multilevel DRTO problem with a rigorous inclusion of the future MPC calculations significantly increases the size and solution time of the economic optimization problem. Next, we identify and analyze multiple closed-loop approximation techniques, namely, a hybrid formulation, a bilevel programming formulation, and an input clipping formulation applied to an unconstrained MPC algorithm. Performance analysis based on a linear dynamic system shows that the proposed approximation techniques are able to substantially reduce the size and solution time of the rigorous CL-DRTO problem, while largely retaining its original performance. Application to an industrially-based case study of a polystyrene production described by a nonlinear differential-algebraic equation (DAE) system is also presented. Often large-scale industrial systems comprise multi-unit subsystems regulated under multiple local controllers that require systematic coordination between them. Utilization of closed-loop prediction in the CL-DRTO formulation is extended for application as a higher-level, centralized supervisory control strategy for coordination of a distributed MPC system. The advantage of the CL-DRTO coordination formulation is that it naturally considers interaction between the underlying MPC subsystems due to the embedded controller optimization subproblems while optimizing the overall process dynamics. In this case, we take advantage of the bilevel formulation to perform closed-loop prediction in two DRTO coordination schemes, with variations in the coordinator objective function based on dynamic economics and target tracking. Case study simulations demonstrate excellent performance in which the proposed coordination schemes minimize the impact of disturbance propagation originating from the upstream subsystem dynamics, and also reduce the magnitude of constraint violation through appropriate adjustment of the controller set-point trajectories. / Thesis / Doctor of Philosophy (PhD)

Estratégias de otimização em tempo real (RTO: Real Time Optimization) são utilizadas para avaliar e determinar as condições ótimas operacionais de uma planta em estado estacionario, maximizando a produtividade econômica do processo sujeita a restrições operacionais. Esse problema de otimização engloba toda a planta e pode ser resolvido utilizando um só modelo para todo o processo que maximize o lucro bruto operacional considerando os preços de mercado das correntes de entrada e saída do processo. No entanto, na prática, essa abordagem centralizada muitas vezes não pode ser aplicada, devido ao tamanho e complexidade do problema de otimização, a que é muito difícil que todas as unidades da planta estejam em estado estacionário ao mesmo tempo e a que as unidades de processo não estão sincronizadas já que em muitos processos não existe armazenamento intermediário. Uma solução é utilizar uma estrutura distribuída, na qual o problema de otimização deve ser decomposto em subproblemas com reduzida complexidade numérica. Tal decomposição, no entanto, exige que o preço das correntes de entrada e saída de cada subproblema sejam adequadamente determinados. Com este proposito, neste trabalho, serão aplicadas técnicas de decomposição em uma unidade de produção de propeno da refinaria REPLAN (Refinaria de Paulínia, São Paulo) da PETROBRAS. Essa unidade será modelada, simulada e otimizada no software orientado a equações EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). Com o objetivo de testar as técnicas de decomposição, a unidade será decomposta em três divisões que são: depropanizadora, deetanizadora e C3 splitter. Mostra-se que duas técnicas tradicionais chamadas de relaxação Lagrangiana e Lagrangeano aumentado não conseguem convergir em uma solução devido a duas causas. A primeira causa é que o processo estudado contém divisões indiferentes, o que significa que não existe dependência linear entre a função objetivo e as restrições complicadoras. A segunda causa é que os subproblemas de otimização que representam cada uma das divisões da unidade têm funções objetivos lineares, neste caso, a restrição ativa de cada subproblema irá ser sempre a capacidade de produção máxima ou mínima de cada divisão e não uma vazão intermediária. Uma técnica alternativa, Pricing Interprocess Streams Using Slack Auctions, também foi aplicada ao processo estudado. Essa técnica define uma folga de recurso entre as correntes 2 intermediárias das divisões e utiliza leilões para ajustar o preço dos produtos intermediários. Mostra-se que esse último abordagem também apresenta problemas na sua aplicação, porque todas as divisões estudadas têm dois produtos diferentes, isso significa que a técnica produzirá sempre a vazão máxima do produto final (vazão que tem preço de mercado) de cada divisão e não assim do produto intermediário (vazão que vai de uma divisão para outra). Identificados os problemas nessas técnicas de decomposição, é proposta uma modificação do algoritmo de relaxação Lagrangeana. Para o qual é considerada uma nova variável denominada limite de produção disponível (LPD) e uma restrição para as vazões de carga de cada uma das divisões, a qual será atualizada a cada iteração. Essa modificação no algoritmo consegue superar os problemas apresentados para a resolução do problema de otimização para a unidade estudada considerando uma estrutura distribuída. / Real time optimization strategies (RTO) are used to evaluate and determine the optimum operating conditions of a plant, maximizing the economic productivity of the process which is subject to operational constraints. This optimization framework encompasses the entire plant, and can be solved using one model for the entire process that maximizes the operating gross profit considering the market prices of input and output stream`s process. However, in practice this centralized approach often cannot be applied due to the size and complexity of the optimization problem. One solution is to use a distributed structure, in which the optimization problem must be broken into sub-problems with reduced numerical complexity. Such decomposition, however, requires that the price of input and output stream of each sub-problem should be adequately determined. With this purpose, in this work, decomposition techniques is applied in a propylene production unit at the refinery REPLAN (Refinaria de Paulínia, São Paulo) owned by PETROBRAS. This unit is modeled, simulated and optimized in an equation oriented software EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). In order to test the decomposition techniques, the unit is decomposed into three divisions, which are depropanizer, deethanizer and C3 splitter. It is shown that two traditional techniques called Lagrangian relaxation and augmented Lagrangian cannot converge on a solution due to two causes. The first cause is that the studied process contains indifferent divisions, which means that there is no linear dependence between the objective function and the complicating constraints. The second cause is that the optimization sub-problem that represent each divisions has linear objective functions, in this case, the active constraint of each sub-problem will always be the maximum or minimum production capacity of each division and not an intermediate flow rate. An alternative technique Pricing Interprocess Streams Using Slack Auctions was also applied to the studied process. This technique defines a resource slack between the intermediary streams and use auctions for adjusting the price of intermediary products. It is shown that this technique also presents problems in its applications because all divisions studied has two different products, this means that this technique will always produce the maximum flow rate of the final product (flow rate that has a market price) of each division, and not the intermediate product (flow rate that goes from one division another). Identified problems in these decomposition 4 techniques, the proposed approach extended the Lagrangian relaxation algorithm, in which a new variable called \"available production limit\" (LPD) and a restriction to the feed flow rate from each divisions are considered, which will be updated at every iteration. This change in the algorithm can overcome the issues presented for solving the optimization problem for the unit studied considering a distributed structure.

Foram elaborados modelos de superfície de resposta, a partir de dados da literatura localizados através da técnica de revisão sistemática, para predizer o ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar de frangos de corte em função da energia metabolizável da ração, temperatura ambiente, idade de abate e sexo dos animais. Com as equações elaboradas foi desenvolvido um programa no Microsoft Excel® para, com auxílio da ferramenta Solver, otimizar a lucratividade e o desempenho em função das variáveis que compõem o modelo e de cenários de mercado. Após a elaboração dos modelos de superfície, foram conduzidos dois experimentos subseqüentes, o primeiro com machos e o segundo com fêmeas, com o objetivo de elaborar modelos matemáticos, a partir de dados empíricos, para otimizar a relação custo-benefício e definir estratégias nutricionais considerando características de desempenho, de carcaça e variáveis de mercado. Os tratamentos compreenderam rações baseadas em seis níveis de energia metabolizável aparente corrigida para balanço de nitrogênio (EMAn), em cada uma das cinco fases de alimentação, mantendo-se a relação EMAn:nutrientes, segundo Rostagno et al. (2005). Foram avaliadas as características de desempenho e de carcaça aos 35, 42 e 49 dias de idade e, após a obtenção das equações de regressão, realizada a análise econômica, através de simulações de cenários de mercado, para estabelecer os níveis nutricionais mais adequados em cada situação. Concluiu-se que formulações de ração que visam máximo desempenho e/ou mínimo custo resultam em dietas diferentes das obtidas com formulações que visam máximo retorno econômico. Além disso, os modelos matemáticos desenvolvidos, tanto baseados em conjuntos de dados obtidos da literatura quanto em dados experimentais, constituem uma importante ferramenta, pois possibilitam a predição do ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar e a otimização da lucratividade através da adequação dos níveis nutricionais, idade de abate e temperatura de criação, de acordo com as situações de mercado e sexo dos animais. / This study was carried out to elaborate surface response models, by using data from literature obtained through systematic review, to predict weight gain, feed intake and feed conversion according to metabolizable energy levels, slaughter age, rearing temperature and broiler chickens sex. The equations were used to develop a program in Microsoft Excel® and, with Solver tool, determine the values of the model variables that promote maximum profits and performance. After, it was carried out two experiments, the first one with males and the second one with females, to elaborate mathematical models, by using empiric data, to optimize the cost-benefit relationship and define nutritional strategies considering performance, carcass characteristics and market variables. The treatments were based on six levels of metabolizable energy correct to nitrogen balance (AMEn) in each feed phase, keeping the AMEn:nutrients relationship following Rostagno et al. (2005) recommendations. Carcass and performance characteristics were evaluated at 35, 42, 49 days of age and, after obtained the regression equations, it was elaborated an economic analysis to establish the best nutritional levels in each market situation. In conclusion, feed formulations that look for maximum performance and/or minimum cost result in different diets that those formulated to look for maximum economic outcome. The developed mathematical models, based on either data from literature or experimental data, are an important tool, because they allow prediction of variables such as weight gain, feed intake and feed conversion. Besides, they are useful to optimize profit through nutritional levels, slaughter age and rearing temperature adaptation, according to market situations and birds sex.

Foram avaliados seis programas nutricionais diferentes baseados para cada fase de crescimento de frangos de corte machos (pré-inicial, inicial, crescimento I, crescimento II e final) e com os dados obtidos foram elaboradas equações de regressão, para predizer o ganho de peso, consumo de ração, conversão alimentar, índice de eficiência produtiva, consumo de energia, conversão calórica e viabilidade criatória em função dos níveis nutricionais da dieta. Os programas nutricionais correspondiam a -15%, -10%, -5%, controle, +5% e +10%, sendo o tratamento controle baseado nos níveis nutricionais indicados por Rostagno et al. (2005) e os demais calculados a partir do controle. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado com seis tratamentos e seis repetições com trinta aves cada, totalizando 1080 aves. Para realizar a análise econômica foi desenvolvido um programa no Microsoft Excel® para, com auxílio da ferramenta Solver, otimizar a relação custo-benefício e definir estratégias nutricionais considerando características de desempenho, de carcaça e variáveis de mercado. Foram avaliadas as características de desempenho e de carcaça aos 35, 42 e 49 dias de idade e, após a obtenção das equações de regressão foi realizada a análise econômica, através de simulações de cenários de mercado, para estabelecer os níveis nutricionais mais adequados em cada situação. Concluiu-se que o aumento dos níveis nutricionais das dietas promovem melhor desempenho em frangos de corte machos, embora o rendimento de carcaça e de cortes comerciais sejam pouco influenciados. Além disso, a formulação de máximo lucro proporciona maior rentabilidade na produção de frangos de corte e são influenciadas principalmente pelas variáveis idade de abate e produto a ser comercializado. A melhora do desempenho das aves com o aumento dos níveis nutricionais da ração não significa melhora nos resultados econômicos. Desta forma, os modelos matemáticos, são úteis para estabelecer o relacionamento entre variáveis de importância e essenciais para avaliação e determinação das condições de criação e nutrição adequadas para se obter maior lucratividade no sistema produtivo. / It was evaluated six different nutritional plans based for each phase of growth of broilers (pre-starter, starter, growth I, growth II and slaughter) and with the obtained data were developed regression equations to predict weight gain, feed intake, feed conversion, productive efficiency index, energy consumption, caloric conversion and stock-breeding feasibility in terms of nutrient levels in the diet. Nutrition programs accounted for -15%, -10%, -5%, control, +5% and +10% with the control treatment based on nutritional levels indicated by Rostagno et al. (2005) and the others were calculated from the control. The experimental design was completely randomized with six treatments and six replicates of thirty birds each, totaling 1080 birds. To perform the economic analysis a program was developed in Microsoft Excel ® for, with the help of the Solver tool, optimize the relation cost-benefit and to define nutritional strategies considering performance characteristics, carcass and market variables. It was evaluated the performance characteristics and carcass at 35, 42 and 49 days old and, after obtaining the regression equations was carried out economic analysis, through simulations of market scenarios, to establish the most appropriate nutritional levels in each situation. It was concluded that the increase in nutrient levels of diets promote improved performance in broilers, although the yield of carcass and commercial cuts are little influenced. In addition, the formulation that provides maximum profit increased profitability in the production of broiler chickens and are mainly influenced by the variables age at slaughter and product to be marketed. The improved performance of birds with increasing levels of nutritional food does not mean an improvement in economic outcomes. Thus, mathematical models are useful to establish the relationship between variables of importance and essential for evaluation and determination of rearing conditions and adequate nutrition for greater profitability in the productive system.

Foram elaborados modelos de superfície de resposta, a partir de dados da literatura localizados através da técnica de revisão sistemática, para predizer o ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar de frangos de corte em função da energia metabolizável da ração, temperatura ambiente, idade de abate e sexo dos animais. Com as equações elaboradas foi desenvolvido um programa no Microsoft Excel® para, com auxílio da ferramenta Solver, otimizar a lucratividade e o desempenho em função das variáveis que compõem o modelo e de cenários de mercado. Após a elaboração dos modelos de superfície, foram conduzidos dois experimentos subseqüentes, o primeiro com machos e o segundo com fêmeas, com o objetivo de elaborar modelos matemáticos, a partir de dados empíricos, para otimizar a relação custo-benefício e definir estratégias nutricionais considerando características de desempenho, de carcaça e variáveis de mercado. Os tratamentos compreenderam rações baseadas em seis níveis de energia metabolizável aparente corrigida para balanço de nitrogênio (EMAn), em cada uma das cinco fases de alimentação, mantendo-se a relação EMAn:nutrientes, segundo Rostagno et al. (2005). Foram avaliadas as características de desempenho e de carcaça aos 35, 42 e 49 dias de idade e, após a obtenção das equações de regressão, realizada a análise econômica, através de simulações de cenários de mercado, para estabelecer os níveis nutricionais mais adequados em cada situação. Concluiu-se que formulações de ração que visam máximo desempenho e/ou mínimo custo resultam em dietas diferentes das obtidas com formulações que visam máximo retorno econômico. Além disso, os modelos matemáticos desenvolvidos, tanto baseados em conjuntos de dados obtidos da literatura quanto em dados experimentais, constituem uma importante ferramenta, pois possibilitam a predição do ganho de peso, consumo de ração e conversão alimentar e a otimização da lucratividade através da adequação dos níveis nutricionais, idade de abate e temperatura de criação, de acordo com as situações de mercado e sexo dos animais. / This study was carried out to elaborate surface response models, by using data from literature obtained through systematic review, to predict weight gain, feed intake and feed conversion according to metabolizable energy levels, slaughter age, rearing temperature and broiler chickens sex. The equations were used to develop a program in Microsoft Excel® and, with Solver tool, determine the values of the model variables that promote maximum profits and performance. After, it was carried out two experiments, the first one with males and the second one with females, to elaborate mathematical models, by using empiric data, to optimize the cost-benefit relationship and define nutritional strategies considering performance, carcass characteristics and market variables. The treatments were based on six levels of metabolizable energy correct to nitrogen balance (AMEn) in each feed phase, keeping the AMEn:nutrients relationship following Rostagno et al. (2005) recommendations. Carcass and performance characteristics were evaluated at 35, 42, 49 days of age and, after obtained the regression equations, it was elaborated an economic analysis to establish the best nutritional levels in each market situation. In conclusion, feed formulations that look for maximum performance and/or minimum cost result in different diets that those formulated to look for maximum economic outcome. The developed mathematical models, based on either data from literature or experimental data, are an important tool, because they allow prediction of variables such as weight gain, feed intake and feed conversion. Besides, they are useful to optimize profit through nutritional levels, slaughter age and rearing temperature adaptation, according to market situations and birds sex.

Foram avaliados seis programas nutricionais diferentes baseados para cada fase de crescimento de frangos de corte machos (pré-inicial, inicial, crescimento I, crescimento II e final) e com os dados obtidos foram elaboradas equações de regressão, para predizer o ganho de peso, consumo de ração, conversão alimentar, índice de eficiência produtiva, consumo de energia, conversão calórica e viabilidade criatória em função dos níveis nutricionais da dieta. Os programas nutricionais correspondiam a -15%, -10%, -5%, controle, +5% e +10%, sendo o tratamento controle baseado nos níveis nutricionais indicados por Rostagno et al. (2005) e os demais calculados a partir do controle. O delineamento experimental utilizado foi o inteiramente casualizado com seis tratamentos e seis repetições com trinta aves cada, totalizando 1080 aves. Para realizar a análise econômica foi desenvolvido um programa no Microsoft Excel® para, com auxílio da ferramenta Solver, otimizar a relação custo-benefício e definir estratégias nutricionais considerando características de desempenho, de carcaça e variáveis de mercado. Foram avaliadas as características de desempenho e de carcaça aos 35, 42 e 49 dias de idade e, após a obtenção das equações de regressão foi realizada a análise econômica, através de simulações de cenários de mercado, para estabelecer os níveis nutricionais mais adequados em cada situação. Concluiu-se que o aumento dos níveis nutricionais das dietas promovem melhor desempenho em frangos de corte machos, embora o rendimento de carcaça e de cortes comerciais sejam pouco influenciados. Além disso, a formulação de máximo lucro proporciona maior rentabilidade na produção de frangos de corte e são influenciadas principalmente pelas variáveis idade de abate e produto a ser comercializado. A melhora do desempenho das aves com o aumento dos níveis nutricionais da ração não significa melhora nos resultados econômicos. Desta forma, os modelos matemáticos, são úteis para estabelecer o relacionamento entre variáveis de importância e essenciais para avaliação e determinação das condições de criação e nutrição adequadas para se obter maior lucratividade no sistema produtivo. / It was evaluated six different nutritional plans based for each phase of growth of broilers (pre-starter, starter, growth I, growth II and slaughter) and with the obtained data were developed regression equations to predict weight gain, feed intake, feed conversion, productive efficiency index, energy consumption, caloric conversion and stock-breeding feasibility in terms of nutrient levels in the diet. Nutrition programs accounted for -15%, -10%, -5%, control, +5% and +10% with the control treatment based on nutritional levels indicated by Rostagno et al. (2005) and the others were calculated from the control. The experimental design was completely randomized with six treatments and six replicates of thirty birds each, totaling 1080 birds. To perform the economic analysis a program was developed in Microsoft Excel ® for, with the help of the Solver tool, optimize the relation cost-benefit and to define nutritional strategies considering performance characteristics, carcass and market variables. It was evaluated the performance characteristics and carcass at 35, 42 and 49 days old and, after obtaining the regression equations was carried out economic analysis, through simulations of market scenarios, to establish the most appropriate nutritional levels in each situation. It was concluded that the increase in nutrient levels of diets promote improved performance in broilers, although the yield of carcass and commercial cuts are little influenced. In addition, the formulation that provides maximum profit increased profitability in the production of broiler chickens and are mainly influenced by the variables age at slaughter and product to be marketed. The improved performance of birds with increasing levels of nutritional food does not mean an improvement in economic outcomes. Thus, mathematical models are useful to establish the relationship between variables of importance and essential for evaluation and determination of rearing conditions and adequate nutrition for greater profitability in the productive system.

Estratégias de otimização em tempo real (RTO: Real Time Optimization) são utilizadas para avaliar e determinar as condições ótimas operacionais de uma planta em estado estacionario, maximizando a produtividade econômica do processo sujeita a restrições operacionais. Esse problema de otimização engloba toda a planta e pode ser resolvido utilizando um só modelo para todo o processo que maximize o lucro bruto operacional considerando os preços de mercado das correntes de entrada e saída do processo. No entanto, na prática, essa abordagem centralizada muitas vezes não pode ser aplicada, devido ao tamanho e complexidade do problema de otimização, a que é muito difícil que todas as unidades da planta estejam em estado estacionário ao mesmo tempo e a que as unidades de processo não estão sincronizadas já que em muitos processos não existe armazenamento intermediário. Uma solução é utilizar uma estrutura distribuída, na qual o problema de otimização deve ser decomposto em subproblemas com reduzida complexidade numérica. Tal decomposição, no entanto, exige que o preço das correntes de entrada e saída de cada subproblema sejam adequadamente determinados. Com este proposito, neste trabalho, serão aplicadas técnicas de decomposição em uma unidade de produção de propeno da refinaria REPLAN (Refinaria de Paulínia, São Paulo) da PETROBRAS. Essa unidade será modelada, simulada e otimizada no software orientado a equações EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). Com o objetivo de testar as técnicas de decomposição, a unidade será decomposta em três divisões que são: depropanizadora, deetanizadora e C3 splitter. Mostra-se que duas técnicas tradicionais chamadas de relaxação Lagrangiana e Lagrangeano aumentado não conseguem convergir em uma solução devido a duas causas. A primeira causa é que o processo estudado contém divisões indiferentes, o que significa que não existe dependência linear entre a função objetivo e as restrições complicadoras. A segunda causa é que os subproblemas de otimização que representam cada uma das divisões da unidade têm funções objetivos lineares, neste caso, a restrição ativa de cada subproblema irá ser sempre a capacidade de produção máxima ou mínima de cada divisão e não uma vazão intermediária. Uma técnica alternativa, Pricing Interprocess Streams Using Slack Auctions, também foi aplicada ao processo estudado. Essa técnica define uma folga de recurso entre as correntes 2 intermediárias das divisões e utiliza leilões para ajustar o preço dos produtos intermediários. Mostra-se que esse último abordagem também apresenta problemas na sua aplicação, porque todas as divisões estudadas têm dois produtos diferentes, isso significa que a técnica produzirá sempre a vazão máxima do produto final (vazão que tem preço de mercado) de cada divisão e não assim do produto intermediário (vazão que vai de uma divisão para outra). Identificados os problemas nessas técnicas de decomposição, é proposta uma modificação do algoritmo de relaxação Lagrangeana. Para o qual é considerada uma nova variável denominada limite de produção disponível (LPD) e uma restrição para as vazões de carga de cada uma das divisões, a qual será atualizada a cada iteração. Essa modificação no algoritmo consegue superar os problemas apresentados para a resolução do problema de otimização para a unidade estudada considerando uma estrutura distribuída. / Real time optimization strategies (RTO) are used to evaluate and determine the optimum operating conditions of a plant, maximizing the economic productivity of the process which is subject to operational constraints. This optimization framework encompasses the entire plant, and can be solved using one model for the entire process that maximizes the operating gross profit considering the market prices of input and output stream`s process. However, in practice this centralized approach often cannot be applied due to the size and complexity of the optimization problem. One solution is to use a distributed structure, in which the optimization problem must be broken into sub-problems with reduced numerical complexity. Such decomposition, however, requires that the price of input and output stream of each sub-problem should be adequately determined. With this purpose, in this work, decomposition techniques is applied in a propylene production unit at the refinery REPLAN (Refinaria de Paulínia, São Paulo) owned by PETROBRAS. This unit is modeled, simulated and optimized in an equation oriented software EMSO (Environment for Modeling, Simulation and Optimization). In order to test the decomposition techniques, the unit is decomposed into three divisions, which are depropanizer, deethanizer and C3 splitter. It is shown that two traditional techniques called Lagrangian relaxation and augmented Lagrangian cannot converge on a solution due to two causes. The first cause is that the studied process contains indifferent divisions, which means that there is no linear dependence between the objective function and the complicating constraints. The second cause is that the optimization sub-problem that represent each divisions has linear objective functions, in this case, the active constraint of each sub-problem will always be the maximum or minimum production capacity of each division and not an intermediate flow rate. An alternative technique Pricing Interprocess Streams Using Slack Auctions was also applied to the studied process. This technique defines a resource slack between the intermediary streams and use auctions for adjusting the price of intermediary products. It is shown that this technique also presents problems in its applications because all divisions studied has two different products, this means that this technique will always produce the maximum flow rate of the final product (flow rate that has a market price) of each division, and not the intermediate product (flow rate that goes from one division another). Identified problems in these decomposition 4 techniques, the proposed approach extended the Lagrangian relaxation algorithm, in which a new variable called \"available production limit\" (LPD) and a restriction to the feed flow rate from each divisions are considered, which will be updated at every iteration. This change in the algorithm can overcome the issues presented for solving the optimization problem for the unit studied considering a distributed structure.

L'informatique en nuage (cloud computing) est un paradigme émergent qui révolutionne l'utilisation et la commercialisation des services informatiques. De nos jours, l'impact socio-économique de l'informatique en nuage et plus particulièrement des services de PaaS (plate-forme en tant que service) devient essentiel, puisque le nombre d'utilisateurs et de fournisseurs des cloud PaaS est en pleine croissance. L'objectif principal des fournisseurs de cloud PaaS est de générer le maximum de profit des services qu'ils fournissent. Cela les oblige à faire face à un certain nombre de défis, tels que la gestion efficace des ressources sous-jacentes et la satisfaction des SLAs (contrat de service) des applications hébergées. Dans cette thèse, nous considérons un environnement PaaS hybride de cloud bursting, où le fournisseur PaaS possède un nombre limité de ressources privées et a la possibilité de louer des ressources publiques. Ce choix permet au fournisseur PaaS d'avoir un contrôle complet sur les services hébergés dans les ressources privées et de profiter de ressources publiques pour gérer les périodes de pointe. De plus, nous proposons une solution rentable pour gérer un tel système PaaS sous des contraintes de SLA. Nous définissons une politique d'optimisation de profit qui, à chaque requête d'un nouveau client, évalue le coût d'hébergement de son application en utilisant les ressources publiques et privées et choisit l'option qui génère le plus de profit. Pendant les périodes de pointe la politique considère deux autres options. La première option consiste à emprunter quelques ressources aux applications en cours d'exécution tout en considérant le paiement de pénalités si leur qualité de service est affectée. La seconde option consiste à attendre que des ressources privées soient libérés tout en considérant le paiement de pénalités si la qualité de service de la nouvelle application est affectée. En outre, nous avons conçu et mis en œuvre une architecture de cloud PaaS, appelée Meryn, qui intègre la politique d'optimisation proposée, supporte le cloud bursting et héberge des applications du type batch et MapReduce. Les résultats de notre évaluation montrent l'efficacité de notre approche dans l'optimisation du profit du fournisseur. En effet, comparée à une approche de base, notre approche fournit jusqu'à 11.59 % et 9.02 % plus de profits pour le fournisseur dans respectivement les simulations et les expériences. / Cloud computing is an emerging paradigm revolutionizing the use and marketing of information technology. As the number of cloud users and providers grows, the socio-economical impact of cloud solutions and particularly PaaS (platform as a service) solutions is becoming increasingly critical. The main objective of PaaS providers is to generate the maximum profit from the services they provide. This requires them to face a number of challenges such as efficiently managing the underlying resources and satisfying the SLAs of the hosted applications. This thesis considers a cloud-bursting PaaS environment where the PaaS provider owns a limited number of private resources and is able to rent public cloud resources, when needed. This environment enables the PaaS provider to have full control over services hosted on the private cloud and to take advantage of public clouds for managing peak periods. In this context, we propose a profit-efficient solution for managing the cloud-bursting PaaS system under SLA constraints. We define a profit optimization policy that, after each client request, evaluates the cost of hosting the application using public and private resources and chooses the option that generates the highest profit. During peak periods the optimization policy considers two more options. The first option is to take some resources from running applications, taking into account the payment of penalties if their promised quality of service is affected. The second option is to wait until private resources become available, taking into account the payment of penalties if the promised quality of service of the new application is affected. Furthermore we designed and implemented an open cloud-bursting PaaS system, called Meryn, which integrates the proposed optimization policy and provides support for batch and MapReduce applications. The results of our evaluation show the effectiveness of our approach in optimizing the provider profit. Indeed, compared to a basic approach, our approach provides up to 11.59% and 9.02% more provider profit in, respectively, simulations and experiments.