Orientador: Roger Josef Zem / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-24T00:26:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Barcelos_AndreEmanuelDiniz_M.pdf: 2372571 bytes, checksum: f4cb6c156947ee100acaeadc4f4a692e (MD5) Previous issue date: 1998 / Resumo: Neste trabalho, uma nova metodologia para a análise de sistemas de processos que utilizam água para transferência de massa é estudada. O procedimento é baseado em conceitos da área de Pinch Ana/ysis. O método se baseia no conceito fundamental de que água contaminada em um processo pode ser utilizada em outro processo se os gradientes mínimos de concentração forem mantidos para cada contaminante. Numa primeira etapa, o consumo mínimo de água limpa é predito a partir das características dos diferentes processos consumidores de água, permitindo a identificação da quantidade mínima de efluente a ser tratada. A determinação do consumo mínimo de água é feita através da construção da curva composta limite a partir dos perfis limite de água. Nos sistemas onde apenas um contaminante é transferido (monocontaminante), a curva composta limite é obtida através da combinação direta dos perfis limite. Entretanto, nos sistemas onde mais de um contaminante é transferido (multicontaminante), os perfis limite precisam so1Ter ajustes no domínio da concentração e da massa retirada, antes da construção da curva composta limite. Foi desenvolvido um novo algo ritmo matemático e seu respectivo programa baseados no algoritmo proposto por Wang e Smith (1994), que fornece como resultado, o valor do consumo mínimo de água para sistemas monocontaminantes e multicontaminantes. O algoritmo de Wang so1Teu modificações que permitiram uma redução nas restrições inicialmente impostas. Numa segunda etapa, o consumo mínimo de água é utilizado para projetar a rede de distribuição / Abstract: In this work, a new methodology for water-using process analysis is shown. The procedure is based on Pinch Analysis concepts. The method is based on the concept that contaminated water from one process may be used in other process if the minimum driving force for mass transfer for each contarninant is maintained. In the first stage, the rninimum freshwater consumption is predicted from the different characteristics of the water-using process, allowing for the identification of the rninimum wastewater amount to be treated. The minimum water use is read from the water composite curves, based on the water use profiles of each process. For single contaminant systems, the composite curve is given by the straight combination of the profiles, while for multiple-contarninant systems the profiles need to be shifted to satisfy composition constraints. A new algorithm and the related program were developed, based on the algorithm proposed by Wang and Smith (1994), that gives the minimum water consumption for single contaminant and multiple contaminant systems. Wang' s algorithm was modified to allow the reduction of initially imposed restrictions. In the second stage, the minimum freshwater targeted is used to design the water flow network / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Rubens Maciel Filho / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-20T14:58:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BarbosaJunior_VandoelPedro_M.pdf: 4624642 bytes, checksum: 4293773886a1d0c320a0a105b2c3b205 (MD5) Previous issue date: 1995 / Resumo: : O controle de processos químicos é um fator determinante para o bom desempenho de toda a planta. No entanto, o seu sucesso vai depender do desenvolvimento de estruturas de controle adequadas. Neste trabalho foram propostas e investigadas várias estruturas de controle com o objetivo de obter o controle de reatores químicos ¿off-line¿ e ¿on-line¿. Para tanto foram utilizadas técnicas de controle não convencionais. O sistema considerado é um reator tanque contínuo agitado (CSTR) não isotérmico para reações químicas do tipo A 'seta¿ B ou A 'seta¿ B 'seta¿ C (consideradas exotérmicas, irreversíveis e com cinéticas de primeira ordem), onde pretende-se maximizar o produto B. O estudo deste tipo de sistema tem relevância para muitos processos na indústria química e em processos biotecnológicos. Embora o sistema seja de parâmetros concentrados, o fato de ser multivariável e ter um modelo matemático determinístico não linear, leva-o a ter um comportamento dinâmico complexo. Um estudo dinâmico abrangente do sistema, para perturbações múltiplas nas variáveis de entrada, foi realizado. A metodologia proposta para analisar tais efeitos mostrou-se conveniente na definição de futuras políticas de controle e de operação. Feita a análise dinâmica do sistema iniciou-se os estudos de otimização através de um procedimento visando a definição de ¿set-point¿ para operação ótima do reator, estratégias e implementação de algoritmos de controle... Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital / Abstract: The control of chemical processes is a determining factor to a good performance of the whole plant. However, its success will be highly restricted to the development of suitable control structures. In this work, it was proposed and investigated several structures of control looking for obtaing suitable off-line and on-line control of chemical reactor. For that some non-conventional techiniques were used. A non-isothermic continuous stirred tank reactor (CSTR) to chemical reactions of the type A 'seta¿ B ou A 'seta¿ B 'seta¿ C (considered exothermic, irreversible with first order kinetics) was used as the system, where the control objective is to maximize product b. the study of this system is of major importance in many process is of the chemical and biotechnological industries. In spite of being a lumped parameter system, the process multivariable and nonlinear so that it has a complex dynamic behaviour. A comprehensive dynamic study for simultaneous perturbations of the inputs was carried out. The proposed methodology to analyse such effects showed out be very convenient in the definitions of control strategies and operational policies. Made the dynamic analyse of the system was began the optimization study through a procedure to define the set-point for the reactor optimum operation, strategies and implementation of control algorithm... Note: The complete abstract is available with the full electronic digital thesis or dissertations / Mestrado / Mestre em Engenharia Química

Orientador: Sergio Persio Ravagnani / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-07-15T21:12:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Xavier_AndreaSeleneEmbirassu_M.pdf: 2572202 bytes, checksum: ddb83b751bad17c150101e7d85cfc34e (MD5) Previous issue date: 1992 / Resumo: A modelagem de uma coluna de destilação no regime estático, envolve um grande equacionamento referente ao balanço de massa e às relações de equilíbrio líquido-vapor . Uma simplificação neste sistema pode ser obtida com a aplicação da solução numérica da colocação ortogonal. No presente caso, essa técnica transforma as equações diferenciais parciais em equações algébricas. Para isto, as funções discretas dos estágios que representam os perfis originais de composição e vazão, serão aproximadas para polinômios ortogonais. As variáveis do modelo se convertem em funções contínuas da altura admensionalizada da coluna. As alimentações e/ou as retiradas laterais promovem descontinuidades nos perfis da coluna; com o objetivo de minimizar esse efeito, uma redefinição das variáveis foi apresentada e portanto, temos como resultado um único polinômio descrevendo todo o comportamento da coluna. Obviamente, reduziu-se de um modo significativo a ordem do sistema proveniente da análise rigorosa, obtendo-se um tempo computacional mais baixo e uma concordância satisfatória. As funções são analisadas em pontos bem definidos no espaço, os quais podem ser avaliados pelas raízes de uma certa família de polinômios ortogonais. No presente trabalho, esses pontos também são fixados em posições sensíveis da coluna afim de possibilitar uma melhor exatidão do modelo. Este desenvolvimento foi aplicado a sistemas complexos, multicomponente, com acentuado número de pratos / Abstract: The modelling for a steady state distillation column, involves a great number of equations concerning to the mass balance and the vapor-liquid equilibrium relationships. A simplification in this system may be obtained with the application of the numerical solution by orthogonal colocation. In the present case, this technique transforms the partial differential equations to algebraic equations. The discrete functions of the stages, which represent the original flow and composition profiles, will be approximated by orthogonal polynomials. The variables of the model are converted to continuous functions of the dimensionless height of the column. The feeds and/or the sidestrearns introduce discontinuities in column profiles; in order to reduce this effect, a redefinition of the variables was presented and then, we obtained, as a result, a single polynomial describing all column behaviour. Certainly, the order of the system related with the rigorous model was reduced in a significant way, resulting in a lower computation time with satisfatory agreement. The functions are analysed at points well defined in the space, which may be estimated by the roots of a certain family of or orthogonal polynomials. In the present work, these points are also fixed, insensitive locations of the column to provide a better accuracy of the model. This development was applied to complex systems, multicomponent, with considerable number of stages / Mestrado / Sistemas de Processos Quimicos e Informatica / Mestre em Engenharia Química

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.

Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese. / Many works available in the literature support the importance of control loop performance assessment (CLPA) tools. Industrially, there is an increasing interest in this area and the reason is trivial: ensuring the exact performance for each loop means allowing it to operate in a high profitable operating point. However, the available methodologies in commercial tools and literature do not provide clear and conclusive metrics of the actual loop performance. Consequently, the diagnostics is not easy, making the analysis sometimes difficult and confusing. The aim of this thesis is to reduce the gap between assessment and diagnostics by proposing a set of metrics to help the engineer in control loop performance management. The thesis is divided into two sections: Assessment and Diagnostic. The first contribution of this work is the proposition of a new methodology to decompose the impact of control loop performance, time delay, and white noise in the total control loop variance, helping the engineer to diagnose the loop performance problem and take the right action to achieve the desired product variability (by changing tuning parameters, changing controller type, replacing instrument, or changing the process, among others). The proposed method does not require any invasive tests, only control loop routine operating data and process time delay, allowing the industrial application of the proposed indices in real time. The methodology was applied in three case studies, providing very good results. The second contribution is propose a methodology to estimate conclusive indices (also called deterministic indices) to evaluate loop performance and robustness (maximal sensitivity, ratio between open and closed loop rise time, settling time, among others), based on stochastic indices (i.e. indices that can be computed using only normal operating data) and process parameters (time delay and time constant). A performance and robustness inferential model (PRIM) for loop assessment will be shown. The PRIM provides a clear picture of loop performance and robustness, making the analysis easier and the diagnostics straightforward. Moreover, this section highlights the limitation and drawbacks of stochastic metrics for CLPA. The last contribution of the Assessment section proposes a method to prioritize loop maintenance, based on the economic impact of each loop. Assuming that a typical process plant has hundreds or thousands of loops and most of them have significant impact over loop variability, prioritizing loop maintenance is essential. The economic impact is based on the concept of Variability Matrix (VM), which is an array that shows the impact of performance improvement of a given loop on the whole plant. The second section of this work is the Diagnostics of some controller problems. The first methodology aims to quantify the stickband in a sticky valve, using only normal operating data of controller output and process variable. An analogous inference model, called Stiction Inference Model (SIM), is proposed to estimate the stickband. In the final contribution, it is proposed a simple method to evaluate the Model Plant Mismatch (MPM) based on Independent Component Analysis (ICA). This analysis is very useful to point out the poor channels models in Model Predictive Controllers. The work ends with concluding remarks and further work.

A indústria calçadista gera uma significativa quantidade de resíduos, sendo uma alternativa para destino destes o tratamento térmico, que reduz o volume e estabiliza componentes perigosos. Por conseguinte, isto vai ao encontro dos novos desafios na busca de fontes de energias alternativas pelo fato da combustão destes resíduos ser bastante convidativa em função do seu alto poder calorífico. Este estudo está focado na análise de uma planta piloto para o processamento de resíduos sólidos da indústria calçadista (biomassa) e posterior aproveitamento térmico na geração de energia elétrica. A planta é constituída basicamente de um sistema de gaseificação e combustão combinadas e um sistema de controle de poluição do ar. O detalhamento do comportamento do gaseificador é fundamental para a maximização da eficiência do processo, sendo assim, abordado neste estudo. Para análise do gaseificador, foi desenvolvida a sua modelagem matemática. Entretanto, sabe-se da indisponibilidade, muitas vezes, do maior ou menor detalhamento de dados experimentais (geometria do sistema, identificação de espécies intermediárias, etc.) para a simulação numérica satisfatória do processo. Neste sentido, são apresentados neste trabalho, dois modelos matemáticos: um modelo rigoroso e um modelo simplificado, com diferentes abordagens e detalhamento de dados a serem informados. O modelo rigoroso considera a cinética química e os fenômenos de transferência envolvidos; já o modelo simplificado, limita-se a um modelo de equilíbrio químico e termodinâmico do sistema. Os modelos foram implementados no simulador de processos genéricos baseado em equações, EMSO. Depois de validados com dados de literatura, os modelos foram aplicados para simulações de condições reais de operação da planta e análise de sensibilidade frente a parâmetros de operação. Ambos modelos conseguiram representar razoavelmente bem o sistema experimental, dentro das limitações de cada abordagem, o que foi possível identificar condições teóricos ideais para operação a fim de se conseguir a máxima eficiência da planta. / The footwear industries generate an expressive amount of solid wastes. So that the thermal treatment technologies are an alternative destination to these wastes, once their filled volume are reduced and dangerous components are stabilized. Consequently, it can be related to new challenge on alternative energy resources due to combustion of these wastes is attractive in reason of their high calorific value. This study is focalized in the analysis of a pilot plant to process solid wastes (biomass) of footwear industries and using of its thermal capacity to generate electrical energy. The pilot unit is basically formed of one combined gasifier-combustor and one air pollution control system. The analysis of gasifier operation is fundamental to improve the process performance, so that evaluated here. To this task, the mathematical modeling of gasification system was developed. However it is well-known that practical data (geometric measures, identification of intermediary compounds, etc.) are oftentimes available on high or low detailed levels to satisfactory process simulation. In this sense, two mathematical models are presented: one rigorous model and one simplified model based on the level of details and input data. The rigorous model takes into account the chemical kinetics and the involved transfer phenomena; on the other hand the simplified model is limited to thermochemical equilibrium of the system. The models were implemented in an equation-based simulator of generic processes, EMSO. After validation with data from literature, the models were applied for simulation of actual operating conditions of pilot plant and sensitivity analyses regarding to operating parameters. Both models compare reasonably well with experimental system, inside of limitations of each approach. This makes possible to predict the ideal operating conditions in order to reach the maximum efficiency of the pilot plant.

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.

Na literatura há vários trabalhos elucidando a importância de ferramentas para auditar malhas de controle. Na indústria, o interesse por esse tipo de software é crescente, devido ao benefício trazido: garantir o exato desempenho para cada controlador significa atingir pontos de operação mais lucrativos. Todavia, as metodologias disponíveis na literatura e nas ferramentas comerciais não provêm medidas conclusivas das características da malha. Conseqüentemente, a análise muitas vezes é confusa e difícil, acarretando um diagnóstico difícil. Reduzir a distância entre a auditoria e o diagnóstico, propondo novas métricas para ajudar o engenheiro no gerenciamento de malhas é o foco central deste trabalho. A presente tese é segmentada em duas partes: auditoria e diagnóstico, dentro das quais se inserem as principais contribuições deste trabalho. A primeira contribuição deste trabalho é a proposição de uma metodologia para decompor o impacto da velocidade do controlador, tempo morto e ruído branco sobre a variância total da malha, auxiliando o engenheiro de processos a tomar uma ação: trocar os parâmetros de ajuste, aumentar a ordem do controlador, substituir o medidor, reduzir o tempo morto, entre outros. O método proposto requer apenas dados de operação normal e o tempo morto da malha, não sendo necessários testes intrusivos, sendo possível a aplicação industrial. O conjunto de métricas propostas foi aplicado em três casos de estudo, fornecendo resultados promissores. Dentro do campo de auditoria, se insere a segunda contribuição: a proposição de uma metodologia para estimação de parâmetros conclusivos (ou determinísticos) para avaliação da performance e robustez de controladores (Máxima Sensibilidade, razão entre o tempo de subida de malha aberta e fechada, razão entre o tempo de assentamento de malha aberta e fechada, entre outros), baseado em índices estocásticos (i.e. métricas que podem ser computadas em tempo real, sem testes intrusivos) e parâmetros da malha (tempo morto, constante de tempo). O modelo de inferência para desempenho e robustez, chamado PRIM, é proposto. Este modelo fornece uma clara indicação do real desempenho e robustez da malha, facilitando a análise e tornando o diagnóstico direto. Além disso, visando elucidar a vantagem dos índices determinísticos sobre os estocásticos, ambos serão aplicados a um conjunto de casos de estudo. A última contribuição no campo de auditoria está na estimação do potencial impacto econômico de cada malha, como ferramenta para hierarquizar sua manutenção. Considerando que uma típica planta química possui centenas ou milhares de malhas e que a maioria delas possui significativo potencial de melhora, a priorização da manutenção é essencial. O impacto econômico é baseado no conceito de Matriz de Variabilidade (VM), que é uma matriz que mostra o impacto da melhora da performance de um controlador sobre a variabilidade de toda a planta. A segunda parte deste trabalho aborda o diagnóstico de algumas avarias comuns em controladores. A primeira metodologia visa quantificar a banda de agarramento em válvulas de controle, que apresentam este fenômeno, através de um modelo de inferência chamado SIM. A metodologia proposta requer apenas dados de operação normal do controlador e planta. A contribuição final deste trabalho é um método simples para avaliação do modelo em controladores preditivos MPCs, baseado na Análise de Componentes Independentes (ICA). Esta análise é bastante útil para indicar os canais que possuem modelo pobre em relação à planta. O trabalho finaliza com as conclusões finais e os trabalhos futuros relativos a esta tese. / Many works available in the literature support the importance of control loop performance assessment (CLPA) tools. Industrially, there is an increasing interest in this area and the reason is trivial: ensuring the exact performance for each loop means allowing it to operate in a high profitable operating point. However, the available methodologies in commercial tools and literature do not provide clear and conclusive metrics of the actual loop performance. Consequently, the diagnostics is not easy, making the analysis sometimes difficult and confusing. The aim of this thesis is to reduce the gap between assessment and diagnostics by proposing a set of metrics to help the engineer in control loop performance management. The thesis is divided into two sections: Assessment and Diagnostic. The first contribution of this work is the proposition of a new methodology to decompose the impact of control loop performance, time delay, and white noise in the total control loop variance, helping the engineer to diagnose the loop performance problem and take the right action to achieve the desired product variability (by changing tuning parameters, changing controller type, replacing instrument, or changing the process, among others). The proposed method does not require any invasive tests, only control loop routine operating data and process time delay, allowing the industrial application of the proposed indices in real time. The methodology was applied in three case studies, providing very good results. The second contribution is propose a methodology to estimate conclusive indices (also called deterministic indices) to evaluate loop performance and robustness (maximal sensitivity, ratio between open and closed loop rise time, settling time, among others), based on stochastic indices (i.e. indices that can be computed using only normal operating data) and process parameters (time delay and time constant). A performance and robustness inferential model (PRIM) for loop assessment will be shown. The PRIM provides a clear picture of loop performance and robustness, making the analysis easier and the diagnostics straightforward. Moreover, this section highlights the limitation and drawbacks of stochastic metrics for CLPA. The last contribution of the Assessment section proposes a method to prioritize loop maintenance, based on the economic impact of each loop. Assuming that a typical process plant has hundreds or thousands of loops and most of them have significant impact over loop variability, prioritizing loop maintenance is essential. The economic impact is based on the concept of Variability Matrix (VM), which is an array that shows the impact of performance improvement of a given loop on the whole plant. The second section of this work is the Diagnostics of some controller problems. The first methodology aims to quantify the stickband in a sticky valve, using only normal operating data of controller output and process variable. An analogous inference model, called Stiction Inference Model (SIM), is proposed to estimate the stickband. In the final contribution, it is proposed a simple method to evaluate the Model Plant Mismatch (MPM) based on Independent Component Analysis (ICA). This analysis is very useful to point out the poor channels models in Model Predictive Controllers. The work ends with concluding remarks and further work.

A indústria calçadista gera uma significativa quantidade de resíduos, sendo uma alternativa para destino destes o tratamento térmico, que reduz o volume e estabiliza componentes perigosos. Por conseguinte, isto vai ao encontro dos novos desafios na busca de fontes de energias alternativas pelo fato da combustão destes resíduos ser bastante convidativa em função do seu alto poder calorífico. Este estudo está focado na análise de uma planta piloto para o processamento de resíduos sólidos da indústria calçadista (biomassa) e posterior aproveitamento térmico na geração de energia elétrica. A planta é constituída basicamente de um sistema de gaseificação e combustão combinadas e um sistema de controle de poluição do ar. O detalhamento do comportamento do gaseificador é fundamental para a maximização da eficiência do processo, sendo assim, abordado neste estudo. Para análise do gaseificador, foi desenvolvida a sua modelagem matemática. Entretanto, sabe-se da indisponibilidade, muitas vezes, do maior ou menor detalhamento de dados experimentais (geometria do sistema, identificação de espécies intermediárias, etc.) para a simulação numérica satisfatória do processo. Neste sentido, são apresentados neste trabalho, dois modelos matemáticos: um modelo rigoroso e um modelo simplificado, com diferentes abordagens e detalhamento de dados a serem informados. O modelo rigoroso considera a cinética química e os fenômenos de transferência envolvidos; já o modelo simplificado, limita-se a um modelo de equilíbrio químico e termodinâmico do sistema. Os modelos foram implementados no simulador de processos genéricos baseado em equações, EMSO. Depois de validados com dados de literatura, os modelos foram aplicados para simulações de condições reais de operação da planta e análise de sensibilidade frente a parâmetros de operação. Ambos modelos conseguiram representar razoavelmente bem o sistema experimental, dentro das limitações de cada abordagem, o que foi possível identificar condições teóricos ideais para operação a fim de se conseguir a máxima eficiência da planta. / The footwear industries generate an expressive amount of solid wastes. So that the thermal treatment technologies are an alternative destination to these wastes, once their filled volume are reduced and dangerous components are stabilized. Consequently, it can be related to new challenge on alternative energy resources due to combustion of these wastes is attractive in reason of their high calorific value. This study is focalized in the analysis of a pilot plant to process solid wastes (biomass) of footwear industries and using of its thermal capacity to generate electrical energy. The pilot unit is basically formed of one combined gasifier-combustor and one air pollution control system. The analysis of gasifier operation is fundamental to improve the process performance, so that evaluated here. To this task, the mathematical modeling of gasification system was developed. However it is well-known that practical data (geometric measures, identification of intermediary compounds, etc.) are oftentimes available on high or low detailed levels to satisfactory process simulation. In this sense, two mathematical models are presented: one rigorous model and one simplified model based on the level of details and input data. The rigorous model takes into account the chemical kinetics and the involved transfer phenomena; on the other hand the simplified model is limited to thermochemical equilibrium of the system. The models were implemented in an equation-based simulator of generic processes, EMSO. After validation with data from literature, the models were applied for simulation of actual operating conditions of pilot plant and sensitivity analyses regarding to operating parameters. Both models compare reasonably well with experimental system, inside of limitations of each approach. This makes possible to predict the ideal operating conditions in order to reach the maximum efficiency of the pilot plant.

As inferências têm diversas aplicações na indústria de processos químicos, sendo essenciais no sucesso de projetos de controle avançado. O desempenho do controle será sempre ligado ao desempenho da inferência, sendo importante a manutenção da sua qualidade ao longo do tempo. Neste trabalho, uma nova metodologia é sugerida para o desenvolvimento de inferências baseadas em dados seguindo uma abordagem segmentada com o objetivo de facilitar a sua manutenção. A nova proposta consiste em modelar a parte estacionária separada da parte dinâmica, diferentemente do que é feito na metodologia tradicional, onde o modelo dinâmico é gerado diretamente dos dados de processo. O modelo estacionário é obtido através de uma regressão PLS (Partial Least Squares), enquanto as dinâmicas são inseridas posteriormente utilizando-se um algoritmo de otimização. A técnica é aplicada a uma coluna de destilação e o resultado obtido é semelhante ao de inferências dinâmicas e estáticas desenvolvidas com métodos tradicionais. Outras etapas do desenvolvimento de inferências também são investigadas. Na seleção de variáveis, métodos estatísticos são comparados com a busca exaustiva e se conclui este último deve ser usado como padrão, visto que custo computacional não é mais um problema. Também são apresentadas boas práticas no pré-tratamento de dados, remoção do tempo morto do cromatógrafo modelado e detecção de estados estacionários. / Soft-sensors have several applications in the chemical processes industry and are essential for the success of advanced control projects. Its performance will always be linked to the performance of the soft-sensor, so it is important to maintain its quality over time. In this paper, a new methodology is suggested for the development of data-based soft-sensors following a segmented approach in order to facilitate its maintenance. The new proposal is to model the stationary part separated from the dynamic, unlike the traditional methodology where the dynamic model is generated directly from process data. The stationary model is obtained by a PLS (Partial Least Squares) regression, while the dynamics are inserted using an optimization algorithm. The technique is applied to a distillation column and its performance is similar to dynamic and static soft-sensors developed using traditional methods. Other steps in the development of soft-sensors are also investigated. In variable selection issue, statistical methods are compared with the testing of all possibilities; the latter should be used as default, since computational cost is no longer a problem. We also present best practices in data pre-processing, gas chromatograph dead-time removal and steady state detection.