Metodologias para processamento de sinais têm sido amplamente pesquisadas com o objetivo de se extrair informação útil a partir de dados de processo. Nesta categoria incluem-se os filtros digitais, os quais atenuam os ruídos ou erros aleatórios, componentes de alta freqüência do sinal. Técnicas de atenuação de ruído como aproximações polinomiais, filtros de Fourier e Ondaletas recebem destaque dentre as técnicas de filtragem. Os filtros das Ondaletas, por exemplo, baseiam-se nos componentes de freqüência de um sinal, realizando a transformada deste sinal de modo a eliminar as freqüências acima de um limite especificado. Este sinal suavizado (tendência), de ruído atenuado, também pode ser processado de modo a obter a sua derivada. A diferenciação numérica de sinais digitais tem muitas aplicações em processamento de sinais analíticos, devido às suas propriedades, e em várias técnicas de engenharia. Um sinal suavizado desempenha papel importante na identificação de estados estacionários por exemplo, que encontra grande aplicação em análise de processos, otimização, identificação de modelos e reconciliação de dados. Como estas aplicações requerem dados sob condição estacionária, ou muito próxima dela, um método eficiente de detecção de estacionários se faz necessário. A derivada de um sinal ruidoso fica mascarada pelo próprio ruído e não apresenta de forma clara os pontos de inflexão desejados para a análise do sinal. Faz-se necessário, portanto, tratar o sinal com um filtro de modo a reduzir ou eliminar o ruído antes de processá-lo ou, então, obter a tendência que este sinal apresenta. Neste trabalho busca-se comparar algumas metodologias comumente utilizadas para filtragem de sinais de processos e obtenção de tendências, e analisa-se a aplicação de uma destas metodologias para análise e identificação de estados estacionários. Uma metodologia multi-variável simples e eficiente baseada em PCA é proposta, tomando como referência o método proposto por JIANG et al. (2003), que determina um índice de estado estacionário pontual. Para validação do método, estudaram-se alguns sistemas industriais e os resultados obtidos são apresentados, mostrando-se satisfatórios. / Methodologies for signal processing are being widely used to extract useful information from process data. In this category are included the digital filters, which atenuate noise or randomic errors (i.e., high frequency components of the signal). Techniques to atenuate noise as polinomial approximation, Fourier filters and Wavelets are commonly used. The Wavelet filters, for example, are based on the high frequency components of the signal, performing the wavelet transform on it to eliminate de frequencies above a specified level. This smooth signal, with less noise (trend), can be also processed to obtain its derivative. Numerical diferentiation of digital signals has many applications in analytic signal processing, due to its properties, and in several engineering techniques. A smooth signal plays an important role in steady-state identification, for example, in applications for process analysis, process optimization, model identification and data reconciliation. As these applications require data under steady-state condition, or very close to it, an efficient method for steady-state detection is necessary. The derivative of a noisy signal is hidden by the noise itself and does not show clearly the inflexion points desired for the signal analysis. Thus it is necessary to filter the signal to reduce or even eliminate the noise before processing it. In this work, some commonly used filter techniques are used and compared, and the application of one of them to steady-state detection is analised. An easy and efficient multivariable metodology based on PCA is proposed, according to the method presented by JIANG et al. (2003), which determines a pointwise steady-state index. To validate the method, some industrial systems were studied and the obtained results are presented, showing that they are satisfatory.

A síntese de redes de trocadores de calor foi muito bem estudada pela comunidade científica nos últimos trinta anos, porém, o desenvolvimento de métodos e a melhoria dos já existentes sempre foram o foco principal da grande maioria dos autores. São poucos os trabalhos que aplicam qualquer uma das metodologias a situações reais e discorrem sobre as dificuldades encontradas - provavelmente porque as empresas não têm interesse em tornar público os resultados obtidos. Este trabalho aplica a metodologia do ponto de estrangulamento na nova fábrica de farelo branco do Parque Industrial de Esteio e, portanto, pode servir como um guia prático aos profissionais que desejem fazer o mesmo em outras plantas industriais. Esta dissertação sintetiza duas redes de trocadores de calor para a fábrica de farelo branco de Esteio, levando em consideração as condições econômicas e os custos de equipamento e de montagem no Brasil. A primeira rede estabelecida é baseada em aproveitamentos térmicos utilizados pelos fabricantes e pelas empresas que dominam a tecnologia de extração de óleos vegetais, já a segunda rede sintetizada utiliza a metodologia do ponto de estrangulamento. Os dois resultados obtidos são bastante viáveis economicamente, sendo que a rede sintetizada pelo ponto de estrangulamento é mais econômica. O Valor Presente Líquido é utilizado como critério de cálculo de viabilidade das duas redes. Foi demonstrado que para a realidade brasileira este critério é mais adequado que o Custo Total Anualizado. A flexibilidade da rede produzida pelo método do ponto de estrangulamento foi avaliada de maneira preliminar por simulação e tabelas de sensibilidade. O resultado obtido é robusto na posta em marcha e quando a planta é submetida a variações no extrator - situações que produzem distúrbios importantes e freqüentes. A aplicação da metodologia do ponto de estrangulamento na integração energética da fábrica de farelo branco confirmou a simplicidade do método e a sua forte interação com o engenheiro de processos. O Rio Grande do Sul tem muito a ganhar se esta metodologia for disseminada nas universidades e nas empresas que compõe o parque industrial do estado.

Metodologias para processamento de sinais têm sido amplamente pesquisadas com o objetivo de se extrair informação útil a partir de dados de processo. Nesta categoria incluem-se os filtros digitais, os quais atenuam os ruídos ou erros aleatórios, componentes de alta freqüência do sinal. Técnicas de atenuação de ruído como aproximações polinomiais, filtros de Fourier e Ondaletas recebem destaque dentre as técnicas de filtragem. Os filtros das Ondaletas, por exemplo, baseiam-se nos componentes de freqüência de um sinal, realizando a transformada deste sinal de modo a eliminar as freqüências acima de um limite especificado. Este sinal suavizado (tendência), de ruído atenuado, também pode ser processado de modo a obter a sua derivada. A diferenciação numérica de sinais digitais tem muitas aplicações em processamento de sinais analíticos, devido às suas propriedades, e em várias técnicas de engenharia. Um sinal suavizado desempenha papel importante na identificação de estados estacionários por exemplo, que encontra grande aplicação em análise de processos, otimização, identificação de modelos e reconciliação de dados. Como estas aplicações requerem dados sob condição estacionária, ou muito próxima dela, um método eficiente de detecção de estacionários se faz necessário. A derivada de um sinal ruidoso fica mascarada pelo próprio ruído e não apresenta de forma clara os pontos de inflexão desejados para a análise do sinal. Faz-se necessário, portanto, tratar o sinal com um filtro de modo a reduzir ou eliminar o ruído antes de processá-lo ou, então, obter a tendência que este sinal apresenta. Neste trabalho busca-se comparar algumas metodologias comumente utilizadas para filtragem de sinais de processos e obtenção de tendências, e analisa-se a aplicação de uma destas metodologias para análise e identificação de estados estacionários. Uma metodologia multi-variável simples e eficiente baseada em PCA é proposta, tomando como referência o método proposto por JIANG et al. (2003), que determina um índice de estado estacionário pontual. Para validação do método, estudaram-se alguns sistemas industriais e os resultados obtidos são apresentados, mostrando-se satisfatórios. / Methodologies for signal processing are being widely used to extract useful information from process data. In this category are included the digital filters, which atenuate noise or randomic errors (i.e., high frequency components of the signal). Techniques to atenuate noise as polinomial approximation, Fourier filters and Wavelets are commonly used. The Wavelet filters, for example, are based on the high frequency components of the signal, performing the wavelet transform on it to eliminate de frequencies above a specified level. This smooth signal, with less noise (trend), can be also processed to obtain its derivative. Numerical diferentiation of digital signals has many applications in analytic signal processing, due to its properties, and in several engineering techniques. A smooth signal plays an important role in steady-state identification, for example, in applications for process analysis, process optimization, model identification and data reconciliation. As these applications require data under steady-state condition, or very close to it, an efficient method for steady-state detection is necessary. The derivative of a noisy signal is hidden by the noise itself and does not show clearly the inflexion points desired for the signal analysis. Thus it is necessary to filter the signal to reduce or even eliminate the noise before processing it. In this work, some commonly used filter techniques are used and compared, and the application of one of them to steady-state detection is analised. An easy and efficient multivariable metodology based on PCA is proposed, according to the method presented by JIANG et al. (2003), which determines a pointwise steady-state index. To validate the method, some industrial systems were studied and the obtained results are presented, showing that they are satisfatory.

A síntese de redes de trocadores de calor foi muito bem estudada pela comunidade científica nos últimos trinta anos, porém, o desenvolvimento de métodos e a melhoria dos já existentes sempre foram o foco principal da grande maioria dos autores. São poucos os trabalhos que aplicam qualquer uma das metodologias a situações reais e discorrem sobre as dificuldades encontradas - provavelmente porque as empresas não têm interesse em tornar público os resultados obtidos. Este trabalho aplica a metodologia do ponto de estrangulamento na nova fábrica de farelo branco do Parque Industrial de Esteio e, portanto, pode servir como um guia prático aos profissionais que desejem fazer o mesmo em outras plantas industriais. Esta dissertação sintetiza duas redes de trocadores de calor para a fábrica de farelo branco de Esteio, levando em consideração as condições econômicas e os custos de equipamento e de montagem no Brasil. A primeira rede estabelecida é baseada em aproveitamentos térmicos utilizados pelos fabricantes e pelas empresas que dominam a tecnologia de extração de óleos vegetais, já a segunda rede sintetizada utiliza a metodologia do ponto de estrangulamento. Os dois resultados obtidos são bastante viáveis economicamente, sendo que a rede sintetizada pelo ponto de estrangulamento é mais econômica. O Valor Presente Líquido é utilizado como critério de cálculo de viabilidade das duas redes. Foi demonstrado que para a realidade brasileira este critério é mais adequado que o Custo Total Anualizado. A flexibilidade da rede produzida pelo método do ponto de estrangulamento foi avaliada de maneira preliminar por simulação e tabelas de sensibilidade. O resultado obtido é robusto na posta em marcha e quando a planta é submetida a variações no extrator - situações que produzem distúrbios importantes e freqüentes. A aplicação da metodologia do ponto de estrangulamento na integração energética da fábrica de farelo branco confirmou a simplicidade do método e a sua forte interação com o engenheiro de processos. O Rio Grande do Sul tem muito a ganhar se esta metodologia for disseminada nas universidades e nas empresas que compõe o parque industrial do estado.

Metodologias para processamento de sinais têm sido amplamente pesquisadas com o objetivo de se extrair informação útil a partir de dados de processo. Nesta categoria incluem-se os filtros digitais, os quais atenuam os ruídos ou erros aleatórios, componentes de alta freqüência do sinal. Técnicas de atenuação de ruído como aproximações polinomiais, filtros de Fourier e Ondaletas recebem destaque dentre as técnicas de filtragem. Os filtros das Ondaletas, por exemplo, baseiam-se nos componentes de freqüência de um sinal, realizando a transformada deste sinal de modo a eliminar as freqüências acima de um limite especificado. Este sinal suavizado (tendência), de ruído atenuado, também pode ser processado de modo a obter a sua derivada. A diferenciação numérica de sinais digitais tem muitas aplicações em processamento de sinais analíticos, devido às suas propriedades, e em várias técnicas de engenharia. Um sinal suavizado desempenha papel importante na identificação de estados estacionários por exemplo, que encontra grande aplicação em análise de processos, otimização, identificação de modelos e reconciliação de dados. Como estas aplicações requerem dados sob condição estacionária, ou muito próxima dela, um método eficiente de detecção de estacionários se faz necessário. A derivada de um sinal ruidoso fica mascarada pelo próprio ruído e não apresenta de forma clara os pontos de inflexão desejados para a análise do sinal. Faz-se necessário, portanto, tratar o sinal com um filtro de modo a reduzir ou eliminar o ruído antes de processá-lo ou, então, obter a tendência que este sinal apresenta. Neste trabalho busca-se comparar algumas metodologias comumente utilizadas para filtragem de sinais de processos e obtenção de tendências, e analisa-se a aplicação de uma destas metodologias para análise e identificação de estados estacionários. Uma metodologia multi-variável simples e eficiente baseada em PCA é proposta, tomando como referência o método proposto por JIANG et al. (2003), que determina um índice de estado estacionário pontual. Para validação do método, estudaram-se alguns sistemas industriais e os resultados obtidos são apresentados, mostrando-se satisfatórios. / Methodologies for signal processing are being widely used to extract useful information from process data. In this category are included the digital filters, which atenuate noise or randomic errors (i.e., high frequency components of the signal). Techniques to atenuate noise as polinomial approximation, Fourier filters and Wavelets are commonly used. The Wavelet filters, for example, are based on the high frequency components of the signal, performing the wavelet transform on it to eliminate de frequencies above a specified level. This smooth signal, with less noise (trend), can be also processed to obtain its derivative. Numerical diferentiation of digital signals has many applications in analytic signal processing, due to its properties, and in several engineering techniques. A smooth signal plays an important role in steady-state identification, for example, in applications for process analysis, process optimization, model identification and data reconciliation. As these applications require data under steady-state condition, or very close to it, an efficient method for steady-state detection is necessary. The derivative of a noisy signal is hidden by the noise itself and does not show clearly the inflexion points desired for the signal analysis. Thus it is necessary to filter the signal to reduce or even eliminate the noise before processing it. In this work, some commonly used filter techniques are used and compared, and the application of one of them to steady-state detection is analised. An easy and efficient multivariable metodology based on PCA is proposed, according to the method presented by JIANG et al. (2003), which determines a pointwise steady-state index. To validate the method, some industrial systems were studied and the obtained results are presented, showing that they are satisfatory.

A síntese de redes de trocadores de calor foi muito bem estudada pela comunidade científica nos últimos trinta anos, porém, o desenvolvimento de métodos e a melhoria dos já existentes sempre foram o foco principal da grande maioria dos autores. São poucos os trabalhos que aplicam qualquer uma das metodologias a situações reais e discorrem sobre as dificuldades encontradas - provavelmente porque as empresas não têm interesse em tornar público os resultados obtidos. Este trabalho aplica a metodologia do ponto de estrangulamento na nova fábrica de farelo branco do Parque Industrial de Esteio e, portanto, pode servir como um guia prático aos profissionais que desejem fazer o mesmo em outras plantas industriais. Esta dissertação sintetiza duas redes de trocadores de calor para a fábrica de farelo branco de Esteio, levando em consideração as condições econômicas e os custos de equipamento e de montagem no Brasil. A primeira rede estabelecida é baseada em aproveitamentos térmicos utilizados pelos fabricantes e pelas empresas que dominam a tecnologia de extração de óleos vegetais, já a segunda rede sintetizada utiliza a metodologia do ponto de estrangulamento. Os dois resultados obtidos são bastante viáveis economicamente, sendo que a rede sintetizada pelo ponto de estrangulamento é mais econômica. O Valor Presente Líquido é utilizado como critério de cálculo de viabilidade das duas redes. Foi demonstrado que para a realidade brasileira este critério é mais adequado que o Custo Total Anualizado. A flexibilidade da rede produzida pelo método do ponto de estrangulamento foi avaliada de maneira preliminar por simulação e tabelas de sensibilidade. O resultado obtido é robusto na posta em marcha e quando a planta é submetida a variações no extrator - situações que produzem distúrbios importantes e freqüentes. A aplicação da metodologia do ponto de estrangulamento na integração energética da fábrica de farelo branco confirmou a simplicidade do método e a sua forte interação com o engenheiro de processos. O Rio Grande do Sul tem muito a ganhar se esta metodologia for disseminada nas universidades e nas empresas que compõe o parque industrial do estado.

Nesse trabalho, é proposto um modelo fenomenológico para a polimerização de estireno em solução, validado com dados de uma planta industrial. Um modelo matemático para a polimerização do estireno via radicais livres é desenvolvido para predizer o comportamento estacionário e dinâmico do processo contínuo de produção de poliestireno. O modelo inclui a cinética de polimerização, em dois reatores CSTR auto-refrigerados em série, o equilíbrio líquido-vapor na seção de reação e as propriedades do produto final. Os resultados obtidos através do modelo desenvolvido são utilizados para determinar quais são os efeitos da composição de alimentação, temperatura e concentração do iniciador na conversão do monômero, massas molares, polidispersão, formação de dímeros e trímeros, densidade, viscosidade, índice de fluidez, propriedades térmicas e tensão de ruptura. Para o equilíbrio líquido-vapor, um modelo termodinâmico também foi desenvolvido para reatores auto-refrigerados, que usam o calor de evaporação para remover o calor gerado por reações químicas fortemente exotérmicas, e modelado através de uma equação cúbica de estado e uma regra de mistura aplicada ao equilíbrio líquido-vapor a baixas pressões para soluções poliméricas através do emprego de um único parâmetro de interação. O modelo desenvolvido pode ser utilizado para avaliação de estruturas de controle, simulação e otimização do processo de polimerização do estireno.

O principal objetivo deste trabalho é estabelecer caminhos apropriados para a estimativa da eficiência de pratos valvulados com downcomer e pratos dualflow em colunas de destilação industriais. O conhecimento da eficiência tem importância fundamental no projeto e na avaliação do desempenho de colunas de destilação. Pesquisando a literatura, pôde ser identificada uma árvore de alternativas para compor o modelo de eficiência de prato, dependendo dos modelos de transferência de massa, do modelo de distribuição das vazões de líquido e vapor sobre o prato, do modelo de arraste de líquido, do modelo de equilíbrio da mistura multi-componente, dos modelos de propriedades físicas, do modelo da altura da espuma sobre o prato e da definição de eficiência. Neste trabalho, diferentes métodos para a predição da eficiência em pratos valvulados e pratos dualflow foram compostos e comparados contra dados de três colunas de destilação industriais sob diferentes condições operacionais. Os modelos foram inseridos no simulador Aspen Plus 12.1, em linguagem Fortran, junto com dados geométricos dos pratos, propriedades dos fluidos e dados de operação das colunas de destilação industriais. Para cada coluna foi escolhido o melhor pacote termodinâmico pela verificação dos perfis de temperatura e composições de topo e fundo obtidos via simulação contra os valores reais correspondentes das colunas de destilação industriais. Foi feita uma modificação no parâmetro da fração de furos que estão em jetting no modelo hidráulico da dispersão acima do prato de Garcia (1999). Essa modificação produziu resultados melhores na predição da fração de furos em jetting e eficiência dos pratos dualflow e resultados similares aos de Garcia (1999) para a eficiência dos pratos valvulados.

Em plantas de polimerização, uma das principais propriedades relacionadas à qualidade do produto é o índice de fluidez, ou MI. Esta propriedade é geralmente medida em laboratório, em intervalos de algumas horas. Por outro lado, as variáveis de processo estão disponíveis continuamente e são controladas com o objetivo de atingir as propriedades desejadas do produto. O desenvolvimento de um analisador virtual, que permita a estimação do MI de forma contínua, com base nestas variáveis medidas, pode levar a um melhor controle da qualidade do produto final. Este trabalho desenvolve um analisador virtual de MI para uma planta de polietileno de alta densidade (PEAD). Existem vários tipos de modelos que podem ser utilizados na implementação de um analisador virtual, assim como várias formas de correção on-line das suas estimativas. Este trabalho direciona especial atenção aos modelos semi-empíricos, e ao uso de um filtro de Kalman estendido (EKF) na correção das estimativas e dos parâmetros do modelo. O objeto de estudo desse trabalho foi um conjunto de produtos, cuja produção é realizada em dois reatores em série. Foram usados 21 conjuntos de dados representando diferentes períodos de operação da planta. Estes conjuntos de dados continham as principais variáveis de planta e os resultados de MI medidos em laboratório. A partir destes dados, foram estimados os parâmetros do modelo para cada reator. Também foi proposta e testada uma metodologia para a sintonia dos parâmetros do EKF. De posse dos modelos, do filtro e de seus respectivos parâmetros, foram gerados os resultados do analisador.

Nesse trabalho, é proposto um modelo fenomenológico para a polimerização de estireno em solução, validado com dados de uma planta industrial. Um modelo matemático para a polimerização do estireno via radicais livres é desenvolvido para predizer o comportamento estacionário e dinâmico do processo contínuo de produção de poliestireno. O modelo inclui a cinética de polimerização, em dois reatores CSTR auto-refrigerados em série, o equilíbrio líquido-vapor na seção de reação e as propriedades do produto final. Os resultados obtidos através do modelo desenvolvido são utilizados para determinar quais são os efeitos da composição de alimentação, temperatura e concentração do iniciador na conversão do monômero, massas molares, polidispersão, formação de dímeros e trímeros, densidade, viscosidade, índice de fluidez, propriedades térmicas e tensão de ruptura. Para o equilíbrio líquido-vapor, um modelo termodinâmico também foi desenvolvido para reatores auto-refrigerados, que usam o calor de evaporação para remover o calor gerado por reações químicas fortemente exotérmicas, e modelado através de uma equação cúbica de estado e uma regra de mistura aplicada ao equilíbrio líquido-vapor a baixas pressões para soluções poliméricas através do emprego de um único parâmetro de interação. O modelo desenvolvido pode ser utilizado para avaliação de estruturas de controle, simulação e otimização do processo de polimerização do estireno.