Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Tese de doutoramento. Engenharia Química e Biológica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2008

O presente trabalho é parte integrante de um projeto multidisciplinar cujo objetivo é construir uma ferramenta computacional capaz de simular a operação de uma Usina Termoelétrica tratando, especificamente, da câmara de reação (local da caldeira onde se desenvolve a queima do combustível). Foi desenvolvido um modelo matemático dinâmico, pseudo-homogêneo, unidimensional e, com propriedades físicas variáveis, com o objetivo de descrever a conversão do calor gerado pela combust em energia térmica, que está baseado em balanços de massa e energia. Este modelo foi implementado no simulador gPROMS e seus parâmetros foram estimados utilizando o módulo gEST deste software (método da máxima verossimilhança), com base em dados de operação da Usina e dados cinéticos de literatura. Para a simulação dinâmica da câmara de reação foi utilizado um método de integração implícita de passos múltiplos com ordem e passo variáveis. A câmara de combustão foi dividida em três zonas, sendo realizados, em cada zona, os balanços de massa e energia, adotando-se a hipótese de mistura perfeita. O modelo desenvolvido prevê o perfil de temperatura ao longo da câmara, as correntes de saída e a composição dos gases de combustão em cada zona; incluindo uma previsão aproximada da concentração dos poluentes formados, principalmente monóxido de nitrogênio e dióxido de enxofre. Os resultados apresentados mostraram que o modelo prediz satisfatoriamente a composição do gás de combustão na saída da câmara de reação e que a divisão da câmara em diferentes zonas de combustão é apropriada para avaliar a geração e o aproveitamento energético na caldeira.

Simulador de processos é uma ferramenta valiosa, pois possibilita desde a validação de projetos e sua operabilidade prática até aumentos de produção e redução de custos. Devido a estes e outros fatores, o interesse industrial em técnicas e pacotes computacionais para a modelagem, simulação e otimização de processos tem crescido muito nos últimos anos. Juntamente com este interesse cresce a qualidade das ferramentas disponíveis no mercado para tal, mas estas ainda não satisfazem totalmente as expectativas de seus usuários. Este trabalho consiste no projeto de um novo simulador genérico para processos dinâmicos que satisfaça os usuários de forma mais completa do que os disponíveis atualmente no mercado. Para tanto, foram reunidas e, quando necessário, desenvolvidas novas técnicas relativas à descrição, análise e solução de problemas dinâmicos. Uma nova linguagem de modelagem orientada a objetos e um sistema de tradução da representação nesta linguagem para sistemas de equações foram propostos. Métodos de análise dos sistemas de equações provenientes da modelagem foram desenvolvidos com o intuito de auxiliar o usuário na detecção de erros de modelagem. Algoritmos para solução de sistemas dinâmicos e estacionários foram reunidos e uma arquitetura interna foi proposta. Por fim, o sistema como um todo foi testado através de sua aplicação em problemas típicos e outros que não podem ser resolvidos diretamente com os pacotes computacionais disponíveis no mercado. O teste com os problemas práticos provou que a estrutura proposta é adequada e apresenta uma série de vantagens quando comparada com softwares largamente utilizados na simulação de processos.

O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma ferramenta de regressão multivariável apropriada para abordar o problema da modelagem de propriedades relacionadas à qualidade final de produtos em processos industriais. No caso geral, dados provenientes de sistemas físicos e químicos típicos do meio industrial são caracterizados pela presença de relação não linear entre as variáveis, podendo, ainda, apresentar outros problemas que dificultam o processo de modelagem empírica, como baixa disponibilidade de observações experimentais, presença de ruído excessivo nas medidas e a presença de colinearidade entre os termos explicativos. Foi feita uma revisão de diferentes métodos de regressão multivariável tais como regressão linear múltipla (MLR), regressão não linear baseada em transformações das variáveis explicativas e métodos de redução de dimensionalidade (PCA, PLS, QPLS e BTPLS). Também foram propostas novas metodologias para a abordagem das questões da seleção de variáveis e estimação das incertezas dos modelos. Posteriormente, utilizando as metodologias revisadas e propostas, foi sugerida uma sistemática para o tratamento da questão da modelagem empírica de dados industriais, que constitui a base para a implementação da ferramenta desejada. A aplicabilidade da ferramenta desenvolvida foi ilustrada através de alguns estudos de caso retirados da literatura, onde modelos para a predição de propriedades relativas à qualidade de produtos produzidos em quatro tipos de processos industriais diferentes são obtidos.

Esta dissertação tem por finalidade principal verificar a viabilidade de implantação do método de controle integrado de atributos da qualidade. O objetivo secundário baseia-se em uma revisão na bibliografia do controle estatístico do processo, em especial as cartas de controle tradicionais e a carta de controle integrado do processo. A carta de controle integrado do processo é aplicável em processos contínuos e intermitentes de manufatura onde existem vários atributos independentes a serem monitorados. A partir de um posto de trabalho definido em uma linha de produção, o monitoramento, visando o controle e a garantia da qualidade, é realizado através de uma única carta de controle que engloba todas as características de qualidade pertinentes ao processo. Utilizando-se de um gráfico de Pareto, obtém-se a hierarquização das características de qualidade, podendo-se atuar sobre aquelas que mais contribuem para o percentual de defeituosos. Desta forma, é possível diagnosticar e solucionar problemas de qualidade tendo como alvo a melhoria contínua do processo. A principal vantagem desta carta está na simplicidade do controle integrado por apresentar em uma única carta uma visão geral da condição da qualidade. A demonstração da aplicabilidade da carta de controle integrado do processo é feita através do estudo de caso em uma empresa de bebidas alcoólicas O processo estudado é a rotulagem de duas bebidas alcoólicas que apresentam 10 características de qualidades, e destas se desdobram 29 tipos de defeitos. Todos estes defeitos são monitorados por uma carta de controle integrado do processo. Em um dos processos, se verifica através do gráfico de Pareto que dos 29 tipos de defeitos, 2 são responsáveis pela instabilidade do mesmo. Pode-se, então, atuar sobre estes defeitos e, portanto, melhorar este processo. Sempre que houver uma causa especial anômala ao processo, a carta indicará sua presença, e dará uma base sólida para a tomada de decisão de uma ação corretiva.

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Neste trabalho analisamos alguns processos com a propriedade de longa dependência e sazonalidade. Nosso estudo tem por objetivo principal estudar os processos k Factor GARMA p, λ, u, q e SARFIMA p, d, q P, D, Q s, onde s é a sazonalidade. Para os processos k Factor GARMA p, λ, u, q , baseados no conheci- mento das freqüências de Gegenbauer, propomos estimadores da classe semi- paramétrica para o correspondente parâmetro λ. Apresentamos importantes resultados envolvendo a função densidade espectral e os coeficientes das representações auto-regressiva e média móvel destes processos. No estudo dos processos SARFIMA p, d, q P, D, Q s, demonstramos algumas propriedades destes processos, tais como a expressão da função densidade espectral, o seu comportamento próximo às freqüências sazonais, a estacionariedade, as dependências intermediária e longa, a função de autocovariância e a sua expressão assintótica. Investigamos também as condições necessárias e suficientes para a causalidade e a inversibilidade destes processos SARFIMA. Analisamos a ergodicidade e apresentamos a previsão de erro quadrático médio mínimo para estes processos. Apresentamos diversos estimadores na classe dos métodos semiparamétricos para estimar, tanto o parâmetro de diferenciação d, bem como o de diferenciação sazonal D. Na classe paramétrica, apresentamos um método que estima todos os parâmetros do processo. Propomos nova metodologia de estimação para os parâmetros d e D, os chamados estimadores robustos. Introduzimos dois métodos de contaminação por outliers, o modelo multiparamétrico e a contaminação por mistura. Através de simulações de Monte Carlo, analisamos o comportamento dos estimadores das classes semiparamétrica e paramétrica para os parâmetros do processo SARFIMA. Nestas simulações, os processos são considerados com e sem contaminação por outliers do tipo aditivo e de inovação. Apresentamos o teste de verossimilhança para detectar e identificar outliers em processos SARFIMA. Desenvolvemos um estimador para a magnitude de outliers dos tipos aditivo e de inovação. Demonstramos que este estimadoré não viciado e normalmente distribuído. Realizamos a análise da série temporal dos níveis mensais do rio Nilo, em Aswan, com e sem contaminação por outliers do tipo aditivo. / In this work we analyze some processes with long memory and seasonality properties. The main goal is to study the k Factor GARMA p, λ, u, q and SARFIMA p, d, q P, D, Q s processes, where s is the seasonality. For the k Factor GARMA p, λ, u, q process, based on the knowledge of the Gegenbauer frequencies, we propose some estimators in the semiparame- tric class for the corresponding parameter λ. We present important results related to the spectral density function and to the coefficients of the autore- gressive and moving average infinite representations for these processes. In the study of the SARFIMA p, d, q P, D, Q s processes, we prove several properties, such as its spectral density function expression and its behavior near the seasonal frequencies, the stationarity, the intermediate and long memory, the autocovariance function and its asymptotic expres- sion. We also investigate necessary and sufficient conditions for the causality and the invertibility of SARFIMA processes. We analyze the ergodicity and we present the minimum mean squared error forecasting for these processes. We present several estimators in the semiparametric class to estimate both, the degree of differencing d and the seasonal differencing parameter D. In the parametric class, we introduce one method that estimates all the process parameters. We propose a new estimation methodology for the parameters d and D, based on robustness. We introduce two methods for outliers contami- nation, the so-called multi-parametric model and the mixing contamination. Through Monte Carlo simulations, we analyze the semiparametric and pa- rametric estimators behavior for the parameters of SARFIMA processes. In these simulations, the process is considered with and without contamination by addictive and innovation outliers. We present the likelihood test to detect and to identify outliers in SARFIMA processes. We also develop one estima- tor for the outlier’s magnitude for the addictive and innovation types. We show the unbiased property and normal distribution for this estimator. We carry out the analysis on the Nile River monthly flows at Aswan time series, with and without addictive outlier contamination.

Esta dissertação tem por finalidade principal verificar a viabilidade de implantação do método de controle integrado de atributos da qualidade. O objetivo secundário baseia-se em uma revisão na bibliografia do controle estatístico do processo, em especial as cartas de controle tradicionais e a carta de controle integrado do processo. A carta de controle integrado do processo é aplicável em processos contínuos e intermitentes de manufatura onde existem vários atributos independentes a serem monitorados. A partir de um posto de trabalho definido em uma linha de produção, o monitoramento, visando o controle e a garantia da qualidade, é realizado através de uma única carta de controle que engloba todas as características de qualidade pertinentes ao processo. Utilizando-se de um gráfico de Pareto, obtém-se a hierarquização das características de qualidade, podendo-se atuar sobre aquelas que mais contribuem para o percentual de defeituosos. Desta forma, é possível diagnosticar e solucionar problemas de qualidade tendo como alvo a melhoria contínua do processo. A principal vantagem desta carta está na simplicidade do controle integrado por apresentar em uma única carta uma visão geral da condição da qualidade. A demonstração da aplicabilidade da carta de controle integrado do processo é feita através do estudo de caso em uma empresa de bebidas alcoólicas O processo estudado é a rotulagem de duas bebidas alcoólicas que apresentam 10 características de qualidades, e destas se desdobram 29 tipos de defeitos. Todos estes defeitos são monitorados por uma carta de controle integrado do processo. Em um dos processos, se verifica através do gráfico de Pareto que dos 29 tipos de defeitos, 2 são responsáveis pela instabilidade do mesmo. Pode-se, então, atuar sobre estes defeitos e, portanto, melhorar este processo. Sempre que houver uma causa especial anômala ao processo, a carta indicará sua presença, e dará uma base sólida para a tomada de decisão de uma ação corretiva.

O presente trabalho é parte integrante de um projeto multidisciplinar cujo objetivo é construir uma ferramenta computacional capaz de simular a operação de uma Usina Termoelétrica tratando, especificamente, da câmara de reação (local da caldeira onde se desenvolve a queima do combustível). Foi desenvolvido um modelo matemático dinâmico, pseudo-homogêneo, unidimensional e, com propriedades físicas variáveis, com o objetivo de descrever a conversão do calor gerado pela combust em energia térmica, que está baseado em balanços de massa e energia. Este modelo foi implementado no simulador gPROMS e seus parâmetros foram estimados utilizando o módulo gEST deste software (método da máxima verossimilhança), com base em dados de operação da Usina e dados cinéticos de literatura. Para a simulação dinâmica da câmara de reação foi utilizado um método de integração implícita de passos múltiplos com ordem e passo variáveis. A câmara de combustão foi dividida em três zonas, sendo realizados, em cada zona, os balanços de massa e energia, adotando-se a hipótese de mistura perfeita. O modelo desenvolvido prevê o perfil de temperatura ao longo da câmara, as correntes de saída e a composição dos gases de combustão em cada zona; incluindo uma previsão aproximada da concentração dos poluentes formados, principalmente monóxido de nitrogênio e dióxido de enxofre. Os resultados apresentados mostraram que o modelo prediz satisfatoriamente a composição do gás de combustão na saída da câmara de reação e que a divisão da câmara em diferentes zonas de combustão é apropriada para avaliar a geração e o aproveitamento energético na caldeira.