No campo de simulação dinâmica de processos, o entendimento da natureza dinâmica de processos químicos industriais é fundamental quando questões de projeto e de sistemas de processos surgem. As abordagens atualmente aplicadas, como Resposta Degrau (RD), Função de Transferência (FT) e representação Discreta em Espaços de Estado (DEE) apresentam algumas desvantagens, principalmente relacionadas a questões de amostragem fixa e à carga computacional envolvida na sua simulação. Tendo isso em mente, uma nova abordagem é proposta, valendo-se da parametrização das entradas do sistema por splines piecewise cúbicas e da representação de sistemas em espaços de estado no domínio contínuo, onde se torna possível, a partir de poucos dados que revelem a informação dinâmica do processo, a simulação do mesmo ao longo de um horizonte. A essa abordagem foi dada o nome de Spline Dynamic Matrix (SDM), tratando-se de uma construção análoga à Matriz Dinâmica (Cutler and Ramaker 1980) proposta no início da década de 80, onde a multiplicação da variação das entradas no sistema por uma matriz que compreenda toda a informação dinâmica do sistema permite o cálculo rápido das saídas do mesmo. Suportado por essa metodologia, propõe-se juntamente a formulação de um novo controlador preditivo baseado em modelo (MPC) linear, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), onde a redução do número de variáveis do processo pode levar a uma resolução mais rápida e mais robusta. Para corroborar as proposições apresentadas, são apresentados resultados referentes à simulação de processos dinâmicos e à comparação do desempenho do novo MPC proposto com um MPC baseado em resposta degrau (versão clássica), para um estudo de caso SISO (Single Input Single Output), e com um MPC baseado em espaços de estado, para o caso MIMO (Multiple Input Multiple Output), validando o potencial e versatilidade da técnica. / In the field of dynamic simulation, an understanding of the dynamic behavior of chemical processes is important from both process design and process system perspectives. Several methodologies have been developed so far, such as Step Response (SR), Transfer Function (TF) and Discrete State Space representation (DSS). Such approaches, however, have some disadvantages, regarding simulation speed, computational load and fixed sampling. From this premise, a new approach is proposed, where the input parametrization by piecewise cubic splines is combined with state space representation in the continuous domain, guaranteeing, from few data that gathers all the process dynamic information, simulation along a certain horizon. Such representation is called Spline Dynamic Matrix (SDM), inspired in the likewise representation of the Dynamic Matrix (DM) (Cutler and Ramaker 1980) proposed in the early 80’s. The main idea resides in a multiplication of the input variation by a matrix that can embrace all the dynamic data, allowing a fast output calculation. By using this methodology, a new linear model predictive controller (MPC) is also proposed, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), where the variable diminishment could lead to a faster and more robust resolution. So that such propositions can be validated, results are presented regarding dynamic process simulation and comparison of the performance achieved by the MPC proposed in this dissertation. In order to accomplish that, one MPC based on SR representation, for a SISO (Single Input Single Output) case study, and another one based on state space representation, for a MIMO (Multiple Input Multiple Output) system, were used, confirming that the potential and versatility of SDM technique can be truly perceived.

Este trabalho apresenta o estudo da dinâmica de uma instalação propulsora a vapor através da técnica da modelagem e simulação. O modelo matemático é obtido das Leis da Termodinâmica e dos conceitos básicos da mecânica dos fluídos e transferência de calor, e a simulação é efetuada em um computador digital. Inicialmente cada componente do ciclo é modelado individualmente, determinando-se as suas variáveis de estado, de entrada e de saída. A seguir o modelo é simulado para analisar a influência dos diversos parâmetros nas respostas do elemento. O modelo matemático da instalação propulsora a vapor é obtido agrupando-se convenientemente os modelos dos vários componentes do ciclo. Com isso obtêm-se um sistema de 47ª ordem que pode simular diversos casos de interesse real. Neste trabalho são analisadas as respostas do ciclo para dois casos. A primeira corresponde ao fechamento parcial da válvula de controle da turbina e a segunda ao corte na vazão de óleo combustível. / This paper presents a study of the dynamics of a steam power plant using techniques of modelling and simulation. The mathematical model derives form the laws of Thermodynamics and basic concepts of fluid mechanics and heat transfer; the simulation is carried out in a digital computer. Each component is first modelled individually, and its state, input and output variables are determined. The model is then simulated for the analysis of the influence of the various parameters in the responses of the component. The mathematical model of the complete power plant is constructed by the convenient grouping of the various component models of the cycle. Thereby a 47th order system is obtained, which can simulate various cases of interest. The cycle\'s response for two cases are analysed. The first case correspond to the partial closing of the turbine control valve and the second to the fuel flow interruption .

No campo de simulação dinâmica de processos, o entendimento da natureza dinâmica de processos químicos industriais é fundamental quando questões de projeto e de sistemas de processos surgem. As abordagens atualmente aplicadas, como Resposta Degrau (RD), Função de Transferência (FT) e representação Discreta em Espaços de Estado (DEE) apresentam algumas desvantagens, principalmente relacionadas a questões de amostragem fixa e à carga computacional envolvida na sua simulação. Tendo isso em mente, uma nova abordagem é proposta, valendo-se da parametrização das entradas do sistema por splines piecewise cúbicas e da representação de sistemas em espaços de estado no domínio contínuo, onde se torna possível, a partir de poucos dados que revelem a informação dinâmica do processo, a simulação do mesmo ao longo de um horizonte. A essa abordagem foi dada o nome de Spline Dynamic Matrix (SDM), tratando-se de uma construção análoga à Matriz Dinâmica (Cutler and Ramaker 1980) proposta no início da década de 80, onde a multiplicação da variação das entradas no sistema por uma matriz que compreenda toda a informação dinâmica do sistema permite o cálculo rápido das saídas do mesmo. Suportado por essa metodologia, propõe-se juntamente a formulação de um novo controlador preditivo baseado em modelo (MPC) linear, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), onde a redução do número de variáveis do processo pode levar a uma resolução mais rápida e mais robusta. Para corroborar as proposições apresentadas, são apresentados resultados referentes à simulação de processos dinâmicos e à comparação do desempenho do novo MPC proposto com um MPC baseado em resposta degrau (versão clássica), para um estudo de caso SISO (Single Input Single Output), e com um MPC baseado em espaços de estado, para o caso MIMO (Multiple Input Multiple Output), validando o potencial e versatilidade da técnica. / In the field of dynamic simulation, an understanding of the dynamic behavior of chemical processes is important from both process design and process system perspectives. Several methodologies have been developed so far, such as Step Response (SR), Transfer Function (TF) and Discrete State Space representation (DSS). Such approaches, however, have some disadvantages, regarding simulation speed, computational load and fixed sampling. From this premise, a new approach is proposed, where the input parametrization by piecewise cubic splines is combined with state space representation in the continuous domain, guaranteeing, from few data that gathers all the process dynamic information, simulation along a certain horizon. Such representation is called Spline Dynamic Matrix (SDM), inspired in the likewise representation of the Dynamic Matrix (DM) (Cutler and Ramaker 1980) proposed in the early 80’s. The main idea resides in a multiplication of the input variation by a matrix that can embrace all the dynamic data, allowing a fast output calculation. By using this methodology, a new linear model predictive controller (MPC) is also proposed, Spline Dynamic Matrix Controller (SDMC), where the variable diminishment could lead to a faster and more robust resolution. So that such propositions can be validated, results are presented regarding dynamic process simulation and comparison of the performance achieved by the MPC proposed in this dissertation. In order to accomplish that, one MPC based on SR representation, for a SISO (Single Input Single Output) case study, and another one based on state space representation, for a MIMO (Multiple Input Multiple Output) system, were used, confirming that the potential and versatility of SDM technique can be truly perceived.

Atualmente, pessoas que não são relacionadas com a área de matemática e computação tem uma aversão muito grande à modelagem matemática e simulação de processos físicos, químicos ou biológicos. Isto é muito aparente na área de Saneamento e Ambiental, pois envolve pessoas de várias áreas. Esta aversão é devida a complexidade dos métodos numéricos para sistemas de equações matemáticas e a necessidade do conhecimento de alguma linguagem computacional. Com o intuito de oferecer uma ferramenta que supre essas deficiências, o programa SAAM foi desenvolvido para ambiente Windows, procurando ter uma metodologia simplificada para o usuário. A principal aplicação do programa é a visualização do que ocorre nos processos antes de obter a estabilidade, ou seja, em regime transiente, pois no regime permanente os cálculos são simples. Os modelos matemáticos mais complexos, como sistemas de equações diferenciais, podem ser resolvidos pelos métodos numérico de Runge-Kutta de 3ª ou 4ª ordem, que estão embutidos no programa. Este trabalho também apresenta exemplos de processos de Engenharia Sanitária e Ambiental para mostrar a aplicação do programa SAAM. / Nowadays, people not related to the area of mathematics and computer science have a great aversion to the mathematical modeling and simulation of physical, chemical and biological processes. This is very apparent in area of Sanitation and Environmental, because it involves people from many areas. This aversion is due to the complexity of numerical methods for systems of mathematical equations and to the necessity of knowledge of some computer language. With the purpose of offering a tool that supplies those deficiency, the software SAAM was developed for Windows, seeking to have a simplified methodology for the user. The major appliance of the software is the show that occurs in the processes before of gaining the stability, or else, in the dynamic state, for the steady-state the calculations are simple. The more complex mathematical models, such as systems of differential equations, can be resolved by the numerical methods of Runge-Kutta of 3rd and 4th order, that are embedded in the program. This work also presents examples of process of Sanitary and Environmental Engineering in a order to show the appliance of the software SAAM.

This work presents two innovative ways to evaluate mining projects. The first is the Activity-Based Costing Approach in mining operations with a product mix. After analyzing and collecting data from an aggregate mine located in Brazil, a cost model was built, and from that, a cost management and analysis methodology of a mine is created. This work has the innovation advantages of using ABC as a tool for planning the operation of the mine, identifying the more profitable products. The second is the use of dynamic simulation in the early stage of Front End Loading (FEL) studies of a Mining Project. In the early stages the global availability (Number of hours a plant is available for production) and production (Number of hours a plant is actually operated with material) time of the process plant are normally assumed based on the experience of the study team. Understanding and defining the hours available at the early stages of the project are important for the future stages of the project, as drastic changes in work hours will impact the economics of the project at that stage. An innovative high-level dynamic modeling approach has been developed to assist in a fast evaluation of assumptions made by the study team. This model incorporates systems or equipment commonly used in mining projects from mine to product stockyard discharge after the process plant. This model includes subsystems that will simulate all the handling components, major processing plant systems required for a mining project. The output data provided by this high-level dynamic simulation approach will enhance the confidence level of engineering carried out during the early stage of the project. This work discusses the technical and economic advantages in using this approach and five test cases comparing with the standard techniques used in mining project FEL studies. At the end, it is concluded that the creation of a cost model to be applied in mining operations is a rewarding investment as it shows the profitable and unprofitable products, and that the use of dynamic simulation in the early stages is technically and economically advantageous. / Este trabalho apresenta duas maneiras inovadoras de avaliar projetos de mineração. A primeira é a Abordagem de Custeio Baseado em Atividades em operações de mineração com mix de produtos. Após coletar e analisar dados de uma mineração de agregados localizada no Brasil, um modelo de custo foi desenvolvido, e a partir deste, uma metodologia de análise e gerenciamento dos custos da mineração é criado. Este trabalho tem a vantagem de inovar ao usar a abordagem ABC como uma ferramenta de planejamento da operação de mina, identificando os produtos mais rentáveis. A segunda é o uso de simulação dinâmica nos estágios iniciais de estudos \"Front End Loading\" (FEL) de Projetos de Mineração. Nos estágios iniciais o tempo de disponibilidade global (número de horas que está disponível para operação) e de produção (número de horas que está realmente operando com material) da usina de beneficiamento são normalmente assumidos baseados na experiência da equipe de projeto. É importante definir estes tempos nos estágios iniciais do projeto, visto que mudanças drásticas nas horas trabalhadas impactará sobre a economia do projeto. Uma inovadora abordagem de modelagem dinâmica de alto nível foi desenvolvida para auxiliar numa avaliação rápida das premissas adotadas pela equipe de projeto. Este modelo incorpora sistemas e equipamentos comumente usados em projetos de mineração, da mina até o descarregamento de material nos pátios de estocagem de produtos depois da usina de beneficiamento. Este modelo inclui subsistemas que simulam todos os componentes de manuseio e principais sistemas da usina de beneficiamento requeridos para um projeto de mineração. Os dados de saída fornecidos por esta abordagem aumentarão o nível de confiança da engenharia realizada durante a fase inicial do projeto. Este trabalho discute as vantagens técnicas e econômicas de utilizar esta metodologia e apresenta uma comparação de cinco casos testes com as técnicas tradicionais usadas nos projetos de mineração em estudos FEL. No final, é concluído que a criação de um modelo de custo para ser usado na operação de mineração é um investimento recompensador, pois mostra os produtos rentáveis e não-rentáveis, e que o uso de simulação dinâmica nos estágios iniciais é tecnicamente e economicamente vantajoso.

O propósito desta Tese é realizar o estudo da implementação do controle avançado do tipo controle preditivo baseado em modelo (MPC) e otimização em tempo real (RTO) em uma unidade de processo industrial usando como ferramentas softwares comerciais de simulação e otimização de processos. As soluções propostas podem ser consideradas como estratégias de integração entre RTO e MPC de uma e duas camadas. Na estratégia de duas camadas, a camada superior que considera um modelo rigoroso não linear do processo computa e envia targets otimizantes à camada dinâmica do MPC, que computa as ações de controle necessárias para alcançar esses targets e estabilizar o processo. Na estratégia de uma camada, mais conhecida como MPC econômico, temos a inclusão do gradiente da função econômica na função custo do controlador preditivo. Ambas as estratégias foram estudadas e suas implementações na coluna de destilação de propeno/propano com integração energética da unidade de produção de propeno da refinaria de Capuava da Petrobras foram simuladas. Este estudo foi realizado em varias etapas. Primeiro, uma simulação dinâmica do processo foi realizada usando o simulador dinâmico SimSci Dynsim® para ser usada como uma planta virtual que também foi usada para a identificação dos modelos usados nos controladores preditivos. Segundo, os algoritmos de controle avançado foram desenvolvidos em Matlab® baseados no controlador preditivo de horizonte infinito (IHMPC), no controlador preditivo robusto (RIHMPC) e no MPC econômico. Terceiro, o algoritmo de RTO foi desenvolvido no pacote de otimização em tempo real Simsci ROMeo®, onde o modelo rigoroso não linear do processo foi implantado incluindo as etapas de simulação, reconciliação de dados e otimização. Quarto, modificações e adaptações dos algoritmos e rotinas desenvolvidas foram feitas para permitir a comunicação de dados em tempo real usando o protocolo de transferência de dados OPC entre Matlab®, Simsci Dynsim® e Simsci ROMeo ®. Finalmente, foram desenvolvidos o sequenciamento e automação dos algoritmos tanto para leitura e escritura de dados, assim como, para a rotina do RTO. Para todas as estratégias propostas nesta Tese, foram incluídos exemplos de simulação representativos onde se pode evidenciar a estabilidade e convergência das estratégias propostas, chegando-se à conclusão que as estruturas propostas de RTO/MPC podem ser implementadas no sistema real. / The aim of this Thesis is to study the implementation of advanced control, specifically, Model Predictive Control (MPC) and real time optimization (RTO) in an industrial process system using tools such as commercial software for process simulation and optimization. The proposed solutions can be considered as integration strategies of RTO and MPC with one and two layers. In the two layer approach, the upper layer that considers a rigorous non-linear steady-state model of the process computes optimizing targets that are sent to the dynamic layer that are based on the MPC, which computes the necessary control actions to reach those targets and stabilize the process system. In the one layer strategy, also called as Economic MPC, the gradient of the economic function is included in the cost function of the predictive controller. Both strategies were studied and their implementation in the energy-recovery propylene/propane splitter system of the propylene production unit at the Capuava Refinery of Petrobras was simulated. In order to accomplish this objective, the work was developed in several steps. Firstly, a dynamic simulation of the process was built in the dynamic simulator Simsci Dynsim® so that it could be used as a virtual plant in which the model identification could also be performed. Secondly, the advanced control algorithms were developed in Matlab® based on the Infinite Horizon Model Predictive Control (IHMPC), the robust predictive controller (RIHMPC) and the Economic MPC. Thirdly, the RTO algorithm was developed in the real-time optimization package Simsci ROMeo®, where the non-linear rigorous model of the process was built including the stages of simulation, data reconciliation and optimization. Fourthly, modifications and adaptation of the developed algorithms and routines were included to allow the real-time data communication considering the OPC data transfer protocol between Matlab®, Dynsim® and ROMeo ®. Finally, a sequence of algorithms was developed and automated for data reading and writing, as well as, for the RTO sequence. For all the strategies developed in this Thesis, representative simulation examples were presented in order to show the closed-loop stability and convergence of the proposed approaches, leading to the conclusion that the proposed RTO/MPC structures can be implemented in the real system.

Este estudo propõe uma metodologia para a simulação dinâmica da cadeia de produção mineral. A metodologia proposta permite que modelos complexos sejam construídos rapidamente e com precisão, reduzindo os custos de estudos nas fases de projeto e possibilitando reduções mais expressivas nos custos de implantação e operação do empreendimento. A metodologia proposta abrange todas as etapas de estudo desde a formulação do problema a ser analisado até a implementação dos resultados e foi aplicada em um projeto, durante as fases de FEL 2 e 3 (Projeto Conceitual e Básico). O projeto estudado consiste da produção de produtos de minério de ferro de uma empresa de mineração em Corumbá/MS, incluindo lavra, beneficiamento e transporte do minério beneficiado por ferrovia até o porto de Santos/SP. São apresentadas as premissas, dados de entrada e conceitos para criação de um modelo que integre Pátio de Estocagem da Usina de Beneficiamento, Ferrovia e Porto, além dos dados de saídas do modelo necessários para avaliação e suas análises. Com base nos resultados obtidos foram identificados as ações que podem ser tomadas para o aumento da eficiência do trabalho de modelagem. A aplicação da metodologia proposta permitiu comprovar que um modelo integrado de simulação, envolvendo as diferentes atividades da cadeira de produção mineral, oferece uma visão global dos processos envolvidos e facilita a tomada de decisão. / This study proposes a methodology for dynamic simulation of the mineral supply chain. The proposed methodology allows complex models to be built quickly and accurately, reducing the costs of studies in the design phases and enabling more substantial reductions in the costs of implementation and operation of the enterprise. The proposed methodology covers all stages of study since the problem formulation to be analyzed until the results implementation and was applied in a project, during the phases of FEL 2 and 3 (Pre-Feasibility and Feasibility Study). The project studied consists of the production of iron ore products from a mining company in Corumbá/MS, including mining, beneficiation and transportation of the processed ore by rail to the port of Santos/SP. Assumptions, input data and concepts to create a model that integrates the Stockyard of the Beneficiation Plant, Rail and Port are presented, beyond the outputs data of the model necessary for the assessment and analysis. Based on the results obtained were identified actions that can be taken to increase the efficiency of modeling work. The application of the proposed methodology allowed to demonstrate that an integrated simulation model, involving different activities of the mineral supply chain, provides an overview of the involved process and facilitates decision making.

Estágio realizado na Fluidinova-Engenharia de Fluidos e orientado pelo Eng.ª Joana Isabel Cardoso / Tese de mestrado integrado. Engenharia Química. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2009

Estágio realizado no Centro de Nanotecnologia e Materiais Técnicos, Funcionais e Inteligentes / Tese de mestrado integrado. Engenharia Mecânica. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2010

Contém errata / Dissertação apresentada para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Electrotécnica e de Computadores (Área de especificação de Sistemas de Energia), na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, sob a orientação do Doutor João Abel Peças Lopes