Esta dissertação apresenta uma plataforma para a otimização de processos cnt1cos para a qualidade. A plataforma consiste de uma seqüência de etapas, onde a principal delas é o preenchimento da matriz de planejamento da otimização de processos. Essa matriz tem por objetivo documentar e organizar as informações provenientes da equipe técnica responsável pelo programa de otimização experimental. A plataforma pode ser utilizada quando a equipe tem conhecimento dos processos críticos que necessitem de otimização experimental. Ou ainda, quando isso não ocorre, pode utilizar o método de identificação de processos críticos também apresentado nesta dissertação. Esse método parte do conhecimento do corpo técnico e utiliza matrizes para identificar as principais características de qualidade e os processos onde essas características são construídas, os quais devem ser controlados ou otirnizados. A aplicação da plataforma de otimização de processos e do método de identificação de processos críticos é ilustrada através de dois estudos de caso. / This master's thesis presents a framework for the optimization of processes that are criticai for quality. The framework consists of a series of steps where the main one is the development of a matrix for process optimization planning. The objective of this matrix is to document and organize ali the technical information that comes from the team responsible for the experimental optimization program. The suggested framework may be used when the technical team knows the criticai processes to be optirnized. Or, when this is not the case, a method for the identification of criticai processes, also presented in this thesis, may be employed. This method starts from the knowledge of the technical team and utilizes matrices to identify the criticai quality characteristics and the corresponding processes where they are built. These are the processes to be controlled or optimized. The application of the framework for process optirnization. as well as the application of the method for the identification o f criticai processes, are illustrated through a couple of case studies.

Esta dissertação apresenta uma plataforma para a otimização de processos cnt1cos para a qualidade. A plataforma consiste de uma seqüência de etapas, onde a principal delas é o preenchimento da matriz de planejamento da otimização de processos. Essa matriz tem por objetivo documentar e organizar as informações provenientes da equipe técnica responsável pelo programa de otimização experimental. A plataforma pode ser utilizada quando a equipe tem conhecimento dos processos críticos que necessitem de otimização experimental. Ou ainda, quando isso não ocorre, pode utilizar o método de identificação de processos críticos também apresentado nesta dissertação. Esse método parte do conhecimento do corpo técnico e utiliza matrizes para identificar as principais características de qualidade e os processos onde essas características são construídas, os quais devem ser controlados ou otirnizados. A aplicação da plataforma de otimização de processos e do método de identificação de processos críticos é ilustrada através de dois estudos de caso. / This master's thesis presents a framework for the optimization of processes that are criticai for quality. The framework consists of a series of steps where the main one is the development of a matrix for process optimization planning. The objective of this matrix is to document and organize ali the technical information that comes from the team responsible for the experimental optimization program. The suggested framework may be used when the technical team knows the criticai processes to be optirnized. Or, when this is not the case, a method for the identification of criticai processes, also presented in this thesis, may be employed. This method starts from the knowledge of the technical team and utilizes matrices to identify the criticai quality characteristics and the corresponding processes where they are built. These are the processes to be controlled or optimized. The application of the framework for process optirnization. as well as the application of the method for the identification o f criticai processes, are illustrated through a couple of case studies.

Esta dissertação apresenta uma plataforma para a otimização de processos cnt1cos para a qualidade. A plataforma consiste de uma seqüência de etapas, onde a principal delas é o preenchimento da matriz de planejamento da otimização de processos. Essa matriz tem por objetivo documentar e organizar as informações provenientes da equipe técnica responsável pelo programa de otimização experimental. A plataforma pode ser utilizada quando a equipe tem conhecimento dos processos críticos que necessitem de otimização experimental. Ou ainda, quando isso não ocorre, pode utilizar o método de identificação de processos críticos também apresentado nesta dissertação. Esse método parte do conhecimento do corpo técnico e utiliza matrizes para identificar as principais características de qualidade e os processos onde essas características são construídas, os quais devem ser controlados ou otirnizados. A aplicação da plataforma de otimização de processos e do método de identificação de processos críticos é ilustrada através de dois estudos de caso. / This master's thesis presents a framework for the optimization of processes that are criticai for quality. The framework consists of a series of steps where the main one is the development of a matrix for process optimization planning. The objective of this matrix is to document and organize ali the technical information that comes from the team responsible for the experimental optimization program. The suggested framework may be used when the technical team knows the criticai processes to be optirnized. Or, when this is not the case, a method for the identification of criticai processes, also presented in this thesis, may be employed. This method starts from the knowledge of the technical team and utilizes matrices to identify the criticai quality characteristics and the corresponding processes where they are built. These are the processes to be controlled or optimized. The application of the framework for process optirnization. as well as the application of the method for the identification o f criticai processes, are illustrated through a couple of case studies.

Trabalho realizado na Amorim & Irmãos, S.A. - Unidade Industrial Portocork, orientado pela Dr.ª Graça Gonzaga / Tese de Mestrado Integrado. Engenharia Química. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2013

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para a detecção e diagnóstico de falhas em processos industriais baseado em modelos empíricos no subespaço das variáveis do processo com expansão não linear das bases. A detecção e o diagnóstico de falhas são fundamentais para aumentar a segurança, confiabilidade e lucratividade de processos industriais. Métodos qualitativos, quantitativos e baseados em dados históricos do processo têm sido estudados amplamente. Para demonstrar as vantagens da metodologia proposta, ela será comparada com duas metodologias consideradas padrão, uma baseada em Análise de Componentes Principais (PCA) e a outra baseada em Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Dois estudos de casos são empregados nessa comparação. O primeiro consiste em um tanque de aquecimento com mistura e o segundo contempla o estudo de caso do processo da Tennessee Eastman. As vantagens da metodologia proposta consistem na redução da dimensionalidade dos dados a serem usados para um diagnóstico adequado, além de detectar efetivamente a anormalidade e identificar as variáveis mais relacionadas à falha, permitindo um melhor diagnóstico. Além disso, devido à expansão das bases dos modelos é possível trabalhar efetivamente com sistemas não lineares, através de funções polinomiais e exponenciais dentro do modelo. Adicionalmente o trabalho contém uma metodologia de validação dos resultados da metodologia proposta, que consiste na eliminação das variáveis do melhor modelo obtido pelos Modelos Empíricos, através do método Backward Elimination. A metodologia proposta forneceu bons resultados na área do diagnóstico de falhas: conseguiu-se uma grande diminuição da dimensionalidade nos sistemas estudados em até 93,55%, bem como uma correta detecção de anormalidades e permitiu a determinação das variáveis mais relacionadas às anormalidades do processo. As comparações feitas com as metodologias padrões permitiram demonstrar que a metodologia proposta tem resultados superiores, pois consegue detectar as anormalidades em um espaço dimensional reduzido, detectando comportamentos não lineares e diminuindo incertezas. / Fault detection and diagnosis are critical to increasing the safety, reliability, and profitability of industrial processes. Qualitative and quantitative methods and process historical data have been extensively studied. This article proposes a methodology for fault detection and diagnosis, based on historical data of processes and the creation of empirical models with the expansion of nonlinear bases (polynomial and exponential bases) and regularization techniques. To demonstrate the advantages of the proposed approach, it is compared with two standard methodologies: Principal Components Analysis (PCA) and the Partial Least Squares (PLS), performed in two case studies: a mixed heating tank and the Tennessee Eastman Process. The advantages of the proposed methodology are the reduction of the dimensionality of the data used, in addition to the effective detection of abnormalities, identifying the variables most related to the fault. Furthermore, the work contains a methodology to validate the diagnosis results consisting of variable elimination from the best empirical models with the Backward Elimination algorithm. The proposed methodology achieved a promising performance, since it can decrease the dimensionality of the studied systems up to 93.55%, reducing uncertainties, and capturing nonlinear behaviors.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para a detecção e diagnóstico de falhas em processos industriais baseado em modelos empíricos no subespaço das variáveis do processo com expansão não linear das bases. A detecção e o diagnóstico de falhas são fundamentais para aumentar a segurança, confiabilidade e lucratividade de processos industriais. Métodos qualitativos, quantitativos e baseados em dados históricos do processo têm sido estudados amplamente. Para demonstrar as vantagens da metodologia proposta, ela será comparada com duas metodologias consideradas padrão, uma baseada em Análise de Componentes Principais (PCA) e a outra baseada em Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Dois estudos de casos são empregados nessa comparação. O primeiro consiste em um tanque de aquecimento com mistura e o segundo contempla o estudo de caso do processo da Tennessee Eastman. As vantagens da metodologia proposta consistem na redução da dimensionalidade dos dados a serem usados para um diagnóstico adequado, além de detectar efetivamente a anormalidade e identificar as variáveis mais relacionadas à falha, permitindo um melhor diagnóstico. Além disso, devido à expansão das bases dos modelos é possível trabalhar efetivamente com sistemas não lineares, através de funções polinomiais e exponenciais dentro do modelo. Adicionalmente o trabalho contém uma metodologia de validação dos resultados da metodologia proposta, que consiste na eliminação das variáveis do melhor modelo obtido pelos Modelos Empíricos, através do método Backward Elimination. A metodologia proposta forneceu bons resultados na área do diagnóstico de falhas: conseguiu-se uma grande diminuição da dimensionalidade nos sistemas estudados em até 93,55%, bem como uma correta detecção de anormalidades e permitiu a determinação das variáveis mais relacionadas às anormalidades do processo. As comparações feitas com as metodologias padrões permitiram demonstrar que a metodologia proposta tem resultados superiores, pois consegue detectar as anormalidades em um espaço dimensional reduzido, detectando comportamentos não lineares e diminuindo incertezas. / Fault detection and diagnosis are critical to increasing the safety, reliability, and profitability of industrial processes. Qualitative and quantitative methods and process historical data have been extensively studied. This article proposes a methodology for fault detection and diagnosis, based on historical data of processes and the creation of empirical models with the expansion of nonlinear bases (polynomial and exponential bases) and regularization techniques. To demonstrate the advantages of the proposed approach, it is compared with two standard methodologies: Principal Components Analysis (PCA) and the Partial Least Squares (PLS), performed in two case studies: a mixed heating tank and the Tennessee Eastman Process. The advantages of the proposed methodology are the reduction of the dimensionality of the data used, in addition to the effective detection of abnormalities, identifying the variables most related to the fault. Furthermore, the work contains a methodology to validate the diagnosis results consisting of variable elimination from the best empirical models with the Backward Elimination algorithm. The proposed methodology achieved a promising performance, since it can decrease the dimensionality of the studied systems up to 93.55%, reducing uncertainties, and capturing nonlinear behaviors.

O escopo desta dissertação é o desenvolvimento de uma metodologia para a detecção e diagnóstico de falhas em processos industriais baseado em modelos empíricos no subespaço das variáveis do processo com expansão não linear das bases. A detecção e o diagnóstico de falhas são fundamentais para aumentar a segurança, confiabilidade e lucratividade de processos industriais. Métodos qualitativos, quantitativos e baseados em dados históricos do processo têm sido estudados amplamente. Para demonstrar as vantagens da metodologia proposta, ela será comparada com duas metodologias consideradas padrão, uma baseada em Análise de Componentes Principais (PCA) e a outra baseada em Mínimos Quadrados Parciais (PLS). Dois estudos de casos são empregados nessa comparação. O primeiro consiste em um tanque de aquecimento com mistura e o segundo contempla o estudo de caso do processo da Tennessee Eastman. As vantagens da metodologia proposta consistem na redução da dimensionalidade dos dados a serem usados para um diagnóstico adequado, além de detectar efetivamente a anormalidade e identificar as variáveis mais relacionadas à falha, permitindo um melhor diagnóstico. Além disso, devido à expansão das bases dos modelos é possível trabalhar efetivamente com sistemas não lineares, através de funções polinomiais e exponenciais dentro do modelo. Adicionalmente o trabalho contém uma metodologia de validação dos resultados da metodologia proposta, que consiste na eliminação das variáveis do melhor modelo obtido pelos Modelos Empíricos, através do método Backward Elimination. A metodologia proposta forneceu bons resultados na área do diagnóstico de falhas: conseguiu-se uma grande diminuição da dimensionalidade nos sistemas estudados em até 93,55%, bem como uma correta detecção de anormalidades e permitiu a determinação das variáveis mais relacionadas às anormalidades do processo. As comparações feitas com as metodologias padrões permitiram demonstrar que a metodologia proposta tem resultados superiores, pois consegue detectar as anormalidades em um espaço dimensional reduzido, detectando comportamentos não lineares e diminuindo incertezas. / Fault detection and diagnosis are critical to increasing the safety, reliability, and profitability of industrial processes. Qualitative and quantitative methods and process historical data have been extensively studied. This article proposes a methodology for fault detection and diagnosis, based on historical data of processes and the creation of empirical models with the expansion of nonlinear bases (polynomial and exponential bases) and regularization techniques. To demonstrate the advantages of the proposed approach, it is compared with two standard methodologies: Principal Components Analysis (PCA) and the Partial Least Squares (PLS), performed in two case studies: a mixed heating tank and the Tennessee Eastman Process. The advantages of the proposed methodology are the reduction of the dimensionality of the data used, in addition to the effective detection of abnormalities, identifying the variables most related to the fault. Furthermore, the work contains a methodology to validate the diagnosis results consisting of variable elimination from the best empirical models with the Backward Elimination algorithm. The proposed methodology achieved a promising performance, since it can decrease the dimensionality of the studied systems up to 93.55%, reducing uncertainties, and capturing nonlinear behaviors.

Submitted by Irvana Coutinho (irvana@ufpa.br) on 2011-11-06T20:06:13Z No. of bitstreams: 2 Dissertacao_UFPA_PPGEE_Weverson_Cirino.pdf: 1249674 bytes, checksum: 0d1850c0c124b65e5e7faa8a3c9a0a30 (MD5) license_rdf: 23631 bytes, checksum: 0ebfb63a28ea1d6f51b802c66ebf651c (MD5) / Made available in DSpace on 2011-11-06T20:06:13Z (GMT). No. of bitstreams: 2 Dissertacao_UFPA_PPGEE_Weverson_Cirino.pdf: 1249674 bytes, checksum: 0d1850c0c124b65e5e7faa8a3c9a0a30 (MD5) license_rdf: 23631 bytes, checksum: 0ebfb63a28ea1d6f51b802c66ebf651c (MD5) Previous issue date: 2010 / Em um sistema elétrico existem vários circuitos e equipamentos industriais que se comportam como dispositivos não-lineares. Esse comportamento geram sinais que causam distorções dentro desse sistema. Essas distorções são chamadas de Harmônicas, que calculada de forma ampla nos fornece o valor do THD (do inglês Total Harmonic Distortion ou Distorção Harmônica Total). Este trabalho apresenta uma das várias soluções para minimizar esse indicador através da detecção por um algoritmo computacional instalado no medidor de THD apropriado e pela utilização de filtros harmônicos passivos. Este algoritmo computacional detecta e calcula em quais frequências o valor do THD está elevado em comparação a um índice normativo definido utilizando para isso a Lógica Fuzzy. Uma vez definido a necessidade da aplicação do filtro harmônico esse será projetado pelo algoritmo computacional. O filtro harmônico entregado neste trabalho será o filtro passivo devido a sua fácil instalação e ao seu baixo custo. Dessa forma, o algoritmo computacional proposto funciona no início da medição do THD, no equipamento medidor, indicando uma faixa classificatória de THD medido, utilizando para isso a Lógica Fuzzy, identifica a necessidade ou não da instalação do filtro harmônico passivo e seu projeto, e finaliza efetuando um novo cálculo de THD. / In an electric system several circuits and industrial equipments that behave as no-lineal devices exist. That behavior generates distortions in the electric system. Those distortions are called of Harmonic. This article introduces one of the several solutions to minimize that problem through the use of passive harmonic filters. The application of that filter will feel through a tool of computer generated to analyze and to detect which harmonic are present in the entrance sign and they harm the quality of the supply service, as well as, in projecting the passive filter. The Algorithm is divided in two phases, one for analysis and detection and the other based on Fuzzy Logic for the definition of the state of the supply service - QEE (Quality of the Electric power). / ITEGAM - Instituto de Tecnologia e Educação Galileo da Amazônia

Tese de mestrado integrado. Engenharia Electrotécnia e Computadores. Faculdade de Engenharia. Universidade do Porto. 2013

Made available in DSpace on 2014-12-17T14:56:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 AlessandroJS.pdf: 1468441 bytes, checksum: 993e0d080109648d0be101f3affe859a (MD5) Previous issue date: 2005-05-31 / The structure of Industrial Automation bases on a hierarchical pyramid, where restricted information islands are created. Those information islands are characterized by systems where hardware and software used are proprietors. In other words, they are supplied for just a manufacturer, doing with that customer is entailed to that supplier. That solution causes great damages to companies. Once the connection and integration with other equipments, that are not of own supplier, it is very complicated. Several times it is impossible of being accomplished, because of high cost of solution or for technical incompatibility. This work consists to specify and to implement the visualization module via Web of GERINF. GERINF is a FINEP/CTPetro project that has the objective of developing a software for information management in industrial processes. GERINF is divided in three modules: visualization via Web, compress and storage and communication module. Are presented results of the utilization of a proposed system to information management of a Natural Gas collected Unit of Guamar?e on the PETROBRAS UN-RNCE. / ? cada vez mais evidente a necessidade que a ind?stria tem de criar e utilizar sistemas integrados, cujo fluxo de informa??es passe do ch?o-de-f?brica aos sistemas corporativos de forma f?cil e sem problemas de integra??o. A estrutura da Automa??o Industrial baseia-se em uma pir?mide organizacional, onde s?o criadas ilhas restritas de informa??es. Essas ilhas de informa??es caracterizam-se por sistemas onde o hardware e o software utilizados s?o geralmente propriet?rios, isto ?, fornecidos por apenas um fabricante, fazendo com que o cliente fique vinculado a esse fornecedor. Esse tipo de solu??o causa enormes preju?zos ?s empresas, uma vez que a conectividade e a integra??o com outros equipamentos, que n?o os do pr?prio fornecedor, tendem a ser muito complicadas e, muitas vezes, imposs?veis de serem realizadas, seja pelo alto custo da solu??o ou pela incompatibilidade t?cnica. Este trabalho consiste em especificar e implementar o M?dulo de Visualiza??o via Web do GERINF. O GERINF ? um projeto FINEP/CTPetro que tem o objetivo desenvolver um software para ger?ncia de informa??o de processos industriais e est? dividido em tr?s m?dulos: M?dulo de Visualiza??o via Web, M?dulo de Compacta??o e Armazenamento e M?dulo de Comunica??o. Como estudo de caso s?o apresentados resultados advindo da utiliza??o do sistema proposto na ger?ncia de informa??o da unidade coletora de G?s Natural do P?lo Guamar? na PETROBRAS UN-RNCE.