Dado a larga aplicação dos modelos matemáticos, a procura pelo aprimoramento dos métodos de identificação de modelos sempre é bem vinda. Foi em cima disto que se desenvolveu o presente trabalho. Considerando a problemática de que os distúrbios desconhecidos nas entradas comprometem a qualidade da estimação dos parâmetros, se estudou a estimação combinada com o estimador de estados CEKF (Constrained Extended Kalmam Filter). Isto porque se supôs que com o emprego do CEKF o efeito do distúrbio desconhecido seria reduzido. Para tanto, se tomou um caso de estudo de seis tanques esféricos interligados e formam simulados dados experimentais computacionalmente. Foi escolhido um ponto de operação para a estimação com base na estimabilidade dos parâmetros. Antes da estimação os dados experimentais foram filtrados. Para a estimação dos parâmetros foi elaborada uma metodologia iterativa, caracterizada pelos três procedimentos: (1) estimação dos parâmetros, (2) ajuste de função objetivo: possibilidade de incorporar as derivadas medidas, bem como os estados e derivadas estimados pelo CEKF e (3) melhoria dos dados com a passagem do CEFK. Em outras palavras, a metodologia desenvolvida consiste em estimações de parâmetros seqüenciais acompanhadas com a melhoria progressiva dos dados devido à aplicação do CEKF. Para o estudo de caso tomado foi perceptível a melhoria na estimação dos parâmetros, tornando interessante a continuidade do estudo que foi iniciado no presente trabalho. / Given the wide application of mathematical models, the demand for improvement of methods of identification of models is always welcome. It was upon this that has developed in this work. Considering the problem of the unknown disturbances in the inputs affect the quality of the estimation of parameters, we studied the estimation combined with the estimator states CEKF (Extended Constrained Filter Kalmar). This is because it was assumed that with the use of CEKF the effect of unknown disturbance would be reduced. As such, it took a case study of six spherical tanks interconnected to form simulated experimental data computationally. Was chosen an operating point for the estimation based on the estimated parameters. Before estimating the experimental data were filtered. For the estimation has been elaborated iterative methodology, characterized by three procedures: (1) parameter estimation, (2) adjustment of the objective function: the possibility of incorporating the derived measures, and states and derive the estimated CEKF and (3 ) improvement of data with the passage of CEFK. In other words, the methodology consists of sequential estimation of parameters together with the gradual improvement of data due to application of CEKF. For the case study was taken a noticeable improvement in the estimation of parameters, makes it interesting to continue the study that was initiated in this work.

Cada vez mais muitos processos industriais convencionais de separação, tais como destilação, centrifugação e extração com solventes, entre outros, estão sendo substituídos pelos processos de separação por membranas em virtude desses apresentarem vantagens em relação aos processos convencionais, além de serem considerados uma tecnologia limpa. Entre estas vantagens pode-se citar a economia de energia, pois não envolvem mudança de fase; a possibilidade de processamento de substâncias termolábeis, pois podem operar à temperatura ambiente; a maior seletividade; a facilidade de scale – up, pois são modulares e não extensivos em mão de obra, entre outros. Uma característica limitante destes processos é a existência de uma camada de elevada concentração de partículas ou moléculas que se forma próxima à superfície da membrana e que ocasiona uma redução no fluxo permeado, podendo modificar as características de retenção da membrana. Este fenômeno é conhecido como polarização por concentração. O entendimento dos mecanismos de polarização é considerado de grande importância neste campo e o estudo e validação de modelos matemáticos preditivos torna-se necessário para se obter sucesso na aplicação dos processos com membranas no meio industrial O objetivo geral deste trabalho consiste na análise teórico-experimental do processo de microfiltração tangencial com suspensão aquosa de partículas de sílica. O objetivo específico é a utilização de dados experimentais para a estimação de um parâmetro do modelo matemático que descreve o perfil de concentração na superfície da membrana ( membrana). A configuração tangencial implica que a alimentação, contendo as partículas a serem removidas ou concentradas, flui paralelamente à superfície da membrana reduzindo, assim, o fenômeno de polarização por concentração. Os experimentos foram efetuados em uma unidade de bancada de microfiltração tangencial, também conhecido como fluxo cruzado, em um módulo para membrana plana com canal de escoamento retangular sob condições de escoamento laminar. Os seguintes parâmetros foram variados durante os experimentos: pressão transmembrana, velocidade tangencial e concentração de partículas de sílica Os dados experimentais foram utilizados em uma modelagem matemática, baseada nas equações fundamentais da mecânica dos fluidos e da transferência de massa, que considera as propriedades físicas da suspensão, viscosidade dinâmica e difusividade mássica, variáveis com a concentração de sílica para se estimar a concentração máxima de sílica junto à superfície da membrana. Esta modelagem engloba os parâmetros operacionais, bem como as características da membrana nesta única variável. Com a finalidade de se verificar como a concentração máxima sobre a membrana é afetada pelas condições operacionais e, conseqüentemente, como esta afeta o fluxo permeado, a concentração máxima sobre a superfície da membrana é apresentada em função das condições operacionais variadas durante os experimentos de microfiltração. Finalmente, após a estimação desta variável, pôde-se concluir que ela é influenciada pelas condições operacionais típicas do processo de microfiltração tangencial, tais como velocidade tangencial de escoamento, pressão através da membrana e concentração da alimentação.

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.

Nas indústrias de processo, algumas variáveis como as composições de topo de colunas de destilação são quantificadas através de análises laboratoriais e ou de analisadores em linha. Este tipo de controle apresenta algumas limitações tais como custos de manutenção e o tempo de amostragem (em geral análises laboratoriais ocorrem de 1 a 3 vezes ao dia). Para melhoria destes métodos, as variáveis podem ser continuamente estimadas a partir de sua relação com as variáveis medidas diretamente no processo. Através de um algoritmo matemático, um analisador virtual de propriedades pode ser construído, sendo necessário para o seu desenvolvimento um modelo simplificado do processo. Este trabalho teve como objetivo a construção de dois analisadores virtuais para estimação das composições de topo de duas colunas fracionadoras de tolueno presentes em uma indústria petroquímica. Para tal, estudou-se as metodologias existentes para construção de analisadores voltados para aplicações em colunas de destilação. O desenvolvimento de analisadores virtuais tem como base três etapas: seleção de variáveis secundárias, construção de modelos e correção/adaptação de modelos. Tais etapas, baseadas principalmente em métodos estatísticos, foram estudadas e as técnicas que melhor se adaptaram ao caso em questão foram empregadas com resultados satisfatórios. Realizaram-se também estudos comparativos entre modelos estacionários e dinâmicos e modelos construídos a partir de dados de simulação e de processo. As simulações foram conduzidas nos softwares Aspen PlusÒ e Aspen DynamicsÒ e o software usado para implementação dos analisadores na indústria foi o Aspen IQÒ.

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.

A identificação de modelos é determinante no sucesso das modernas técnicas de controle avançado de processos. Um modelo para o sistema pode ser obtido através de modelagem rigorosa, baseada em equações governantes do sistema ou através da modelagem empírica e estimação de parâmetros. Embora mais rápida e fácil, a modelagem empírica necessita de alguns testes de identificação nos quais as variáveis manipuladas são variadas de modo que resultem em variações nas variáveis controladas. Os testes de identificação podem apresentar custos muito elevados tendo em vista que o sistema pode sair de seu ponto normal de operação, gerando produtos com folga de especificação. Este fato ocorre porque usualmente as perturbações aplicadas nas variáveis manipuladas nas indústrias de processos são independentes umas das outras, aumentando a duração do teste de identificação. Desta forma, neste trabalho foi desenvolvida uma nova metodologia de projeto de perturbações simultâneas para a identificação de modelos dinâmicos baseada na direcionalidade do sistema, com o objetivo de fornecer dados mais ricos para se capturar corretamente o comportamento multivariável do sistema e manter o processo no ponto de operação normal. As perturbações são projetadas conforme as características de um modelo simplificado do processo, ou pré-modelo. Este modelo inicial é obtido essencialmente de dados históricos de planta, selecionados através de uma sistemática análise de correlação desenvolvida neste trabalho A metodologia proposta é composta de duas partes: a primeira parte diz respeito à análise dos dados históricos de planta para obtenção de informações prelimirares as quais são utilizadas no planejamento de perturbações, tais como amplitude do ruído de medida, correlação entre as variáveis de processo, constante de tempo do sistema e matriz de ganhos. E a segunda parte consiste no cálculo da amplitude das perturbações baseado nos resultados da primeira etapa do planejamento. Para sistemas mal-condicionados verificou-se que as perturbações planejadas pela metodologia removem menos a planta de seu ponto de operação gerando resultados mais consistentes em relação às perturbações tradicionais. Já para sistemas bem-condicionados, os resultados são semelhantes. A metodologia foi aplicada em uma unidade piloto experimental e numa unidade de destilação da PETROBRAS, cujos resultados apontam pouca remoção dos sistemas do ponto de operação e modelos consistentes. A validação dos modelos também foi contemplada na dissertação, uma vez que foi proposto um novo critério de validação que considera a derivada dos dados de planta e a do modelo e não apenas os dados de planta e os dados da simulação das saídas do modelo.

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.

Este trabalho envolve a avaliação da eficiência energética em um sítio industrial, que contém três plantas de produção de polietilenos, utilizando conceitos da análise pinch associados com heurísticas e técnicas de projetos. Na primeira etapa do trabalho, foi realizada uma análise preliminar, na qual foram verificadas as possibilidades de melhorias nas condições de operação das unidades. Com esta avaliação, obteve-se uma economia de 500kg/h de vapor de baixa pressão com a simples alteração na sua pressão de fornecimento para uma das unidades. Na seqüência, com base no conhecimento dos processos e na avaliação das curvas compostas das unidades, verificou-se o potencial de integração energética das plantas individualmente, selecionando-se uma unidade (Planta 3) para ser reprojetada. Para esta unidade foram eliminadas do problema as correntes utilizadas em condições esporádicas, as correntes fora da faixa de integração e, por fim, aquelas cuja integração seria demasiadamente complexa. Após estas simplificações, verificou-se o Ponto de Estrangulamento Energético da unidade, os trocadores que empregam utilidades de uma forma inapropriada, o consumo atual e o mínimo de vapor. Com base nestas informações foram verificadas as modificações estruturais na rede de trocadores de calor da Unidade 3 que resultariam em uma unidade energeticamente mais eficiente. Para isto, utilizou-se o programa Aspen Pinch (da Aspen Tech) que gerou uma lista com vinte possibilidades de adição de novos trocadores. Considerando-se somente as modificações com economia superior a 200kW e as restrições de segurança, layout e controle, apenas duas oportunidades foram detalhadas. A primeira delas, foi o aproveitamento do vapor de flash resultante da expansão do condensado de média pressão da unidade. A segunda oportunidade envolveu a adição de um novo trocador, que foi projetado utilizando-se o programa Bjac conjuntamente com o Aspen Plus. Ambas as oportunidades foram avaliadas economicamente, apresentando Taxas Interna de Retorno muito superiores à Taxa mínima de atratividade de 15% considerada neste trabalho.

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.

A consolidação da automação na indústria química trouxe um desafio: transformar o grande volume de dados provenientes dos processos em informação útil. Com o advento dos sistemas digitais, a expansão no desenvolvimento de sensores e métodos de amostragem possibilitou a aquisição de uma elevada quantidade de dados advindos do campo industrial, de forma que, atualmente, engenheiros e operadores dificilmente carecem de informações sobre as diferentes variáveis de um processo. Os algoritmos para compressão de dados de planta surgiram como alternativa para reduzir o espaço de armazenamento demandado por essas informações. Comprimir dados significa gravar apenas uma porção da informação original, devendo-se preservar, no entanto, as características importantes que elas carregam. Ultimamente, não é apenas o espaço em disco que deve ser priorizado quando se fala em compressão. É necessário que os dados sejam fieis às reais informações do processo e, além disso, devem ser recuperados e transmitidos em velocidade razoável. Neste trabalho são apresentadas duas metodologias para a compressão de dados de processos químicos. Para tanto, são utilizadas técnicas para o cálculo da derivada de sinais ruidosos e curvas polinomiais (splines cúbicas) que preservam as características dos dados. Também são propostas sistemáticas para o ajuste automático dos parâmetros nas rotinas de compressão do sistema PI da OSIsoft®. A fim de avaliar essas propostas, foram utilizados alguns estudos de caso, compreendendo sinais reais de uma planta laboratorial e outros artificiais gerados por simulação computacional, abrangendo dinâmicas distintas e características peculiares. Os resultados mostram que os algoritmos são promissores para gravar dados de processos sem que se perca a essência da informação, a qual armazenada pode ser transformada em conhecimento sem prejuízo da qualidade em termos dinâmicos e estáticos. / The consolidation of the automation in the chemical industry has brought a challenge: translating the large volume of data in useful information. With the advent of digital systems, the expansion in the development of sensors and sampling methods allowed the acquisition of a large amount of data from the process field. Thus, nowadays, engineers and operators rarely suffer from lack of information arising from the several process variables. The algorithms for data compression appeared as an alternative to reducing the storage space demanded by these information. Data compressing means to record only a portion of the original information, preserving, however, the relevant features that they hold. Recently, is not only the disk space that must be prioritized when one talks about compression. It is necessary data to be reliable to the actual process information, and, moreover, must be retrived and transmitted at an aceptable speed. In this work, two methodologies for data compression of chemical processes are presented. Therefore, techniques to estimate derivatives of noisy signals and polynomial curves (cubic splines), which preserve the data features, are used. Also, systematic approaches to automate the tuning of the parameters in the OSIsoft® PI System® compression routines are proposed. In order to evaluate these proposals, some case studies are taken, composed by real signals, from a laboratorial plant, and artificial ones generated by computacional simulation, embracing diversified dynamics and peculiar features. The results show that the proposed algorithms are promising to store processes data without significant loss of information, which can be converted in knowledge without jeopardizing the quality in static and dynamic aspects.