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Controle e otimização de um reator de hidrogenação trifasico

Orientadores: Rubens Maciel Filho, Aline Carvalho da Costa / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica / Made available in DSpace on 2018-09-11T21:03:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2003 / Resumo: O presente trabalho trata do estudo do controle e otimização de um reator tubular
multifásico visando a Integração de Processos Contínuos em Tempo Real. Como caso estudo é considerado um reator de hidrogenação catalítico trifásico, para o qual é utilizado um modelo matemático determinístico representativo do processo. O comportamento dinâmico do processo de produção é estudado a fim de se determinar possíveis estruturas de controle. O controlador implementado é baseado na filosofia do Controle por Matriz Dinâmica (Dynamic Matrix Contrai - DMC), um tipo de Controle Preditivo baseado em Modelo.
Para resolver o problema da otimização, são revisadas e implementadas duas técnicas, a saber: a otimização por Programação Quadrática Sucessiva (Successive Quadratic Programming - SQP) e a otimização global por Algoritmos Genéticos. Os resultados obtidos com a otimização por SQP mostram a eficiência desta técnica na otimização do reator trifásico. Os Algoritmos Genéticos são métodos de otimização globais que trabalham com uma população de soluções que evolui ao longo de gerações e converge para um ótimo global. O estudo dos Algoritmos Genéticos mostra que se trata de um algoritmo robusto e eficiente para a otimização do reator trifásico, que pode ser uma alternativa para problemas onde métodos clássicos, como o SQP, não apresentam bom desempenho. Também é feita uma proposta sobre a integração de processos em tempo real e apresentada uma forma de definir e implementar a estratégia em uma camada, com o objetivo de aplicá-la em trabalhos futuros / Abstract: The present work aims to study the control and optimization of a multiphase catalyst slurry reactor, in order to deal with the Real Time Integration of Continuous Process. As the study case is considered a three-phase catalytic hydrogenation reactor, which is represented by a deterministic mathematical model. The dynamic behavior of the production process is studied in order to identify some suitable control structures. The controller implemented is based on Dynamic Matrix Control (DMC) philosophy, which is a type of Predictive Control based on Model. In order to solve the optimization problem are reviewed and implemented two techniques: optimization by Successive Quadratic Programming (SQP) and the global Optimization by Genetic Algorithms. The obtained results by SQP optimization shows the efficiency of this technique to be used for the three-phase reactor. The Genetic Algorithms are optimization methods based on population solution that evoluted through successive generations and converge to a global optimal. The studies of Genetic Algorithms show the powerful and efficiency for the optimization of the three phase reactor, that may be a potential alternative when classical methods do not work well. It is also done a propose on the over a real time integration process and presented a way to determine and to implement a strategy in one layer for the multiphase catalytic reactor / Mestrado / Desenvolvimento de Processos Químicos / Mestre em Engenharia Química

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unicamp.br:REPOSIP/267480
Date11 March 2003
CreatorsRezende, Mylene Cristina Alves Ferreira
ContributorsUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS, Costa, Aline Carvalho da, 1970-, Maciel Filho, Rubens, 1958-, Redondo, Simone Ungari Azzolino, Taranto, Osvaldir Pereira, Toledo, Eduardo Coselli Vasco de
Publisher[s.n.], Universidade Estadual de Campinas. Faculdade de Engenharia Quimica
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Format160p. : il., application/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da Unicamp, instname:Universidade Estadual de Campinas, instacron:UNICAMP
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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