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Autor: Alain Cognac Carelli.
Orientador: Maurício Bezerra de Souza Junior.
Todo sistema de controle, com o passar do tempo, perde seu desempenho se não houver um suporte e monitoramento da sua resposta, acarretando em retornos minorados. Os controladores mais confiáveis são os providos de sistemas complementares que possibilitam identificar quedas no desempenho, diagnosticá-las e solucioná-las. Também na fase de projeto do controlador é importante simular o processo e avaliar o maior conjunto possível de alternativas de controle nesta simulação, provendo um maior embasamento à decisão.
Paralelamente, a adoção de especificações mais baixas do teor de contaminantes nos óleos combustíveis tem impulsionado investimentos em refinarias de petróleo com o objetivo de garantir uma maior remoção de compostos indesejados, como os sulfurados e os nitrogenados. Dessa forma, unidades de hidrotratamento estão sendo aprimoradas e desenvolvidas com novas tecnologias para o seu monitoramento e controle. Adicionalmente, o custo operacional do hidrotratamento é bastante elevado, agravando-se, principalmente, quando não há uma otimização no tempo de vida do catalisador, que é prejudicado por um controle ineficiente.
Os objetivos deste trabalho foram analisar a resposta de controladores de realimentação em comparação com preditivos - avaliando seus desempenhos determinístico e estocástico - e, na sequência, proceder ao monitoramento e diagnóstico de desempenho do controlador preditivo.
O estudo foi aplicado ao controle do primeiro leito de um reator de hidrotratamento de diesel, simulado a partir de um modelo fenomenológico. Os controladores de realimentação foram sintonizados por diferentes métodos, desde heurísticos até baseados em modelo interno. O controle preditivo utilizado no estudo foi o Controle Preditivo Generalizado (GPC), baseado em modelo interno auto-regressivo, integrado e de média móvel.
O desempenho determinístico foi avaliado através das integrais ao longo do tempo do produto do tempo pelo erro absoluto (ITAE) e da variação quadrática das ações de controle; e o desempenho estocástico foi analisado com base no índice de desempenho normalizado, na variabilidade da variável controlada e na variação quadrática das ações de controle.
Em relação ao controlador preditivo, estudou-se ainda a relação entre seus desempenhos e variações na trajetória de referência e no modelo interno, procedendo-se ao monitoramento e diagnóstico de seu desempenho com dois índices gráficos: índice do referencial histórico e índice de desempenho baseado no modelo.
Como resultado, constatou-se, para os cenários estudados, que o GPC foi o controlador que melhor contrabalanceou os desempenhos determinístico e estocástico. Adicionalmente, reduções no desempenho do controlador GPC puderam ser identificadas, sendo suas causas discriminadas. Tais resultados se aplicam a vários outros processos químicos, uma vez que a malha investigada apresenta dinâmica de 1ª ordem com tempo morto, típica desses processos.