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METODOLOGIA PARA MELHORIA DO

DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE

Mauricio Moreno - COPENE

Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA

kalid@ufba.br ou LACOI@ufba.br

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Ferramentas para

Aumento da Produtividade

Objetivos Ferramentas• Maximização do Lucro• Minimização dos Custos• Melhoria da Qualidade• Aumento da Segurança

Operacional • Diversificação da

Produção• Aumento da Produção

• Troca da tecnologia• Aperfeiçoamento do

processo• Melhoria da gestão• Otimização da produção• Controle Estatístico do

Processo (CEP)• Controle Automático do

Processo (CAP)

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Pirâmide de Automação

Model Predictive Control

Otimização

Instrumentação (sensores e atuadores)

ERP

Controle básico

Controle avançado no SDCD

PROCESSO

ORGANIZAÇÃO

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Elos do projeto do sistema de controle

Implementação não é trivial!!!!

Sintonia do controlador

Algoritmos de controle e

configuração do SDCD

Dependente do hardware Independente do hardware

Por onde começar?Pelo processo, não há duvida!!

Infra-estrutura de Hardware

Estrutura do sistema de

controle

Projeto do processo

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Elos da melhoria do sistema de controle

Por onde começar?Pelo processo, não há duvida!!

Mas na maioria das vezes o engenheiro ou técnico se esquece

de PEQUENO detalhe.

Sintonia do controlador

Algoritmos de controle e

configuração do SDCD

Infra-estrutura de Hardware

Estrutura do sistema de

controle

Análise do processo

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Sucesso está nos detalhes!

Fornecedores de tecnologia não divulgam

Por quê?

$$$!!!!

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Investimento Inicial

PID + CA + MPC +Otimização

Investimento Inicial

PID + Ctrl. Avançado +Controle Preditivo Multivariável (MPC)

PID + Ctrl. Avançado (Feedforward + Inferencial + Ganho Programado + ...)

Investimento Inicial

CAP: Controle Automático de Processos

QUALIDADE

QUANTIDADESEGURANÇA

Controladores (PID)

Investimento Inicial

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CAP + Sofisticado?Perguntas:

• O processo pode ser controlado?• A instrumentação de campo é adequada?• A estrutura de controle atual é eficiente?• Outras estratégias serão mais eficazes?• A sintonia dos controladores é correta?• Qual a relação custo/benefício atual e qual

a esperada com a sofisticação do sistema de controle?

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O processo pode ser controlado?

• Processos com integração energética, mas sem equipamentos pulmões

• Faixas de operação restritas, menores que a resolução dos instrumentos

• Áreas de trocas térmicas pequenas, em regime transiente

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A instrumentação de campo é adequada?

• Os elementos primários de medição são apropriados?

• Os elementos primários estão instalados corretamente?

• Os elementos finais de controle estão dimensionados corretamente?

• A manutenção dos sensores e válvulas é realizada periodicamente?

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A estrutura de controle atual é eficiente?

• As variáveis controladas (PV) e manipuladas (MV) são as mais indicadas?

• Os pares PV-MV são os mais apropriados?• A documentação das malhas de controle está

correta?• As variáveis medidas são coletadas nos

locais adequados?

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A sintonia dos controladores é correta?

• Mesmo operando em malha fechada, a sintonia atual é a mais adequada do ponto de vista econômico?

• Qual a metodologia utilizada para sintonizar os controladores?

• Quando foi realizada a última verificação da sintonia? As condições operacionais se modificaram?

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Outras estratégias serão mais eficazes?

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivo

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivo

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivoRuído nas medições Filtros analógicos ou digitais

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivoRuído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de KalmanControle preditivo

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivoRuído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de KalmanControle preditivo

Não linearidades Ganho não-linear ou programadoControle adaptativoControle preditivo

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivoRuído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de KalmanControle preditivo

Não linearidades Ganho não-linear ou programadoControle adaptativoControle preditivo

Dinâmica complexa Controle preditivo

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivoRuído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de KalmanControle preditivo

Não linearidades Ganho não-linear ou programadoControle adaptativoControle preditivo

Dinâmica complexa Controle preditivoRestrições Controle preditivo com restrições

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward

Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivoRuído nas medições Filtros analógicos ou digitaisVariáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de KalmanControle preditivo

Não linearidades Ganho não-linear ou programadoControle adaptativoControle preditivo

Dinâmica complexa Controle preditivoRestrições Controle preditivo com restriçõesInteração entre variáveis Desacoplamento

Controle preditivo multivariável

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Outras estratégias serão mais eficazes?

Problema Solução Perturbações externas Feedforward

Controle preditivo Elevado tempo morto Compensação do tempo morto

Controle preditivo Ruído nas medições Filtros analógicos ou digitais Variáveis não medidas Controle inferencial

Filtro de Kalman Controle preditivo

Não linearidades Ganho não-linear ou programado Controle adaptativo Controle preditivo

Dinâmica complexa Controle preditivo Restrições Controle preditivo com restrições Interação entre variáveis Desacoplamento

Controle preditivo multivariável Impacto econômico Otimização on-line

Controle Otimizante

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Qual a relação custo/benefício atual e qual a esperada com a sofisticação

do sistema de controle?Onde sofisticar?

• Alto consumo de matéria-prima

• Alto consumo de energia

• Produção elevada

• Produtos de grande valor econômico

• Limites operacionais rígidos

• Produção diversificada e flexível

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Sintonia? Não! Desempenho da malha? SIM

muitas perguntas,

uma solução...

ABORDAGEM SISTÊMICA

E SISTEMÁTICA

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ABORDAGEM SISTÊMICA E SISTEMÁTICA

1. Definição dos objetivos

2. Estudo qualitativo do processo

3. Estudo QUANTITATIVO do processo em malha aberta

4. Projeto QUANTITATIVO do sistema de controle

5. Validação QUANTITATIVA do sistema de controle

6. Implementação na planta e ajuste fino

de acordo com oPlano Estratégico e

Plano Diretor de Automação

Entrevista com operadores e eng.Documentos (PFD, P&I, manuais,

artigos, livros, etc).Experiências de projetistas

Modelos do processoBalanços de massa e energia

Funções de transferênciaRedes neurais, etc

Modelagem e simulação dinâmica

Índices (RGA, MRI, CN, RPN)Método SINTONIA ÓTIMARuído, histerese, perturbações

simultâneas, erros de modelagem

Modelos lineares empíricosModelos não-lineares

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ABORDAGEM SISTÊMICA E SISTEMÁTICA

3. Estudo QUANTITATIVO do processo em malha aberta

4. Projeto QUANTITATIVO do sistema de controle

5. Validação QUANTITATIVA do sistema de controle

PROCESSO

Reconciliaçãode dados

Projeto do sistema de controle

Simulação linearFunções de transferência

SimulaçãoFenomenológica

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METODOLOGIA QUANTITATIVA

PROCESSO

MODELOFENOMENOLÓGICO

MODELO LINEARSIMPLIFICADO

ESTIMATIVA INICIALDA SINTONIA

SINTONIA ÓTIMA

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Aplicações da metodologia

• COPENE – Cursos de Especialização (CEASI e CECAPI) com aplicações em processos reais – 11 processos

• GRIFFIN

• POLITENO

• DOW

• PETROBRAS

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Aplicações

• Coluna de destilação de isômeros da GRIFFIN• 15 anos em malha aberta

• Instrumentação - OK• Processo - OK• Estrutura de controle (PVs, MVs e PV-MV) - OK• Algoritmo de controle - OK• SINTONIA? - CAUSA RAIZ

• Resultados• Malha fechou na primeira implementação

• Ganho do controlador 10 vezes maior que o típico• Tempo integral 20 vezes maior que o típico

• Retorno econômico – US$ 100.000/ano em vapor

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Aplicação da metodologia em OTIMIZAÇÃO

• Operação do reator da OPP em baixa carga• Condição operacional atípica

• Instrumentação - OK• Processo - CAUSA RAIZ• Estrutura de controle (PVs, MVs e PV-MV)• Algoritmo de controle• Sintonia

• Resultados• Mudança na política operacional• Retorno econômico – R$ 4100.000/ano em etileno

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METODOLOGIA PARA MELHORIA DO

DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE

ABORDAGEM QUANTITATIVA

SISTÊMICA E SISTEMÁTICA

Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA

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