Documento 1610332
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METODOLOGIA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE Mauricio Moreno - COPENE Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA [email protected] ou [email protected] [email protected] 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) [email protected] Pirâmide de Automação ERP Otimização Model Predictive Control Controle avançado no SDCD Controle básico Instrumentação (sensores e atuadores) PROCESSO ORGANIZAÇÃO [email protected] Elos do projeto do sistema de controle Sintonia do controlador Algoritmos de controle e configuração do SDCD Dependente do hardware Infra-estrutura de Hardware Estrutura do sistema de controle Projeto do processo Independente do hardware Por onde começar? Pelo processo, não há duvida!! Implementação não é trivial!!!! [email protected] Elos da melhoria do sistema de controle Sintonia do controlador Algoritmos de controle e configuração do SDCD Infra-estrutura de Hardware Estrutura do sistema de controle Análise do processo Por onde começar? Pelo processo, não há duvida!! Mas na maioria das vezes o engenheiro ou técnico se esquece de PEQUENO detalhe. [email protected] Sucesso está nos detalhes! Fornecedores de tecnologia não divulgam Por quê? $$$!!!! [email protected] CAP: Controle Automático de Processos QUALIDADE Controladores (PID) PID + Ctrl. Avançado (Feedforward + Inferencial + Ganho Programado + ...) PID + Ctrl. Avançado + Controle Preditivo Multivariável (MPC) Investimento Inicial PID + CA + MPC + Otimização Investimento Inicial Investimento Inicial Investimento SEGURANÇAInicial QUANTIDADE [email protected] 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? [email protected] 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 [email protected] 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? [email protected] 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? [email protected] 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? [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Solução Feedforward Controle preditivo [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Elevado tempo morto Solução Feedforward Controle preditivo Compensação do tempo morto Controle preditivo [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Elevado tempo morto Ruído nas medições Solução Feedforward Controle preditivo Compensação do tempo morto Controle preditivo Filtros analógicos ou digitais [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Elevado tempo morto Ruído nas medições Variáveis não medidas Solução Feedforward Controle preditivo Compensação do tempo morto Controle preditivo Filtros analógicos ou digitais Controle inferencial Filtro de Kalman Controle preditivo [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Elevado tempo morto Ruído nas medições Variáveis não medidas Não linearidades Solução Feedforward Controle preditivo Compensação do tempo morto Controle preditivo Filtros analógicos ou digitais Controle inferencial Filtro de Kalman Controle preditivo Ganho não-linear ou programado Controle adaptativo Controle preditivo [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Elevado tempo morto Ruído nas medições Variáveis não medidas Não linearidades Dinâmica complexa Solução Feedforward Controle preditivo Compensação do tempo morto Controle preditivo Filtros analógicos ou digitais Controle inferencial Filtro de Kalman Controle preditivo Ganho não-linear ou programado Controle adaptativo Controle preditivo Controle preditivo [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Elevado tempo morto Ruído nas medições Variáveis não medidas Não linearidades Dinâmica complexa Restrições Solução Feedforward Controle preditivo Compensação do tempo morto Controle preditivo Filtros analógicos ou digitais Controle inferencial Filtro de Kalman Controle preditivo Ganho não-linear ou programado Controle adaptativo Controle preditivo Controle preditivo Controle preditivo com restrições [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Solução 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 [email protected] Outras estratégias serão mais eficazes? Problema Perturbações externas Solução 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 [email protected] 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 [email protected] Sintonia? Não! Desempenho da malha? SIM muitas perguntas, uma solução... ABORDAGEM SISTÊMICA E SISTEMÁTICA [email protected] 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 o Plano Estratégico e Plano Diretor de Automação Entrevista com operadores e eng. Documentos (PFD, P&I, manuais, artigos, livros, etc). Experiências de projetistas Modelos do processo Balanços de massa e energia Funções de transferência Redes neurais, etc Modelagem e simulação dinâmica Índices (RGA, MRI, CN, RPN) Método SINTONIA ÓTIMA Ruído, histerese, perturbações simultâneas, erros de modelagem [email protected] Modelos lineares empíricos ABORDAGEM SISTÊMICA E SISTEMÁTICA PROCESSO Reconciliação de dados 3. Estudo QUANTITATIVO do processo em malha aberta 4. Projeto QUANTITATIVO do sistema de controle 5. Validação QUANTITATIVA do sistema de controle Simulação Fenomenológica Simulação linear Funções de transferência Projeto do sistema de controle [email protected] METODOLOGIA QUANTITATIVA PROCESSO MODELO FENOMENOLÓGICO MODELO LINEAR SIMPLIFICADO ESTIMATIVA INICIAL DA SINTONIA SINTONIA ÓTIMA [email protected] Aplicações da metodologia • COPENE – Cursos de Especialização (CEASI e CECAPI) com aplicações em processos reais – 11 processos • GRIFFIN • POLITENO • DOW • PETROBRAS [email protected] 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 [email protected] 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 [email protected] METODOLOGIA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE ABORDAGEM QUANTITATIVA SISTÊMICA E SISTEMÁTICA Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA [email protected] ou [email protected] [email protected]
