[email protected] METODOLOGIA PARA MELHORIA DO DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE Mauricio Moreno - COPENE Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA [email protected] ou [email protected]
Apr 21, 2015
METODOLOGIA PARA MELHORIA DO
DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE
Mauricio Moreno - COPENE
Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA
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)
Pirâmide de Automação
Model Predictive Control
Otimização
Instrumentação (sensores e atuadores)
ERP
Controle básico
Controle avançado no SDCD
PROCESSO
ORGANIZAÇÃO
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
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
Sucesso está nos detalhes!
Fornecedores de tecnologia não divulgam
Por quê?
$$$!!!!
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
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?
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
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?
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?
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?
Outras estratégias serão mais eficazes?
Outras estratégias serão mais eficazes?
Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward
Controle preditivo
Outras estratégias serão mais eficazes?
Problema SoluçãoPerturbações externas Feedforward
Controle preditivoElevado tempo morto Compensação do tempo morto
Controle preditivo
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
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
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
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
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
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
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
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
Sintonia? Não! Desempenho da malha? SIM
muitas perguntas,
uma solução...
ABORDAGEM SISTÊMICA
E SISTEMÁTICA
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
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
METODOLOGIA QUANTITATIVA
PROCESSO
MODELOFENOMENOLÓGICO
MODELO LINEARSIMPLIFICADO
ESTIMATIVA INICIALDA SINTONIA
SINTONIA ÓTIMA
Aplicações da metodologia
• COPENE – Cursos de Especialização (CEASI e CECAPI) com aplicações em processos reais – 11 processos
• GRIFFIN
• POLITENO
• DOW
• PETROBRAS
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
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
METODOLOGIA PARA MELHORIA DO
DESEMPENHO DE MALHAS DE CONTROLE
ABORDAGEM QUANTITATIVA
SISTÊMICA E SISTEMÁTICA
Ricardo Kalid LACOI – DEQ – UFBA