Modelagem dinâmica e detecção de falhas em um sistema de desetanização de uma unidade de recuperação de gás natural

Abstract

Sistemas de Detecção, Diagnóstico e Correção de Falhas (FDDC, Fault, Detection, Diagnosisand Correction) aplicados a sistemas industriais são cada vez mais importantes devido à crescente demanda por processos confiáveis, eficientes e automatizados. Dentro do setor industrial, o processamento de gás natural tem ganhado destaque em virtude do aumento de sua importância no setor energético brasileiro e mundial. Assim, garantir a especificação dos produtos e aumentar a segurança e a confiabilidade da planta, além de reduzir os custos envolvidos no processo, são alguns dos principais benefícios almejados pelas indústrias com a implementação de sistemas de FDDC. Portanto, o principal objetivo desta dissertação é desenvolver um sistema de FDDC para uma coluna desetanizadora de uma unidade de processamento de gás natural capaz de monitorar a planta em tempo real e, além das etapas de detecção e diagnóstico, realizar a etapa de correção de forma automática. Um modelo matemático da coluna foi construído no simulador de processos EMSO e utilizado na geração de dados de falha. O sistema FDDC foi construído no MATLAB/Simulink para falhas no sensor de temperatura da malha de controle do refervedor. Primeiramente o sistema foi desenvolvido com um algoritmo simples com estruturas de decisão e, em seguida, foi utilizado um algoritmo com redes neuronais treinadas a partir os dados fornecidos pelo modelo dinâmico da coluna. A interligação do sistema FDDC (MATLAB/Simulink) com a coluna (EMSO) foi realizada através da interface de comunicação EMSO/Simulink disponível no EMSO. Em ambos os casos o sistema desenvolvido foi capaz de detectar todas as falhas e realizar uma ação de correção eficiente, capaz de evitar perda de desempenho da unidade, demonstrando como um sistema de FDDC adequado pode promover os benefícios elencados anteriormente.