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Universidade Federal da Bahia |
Repositório Institucional da UFBA
Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39146
Tipo: Dissertação
Título: Analisadores Virtuais e Controle Avançado para uma Planta Industrial de Polietileno Linear e Avaliação de seus Benefícios Econômicos
Título(s) alternativo(s): Virtual Analyzers and Advanced Control for an Industrial Linear Polyethylene Plant and Assessment of its Economic Benefits
Autor(es): Silva, Adilton Lopes da
Primeiro Orientador: Embiruçu, Marcelo
metadata.dc.contributor.referee1: Fontes, Cristiano Hora de Oliveira
metadata.dc.contributor.referee2: Pinto, José Carlos Costa da Silva
metadata.dc.contributor.referee3: Carvalho, Diego Moreira de Araújo
metadata.dc.contributor.referee4: Alfano Neto, Carlos de Freitas
Resumo: Esse trabalho apresenta a estruturação necessária pra a implementação de um controlador avançado de qualidade tipo Model Predictive Control (MPC, controle preditivo baseado em modelo) para uma planta industrial de produção de polietileno linear da tecnologia “Sclairtech”. Através desse controle serão minimizadas as dispersões das variáveis de qualidade Melt Index (MI) e densidade e otimizados os consumos de catalisadores, co-catalisadores, desativadores e leito adsoverdor. Um projeto conceitual foi confeccionado onde todas as premissas para a estratégia de controle são explicitadas. Em seguida foi desenvolvida a análise econômica para validar a viabilidade econômica da implementação do controle, conforme as melhores práticas globais. Além disso, foi desenvolvida e apresentada uma nova técnica de definição da arquitetura ótima para um modelo de Rede Neural Artificial (RNA). Essa técnica foi aplicada na criação de dois analisadores virtuais baseados em redes neurais artificiais para predição das variáveis de qualidade MI e densidade. Por fim, utilizando dados históricos, teste industriais e conhecimento operacional empírico sobre o processo, foram desenvolvidos os modelos para simulação do sistema de controle desenvolvido e os controladores. Nesse contexto, é apresentada uma nova metodologia de desenvolvimento de modelos para os controladores tipo MPC, que utiliza também a experiência de especialistas do processo de forma explícita. Os resultados mostram um desempenho muito adequado do ponto de vista técnico, e um retorno econômico bastante substancial e viável, demonstrando a viabilidade do estudo e projeto desenvolvidos.
Abstract: This work presents the necessary structuring for the implementation of an advanced quality controller of the type Model Predictive Control (MPC) for an industrial plant producing linear polyethylene using “Sclairtech” technology. Through this control, the dispersions of the Melt Index (MI) and density quality variables will be minimized and the consumption of catalysts, co-catalysts, deactivators and adsorbent bed will be optimized. A conceptual project was developed where all the premises for the control strategy are explained. An economic analysis was then developed to validate the economic viability of implementing the control, in accordance with the best global practices. Furthermore, a new technique for defining the optimal architecture for an Artificial Neural Network (ANN) model was developed and presented. This technique was applied to develop two virtual analyzers based on ANN to predict the MI quality and density variables. Finally, using historical data, industrial tests and empirical operational knowledge about the process, models were developed to simulate the developed control system and controllers. In this context, a new model development methodology for MPC controllers is presented, which also explicitly uses the experience of process experts. The results show a very adequate performance from a technical point of view, and a very substantial and viable economic return, demonstrating the viability of the study and project developed.
Palavras-chave: Controle avançado
Redes neurais artificiais
Polietileno
Model predictive control
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::PROCESSOS INDUSTRIAIS DE ENGENHARIA QUIMICA
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA::POLIMEROS
Idioma: por
País: Brasil
Editora / Evento / Instituição: Universidade Federal da Bahia
Sigla da Instituição: UFBA
metadata.dc.publisher.department: Escola Politécnica
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial (PEI) 
Tipo de Acesso: CC0 1.0 Universal
metadata.dc.rights.uri: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
URI: https://repositorio.ufba.br/handle/ri/39146
Data do documento: 7-Dez-2023
Aparece nas coleções:Dissertação de Mestrado Profissional (PEI)

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