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Avaliação da viabilidade da ferramenta PWC 2.0 para obtenção de
malhas de controle plantwide
Campina Grande, 20 de Março de 2018
Universidade Federal de Campina Grande
Centro de Ciências e Tecnologia
Unidade Acadêmica de Engenharia Química
Apresentação de Estágio Supervisionado
Aluno: Eloi Nunes Ribeiro Neto
Orientador: Prof. Dr. Sidinei Kleber da Silva
Roteiro da apresentação
 Introdução;
 Objetivos;
 Fundamentação Teórica;
 Atividades realizadas;
 Resultados e discussões;
 Considerações finais;
 Referências;
 Agradecimentos.
2
Introdução
3
 Realizado no período de 02 de fevereiro a 16 de março de 2018;
 Integrado no LIEP – Laboratório Integrado de Engenharia e
Processos;
Introdução
4
Processos com reciclos e
integrações energéticas
maior rendimento
menor custo operacional
 Propostas como Plantwide control, garantem maior eficiência para o processo,
tentando suprimir influência de distúrbios externos.
Objetivos
 Geral
Apresentar possíveis limitações ou ajustes que podem ser melhorados na ferramenta
desenvolvida por Silva (2013), visando seu aprimoramento na obtenção de malhas de controle
plantwide.
 Específicos
 Simular um processo de tratamento de águas ácidas e utilizar a ferramenta para obtenção de
possíveis estruturas de controle;
 Simular um processo de desidratação de álcool isopropílico em estado estacionário;
 Avaliar as estruturas de controle obtidas como resposta na ferramenta em ambos os casos
estudados.
5
Fundamentação Teórica
6
 Controle plantwide: aplicar uma estrutura de
controle abordando a planta como um todo;
 Metodologia de Skogestad (2000, 2004) para
selecionar as melhores variáveis.
 Variáveis controladas, c;
 Variáveis manipuladas, u;
 Variáveis medidas, v;
 Configuração de controle;
 Tipos de controladores.
Figura 1: Hierarquia de controle em uma planta
Fonte: Adaptado de SKOGESTAD (2007).
Fundamentação Teórica
7
a. Análise top-down b. Projeto bottom-up
 Identificar restrições e uma função custo J;
 Identificar os Graus de liberdade;
 Escolha das variáveis controladas;
 Controlar restrições ativas (caso hajam);
 Obter a menor perda quando ocorrer
distúrbios.
 Estabilizar a planta com controladores de
baixa complexidade (PID);
 Lidar com os efeitos dos distúrbios nas
respostas;
 Identificar restrições ativas e avaliar os
valores ótimos das variáveis controladas;
 Simulação dinâmica da planta (validação).
Quadro 1: Passos principais para seleção do conjunto de variáveis controladas
Fonte: Adaptado de SKOGESTAD (2004).
Fundamentação Teórica
8
 Necessário definir uma função custo, J, de acordo com o grau de liberdade:
min[𝐽 𝑥, 𝑢, 𝑑 ] (1)
 Sujeito às seguintes restrições:
𝑔1 𝑥, 𝑢, 𝑑 = 0 (2)
𝑔2 𝑥, 𝑢, 𝑑 ≤ 0 (3)
 Quando a solução recai sobre a própria restrição (g’2 = 0), torna-se ativa e serão
tomadas como variáveis controladas.
Fundamentação Teórica
9
Unidade de Processo DOF
Corrente de alimentação 1 (para cada corrente)
Splitter
n-1 correntes fracionadas (n é o
número de correntes de saída)
Mixer 0
Compressor, turbina e bomba 1 (trabalho)
Flash adiabático* 0
Reator de fase líquida 1 (volume)
Reator de fase gasosa* 0
Trocador de calor 1
Coluna de destilação* (excluindo
trocadores de calor)
0 + número de correntes laterais
*Adiciona-se um grau de liberdade para cada pressão extra que é aplicada (válvula extra,
bomba ou compressor).
Fonte: ARAUJO; GOVATSMARK; SKOGESTAD (2007).
Quadro 2: Contagem dos graus de liberdade para alguns equipamentos
Fundamentação Teórica
10
Matriz ganho: Incrementos adicionados às variáveis manipuladas, variando a função
custo J e as variáveis controladas;
𝐺𝑖,𝑗 =
𝑐𝑖 − 𝑐𝑜𝑝𝑡𝑖
𝑢𝑗 − 𝑢𝑜𝑝𝑡𝑗
=
∆𝑐𝑖
∆𝑢𝑗
(4)
Modelo kriging: Construção do metamodelo a partir da interpolação dos dados de
entrada (variáveis manipuladas e distúrbios);
Técnica de otimização Branch-and-Bound: Subdividir um problema complexo em
problemas mais simples e avaliar se sua solução se encaixa no problema complexo.
Função critério atender à propriedade de monotonicidade:
Γ 𝑋𝑛 ≤ Γ 𝑋𝑠 , 𝑠𝑒 𝑋𝑛 ⊆ 𝑋𝑠 (5)
𝑋𝑠 = conjunto de S elementos;
𝑋𝑛 = subconjunto de n elementos a partir de 𝑋𝑠 (n ≤ S).
Atividades realizadas
11
 Estudo de caso 1: Tratamento de águas ácidas
Restrições
Fração de amônia na corrente retificada ≤ 0.001%
Fração de água na corrente de gás ácido ≤ 63.9%
Figura 2: PFD do processo de tratamento de águas ácidas
Fonte: Adaptado de PERMASENSE (2016).
H2S 0.7%
H2O 98.8%
NH3 0.5%
Atividades realizadas
12
 Estudo de caso 2: Desidratação de álcool isopropílico (IPA)
Restrições
Coluna 1
Fração de IPA na base ≤ 0.0027%
Fração de água no topo ≤ 36%
Coluna 2
Fração de água na base ≤ 14.35%
Fração de água no topo ≤ 0.3%
Coluna 3
Fração de água na base ≤ 0.035%
Fração de etileno glicol (EG) no topo ≤ 0.003%
Figura 3: Fluxograma da destilação extrativa para a separação do IPA e água
Fonte: SOMMER e MERLIN (2004)
13
Figura 4: Interface gráfica da ferramenta para obtenção das malhas
Atividades realizadas
14
Figura 5: Interface secundária da ferramenta para obtenção das malhas
Atividades realizadas
15
Figura 6: Interface secundária da ferramenta para obtenção das malhas
Atividades realizadas
Estudo de caso 1
16
Resultados e discussões
Figura 7: Contagem dos graus de liberdade para o caso 1
Nu = 7
Resultados e discussões
17
Quadro 3: Graus de liberdade estacionário do caso 1
Unidade
Graus de liberdade
dinâmico
Consumo de graus de liberdade
Graus de liberdade
estacionário
Trocador 1 Temperatura de saída constante 0
Coluna 6
Nível de líquido da base (1) + nível de
líquido do vaso de refluxo (2) + pressão
da coluna (3) + vazão de alimentação a
montante (4)
2
Total 7 5 2
Estudo de caso 1
Resultados e discussões
18
Escolha do par a partir do conjunto u0 = [ RR, B, D, L, V];
Entre as opções de variáveis manipuladas, a configuração escolhida:
u = [RR, V]
D escolhida para controlar o nível do vaso de refluxo;
B para controlar o nível da base da coluna;
Carga térmica do condensador para controlar a pressão;
Função custo a ser minimizada:
𝐽 =
𝑋𝑏𝑎𝑠𝑒
𝑁𝐻3−𝑋𝑏𝑎𝑠𝑒,𝑠
𝑁𝐻3
𝑋𝑏𝑎𝑠𝑒,𝑠
𝑁𝐻3
2
+
𝑋𝑡𝑜𝑝𝑜
𝐻2𝑂
−𝑋𝑡𝑜𝑝𝑜,𝑠
𝐻2𝑂
𝑋𝑡𝑜𝑝𝑜,𝑠
𝐻2𝑂
2
(6)
Estudo de caso 1
Resultados e discussões
19
Estudo de caso 1
Especificação
Temperatura de
alimentação
Vazão de alimentação Valor Nominal
Composição de H2O na
corrente OFF-GAS 0.6389 0.6389 0.639
Composição de NH3 na
corrente EFFLUENT
9.988E-06 9.988E-06 1.0E-05
Tabela 1: Análise das restrições do caso 1
 Valores permanecem inalterados, tornando-se restrições ativas;
 Necessitando ser controlados, deixam o processo sem graus de liberdade.
Resultados e discussões
20
Estudo de caso 2
Figura 8: Contagem dos graus de liberdade para o caso 2
P=1.1atm
17 pratos
P=0.8atm
58 pratos
P=0.8atm
58 pratos
XIPA=0.8 Nu1 = 6 Nu2 = 7 Nu3 = 7
NuTOTAL = 20
Resultados e discussões
21
Estudo de caso 2
Unidade
Graus de liberdade
dinâmico
Consumo de graus de
liberdade
Graus de liberdade
estacionário
Trocador 1
Variação de temperatura constante
em 75 K
0
Coluna 1 6
Nível de líquido da base (1) + nível
de líquido do vaso de refluxo (2) +
pressão da coluna (3) + vazão de
alimentação a montante (4)
2
Coluna 2 7
Nível de líquido da base (1) + nível
de líquido do vaso de refluxo (2) +
pressão da coluna (3) + vazão de
alimentação a montante (4) +
vazão make-up (5)
2
Coluna 3 6
Nível de líquido da base (1) + nível
de líquido do vaso de refluxo (2) +
pressão da coluna (3) + vazão de
alimentação a montante (4)
2
Total 20 14 6
Quadro 4: Graus de liberdade estacionário do caso 1
Resultados e discussões
22
Estudo de caso 2
Utilizou-se a configuração padrão-LV:
u = [L1, V1, L2, V2, L3, V3]
D escolhida para controlar o nível do vaso de refluxo;
B para controlar o nível da base da coluna;
Carga térmica do condensador para controlar a pressão;
Função custo a ser minimizada:
J =
𝑋𝐷1
𝐼𝑃𝐴
−𝑋𝐷1,𝑠
𝐼𝑃𝐴
𝑋𝐷1,𝑠
𝐼𝑃𝐴
2
+
𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅
𝐻2𝑂
−𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅,𝑠
𝐻2𝑂
𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅,𝑠
𝐻2𝑂
2
+
𝑋𝐼𝑃𝐴
𝐼𝑃𝐴
−𝑋𝐼𝑃𝐴,𝑠
𝐼𝑃𝐴
𝑋𝐼𝑃𝐴,𝑠
𝐼𝑃𝐴
2
+
𝑋𝐵2
𝐻2𝑂
−𝑋𝐵2,𝑠
𝐻2𝑂
𝑋𝐵2,𝑠
𝐻2𝑂
2
+
𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅_𝑇𝑂𝑃
𝐻2𝑂
−𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅_𝑇𝑂𝑃,𝑠
𝐻2𝑂
𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅_𝑇𝑂𝑃,𝑠
𝐻2𝑂
2
+
𝑋𝐵3
𝐸𝐺
−𝑋𝐵3,𝑠
𝐸𝐺
𝑋𝐵3,𝑠
𝐸𝐺
2
(7)
Resultados e discussões
23
Estudo de caso 2
Figura 9: Planilha Excel® após a adição das CVs e MVs do processo
MVs
Distúrbios
Percentual de variação: ±10%
Resultados e discussões
24
Estudo de caso 2
Especificação
Temperatura de
alimentação
Vazão de
alimentação
Valor Nominal
Fração de H2O na
corrente D1
0.35 0.35 0.35
Fração de IPA na
corrente WATER
2.7E-05 2.5E-04 2.70092E-05
Fração de H2O na
corrente IPA
0.00244 0.00244 0.00244
Fração de H2O na
corrente B2
0.14296 0.14295 0.14296
Fração de EG na
corrente WATERTOP
1.4E-05 1.3E-04 1.4E-05
Fração de H2O na
corrente B3
3.1E-04 3.1E-04 3.1E-04
 4 restrições ativas;
 Configuração final u1 = [V1, L3].
Tabela 2: Análise das restrições do caso 2
Resultados e discussões
25
Estudo de caso 2
Tabela 5: Pares de CVs para a configuração de variáveis manipuladas V1-L3
𝜎 Variáveis
0.00012207 T-16 (Col-1) T-55 (Col-2)
0.00012207 T-15 (Col-1) T-55 (Col-2)
3.77E-05 T-17 (Col-1) T-55 (Col-2)
2.24E-05 T-55 (Col-2) T-57 (Col-2)
5.47E-06 T-54 (Col-2) T-55 (Col-2)
4.02E-06 T-55 (Col-2) nB2
3.89E-06 T-55 (Col-2) T-23 (Col-3)
3.80E-06 T-55 (Col-2) Twater_Top
3.36E-06 T-55 (Col-2) nB2
3.36E-06 T-55 (Col-2) T-21 (Col-3)
Resultados e discussões
26
Estudo de caso 2
 V1 para controlar a temperatura do estágio 16 (Coluna 1);
 L3 para controlar a temperatura do estágio 55 (Coluna 2).
Figura 10: Processo após exportação para o Aspen Plus Dynamics ®
Resultados e discussões
27
Estudo de caso 2
 A simulação foi realizada:
• Sem distúrbios;
• (A) distúrbio na temperatura de alimentação em +10%;
• (B) distúrbio na temperatura de alimentação em -10%;
• (C) distúrbio de +10% na abertura da válvula de alimentação;
• (D) distúrbio de -10% na abertura da válvula de alimentação.
Resultados e discussões
28
Estudo de caso 2
Figura 11: Comportamento do processo sem distúrbios
Resultados e discussões
29
Estudo de caso 2
Figura 12: Comportamento com aumento em 10% na alimentação
Resultados e discussões
30
Estudo de caso 2
Figura 13: Comportamento com redução em 10% na alimentação
Resultados e discussões
31
Estudo de caso 2
Figura 14: Comportamento com aumento em 10% na temperatura
Resultados e discussões
32
Estudo de caso 2
Figura 15: Comportamento com redução em 10% na temperatura
Resultados e discussões
33
Estudo de caso 2
 Como os resultados obtidos não foram satisfatórios, retirou-se o controlador da
temperatura do estágio 55 (Col-2);
 Vazão de refluxo da coluna 3 em malha aberta.
Resultados e discussões
34
Estudo de caso 2
Figura 16: Comportamento com aumento de 10% na alimentação (L3 em malha aberta)
Resultados e discussões
35
Estudo de caso 2
Figura 17: Comportamento com redução de 10% na alimentação (L3 em malha aberta)
Resultados e discussões
36
Estudo de caso 2
Figura 18: Comportamento com aumento de 10% na temperatura (L3 em malha aberta)
Resultados e discussões
37
Estudo de caso 2
Figura 19: Comportamento com redução de 10% na temperatura (L3 em malha aberta)
Considerações Finais
38
 No caso 1, a ferramenta obtém êxito em suas respostas;
 Para o caso 2, a malha não mostrou-se eficiente diante dos distúrbios aplicados;
 Para casos complexos (como o reciclo), a ferramenta mostrou-se ineficiente, resultando
em estruturas inexatas. Isso acontece pelo método do local exato ser limitado;
𝑐 = 𝐻𝑦𝑚 = 𝐻(𝑦 + 𝑦𝑛) (7)
 A expansão da ferramenta seria de grade valia para o estudo de plantas mais
complexas.
39
Referências
 ARAUJO, A. C. B.; GOVATSMARK, M.; SKOGESTAD, S. Application of plantwide control to the HDA process. I—steady-state
optimization and self-optimizing control. Control engineering practice, v. 15, n. 10, p. 1226, 2007.
 PERMASENSE. Corrosion monitoring solution for sour water stripping units, Março de 2016.
 SILVA, S. K. da. Utilização de uma Ferramenta para Seleção Automática de Estruturas de Controle para Planta de Processos. 2013. 97
f. Tese (Doutorado) – Programa de Pós Graduação em Engenharia Química. Universidade Federal de Campina Grande, Campina
Grande, 2013.
 SKOGESTAD, S. Plantwide Control: the search for the self-otmizing control structure. Journal of Process Control, Trondheim, v. 10, n.
5, p. 487-507, 2000.
 SKOGESTAD, S. Control structure design for complete chemical plants. Computers & Chemical Engineering, Trondheim, v. 28, n. 1, p.
219-234, 2004.
 SKOGESTAD, S. The Dos and Don’ts of Distillation Column Control. Chemical Engineering Research and Design, v. 85 (A1), p. 13-23,
2007.
 SOMMER, S.; MERLIN, T. Design and optimization of hybrid separation processes for the dehydration of 2-propanol and other
organics. Ind Eng Chem Res. 2004, p. 5248 –5259.
40
Agradecimentos
OBRIGADO!
41

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Avaliação da viabilidade da ferramenta PWC 2.0

  • 1. Avaliação da viabilidade da ferramenta PWC 2.0 para obtenção de malhas de controle plantwide Campina Grande, 20 de Março de 2018 Universidade Federal de Campina Grande Centro de Ciências e Tecnologia Unidade Acadêmica de Engenharia Química Apresentação de Estágio Supervisionado Aluno: Eloi Nunes Ribeiro Neto Orientador: Prof. Dr. Sidinei Kleber da Silva
  • 2. Roteiro da apresentação  Introdução;  Objetivos;  Fundamentação Teórica;  Atividades realizadas;  Resultados e discussões;  Considerações finais;  Referências;  Agradecimentos. 2
  • 3. Introdução 3  Realizado no período de 02 de fevereiro a 16 de março de 2018;  Integrado no LIEP – Laboratório Integrado de Engenharia e Processos;
  • 4. Introdução 4 Processos com reciclos e integrações energéticas maior rendimento menor custo operacional  Propostas como Plantwide control, garantem maior eficiência para o processo, tentando suprimir influência de distúrbios externos.
  • 5. Objetivos  Geral Apresentar possíveis limitações ou ajustes que podem ser melhorados na ferramenta desenvolvida por Silva (2013), visando seu aprimoramento na obtenção de malhas de controle plantwide.  Específicos  Simular um processo de tratamento de águas ácidas e utilizar a ferramenta para obtenção de possíveis estruturas de controle;  Simular um processo de desidratação de álcool isopropílico em estado estacionário;  Avaliar as estruturas de controle obtidas como resposta na ferramenta em ambos os casos estudados. 5
  • 6. Fundamentação Teórica 6  Controle plantwide: aplicar uma estrutura de controle abordando a planta como um todo;  Metodologia de Skogestad (2000, 2004) para selecionar as melhores variáveis.  Variáveis controladas, c;  Variáveis manipuladas, u;  Variáveis medidas, v;  Configuração de controle;  Tipos de controladores. Figura 1: Hierarquia de controle em uma planta Fonte: Adaptado de SKOGESTAD (2007).
  • 7. Fundamentação Teórica 7 a. Análise top-down b. Projeto bottom-up  Identificar restrições e uma função custo J;  Identificar os Graus de liberdade;  Escolha das variáveis controladas;  Controlar restrições ativas (caso hajam);  Obter a menor perda quando ocorrer distúrbios.  Estabilizar a planta com controladores de baixa complexidade (PID);  Lidar com os efeitos dos distúrbios nas respostas;  Identificar restrições ativas e avaliar os valores ótimos das variáveis controladas;  Simulação dinâmica da planta (validação). Quadro 1: Passos principais para seleção do conjunto de variáveis controladas Fonte: Adaptado de SKOGESTAD (2004).
  • 8. Fundamentação Teórica 8  Necessário definir uma função custo, J, de acordo com o grau de liberdade: min[𝐽 𝑥, 𝑢, 𝑑 ] (1)  Sujeito às seguintes restrições: 𝑔1 𝑥, 𝑢, 𝑑 = 0 (2) 𝑔2 𝑥, 𝑢, 𝑑 ≤ 0 (3)  Quando a solução recai sobre a própria restrição (g’2 = 0), torna-se ativa e serão tomadas como variáveis controladas.
  • 9. Fundamentação Teórica 9 Unidade de Processo DOF Corrente de alimentação 1 (para cada corrente) Splitter n-1 correntes fracionadas (n é o número de correntes de saída) Mixer 0 Compressor, turbina e bomba 1 (trabalho) Flash adiabático* 0 Reator de fase líquida 1 (volume) Reator de fase gasosa* 0 Trocador de calor 1 Coluna de destilação* (excluindo trocadores de calor) 0 + número de correntes laterais *Adiciona-se um grau de liberdade para cada pressão extra que é aplicada (válvula extra, bomba ou compressor). Fonte: ARAUJO; GOVATSMARK; SKOGESTAD (2007). Quadro 2: Contagem dos graus de liberdade para alguns equipamentos
  • 10. Fundamentação Teórica 10 Matriz ganho: Incrementos adicionados às variáveis manipuladas, variando a função custo J e as variáveis controladas; 𝐺𝑖,𝑗 = 𝑐𝑖 − 𝑐𝑜𝑝𝑡𝑖 𝑢𝑗 − 𝑢𝑜𝑝𝑡𝑗 = ∆𝑐𝑖 ∆𝑢𝑗 (4) Modelo kriging: Construção do metamodelo a partir da interpolação dos dados de entrada (variáveis manipuladas e distúrbios); Técnica de otimização Branch-and-Bound: Subdividir um problema complexo em problemas mais simples e avaliar se sua solução se encaixa no problema complexo. Função critério atender à propriedade de monotonicidade: Γ 𝑋𝑛 ≤ Γ 𝑋𝑠 , 𝑠𝑒 𝑋𝑛 ⊆ 𝑋𝑠 (5) 𝑋𝑠 = conjunto de S elementos; 𝑋𝑛 = subconjunto de n elementos a partir de 𝑋𝑠 (n ≤ S).
  • 11. Atividades realizadas 11  Estudo de caso 1: Tratamento de águas ácidas Restrições Fração de amônia na corrente retificada ≤ 0.001% Fração de água na corrente de gás ácido ≤ 63.9% Figura 2: PFD do processo de tratamento de águas ácidas Fonte: Adaptado de PERMASENSE (2016). H2S 0.7% H2O 98.8% NH3 0.5%
  • 12. Atividades realizadas 12  Estudo de caso 2: Desidratação de álcool isopropílico (IPA) Restrições Coluna 1 Fração de IPA na base ≤ 0.0027% Fração de água no topo ≤ 36% Coluna 2 Fração de água na base ≤ 14.35% Fração de água no topo ≤ 0.3% Coluna 3 Fração de água na base ≤ 0.035% Fração de etileno glicol (EG) no topo ≤ 0.003% Figura 3: Fluxograma da destilação extrativa para a separação do IPA e água Fonte: SOMMER e MERLIN (2004)
  • 13. 13 Figura 4: Interface gráfica da ferramenta para obtenção das malhas Atividades realizadas
  • 14. 14 Figura 5: Interface secundária da ferramenta para obtenção das malhas Atividades realizadas
  • 15. 15 Figura 6: Interface secundária da ferramenta para obtenção das malhas Atividades realizadas
  • 16. Estudo de caso 1 16 Resultados e discussões Figura 7: Contagem dos graus de liberdade para o caso 1 Nu = 7
  • 17. Resultados e discussões 17 Quadro 3: Graus de liberdade estacionário do caso 1 Unidade Graus de liberdade dinâmico Consumo de graus de liberdade Graus de liberdade estacionário Trocador 1 Temperatura de saída constante 0 Coluna 6 Nível de líquido da base (1) + nível de líquido do vaso de refluxo (2) + pressão da coluna (3) + vazão de alimentação a montante (4) 2 Total 7 5 2 Estudo de caso 1
  • 18. Resultados e discussões 18 Escolha do par a partir do conjunto u0 = [ RR, B, D, L, V]; Entre as opções de variáveis manipuladas, a configuração escolhida: u = [RR, V] D escolhida para controlar o nível do vaso de refluxo; B para controlar o nível da base da coluna; Carga térmica do condensador para controlar a pressão; Função custo a ser minimizada: 𝐽 = 𝑋𝑏𝑎𝑠𝑒 𝑁𝐻3−𝑋𝑏𝑎𝑠𝑒,𝑠 𝑁𝐻3 𝑋𝑏𝑎𝑠𝑒,𝑠 𝑁𝐻3 2 + 𝑋𝑡𝑜𝑝𝑜 𝐻2𝑂 −𝑋𝑡𝑜𝑝𝑜,𝑠 𝐻2𝑂 𝑋𝑡𝑜𝑝𝑜,𝑠 𝐻2𝑂 2 (6) Estudo de caso 1
  • 19. Resultados e discussões 19 Estudo de caso 1 Especificação Temperatura de alimentação Vazão de alimentação Valor Nominal Composição de H2O na corrente OFF-GAS 0.6389 0.6389 0.639 Composição de NH3 na corrente EFFLUENT 9.988E-06 9.988E-06 1.0E-05 Tabela 1: Análise das restrições do caso 1  Valores permanecem inalterados, tornando-se restrições ativas;  Necessitando ser controlados, deixam o processo sem graus de liberdade.
  • 20. Resultados e discussões 20 Estudo de caso 2 Figura 8: Contagem dos graus de liberdade para o caso 2 P=1.1atm 17 pratos P=0.8atm 58 pratos P=0.8atm 58 pratos XIPA=0.8 Nu1 = 6 Nu2 = 7 Nu3 = 7 NuTOTAL = 20
  • 21. Resultados e discussões 21 Estudo de caso 2 Unidade Graus de liberdade dinâmico Consumo de graus de liberdade Graus de liberdade estacionário Trocador 1 Variação de temperatura constante em 75 K 0 Coluna 1 6 Nível de líquido da base (1) + nível de líquido do vaso de refluxo (2) + pressão da coluna (3) + vazão de alimentação a montante (4) 2 Coluna 2 7 Nível de líquido da base (1) + nível de líquido do vaso de refluxo (2) + pressão da coluna (3) + vazão de alimentação a montante (4) + vazão make-up (5) 2 Coluna 3 6 Nível de líquido da base (1) + nível de líquido do vaso de refluxo (2) + pressão da coluna (3) + vazão de alimentação a montante (4) 2 Total 20 14 6 Quadro 4: Graus de liberdade estacionário do caso 1
  • 22. Resultados e discussões 22 Estudo de caso 2 Utilizou-se a configuração padrão-LV: u = [L1, V1, L2, V2, L3, V3] D escolhida para controlar o nível do vaso de refluxo; B para controlar o nível da base da coluna; Carga térmica do condensador para controlar a pressão; Função custo a ser minimizada: J = 𝑋𝐷1 𝐼𝑃𝐴 −𝑋𝐷1,𝑠 𝐼𝑃𝐴 𝑋𝐷1,𝑠 𝐼𝑃𝐴 2 + 𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅 𝐻2𝑂 −𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅,𝑠 𝐻2𝑂 𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅,𝑠 𝐻2𝑂 2 + 𝑋𝐼𝑃𝐴 𝐼𝑃𝐴 −𝑋𝐼𝑃𝐴,𝑠 𝐼𝑃𝐴 𝑋𝐼𝑃𝐴,𝑠 𝐼𝑃𝐴 2 + 𝑋𝐵2 𝐻2𝑂 −𝑋𝐵2,𝑠 𝐻2𝑂 𝑋𝐵2,𝑠 𝐻2𝑂 2 + 𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅_𝑇𝑂𝑃 𝐻2𝑂 −𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅_𝑇𝑂𝑃,𝑠 𝐻2𝑂 𝑋𝑊𝐴𝑇𝐸𝑅_𝑇𝑂𝑃,𝑠 𝐻2𝑂 2 + 𝑋𝐵3 𝐸𝐺 −𝑋𝐵3,𝑠 𝐸𝐺 𝑋𝐵3,𝑠 𝐸𝐺 2 (7)
  • 23. Resultados e discussões 23 Estudo de caso 2 Figura 9: Planilha Excel® após a adição das CVs e MVs do processo MVs Distúrbios Percentual de variação: ±10%
  • 24. Resultados e discussões 24 Estudo de caso 2 Especificação Temperatura de alimentação Vazão de alimentação Valor Nominal Fração de H2O na corrente D1 0.35 0.35 0.35 Fração de IPA na corrente WATER 2.7E-05 2.5E-04 2.70092E-05 Fração de H2O na corrente IPA 0.00244 0.00244 0.00244 Fração de H2O na corrente B2 0.14296 0.14295 0.14296 Fração de EG na corrente WATERTOP 1.4E-05 1.3E-04 1.4E-05 Fração de H2O na corrente B3 3.1E-04 3.1E-04 3.1E-04  4 restrições ativas;  Configuração final u1 = [V1, L3]. Tabela 2: Análise das restrições do caso 2
  • 25. Resultados e discussões 25 Estudo de caso 2 Tabela 5: Pares de CVs para a configuração de variáveis manipuladas V1-L3 𝜎 Variáveis 0.00012207 T-16 (Col-1) T-55 (Col-2) 0.00012207 T-15 (Col-1) T-55 (Col-2) 3.77E-05 T-17 (Col-1) T-55 (Col-2) 2.24E-05 T-55 (Col-2) T-57 (Col-2) 5.47E-06 T-54 (Col-2) T-55 (Col-2) 4.02E-06 T-55 (Col-2) nB2 3.89E-06 T-55 (Col-2) T-23 (Col-3) 3.80E-06 T-55 (Col-2) Twater_Top 3.36E-06 T-55 (Col-2) nB2 3.36E-06 T-55 (Col-2) T-21 (Col-3)
  • 26. Resultados e discussões 26 Estudo de caso 2  V1 para controlar a temperatura do estágio 16 (Coluna 1);  L3 para controlar a temperatura do estágio 55 (Coluna 2). Figura 10: Processo após exportação para o Aspen Plus Dynamics ®
  • 27. Resultados e discussões 27 Estudo de caso 2  A simulação foi realizada: • Sem distúrbios; • (A) distúrbio na temperatura de alimentação em +10%; • (B) distúrbio na temperatura de alimentação em -10%; • (C) distúrbio de +10% na abertura da válvula de alimentação; • (D) distúrbio de -10% na abertura da válvula de alimentação.
  • 28. Resultados e discussões 28 Estudo de caso 2 Figura 11: Comportamento do processo sem distúrbios
  • 29. Resultados e discussões 29 Estudo de caso 2 Figura 12: Comportamento com aumento em 10% na alimentação
  • 30. Resultados e discussões 30 Estudo de caso 2 Figura 13: Comportamento com redução em 10% na alimentação
  • 31. Resultados e discussões 31 Estudo de caso 2 Figura 14: Comportamento com aumento em 10% na temperatura
  • 32. Resultados e discussões 32 Estudo de caso 2 Figura 15: Comportamento com redução em 10% na temperatura
  • 33. Resultados e discussões 33 Estudo de caso 2  Como os resultados obtidos não foram satisfatórios, retirou-se o controlador da temperatura do estágio 55 (Col-2);  Vazão de refluxo da coluna 3 em malha aberta.
  • 34. Resultados e discussões 34 Estudo de caso 2 Figura 16: Comportamento com aumento de 10% na alimentação (L3 em malha aberta)
  • 35. Resultados e discussões 35 Estudo de caso 2 Figura 17: Comportamento com redução de 10% na alimentação (L3 em malha aberta)
  • 36. Resultados e discussões 36 Estudo de caso 2 Figura 18: Comportamento com aumento de 10% na temperatura (L3 em malha aberta)
  • 37. Resultados e discussões 37 Estudo de caso 2 Figura 19: Comportamento com redução de 10% na temperatura (L3 em malha aberta)
  • 38. Considerações Finais 38  No caso 1, a ferramenta obtém êxito em suas respostas;  Para o caso 2, a malha não mostrou-se eficiente diante dos distúrbios aplicados;  Para casos complexos (como o reciclo), a ferramenta mostrou-se ineficiente, resultando em estruturas inexatas. Isso acontece pelo método do local exato ser limitado; 𝑐 = 𝐻𝑦𝑚 = 𝐻(𝑦 + 𝑦𝑛) (7)  A expansão da ferramenta seria de grade valia para o estudo de plantas mais complexas.
  • 39. 39 Referências  ARAUJO, A. C. B.; GOVATSMARK, M.; SKOGESTAD, S. Application of plantwide control to the HDA process. I—steady-state optimization and self-optimizing control. Control engineering practice, v. 15, n. 10, p. 1226, 2007.  PERMASENSE. Corrosion monitoring solution for sour water stripping units, Março de 2016.  SILVA, S. K. da. Utilização de uma Ferramenta para Seleção Automática de Estruturas de Controle para Planta de Processos. 2013. 97 f. Tese (Doutorado) – Programa de Pós Graduação em Engenharia Química. Universidade Federal de Campina Grande, Campina Grande, 2013.  SKOGESTAD, S. Plantwide Control: the search for the self-otmizing control structure. Journal of Process Control, Trondheim, v. 10, n. 5, p. 487-507, 2000.  SKOGESTAD, S. Control structure design for complete chemical plants. Computers & Chemical Engineering, Trondheim, v. 28, n. 1, p. 219-234, 2004.  SKOGESTAD, S. The Dos and Don’ts of Distillation Column Control. Chemical Engineering Research and Design, v. 85 (A1), p. 13-23, 2007.  SOMMER, S.; MERLIN, T. Design and optimization of hybrid separation processes for the dehydration of 2-propanol and other organics. Ind Eng Chem Res. 2004, p. 5248 –5259.