Controle Avançado e Otimização na Indústria do Petróleo [1a ed.] 857193309X, 9788571933095

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Mario Cesar M. Massa de Campos Marcos Vinicius de Carvalho Gomes José Manuel Gonzalez Tubio Perez

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Controle Avançado • Otimizaçlo na Industria do Petrôleo

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Maria Cesar M. Massa de Campos Marcos Vinicius de Carvalho Gomes José Manuel Gonzalez Tubio Perez

Controle Avançado e Otimização na Indústria do Petróleo

PETROBRAS

EDITORA INTERCIÊNCIA Rio de Janeiro - 2013

Copyright © 2013, by Marie Ces.c Mello J\,l,tsS.1 de C.unpos, Marcos Vinicius de Carvalho Gomes e José Manuel Gonz.ilez 'Iubio Perez Direitos Reservados cm 20l3 por Edito� Inreedência Ltd:1. Di:tgranução: Cláudia Rrg.ina S. L. de Medeiros Revisão Ortográfica:

Carlos Alexandre Fernandez i\'1,ui,1 P.n1l.1 d1 i\br.1 Ribeiro

C:1p:1: 1',11.11.1 Almcid,1 Créditos das imngens d:1 C1.p:1: 1) Homens rr.ib.dhando no Centro lntcgr,1do de 0:>ntrole - OC- d,1 Rcfinari.1 Duque de GL-.:i.is - REDUC. Foto: Rogério Reis. 2) Navio de produção (FPSO) PL1.t,IÍorm,1 P-54 opcr .melo no c.unpo de Roncador n.1 B.1ci1 de Cunpos. Foto: Gcr.Udo Falcâo, 3) Rcfinari,1 Poligu,JT d.rr.1 C.un,JT:io - RPCC e Unidade dclf"at.unento de Proccss.unento de Fluídos (llJl>f). Ioto: André V,Uenrim 4) Refin.JTÍ.1. Nbcrto P.1.SCJl.l.ilini - REFAP Foto: André V.ilentim. 5) Unidade de Coque d.1 Rcfin:rri.1 Presidente Gctlllio V.irgas - REP.rr. Foto. André \�tle11.tin1

CIP- Br:isil. Caralogaçdc-na- Fonte Sindicato Nacional dos Editores de Livros - RJ C214c

C.uupos, Mnrio .i\l.ass.1 de Controle avançado e otimiz,1ç:io 11.1 indllstri,1 do pctróloo/f.1.lfio Cesar Mcllo .i\1;1ss.1 de C.-unpos, Marcos Vinicius de Carvalho Gcxncs, José .i\1,unicl Goezalez 'fiibio Perez. - lj cd. - Rio de J,meiro: lnterciência, 2013. 510 p.: il.; 25 an

Indui bibliografia ISBN 978-85-7193-309-5

1. Indústria pctrolífer.1. 2. Petróleo - Aspectos econôn cos. 1. Gcxnes, Marcos Vinidus de Carvalho. Il. Perez, José ,\1.mud Gonçtlez 'Ihbio,

m. Título.

COO: 338.27282 CDU: 330.123.7

13-01194

É proibid.1 .1 reprodução ror.tl ou parcial, por quaisquer meios, sem auroriz.1�--:ío por escrito d.1 editora.

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tn B,nr.il

Dedicatória '}toJ 111eu1 que,iaos paU J.ipio e Glau,n, pelo consmnte i11ce11ti110, apoio e ensuuuncntas, co,110 da i111pm1d11cia do lrnbalho e da forfa de 11011tade. A 111i11ha q11erida fa,1111ia M111tha, Victor e Cesu; pelo carinho e pela em11pree1Wo da 111i11ha auséntia durante a elabomçiio deste livro. A 111i11ha quc,ida inuã Gleum e ao 111eu solni11ho J.11,io pela p,ueuça cousmure. E ft11al,11e,lte a todos OJ a11Jigos, colegas e nusres que 1111úto 111e e,1.si111nr1111 ao /011go da vída." Marie �.u- Mcllo l\iass.l de C.unpos

'.M. op01tu11idade de participar deste tmbalho é consequência das ações de 111uitas pCS$(){1s i111pot1a11lu e111 111i11ha ,,ida pasonl e profasional. A-leu! paU Mn,iw e Gemido são a

mig1,'111 de tudo que eu possa fazer de bo111, e,11 co1i.seq111J11da de seu carinho; atenção

o

e da fon11açiio que 111e proporcio,111111111. Minha eiposa bnbel Cristina e 111eu1 filhos 1'Íctor e Re11a1l Jiío a 111i11hagnulde fa11te de alegrin, carinho e incentivo pa,11 a busca pen11a11c11te da &110/ução. Minha in11ã fal.drria e de,uais Ja,11ilia,i:s csrão saupre por perto, trazendo sue alegria e coutribuiçôes positi11as paro 111il1ha vida. Da 111en11a for11m, os a111igos e colegas que 110s ac0111pn11/ia111 ao !ougo da 11ida profissional são aqueles que c0111partilha111 conosco; as n:aliztrfÕCS e o apmuiirodo. Cn:io que todos os pnxessos criativos de que pn1ticipeif01r1111 t111balhos realizados c,11 equipe. A todns atas pe!$0flS derlico ate tmhelba."

Marcos Vinicius de Carvalho Gomes

"Dctiico este trabnlho à 111i11ha 11uie, ao 111eu pai e no 111eu innão. Po,- todo a111or e exe111plo que 111e dennn. QJte csteja,11 c,11 paz, e ,w eterno creximenta q11e 1101 /ei,n à angelitude. E, e,11 apecial, ao 111eu in11tio, o exerdcio do perdão incandiaonal. Dedico ta111bb11 à 111,',1/in in11ii Rosa Mn,ia, co111pa11liei111 de ,,ida terrena, esse anjo que Deus 111e prese11teo11 paro 111e co1ui11zi1; oiauar e 111e dar forras. Saup,-r; r=« r:111 111i11ha 11idn, de.de os ,11e,,; pn·111eiros possos que dcft11iro,11111i11lu11,ida proftssionnL » José Manuel González 'Ihbio Perez

Dedicatória '}toJ 111eu1 que,iaos paU J.ipio e Glau,n, pelo consmnte i11ce11ti110, apoio e ensuuuncntas, co,110 da i111pm1d11cia do lrnbalho e da forfa de 11011tade. A 111i11ha q11erida fa,1111ia M111tha, Victor e Cesu; pelo carinho e pela em11pree1Wo da 111i11ha auséntia durante a elabomçiio deste livro. A 111i11ha quc,ida inuã Gleum e ao 111eu solni11ho J.11,io pela p,ueuça cousmure. E ft11al,11e,lte a todos OJ a11Jigos, colegas e nusres que 1111úto 111e e,1.si111nr1111 ao /011go da vída." Marie �.u- Mcllo l\iass.l de C.unpos

'.M. op01tu11idade de participar deste tmbalho é consequência das ações de 111uitas pCS$(){1s i111pot1a11lu e111 111i11ha ,,ida pasonl e profasional. A-leu! paU Mn,iw e Gemido são a

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e da fon11açiio que 111e proporcio,111111111. Minha eiposa bnbel Cristina e 111eu1 filhos 1'Íctor e Re11a1l Jiío a 111i11hagnulde fa11te de alegrin, carinho e incentivo pa,11 a busca pen11a11c11te da &110/ução. Minha in11ã fal.drria e de,uais Ja,11ilia,i:s csrão saupre por perto, trazendo sue alegria e coutribuiçôes positi11as paro 111il1ha vida. Da 111en11a for11m, os a111igos e colegas que 110s ac0111pn11/ia111 ao !ougo da 11ida profissional são aqueles que c0111partilha111 conosco; as n:aliztrfÕCS e o apmuiirodo. Cn:io que todos os pnxessos criativos de que pn1ticipeif01r1111 t111balhos realizados c,11 equipe. A todns atas pe!$0flS derlico ate tmhelba."

Marcos Vinicius de Carvalho Gomes

"Dctiico este trabnlho à 111i11ha 11uie, ao 111eu pai e no 111eu innão. Po,- todo a111or e exe111plo que 111e dennn. QJte csteja,11 c,11 paz, e ,w eterno creximenta q11e 1101 /ei,n à angelitude. E, e,11 apecial, ao 111eu in11tio, o exerdcio do perdão incandiaonal. Dedico ta111bb11 à 111,',1/in in11ii Rosa Mn,ia, co111pa11liei111 de ,,ida terrena, esse anjo que Deus 111e prese11teo11 paro 111e co1ui11zi1; oiauar e 111e dar forras. Saup,-r; r=« r:111 111i11ha 11idn, de.de os ,11e,,; pn·111eiros possos que dcft11iro,11111i11lu11,ida proftssionnL » José Manuel González 'Ihbio Perez

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hgradecimentos Nosso agradecimento ,l rodos os amigos e colegas do CEl\.TES - Centro de Pesquisa di PEIROBRAS, com os quais trabalhamos em vdrios dos projetos de controle avançado apresentados neste livro, e que contribuíram decisivamente p;1r.1 o sucesso dos mesmos. Enrret.mro, gosrarfunos de cirar alguns que riverarn 11111 papel decisivo

neste livro, corno: Alberto Oliveira, Alex 'Ieixeiru, Alexandre Muller, Alexis Kroporoff Aurélio Luiz, Cariru Pires, Gíria Rangel, Cristhian Correz, Daniel Schmidt, Denise Moura , Eduardo Saruí, Eduardo Soares, Elenice Mendonça, Eliane Cid, Everton Li111.11 F.íbio Liporace, Ferrundo Casrelloes, Fernando Rrdel, Gabriel Cardoso, Guilhenne Naegeli , Hélcio C1111eiro1 I-Ierbert Teixeira, Kaku Suite, Leonardo Costa, Leo-

nardo Dorigo, Lívia Cosm, Luis Cavadas, Luiz Paulo Vasconcellos, Luiz LC\')� Marcelo Hal.rsz, Marcelo Lima, Marcello Lopes, Marcello Mesquita, Marcos Calor, M1ri1,;1 Adélia Aires, Maurício Gal.tssi, Miguel Borges, Narâ Santos, Patrfcia Loureiro, P.1tTÍci.1 Ventura, Pedro Furtado, R,1y.1nn.1 Lavrador; Ricardo Carrera, Rodrigo Carvalho, RitJ Berlim, Ronaldo Gavlinski, Sérgio Carfsio, Sérgio Gregório e Sthener Campos. Nosso agtudecirnenro :.1 rodos os amigos e colegas d.1 Perrobrus que contribuír.un par.1 a implementação destes sistemas, ern particular gostarfamos de tirar: Alberto Stender, André Dantas, André Quellus , Adri,1110 Barros, Antonio Gomes Souza, Antonio Z:.1ni11i Ausriru Pimenta, Carlos B0111fi111, Carlos Eduardo Costa, Chrisriano C1s;111ov.1, Duniel Medeiros, Diego Ttullj; Douglas Li1n;1, Erunumuel S:111ros, Euclides Almeida, Feru.mdo Siqueira, Fen1.111do Zauella , Filipe Barbosa, Francisco Arugon, Gabriel Castro, Guilherme Runnünger, Humberto Marraugolo, Jo:ío \� C11nh.11 José C1rlos d.1 Silva, Leandro C1p11ro, Lincoln Moro, L11is Purlan, Luis Longhi, Luiz Femnndo M:1n:.-o Meiru, Marcos Li111:.1, Marcos Porch:.1111:1n, Mateus Carvalho, Nilo Bernardo, , Iudio, No.rldo Silva, Paulo Sérgio Barbosa, Pedro Beuoui, Oscar Rorava , Oscar \7011 Meien, Reinaldo Moraes, Reruto Pitra, Renato Spandri, Reynaldo Pinto Jr.1 Rogério Santo, Saul Neto, Sergio Fich111Jn, Sidi111.1r Santos, Tiago Zampieri, Vicente Moreira, Viror ·n101n.11, e Wilson Santos. Nosso agradecimento .tos parceiros das Universidades Brusilcir.rs que participar.uu de vdnos desenvolvimentos de ruetodologi.ts e ferramentas urilizadrs nos projetos descritos neste livro. En1 particular, ao Prof. Argimiro Secchi, Prof. Enrique Lin1,1,

VIII

CoNtFIOLE Av... NÇADO E OTIMIZAÇÃO N" INDÚSTFII" DO PnAÕl.EO

Prof. Maurício Bezerra, Eng. Lizandro Santos, Eng. Carlos Paiva, Eng. Evandro Alvarisro, Eng. Leonardo Orensrein, Eng. Danilo Sarcimelli, Eng. Lizaudro Sou1-1, Eng. L11i.1n Carubarro (hoje Perrobras}, Eng. Leonardo Orensrein d.1 UFRJ, Prof. Darci Odloak e Prof Cl.íudio Garcia d1 USPi Prof. Jorge Ttierweiler e Prof. Marcelo Farenzena d.1 UFRGS, Prof. Eduardo Camponogara, Prof. Julio Nonney-Rico e Eng. Agustinho Plucenio da UFSC, Prof Adhemar Fontes d.1 UFBA, Prof AJlOnso Guedes, Prof. André Mairelli e Prof. F.íbio Meneghetti da UFRN, Eng. Bernardo Quaresma, Eng. Carlos Cassino e Eng. Renato Maia d1 PUC-Rio, Prof. Péricles Barros e Prof George Acioli d1 UFCG, Prof. Benjamim Menezes, Prof. W.1hnir Caminhas e Prof. Luis Aguirre d1 UFMG1 e Prof Celso Munaro d1 UFES. Nossos especiais .igr.tdecirnentos .\s e1npres.1s Accenrure, Sym Consultoria e Trisolutions, que participaram ru implementação dos sistemas de controle avançado discutidos neste livro. E1n particular ms pesso.1s do Eng. Císsio Costa, Eng. Haruilron Oliveira e Eng. Mónica Mendonça d:1 Accenture, Eng. Marcelo Mollicone e Eng. Sylvio L,1un111di d.1 Sym Cousulrori.t, Eng. Ariel Kempf Eng. Crisrine Knyser, Eng. Giov.mi Tonel, Eng. Gustavo Muller, Eng. Leandro Lus.11 Eng. Lúcio Pereira e Eng. Simone Marcon d1 Ttisolurions. Gostarfamos também de agradecer ;10 Gilvan Souza d.1 LG Kaiser Consultoria, pelo apoio no desenvolvimento d:1 ferr.unenr.1 VIP de idenrificuçâo de modelos do processo e ao Eng. Bruno Crepoldi e Eng. Leandro Coeli da Phiôysrems, pelo desenvolvimento do ambieure de controle avançado LAPLACE e BR-OP'fL\1US.

Agradecemos também 3 Eng. M:Ír récuico d1 Petrobras. Prof. Dr. Darci Odloak Professor Titular do Departamento de Eng. Química dr Escola Politécnica da Universidtde de S:1o Paulo (EPUSP).

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Introdução Este livro tem p:,r objetivo descrever e detalhar os sistemas de controle avançado, em particular os controladores predirivos muhivanãveis, assim como as suas respecrivas camadas de orimizaçlo em rerupo real, encontrados nos processos das indústrias de petróleo, perroquúnica e de g.ís rutural. Desta forma, ele apresenta a metodologia uecess.lria à implantação destas ferramentas de controle avançado e otimização, passando pelos cuidados necessários 11.1 c1111;1d1 de auromaçâo (desempenho dos insrrumenros, estratégia de controle, sintonia dos conrroladores PID - Proporcional, Integral e Derivativo, ajustes nos processos, erc.}, impiautaçio dos sensores virtuais i:x1r.1 inferência de variáveis chaves que não são medidas, cuidados durante os restes p.1ra idennficaçiio dos modelos dinâmicos e implauraçâo e sintonia do controlador preditivo e d1 c;,.1111;1d, de otimização Esre livro proc..1.ira mostrar armvés de exemplos pntricos, .1s limitaçôes e os cnid.rdos necessários para que os sistemas de controle .,v,1n1:i".100 e sua 1.-an1,1d1 de otimização

possain funcionar corn t1111 bom desempenho. O grande ganho do sistema de controle avançado e otimização eru ren1po real é operar de fortua ruais eficiente os equipamentos disponíveis, considerando q11e eles sâo normalmeure projetados p.1n1 um ""

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' FIGURA 1.1 O Interface de operação e monitoramento do controle avançado.

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2Q

I

CoNlROLE AVANÇADO E Or11.1ZAÇÃO NA INOÚSTflA DO PETRÓLEO

PRÉ E PÓS-PROCESSAMENTO

Aplicativos de pré e pós-processamento podem ser implementados par.1 serem executados imedi.ttamenre antes ou depois de cada execução do controlador. Através destes aplicativos, é possível realizar cilculos ou procedimentos cusromizados que se frç. un necess.írios. Como exemplo de aplicativos de pré-prccessaruento, pode-se citar os procedimeruos utilizados 11.1 linearização de variáveis controladas, que são co1n1111S p;1r;1 :1s seguintes controladas: diferencial de press:.ío cru colunas de destiluçlo e composições de conr.unin.mres em colunas de alta purez,1. Estas vari.iveis apresent.un relação forremente n:ío linear com .ts varuíveis manipuladas, o qt1e implica em grandes dificuldades p;11�1 ,1 realização do controle. A milizaçâo de vari.íveis linearizadas torna o controle ruais eficiente eui função d1 ruellior c,1 pecidade do modelo mureuuí rico em representar o comporramenro real. INTEGRIDADE DA COMUNICAÇÃO

Para assegurar t1111.1 operação segura, procedimentos devem ser implementados no sisrerru de controle regularório (SDCD ou PLC), qtie verificam permanenremente .1 integridade d1 comunicação entre o computador de proc--esso e o SDCD (lógicas de ll'atchdcy), e .iind1 se o Controlador Predirivo Mulrivaruivel (CPM) esr.í efetivamente atuando sobre o controle regularório. Caso h..1ja tuna falha, os procedimeuros de segt1r,1nyi infortuaru ,1 ocorrência ao operador; re10111:11Kl.o o controle p1r.1 o SDCD, condicionando .ts malhas de controle regularóno de acordo com parâmetros preestabelecidos. PRÊ-SNTONIA

U1n.1 vez irnplemenrados os procedimentos de segur;111ç:1 e concluída ;1 configura\":.ÍO drs interfaces, o controlador deve ser posto em funcionamento e111 rrullu aberta, e J. coerência de suas açôes de controle pode ser avaliada se111 que haja ainda anução sobre a pl.uua. Nesta et1p.1, uni conjunto inicial de pir.lmerros de si111011it1 é esrubelecido SNTONIA

Com um primeiro conjunto accir.ivel de parâmetros de sintonia, o corurol.idor p;tss.1 .1 .uu.u- em 111.ilh.1 fechada, e os valores dos parâmetros de sintonia s.ío refinados de acordo com o desempenho desejado. Os parâmetros de sintonia do CPM e.'\'.press.1111 basicamente a hierarquia de importância entre as van.iveis controladas, J intensidade ( ou velocidade) com que o controlador poderri atuar sobre :1s vari.iveis munipuladne, e por fim, .1 influência que cadr variável manipulada rem sobre o desempenho econômico d1 unidade de processo.

CAPITULO 1

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INTRJDUÇÃO AOS SSTEMAS DE CoNTAO..E AV.o.NÇAOO E ÜTll141ZAÇÃO DE Pl:!ocESOOS 1

21

TREINAMENTO

Un1 ;1specto importante, 9ue contribui para o sucesso do projeto, é a capacitação de toda a equipe, com o objetivo de aprofundar e consolidar os conhecimentos de pro· cesso e do sistema de controle avançado. E1n rodas as etapas do projeto os objetivos de otimização do processo s.ío confirmados através de um.t discussão d1 Funcionalidade de cadr variável e equipamento, bem corno o ponto operacional ideal e ;1 função económica .1 ser anngida. Para atingir esta meta, muitas horas devem ser utilizadas oom os operadores e engenheiros par:1 discussão, trein.uuetuo e habilitação na operuçlo do sistema de controle avançado, possibiliraudo .uialis.u- o comportamento e a implicação das principais variáveis e suas correlaçôes. A figura 1.11 resume bem este ciclo de atividades associadas com ;1 implementaçiio e ;1 tu.murençfo dos controles avunçtdos. RBYidoda proca&Ml II cio 00111role r11guln!6fio (ll"ISl,umenlaçllo, eslmtégOA de cuntrulo u ,intonill) TIIS!e$ na planta

Implantação e sintonia cio

oonlrole avançado

lndont.r-ceç:ão d05

modolos do p,oçO!ó$0

validação dos modelos, configuração da },____J controle avançado e comlsslonamen10

FIGURA 1 .11 A-ocesso de implementação e manutenção do controle avançado.

Unia boa merodologia de implanração de controle avançado deve se1npre avaliar os resulrudos parciais do rrubalho, através dt escolha de índices qtie representem os obetivos d1 unidade, como produçlo, variabilidade, número de paradas nâo programadas, eficiência energética, etc. Iler exemplo, pode-se dividir o projeto n..1s seguintes etap.1s: ■ Avaliação do estado d1 instrurnenraçio e do controle regubtório (controladores PTD) d1 planta através de 111na ferrumenru uuromdrica de gerenciamenro de ativos, como o BR-PerfX (CAMPOS ct alii, 2007).

■ Lev:111r;1111enro dos dados de vuriubilidade, d1 reruubilidade e dos custos energéticos d1 unidade, com a emissão de um rebrório descrevendo a siruaçâo da planta antes do irucio dos rrabalbos, assim corno avaliaçio dos potenciais de ganhos.

o

22 1

CoNlROLE AVANÇADO E Or11.1ZAÇÃO NA INOÚSTflA DO PETRÓLEO

■ Implantaçio das correções de insrrumenraçio e controle regularório: restes e sintonia dos controladores PID com o uso de ferr.uuentas aurom.iricas, corno o Bk.Tlming (SCI-IMIDT et a/ii, 2008; BARROSO e BARROS, 2012), e modificação das estratégias de controle caso necessãno. ■ Levantamento dos dados de variabilidade, d1 rentabilidade e dos custos energéticos d1 unidade, com .1 emissão de 11111 relatório mostrando os ganhos da planta após a sintonia dos controladores PID do regularório. ■ Elaboração do projero corceinul, desenvolvimento e implanraçio das inferências (sensores virtuais) necessárias .10 controle avançado e realização dos , pre-resres. ■ Acornpanh.unenro dos testes de identificação, levantarnenro e validação dos modelos dinâmicos do conrrole avançado. ■ Coníiguraçâo, implauraçio e siutoniu do controle :1v.111Ç:1do1 assim co1110 rreiuatuenro das equipes de operação e m.muteuçlo d1 unidade no sistema. ■ Levanramenro e uiuilise dos dados de variabilidade com a emissão de uni relarório mostrando os ganhos do sistema de controle uvançtdo p.1ra ,1 unidade. ■ Treinamento, suporte e documeuraçâo final do sistema edis ferramentas urilizadas p.1r.1 o pessoal de engenharia e rnanurençâo das Unidades.

1,4 BENEFiaos DOS SISTEMAS DE CONTROLE AVANÇADO Uni dos grandes objetivos das unidades industriais é ter 11111 alto desempenho, o que significa um alro nível de confiabilidade, n1íni1110 impacto ambiental (emissões e eficiência energética), .dro gr.1u de segur,111\":11 flexibilidade e garantia d1 qualidade dos produros. Os sistemas de controle avançado têm um papel muito importante p.ira se alcançar e manter esre alro desempenho, pois eles siio cap.1zes de:

■ Maximizar

:1

recuperaçio dos produtos nobres (valores rípicos variando entre

2el0C}ó).

■ Aumentar ,1 capacidade de process,unento (valores típicos de 5 !}ó) quando existirem restrições na planra, como, por exemplo, inundações nas colunas de destilação devido às deficiências no sistema de controle regularório. ■ Garantir a especificação dos produtos apesar das perturbaçôes. ■ Aumentar a conversão de cerras unidades através do melhor controle d1 severidtde das reoçôes.

■ Minimizar o co115un10 de energia (valores típicos variando entre 2 e 10 %).

CAPITULO 1

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INTRJDUÇÃO AOS SSTEMAS DE CoNTAO..E AV.o.NÇAOO E ÜTll141ZAÇÃO DE Pl:!ocESOOS

1 23

■ Estabilizar os processos .1111nenr.111do a seguranç,1 e minimizando as emissões, corno ,1s decorrentes d1 queima de produtos na toclu.

A seguir ser.io mostrados ,1lgt111S exemplos de resultados alcançados com a implantação de controle avançado nas plantas industriais: Garantir 111na operação mais estável das unidades, frente às perturbações - A figura 1.12 mostra o resultado d1 . wali.tção das 1n . tlh . 1s de controle regularório (utilizou-se a ferramenta BR-PerfX) antes de se iniciar um projeto, que indicava qt1e Jpe11 . 1s 20 % drs malhas oper;1v,11n adequadnnenre, e 45 % tinham problemas associados co111 . 1 sintonia do PID. A figura 1.13 mostr. 1 os g. mhos parciais abridos após nove meses de um projeto, onde j . í se conseguia ter 38 �ó das 111:1lh..1s co111 um bom desempenho. Continuavam . 1 existir malhas com problem . 1s de sintoni . 1 devido ,1 outros problem . 1s (m.murençâo, projeto, etc.). Operação 7 ... Estrutura

OK

5% Projeto 7 ...

o

Supervisório 8%

Manutençao 8%

Sintonia

45% FIGURA 1 .12 Antes do projeto o número de malhas O< era 20 %

o

24 1

CoNlROLE AVANÇADO E Or11.1ZAÇÃO NA INOÚSTflA DO PETRÓLEO

Operação

6% Estrutura

4% Projeto 6% OK

38%

Sintonia 31 %

Manutenção 9%

Supervisório 6%

FIGURA 1 .13 Ganhos parciais após 9 meses do proj elo.

Minimizaçéo das perdas de produção- A figura 1.14 mostra que se observou urna redução de 33 �ú no tempo médio de pomdas n.io programadas de unia pluruu de process.11ne11ro de g-.ís natural (UPGN) após ;1s melhorias do controle regubr6rio (BESCI-1 ctalii, 2009). Redução das paradas não programadas íii' 800 ,-------------,

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800

-8.

200

E 400

E ,!!

0OS, J\1.; 001.i.E.S, J\1.; J\·lOREIRA, \�; LU.1.A, i\•1.; Sil.VA, J. Ad111111ctd Contra 1111d Optimization ofa Naturul Gas Plant -Bc11cfttJ ofthe Ncll' llcgulntol'y Contraí Slmtcgy> lOrh Intern.uional Symposuun on Process Sysrems Eugineering- PSE, Salvador, Brasil, augnst, p. 16-20, 2009. O\.!'vtJ>QS) 1.1.; GOJ\'1.ES, 1.1.; SOUZ1\, A.; BARROS> A. b11pla11lafãode Contrde Avançado 1:111 Plantas de Processamento ,ic Gás Nalu111/: Ganhos e111 Re11labilidade, Estabilidade e Eftúb1cia Eue,gérica, Instituto Brasileiro de Petróleo, Gjs e Biocombusnveis - IB� \'l Congresso Rio Anrom.ição, 16 e 17 de maio, Rio de Ianeiro, 2011.

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CAPITULO 1

♦

INTRJDUÇÃO AOS SSTEMAS DE CoNTAO..E AV.o.NÇAOO E ÜTll141ZAÇÃO DE Pl:!ocESOOS

1

33

HUGO, A. "Linütations of modcl predictive contrai", Hydrocarbon Proccssing, Ianuary, 2000. HYCON2. Conniõutiou of syste111J n1Ad contrd scicnce to the chnl/e11ge; of fature e11gi11eeri11g ;yJte11JJ - Reco,11,11e11datio111 Jo,· a Europea11 Rescan:IJ Agenda, wwwhyconê.eu, (acessado em 11/06/2011), 2011. i\1ARCON, S.; CAf.1.JlOS, t.'1.; GOi\·IES, 1\l.; FURLAN, L.; BARROS, A.; GOi\fES, A.; .KE..\iPI; A. E.; NE"rO, J. l111pln11tnrão de Siste11111; de Controle An111rado e,11 Unidade; de PnxC!Jfl111e11to de Gás Natuml, ISA, Sto Paulo, 2010 .

. 1. \1.A"IlAB, Muiual do usuãrío, Thc 1.1.tthWorks, 2012. OGATA, K. E11gt:11hn1ia de Controle lv!odenw, Prenrice/Flall do Brasil, 1982. QIN, S.; BADGVVELL, "f. A sun1ey of industrial 111odel pmiictive contrcl teehnolErRét.EO

corretivas a serem realizadas no controle regularório. Após a implemenraçâo destas melhorias, é feira unu reavaliação do controle regularório utilizando novos reLuórios produzidos .10 longo de um período mínimo de um mês, com frequênci . 1 de um relarório por dia. A utilização ela ferramenta BR-PcrfX é fundnuenral p.ira a . rgilidade du au.ilises e padronização dos resultados. Con10 exemplo desre rtubalho de avaliaçâo do courrole regulutório serão co111paradas .1s melhorias obtidas em um projeto de controle .rv.mçado em plantas de process.unento de g;Ís natural (MARCON ct a/ii, 2010). Foram avaliadas 467 malh . 1s de controle importantes em 12 destas unidades (UJ>GNs), o que resulta uuma média de 39 malhas por unidade. Esses resultados foram sumanzudos ,1 firn de pennitir a :1presentaçio d1 disposição média dos problemas diagnosticados, bem corno o perfil médio dos tipos de malhas dos sisrem.is principais de cada unidade. A figura 2.1 mostra o perfil médio du malhas das unidades conforme o ripo. As malhas de nível siio as mais numerosas, representando 31 o/o do roral de malhas analisadas. As malhas de vazâc e pressão represent,un entre 26 e 27 o/o das malhas e as de temperatura correspondem a 16 o/o. As malhas de nível e pressão s.io direrameure relacion. tdas co111 ;1 estabilidade operacional e as de te1nper;.1tura com a recuperação e qiulidide do produto.

o

Pressão

27%

Vazão

26%

Temperatura

16%

FIGURA 2.1 Divisão média das malhas de controle analisadas.

o

38 1

CO',jTfO,.E AVANÇADO E OTIMIZAÇÃO N'- INDUSíRI'- DO f>ErRét.EO

corretivas a serem realizadas no controle regularório. Após a implemenraçâo destas melhorias, é feira unu reavaliação do controle regularório utilizando novos reLuórios produzidos .10 longo de um período mínimo de um mês, com frequênci . 1 de um relarório por dia. A utilização ela ferramenta BR-PcrfX é fundnuenral p.ira a . rgilidade du au.ilises e padronização dos resultados. Con10 exemplo desre rtubalho de avaliaçâo do courrole regulutório serão co111paradas .1s melhorias obtidas em um projeto de controle .rv.mçado em plantas de process.unento de g;Ís natural (MARCON ct a/ii, 2010). Foram avaliadas 467 malh . 1s de controle importantes em 12 destas unidades (UJ>GNs), o que resulta uuma média de 39 malhas por unidade. Esses resultados foram sumanzudos ,1 firn de pennitir a :1presentaçio d1 disposição média dos problemas diagnosticados, bem corno o perfil médio dos tipos de malhas dos sisrem.is principais de cada unidade. A figura 2.1 mostra o perfil médio du malhas das unidades conforme o ripo. As malhas de nível siio as mais numerosas, representando 31 o/o do roral de malhas analisadas. As malhas de vazâc e pressão represent,un entre 26 e 27 o/o das malhas e as de temperatura correspondem a 16 o/o. As malhas de nível e pressão s.io direrameure relacion. tdas co111 ;1 estabilidade operacional e as de te1nper;.1tura com a recuperação e qiulidide do produto.

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Pressão

27%

Vazão

26%

Temperatura

16%

FIGURA 2.1 Divisão média das malhas de controle analisadas.

o

�p(TIJI.O 2

♦

1

INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

39

As análises e classificação da condição das malhas de controle foram realizadas utilizando os diagnósticos apreseurados ru tabela 2.1. TABELA 2. 1 Nomencla! ura dos problemas de malhas encontrados Diagnóstico

9i,iillçado

Nenhum problema

Nenhuma ação é requerida para a malha.

Configuração -9.Jpervisório

Problemas de ccnüquraçâc de parãmetros do superv1sório. Problemas na amostragem cios dados.

Manutenção

Problemas de manutenção de válvulas, Instrumentos de medida, compressores, bombas, lmhas, etc

9ntonia

Configuração dos parâmetros PIO do cont ralador.

Pro1e10

Dimensionamento de linhas, válvulas. equipamentos, seleção das válvulas, etc

Estrutura de con1 role

Erro de escolha da estratégia de ccot role, tipo de cont ralador, escolha de variáveis. erros conceituais no sinal da ação do ccor ralador, etc.

Q:>eração

Malha de controle em modo Incorreto de operação, em malha abena, u90 de desvios. etc.

Ressalta-se qt1e as m.illus de controle podem .ipresenrar m.us de uni problema. Por exemplo, urna malha de controle com problemas de manurençlo 11;1 válvula, tarnbém pode ter problemas de sintonia. A tabela 2.2 ;1presenr.1 as .waliaçôes do controle regul.uório das doze UPGNs p.11-.1 o caso bose, antes do irucio do projeto, e após as ações de melhoria do controle regulatório. Das doze unidades avaliadas, apen.1s oito jJ rinh,un passado pelas ações corretivas do controle regulrróno durante ;1 elaboração desra tabela. TABELA 2.2 Estai íst lca dos problemas das malhas de controle regulatório ca,,e,,.

Rt1v1H1çio Allgul1lórlo

Mímero de UPGNs

12

8

J\límero total de malhas PIO

467

309

Sem problemas

134

211

29

%

68%

9nconia

229

48

49%

16 %

Manutenção

47

37

10 %

12 %

Q:>eração

40

8

9%

3%

Configuração -SJpervis6r10

35

5

7%

2"

Projeto

22

17

5%

6%

Estrutura de controle

20

5

4%

2%

CallO BIIN

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R11v1U1çio Rtgul1lório {'Ili

Oass ficação das malhas

4Q

I

CO',jTfO,.E AVANÇADO E OTIMIZAÇÃO N'- INDUSíRI'- DO f>ErRét.EO

No caso base ,1penas 30 % cLs malhas de conrrole esrâo operando de maneira s.nisfarória. O resranre, ou seja, 70 '?-'o do rot.il (327 malhas) .tpresenr.un algum tipo de problema. O 111,üs comum deles é .1 sintonia do conrrol.tdor PID1 que representJ. pr.iticameute 50 % dos problemas encontrados. De maneira geral, todas JS unicLdes .H1,1\is;1d1s apresent.ir.1111 entre 40 e 60 9'o de 111;1lh;1s com problemas de sintonia. Para se ter 11111:1 ideia, ,1pen.1s urna das unidades apresentou menos de 40 q1c, das 111:1lh:1s com problemas de sintonia. Os problemas de m.umtençio vêm em segundo lugar, com 10 '?-'O dos casos. Aqui nota-se que algumas unidades concenrrarn 111,üs problemas de manurençâo (p. ex .•ig.ir· r.unetuo nas vdlvulus de controle, alto ruído 11:1s medições, erc.), gerulmente ;1s mais .uuigas, com .1.lg111n.1.s chegando a ter 36 qó das malhas com esse ripo de problema. Oper.içio (p. ex. rrunutençio d.1 malha em 111.1.nu.1.l .10 invés de automático) e configuração do sisrern.r supervisório apresenranun índices parecidos, entre 7 e 9 9ó. Problemas de projeto (p. ex. v.ilvula superdimensioruda, ou locahzaçio errada do sensor, erc.) ap.1rece1n em 5 % dos casos e de estrutura de controle em 4 9'0. A rabeia 2.3 seni 11riliz.1d111,1 comparuçâo do desempenho drs malhos de controle após ,1s açôes corretivas eru relação .10 caso base. Ela considera ,1pen;.1s ,1s malhas das oiro unidtdes que JJ;1ss.ir.un por açôes corretivas. A classificaçio p.1r.1 o caso bise e reavaliuçio é feira com os percentuais médios apresentados 11,1 tabela 2.2. O percennul de malhas que não upresenraru problemas p.1ssou de 29 % pira 68 �ó. O que represe11t;1 um .nnnento de 140 9'o. A sintoni.1 foi que1n mais colaborou co111 essa melhoria, 104 das 152 mallus for.un sintonizadas e estão apresentando desempenho sansfarório. Os problemas de configuraçio, operação e esrrurur.r de controle também apresenr.1r.u11 bons percentuais de redução, cerca de 60 a 80 �'O dos problemas fctum resolvidos. TABELA 2.3 Avaliação da melhoria das malhas antes e após as ações corretivas CIIO BI•

A91111ll1çio Re>�l■tório

MJmero de UPGNs

8

8

Número talai de malhas RD

309

309

9:lm problemas

89

Sntonia

Dtl•r■nça

%All1r1çio

211

122

140%

152

48

-104

Manutenção

31

37

6

Q)eração

26

8

-l8

Configuração -SJpervisório

23

5

-l8

Projeto

15

17

2

Estrutura de controle

13

5

O■millc■ção das m■lh■s

....

_,,,. 20% _,,,. ....,,. 15% ...,,.

�p(TIJI.O 2

♦

INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1 41

Os problemas de manurençio e projeto aumentaram ao invés de serem reduzidos. Dois efeitos colaboram p.1r.1 isso: .1 descoberta de novos casos e o baixo índice de resolução dos problemas j.í detectados. O primeiro desses efeitos é na maior p.1rte das vezes explicado pelo f.uo de 9ue 11.1 et,1p.1 das ações corretivas, o contato com o processo faz com que problemas antes n.io derecrados ap.1reçu11. Os baixos índices de resolução de problemas de manutenção é um problema enfrentado por vãrius unidades. Geralmente existem listas de prioridades 9ue devem ser respeitadas, fazendo com que a solução de alguns problemas se postergue. Problemas ainda maiores s:io enfreur.rdos p1r,1 a solução de problemas de projeto, 9ue envolvem recursos humanos e financeiros muito maiores, além de muitas vezes necessitar de paradas operacionais, o q11e pode inviabilizar ou posterg.1.r .1 resolução da maior parte desses problemas. Esses baixos índices de solução de problemas de projeto e manureuçâo se refletem no número de malhas que ainda .1presenr,1n1 problemas de sinroniu durante o re1npo da implementação do controle avançado. A maior parte dts 48 malhas d1 tabela 2.3 classificadas nesta disposição também estão com problemas associados ,10 projeto. A solução d.1 maioria desres problemas de projeto e rrunurençio só podera ser feira durante 11111.1 parada d1 unidade pira manutenção, que ocorre a cada qu.uro ou cinco anos. A fig111-.1 2.2 resume esta undlise e d.í urna visiio geral d1 condição das malhas das UPGNs antes e após as ações corretivas. É ineg.ível ,1 melhoria 9ue este tipo de trabalho pode trazer na qualidade do controle regulatório, e port,11110 p1r.1 a estabilidade e .1 segur.111 Q_

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2 550

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49,4 49,2

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22

27

28

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FIGURA 2.4 Comportamento de válvulas com e sem banda morta.

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Q_

19,5 -PV

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Time (h:m:s d/m)

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-

o

FIGURA 2.5 Oscilações na malha de controle decorrentes de agarramento em válvulas de controle.

A figura 2.6 mostra .1 safda do controlador (OP) com um co111porra1nenro 11:1 fonua de dente de serru , que é rípico de válvula co111 b.111d1 morta. Nt1 figura 2.7 observa-se tuna válvula com histerese, a órbita de variação é mais elrpríca do que ;1 figura trapezoidal típica (figura 2.4) de l1n1.1 válvula co111 banda morta e agarr.unento.

o

♦

�p(TIJI.O 2

INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1

45

33,4 33,2 -

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-

33,0 32,8 -

32,6 o. 32,4 o 32,2 32 o' 31,8 -

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Time (h:m:s d/m)

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8

-

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N

8 .,

-

FIGURA2.6 S!ída do controlador (OP) da malha da figura 2.5.

58 54

o

.,,-

�

52

o

50 48 46 44 44

45

48

47

48

49

50

OP (%) FIGURA 2. 7 Exemplo de uma válvula com histerese.

Na figura 2.8 observa-se uma variável de processo (P\1) muito ruidosa, 9ue é outro problema muito eucontrudo 11;1 pniricu, associado co111 :1 insrnunerunçâo. Este ruído do sensor pode ser minimizado com .1 adição de filtros nas vari.íveis de entrada dos sistemas de automação.

46

--

s

. a.

a.

2,8 2,6 2,4 2,2 2,0 1,8 1,6 1,4 1,2

1

CO',jTfO,.E AVANÇADO E OTIMIZAÇÃO N'- INDUSíRI'- DO f>ErRét.EO

-PV

-SP

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Time (h:m:s d/m)

-

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o

o

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-

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-

FIGURA 2.8 Exemplo de uma variável de processo (Pv) muito ruidosa.

Outros problemas associados com a iustrumenmçio s.í.o: alguns iusrnuuenros po-

dern estar operando no fim de escala (saturando ;1 medição, o que significa ;1 perdi desta informação), ou com urna faixa de mediçio muito maior que .1 faixa de operaçâo. Outros podem ,1present,1r problemas de resolução inadequada p.1r,1 conrrole. Estes problemas ratubém deveru ser resolvidos antes d1 implanraçlo do controle avançado, através d1 recalibração e rnud.mça dos mngcs dos instrumentos, p.1r,1 urna melhor resoluçlo de mediçlo n,1 faixa de operação de controle.

2.3 ESTRATÉGIA DE CONTROLE REGULATÓRIO Outro problem.t encontrado 11.1 (.";.Un.1d.1 de controle regul.uório decorre de urna escolha errada d1 estratégia de controle, que pode estar associada com a definiçlo errada dos p.1res de vari.tveis controladas (PVs) e manipuladas (OPs) dos control.tdores PID.

2. 3.1 Análise de uma Estratégia de Controle Regulatório -caso 1 Par.i exemplificar ser.í descrito um problema encontrado e111 t1111;1 planta de processamento de g.ís rurural (UPGN) que visa recuper.1r JS frações pesadas de ludrocarboneros ou condensados (LGN) couridas no g.ís natural (Cfu\1POS ct alii, 2009).

0,p(TIJl.02

♦

INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1

47

Segue urna breve descrição desta planta (ver figur,1 2.9): o gás natural na entrada da planta é resfriado em um.t série de rrocadores de calor e em seguida, direcion.rdo p.1r.1 o e::,.p.1nsor, que reduz bastante ., te1nper.1n1r.1 desta corrente. Este efeito de refrigeraçio tem um grande papel na capacidade d1 planta de recuper;1r o condensado (LGN). Esta corrente é enrâo enviada p.1r.1 ,1 torre demetaruzadora, que sep.1ra o g.is que sai no ropo, conhecido como g:ís residual, do LGN. O g.ís residn.d frio no topo da demet.mizadora p.1sSJ. fX)r trocadores de calor de placas (caixa Fri.t), que resfria o g.ís natural de c.1rg:.1 d1 planta. E111 seguida, vai pua a sucção do con1pressor do turboexpansor que est.i em série com o co1npressor de g.ís de venda. Economicamente deseja-se que o g.ís residual vendido tenha a menor quantidade de hidrocarbonetos 11:1 faixa de C3+, j.í que estes componentes pesados poderiam ser vendidos 001110 condensado (LGN), que possui um valor muiro m.tior no mercado.

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FflC

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PIC-013J18

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lf·71rErRét.EO

co1npressores de vencia, com o objetivo de subir a pressão. Entretanto, antes de .uingir este objetivo, .1 pl.111r.1 ir.t p.1r.1r por inrertrav.unenro de press.1o alra na Demeraniz.idor.i (T-01), sem que o .ihvio p.1r.1 rocha (PIC-012) abra a sua v.ílvula, j.í qt1e o seu sctpoint estd muito alto. Este fato era observado se1npre que o turbo p.1r.1v,1 e111 emergência (trip). ■ O gr.n1 de liberdade er.r 111.11 utilizado, pois de certa 111;111eir.1 ;1s pressões de sucção e de descarga do co111prcssor do rurbo estavam fixadas, e também se definia urna vazão p.1r,1 o seu e:\.p.1nsor (FIC), que est.í correl.icionadr com J. vazão de g.ís comprimido. Logo, o sistema podia não chegara um equilfbno. Isto justifica o qt1e ,1 operação verificava, que o controle não era estável quando o FTC e1":1 colocado em aurom.inco, devido às interações com o controle de pressão na sucção do con1pressor. Por isso, esra m.tllu de vazão oper-,1v.1 sen1pre em 111.11111.tl. ■ Quando ocompressordo turboexpansor abria o reciclo deanti-surgc (CA.i\1.POS e "rElXEIRA, 2006), a pressão do PIC-013 (011 do PIC-018) tendia .11..":.1ir, e esre controlador fechava .1 v.ilvula de secção do con1pressor de vendas, levando esta máquina rarubém ,10 surge, e düninuindo sua capacidade de compressão. Este evento levava ,1 unidade a oscilar, gerando perdas de produção, ■ A pressão d:.1 rorre dememnizadora 1:01 nâo possuía um controle uuromdrico, apesar de ser .1 coluna ruais importante d1 planta, onde ocorre ,1 separação do condensado (LGN). É importante observar ql1e variações bruscas ru press.1o desra rorre uuruennuu ,1s perdts de LGN.

Foi sugerida e alterada a estratégia de controle, conforme ;1 figura 2.10. Basicameure, .1 altemçio consistiu 11,1 mudança d1 localização da variável controlada pelos PIC-013/018 e PIC-012, que p.1ssou ,1 ser ,1 prõpna pressão dr torre dernetanizadora ("FO l ), e não ruais a pressão entre o ço1npressor do rurbo e os co1npressores de venda. Os sinais de pressão 11:1 descarga do con1pressor 00 turbo for;1111 transformados e111 simples indicadores. Corno o medidor de pressão na torre j;í existia, foi necessário ,1pen.1s reconfigurar o sistema de automaçio (PLC).

�p(TIJI.O 2

♦

INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1 49

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FIGURA 2.1 O Nova estratégia de controle para a unidade (relocados os controladores).

Passaram .\ existir três controladores de pressão na torre demerunizadora: ■ PIC-013/018 - Cujo sctpoint é ujusrudo no valor desejado p.u·.i a press.1o de operação d.1 torre. ■ PIC-Cujosctpoint é ajustado em um valor .tlro p.1r,1 .1 press.io 11;.1 torre, com folga p:.1ra o ponto de "trip'\ e q11e vai cortar :1 e;1rg.1 caso necessário através de um seletor de menor (011cn"ide).

o

■ PIC·O 12 - Cltjo setpoint é ajustado em 1n11 valor muito alto, muis próximo do ""trip". Ciso ocorra pressão .rlru, o sistema vai aliviar p1n1 a rocha, enquanto o operador nâo partir o coinpressor de vendas reserva evitando uma parada d1 unidade por press:ío .rlra.

Nesta nova esrrarégia , dada uma vazão de controle desejada (ajustada no PIC), o turbo se equilibra eru urna roraçio, mas agor:1 a pressiio de descarga do con1pressor do turbo estd livre, j,í que n:io é mais controlada, de fonua :.1 pennitir ,1 compressão d1 vaz.io desejada, conforme a figura 2.11. Esta nova estratégia não ,1presenra os problemas antigos associados com a parada do rurboexpausor, uberruru do nnti·surgc do co1npressor do turbo, etc. Por exemplo, se o FIC do controle anti·surgc do co1npressor associado ao turbo abrir o reciclo, esta nuiquina perde capacidade de compressão, e ,1 pressão do llIC-013 (ou PIC-018) agora rende a subir, fazendo com que este controlador abra a válvula de sucção do co1npres· sor de vendas, compensando esta perturbaçio, e pennirindo que .1 1111id1de continue no seu po1 iro de operuçlo desejado.

50 1

CO',jTfO,.E AVANÇADO E OTIMIZAÇÃO N'- INDUSíRI'- DO f>ErRét.EO

Pressão de descarga

(kgf/cm2)

···································7 ·•·.,c..__� ·

Pressão do compressor do turbo está livre

p3

Rotação atual

.

Vazão volumétrica na sucção (m3/h)

Setpoint do FIC do turboexpansor FIGURA 2.11 Grau de liberdade na pressão de descarga do compressor do turbo.

Bsra nova esrrarégia nuubém rern a grande vanmgeru de manter a pressão d, torre demeranizadoru (f-0 l) ern conrrole e esrdvel (figura 2.12), manipulando :1 vdlvnla 11:.1 sucção do con1pressor de vendas (PIC-013 e 018). Conforme diro anreriormenre, exisrem dois controladores, pois o PIC-013 ,1n1;.1 no con1pressor de vendas A e o PIC-018 no con1pressor de vendas reserva B. En1 operação nonnal apenas um l..Ulllpressor opera. O controle de vaz:.io d, planta (FIC)1 que manipula o gãs para o rurboexpmsor, nunca tinha operado ern uurom.itico, e .rpós esra aheruçlo no controle ele p.1ssou 11 oper.tr emaurorn.ítico conrimumeure (ver figura 2.13 -sctpoint é :1 curva verde, a vazão é .1 azul, e J. abertura da válvula é ,1 amarela).

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e FIGURA 2.12 Maior estabilidade da pressão da torre demetanizadora.

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FIGURA 2.13 Controle de vazão em automático manipulando o t urboexpansor.

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52 1

CO',jTfO,.E AVANÇADO E OTIMIZAÇÃO N'- INDUSíRI'- DO f>ErRét.EO

2.3.2 Análise de uma Estratégia de Controle Aegulatório -Caso 2 A figur.t 2.141nostr.t um desenho esquemdrico simplificado d1 estratégia de controle original de tuna pl.mta de process.unento de g.ís natural (CAMPOS ct alii, 2007). A filosofia de conrrole é de se manter o valor d1 pressão d1 torre deseranizadora no valor ajustado pelo operador (sctpoint do courrolador PIC-2) utuuido Il..l válvula 9ue controla a admissão de g.ís par;1 o exp.111Sor. Este controle também est.í sujeito ;1 dius restrições de segt1r.1n'_r-:.1, p::irgt1e a pressão entre o con1pressor e o exp1nsor não deve ultrapassar um valor rn.íxituo (PIC-1) e t.uubérn não se pode rer uma roraçio elevada no turboexpansor (SIC). Desta forma, existem outros dois controladores PID conrrolando estas vari.iveis, 9ue assumem o controle d1 v.ílvula de admissão do e:\.p.tnsor .irravés de um seletor de menor si11;1\ nestas siruaçôes extremas. Esta estratégia de ovcrride esr.í descrita em C:.1111p::is e Teixeira (2006).

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LG N

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FIGURA 2.14 êsquemáttco da planta de processo e do controle antigo.

Com esta estratégia de controle, quando a unidtde recebe rnais g.is natural, a press3.o d1 torre (PIC-2) tende a subir fazendo com 911e o controlador feche ,1 admissão de g.ís no turboexpansor; Desta n1J.11eir.1, o g.ís é contido acarrerando em 11111 .uuuenro d1 pressão no gasoduto. Quando esta pressão atinge certo valor, o operador altera 11111

�p(TIJI.O 2

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INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1

53

step no co111pressor alremativo de gãs de vendas (CAMPOS e 'fELXEIRA, 2006), obrigando o con1pressor .1 comprimir mais, e levando .t pressão dr torre deseranizadora .1 c.iir. A partir deste efeito, o controlador PIC-2 p.1ss.t a .tdmirir 111.üs g.ís no e.'\.p1nsor, implicando 11J. quedi da pressão do gasoduto. Portanto, o operador ficava ajustando frequentemente os stcps do coinpressor alremativo para manter ;1 pressão do gasoduto do g.ís 11.11ur.1\ de carga d..1 planta entre dois valores limites. Com esta filosofia de controle, r.uubém se rinh,1 urna .tlta variabilidade ru press:ío 11J. torre (variava m.ris de 1,5 kgf/i..,n1), o qt1e nâo é desejado pira urna coluru de destilação. Nesta estratégia deve-se notar que o sctpoint do controlador de pressão de sucção do co1npressor de g,ís de vendas (PIC-3) esni ajustado em um valor baixo, de 111:111eir:1 que ,1 recircul.içio fique sen1pre fechada. O objetivo é evitar a perdi de energia devida .1 recirculação. Este controlador só abriria a recirculação se ,1 press:ío caísse abaixo do seu sctpoint de 1n,111eir,1 a evitar um.t parada de emergência do co1npressor r,or baixa pressão na sucção. A modificação proposr,1 foi n,1 filosofi,1 de opcraçlo, onde :1 pressão da torre deseranizador.t p.1ss,1 a ser controlada pelo controlador de pressão d1 sucção do con1pressor de g.is de vendas (PIC-3), qt1e manipula a v.ílvub de recirculação deste cotnpressor. Como visro .mrerionnenre, esta v.ilvula oper:.1v.1 fechada e ;1gor.1 ser.i necess.irio oper:.1r se1npre coru cerro nível de recirculação (em torno de 20 %) p:1ra ruanrer a press:ío da coluna. Outra alreraçâo necess.tria foi .1 de se estabelecer o conrrole d1 pressão entre o co111pressor e o exp1nsor realizado pelo controlador de pressão PIC-1. Este controlador p.1ssot1 .1 manipular conriuuarnenre .1 v.ílvnla de adrniss.io de g.ís p..1r.1 o exp;insor e deixou de ser ape11J.s mu controlador qt1e evita pressão alra 11,1 estratégia de o,icrride descrita anteriormente. P,1n1 isto, foi necessário inverter :1 ação desre controlador PID de reversa p..1ra diret.t. A açio estava configurada anteriormente como reversa, supondo que em caso de pressão alra seria necess.írio diminuir a vazão de ErRét.EO

11.1s horas quentes do dia, a pressão do sistema de compressão subia, o controle na sueçJo aceler.w . 1 . 10111jxi1no o co1npressor, 111,1s .to .uingir .1 capocidrde m.íxima, o sistema ficava sem controle de press:ío. Estas oscilaçôes da pressão caus.tv.un perturbações em todos os equip. rmentos acoplados .1.0 sistema, corno os condensadores elas colunas de destilação da unidade. Neste ciso, o que é melhor: n1:1111er os sctpoints nos pontos de projeto e oscilar rodo o processo, quando as malh..1s de controle s.uuram em 100 % de capacidade, ou buscar sctpoints maiores de pressões, que penuit.un operar ,1 planta em um ponto mais esr.ivel! Escolheu-se .1 segunda opção, pois se ;1 planta est.i est.ivel é muito mais f..ícil buscar ourr ,1s v.1ri:í veis que otimizem e co1npense1n esrus pressões ruais altas no sistema de refrigeração. A figura 2.18 mostra ,IS oscilações anteriores J. mudança de filosofia operacional e J. maior estabilidade alcançada com o novo ponto de operação. Ao se aumentar os sctpoints de pressão do sistema de compressão, ,1 condensação 11.1 desc. 1rg.1 foi facilitada, e ,1pes:1r do condensador a ar esrar snbdimensiorudo, ele foi C;1p.1z de condensar o prop.1110 mesmo nas horas muis quentes do diu. Após :1 implemeutaçio do controle avançado, este também poder.í manipular os sctpoints de forma ;1 minimizar as pressões do con1pressor desde que manrenlu a conrrolabilidade no regularório (evitando a saruraçio dos PIDs). • UC-290 002 05

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FIGURA 2.18 Maior estabilidade com os novos setpoinrs no compressor.

Outro exemplo de mudança do ponto de operação foi no caso do controle de press.io de urna colun . 1 de destilação que usava o método do hot by-pnss (descrito e111 CAMPOS e "fEIXEIRA, 2006). Este controle de pressão ap:esentava oscilações elevadas, e o operador restringia a .ígu.1 de refrigeração do condensado no cunpo p.1r.1 minimizar esrus instabilidades 11:1 pressão. O problema é que controlar :1 pressão de um.t torre m.mipul.uido tuna vdlvul.t g. wera no '-":.ln1po n:ío é muito eficiente, .ilém de cuus.tr perturbaçôes quando o operador no c.unpo .tlinlu mais ou menos Igua do que , .

o uecess.mo.

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�p(TIJI.O 2

INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1

59

A solução sugerida foi alinhar a ,ígua completamente, e limitar a abertura da vdlvul.i de by-pass em 5 l}ú. Esra v.ílvul.i estava superdimensionadr e eru .1 causa destas oscilações n.1 pressão, 111.1s ela n:io seri.t trocada no curro pr-.1zo. Entretanto, ao alinhar J. .ígua, J. pressão de operação da torre iria cair em relação .10 seu p:>nto de projeto. Assim, foi necess.irio avaliar se ,1s 001nh.1s de retirada dos produtos tinham folg,1 p.1r.1 oper.1r uesres novos ponros de operação. Do ponto de vista d1 torre de destilação, operar com l11n,1 press:io ruais baixa é 00111, pois t:1L;Jir.1. .1 separação e minimiza os g.1sros de energia. A figur.12.191nosrr-.1 J. maior estabilidade d1 torre ao oper-.1r neste novo p:>nto operacional.

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euloErRét.EO

O modelo de primeira ordem estimado com o BR-Tuning foi:

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0,92S e "' 93,62 s + 1

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O controlador PID foi projetadoa partir d1 técnica IMC com constante de tempo desejada p.1r.1

.1

rrulh.i feclndi de 93,6 segundos. O controlador obtido é:

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0,99

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s +

R,2)

Os desempenhos desta malha de remperatur.t usando J. .mtiga e ,1 nova sintonias s.ío mostrados na figura 2.23. Observa-se cl.ir.unenre .1 redução da variabilidade d1 te1nper.1t\1r;1 após ;1 implementação desta nova sintonia.

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::iiFIGURA 2.23 Fesposta da temperatura antes e após ressintonia.

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INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1

63

2.5.2 Outros Exemplos de Sintonia do Controle Regulatório Durante

.t

avaliaçio das malhas de controle da. unidade se costuma elaborar urn

relatório descrevendo .ts ações corretivas sugeridas p.ira cada controlador, 9ue podem ser sintonia do PID, filtro ru variável ruidosa de processo, alteração d1 faixa de mediç.io do sensor p.1ra evitar a s.uuração, pesquisar .1 origem de distúrbios periódicos, etc. Entretanto, confonne j.i dito anreriormenre, mais d1 metade dos problemas costuma estar associada coma sintonia do controlador PID. A figi ira 2. 24 111os1r,1 a funçio de aurocorrelaçio de 11111,1 malha de vazão, Observa-se que el.r demor.t muiro p.1r.1 atingir o inrerv.tlo de confiança, isto é, .1 sinroni.t dest.1111:1lha esr.í muito lenta, pois se esper.1 que .rpós o tempo morro do processo, o courrohdor sej.1 1..-;_1p.1z de eliminar .1 perturbação e trazer ;1 função de aurocorrelaçâo p.1ra a região de confiança em torno de zero. E1n outras palavr.is , dentro desta região os erros das variáveis de processos sob controle n:ío são .unocorrelucionados e se comport.un como veridveis aleatórias. Portanto, ,1 função de aurocorrelação permite inferir ,1 velocidade do conrrol.tdor e avaliar .1 existência de componentes periódicos. Antes da sintonia

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4 5 6 Lags (atrasos)

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10

FIGURA 2.24 Função de autocorrelação de uma malha de controle.

A figur.1 2.25 mostra a função de autocorrelaçlo desta 111,1\h,1 de controle .ipós .1 sintonia do controlador PID. Observa-se que, após o te1npo morto do processo, o controlador é cap.1z de descorrelacionar a variável controlada, trazendo a mesma p.tr.1

os limires de confiança.

64

1

CO',jTfO,.E AVANÇADO E OTIMIZAÇÃO N'- INDUSíRI'- DO f>ErRét.EO

Depois da sintonia

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Antes da sintonia (a)

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354

356

Depois da sintonia

(b) Aluai Percentil 95

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Temperatura (ºC) FIGURA 2.29 fedução da variabilidade da temperatura de entrada de um reator após a sintonia do controlador PIO.

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INSíFWoENTAC,i,O E (h.rrR)LE �TÓRIO

1 67

2. 6 REFERÊNaAS ACIOLI, G.; S1\i.VfOS, J.; BARROS, P. 011 Si,uplc Idc1Jtifo:atio11 Ted111iquc; fo,· First-Orrier plus Tíme-Delay Syste111s, 15th IFAC Symposíum on Sysrcm Idcntificarion, Saínt-Malo, France, p. 605-610, 2009. C.Af.1.l)QS, 1.1..; "llilXEIRA, H. Controle; Tlpicos de Equipa111e1Jtos e ProceJSOS Industriais, Ed. Edgard Blucher, 2006. 1 CM1.l1QS11.1.; \TASCONCELLOS, L.; NE·ro, J.; SOUZA, A. G,11/Jos eco11ó111icosde1 idosà 111e//iQ1in uocontrde de u11111 pla11ta de proceoo111e,1todegd; 1111tu,11/, IV Congresso Rio Anromaçâo, IB� Instituto Brasileiro de Petróleo, 2007.

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□

CARVALI-10, R.; SCI-fi\-t.ID·t; D.; CAJ\-lPOS, t-1.; BARROS, P.; A OLI, G.; s,uvros, J. Si11to11ia de 11111/has de controle co111 BR-Tu11i11g: 11(11'11! jiu1cio1mlid11des e 11plicação e,11 unidada da PetnW,rrs, Seg1111do QCAP - Congresso de lt1Stn11na1t;\ÇÍO, Controle e Automação d;1 Perrobras, Maio, Rio de Janeiro, 2010. CUADROS, 1.1. Qua11tijicação e co111pt11$11fâO outonuitice de atrito e111 11á/i1ulas de controle p11eu111dtica;, Tese de D01.11or.1do, Programa de Pós-Graduação eu Engenharia Elétrica da Universidade Feder.li do Espírito Santo, UHS, 2011.

EL½ V.; LONG!-Il, L. Dese11110ÍJ!i1111,71lo e i111pla11lt1fáO de u,11 co111pt:11!11dor de aga11,1111t:1Jto paro 11d/J1u/as de controle, Brazil Anromauon ISA 20 11, São Paulo, 2011. FARE1'.TZENA, J\1. Navel Met/Jodol�ics for .Asscm11e11t 1111d Diag11nstics i11 Coucrat Loop Mn1mge,11ei1t, Tese de Donroradc, UFRGS, 2008. GARCIA, C. Co111pa,úo1J offiictic11111odelsappliai toa corurd iia!JJe, Control Engineering Pracrice, vcl. 16, lssue110: p. 1231-12-:13, october 2008.

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a alii. ,Nlodelo bescedo e,11 dados de vdlvulas p11e11111dtir11s de co11trole, Induscon \'III

Conferência Inrernocional de Aplicações Industriais, 2008. SCI-ThiIOl� D.; CAR\TAU-IO, R.; CA..\iPOS, 1.1.; SA..'\J'IOS, N. BR-Tu11úig Fen11111e11tt1 pa,n sintonia de co11t,-olado,-es PID, Primeiro CICAI> - Congresso de Insrnunenr.rção, Controle e Anromação da Petrobrás, maio, Rio de Iancíro, 2008.

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CAPITULO 3

Sensores Virtuais e tnal i sadores de Processos

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CAFfnn.o 3

♦

SEN9lAES VIRTUAIS

e ANALISADORES DE Psocsssos

1

71

3. 1 ENSAIOS EM LABORATÓRIO A maneira tradicional de se acompanh..1r o desempenho de um processo industrial é através do envio regular de amostras dos produtos p.1r.1 anílise em um laboratório qualificado e certificado. A partir dos resultados, os operadores ar11.11n no processo i:x1r.1 corrigir evennuis desvios. Deve-se ter em mente que estas .in.ilises de laboratório estão sujeitas ;1 erros experimentais, logo só se deve .mur 11.1 pl.uua quando houver um desvio maior do que J. precis.1o desta informação. A grande vant,1ge1n deste método de gar.uiria d1 qualidade dos produtos é ,1 simplicidade, devidoâ necessidade de se prever nos projetos .1pen.1s os pontos de ,unosrr.1ge1n p1r.1 .1 coleta das correntes do processo. No laboratório, muitas propriedrdes podem ser analisadas e acompanhadas pela equipe de operação. As desvam.rgeue, eurret.mro, p.1í,1 o controle d1 planta são muitas:

■ Existe um arraso entre .1 coleta d1 arnosrra e o resultado do laboratório, 9ue pode chegar .i v.írius horas, dificultando a escolha das melhores ações de controle. Se .1 planta tiver sofrido novas perturbações .1JX)s ., amostragem, o operador pode .rruar seru s.rber reahnenre o estado atual d1 planta. Como consequênci.r, e J);1r,1 evir.rr 911e ;\S especificações sej.uu desrespeitadas, os operadores oper.un longe dos limites, o qt1e pode representar perdas econômicas. ■ Este método n:ío pennite incluir as informações de qualidade dos produtos e111 um sistema uurom.itico de controle em ren1po real.

o

■ A precisão d:1 medição pode ser muito afetada pelo procedimento utilizado pelos operadores durante ,1 ,11nosrr.1gc1n dos produtos 11,1 drea, tais como: limpez.1 de recipientes, erros sisrenuiricos de .unosrmgem, etc. Por exemplo, ern urru planta de process,unenro de gãs natural os dados dos simuladores n.iio erarn coerentes corn os dados de laboratório, Ao se observar, no c,unpo, :1 forma co1110 os operadores realizavam ,1 ,unosrn1ge1n, notou-se que os compone11res leves d1 .unostr.t se perdiam, comprometendo os resultados do bbomróno. Além disto, ,1s an.ilises de laboratório estiio sujeitas .1 outros erros experimentais, que devem ser considerados anres de se atuar n,1 planta. ■ As nonnas de segurança cada vez mais severas têm limitado ou impedido a ;11nostr.1gc1n de detenuuud.is correntes de processo quando o procedimento de .unostr.1ge1n pode levar a sinuçôes de risco, como é o caso quando h,í exposição de seres humanos a te1nper,1niras elevadas ou substâncias tóxicas.

72 1

CoNlROLE AVANÇADO E Or11.1ZAÇÃO NA INOÚSTflA DO PETRÓLEO

3.2 ANALISADORES DE PROCESSO Quando se necessita de tuna informaçio de qualidade do produto em tuna fre-

quência maior, de maneira que o operador renha te1npo luibil p.1ra corrigir o desvio, uriliz.r-se insrrumeruaçio analítica conectada direr.unente com o processo, e medindo .1 propriedade desej.td.i em re1npo re.tl. Esra solução é fundnnenrul quando, por exemplo, J. cont.uuinaçâo do produto ird levar a tuna perdi econômica muito grande. Isto ocorre ern alguns processos, onde se mede um contaminante na safda de um reator que, caso s.ü.1 de especificação, ir.\ coru.uninar um iuveru.írio enorme de produto, levando J. necessidade de descartar ou reprocessar todo este estoque. Assiln o .malis.tdor ern tempo real infonna a cada dois, ou qu.nro minutos, o teor de couraminanre, e, caso ele saia d1 especificação, o operador desvia rapidamente ;1 produção p.1r,1 evitar ;1 conramiruçio de rede o esroqtie. Outro exemplo do uso de analisadores e111 linha é em processos complexos e diffceis de serem controlados, onde a informaçio de qualidade em urru taxa 111J.ior pennire .10 operador se antecipar às perturbações. Por exemplo, numa unidade cuja qualidade d1 carga pode variar muito de tuna maneira rãpicía, 11111.1 forma de minimizar os efeitos desta perturbaçio é instalar uni ,111.11is.1dor que a cadr 5 a 10 miuuros derennine a composição d1 (T_l), a do pr.no 8 (T_8) e a do prato 22 (T_22). Assim, a inferência . sera ,1 seguinte:

.

Il>lTEMP -p, X (T_l -T_l_rcf)

+ p, X (T_B - T_B_rcj) + p, X (T_22-T_22_rcj)

CAFfnn.o 3

♦

SEN9lAES VIRTUAIS

e ANALISADORES DE Psocsssos

1 87

Após a obrençio dos parâmetros ..P,", pode-se implemenrar a inferência em rempo real, 111.1s o desempenho poderia n.ío ser muito bom. A r.tzâo é que n.1 pr.irica existem diferentes dinâmicas de corno :.1s re1nper.uur . 1s afet . un o inremperismo, isto é, utilizou-se t1n1.1. equação estári ......_1 p;.1r;.1 ;.1 geração desta inferência, mas o processo possui dinâmicas diferentes de corno .ts te1nperatur:.1s afetam a qualidade do produto. Assim, seri.r iureressante incluir filtros dinâmicos pira cada unia das variáveis de enrruda, e eventualmente t.unbém p.1r.1. ;.1 de s . iíd.1 (IN7EM.P), de forma .1 ajustar ;.1 qualidade da inferência. Por exemplo, poderia se incluir uni filtro com ganho 1 e consr.uue de te1npo de 7 minutos p;.11":.I :.1 te1nper. uura do pr.lto 22 na iníerência. A escolha e o ajuste destes filtros s.io feitos normalmente de fonn.1 l'eurfstica. Outro ponto de ajuste, é que .1s inferências n..io s.io perfeitas, e devem ser corrigidas em função dos erros entre suas estimativas e os valores obtidos nos analisadores ou no l.rborarório. U1n método muito utilizado n;.1 prática é corrigir a inferência com um Bias. Neste ctso, a inferência de intemperismo discutida ;1d1n:1, 1�1ss;11"i.1.1 ter .1 seguinte equ:.1ç . 10: INTEMP

= p,

X

(T_I -T_l_ref'J + p, X (T_8- T_8_rcj) + p, (T_22 - T_22_rej) + Bins

X

O Bins é o erro entre o resultado do lubor.iróno e ,1 estimativa d1 inferência. A

dificuldade costuma ser identificar o 1110111enro d1 ,unosrragen1 (deve-se de ulgumu forma registrar no sisrerru de aurom.rçâo este tempo) e con1p;.1rar o resultado do labor.uório e a esrim.triva d1 inferência naquele mornenro. U1n;1 estratégia é corrigir o valor da inferência com esre erro ,1 partir do morueuro em que se dispõe do resultado aré se ter t1111 novo resultado de laboruróno: Inferência corrigida = Resultado real do cdlculo d1 inferência + Bias. O Bias serd alterado :.1 c. 1d.1 novo resultado de l.rbor.rrório ou do analisador. A vantagem deste Bias é dar credibilidade d1 inferência junto aos oper . rdores, e também corrigir o valor absoluto d1 111esn1.1 p;.1r,1 um valor correto, 911,1ndo :1 inferência tem unia boa tendência, mas apresenta um erro grande no valor absoluto. A grande desvanragern deste artificio é .uunent.ir :.1 variabilidade desta medição, devido .tos erros inerentes J medição do laboratório, erros de sincronizaçio das informaçôes, ruídos d1 medição, etc. (QUELHAS e PfNl'O, 2009). Co1110 o te1npo p;.1r.1 se ter uru novo dado de labomrório pode demorar lnstarue (l :1 8 horas), este Bias pode r:.11nbé111 ser prejudicial se ,1 pl . uuu se ufasrur do seu antigo ponto operacional.

88 1

CoNlROLE AVANÇADO E Or11.1ZAÇÃO NA INOÚSTflA DO PETRÓLEO

3.3.1. 7 Acompanhamento e Manutenção As inferências são respousdveis por tuna parte significativa do ganho potencial de um projeto de controle avançado, tuna vez que as 1nes111.1s permitem ;\ operação mais próxima aos limites de especificações dos respectivos produtos. A rruuurenção de um.t inferên ..;.1 consiste primeir.unenre em analisar o seu desempenho através da compar.içio dos valores inferidos com os de laboratório, isto é, d1 evolução do Bias. Este parâmetro deve ter co1nporta1nento de rtúdo branco, caso ele seja tendencioso é urna indicação de que a inferência necessita de m.mutençâo. Vdnas podem ser ,IS (.";\llS.IS dest.r perda de qualidade d.1 inlerênci.i (CONSULTOR, 2009):

■ Grandes .rlreraçôes 11.1 coruposiçâo d1 c-arg.1 do sistema onde

;1.

inferênda esr.í

instaladr.

■ Grandes mudanças no ponto de operação do sistema. ■ Erros de medição 11.1s variáveis de entrada do cálculo d1 inferência. ■ Problemas de leitura dos dados na planta. ■ Procedimento de anulizaçâo de l.iboraróno inadequado. ■ Inadequação 00 algorinno ,10 sistema em questão. En1 ÍUI)','";ÍO d1 identificação das causas do baixe desempenho da inferência pode-se adorar 11111 dos seguintes procedimentos de mauuteuçâo:

■ Derermincçlo de novos parâmetros de ajuste caso renham ocorrido grandes nn1d111�-;1s no ponro de operação do sistema ou n,1 composição d1 c-.1rg.1. O ideal seria adaptar os parâmerros em fi.111\":ÍO das condições oper.1 ..-iouais. ■ Re.rvaliaçio 00 procedimento de cálculo do Bias. A correção d1 inferência po­ deria ser efetuada através de urua uruilise esransrica dos d100s e nio sen1pre que uni novo resultado do laboratório esteja disponível. Ourra opção seria o uso de récni ..-:1s que modificam alguns de seus parâmetros através, p::ir exemplo, de um filtro de Kalruan (1960) (TONEL, 2008). ■ Verificação d1 insrrumenraçâo e d1 comunicação do sistema de aurorruçio d1 planta co111 o ambiente de controle avançado onde roda a inferência. ■ Inclusão de novas varuiveis

11.1

correlação ou restar novos algoritmos.

CAFfnn.o 3

♦

SEN9lAES VIRTUAIS

e ANALISADORES DE Psocsssos 1

89

3.4 EXEMPLO DE INFERÊNCIA BASEADA EM REDES NEURAIS Neste irem do capfrulo ser.í discutida a geração de urna inferência 9ue utiliza redes neurais. Ela foi obtida através da ferramenta d1 Perrobras: BRni11 - Gerador de Rede Neuronal (figura 3.8).

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- -· •·-· -· ·::

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• FIGURA 3.8 BRain-Geração de inferências baseadas em redes neurais.

Como regn1 geral, deve-se usar de preferência tuna rede neural p1n1 cada propriedade ;1 ser inferida, pois se tem mais flexibilidade

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IJt

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FIGURA 3.9 Dados para geração da rede neural no BRain.

A fi� 1r.1 3.1 O mostra o relatório do BR.nin, 9ue de oiro variáveis escolheu cinco p1r.1 gerar ,1 inferência. A figura 3.11 ruosrra o desempenho desta inferência, e a figura 3.12 mostra o arquivo com os pesos d1 rede neural 9ue é exportado pelo B.Rtrin. Esre arquivo é lido l"IO SSP-Laplncc, 9t1e é o .uubierue de controle avançado onde rod.1111 as inlerêrcias.

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'·-""' T•l.'•�07 t_CDJ!T.M701

FIGURA3.10 Felatório do BRain.

1

CAFfnn.o 3

♦

SEN9lAES VIRTUAIS

e ANALISADORES DE Psocsssos

1 91

370�------------------------� 365360· 355-j::,___, 350345-

340335+---�--�--�--�--�--�--�-----1 o 20 40 60 80 100 120 140 160 - Inferência -- DL 85 FIGURA 3.11 Desempenho da inferência do ponto 85 %do diesel (em

Arquivo de configuração do esatn - Laplace var+áve+s de processo: i:'_A.CI

F_Rd1ese7

M_NP

corifi gur aç:áo NCm11ro_d11_vcr1áv&1s_d11__pr0imo da E,11issão de Po/11e11tes e 11a Scgu1111tfa", Ed. Inrercíência, IB� 2006. CONSULTOR. Sistema CONSULTOR - Gestão dos conhecimentos na área de Automação d.1 Petrobras, l'etrobras/CENl'ES, 2009. FORI1.JNA, L.; GRAZlANI, S.; RIZZO, A; XIBILIA, .1\i. Sojt Seuson jor Mo11itori11g anti Control ofl11d11strial Processes, Ed. Springer-vcrlag, London, 2007. GOf.1.ES, M. Oti111imfáO Seqúe11cial pq,· apro.\·i11111fóa - U111a AplicafáO e,11 Te111po Real pa,n o Refino de Petróleo, Tese de Doutorado da PEQ/COPPE/UFRJ, Rio de l.uiciro, 2007. KADLECA, 1�; GAllRYS, B.; S"fRAND"f, $. Data-driven Suft Senson ín the p1wm i11dust,y, Compnrers and Chemical Engineering, 33: p. 795-814, 2009. KAL\1.J\N, R. A ,u,,, app11x1ch to tinear filteri11g a1u{ prediaion Problt:111s, Ti-ansaction of the 1\S;\lli - Journal of Basic Engineering, p. 35-45, 1960.

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CAFfnn.o 3

♦

SEN9lAES VIRTUAIS

e ANALISADORES DE Psocsssos

1 93

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o

o

o

•

,

CAPITULO 4

Projeto Conceituai do Controle Avançado

o

o

o

•

CAPtr1.1.o 4 •

PROJETO Q:NceTUAL DO G:lmFO..E AvAw:;MJO

1 97

4.1 INTRODUÇAO A finalidade do projeto conceitual é construir tuna base sólida p.ira a implantação bem-sucedida de uni sistema de controle avançado. Assim, nesta fase de projeto busca-se definir os objerivos e caracterfsricas desejadas p.1r;1 o sistema, e ainda antecipar possíveis dificuldades e desafios .1 serem enfrentados. O documento gerado no projeto conceirual é t1n1.1. referência essencial p.1r.1 os execur.mtes durante as demais et.1.p.is do projeto de implauraçâo e, posteriormente, p.1r.1 todos aqueles que necessitarem cornpreender ., filosofia por tr.is do sistema de controle avançado implatuado, As er.1p.1s rfpicas do projeto de implantação de uni sistema de controle avançado s:ío apresentadas n:1 tabela 4.1. Considerando-se .1 duração npíca de um projeto, o te1nix, envolvido no projeto conceinul é pequeno- podendo variar de ix,ucos dias aré algumas semanas, dependendo d1 complexidade do processo envolvido e d1 experiência pregress.1 da equipe execut.uue. Contudo, dada a importância desta erupa de pia· nej.unento no sucesso d.1 implantaçio, deve-se investir o tempo necess.írio p.ir.1. evitar lacunas e garantir o pleno enrendimenro d1 filosofia proposta p.1ra rodos os inregranres d1 equipe de implanraçâo. A seguir propõe-se um roteiro p:1ra a elaboração do projeto conceirual, considerando algumas er,1p.1s fundnrnenrais p.1r.1 a elaboração do ruesrno, TABELA 4.1 Bapas típicas do proj ato de implantação de sistemas de controle avançado Etapas

Duração Típica (Oiasj

1

Ptoj elo ccnceltual (funcional)

:,....,5

li

Avaliação: Processo e controle regulatório

30-90

li

Pré-tes e

;...,5

IV

restes e ldentll1cação dos modelos

3�20

V

Implantação, configuração e pré-sintonia

30

VI

C:Omlssionamen1 o

30

VII

Treinamento e entrega

15

Os irens apresentados a seguir são essenciais ao plunejamenro d1 implantação de sisretuus de controle .1v.111�-;_1do de processos petroqufmicos. Contudo, outros itens podem ser considerados em casos específicos. Cada um destes itens serd detalhado nas . seçoes a seguir, ■ Equipe de Implantação. ■ Escopo. ■ Objetivos do Sistema de Controle Avançado.

■ Diretrizes de operaçio. ■ vari.iveis de processo utilizadas pelo controlador.

98 1

CoNlROLE AVANÇADO E Or11.1ZAÇÃO NA INOÚSTflA DO PETRÓLEO

■ Inferência de propriedades. ■ Definições de Hardware e Software. ■ Avaliação preliminar das condições da planta. ■ Cronogr.tma de implantação,

4.2 A EQUIPE DE IMPLANTAÇÃO A constiruiçio da equipe respons.ível pela implauraçio do sistema de controle .tvançido pode vari.u- em diferentes projetos. Contudo, .l partir da experiência dos aurores, st1gere-se um.i equipe composta, no n1íni1110, dos seguintes profissionais: .1) Operador do processo em questão. b) Engenheiro de acompmlumento d1 unidade de processo. c) Engenheiro de automação e controle. d) Engenheiro especialista em sistemas de controle avançado E1n geral, os três primeiros tnregroures perrence1n } unidade-alvo 00 projeto de iruplanraçâo. O engenheiro especialista eru sistemas de controle avançado pode ser um integrante d1 equipe d1 planta ou um consultor externo. A SlL.l função pode ser acumul.tda também pelo engenheiro de aurornaçlo e controle, ciso o mesmo tenha esra capaciraçio, Ele é um técnico com experiência 1u uuplanraçio dos sistemas de controle av,111',-'JOO e, em geral, com boa vivência eru prcx.-essos e em sistemas de conrrole e uuro111.1ção. Enrret.mro, ele não é, necessariamente, tuu especialisru nos processos abordados. A sua funçío é conduzir o projeto, garantindo q11e rodos os aspectos necessdrios renl1;1111 sido contemplados. Ele também é respons,ível por executar algumas atividades espeoficas, e ainda du· suporte técnico e rreirumenro 11,1s ferramentas de controle avançrdo aos dentais inregranres d1 equipe de irnplanraçâc e ao cor}X) técnico dt planta. O operador de processo que participo do projeto de implunraçâo é, }XII" diversos motivos, urna pe\--.1 fundamental. Sendo o técnico que no dia a dia esr.t mais pr6xin10 da unidade de processo, ele conhece seu co111portan1ento com grunde riqueza de derulhes, trazendo subsídios e infortuuçôes cuju obtenção por outros meios exigiria longo retn}X) dos demais membros d1 equipe. Problemas ou limiraçôes d,1 unidade de processo, deficiências na iustrumenraçio e aspectos relacionados à interaçio d1 unidade-alvo com outras unidades ou clientes são infonnaçôes frequentemente trazidas pelos operadores. A partir d1 observação di,íria drs variáveis de processo, ele possui conhecimentos valiosos sobre .1 diuâtuica do processo e mesmo sobre ti econonucidade do mesmo, Além de trazer seus conhecimentos e experiência, o operador ctunpre ainda outro papel fundamental: ser o elemento de ligação entre o cor}X) de operadores

CAPtr1.1.o 4 •

PROJETO Q:NceTUAL DO G:lmFO..E AvAw:;MJO

1 99

da unidade de processo e ,l equipe de implanraçâo. Frequentemente, a implantação de urru nova ferr.uuenra de controle avançado provcx.,1 modificaçôes significativas 11.. 1 fonru de oper.1r .1 unidade de processo, sej.1 pelos .1spectos pr.íticos de lidar com novas interfaces e ferramentas, corno pelo aspecto de qt1e o operador tende .1 ser exigido de outra forma, devendo preoct1p1r·se menos co111 atividades repetitivas de atuação, e mais com aspecros de oriruização d1 unidade de processo e111 quesrâo. Bstu mudança provoc.1 um impacto cultural (e reações) que pode ser bast.mre minimizado com J. presenç.1 de u111 inregraute d1 equipe de operadores no gntfX) de implauraçio. A sua prese1�,1 ir:.Í estabelecer u111 1..,u1.1I direto de comunicaçâo entre .1 equipe de implantaçâo e o corpo de operadores, facilit.tudo a execução de inrervenções sobre o processo, requeridas durante o projeto de impl.mtaçlo e promovendo um processo conánuo de treinamento informal que é tão importante quanto as etapas formais de treinamento. O engenheiro de .tcompanhamenro d1 unidade de processo é, via de regra, o técnico d1 equipe que re111 maior conhecimento dos fundamentos teóricos que regen1 o processo em questão, além das curucrensticus e premissas definidas no projeto da unidade. Iunramenre com o operador de contato, possui r.uubém uma visão derulhada d1 economicidade do processo. Logo, este elemento é essencial durante o projeto conceinul, especialmente qumdo se discute a filosofia ideal de oper.rçro do processo e .1 anução ideal do sisrerru de controle avançado. Assim corno o operador de contato, o engenheiro de acompanhuuenro nunbém ctunpre papel essencial 11:1 aproximuçiio d1 equipe de implantação .10 co1p:i de operadores. O engenheiro de Controle e Automaçâo conhece com detalhes os ;1spectos específicos do sistema de controle regul.tr6rio da unidade-alvo, Ele rende a ser o elemento local que possui foruuçâo específica 11..1 área de Controle de Processos, en100r.1 não seja

necessari.uuenre

especialista e111 sistemas de Controle Av1111r munrê-lo disporuvel p.1ra urili7. uçlo corufnua pelo corp::> de operadores. AD longo d1 execução do projeto de implanraçlo, ;1 equipe ir.í interagir com diversos atores ou equipes. Entre estes pode-se citar: ■ Corpo gerencial - Os gerentes d1 unidade-alvo rêm papel fundamental ao selecionar os melhores técnicos p.1ra atuar no projeto, motivar a participação de equipes, disponibilizar recursos luunanos e materiais demandados pela equipe de implantação e cobr.tr prazos e meras est.tbelecidrs de rodos os envolvidos. 11111

■ Corpo de operadores de processo - Os operadores participarão de inúmeras arividtdes durante .1 execução do projeto, corno a realização de testes p.1r.1 a identificação. Esta equipe sení :.1 usuária final do sistema de Controle Avançado, devendo, portanro, estar envolvida no projeto de impl.uuaçâo desde seu início.

100

1

C-oNnn.E AVANÇADO E

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA DO PETRÓLEO

■ Equipe de Instrumentistas - Esra equipe rem anuçio essencial durante a fase de revisão e m.murenção de instrumentos, sensores, e malhas de controle regul.uório. E1n muitos casos, são t.unbém os respons.íveis pela construção d1 interface de oper.içio.

■ Programaçâo de produção - A programaçâo de produção estabelece as metas de produção d1 unidade de processo ,10 longo do tempo, levando em conta metas corporurivas, a relação d1 unidade-.dvo com outras unidades, :1 disponibilid.tde de matéri.i-prim.r, demandas e oportunidades de mercado, etc. Assim, os técnicos anunres nesta Irea podem contribuir de forma valiosa no momento de se estabelecer os objetivos de otimização e fornecer dados como preços de insumos e produtos. Esta mulridiscipliruridade d.1 equipe de implantação do controle avançado é fundameural p.ir.1 o sucesso deste upo de projeto. Outro :1specto importante :1 ser lernbrado sobre a participação dos atores e equipes citados é que todos podem e devem validar os objetivos rruçados para o sistema de Controle Avançado,

4.3 O ES::OPO DO PROJETO A abrangência do sistema de controle preditivo mnlrivaridvel pode variar de um pequeno subsistema de urna unidade de processo, uré agregar mais de urna unidade de processo (o que pode ser feito de diversas formas}. 1\o se buscar escopo, vários .1spectos devem ser considerados, ruis como:

.1

definição ideal do

■ A influência do sistema de Controle Avançado sobre determinadts restrições do processo.

■ A disponibilidade de graus de liberdade p.1r-.1 ,1 anução do control.i.dor visando à busca do ponto ótimo operacional.

■ A existência de correntes de reciclo. ■ A existência ou não de inreraçio entre subsistemas. ■ A dirnensâo do controlador resultante. ■ A complexidade do problema de controle a ser resolvido. Considere, por exemplo, J. torre Fracionadom de Etileno na figura 4.1. O condens.tdor de topo d1 torre utiliza corno fluido fi-io tuna corrente de propileno líquido proveniente de um sistema de refrigeração. E1n princípio, por ser 11111 sistema auxiliar, o sisrem.i de refrigcraçlo .1 propileno poderia ser excluído do escopo do sistema de Controle Avançado. Contudo, h.i no mínimo urna quesr.io importante .1 considerar. Se

�Pr'TIA.O 4

♦

0:NrRCX.e

PROJETO CooCEITU"1. 00

AVANÇADO

1 1 Ü1

houver limiraçôes 11,1 capacidade do sistema de refrigeração de gerar fluido refrigerante suficiente e 11.1 re1nperarur.1 .idequ..1d1 p.1r.1 o condensador, .1 c.1rg,1 térmica deste ficará resrrira, .rfet.mdo a capacidade de geraçfo de refluxo e, portanto, de fracionamento d1 torre. Este efeito, por sua vez, irá limitar a vazâo mdxima de c.irga processada pela torre, de forma qt1e se poss.1 garantir ;1 especificação dos produtos e/ou evitar perdas significativas do componente mais nobre (etileno) na corrente de fundo. Nesre ceudrio, vari.íveis de processo que represente1n ,1 limitação de capacidade do sistema de refrigeração forços.uuenre deverão fazer p.trte do controlador, se .1 maximização dr produção de etileno for um objetivo ;1 ser alcançado.

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Sistema de refrigeração

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Vapo r Etano FIGURA 4.1 Fracionadora de etileno -o sistema de refrigeração pode ser incluído no escopo do sistema de C.Ontrole Avançado.

Hri siruaçôes em que se deseja reduzir a complexidade do sistema de Conrrole Avançado, substituindo um controbdor único por um grup:> de controladores aplicados a diferentes subsistemas. Esta decisão pode ser bem-sucedida se, de [iro, os subsisrernas em questão forem independentes. As duas torres de destilação 11.1 figura 4.2 [17,e1n parte de 11111a Unidade de Processamento de G.ís Natural (UPGN).

102 1

C-oNnn.E AVANÇADO E

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INoúSTRA DO PETRÓLEO

1

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Om,,1zAÇÃO HA

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e,. C2 + C3+

FIGURA4.2 Banização do GLP em UPGJ-Js: Definição do escopo influenciada pelos graus de liberdade para otimização.

A primeira torre, urna deser.uuzadora, rem corno c1rg.1 hidrocarbonetos com dois ou 111.üs droruos de carbono. O seu produto de topo é co1nposro pnnopalmenre de etano. O seu produto de fundo contém cerra porção de etano e pruricamenre rodo o restante dos componentes d1 c1rg.1, e vai alimentar .1 rorre seguinte, um.r debur.uuzudora. Esta torre rem corno produto de topo o GLP, que contém rodo o etano e prop.1110 presentes 11.1 c,1rg,1, p.1rte dos hidrocarbonetos butanos (C�) e peqt1en:1 porção de iso e n-penrano (C5}. Un1 dos aspectos mais imporrumes d1 orimizaçlo de uma Ul'GN esni na 111:L\.i1nizaçjo do reor de et.mo no GLP, gar.mrindo que .1 composiçlo de etano neste produto esteja no limite da sua especificação, o que é t1111.1. das formas de se maximizar a vazâo de GLP produto. Outra for111.1 de fazê-lo é maximizar rarnbérn o teor de iso e n-pentano (C5) ao limite nuiximo aceito, Portnnro, us composições de etano e pe111:1110s no GLP produto s.ío vari.tveis importantes a serem controladas (e vão necessitar de inferências ), represeuraudo restrições qt1e limitam a maximizaçâo d1 produção de GLP. A maximizaçio de etano é feira essencialmente buscando-se os melhores valores p.11\1 os sctpoints das 111.1\h.1s de controle d1 ron·e desetanizadoru, que determinam :1 proporção de etano 11.1 c-.1rg.1 d1 torre debut.uuzadora - e que por consequência irâo

�Pr'TIA.O 4

♦

PROJETO CooCEITU"1. 00

0:NrRCX.e

1 1 03

AVANÇADO

con1por a corrente de GLP produto. Por outro lado, a maxirmzaçâo dos pentanos no GLP é realizada .uuando-se sobre .1s vari.iveis d1 própria debutanizadoru. Definindo-se as re1nper.nur,1s de fundo e .1 vazão de refluxo, por exemplo. Urna forma de implementar uni sistema de Controle Avançado a este processo seria utilizar um único controlador arumdo sobre as variáveis de ambas ;IS torres e controlando simulrareameure .1s composições de et:1110 e peurunos no GLP. Courudo, caso se desejasse utilizar um controlador p.1r.1. cadr torre, .1 composição de et.1.110 no GLP deveria fazer p.1rre do conrrol.idor d1 torre deseranizadora, onde esrâo .1s variáveis de processo qt1e tem aç.io sobre esta vari.ivel. Da mesma forma, ,\ cornposiçâo de pent,1nos deveria ser controlada pelo conrrol.idor d1 torre debur.mizadora. Un1,1 situação em q11e múltiplos controladores s.io urna opção a ser considerada com cautela, é o caso de unidades de processo que posstt.1111 correntes de reciclo ou elevado índice de integração energética. A figura 4.3 mostra um esque1n;1 simplificado de 11111 rrecho de 11111,1 UPGN baseada em absorção. O óleo de absorção (,1gu.1rr,ís) proveniente do fundo da torre [racionadora se divide nas correntes utilizadas p.1ra absorver os hidrocarbonetos de interesse rus correntes de carg.1 das torres demetaruzadora e deser.uiizadora. O óleo de absorção enriquecido pelo absorvido alirnenra então ,1 torre fracionadora, onde novamente o óleo de absorção é regenerado. Neste processo, o circ.ruiro fechado de óleo de absorção vincula rodas as torres (juntamente com esque1nas de inregruçâo energética rt.ío mosnudos na figura 4.3). Neste caso, a subdivisão 00 processo em subsistemas visando ;I estratégia de múlriplos conrrol.idores pode ser inviável.

e1

o, metanizadora

e2

►

Desetanizadora

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F rancionadora

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C2

+ C3+

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TIC

Lt; Aresposta ., esta pergunt.t depende d1 aplicação ou do seu uso. Como, neste caso, o objetivo é usar este modelo p.ir.t prever o comporramenro futuro do processo e remar ações que se antecipem a possíveis violações de limites, este modelo deve ser avaliado por esta sua capacidade de predição "k" intervalos de te1npo no futuro. Enrrer.uuo, todos os modelos terão erros de prediçiio, devido às curucrerfsticas n..ío modeladas (p. ex. não linearidades) e às incertezas devidas às perturbaçôes (variância ). Dt1Í surge uni di/cn1n n:1 pr.trica: modelos melhor validados estatisricameme (menor erro de predição) podem muitas vezes rer um pior desempenho p.1r:.1 o controle preditivo de processos multivariáveis (LJUNG, 1999; I·IUANG ct nlii, 2003). Assim, .ip.iro:e umu nova quesriio: como verificar se uru modelo rení um bom desempenho no controle? A resposta :1 esta questão p:.1ss:t pela seleção e filrrugem dos dados qt1e serão usados no processo de identificação e validação dos modelos, de fonn.1 que estes modelos deem um menor erro de predição ,,perus nas frequências de interesse p:.1r.t o controle daquele processo em particular, Portanto, esra não é urna questão simples, e a idenrificaçâo ainda pode ser considerada urua "arre" ILI pntticu. Isto é, existem vérius heurísticas que dependem d.1 experiência do engenheiro e das aplicações em particular. O foco deste capítulo sení :.1 discussâo dos aspectos prãricos de se obter bons 1110• deles lineares p:.1r:.1 os controladores predirivos, desta forma, pode-se dividir o trabalho de idenrificrçlo nas seguintes ct:.1p:.1s:

■ Plunejamenro e execuçlo dos testes

11.1

planru.

■ Definição d.1 classe de modelos. ■ Ajuste dos parâmetros do modelo escolhido. ■ Vrlidrçlo do modelo obtido.

120 1

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A seguir serão estudadas cadr ,

.

11111;1

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

destas etapas consider ando os seus respectivos

.1specros pr.1ncos.

5, 1, 1 Planejamento e Execução dos Testes na Planta Obter dados adequados d1 pl.mra industrial é sem dúvida :1 parte 111,üs difícil do processo de idenrificaçâo. Urna pergunL.1 que poderia ser feira é: ix:ir que nâo extrair os dados dos sisrerrus históricos de coleta e obter os modelos requeridos, sem a necessidade de realiz.u- restes 11.1 plnir.rt O principal problema é que muitas vezes os dados brutos armazenados nos sistemas históricos podem não conter informações válidas. Os principais motivos são:

■ Contiguração errada dos parâmetros de compressão e exceção, que comprimem demais os d100s históricos acarretando perdas de informações. ■ Muito ruído nos dados e p:,uca exciteçâo rus variáveis manipuladas. ■ Dados muito correl.iciorudos entre as entradas e saídas dos modelos desejados. ■ Dificuldade em identificar os rnomeuros de grandes distúrbios (p. ex. mudança nas caracrerfsncas d1 c1rg.1, paradas de equipamentos crúicos, etc.) que deveriam ser excluídos dos dedos utilizados p.1r.1 ajustar os parâmetros dos modelos. Porr.mro, os restes 11.1 pl.nm são necessários p.1r.1 se ter bous dados e, consequenremente, bons modelos. Bxisrem dificuldades iniciais de se convencer os responsáveis pela operação que, p.1r,1 se ter um melhor controle no futuro, s.ío necessários alguns

restes onde se deseja excirur ou perturbar a planta e, de cerra forma, uumenmr a sua variabilidade durante um curto período. Obvi.unetue, rodos estes testes s.ío planejados e conduzidos de forma segt1ra. N.1 realidade, n.1o se deseja fugir mniro do p:,nro an1,1I de operação, j,í que se deseja um rnodelo que é tuna linearização d1 planta nesta região operacional. 1\ssi1111 são discutidas peqtic11,1s perrurbaçôes nas vun.iveis manipuladas do futuro controlador predirivo, que nonualmetue são os sctpoints dos controladores PID do processo. Estes desvios também podem setnpre ser iniciados em tuna direção que leve .1 pl.111t.1 p.1r.1 urna região 111.1.is conservadora ou segura. Vale a peru. ressaltar que estas variações são realizadas na camada do sistema de controle, mantendo rodos os sisremus insrrumenrudos de segur:111�--:1 em operaçlo. Desta Ionnu os riscos p.1r.1 :1 planta sâo mínimos, e também 1110 existem perdas de produção substanciais, urna vez que se deseja oscilar em torno do p:,nto atual de operação. O passo seguinte, após o convencimenro dos responsáveis pela operação d1 necessidade dos testes, é o planejamento dos mesmos. Este planejumeuro depende de urna bo.r interação com os engenheiros e os operadores d1 planta p.ir:1 se definir os

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IDENTIFICAÇÃO DE Pi«E:S:O"-

1 121

degraus de perturbação aceir.iveis e seguros par,1 cada uma das manipuladas, assim corno o te1np::> p.1r.1 se .uingir o regime penn.u1ente. Do p::>nto de vista do engenheiro de controle, o ideal seria que os degraus fossem os maiores possíveis (para .nunenrar J. relação sinal/ruído), mas que .101nesn10 ten1p::> não levassem J. planta par.1 outro p::>nto de operação (se a planta tiver um.t nâo linearidade, então sair muito d1 região anul de operação não é desejável). Os resres r.11nbé111 deveriam rer ruua duruçâo suficientemente longa de maneira .1 observar as dinâmicas m.us lentas d1 pl.uua. Por outro l.ido, do p::>nto de vista dos respons.íveis pela planta, o ideal seria o menor degrau e o menor te1np::> de teste possível. De fonn,1 ,1 simplificar o problema, 11.1 pnttica, a ideutificaçlo de processos é realizada preferencialmente em malha .ibert.i. Isto é, o controle avançado est.í deslig.tdo, muitas vezes ele ainda est.í em desenvolvimento, e são planejados os restes que ir.io perturbar cadr variável manipulada separadunenre. Caso o controle avançado estivesse operando, enr.io existiria 11111.1 correlação (dada pela s11.1 lei de controle reagindo �s perturbações do reste) entre ,1s varntveis manipuladas e controladas, o que iri.t requerer métodos de idenrificaç.io em m.illut fechada mais complexos p.1r a se obter bons modelos. M.1s1 mesmo realizando os restes de identificaçio em 111.1\h,1 aberta, o ideal é sempre evitar que o operador perturbe a planta ou faça intervenções no processo durante os restes. A figura 5.1 mosrru que o objetivo d1 idenrificaçâo é obter o modelo d1 pl.mra {G1}, 111;1s se o operador estiver atuando no processo de maneira que .i sufdr {y} siga osctpoint, então exisrir.i 11111.1 correlação enrre ;1 ação de controle {u1} e ;1 safda {y = setpoi,it}. Assim, durante .1 idenrificaçio ao invés de se obrer o modelo {G1}, ser.í obtido o inverso do controlador {l/c}, que neste caso é um nuxfclo mcntet de controle do operador (M1cGREGOR e FOGAL, 1995). Estes rópicos ,1v;111',,1dos serão discutidos em outro item deste capitulo. Setpoint

e

u, -----+/

y

Modelo mental do operador Sequência de testes FIGURA 5.1 A ação do operador durante os testes prejudica a qual idade dos modelos.

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E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Assim, os restes sâo planejados p1r.t perturbar urna variável rnarupulada de cada vez, com o objetivo de se identificar seus efeitos em rodas .1s controladas. Esta também é outra simplificação na maioria dts implmraçôes industriais: n..ío perturbar siruulraneamente todas JS manipuladas. A VJntage1n desta abordagem é que o engenheiro pode ter urna com preensão melhor das consequências de cada mani p1.1l.1d1, adqui rindo assim u111 conhecimento do cornport.uueuro do processo. Outra vantagem é que não existe preocupação de se ger.ir sinais de excitação não correlacionados p.1r.1 duas manipulad.rs, j.í que elas nâo seráa executadas simultaneamente. A desvantagem é que os testes sâo sequenciais p1r.1 cada manipulada e, port:111to, s.lo mais demorados, consumindo muito tempo dependendo da diuuuica do processo. Outra desv.uuagem é que estes testes podem não excitar as direções 111.üs interess.uites de 11111 processo multivariã vel, j.í que os degraus são executados 11,1 entrada "ui" mantendo rodas ,IS outras entradas "u/' constantes (MACHADO, 2004; KURAf,.10"fO, 2012). O grande desafio do reste é planejar 011 projetar 11111.1 sequência de vanaçôes que excitem o processo rus frequêrcius importunres p.1r.1 o controle e :1 operação. Supondo que a dinâmica de uru processo poss,1 ser aproximada por 11111,1 função de transferência de primeira ordem com te1npo morto CfM): (5.1)

Enriio as frequências ruais interessantes, p.1n1 rejeição de perrurboçôes pelo controle, são aquelas oriundas das reações do processo e que estão em romo do inverso d.1 constante de re1npo da planta (J= ¼) (LUYBEN, 1992). Como o re1npo de acomedição d:1 planta é cerca de 5 vezes ,t constante de re1npo, e também se deseja ter infonuaçôes p.irJ obter os ganhos estáticos do processo (k), enrjo as durações ou os períodos dos degraus deveriam ser escolhidos dentro d:.1 seguinte faixa: l 1/2 n S'"t" � Quando o processo é rel.uivamenre linear, bem condicionado, .1s variáveis nâo .1present,11n muitos ruídos e o processo nlo sofre constantemente grandes perturbaçôes, então é relativamente simples projetar tuna sequência de testes p.1r,1 identificar os modelos. Port.mro, o problema de pbnej.unento do teste consiste em definir 11111;1 sequência de variações ua manipulada "ti(' que permita obter dados c.1p1zes de ajustar os porâmetros do modelo de um cerro processo: u1

=

{u1(k), u1(k

+ 1), ... , u1(k +

n)}

(5.2)

Considere um possível modelo do processo mostrado a. seguir: Y(z)

= G(z) U(z) + H(z) E(z)

(5.3)

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♦

IDENTIFICAÇÃO DE Pi«E:S:O"-

1 123

Onde G(z) é o modelo do processo a ser identificado, e H(z)E(z) representa uni modelo p..1r.1 as perturbiçôes n.lo medidas e ruídos 11;.1s v.tri.íveis controladas. Observa-se que p.1r.1 se obter um bom modelo .1 partir dos dados {[Y(z) -H(z) E(z)], U(z)} deve-se aumentar .1.0 máximo J. dtJrJ.)--.ÍO do teste p.1ra minimizar os efeitos destas perrurbaçôes aleatórias {H(z) E(z)}. Entretanto, existe um limite pratico, pois existe um 1..Tonogr.1111;1 e 111n pr.11,0 .1 ser seguido durante o projero de implementaçâo do controle uvauçado. O objetivo do controle .1v.1nç.100 inclui r.uuo a parte dinâmica (rejeitar pertt1rbaçôes) quanto .1 orimizaçâo ecouôruica d1 pl.mra (necessita de infonnaçôes sobre os ganhos esr.iricos), assim o teste de idenrificaçâo deve e.,;:1..;t;11· ;1 planta tanto em ulras frequências (períodos de 1/2)1 quanto em baixas frequências (períodos de 5'!). No caso de sistemas multivari.íveis pode-se utilizar J. const.uue de tempo média da planta, ou no pior caso utilizar .1 menor e J. 111.1.ior constante de rempo, excitando entre: {'t".IÚ.)'Í a St.,i,ix}. U1n.1 boa estratégia utilizada 11.1 prática consiste em se realizar 11111 p,i-tcstc 11.1 planta, onde se perturba as variáveis manipuladas i:x1r.1 se obter u111 couhecimenro das dinhnicas { 't".,tTh' e 't".,IÁ.\'} de formu a planejar tuna 001 sequência {u,(k)} p.1r;1 o reste de idenri ficação. PRÉ-TESTE

O pré-reste prcx..··ura responder ,1s seguintes questões: Qual a magnitude dos degraus p:1r.1 cada manipulada que consiga retirar as controladas dos seus pontos de equihbrio (.1lé111 do nível de ruído), 111,1s que não perturbem muiro .1 operação d,1 1111id1de? Os ruídos drs variáveis estão exagerados! SJo necess,írios filtros p.tr,1 esras variáveis chaves! Qrul .1 dinâmica ruais lemu e .i mais rápida do processo? Qual é o tempo de resposta ou de est.rbilizaçio d.1 pl.mraê O sistema de coleta dos dados históricos est.i bem configurado? O controle rcgubt6rio realmente estd bom p.1r.1 roda ;1 região de operação! Assi1111 o principal objetivo do pré-teste é obter um conjunto de infonnaçôes de forma .1 garantir u111 bom reste de identificação. O primeiro ponto é garantir :1 qualidade dos dados que ser.lo colerudos :1 partir dos sistemas de hisr6rico. Logo, deve-se verificar se os parâmetros de compressão e exceção estão adequados pira ;1s vari.tveis de interesse nesta base de dados, pois caso contrário J. idenrificaçio seria prejudicada (SILVEIRA, 2012). Durante os restes de idennficaçâo é se1npre recoiuendivel coletar um número muito ruuior de varidveis dependeures ou courroludas, de forma a facilitar .1 validação futura dos modelos. Assi1111 os princip:lis pontos a serem acompanhados durante o pré-teste sâo: ■ Verificaçio d1 disponibilidade de rodas as varuiveis de interesse nos sistemas históricos de coleta de dados da planta (sctpoints, variável de processo e saída dos controladores de interesse, iuformuçio das qualidades dos produtos enviadas pelo pessoal do l.tborarório, etc.).

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■ Ttaramenro de sinais - Verificar

,1

necessidade de incluir filtros em variáveis

rnuiro ruidosas.

■ Pazer tnna .tvaliuçto final do desempenho do sistema de controle regularório, idenrificmdo a necessidade de ajustes finos 11.1 sintonia dos controladores PID. ■ Avaliaçio d1 sintonia do sistema de registro de dados histórico (parâmetros de compressão e exceção). O ajuste errado destes parâmetros muitas vezes faz corn que os dados dos sistemas histéricos renham pouca inlonnaçio útil p.1ra a identificação de modelos dinâmicos. Por exemplo, 11111:1 temperatura pode estar configurada p..1r.1 só armazenar um novo valor no histórico se houver urna variação de 5 gr.n1s, que pode ser ruuiro p.1r;1 cerro processo. Logo, um degrau razo.tvel rus manipuladas iria variar de um a dois graus esta te1npera· rura , e ,1 dinâmica ou resposta do processo seria perdida, j:í qt1e esres valores não seriam guardados no sistema de coleta de dados, pois a lxmda configurada é de 5 gr:ttL5. Assim, durante a identificação nâo reremos modelo entre estas vari.tveis, pois :1 te1nperat11r.1 ser.í constante, j,í que o histórico não registrou valores durante o reste. ■ Definiçio dos degraus a serem dados nas van.iveis rruuipulrdas, de maneira a pennirir identificar os efeitos nas varidveis courroladas e ao mesmo te1np:> não perturbar exagerudamenre o processo. Quanto maior :1 relação sinal/rufdo melhor p.1r.1 os métodos de identificação. Valores de sinal/ruído d1 ordem de 5 cosrum.un ser adequados 11,l pnirica.

o

■ Dererruinnçâo das dinâmicas dominantes do processo (,1 111Jis r.ípida e ,1 ruais lenra - { t,,tb.• e t.u,tx> ). Quauro renlJX> seria necessírio par.1 estabilizar a vandvel controlada ruais lenta da planm após uma perturbaçlo (tempo de acomodação)? Esta informação é importante p.1r;1 .1 definição do período de execução ou de amostragem do algoritmo de controle que deve ser no m.iximo 1/20 do maior ten1po de acomodação d1 plmra. Este valor (ciclo de execução do controle avançado) cosnuna variar de 20 segundos ,1 ôminuros na maioria dos casos pr.íricos d.1 indústria petroqufrnica.

Portanto, durante a e:\.-CCllÇ:ÍO do pré-teste sâo feitas alterações nas van.iveis manipidadus com os degraus preestabelecidos d.e forme a verificar a dirúrnica d1 planta, obter o período de ucomodaçlo (rempo p.11-:1 ti tingir o estudo esrucioruirio) e identificar possrveis perturbações. Com os resultados do pré-reste pode-se obter os pré-modelos identificados, e verificar se estão com tuna qualidade mzodvel, ou se ;1 relaçio sinal/ ruído , escl mniro baixa. E importunre verificar se durante os pré-tesres reuluunu coudiçlo do modo de oper.tçlo desejado par;1 .1 planta foi violada. Por exemplo, deve-se evitar ;1 saruraçâo de certas malhas de controle (perdi de controlabilidade das malhas do regulatório), evitar

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a rroca do modo de operação do controle (p. ex. deve-se evitar abrir uma malha casc.m, ou colocar t1n1.1 malha em 1n.un1.1I, erc.). 1\ direção do primeiro degrau em um.t m.mipulada deve ser se1npre 11.1 direção ruais favor.ível p.1r;1 o processo, isto é, levando J. planta p.1r.1 urna regi:ío de maior segur anç.1. ou de melhor qualidade dos produtos, com isto minimizando ,1 chance do operador necessitar anur 11,1 planta, invalidando o pré-reste. PLANEJAMENTO DO TESTE DE IDENTIFICAÇÃO

Baseado rus informaçôes obtidas no pré-reste sâo então planejados os testes de identificação n.1 pl.mra, que, como j.í foi eirado, s.1o fundamentais p.1r.1 se obter bons modelos. O ideal é repetir vãnas vezes as perturbaçôes nas vari.íveis m.mipul.tdas nos diferentes pontos operacionais (caso existam), de forma que o modelo linear médio obtido seja v,ílido p1r.1 toda .1 regiro possível de operação d1 plaura. Outra v.uir.1gen1 de se ter v.irias corridas de testes é minimizar os efeitos das penurbações não medidas,

que se1npre existem, na qualidade dos modelos. A figura 5.2 mostra uru exentplo de tuna possível sequência de perrurbaçôes em urna van.ível manipulada, sendo ""f" o re1npo de esr.rbilização ou de .tcomodaçâo do processo e111 questão. Neste exemplo, se aplica no instante inicial um degrau negativo 11:.1 varidvel manipulada "U1" durante um rempo ""f/2", em seguida se apli ..-;.1 uni degrau positivo de .unplirude "20" durante uni tempo ""f", e assim por diante.

o

Vanâvel manipulada U1

Valor inicial

-7 -O

+20

1-Tl2 ___J

-20

1�

l T/2

'

'

Inicio do

teste

Fmdo teste

FIGURA5.2 Exemplo de uma sequência de degraus para certa manipulada.

126 1

C,omfO,.E AvANÇAOO E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Urna sequência de perturbações p1r,1 cadr vari.ivel manipulada muiro utilizada ru pr.íric.l é .1 seguinte: Seja .1 dinâmica domin..mre d1 planu igual a "T" minutos (t_,1EDfO � T/4), enr:ío se inicia o reste com um degrau "D" 11.1 direção mais segur.1 com duração igual a "'"f/4" minutos, depois um novo degrau "D" em direção oposta ao primeiro com duração ""f/2" minutos, em seguida um degrau longo de ""I'" minutos, seguido por curro de duração "T/2" minutos, ourro de duraçlo "T/4" minutos e firulmenre um degrau final de duração "T" minutos. A figur.1 5.3 mostra um exemplo desta sequência par.1 um processo com ""f" igual .1 180 miuuros, onde J. duração total do teste é "3,5'1'" minutos. Como o controle .1va111,:--:.1do tem dois objetivos: controlar diuumicameure .1 planta e realizar .1 otimização econômica, esta sequência é projetada par.1 estimar com precisão o ganho esr.irico (degraus com duração ""f" minutos) e pir-a excir.tr 11.1 faixa de controle (degraus com duração "'T/4" e "1/2" nünuros). N.1 pr.lrica esta sequência é repetida inúmeras vezes. PC-290013.SP \lari.tvel manipulada

17

1------�

..

16

o

180

mm

..

,

45mm 90mm

Final do teste ariterior

1

180 mm

. ,

..

90 mm 45mm

180 min

........._ Dirilmica dominante ,,,A do pl"OOl!SSO

Tempo

1 Inicio do

Fim do

leste

teste

FIGURA 5.3 Saquêncra de degraus padrão para a manipulada PC-290013.EP (kg!/ cm2).

Outra opçio é aplicar 11:1 pl.111r,1 com uni siual bin:írio pseudoaleatório (PRBS), persistentemente excir.nue (AGUIRRE, 2007) n:1 Elix:1 de frequêuciu desejada (tempo médio de duração dos pulsos equivalente ;1 3T.iu-:vro), que é adicionado ;10 sinal de regime penn.1nente das vari.iveis manipuladas. Na prática, para ideurificaçio em malha aberra, o sinal PRBS é bo1111 111.1s ripicamenre "gasta rnuira energia" ern altas frequências. A seguir s.io listadas outras recomendações gerais .1 serem acompanhadas durante os testes de identificaçio:

o

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1 127

■ Deve-se rer o cuidado de atuar no processo como o conrrole avançado ir.i atuar, por exemplo, m.mipulando osctpoint de um controlador PID, e não coloc.mdo o controlador em m.unul e vari.mdo .1 sua s.udt. De preferência, deve-se utilizar tuna ferr.unent.1 9ue automatize os testes de idenuficaçio, corno serd discutido a seguir na p.1rte de coleta dos dados. ■ Deve-se ter 11111 livro para registrar os problemas que porventura ocorram dururue os restes de identificação, corno :1 p.1ss,1gen1 de tun PIG (equipnuenro colocado nos gasodutos pira .1 limpeza dos mesmos e par.1 o arraste de condensados) na rubulaçâo do g.ís de c.1rg,1. Estes registros de eventos ajudun a identificar perturbações n:ío medidas e ,1 escolher os penedos de dados 9ue dev,1111 ser exclufdos d1 identificação. ■ Deve-se atuar no processo dur.mre os testes p:1r.1 evitar 9ue urna varuivel fique saturada (válvula rotalmenre aberra ou fechada). Caso isto ocorra, o sistema perdeu urn gr.1u de liberdade e os dados n:ío s.ío mais representativos para identificar os modelos do processo em condições nonn.tis de operação e, portanto, devem ser excluídos dos dados de ideurificuçâo.

I-Iâ equipes que reriram identificar os modelos dinâmicos com poucos degraus n:1. pl.mra, entretanto o ideal é investir muito te1npo nos restes p.1r,1 se obter bons dados e depois rer m.nores chances de se ter bons modelos dinâmicos do processo. E1n geral, sugere-se executar 3 a 4 sequências de degraus p.1r.1 cadr variável manipulada de forma a se rer dados suficientes. A figura mostra uni exemplo de duas sequências p:.1ra três â.é

manipuladas {M1}.

variável manipulad M1 variavel manipulad

M2 Vanável manipulad

M3

' • '

-

-

�

�

-

�

FIGURA 5.4 Fepet ição das sequências de degraus para cada manipulada.

Tempo

128

1

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Pode-se estimar o rempo roral (Tf') a ser gasro l-◊111 os resres de identificação multiplicando-se o número de variãveis m.mipuladas (M) pelo número de sequências .1 serem realizadas (S), pela duração de cada sequência (3,5 vezes o re1npo de acomodação d1 planta ""f") e p:>r um f.nor igual .1 2 que considera q11e .1penas 50 o/o dos restes serâo validos, isto é1 metade dos dados serão descartados, em função de perturbaçôes n.io medidas, sarur.tçio em v.ilvul.ts, paradas de equipamentos (trip de bombos ou compressores}, etc. Desta fonna, o re1npo retal estimado p1r.1 os restes de identificação pode ser estimado pela fórmula: TT = M x S x 3,5 x T x 2

(5.4)

Por exemplo, consider.mdo-se uni controlador com 10 vari.íveis m.mipul.tdas, onde serão desejadas 4 sequências de degraus p.1ra cadi vari.ivel manipulada, e q11e o tetnpo de esrabilizaçâo do processo é de 180 minutos (3 horas}, então o re1npo estimado p.u-.1 os testes de idennficaçio é de 840 horas (cerca de 35 dias): 1�[ = 10

X

4

X

3,5 X 3 X 2 = 840 h

FERRAMENTA AUTOMÁTICA PARA IMPLEMENTAÇÃO DOS TESTES

Un1,1 das fases entices pn-.1 a implanraçiio de 11111 sistema de controle avançado é a ideruificaçâo dos modelos. Esta fase, além de demorada (pode durar de semanas ,1 meses), sofre .1 influência de perrurbaçôes no processo, saruraçôes 11.1s válvulas, deficiência de instrumenraçio, erc., que podem invalidar grande pirte dos dados coletados nos restes. Portanto, u111 sistema auroruatico q11e verifique eru retnpo real as restrições, e só implemente as variações nos sctpoints quando o processo estiver em tuna condiçio s.uisfatória, pode ser de grande valia. Este sistema também permite ,1 ideurificaçâo multivari.ivel, através da perturbação simultânea de diversas van.iveis rn.mipuladas. Outra v,1nt,1gen1 deste sistema é pennitir melhorar a manurerçõc dos controles avançados dns unidades, j.í que facilita e acelera o processo de reavaliação dos modelos dinâmicos. Sabe-se que os erros nestes modelos s.io urn dos principais fatores p1r,1 ;1 perdi. de desempenho destes controladores .10 longo do te1npo. Na configuração do sistema .rurom.ítico de ideutificaçâo o usnirio deve fornecer as seguintes infonnações: ■ Definir os L1Gs a serem manipulados. Por exemplo, osctpoint do FIC-001 ou a safda (abertura de 11111,1 válvula associada) de outro controlador (TIC-032). Este sistema de .nuornaçâo só atuaní 11,1 planta, se o respectivo controlador estiver no modo requerido, Por exemplo, p..1r.1 anur no sctpoint o controlador deve esrur em auroru.itico

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IDENTIFICAÇÃO DE Pi«E:S:O"-

1 129

■ Para cada D1G configurado, o usuário deve definir uni padrão para o teste de identificação, corno o mostrado n..1 figura 5.2 ou 5.3. Existem r.unbém dois parâmetros p.1r.1 cada padrão, que o usu.irio deve informar: Tempo p:..1r.1 estabilizaç.io (f) e valor do degrau (D). O re,npo p:..1ra estabilização depende da dinâmica d1 planta e deve ser obtido através de um pré-teste. O degrau deve ser discutido com :1 operação, pois ele deve ser um valor grande o suíiciente p.1ra se sobressair JOS níveis de ruídos e permitir t11n:1 riqueza de inforrruçôes durante .1 ideurificaçâo, sem perturbar "muito" a produção. ■ P.1r.1 cada D!G .1 ser manipulado, o usuírio deve definir L4Gs associados que devem ser monitorados durante os restes de maneira a niío se perder :1 quali­ dade d1 identificação. Por exemplo, pode-se considerar que um reste só ser.í v.ílido se a vazão de carga estiver em certa faixa. Assim, o sistema ir.í p.1r.1r o reste .iurom.uicameure quando esta restrição estiver ativa (vazão de c,1rgssue111 do processo. Para o enrendimenro OOs modelos pode-se t.unbém obter ourros modelos de variáveis auxiliares, que não entrarão no controlador, corno pressões, níveis e ten1pe-

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AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

raruras, 1n . 1s que ajudrrâo na validação e 11 . 1 compreensão do processo. Eles também se adapt.un .t pl.uu . 1s com din.hnicas complex..1s (efeito de recicles, resi:osr.ts invers . 1s, erc.), p.1ra . rs quais é difícil .1justar modelos de baixa ordem. Entretanto, os modelos de função de transferência de baixa ordem ainda são as melhores opções se nio for possível obter urna grande quantidade de dados, ou se o nível de ruído for elevado, Se os dados tiverem muito ruído ou forem muito pernu·bados, os coeficientes identificados par.1 os modelos de resp:>5t.1 . 10 degrau podem estar bastante errados, pois o modelo vai se1npre tentar explicar um.r variação n.1 s.uda através de urna v. maçâo 11.1 entrada. Outro problema é que os modelos de resi:ost.1 .10 degr . n1 ufo são parcimoniosos, isto é, rêm muitos parâmetros logo necessitam de ruuiros dados. Isto pode ser 11111 problema p.1r. 1 processos onde n.ío se podem realiz . 1r rmuros restes.

MODELOS FIR (FINITE IMPULSE RESPONSE) E DE RESPOSTA AO DEGRAU

A funçlo de transferência de 11111 processo (figura 5.9) é um modelo linear do mesmo que rel.icion . 1 ,IS entradas (vari.íveis 1n ..uupul . idas - U) com as safdas medidas ou inferidrs d1 plaru.t (varuiveis conrrohdas - Y): U(�)_>i z I•

G(z)

Y(z)

t--• •

FIGURAS.9 Função de transferência do processo.

Considera-se neste capúulo o sisrem . 1 amostrado e discreto, i:or isso serd utilizad1 a transformada "1," (HEJ\ffiRLY, 2000; GEROi1EL e PALHARES, 2005). Esra função de transferênci . 1 é co1npost.1 de tnn tuuucrador (N(z)) e de um denominador (D(z)), que, se divididos ger,1111 um polinómio em "z", cujos coeficientes serão ;1 resp:::>st,1 ,10 impulso deste processo (h;):

G(z)

=

N(z) D(z)

C,qp(TIJI.O 5

♦

IDENTIFICAÇÃO DE Pi«E:S:O"-

1 135

Considerando que após "N" intervalos de a1nostrage1n a resposta ao impulso da m.uoria dos processos práticos desaparece (figura 5.10) então:

y

FIGURA 5.1 O Coeficientes da resposta ao impulso.

Obtendo a resposta do processo "y" p.1r.1 certa entrada "u": Y(z) = G(z)

X

U(z) = h, z:-' · U(z)

+ h, · z-1 · U(z) + ... + hN · z:-·' · U(z)

Aplicando a rrunsformadr inversa de "z" para obter a equaçlo de diferenças: y(k)

= h,

· u(k - l)

+ h1 · u(k - 2) + h, · u(k - 3) + ... + hN · u(k - N)

A equação anterior pennire prever ,1 saída do processo no instante de ,1111osrr.1ge111 ""k", conhecendo o modelo (coeficientes da resposta 110 in1pulso-h1) e a história p1ss,1d.1 das .tçôes de controle (t1): y(k)

=, :i:-' ' h, · u(k - j)

Supondo agora que a entrada "u" sej.1 t1111 degrau unitário no instante "k = 0" (todos os u(k) pir.1 k < O são iguais a zero, e iguais a t1111 (1), CJSO contr,írio) pela equação .utrerior podemos calcular a resposta ao degrau: y(l) y(2)

y(3)

= h,

= h,

· u(O)

= h, = S,

= h, · u(l) + h, ·11(0) = h, + h, =,;,- h, = S,

· u(l) + h, · 11(1) + h, · 11(0)

= h, + h, + h, =, �,' h, = S,

136 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Chamando de "S" os coeficientes da resposta ao degrau, podemos converter os coeficientes d1 rcsposr.1 ao impulso par.ia resposr,1 ,10 degrau unit.irio:

" S=rb, "

• - l

5.1.3 Ajuste dos Parâmetros do Modelo O objetivo dos algoritmos de identificação ou de ajuste de parâmetros é obter, por exemplo, os coeficientes do modelo de resposta :10 impulso (FIR). Este ripo de modelo permite prever .1 safda do processo no instante "k" em ti..111)-áO das "N" açôes de controle passadas (somarótio de convolução):

A função objetivo (]) do algoritmo de ideruificaçio pode ser ,1 mininuzaçio dos erros .10 quadrado de predição uni p.1sso a frente, p.1r..1 rodos os "M" dados coletados:

nún/

= nún

(1

M

·" ('y(k) -J(k) )') ,i:,

"lodo estimador utilizado p.1r.1 resolver esre problema de ideurificaçâo reré uni erro de "bias" ou polurizaç. .10 (cálculo d1 distância d1 111édi.1 do valor estimado com o real), .rlém de 111na variância nos parâmetros (mede 911,11 .1 confiança do valor estimado) (AGUIRR.E, 2007), conforme ilustra a figura 5.1 L Variância do estimador

Polarização

j 1

Valor estimado

Valor do parâmetro

FIGURA 5. 11 Pai arização e variância na estimai iva dos parâmetros do modelo.

C,qp(TIJI.O 5

♦

IDENTIFICAÇÃO DE Pi«E:S:O"-

1 137

Por exemplo, seja uni modelo de resposta ao impulso, onde se excita a planta com um pulso: {u(.k) = O sek '# O}, logo: O h(O) 11(0) O y(O) y(l)=O u(O)Oh(l)

Assim, os coeficientes do modelo podem ser estimados a partir das respostas do processo coletadas n,1 planta [y(i)] e do pulso aplicado [u(O)]:

= y(iY,,io)

h(il

Entretanto, se os dados coletados forem ruidosos [y(i) + E], o estimador anterior serd polarizado e n:io fornecer,í os coeficientes corretos do modelo (AGUIRRE,

2007): h(i) = y(i),l,,(O)

+ o/,,(O)

= h(i)

+ o/,,(O)

Uma das fonnas de minimizar este erro é aumentar .1 amplitude do pulso (relação sin.11/ruído d1 excitação) para diminuir o erro de polarização, o que nem sen1pre é possível 11,1 pnírica. Ourru alremativa é utilizar uni estimador menos sensível, corno descrito .1 seguir. Supondo que o sinal de entrada é urna sequência de variações n,1 mauipuladr "ui", .1 prediçio do modelo FIR com "N" coeficientes p.ir.1 os "M" dados coletados {u,y} é:

j(O)

11(0) 11(-·1) - 11(1) 11(0)

j( l)

11(-N 11(-N

+ +

h(O)

1) 2)

h(l) l

M

)
rt,11nento dinâmico do processo par.1 definir ;\S snas açôes de controle. Bsre modelo pode ser, por exemplo, 11111.1 função de nunsferênciu, que reLtí.;011.1 ,1s vnriaçôes nas entradas 00 processo (variáveis manipuladas - .ô.U) com as variaçôes esperadas nas sufdas d.1 planta (varidveis conrroladas - .ô.Y). Assim, esta é urna modelagem linear e considera que o processo esrd trabalhando em rorno de cerro ponro operacional. A figura 6.1 rnostr..1 um diJgr,1111.1 de blocos de 11111.1 fimçâo de rransferênciu monovariével.

�I•

óU�z� ( )

G(z)

óY(Z)

t--• •

FIGURA 6.1 Função de transferência do processo.

mostrado 110 item 5.1. 2 do c.. 1 pÍt ulo 5, ti fu111,--:.1o de I runsferência discretu é COlllfX>Sl.1 de lllll numerador (N(z)) e de um denominador (D(z)) (I-IEMERLY, 2000; GEROMEL e FALHARES, 2005), cuja divisão é um polinômio em "z", cujos coeficientes serâo ;1 resfX>st:.1 ;10 impulso deste processo (h;): Co1 rlonue

G(z)

=

f\T(z) - h, · z '

D(z)

+ h , · ,.- ' + h , · z ' + ...

170

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA

co

PETRÓLEO

A predição d.a SJÍdt do processo no instante d.e an1osrrage1n "k", conhecendo o

modelo (coeficientes da resp:isr,1 .10 impulso - h,) e a história passada drs açôes de controle (u(k-i)) é dadr pel.r seguinte equação, onde N é o período de est.ibilizaçfo d1 variável controlada y:

(6.1)

Os coeficientes "S" d1 resposta ,10 degrau podetn ser obtidos a partir dos coeficientes d1 resposta ,10 impulso (ver item 5.1.2 do capítulo 5):

A figura 6.2 mostra uni exemplo de uma possfvel resposta .to degrau unitário de cerro processo, e os respectivos coeficientes do modelo (S;)· y

o

o

s, s, s, 1

2

3

4

k (amostragens)

FIGURA 6.2 Fesposta ao degrau unttártc.

Por convenção, snponlu 9ue o processo se encontra no instante "k" e se deseja ter a previsão da próxima SJ.Ícfa do processo no instante "k + 1 ". Então, pode-se modificar .1 equ.rçjo (6.1) p.1r.1:

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

1 171

Como no instante "k" pode-se ler através de um insmunenro ;1 safda real do pix-esso (y(k)), então pode-se calcular o erro d1 predição cometido (y(k) - 'j(lt)) no inst.uue "lt", considerando .1 predição feita no instante .uuerior "k-1" ('j(k)). Supondo que este erro afetará as próximas predições, pode-se entio corrigir estas prediçôes no insr.mre "k": s

j(k + l) =L , . , h,u(k + 1-J) + (y(k)-j(k)) Esta correção d1 predição 00111 o erro cometido diminui a sensibilidade do control.idor predirivo aos erros de modelagem e �s perturbações. Substituindo na equação anterior a fórmula da predição no intervalo "k":

j(k + l)

= y(k) + (L' h; · (u(k +

,.'

j(k + l)

= y(k)

l - j) - u(k - ])))

N

+(L h; ·t.11(k + 1-J))

,.'

(6.2)

Separando 11,1 equação (6.2) as ações de controle conhecidas (u(k-1), u(k-2), ... ) drs açôes futuras (u(k), ... ) 9ue o algoritmo de controle deseja calcular:

j(k + l)

= y(k)

+ h, · t.u(k) + (L" h, t.11(k + 1-j))

,.'

= h,

Au(k) + y(k) + P(I) Onde o renno I'( l) pode ser obtido e111 função do histórico das uçôes de controle passadas (u(k-1), u(k-2), ... ). Para prever a s.1íd1 do processo no próximo instaure "k + 2" pode-se usar ;1 egu.1çâo (6.2) substituindo-se o valor n1edidoy(k) pela sua previsão. y(k + 1)

j(k + 2)

= j,(k

H

+ 1) + (L h,Au(k +2 -;))

,-'

Separando na equação anterior as açôes de controle conhecidas das futuras:

j(k + 2)

=

(y(k) + h, ·t.u(k) + P(I)) + h, ·t.11(k) + H

+h, ·t.11(k + 1) +L h,·t.u(k +2-;) j- 3

y(k + 2) y(k

=

+ h, · Au(k) + P(l)) + b, · ó.u(k) + h, · ô.u(k + 1) + P(2) (h, + h,) · Au(k) + h, · Au(k + 1) + (y(k) + P(I) + P(2))

(y(k)

+ 2) =

o

172

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA

co

PETRÓLEO

Assitn tem-se a seguinte regr.1 de formação para a previsão no instante "k":

= h,

y(k + 1) y(k + 2)

= (h, + h,)

· !>u(k) + y(k) + P(I)

· au(k) + h, · au(k + 1) + (y(k) + P(I) + P(2))

Pode-se escrever p1r,t o inst.mre "k + j" a equação de predição: y(k + j)

= (h, + h, + ... h1)

·

!>u(k) + (h, + h, + ... h;_ ,) · au(k + 1)

+ ... +h,au(k +j-1) + (y(k) +P(I) + ... P(i))

Col0u(k) !>11(k + l)

..

1 ...

t:.u(k) t:.11(k + 1)

5, t:.i,(k + N - 1

+

y(k) + /'(!) y(k) + .L l'(i) l • l

.. _,:

y(k) +.L l'(i)

'

-,

Observa-se que :1 predição d.1 respost.1 futur.1 do processo possui 11111a p.1rte que depende das ações de controle futuras (.âu(k), ó.u(k + 1)1 ••• ) e outra que é ÍlU1\":ÍO das ações de controle passadas, j.í enviadas p.1ra o sistema de conrrole da plaum industrial. Esre rermo também é conhecido como predição e111 malha aberra, isro é, se o centrolador m.mrivesse todas as vari.tveis manipuladas consr.mres .1 partir do insranre "k", enrâo esta seria a resposta dinâmica do processo no futuro. Portanto, a predição do co111port,1111ento da variável do processo serd função d1 matriz di11.í111ü..,1 (S) (que deu 110111e :1 esse algoritmo>- DMC-Dyna,,úc Mntrix Control) - (CUTIER e RAM1\KER, 1980)) e de, predição em malha aberra (P): �

Y

= S · t:.U + Y(k) + P

As dimensôes das matrizes a1..;1n.1 sâo: A

[ Y]N•'

=

[S]N•N· [!>U]N•'

+ [Y(k)].,., + [P],.'

(6.3)

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

1 173

U1n possível objetivo do controlador predirivo poderia ser o de levar a varuivel controlada do processo para um setpoint (SP) ou valor de referência, assim .1s ações de controle (U) poderiam ser calcul.td.is minimizando o erro (E) entre o sctpoint e J. A predição par.1 J. s.nda d.1 planta (Y), em certo horizonte de prediç:io "N", 9ue pode ser diferente do pen'odo de estabilização do processo, através d1 seguinte função custo "J":

Onde: A

E= SP- Y N,1 pnitica , p.1r:.1 minimizar o esforço computacional, pode-se tentar calcular ao invés de "N" .ipenas "M"' ações de courrole. Nesta hipótese, supõe-se 9ue os incremen-

tos das ações de controle sejam nulos, após estas "M" ações: A

E= [SP].,,, -[Y]N,'

Considerando 9ue n.io existem resrnções, nem 11;1s van.iveis controladas, nem 11:1s manipuladas, então pode-se obter 11111a solução analítica p.1r,1 as ações ótimas de controle urravés d1 derettuinaçâo do ponro de derivada 111�.i:

0 F.'.

i!]

i!/1(/ - i!/1(/ ·

L•>

L

e

Ob

+ n ' i!/1(/

=O

M.1s: i!R

esu

= -S

Logo:

ai ôi'.lJ

= -S' · li

Subsumindo a equrção 6.3 e

,l

+

i,' · S = O

(6.4)

definição do erro na equuçâo 6.4, e resolvendo: (6.5)

"P" é a respostJ. prevista par.1 :.1 vari.ivel controlada sem novas açôes de controle, pode-se interpretar "SP-P" corno sendo o e1To futuro em malha aberta (se nio Co1110

17 4

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

houvesse mais ações de controle). Portanto, as "W ações de controle órimas calculadas pelo conrrol.idor preclirivo sem restrições, pode ser obtida pel.t seguinte equação:

!),.U = JÇr.1t . (SP - P) = 1\:,._,r.

E�W.IL.\

.--\Bt.kL.\

Comparando a lei de controle do algoritmo preditivo seru restrições com uni conrro!J.dor PID (Cfu\1POS e TEIXEIRA, 2006), observa-se que o preditivo só possui urna "açio inregr.tl", isto é, ,1 variação d1 manipulada é propordoml ao erro previsto em malha aberta. Enqumro houver erro predito, o algorinno preditivo manipula ,1 sua s.1íd.1 (õ.U) p.1ra eliminar este erro. Essa é urna vantagem do uso do controlador escriro 11.1 fonna incremental. Entretanto, diferentemente do .tlgorinuo l'ID, o erro considerado no conrroi.idor preditivo n:ío é o atual no instante "k", mas sim urna matriz de erros preditos p1r-. 1 uni horizonte de tempo "N" no futuro. Apesar das equações .mreriores terem sido obtidas em uru sistema monovaridvel, elas t . unbém podem ser estendidas ,10 c . iso mulrivandvel. A seguir ser:io mostr . idos mais detalhes do controlador predirivo do ripo D1\1.C

6.2 DETALHES DO CONTROLADOR PREDITIVO MULTIVARIÁVEL (CPM)

As seguintes erapis podem ser observadas no algorinno de uni controlador preditivo mulrivari . Ivel:

o

■ O controlador lê ;1s variáveis do processo (manipuladas, perturbações e conrroladas) no instante aru. d "k". ■ Através de 111111nodelo implementado no controlador; o algorinno é 1..- .1p1z de realiz . 1r ,1 predição futura do con1port,11nento d1 s . 1íd1 do processo, levando em consideruçâo JS eurradas de courrole atuais e fururus. Esra predição considera certo horizonte de "Nr" intervalos futuros. Este horizonte de Predição (Nr) pode ser diferente do te1npo de esrubilizaçio do processo (N), e pode-se substituir nas eqiuçôes anteriores a vari.ível "lr pelo "Nr"· ■ Esta predição deve ser corrigida, . , cada intervalo de amostr . 1ge1n "k", em função das medições disponíveis dts vari.iveis do processo, qt1e pennirem inferir o erro de prediçio futuro coru base no cometido no passado. ■ En1 cad . 1 iter . tçâo, o conrrolndor culculu umu sequência de uçôes de controle. O r.un . 111\X) desru sequênci . 1 é definido pelo horizonte de controle ("W). Esra sequência calculada minimiza certa função objetivo específica do problema ern questão, por exemplo, os erros das safdas previstas em relação aos seussctpoints aré um horizonte definido como horizonte de predição ("}lr"). ■ Após resolver o problema de orimizaçlo descrito ;1L;111;1, o conrroludor implement. 1 11..1 pltntJ. .1pen,1s . 1 primeir.iação de controle (õ.u(.k)) dentre . , sequência

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

1 175

de ações calculadas, que vão do intervalo de instante atual aré o intervalo correspondente .10 horizonte de controle "JW"' ajustado no controlador;

■ Após a uruação nas manipuladas do processo, o controlador aguarda o próxiintervalo de telllfX) "k ras a1..,111a.

1110

+ l" p.tr J executar novamente todas as açôes descri-

A figura 6.3 tuostr.t :1 abordagem do controlador predirivo, onde o re1npo é diseretizado. No instante "k", .iplica-se, fX)f exemplo, um degrau no setpoint d1 vari.ivel controlada y. E1n função do erro existente, o controlador calcula as "M" ações de controle que mininuzarn o somatório quadr.ítico dos erros preditos até o horizonte de predição "Nr" d1 varuivel controlada. Após calcular esra sequência de ações órimas, .1penas .1 primeira .içio (1,(k)) é aplicada .10 proc..·esso. Esr.1 ação é mantida constante .tré o próximo iust.mre "k + l ". O intervalo de amostragem, ou de execução do CP.l\1. é um parâmetro definido durante o projeto do controlador, e depende das constantes de tempo domiuanres do processo.

Passado

Futuro Setpoint ou valor desejado

�---------------------------------------- --- -------· /\

y(k+ 2J ........ , .. y(k+1),"' ,

.

-----

,

y (k- 2) y(k-1)

""--'--....:.../1 u (k- 2)

Y...(�l..,"'"'

,

j ______ J.

,r-·-·7• u (k + 1)

!

"·---·-·-·-··-·--·---·--··--· u(k+M-1)

u (k) u (k - 1)

Horizonte de predição (Np)

►-----------------------------------♦

.... -·---------+

Honzonte de controle (M) Instante atual (k) FIGURA 6.3 Ação do controlador predit lvo muttlvanável com horizonte de controle· M' e de predição • NP�.

o

176

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA

co

PETRÓLEO

No instaure de a1nostrage1n "k + 1", obrérn-se a leitura da van.ivel controlada y (k + 1) a través d1 insrrumenr.tçlo de c.unpo. 1\ diferença existente entre o valor d1 predição no inst.mre .mrerior e o obtido do sensor d.t planta, pode ser devido, por exemplo, a um erro de modelagem. Também pode ser jusrificadr pela existência de perturbações sobre a van.ivel controlada. Após a correção d1 predição, novas "M" uçôes de controle s.io calculadas visando, por exemplo, minimizar :1 somu dos erros .10 quadrado entre .1 predição e osetpoint.

DEFINIÇÕES DE UM CONTROLADOR PREDITIVO MULTIVARIÁVEL (CPM)

■ Tempo de esmbilizaçlo da pluma (N): É o tempo que :1 phu1t,1 necessita p.1r:1 estabilizar após uma perturbaçio em degrau aplicada J. eurr.ida. Este tempo est.i associado com .1 dinâmica do processo. ,

■ Horizonte de Predição (Np): E o intervalo de tempo em que as van.íveis de s.nda sâo preditas pelo controlador. N,1s equações anteriores deste capítulo se utilizou o ten1po N, entretanto na teori,1 de controladores predirivo se substitui este termo pelo horizonte de predição Nr Na pntrica, este tenno (Np) costuma ser menor do qt1e o rempo de estabilização (N) m.ris o horizonte de controle (M). ■ Horizonte de Controle (M): É o horizonte de cilculo das vari.iveis de entrada do processo (açôes de controle). Nonnalmenre o horizonte de controle é menor que o horizoure de predição (Np)Estes parâmetros são sinronizdveis. Qu.111ro maior o horizonte de predição, maior poderã ser ,1 suavidade no controle. Quanto maior o horizonte de controle, mais ogressiva pode ser ,1 consequência das ações do controlador sobre as variáveis controladas, JX>ÍS existe maior liberdade p.11·.1 atuar nas varidveis manipuladas, enrrerunto, o esforço compur,«..rional requerido ser.t 11111ior. Aurnenrando-se o horizonte de controle, rauibém rende-se a diminuir ,1 amplitude das ações realizadas sobre ,1s vari.iveis manipuladas.

6,3 O ALGORITMO DMC (DYNAMIC MATFIIX CONTROL) Curlcr e Rumaker ( 1980) desenvolveram uni controlador predirivo baseado 1t.1 matriz dinâmica (S d1 equação 6.3). Esta matriz (S), contendo .i dinâmica de uni processo (coeficientes d1 resJX>sta ao degrau unir.írio), é obtida através de testes de identificação na pl.mra.

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

6.3.1 C>ynamic Matrix Contrai (DMC)

1 177

-caso Monovariável

(SISO)

As equações básicas do algoritmo DMC p.ir.1. o caso monovandvel (SISO) ji foram desenvolvidas no irem 6.1 deste capitulo. Neste controlador ,l prediçio d:1 safda do processo (vari.ivel controlada) pode ser vista como resultado das ações de controle passadas e dts .içôes f1..1r1..1r.1s .1 serem aplicadas ,10 processo. A predição é se1npre corrigida pelo erro entre .1 predição feira no instante anterior, e a última leitura do sensor da pl.mra, j.í disponível. Esra correção ser.i constante p1r.1. todo o horizonte de predição. A seguinte equação res tuue a predição em 1u11 horizonte "N/':

j(k

+

1)

j(k

+

2)

s,

o o o s, s o o

'

t>.11(k) t>.u(k + l)

_v(k) + P(l)

+

y(k + N,)

y(k)

+ P(2)

y(k)

+ l'(,V,)

Escrevendo esta equação na forma matricial:

Y

= S · 6U + Y(k)

+P

(ó.ó)

Onde: �

o

Y

valores preditos e corrigidos d:1 vari.tvel controlada "y" do instante "k até o horironre de predição "N,.''

6.U

ações futuras de controle (variável manipulada)

+

l"

Y(k) leitura do sensor d1 planta no instante ,1n1.1.I "k"

1'

efeiro das ações de controle passadas sobre o comportamento futuro da planta (resposta e111 111:1\h:.1 aberta, onde a variável manipulada penn:111a,--.1 consta nre)

S

matriz q11e mostra ,1 dinâmica do processo, pois contêm os coeficientes de resposta ao degrau deste processo. Ch.11n.1d11 port,1nto, de matriz dinhnica do sistema.

O vetor "erro" pode ser obtido .1 partir d.1 diferença entre o vetor com os sctpoints desejados yw no horizonte de prediçio (N,.) p:1r:1 a variável controlada e o vetor de predição Y. Subtraindo, pcrtautc, os dois bdos d1 equação (6.6) do vetor de sctpoint: �

E--S·t:.U+c-P

•

O controlador preditivo DMC nâo calcula "N,." .tçôes de controle, mas ;tpenas "M" ações de controle. Após o horizonte de controle ..M" os valores de incremento n:1 entrada (ilU) serão nulos. Portanto:

178

+ 1) + 2)

ê(k ê(k

C-oNnn.E AVANÇADO e

s o o s. ,' s,. o ..

ê(k

+ N,)

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

o o

t.u(k) t.u(k + 1)

SNp-.u+i

ll.u(k +.1W-l)

..

Ssl' Si,:r

1 ·"

PETRÓLEO

+

e(k) - P(l) e(k) -P(2) e(k)-1'(,V,.)

Definindo e = e1 -P A

E=-S·!J.U+c

(6.7)

onde: A

E vetor de erros entre o valor desejado e os valores previstos

e

vetor de erros sem açôes de controle Futuras (malha aberta)

FUNÇÃO OBJETIVO DO CONTROLADOR PREDITIVO-SISO

Como j.í mostrado no irem 6.1, tuna possível função objetivo p.ir;.1 o controlador seria minimizar o somatório dos erros preditos, cuja solução aualttica p.ir;.1 o problema sem restrições é drda pela equação 6.5. Enrreranro, esta açâo de controle pode ser 111t1Íro agressiva, assim, ptr.t .ueunar .t .rção do controlador sobre ,l varidvel manipulada, pode-se inserir outro re11110 11.1 função objetivo p.1r-.1 pen..ilizar grandes incrementes realizados nesta açiio de controle:

J=

ETE

+

so: Rf>U

(6.8)

Surge então 11111 novo parâmetro de sintonia do algoritmo, denominado de fator de supressão (R), qt1e é 11111,1 matriz M x M. Esta matriz define um peso sobre os 111ovi111e1 nos d1 vari.ivel 111;11 tipulada p.1r.1 cada inst,u 11e do horizonte de cor mole, corno pode ser visto abaixo:

R,

1{

= o

1(,

o o

.. .

o o

SOLUÇÃO ANALÍTICA PARA A NOVA FUNÇÃO OBJETIVO

Substituindo a equação (6.7) na equaçio (6.8) e desenvolvendo a expressão da função objetivo:

J = (-S · J=

llU

+ e)"'. (-S·

f>U' S' St.U - llU' S' e -

f>U +e)+ t.U' Rf>U

,r Sf>U + ,r e + f>U' Rf>U

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

179

1

O p::>1110 ótimo desta funçio e111 relação à variável "6.lf"' será obtido através do ponto de derivada nula:

ôl

esu

,

,

T

=2S St,.U-S e-e S+11U,ll=O t:,U

=

(S' S + R)-1 sr e

(6.9)

A equaçâo (6.9) é a lei de controle deste controlador preditivo sem restrições, aplicada .1 11111 problema monovan.ivel (SISO). Observa-se que a matriz Ré utilizada p1r.1 diminuir .1s variações n..1s m.mipul.idas, tornando o controle m.ns suave. A figura 6.4 represenr.1 uni fluxograma que mostra o processo de iteração do algoritmo do controlador preditivo. Instante k

Leitura da planta Yk

o Cálculo

1

das ações passadas 1

1

>

P1=

Í:

P(n)

li - ,

N

P(n)

=

í:

h;t,u (k + n - 1)

o

e= f'P - Y,- P

k=k+1

l:J.u

-

= (sr s +

=

=

R)-1

=

sr e

= -

' t=Stiu+ rx+P

Cálculo das ações de controle

•

+� IV=

º"'.I"'!'

..

o'!' " "'

o.., " ,,, o.., " ,,, .

,v� ,j ..

o,,,",,, o,,, " ... o,,, " "J

1,v•+; =

IV,

o

o

IV,

o

o

o"Y" '!>' o"Y " '!'

-'!'

.. .

o..,. " "! .

w'

s,,

o .•

o

,j = 1, 2 .... N,.

J.V

•

A matriz quadrada W re111 dimensão n ·Nr JX)r n;1'lr, e é ch.1111,1d1 de tnatriz de pesos ou, em inglês, "cqual conccm (EG' = Í/w°l ". N,, é o horizonte de predição escolhido p.1ra o problema em questão. Substiruindo .1 equação (6.11) 11.1 equação (6.13) e resolvendo-se se encontra .t seguinte lei de conrrole:

Esra soluçio obtida é p.1r.1 uni problema sem restrições rus entradas ou safdas do

processo.

6.3.3 Exemplos de Simulações do Desempenho de um CPM Seja um processo com reSJX)Sfa inversa como o mosrrudo 11,1 figura 6.6. Esra planta é difícil de ser controlada com um controlador PID1 pois o processo responde inicialmente e111 uma direção contrdri.r e .1 ação do PID serd e111 u111 primeiro momento errada. Assim, o ganho proporcional deve ser reduzido para evitar ;1 instabilidade, e o ren1i:o integral deve ser elevado p.1ra esper,1r o efeito do te1npo morto e d,1 resi:osra inversa. Desta forma, o desempenho do PID ser.í comprometido A figura 6. 7 mostra ;1 comparação de desempenho de um controlador preditivo (considerando que não existe erro de modelagem) e de uni PID ajustado heurisricarnerue pira um desempenho r.tzodvel. Observa-se gue o controlador predirivo (CPM), por possuir um modelo do processo, pode tornar l1n1.1 açâo de controle mais agressiva em um primeiro momento par.t levar o processo p.1ra o sctpoi11t desejado de tuna fonua mais eficiente. En1 um primeiro momento, ,1 variável controlada do predirivo até se afasta rnais do sctpoint, 111.1s converge ruais rapiduueure.

184

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

,�--------------------------,

•

�

> 1

�

!i o -1

-2 -'3

o

10

5

15

25

20

Perfodos de amostragem FIGURA 6.6 A-acesso a ser controlado (com resposta inversa).

1,5 PIO

1.

Í/

0,5 .

i

o

� -0,5 -1

.

'

CPM '

o

50

'

Periodos de amoslragem

100

150

100

150

0,2 �

i

0,15

.

i

0,1 .

E

.

1i 0,05 � �

o -O.OS

"\ o

50

Periodos de amo6tragem

FIGUAA6.7 Comparação do desempenho de um CPMe de um PID.

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

1

185

O controlador predirivo d.1 figura 6. 7 foi ajustado pira um horizonte de prediçJo de 18 intervalos (Nr = 18), um horizonte de controle de 1 intervalo (M = 1), e um fator de supressão de movimentos igual .1 1 (R = 1). A figura 6.8 mostra J. comparação desta siutoni.i com outr.r, onde o horizonte de controle foi de 3 intervalos (M = 3) e o fator de supressão de movimentos foi alterado p.1ra 15 (R = 15). Observa-se que o .uunenro do horizonte de controle rende a deixar o controlador mais nervoso. A diminuição do horizonte de predição r.uubém tende J. deixar a resposta do CP.1.\1111.iis agressiva. 1,5 �

s

1

b

e

0,5

-.

o

o

8

>

·•e �

/

-0,5 -1

o

50

100

150

Perioclos de amo�raQeffl

•

�

0,2-r-----------------------------,

i·e 0,15 o, •E

•

� 0,05 ·e ·• �

o ➔---�1' 'J-½A...~--------------1 '

V

-o,os+----'"----�-------�----------1 o

50

100

150

Períodos de amostragem

FIGURA 6.8 Comparação do desempenho de CPM com duas sintonias.

A figura 6.9 mostm 11111 comportamento instável do controlador predirivo (CPM) quuido o horizonte de prediçlo é fixado em J\Tr = 7, que Í:1z com que o controlador p::issu.1 um modelo com ganho esrdrico errado, pois só abrange o período d.1 resposta inversa. A estabilidade dos controladores preditivos é urna drea importante (RAWLL'JGS e MUSKE, 1993) e gerou varias linhas de pesquisas p.1ra buscar .1 robustez destes algoriunos (PEREZ, 2006; RODRIGUES e ODLOAK, 2003; ALMEIDActalii, 2000; MORARI e ZAFIRIOU, 1989). P.1r.1 maiores detalhes sobre J. teoria de controladores predirivos multivarfaveis sugere-se ;1s seguintes referências: G;1ró;1 a a/ii ( 1989); Camacho e Bordons ( 1998); Rawlings (2000); Maciejowski (2002); Bequetre (2003); Rossiter (2003); wang (2009); Zheng (2010).

186

•

u

a

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

35

40

2

o -2

�

o

-4

V

•> •e

-6

�

C-oNnn.E AVANÇADO e

-8 -10 -12

o

5

10

15

20

25

30

45

50

Períodos de amoslragem

•

o

u

a=i-0,05

" e

�

-1

•

> . ..,_, 50 e ' �

-2

o

20

25

30

Períodos de amoslragem

FIGURA 6.9 Instabilidade do CPM em função de um grande erro de modelagem.

A figura 6.10 mostra .1 resposr.1 de \1111:1 vari.ível manipulada de \1111 controlador preditivo p.1r,1 um processo 3x3 onde o pcrâmerro õf, horizonte de controle, foi variado de 5 p:.1n1 o valor 15. Ocorre l\111,l permrboçâo no processo no tempo igual 11 200.

Pode-se 1101.1r .1 resp::>sta ligeiramente nmis agrcssi1·a p.1r;1 o controlador corumaior horizonte de controle, em função do maior gr.n1 de liberdade para .uuar 11.1s manipuladas e continuar atingindo o valor fin..11 ótimo. A figura 6.11 tuosrra a resposta de ourra variável manipulada do mesmo centrolador prcditivo onde o seu respectivo parâmetro R de supressão de movimento desta van.ivel foi alterado de 0,01 p.1ra o valor de O, 1. Observa-se que o controlador tende ;1 manipular menos esta vari ..Ivel manipulada, em fimçio da maior penalização �r.1 estas variações na sua função objetivo. Entretanto, não necessariamente ir.i ocorrer degradaçâo no desempenho do conrrolador p:.ir:1 :1s variáveis controladas, pois o tuesrno pode co111pensar atuando e111 outras manipuladas considerando o .1specro mulrivari.tvel do processo.

cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

1

187

•. ,�---------------------------� -M:5 · • • • M: 15 6,15

"" •

•

n

:a•

6, 1

e

(,,

�

''

*

•

�6,05 ;'l

' ' ' ' ' '

' 5,95+---�---�---�--�---�--�---�----, o roo 150 200 250 300 350 400 Tempo em períodos de amostragem

FIGURA 6.1 O lnfl uência do parâmetro horizonte de controle em uma manipulada.

800�-------------------------� -R•0,01 ····R:01'

780

o

• 780 n

•

lE

140

1

' '' '

� 720

700

�--

. . . ········

. . . . . . . . . . . . ..... . . . - - - .....

--············--

680+--�--�--�-�--�--�-�--�--�---, 150 200 250 300 350 o 50 400 450 500

100

Tempo em períodos de amostragem

FIGURA 6.11 Influência do fator de supressão de movimento em uma manipulada.

188

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

A figura 6.12 ruosrta a resposta de unia variável controlada onde o parâmetro de sintonia cqual conccrn (inverso dos pesos"'': EC = 1/T,v), IOi alterado de 10 p.1r.1 o valor de 1. Pode-se nour que o conrrol.idor rende ,1 minimizar o erro nesta controlada em função desta 110vJ. sintonia. 3

•

,.

. 1l

•

•

1 •

-EC = 10 - Sefpoinl

, - - - EC • 1

�

8 O·

i-s.

-1-

-3+----�---�---�--��--�---�---�----1 o

50

100

150

200

250

300

350

400

Tempo em períodos de amostragem

FIGURA 6.12 Influência do equal concern (peso) no desempenho da malha fechada de uma variável controlada.

6. 4 REFERÊNOAS Al.Jl"1E1DA, E.; RODRIGUES, .i\1.; ODL01\K1 D. R.obuJt pn:dictive contraí ofagnJOlilu dcbum11iurcol1111111, Braz. J. Chem. Eng., SP, vai. 17, n2 -¼-7, dec., 2000. BEQUE-rru, B. VV. Pnxess Contra: 11uxlc/i11g, daig11, atui sil11ulatim1, Ed. l>rcnrice Hall, 2003.

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cocnna 6 •

INTROOUÇÃO AOS Al.OORITUOO CE CoNTFOLE PREOITIVO

1

189

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o

•

,

CAPITULO 7

Algoritmos para Controle Predihvo Multivariável (CPM)

o

o

o

•

CA.pfTLJLO 7

♦

AlGORTt.lOS PA� CoNTAOLE f>REDITIVO M..llTIVAAIÁVB. (CPM)

1 193

Este capítulo ini apresenrur os controladores predirivos do ripo QDMC (Qundratic Dyna111icsMatrixControl) (GARCIA e MORSI-IEDI, 1986) e LDMC (linear Dynemics Matrix Contrai) (MORSI-IEDI ct alii, 1985; CUILER e R.Ai\1AKER1 1980) que são bastante utilizados Il.l pnírica. Também ser.io abordados alguns .1spectos pr.íricos destes algoritmos preditivos, como sua utiliz....11,;_lo em processos integradores, e firulmenre ser.ío mostrados detalhes do controlador preditivo rrudrivaridvel utilizado 11.i maioria das .iplicaçôes industriais discutidas neste livro.

7 .1 CONTROLADOR QDMC ( QUADRATIC DYNAMIC MATRIX CONTROL)

O algoritmo QDMC (GARCIA e MORSHEDI, 1986) utiliza as mesmas equ;.1çôes de predição das vari.íveis controladas ou de safdts do DMC, conforme mostrado no captrulo 6, e

.1

mesma

ÍtUl)"..ÍO

objetivo:

J = f,''' ]E'' - .llé - f, + t:. ir Il. - t:. u Substituindo a equação do erro e manipulando: E

= -SAU + f

Observa-se na função objerivo anterior qt1e o último tenno nio é afetado pelas ações de controle, assim o resultado d1 oriruizaçâo sení o mesmo caso se abandone esre "hias" da equação e, port.tnro, :1 função :1 ser minimizada p.1ss.1 ti ser:

J = t:.ci' (�T � J:!; � + Jl,) su - 2 rT � J:!; �t:.u

-

H

CT

,

Portanro, o algoritmo QDJ\1C minimiza a seguinte função.

J = su: H óf.!. + 2 Cf su

(7.1)

Sujeito 3s restrições: !!mln < !! < _!!,111x, .Õ.!!,,.ú, < .Õ.!t < �nh e..l:'..,.1n < f < . l:'. nh O problenu descrito é um problema de otimização com restriçôes 11;1s entradas, nos incrementes calculados p.ir.1 estas entradas, e também podem existir restrições 11.1s variáveis controladas. Esta l1lti111J. restrição pode tornar a solução d1 programaçio quadr.itica m.tis difícil, aumentando a possibilidade de uma solução invi.lvel.

194

CoNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

PROGRAMAÇÃO QUADRÁTICA

O QDi\1.C pode ser formulado corno t1111 problema onde a fi.111.,_-..10 objetivo representa tuna função quadrática QP (Quadratic Progranuning) e surs restrições sâo representadas por funções lineares de igualdade ot1 desigualdade. Port:111101 o QDMC pode ser represenradc com a seguinte estrutura bísica: , l ,.li. nun,-� _�+

-

(''1�

Corno o problema deve ser expresso neste formato, as restrições do courroi.idor devem ser colocadas na forma ,4! - h :s; O. Por exemplo, em primeiro lugar pode-se tratar as restrições de m.iximo nas variações das emr.rdis. Estas restrições podem ser manipuladas da seguinte forma:

Expressando esta restrição no fonnuo exigido pela programação quadrdrica:

I=m• au- - au-.nh :s; O Desta forma, comparando a restrição geral com a obtida, rem-se que:

...

, =A -

o

o

âu =x

- -

E1n segundo lugar, e de fonna anfloga, pode-se tratar a restrição de mínimo:

Expressando esta restrição

110

Ionuuo exigido pela progr.1111:1)":.ÍO quadnttica:

-!,,. il,u +

Ó!!.,. s

Obtém-se então:

-·

-I =A âu =x

- -

o

CA.pfTLJLO 7

♦

1 195

AlGORTt.lOS PA� CoNTAOLE f>REDITIVO M..llTIVAAIÁVB. (CPM)

RESfRIÇÕES NO VALOR DAS ENTRADAS

A previsão do valor dis entradas pode ser esrim . 1d1 a partir do valor atual e d1 previsão das açôes de controle:

it=

[,.. o ·u(k-1) [,.. [.. ,i(k-1) + l- [,.. .• . . . u(k-1) [,.. l.. ��

11(k) u(k + 1) !!(k + ,'li -1)

... o o ... o

o

t,.u(k) t,.u(k + l)

l-. . o. .. ..

- �-

1

u(k -1)

•. .

... 1

.. . t,.u(k + M -

1)

t,.11

!! - u (k - l) + NA!!

(7.2)

Consider . mdo . 1 restrição de m.iximo:

Substituindo a equação (7.2) nesta restrição, vem:

u (k - 1) + N.A!:!:. :s; !:!:.,nn NA!!.-(!!,"h-u(k-1),; O

Desta fonn . 1, co1np,1r . mdo a restrição geral do problem..1 de otimização com . 1 equação obtida, tem-se que: N. = A, umix - u(k - l) = !!., 6.!:!:, = ,!. De forma an . Iloga p,1r.1 rodas as restrições possíveis do controlador, tem-se:

[,..

Õ.!!,,...

-i. .

Õ.!!.,..,;,.

N = _ ..,..,r

-

ÕU-

s

!L�. - 11(/1 -

1)

-!J..(,,'· - 1 ) - !!,.,i,. s o ;J..,.,-y,-P L + I' -z"..,

-S

PREDIÇÃO DO ALGORITMO DO TIPO QDMC POR MATRIZ DE DESLOCAMENTO

A equação de predição do conrrol..idor DMC, p.1r. 1 o c1i1.1 no c. ipúulo 6:

j(k + l) j(k + 2) •(k + N,)

-

t";.ISO

s, o o S2 s, o . .

o

o

/J.11(k) t,.u(k + 1)

s_,.

s,

tJ.11(k + N,)

..

..

s!-,-1 ...

monovatiável, foi des-

y(k) + P(l)

+

y(k)

+L' '-

,.

'

P(i)

,f- ' !'(i)

y(k) +

o

196

CoNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

co

HA INoúSTRA

PETRÓLEO

Observa-se que, no processo da predição d1 safda do processo (variável conrrolada}, é necess.írio calcular os efeitos das açôes passadas do controlador (P). Isso leva .1 um esforço compuraciorul consider.ivel, devido J existência dos som.uórios. Para simplificar a predição, Morshedi ct a/ii (1985) propusera1n que ,1 predição de .,.k + l" no intervalo "k + l" sení a predição de "k + 2" no intervalo "k».

tr�.dk,1= iy.·,2J1 Generaliz.uido:

1.,v;_,�+1 = 15':+1+11. Além disso, Morshedi ct a/ii (1985) inserir:.un ;1 correção das predições futuras pela açio de controle, q11e foi aplicada neste instante k. Portanto, as predições p.1r,1 o intervalo k + 1 fururo podem ser o.-press..1s como:

li!' ,l,,, =

[i;, ,l, + S,ll.11(/1)

[t' ,l,,, = [t, ,l, + S,1J.u(/i) Generalizando:

o

Escrevendo numa notação m.uricial,

t,' t' ' t,, • � 1 Np

,1

eq11;1�.. _10 de predição fica expres.s;.i como:

r,,,,,_,._, o.,,,_,,, ... o"' ... o,,, x..,. o.., l"!I - o..,..... ..,. o,.,. )( ")' o., o"}Xf9 o,._, )( ")' o":')(.., o,,, Xf9 o,._,)(., o":' " .., • >( ..,.

X�

X";•

X"}

o.., º"'""'" o.., º"'""'" o.., .

º"'"."'" º·?",,. º·?,.,,.

X")' X")' X")'

" I,,, -. .., [..,

"}

j;_,

t-, t' t

+ .-.:,.

M

o.., o,._, + o,._,.. . o.., o,.,.

X

"J

r.., ,. .,. o.., ,.

X

"J

o"'},.�

X

"J

l( "]

l( ..,

li'/

T,., ,. "Y

º"' ..,. . , o.., ,.. º·?,.' º"',.' o..,,.' º·?,. ' li'/

M

... ...

o..,,..., o,._, o..,,..., o,._, ... o..,,..., o "J . . . .. ...

...

..

o..,. " "' o..,. " "'

..

X

"J

X

"J

X "]

I.., X ,.,. I,,, X "!r'

.

•

• (7.3)

s, s, =·

s=�.

+

/J.,;(k)

�,.

s ' ~"' s (7.4)

CA.pfTLJLO 7

M

♦

AlGORTt.lOS PA� CoNTAOLE f>REDITIVO M..llTIVAAIÁVB. (CPM)

1 197

Marriz que rr.mslada o veror ,ifdoi1isranrekpiraoinsranrek + 1. As dimensões desta matriz: [MJ., ., - .-p·Hy"••P""J

S

Matriz que considera o efeito da uçio de controle 110 instaure "k" em todos os instantes seguintes d1 predição. Est,1 ação, deslocada em um instante, é sornada ao vetor de predição, também deslcx....ido

As dimensões desra matriz: [S],, -,p

")-

, ....

6�(k) Vetor de enrr.rdu aplicadas no instante :.11"11.11. Observe que :1pe11:.1s o primeiro conjuuro de entradas, dos M conjuntos calculados, é considerado As dimensões deste vetor: [ 6!!.(k) ],. ,. 1 • Podemos observar

11,1

equação (7.3) que [ J� +N)i + 1 = [

J:. Np-

1)1•

1

= [ J�+Np]1,

pois a última linh..1 é igual } penúltima linh.1. Esta aproxirruçio é v.ilida ,1 partir do momento em que se esper,1 que, ,10 firul do horizonte de predição, ,1s variáveis tenham atingido .1 estabilização. Assim, estas equações s.io válidas em processos estáveis, não se aplicando a processos integradores e insrfveis. A equrção (7.4) deve ser corrigida com relação a erros no modelo ou perturbações ocorridas na ph111t,1. Esta correção é feira a partir d1 diferença entre o valor estimado e o valor lido d1 planta no instaure atual. Con10 se supõe que o instante atual seju "k + l" e o vetor predição p.1r.1 este intervalo ainda se encontra em consrruçâo, tem-se:

{4., =1 •• ,-{[Y� •• J.+s1a�(k)}

o

o

Onde:

_x. +i valor lido d1 pl.mra {[J:. 1)1 + S.1 Ll!!(k)} predição d;1 pbnt.1 O ulgorinno QD�1C supõe que o erre seja o 111esn10 �ra todo horizonte de prediçâo. Portamo:

Subsrimindo a equrçâo anterior

t1J.

equação (7.4), vem: (7.5)

E1n resumo, o controlador QDMC calcula

:1

cuda iusrunte uru conjunto de "ft'I"

açôes de controle, que minimiz.un .1 fi.111)1:0 objetivo "I', sujeito ;1 restrições nas entradas. Apenas :1 primeira .rção é implementada no processo e, no instaure "k + l" seguinte, a sequência de cálculo é repetida. O vetor predição é então deslocado ern 11111 insrutue, através d1 lll..llriz auxiliar M, considerando :1 correção d.1 prediçlo do iurervulo anterior. Desta forma, o horizonte de predição é 1116\·el, o que caracteriza uma classe de controladores (rcccding horizon co11trol) (KWON e HAN, 2005).

198

CoNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

O fluxograma indicado na figur,1 7.1 rnosrra esta sequência de ações do conrrolador QDMC. Leitura da planta yk

Inicio

t' = 'i; e = lsp - Y..P T T T e,=-(�) w ws

-

-

H=S7W7WS+R

m:

- - --

,

J = lllJ.T H ô.lJ. + 2cj lllJ.

, ''

Cálculo das ações de controle

Aplica 6y(k)

o

,.p

l1< ..

,..P 1= yl< +26M(k)

k=k+1

Leitura de planta yk + 1

♦

gk+ 1

,e

= Yk+

lk+ 1

=,M

+S,lly(k)} 11 ,-{[Yf

Xk+26!!(k)} +dk+, {'P

FIGURA 7. 1 Algoritmo para o algoritmo OOMC.

o

CA.pfTLJLO 7

♦

AlGORTt.lOS PA� CoNTAOLE f>REDITIVO M..llTIVAAIÁVB. (CPM)

1 199

7. 2 CONTROLADOR LDMC ( LINEAR DYNAMIC MAT RIX CONT ROL) O controlador LDMC é tuna opção ao algoritmo QDMC, e historicamente ap.1receu no mercado antes mesmo deste control.tdor. Para .1present:1r o LDMC p.1rte-se de 11111a formulaçio do QDMC. Considere .1 minimizaçio d1 função objetivo"]" se111 restrições, então o valor ótimo esrant no ponto de derivada nulo. Sej.i .1 função objetivo definida fMrJ. o QDMC como ,1 indicada n.1 equrçlo .1 seguir:

Desta forruu,

ô/

(7.6)

esu

Se n."ío houver restrições, o ponto ótimo esrar.í nos valores de ó.U que anulam esra derivada. Com restrições, o ponto ótimo, mesmo dentro d1 região vi..ível, pode ficar fora do ponto de derivada nub. Portanto, e9t1.1\,ÍO (7.6) p.1ssa :1 uâo ser mais nula e, pode-se escrever:

Onde Q = [p1 p2 ••• P,.,. .o JT é definido como resíduo. O algorirmo LDMC rerd corno objetivo: M•""

ntín0 =� PIPI ,_ ' ' ' i-1 11u

(7.7)

Onde 11, sâo pesos associados ,1 cada termo de Q. Corno Q. não re111 um significado fisico, os pesos associados 11; normalmeure s.lo definidos co1110 valores unitários. A função objetivo definida ern (7.7) não pode ser resolvida por um algoritmo clfssico de programação linear (LP), urna vez 9t1e ó.!.f.. pode assumir valores uegarivos. Pode-se enrâo fazer 1a11a 11111dt111r-.1 de vari.iveis d1 seguinte fonna: =x-zondex.>Oez �O· P'l' ' 'l P.1r.1 as vandveis auxiliares .\:, e z,, adota-se .1 seguinte definiçio:

P :s;O�x =O�z =-p.

'

'

'

'

P.>O�z =O�x =p

'

'

'

Ponanro, pode-se escrever: 1 P, 1

=x + z.

'

'

'

200

CoNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA

co

PETRÓLEO

Desta forma, a Í\111çJo objetivo, definida em (7. 7), rorna-se: ,U·.u

= L v,(.t', + Z;)

nún 0

i-1

Í1tJ.

Sujeito a

u -rn�,

- O·1

' Observa-se que- neste problema, ;1s restrições e .1 função objetivo são lineares, carucrerizaudo lUll problema ckissico de program.içio linear (LP). Outra observação que pode ser feita é que, se nfo ocorrer nenhuma restrição ativa, os resultados obtidos pelos algoritmos DMC, QDMC e LDMC serão idênticos. Pode-se demonstrar que ;1 lei de controle dos algorinnos ser.i integradora (ver capúulo 6), no caso de nio existirem restrições ativas:

t:.!l. = Extrapolando

o

,1

&�icf, onde KoMc é o ganho do LDMC.

.rção de controle:

1!.U(k) l!.Il.(k 61/(k

+

+ 1)

,w - 1)

"" = .

K,,

K,.

K22

• •

• •

...

KrN

K,.

�(k �(k

+ 1) + 2)

. .. K,.,, K•. � ... K,,.� t(k + ,V,) .

•

A matriz de ganhos rer.í di1nens:i:0M.n� xNrn. Apenas ,1 primeira açâo de controle, ô.L!(k) /aplicada ao processo.

7 .3 HORIZONTE DE CONTROLE NÃO IGUALMENTE ESPAÇADO Para processos com horizonte de estabilização "}ri muito grande, o horizonte de conrrole "M", quando comparado com este rernpo de esrabilizaçâo, rende ao valor unir,írio, pois tudo se p:.1ss.1 como, ,1pes.1r de terem ocorrido várias ações de controle, esta ,\)-;lo fosse única. Se a aç.io de controle fosse executada em tc1np::is maiores, m.us espaçados, reríamos urna açio ruais eficaz do controlador, conforme mostrado na. figura 7.2.

o

CA.pfTLJLO 7

♦

AlGORTt.lOS PA� CoNTAOLE f>REDITIVO M..llTIVAAIÁVB. (CPM)

1 2Q1

Processo lento (N elevado)

Controlador preditivo não igualmente espaçado

r

Controlador preditivo igualmente espaçado

' '' '' '' ''

'' K

K+N

FIGURA 7. 2 Espaçamento das ações de controle.

PJr .., um horizonte de controle igu..11 a 31 as ações poderiam ser não igualmente espaçadas, corno:

EQUAÇÃO DE PREDIÇÃO DA SAIDA PARA ENTRADAS NÃO IGUALMENTE ESPAÇADAS

Supondo, fX)r exemplo, um controlador cem horizonte de controle igual ;t 3, espaçadas JX)r ô.u(k), t::.u(k + n1), t::.u(k + n2), até o instante n 11 teremos apert.1s o efeito da açâo de t::.u(k) e, portanto, o ,u..rréscimo à J. + P;, de t t::.u(k). Após o primeiro intervalo espaçado n 11 :1 segunda :l(,":.ÍO é aplicada ;10 processo e sornada :10 efeito d:1 entrada t::.u(k). Desr.t forma, .1s equações de predição, p.1r.1 este caso, podem ser express.1s marricialmente corno:

202

.e

CoNnn.E AVANÇADO e

J'.1 - l

s,

1,

s,

.e

'

.e .l'.t-,r1-l-l

�e

.l'.1-,.1 ➔)

.e

1,

_, & '' .. �;➔1

N2 I 1

.e

➔

.l'.•-•1 2

&J 1 2

..

_, S�-

•C

.l'.i -

&1 1 1

),,"p

Om,,1zAÇÃO

º� "'"' º� """

o"7 " "" o"7.." ""

s,

0"7" ... 0"7 n

s•

=· .

. &�· - "l �-,.i-l

..

s. . ., =•

�.s, .•

M

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

J, + 1' � ât1(k) âu(k + n,)

ât1(k +

+

J, + /.'., J, + P,

ll1)

J, + 1?,,,

=· .

.

�;_,.l

Uma boa regr;1 p.1r.1 a sintonia do controlador é adorar o horizonte de prediçiio "N/' igu.il ,10 de estubilizaçio "N"' e ,1s ações de controle espaçadas na ordem do dobro com relaçjo .\ .1ç:ío anterior, com exceção da última ação. Assim, se o horizonte de controle "M" for igual a 5, tem-se: n1 =

N

n2 = 20,

lV

10

(ni = 2n1), 11J =

.'v.

S

(n3 = 2112) e ui =

lV

3.

7 .4 CONTROLADOR DMC PARA SISTEMAS INTEGRADORES Un1 sisrerru integrador é caracterizado como tuna Iunçlo de rrunsferênciu com u111 polo localizado em zero no dormuio contínuo, ou um polo no círculo unirfrio, no domínio discreto (I·IEMERLY, 2000). Este sistema, portanto, apresenta u111J função de transferência do tipo. H(s) = REDITIVO M..llTIVAAIÁVB. (CPM)

1 203

MÉTODO DE EXTRAPOLAÇÃO DE SAIDA DO MODELO

A predição das varuíveis controladas no modelo DMC com planta estável era obrida pela equação (7.5) abaixo repetida:

,?;.,1 =M

{i!' + Silit(k)}

+d,»,

(7.8)

Nesta equação a matriz 1\1 é definida como:

0,,.1",,.

o.,.

o.,. = .. = jl,f

o,.,: o,.,.

,e ... ,e ...

,e '!> ,e ....

J.,," "J

ony" ,...

o,,, "..., ony",... o,,, "7 o.,.

o...,""] l "J " ..., ony" ,., . o,,, o...,""] . .. .. .. o,:"'? o.,:" '?' ... o,,,_. o,,, o.,. o.. .,,.'?' X")

,e

,e"]

X

JOY

0"7 X"]

X

ny

I•.

X

ny

/'!'"'

..

;x . . ,

Essa matriz, por .1present;1r ,1s duas últimas linhas iguais, admire ;1 hipótese que

Esta hipótese nâo pode ser empregada em u111 processo iuregrador; P,u-..1 este caso utiliza-se o método de extrapolação de safda do modelo considerando u111.1 resposta linear do processo no instante próximo ;10 de esrabilizaçio, confonne indicado 11.1 figur.1 7.3. Portanto, supõe-se que próximo ,10 período de estabilização o co1nporr.11nenro da safdn de uni processo integrador seni aproximadamente tuna rera e a1 = ar Esses valores incrementais podem ser escritos corno: ó.\= [Í:+Npl1-[í:+Np-l].

Desra forma:

[-2:+Nr]• -[i:+Np-1]• [l't+Np+ A expressão indicada integradores.

11.1

11, =

=

[i!'+Np+

1J,-[2:'+,\'1J•

2 [i!'+,\'p].- [i:+Np-11.

(7.9)

equação (7.9) é geral e atende aos sistemas esr.íveis, e aos

204

CoNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

�+N

Yk • N

1

-+----�---�---�-------+ Tempo k +Np

k + Np + 1

FIGURA 7. 3 Hipótese do comportamento de processos integradores.

A matriz M p.1ss.1 ,1 ser escrita d, forma indicada

o,>< ":' o,,,.,, . .. .. o,·>nro de vista d1 segur.111�-.1, d1 confiabilidade e d1 rentabilidade do processo. Assitn, surgem os ganhos de se implementar orimizadores em tempo real. Nesre caso, se o processo for relativamente linear, estas otimizaçôes simplificadas e de simples implementação (associadas ;10 controle avançado) e1pnir;11n os grandes ganhos económicos. E finalmente, ;1pen.1s ern

processos complexos e nâo lineares são necess,írios otiruizadores rigorosos não lineares (R'l'O). Corno se mostrou nesta inrroduçâo, ;1 área de otimiz...tçlo de processo é bem ampla (BIEGLER e GROSSMM'N, 2004.i; BIEGLER e GROSSMfu'IN, 20046). Entretanto, o foco desre livro serã na c.1111;1d.1 de otimização linear e simplificada, que

roda em re1npo real e é acoplada ao courrolador predirivo. Esres otimízadores culcul.1111 os pontos órituos (targcts) na mesma frequência do controle avançado, confonne .l figura 8.5. Otimização simplificada em tempo real (Programação Linear- LP)

Targets

Distúrbio d

Sistema de controle avançado

FIGURAS.5 Camada de otimização simplificada e o controlador preditivo.

220 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

8.2 CONTROLADOR PREOITIVO MULTIVARIÁVEL (CPM) COM OTIMIZADOR O controle uvunçado, associado com sua cuuada de otimização simplificada, é c.1p1z1 n.1 grande maioria das plantas industriais, de obter o melhor ponto operacional em certo momento e .ijusur dinamicunenre as variáveis manipuladas p.1r:.1 qt1e o processo fique operando no seu ponto ónmo, .ipes:.11" das perturbações sofridas pela planta. A figura 8.6111osrr,1 t1111.1 urquiterura simplificada do conrrobdor predirivo com sua cuuuda de otimização.

r·----------------------------------------------------------------• , 1 CP1,i•C-i,cP1-M111tJJ1o1•v..

''

Conl ... nigt.lal(Wla (80COCY P\.C)

Po1o.lC ntos ótimos obtidos pelas duas abordagens é pequeno. Por exemplo, muitas plantas pedem ser otimizadas levando certas variáveis chaves p.1ra os seus extremos 011 restrições, corno operar certos con1pressores 11.1 menor ou n:.1 maior pressão de sucção possível, oper.1r os fornos na méxirru ten1peran1r:.1 de safda possível, etc. Assim, .1 c.1111.1.d1 de otimizaçio e111 ten1p:> real do controle avançado j:.í é c.tp.lZ de c-.1.pn1r:.1r os principns ganhos económicos do prcx.--esso1 :.10 levá-lo p.1r:.1 :.1s s11.1s restriçôes.

224 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

A função objetivo pode ser express,1 pelo custo operacional, que se deseja minimizar. A equação desta função objetivo considera o custo (S p:>r unidade de vazão de c.rda corrente) das diversas carg.1s d1 planta, assim como o custo drs utilidades (energia elétrica, v.1p:>r, .ígru de refrigeração e g.is combusríveljvmenos os ganhos com cada um dos produtos gerados 11,1 unidade. F

= L $1 X Carga, + L $E X

Utilidades; - L $P

X

Produtos,

Desta forma, o problema de otimização qt1e se desej.1 resolver pode ser posto da seguinte forma: 1nínF(U) com restriçôes P.1r.1 .1 camada de otimização, o que interessa sâo ,IS rel.içôes de corno as s.udas do conrrol.idor (vari.iveis manipuladas .. MVs" do problema em questão - V) afetam os termos desta funçio objetivo, corno serd visto .1 seguir. Na pnirica, pode-se simplificar .i função objetivo artuvés de urna linearização em torno do ponto de operação, aproximando por umu série de 'Iàyior: (X,) x âU1

= F(X,) + âF(âU)

Desprezando-se os outros termos da série de Taylor, ,1 otimizaçâo d1 funçio F é equivalente J orimizaçio de ó.E p.1r-.1 cerro p:>nro operacional. Logo o problema de orimizaçiio q11e se deseja resolver pode ser posro de fonna a ser resolvido JX>r uni algori11110 de programação linear:

111ín AF(t::..U) com resrriçôes

Assim, considerando ,1pen:1s o primeiro termo d:1 série de Taylor, pode-se obter .ts derivadas parciais dos diversos termos d.1 função objetivo com ;1s m.mipuladas, por exemplo, corno .1 �L DE PR'.)Cf&O"-

1 225

A forma mais simples de obrer estas derivadas é utilizar os ganhos esniricos dos modelos identificados durante os testes na pl.111t.1. Corno, nesta cunadr de otimização simplificada, est.unos considerando .1 resolução de um problema linear, esta é t11n.1 IOnn.1 aceitãvel de .rproximaçio do processo. Para isto, seria necess.írio medir rodas .1s vari.íveis económicas envolvidas durante os testes de identificação: vazôes das (.-;_1rg,1s e produtos, e consumos de utilidades (energia elérrica , g.ís combnstfvel, etc.), posteriormente obter e validar os modelos e, t-onsequente1nente, ter os ganhos est.íticos necess..irios p.1r.1 .1 definiçio d1 fiuiçlo objetivo do problema. Bvenrualmeure, na pr.ítica, pode-se não obter bons modelos, ou os ganhos podem ser muito pequenos, levando ;1 valores ótimos errados. Nestes casos, pode-se utilizar outra abordagem, onde se ajusta simuladores rigorosos p.1r,1 o processo em questão, e através da an.ílise de sensibilidade se obrêm ' · · d os ( élCa,ga, ) . Neste caso, é necessuno ' . se d'1spor de um d cSCJ-1 os gun 1 10s esrancos

eo,

modelo fenomenológico rigoroso e validade do processo. Outra opção é tentar urna modelagem simplificada p.1r.1 a planta. A derivada d1 (.";.\l"g.1 com relação ;1 certa varuível manipulada (/lU) pode existir em alguns casos, como quando esta m.uupulada for o própriosctpoint do controlador de vazão de carga. Enrrer.111101 se .1 c.1J"g.1 for urna perturbação p.1r.1 o processo em

questão, ela não sofreni ,1 iufluênciu de nenhuma variável manipulada do controlador e, portanto, este rertuo seni zero Desta forma, .1 função objetivo se simplifica em função dos seus parâmetros de custo (P,) que dependem dos preços e do modelo do processo (ganhos esniricos): liF(liU)

= L

"J/W1 X õ.U1 sujeito as restrições: Yn1in

:s J,, :s Ym.n

226 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

As restrições do problema de orimizaçâo em tempo real garanre111 que os sctpoints ou ttl'lf&ts que scr.io enviados p.1ra a c:11n.1d.1 de controle avançado (u.,,y.,) esr.io dentro d.1 região vi.ível ou desejada de operação. , E importante observar que, 11.1 equação .mrerior, o renno llU1 representa a variação total desejada p1r.1 .1 vari.ivel manipulada "J" quando ela atingir o novo regime pennanenre óri1110 (ul,, = ulATt'AL + 6.U1), isro é, represenr,1 a soma desejada de todas .1s ações de controle a serem calculadas pelo controlador em cerro período de re1npo (horizonte de controle "M"): t:.U1 (t + M)

=J., _}·": llu1(t

+ j)

Onde "M" é o horizonte de conrrole, e os tennos ó.u1 seriam ,1s ações de controle .10 longo do horizonte calculadas pelo controlador preditivo. Conforme dito anrerionuenre, se este valor de vanaçlo rotai (âU1) for sornado a posição atual desr.r wri.ível tem-se o novo objetivo ousetpoi11t q11e o controle avançado deve buscar p1r,1 esta vari.ivel 1n,11Üpt1l,1d1 (u..,). Conhecendo-se os ganhos est.iticos do modelo do processo pode-se calcular as variações rotais nas variáveis controladas devido a estas açôes rus manipuladas. Seja "G" ,1 mamz de ganhos está ricos, então:

!1YK =

e

K,, K1� Ki� X /:ili, sendo: G = K,, K,, K,. K,, K,... K:,�

Assim, âYK represent.1 :1 soma de todos os incrementes previstos pira esra controladr até o fim do horizonte de predição devido às novas ações de controle. Logo, os valores desejados ou sctpoints das varjíveis conrroludas (.Y.) podem ser calculados em função d1 vanaçâo roral destas variáveis controladas, calculadas anreriormenre, da resposta livre ( Y°' - predição em 111:1\h:1 aberta) e do valor .ttual medido:

Portauro, o problema de otimizaçio que se deseja resolver pode ser posto d1 se-

guinte forma: u

"'�'

Su Su.

., ,,, .... Ymh, sy,. symix nuu

1

ilUJ

litJ,u.111·,

P1 X ilU1 sujeito 1s restrições: Y! u�

= Y�n.HT. + Y;+ = uiTrn.J. + 6U1

âY,..

=

G x 6.U1

ar,.

C,.Plruto 8

♦

ÜTIW:AÇÃO EM TEr.R> �L DE PR'.)Cf&O"-

1 227

8.3.1 Problema de Programação Linear (LP -Linear Programmin!IJ Programaçio Li11e.1r (LP) é tnn termo que é utilizado p.1r:1 um umplo conjunto de problemas de otimização, onde .1 função objetivo e .1s restrições são lineares em relação às variáveis de busca (t::.U1). O problema pode ser tanto colocado p.1r:1 maximizar; 911.1nto p.tra minimizar cerra fi.111)":.ÍO objetivo. A progrumnção linear é provavelmente :1 muis antiga e conhecida técnica de oriiuização em rodo o mundo. Ela foi popularizada ,1 partir de 1940 com ti elaboruçio do método de resolução Si111ple.l", e foi utilizada 11.1 Segunda Guerra .1.\1tu1di:.1I p.1r.1 resolver problemas de pesquisa operacional relacionados às operações militares. Desde então, ela tem , sido usada para problemas de gestão, logrsric., planejamento d1 produção, etc. (GUERET et nlii, 2003). Os problemas de programação linear utilizam anulmenre algoritmos de resolução baseados em vatiaçôes do método Si111plcx, ou dos métodos de "pomos interiores" que em muitos casos se mostram 111:üs eficientes. Para mais der.tlhes destes .tlgorinnos sugere-se as seguintes referências: Bregalda et nlii (1988); Luenberger (2005); 1-Iillier e Liberman ( 1988); Gill ,, ah; ( 1991 ). U1n problema padrão de progr.uruçio linear pode ser colocado d1 seguinte forma: nun (cr .\'.) sujeito às restrições: -'

A,= b

Problemas com inequações nas restrições podem ser convertidos p1r.1 1\ forma padr.lo, ruosrrada .mretiormetue, com ,1 inclusão de novas vari.lveis positivas "x" de busca (slnck or surplus r,ariablcs - xsuRPim>· ..ll\:.?: b �Ax-x�ulU'ws

=b

\�1ri,íveis reais uegauvas r,1111bén1 podem ser convertidas em positivas utruvés d1 inclus.lo de duas novus vari.lvcis positivas, cuj.t diferença é .1 amiga v.rridvel.

A resolução deste problema, no ciso do otimizador associado ao controle :.1vanç:.1do, é realizada a cada ciclo de execução e se obrérn o ponto ótimo, que costuma estar localizado nos limires, ou nas resrriçôes ativas do processo naquele momento, confor111e o esque111.1 d.1 figi.1r.1 8.8.

228 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

FIGURAB.8 Fbnto ótimo do problema de otimização (Pl).

8.3.2 Detalhes do Otimizador para Evitar Solução Inviável Ao resolver cerro problema de otimização, se rodas as restrições n.ío puderem ser respeitudas, o ulgorirmo não vai aclur uma solução viável e irá abortar; Enrrerauro, o conrrole avançado necessita de t11n.1 nova soluç. .ío com tuna frequência relativamente .1!t1. Assim, .1 estratégia adorada n.1 pr.ttica é relaxar algum.u resrriçôes, isto é, penuirir que a soluçio encontrada viole certas resrriçôes escolhidas como flexíveis. Ourms restrições podem ser consideradas rfgidas, e o algoritmo não poderã desrespeirf-lus (WOJSZJ,nS ct elii ; 2003). A forma de irnplcmenrar esra estratégia é introduzir tennos de pcrulizaçâo 11;.1 função objetivo p.1r.1 as violações das variáveis controladas, e não mais considerd-las corno restrições rfgidrs. Obvinmenre, se possível, o algoritmo não ir.í violar nenhuma resrriçlo, pois existe uru custo associado .1 esta violação 11;1 funçlo objetivo. Enrrerunro, .ts vari.íveis manipuladas devem honrar sen1pre ;1s suas restrições de mdximo e mfnimo, e são mantidas como rfgidas nos controladores industriais. Assi1111 a função objetivo do problema de otimizaçâo é modificada p.ira:

y,.i..,,1ns

Tu(os.1111

Assim, os termos de violação (6 J/1), que devem ser minimiz...idos, são formas de incorporar resrriçôes não rígidas ;10 problema de orimizaçio. Exemplos destas resrri-

C,.Plruto 8

♦

ÜTIW:AÇÃO EM TEr.R> �L DE PR'.)Cf&O"-

1 229

ções não rígidis sâo os limites de tn.ixirno ou rnúurno das variáveis controladas, e os limites de mínimo ruovimenro de algumas vari.íveis manipuladas. E1n alguns casos, certas rrunipulad.is não influenciam .1s parcelas econômicas, e pode-se definir que n:io se deseja que o controle avançado manipule muiro esta vari.ível. A.ssi111 se penaliza qualquer tentativa do algoritmo variar esta grandeza (ilV1 = c1 X ilU1). A eqiuçio a seguir detalha ourro exemplo deste renno de violação, que penaliza 11:.1 função objetivo viol.içôes de resrriçôes n:io rígidas associadas aos limites de n1.íxi1110 ou 111íni1110 das vari.íveis controladas. Pode-se observar .1 necessidade de ajustar pesos ou parâmetros tanto p.ir,1 as violaçôes de máximo, como p.1r-.1 as violações de 1níni1110:

8.3.3 Detalhes das Restrições do Otimizador Com j.í citado anteriormente, o problema resolvido n,1 carnuda de orimizaçâo do controle avançado pode ser p:>sro d1 seguinte forma simplificada:

Ymin

n1í11 � P1 x ó.U1 sujeito às restrições:




.,.-.:.:.:..:.:�

./�xima M potência

.. . .

... ,.. : ....---Ponto ótimo

,,,

Região

.

�

vlâvel

'°' ; "\.., '

'

1:

,

Min MV1 ··········· .. ··�·········�,

Min MV2

/ ·

Reta com mesmo valor da runção objetivo

.

. . , � Limite de ' Limite de surae ! inundação da torre ....,_ do compressor : . MV 2 2 MãxMV

FIGURAB.9 Fbnto ótimo do problema de otimização (Pl).

Como se deseja uma consistência entre ;1 respost.1 d1 c.1111;1d1 de otimização e o 1110delo dinâmico d;1 c11n.1d1 de conrrole, pode-se impor uma restrição 91ie forçapara cadi

variável controlada, .1 diferença entre o seu valor ótimo (tnt;gct-rrc,) e .1 suu predição em malha aberta (�·}u,) seja igual .10 desvio previsto pelo mccelo utilizando 11pen1s os zanhos esráricos (�) e :1s variaçôes ótimas das vuriéveis manipuladas (AU°r). o

'

J

NIXD

r.rG -

'

Y.M..\Li

'

= Ayor = l '

K/�

X

A½ª'. p.11-;1 i

=

l, ... , l'-1'DEP

j. 1

Onde: NL'JD

nlnnero de varifveis manipuladas (independentes)

NDEP número de controladas (dependentes) e AU1°r

=

�l'G -

U/

Outras restrições podem ser necess.írias dependendo do problema de onmizaçâo

.1 ser resolvido, corno p1r.1 varuiveis r:11np1 (processos integradores).

C,.Plruto 8

♦

ÜTIW:AÇÃO EM TEr.R> �L DE PR'.)Cf&O"-

1 231

8.3.4 Otimização por Meio do Controle Avançado Durante o projeto funcional do controle avançado se formula o problema de otimiz.tçio desejado: Quais os objetivos de desempenho económico p.1r.1 o processo? Quais as meras operacionais? Quais os gr.111s de liberdade, 011 as variáveis manipulad.is do problema de otimização! Exemplos de objetivos são os seguintes: m.iximiz.ir J. c.trga d1 planta, maximizar J. produção de certo produto, maximizar o rendimento, garantir ;1 produção mfnirua de gás combustível, etc. O próximo p.1sso é obter, conhecendo-se o modelo do processo, co1110 .1s variáveis m.mipuladas afetam .1s vazôes dos produtos, insumos (consumo de utilidades e vazâo de carga) e .ts restrições (especificação de produtos, limites de capacidade e limites de seguran1,. . .1) da planta industrial. As figuras 8.10 e 8.11 mostram exemplos de como ;1s numipnladas (sctpoints das remperamras de fundo de duas colunas de destilação) ufet.uu .1 v,17À\o de certo produto d1 unidade (vazão de GLP). Ganho estático do modelo ¼riãvel m.anlpul.ada (MV-01)

O··············.

Aumenlo de 1 oC na lemperatura de fundo

Yazlo do p,odu1o - GLP (m3ih) provoca reduçao de - 6 m3A'I na vazão de GLP

da desetanlzadora (Torre 01)

-22 46016 FIGURA 8.1 O Ganhos associando vazão de produtos com manipulada Ml/-01.

Ganho estatlco do modelo Variável manipulada (MV-02)

de I ec na temperatura de fundo

1,61426

Vazio do produto - GLP (mJ,,.,)

Aumento

da cetcteneeecre (Torre 02) .

\

... provoca aumento de .. 3 m�/h na vazao da GLP

FIGURA 8.11 Ganhos associando vazão de produtos com manipulada Ml/·02.

Assi1111 pode-se construir u111;1 r.ibela com .ts iníluências (ganhos esntticos) de rodas ;1s vari.íveis 111.1.nipuL1d1s e111 todas .1s grandezas, que fazem p.1rte d1 função objetivo do problema de otimização p.ir.1. certa planta industrial. A figura 8.12 mostra um

exemplo.

o

232

1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Ganhos Estáticos GH lnc!JS!nal T.01

C.sComb T-0;2

Cno!ift• MM T-ô4

GLI'

G•Cari>�

Fl.()05 EXP (Mm3M)

R-01D EXP (MmMf)

FI�• EXP (trlMI}

FI 0111 EXP(n'M-)

Fl 024 EXP l"'.mWl

1 511

0.112

o 000

-O,Cl1

0,000

,,.,

0,01'

f'IC.OB_SP

"'°'" PIC20 �

0000 �

. ,..

0,000

,

0,000

O.O&!

"""

PI� B SP

o 000

0000

'f1C.41CM_SP

0000

'f1C.37_CM2_SP

o'""

º"" n-oo

AC-15 SP

0000

i:tÇ.(llil$PE)(P

SP

'f1C. "8-SP

,.,,�

º"'

,

0,104

'

>=

º'"' ,.,

"

0000

0000

0000

"coo

0.17)

-o.•iO

º""

""'

0000

-o,1e

0.335

0000

.

0000

FIGURAS.� 2 Ganhos entre grandezas da função objetivo com as manipuladas (9').

O próximo passo é obter os preços de rodas as correntes envolvidas na funçio objetivo (preços de c-.1rg.1s1 produtos e insumos), qt1e, associadas com os ganhos est.iticos (figura 8.12), permitem con1por o modelo económico do processo e obter 11111;1 nova tabela, mostrada na figura 8.13, com os termos de cusro PJ (coluna porâmerros da figura 8.15) d1 função .1 ser minimizada:

FIC-I» SP EXP ,.,_,. SP

FIC-07_SP PIC..tl_SP PIC-43 9 SP

TIC--41CM_SP

TIC-:57_CM2,___SP FIC,15_SP TIC,41\_SP

lllÍll

L

t:.l/J

Mn

PJ x 6UJ

º"' Fl-0111 E.XP

Gà. C:OmD Foino

-2089,761

76 701

-1" 011

0000 0000

-6011,879

3S �17

-240,972

0000

-1165,7H

0000

G.\I lr.cluMIQI T·OI

G.\I Comb T-02

Gnclu,ll MM T-04

""°' EXP

Fl-010 EJG'>

Fl--014 EXP

S33&;2

➔19418

0000 0000

"''

0000 0000 0000 0000

º"' º"' o

" --11189�1 ff6 474

,

$�1'2.1:M

"""

00G

-•�1S4 3H

0000

0000

-�2.75!

tll-0.XIS

OOOG

""''"

-62"11 �12

,_

Fl-024 EXP

•

'"" 'w

....

_,, __

-2049,6

,

..., º'

2"11018

o 00G

-l81M 3

,

7071.t .... 1118,7

,

FIGURAS.13 Parâmetros de custo do modelo econômico do processo.

Cada elemento da tabela (figura 8.13) mostra o impacto económico d1 variável manipuladr sobre o insumo ou produto associado. A última coluna d1 tabela mostra o impacto económico global de cada vari.ivel manipulada (PJ) p1ra a otimizaçâo do processo em questão. Observu-se que existem varuiveis cujo impacto ILI fimçlo objetivo é muito maior do qt1e aquele de outras 1n;111ipuL1d1s. Os sinais dos parâmetros de custo do modelo económico do processo representJ.111 as direções ótimas p.1r.1 '-":.1d1 van.ivel manipulada. Isto é1 exisrern manipuladas 911e devem ser maximizadas (PJ negativos) enq11.11110 outras devem ser miuirniz.rdas (P1 positivos)- j.í qt1e se desej.i minimiz.u- os custos:

C,.Plruto 8

♦

ÜTIW:AÇÃO EM TEr.R> �L DE PR'.)Cf&O"-

1 233

, 111111

'",

Bsras direções ótimas dependem da unidade em questão, por exemplo, a figura 8.14 mostra os resulr . «ios d1 anílise econômica p.1r.1 9u.uro pi.uu . 1s de process.unenro de g.ís n..rtural muito parecidas. Observa-se 9ue p.ir.1 .1 variãvel manipulada 01 (setpoint de te1nperatur.1 da debutanizadora), os sinais dos parâmetros de cusro p.ua rodas ;.1s unidrdes são negativos, indicando 9ue o órimo é se1npre maximizar esra temperatura p.1r.1 maximizar .1 produção de GLP. TC TC Debutanizadora Desetanizadora UPGN Ili/ UO-RNCE

-5220

2325

UPGN UO-SEAL

--4158

N/D

U-2600/UO-REDUC

-1542

-2701

U-3400/UO-REDUC (UFL)

-12606

--4821

FIGURA 8.14 Parâmetros de custo do modelo econômico para duas manipuladas.

Entrer.11110, p1n1 a ourr.r uumipulada 02 (sctpointde remperurura d1 desemnizador.1)1 uio existe consistência nos sinais dos parâmetros de custo p.1r;.1 rodas .1s unidades. Assim, em 11111;_1 unidade o ótimo é minimizar .1 re1nper.1t11r.1 d1 desenuuzadora de forma .1 ctaniwr o GLP (aumentando o percentual de etano no GLP aré um máximo pennitido tu SlLl especificaçlo) de fonn,1 a aumentar a sua produção. Mas em outras duas unidades, o óti1110 é ruaximizur esra remperumra da deseranizadora de maneira a produzir mais et.mo, que nestas unidades pode ser vendido p.1r;1 ;_\ produção de polímeros ;_1 um valor económico maior do 9ue o do GLP. Os parâmetros de custos das variáveis manipuladas também devern ser reavaliados se111pre que os preços das c:.1rgas, ou das utilidades, ou dos produtos 111ud.1re111 consider.welmenre, de maneira qt1e o otimizador esteja calculando uni ponto ótimo adequado p:1r.1 o processo. Após obrer os pcrâmerros de custo (P,)1 o próximo p.1sso é definir os pesos (ou os parâmetros de sintonia conhecidos como cqual conccr11 - EC) associados aos rennos de violuçlo dts controladas "I" da função objetivo:

M(AU)

= 2 .11r,

P1 x AU1 +

234

1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Para cada resrriçâo associada à unidade de processo em análise, se esrabelece 11111 gr.1u relativo 21 consequência desta violação (figur.1 8.15): risco de par.tda de emergênci.t (trip), risco de viol.ir .1 capacidade de um equipamento (desgaste}, perdi de produção ou na qualidade de um produto. Quanto pior for a consequência de tuna violação, menor dever.í ser o Equal Conccrn (EC) escolhido.

-------

>--------
�L DE PR'.)Cf&O"-

1 235

Portanto, os aspectos essenciais p.1ía q11e a camada de otimizaçio ern rempo real do controle avançado teulu um bom desempenho s..lo: bons modelos, dados econôruicos consistentes, participação .uiva das equipes de operação e engenh.tri.i de maneira J. definir claramente as metas económicas e as restrições, e quesuonameutos sobre os limires operacionais d1 planta, pennitindo, quando possível, quebrar certos paradigmas operacionais q11e impedem a orimizaçâo do processo.

8.3.5 Interligação do RTO com a Camada de Otimização do CAV Confonne comentado anrenonnerue, em alguns processos, devido às s11;1s caracrerfsticus uão lineares, pode ser inreressanre rer tuna c.-;_1n1:1d1 de otimização baseada em modelos rigorosos (R'fO -Rcnl Ii111e Opti111izntion) (Clfl1..ER e l'ERRY, 1986). Nestes casos, como integrar os resultados d1 otinuz. . rçâo, qt1e utiliza outro modelo, com a c.1111.1da de orimizaçio do controle avançado! Uma das rruneirus é usar os IR.V (IdenlRest Tfrluc), ucresceurundc um novo renno qiudrdtico na função objetivo d1 otimização do controle avançado, que deve ser mini1ni1,;.1d1 e penaliza o desvio entre a variável e o seu IR\� Estu ideiu pode ser impiemenrada tanto p.ir.1 as variáveis manipuladas conto p.1ra ;.1s controladas. Como os modelos entre estas camadas de orirnizaçio são diferentes, talvez n.1 pnirica seja interessante só definir IR.V para as controladas.

t:J' (llU) =

2. P1 x

llU1 + llV, + [Pcnalizaçõo] =

.Ili'.


i

•.• " " •

11,e

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li 11 5$

o

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..

T� eri, P9"lododlanll51,ageri,

FIGURA 9.26 Desempenho do controlador com pré-sintoma 02 com ruído.

276

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA

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PETRÓLEO

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r.,...,.,...., ,...1000SSUÍ três alimentaçôes, sendo duas de LGN 1u p.1rte inferior e 11111.1 de g.ís na parte superior. O sisternu de refluxo d1 coluna deset.tnizadora inclui o vaso de refluxo (\'-3640) e as bombas de refluxo. A corrente líguiciJ. que sai do vaso de refluxo é dividida em duas, que s:io enviadas p.1r.1 .1s respectivas seções d1 coluru. O calor necess.írio par.1 :.1 separação é fornecido pelo trocador de calor E-3100 e o refervedor d1 coluna deset.mizadora (E-3620). O produto de tOfX) coluna deseranizadora é um g.ís contendo basicameure metano, er,1110 e urna mfnimu qumridade de prop.1110. Este g.ís fiio sai do topo da coluna deserauizadora e pass.1 no rrocador de calor (caixa fria E-3000/3200) p.ira ser aquecido e enviado p.ira ser comprimido no con1pressor de g.ís de vendi. Depois de comprimido, o g.ís p.1ss.1 por rrocadores de calor (resfriadores .i ar) antes de ir p.ir.i o limite de bateria da unidade. O produro de fundo d:.1 deseranizadora é o LGN com urna quantidade mútima de etano. Este produto é resfriado .1111es de ser enviado p.1r;1 :.1nn:.11..en.1ge1n. Economicamente deseja-se 9ue o g.ís residual vendido renha :.1 menor quantidade de hidrocarbonetos n..1 faixa de C3 e mais pesados. Bxisre r.unbém urna restrição relativa à composição do LGN, 9ue nâc pode possuir um teor de C2 maior do que cerro limite 111:h..;11101 por exemplo, 4,4 % molar, p:.1ra evitar problemas no processamento

deste LGN 11.1 refinaria devido :.1 uma grande presença de hidrocarbonetos leves. A seguir serão descritas as principais atividades de implantação do controle avançado neste unidade: uvaliaçio e rnelhoriu do controle regulurório, comissionamenro do controlador predirivo e avuliuçiio dos beneficies económicos.

10.1.1 Avaliação do Controle Regulatório O conrrole regulatório é a base de 11111a operação esr.ivel e segura de urna planta de processo (CM1POS e rfEIXETRA, 2006). Porém, muitas vezes, este não recebe a devida .irençlo .10 longo do pen'odo de operuçlo d.1 pl.inr.1 e o seu Iunciouamenro co1neça .1 degradar. A implauraçio de uni sistema de controle avançado é 11111:.1 excelente oportunidide de se reavaliar o desempenho das malhas de controle. AJi,ís, esta etap.1 é fuudatuental para q11e o algoritmo de controle preditivo opere :1de911:.1d:.une111e.

288 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Após urna avaliação do controle regul.trório co111 a ferrarnenra "BR-PcrjX", se gerou urna lista de ações corretivas, ..associadas principalmente com as sintonias dos conrrol.idores PID. Nest..1 pl.uua, n:ío se detectou rrulh..1s de controle com problemas de agarr.nnento ou histerese nos .1.n1 ..rdores, corno também rúo foram encontrados casos evidentes de válvulas sub ou superdimensionadas. As figur. is 10.5 e 10.6 mostram os resultados de um nubalho de melhora d1 sinroni . 1 p.1r,1 a 1n ..rlh. 1 de controle do PIC-4002 (pressão de sucção do co1npressor de vendas - K-4100 A/B). A .mílise dos gr.fficos indica 9ue a malha est.rva com urna sintonia agressiva (m.uor variabilidade). A figura 10.5 mostra o desempenho damallu . urres (curva ",1") e . rpós a nov. 1 sutrouia (curva "b"). Foi percebida uma melhora real deste controlador com redução no índice de Harris (KEMPF, 2003), redução no percurso e no número de inversôes da v.ilvula, qu..mdo comparado com J. siru..rção anterior J resinrouia deste controbdor. Esta m.tllu de controle deixou de apresent.1r oscilações com períodos em torno de 170s, passando ;1 apresenr.1r oscilações com penedos mais altos, 1u f.iixa de 400s ,1 700s, que SJo perfodos típicos de distúrbios de prcx·esso. A redução do comport.unenro oscil.irório d1 111.ilh,1 de controle também é evidenciada na comparação dos gr.ííicos d1 função de .nrrccorrel.rção, mostrados 11 ..1 figur.1 10.6. O controle d1 pressão n.1 torre deseranizadora t.unbém foi ressintonizado, pois oper.1v.1 em ruanu..li com vari . rçôes de 111 ..ris de 1,5 kgf/1.1112, que não são desejadas p.ira tuna coluna de desrilaçâo. Depois de rertninada a fase de ajustes das malhas do controle regulatório, a arenção se vai rou p.1 r.1 .1 análise do dia a dia operacional da pl . 1 nra 1 com o objetivo de veri ficar se ..1 esrrunm de controle regubtório atendia Js necessidades da operação. Unia esrrunuu de controle bem projetada deve ser robusta e flexível de forma a evitar aruaçôes fi·equenres e repetitivas dos operadores n.1 planta. A partir de reuniôes eurre os gn1pos de acompanlumento, operação e controle, alguns problemas fOr.1111 levantados: ■ Controle inadequado d1 press.ío d,1 torre deser.mizadora. ■ Atu . 1çiio frequente do operador p.1ra ajustar a v.1z;io do co1npressor alternativo de gãs de vendi (K-4100 A/B) em funçio d1 carga processada pela unidade.

Este problem . 1 associado com :1 esuurégiu de controle desta pb111";1 p foi discutido no irem 2. 3. 2 do capúulo 2. Portanto, a estr.négia de controle regubtório desta unidade de processan1ento de gis foi alterada p..1ra pennitir tuna operação mais automatizad11 e mais aderente aos objetivos desejados. O artigo de Campos ctalii (2007) descreve em tuuis detalhes esres rrubalhos de melhoria e ulteruçlo do courrole reguhuório desru unidade. Logo, foi possível identificar e resolver os principais problemas de iusrrumenraçio e sintonia das rrulh..1s desta planta de g. is.

CAFfruio 10

a)

•

11.'Pl.EMENTAÇôES OE CCNHl:X.E AVANÇADO EM PLANTAS OE

GJ.s

1 289

Dados (4320 pontos) - antes da sintonia 15,6

1

15,4

�

15,2

-.,.,

NATURAL

-PV -SP

�

a.

> a.

15 14,8 14,6 14,4 E

�

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Tlme (h:m:s d/m) b)

1 "'"

-.,., �

a.

o

> a.

�

:-

Dados (4320 pontos) - após a sintonia 15,2 15, 1 15 14,9 14,8 14,7 14,6 14,5 14,4

-PV -SP

[il-

o

-[il

o

8

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g

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1

o o �

l'.l

lf!

-

nme (h:m:s d/m) FIGURA 10.5 Melhora do desempenho do PIC-4002 após a sintonia (curva -b�).

290 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Função de aulocorrelação - antes da sintonia

a)

17'JCII

IQIWI'

2,ffl,11;7

2Mlil07 2W12/IJI'

�.w!

tJ/1�

Q'IOOB

l2t1JOO

Tempo FIGURA 10.10 Melhora do desempenho da planta com o CAV (aumento da produção).

o

-"', ""• o.ao

-- C3• gas industrial

1,00

-- limite máximo operacional

C3• no gás de venda

0,90

�

•o,

�

o e

0,70

.,

c,,:o. , ;c,:;--;; . ,c-:::ope; , ;:; raça:; ;a Finol da melhona

do controle

do controle ulatório

I�-'�ª

0,60

� 0,50

r .u10, devido .l um aumento di.trio d1 produção de LGN de 135 1113/d. Todos os c.ílculos financeiros IOr,11n feitos uriliz.mdo-se corno base ,1s seguintes infonnações ou hipóteses: ■ Base anual (355 dias }X>r ,1110). ■ V.1ziio de c-.1rg,1 processada constante e igual ;1 2 200 000 N1n3/d. ■ Riqueza do g:.is processado (C3.) igual

J.

5,7 o/o molar;

■ Valor de vendi do LGN igual a US$ 45,4/bbl. A seguir ser.i estudada ,t implantação do sistema de controle avançado p.1r,1 outra pl.mra de processamento de g,is natural.

10.2 PLANTA DE PROCESSAMENTO DE GÁS NATURAL (UPGN) A diferença da planta processamento que seni esrudadr neste irem da analisada no irem anterior é que, .rlém de se especificar o g.ís de vendi, neste caso deseja-se também sep.1r.1r e especificar .1s frações pesadas de ludrocarbonero (LGN - Líquido de Gís Narural) contidas neste g.ís. Assim, esta unidade rer.i algumas colunas de destilação .1 ruais coru esta finalidade de especificar o GLP (G,is Liqueteiro de Petróleo) e a gasolina. O gõs natural na entrada desta Ul'GN, oriundo dos c.unpos de produção, é resfriado e secado, pira evitar a fonnaçâo de hidratos, e em seguida direcionado p..1ra o exp'nscr, reduzindo lnsranre a s11,1 ren1per.1n1r,1 11.1 s.tfda da m.iquiru e gerando a força motriz p.1r,, o co111pressor associado, Este efeito de refrigeração rem 11111 grande papel 11.1 cupicidade d1 planm de rec11pen1r os condensados (LGN). Esra corrente é enrâo enviada p..1r-.1 ,1 torre demetanizadora, que sep..ir,1 o g.ís qt1e sai no topo, conhecido corno gJs residual, do LGN. O g.ís residual frio no topo d1 demerauizadora p..1ss,1 p::>r troctdores de calor de placas (caixa fria), que resfria o g.ís natural de carga d1 planta. E1n seguida, o g.ís vai p..1r:1 a sucção do con1pressor do rurboexpansor que esni em série coru o co1npressor de g:ís de venda. Esre g.ís seni finalmente enviado e disrribuído, via gasoduto, p..1r.1 consumo como combustível nas indústrias e residências. Economicamente, deseja-se que o g.ís residual vendido (contendo aproximadamente 91 �ii de metano) renha a menor qumtidrde de hidrocarbonetos na faixa de C3 e mais pesados. Nesta UPGN o condensado (LGN) 110 fundo d:1 demeranizadora é enviado p..1r.1 11111,1 torre deset.uiizadora, que sep..1r.1 no top::i o etano (utilizado nesta planta corno combustível p..1T.1 o forno de óleo ténnico), dos con1}X>11entes mais pesados no fundo, que }X>r sua vez são enviados para outra coluna de destilação: a deburanizadora. Esra torre é responsável p::>r especificar os outros produtos d1 Ul'GN: no tO}X> o GLP (G;Ís Liquefeito de Petróleo - coniposro basicuneruc }X>r et:11101 prop..tno e but:.1110)

CAFfruio 10

•

11.'Pl.EMENTAÇôES OE CCNHl:X.E AVANÇADO EM PLANTAS OE

GJ.s

NATURAL

1 297

e no fundo ,1 gasolina. O GLP é o produro mais valioso nesta planta por unidade de volume. Ele é arm.tzen.rdo rempor.triameure em esferas na unidade e posrerionnenre comercializado corno g.ís doméstico de cozinha. O forno d1 planta tem por objetivo a9uecer o óleo rénnico, que é utilizado pira fornecer calor no fundo das colunas de destilação desta unidade. O co1npressor de refrigeração ti prop.1110 rem corno funçio resfriar o rapo d1 desetauizadoru. A figura 10.12 mostra um esquem.ítico desta pl.mra de processa1nento.

FIGURA 10.12 Esquemático da Unidade de Processamento de Gás Natural (UPGN).

A rorre demeranizudora, precisa condensar rodos os componentes 111:1is pesados do que o C1 presenres 11;1 c:1rg.1, e port;111lo precisa de ren1perarur:1s muito baixas. As dificuldades p.1ra o abaixamento d.1 te1nperatur.1 do g.ís1 e posterior reaproveitamento d.1 energia retirada, fazem dessa p.ll"te urna das mais importantes de todo o processo. O principal elemento respons.ível pela retirada de energia do g.ís é o turboexpansor; que reduz drasticuuenre .1 pressão e .1 re1nper.1tur:1 do g.ís narurul 11.1 s;1íd1 d1 m.iquina. A carga da demeraniz.tdora, confonne mostra .1 figura 10.13, é dividida em três correntes, que são introduzidas na torre ern pratos situados em diferentes alturas d1 coluna. Os condensados dos vasos separadores entram no fundo (prato 20). 1\ corrente de clrg.1 de m.iior vaz.io chega 3 torre, no prato 9, após p.1ss.1r pelo turboexpansor, onde sofre tuna expansão. 1\ vazão desta corrente é conrrohda diretamente pelo FICOOó, que determina a vazão que p.1ssa pelo rurbcexpansor, e que indiretamente fixa a vazão de c.trg.1 de rodr a unidade. Esta é tn11:1 variável a ser manipulada pelo controle

o

298 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

avançado, O conrrole de razão (FFICOOS) define a vazão de líquido em relação a c1rga, que é equivalente .1 um refluxo, a ser enviado p.1r.1 o pr.no 1 d1 demer.uuzadora. Esra também ser.í urna vari.ível m.mipuladr do controle .rvançtdo e rem um impacto rus perdis de C3 no topo d1 coluru.

Gás

Para compressor de vendas

residual

,,-'--,

vaso Carga gás natural

T-01

separador 01

@)··('-,---'

Demetanizadora Vaso

separador 02

1

20 Para torre 02

FIGURA 1 0.13 Esquema de cargas da Torre Oemetanizadora

A figura 10.14 mostra 11111 esque1n.1 si,nplificado das três torres de desrilaçio desta UPGN (Demetanizadora, Desetauizadom e Deburanizadora) com seus respec• tivos produtos. O G.ís Residual produzido no topo da torre I (demeranizadoru) rem sua press.io elevada pelo co111pressor de vendi e então é injetado no gasoduto. J.í, o produto de fundo d1 primeira coluna é introduzido 11.1 torre 2 (desetaruzadora). Nesta coluna o produto de topo é a corrente de gás combustível, contendo aproximadamente 82 % de etano, Esra corrente de g.ís cotnbusrível abastece os fornos desta planta industrial. A te1nperatur,1 de fundo dest.t torre 2 influencia fortemente .1 conceurraçlo de co1nponentes leves na c.-;_1rg-.1 d.1 torre 3 e precisa de urn controle n'gido. O produto de fundo da 1'�02 constitui .1 carga d1 coluru debutanizadora (torre 3). O produto de topo desta última coluna é o GLP, principal produto d1 unidade. A corrente de fundo (Cs+) é combinada c.-0111 outras correntes pesadas e exportada p.1r;1 111na refinaria.

CAFfruio 10

•

11.'Pl.EMENTAÇôES OE CCNHl:X.E AVANÇADO EM PLANTAS OE

t.

Gás residual

"'>-"Carga . ga s natural

...

�

. �e

•

C2+

�

T-01

-J

E-


T-01

A"essão da T-01, compressor B

kPa

PIC-290.018-SP

T-01

Temperatura de fundo da T-01

TIC-290.029B-SP

T-02

Temperatura de fundo da T-02

·e ·e

T-02

Ressão de topo da T-02

kPa

PIC-290.027-SP

T-03

Ressão de topo da T-03

kPa

PIC-290.0298-SP

T-03

Temperatura de fundo da T-03

·e

TIC-290.061-SP

Unldede

Tog FF1C290.005·SP

TIC-290.051·9"

TABELA 10.5 Variáveis controladas do controle avançado Sl•eme

Verihel -DelCl'lçio

Unidade

Tog

carga

Vazão de carga

Mn'/d

Fl-290.001B

T-01

tlferencial de pressão na T-01

�02

Ressão do V-02 acima do SP do override

""

PDl-290.022

kPa

PIC-290.005.05

T-01

A"essão da T-01 abaixo do SP do override

kPa

PIC-290.010.05

carga

Pressão da carga na en1 rada da UPGN Ili

Pl-310.001

T-02

Vazão de 1 opo da T-02

""

Mn'Jd

FI_ TOPO_T02

T-03

Inferência do grau de sub-resfriamenc o do condensador detono P-10

·e

Tl-290.055

T-01

Inferência der. no lopo da T-01

%molar

AIBN-290.001.061

T-01

Ili. temperatura entre topo da T-01 e seu refluxo rooc após o P.02 (caixa Iria)

·e

TDl-290.001

T-02

Inferência de e. no copo da T-02

%molar

AIBN- 290. 002, 061

T-03

Inferência de

%molar

AIBN-290.003.051

1;

no topo da T-03

T-03

Inferência de intemperismo no topo da T-03

·e

Al�-290 006.091

T•03

Interêrcra de PVR no fundo da T-03

kg!/ cm'

Al�-290.006.081

Temp do V-02 (sucção do turboexpansor)

·e

Tl-290.017

T-01

saree do controlador FIC-006

%

FIC-290.006

T-01

&lida do controlador FFlC-005

%

FFlC-290.005

�,,

CAFfruio 10

•

11.'Pl.EMENTAÇôES OE CCNHl:X.E AVANÇADO EM PLANTAS OE

GJ.s

NATURAL

1 303

Para esre ttJb:.11110 foram desenvolvidas inferências pira seis propriedades: ■ Praçâo 11101.lr de propano no topo da Torre l (demeramzadora). ■ Praçâo 11101.lr de prop1no no topo da Ton·e 2 (deset.mizadoru). ■ Praçlo molar de etano no fundo d1 Torre 2 (deset.mizadora). ■ Praçâo 1110!.ir de etano no GLP (topo da Torre 3 - deburanizadora). ■ Inremperismo do GLP (topo da Torre 3 - debut.mizadora). ■ PVR d1 corrente de C5+ (fundo d.1 Torre 3 - debut.uuzadora). Neste projeto, .1s inferências foram baseadas em 111n algoritmo de redes neuronais. O algoritmo de interênci.is via redes neuronais foi incorporado .10 ambiente de controle avançado SSP-Laplace corno aplicativo nativo. Foi feir.r urna avaliação dos parâmetros de tratamento de exceção e compressão do sistema de aquisição e armazeu.uuenro de dados (PI) de fonna ,1 evitar perdi de informaçôes. E111 seguida, forum definidos por meio de pré-testes a magnitude dos degraus .1 serem executados para cada variável manipulada e foi uinda esmbelecidc em 120 nunuros o rempo p1r,1 o estado esr.tcion.írio (representativo d.1 dinâmica dominante deste processo). Com base nestas informaçôes, foi realizado o planejamento do reste e realizado rrein.uueuro preliminar da equipe de operação. Foram realizadas em média 5 baterias de restes de l l horas de duruçio p.1r.1 cada urna das 10 vari.íveis manipuladas. A massa de dados utilizada 1L.1 identificação equivale .1 .tproximadunenre 3 meses de didos de prcx.."esso anuazerudos ;1 cadt minuto. Urilizando-se o scftware Vil' foí obtido então o modelo dinâmico do prcx.."esso (figura 10.17).

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FIGURA 1 0.17 Visualização gráfica do modelo dinâmico do processo desta UPGN.

'

304

1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

A rebela 10.6 mostra as vari.íveis conrroladts escolhidts com os seus respectivos parâmetros de sinroni.i do controlador (equalconccrn de controle e de otimização, zona de transição e criticidade). TABELA 1 0.6 Variáveis controladas com a sintonia do controlador o.-1ç1o

,.,

E,qual c:onc..n -Conuole lllnlmo

lntermed.

" -

" -

AC-290 0011

-

-

Drer..-.clel de pr..-0 n• y.290 001

POl-290.022

-

-

Fl".-0 do V•290.002 o,:lma dO lPdt ,,_.,,,_

PIC-290.005 05

.,

-

VazAoo.c.-g,11

A·290.001B

9111.,. de con1,oi-,o, FAC-290 005

FAC-290.005

Sli.,. de con1,o1-,or AC-290.00I! Jf

par•• ""'•t-

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d,o y.290 001 -1,o do 9'0t

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As figuras 10.18 e 10.19 mostram as interfaces de operação do conrroludor, onde se definem os limites de operação para r componente dos principais equipuneutos d1 UPGN. U111a premissa do problema implementado foi .1 de que rodas as composições (oriundas de cromatógrafos em linha) n.io conteriam erros, enqu,1nto rodas as v. tzôes de 1..-;_1rg�1 e produtos estariam sujeiras a erros e deveriam ser reconcili . tdrs. Erros significativos fOr.1111 derecrados e corrigidos.

CAFfruio 10

•

11.'Pl.EMENTAÇôES OE CCNHl:X.E AVANÇADO EM PLANTAS OE

GJ.s

NATURAL

1 307

Para viabilizar a compitaçâo do desempenho da unidade em diferentes momentos, foi feir . 1 urna avaliação preliminar de quais seri.un os principais fatores externos que poderi.1111 afetar o desempenho global d1 unidade. A an..ílise de diversos meses de dados de processo mostrou que dois efeitos rêm impacto preponderante sobre o desempenho d1 unidade: a vazão de . . -:.1rg,1 e :1 riqueza do g.-ís natural (aqui caracterizada corno o perceunul de C3+)· P.1r.1 con1pe1is.1r estes efeitos nos cílculos de rendimentos e demais índices foi determinadr esratisticamenre a influência destes fatores (:1 figura 10.20 ilustra a iufluênci.i d1 riqueza do g.ís n.1t11r;1[ (curva azul) no rendimento de GLP (curva amarelaj ), e com isto fouuu abridos valores corrigidos p.1r.1 um mesmo padrão de vazão de Cwa111&1lto de gd1 natural, TV Congresso Rio Ai.1to111.tç-:10i IBP, Insríruro Brasileiro de Petróleo, 2007. OV.1POS, 1\1.; VASCONCELLOSi L.; GO.i\l.ES, .i\1.; .i\10REIRA, \( SiJtci11a autonuitico de idci,tiftcaçáo de 11uxlelos di,uí,uicm necasirios ao Co11troleAa111fado-AplicafáO ,m UN-RNCE, l!.! ClCAl' - Congresso de Controle, Insrnunenraçãc e Anromaçâc da Pcrrobr.e, 2008. CAf.1.POS, J\1.; GOf.1.E.S, f.1.; f.·IOREIBA, V.; LTh1A, .i.\1.; SILVA, J. AJl1,a1,ced Control and Optimaation of a Naluml GaJ P/a11t - Beuejiu of t/Je ,ww rcgulntmy cm,trol Jtmtegy, lOrh Inrcrnational Symposhun on Proccss Sysrems Enginecring - PSE, Salvador, Brasil, p. 1620, august, 2009. CAf.1POS, .i'.1.; \TASCONCELLOS, L.; GO.i'.US, .i'.1.; NEID, J.; SOUZA, A. Ga11ho1 Econômicos dcvidoJ à il11pln11tação de 11111 Co11t11J/e A11a11çndo c,11 u11111 Planta de Procasamauo de GdJ Natun,l, 2D CICJ\P - Congresso de Controle, Insrrumeruaçâo e Amomaçâo da Pcrrobras, 2010. CAM.POS, i\1.; GOJ\US, .i\1.; SOUZA, A.; BARROS, A. Opti111Wtio11 ofNat11ml GaJ Plnnl - Gaíns iu Projitability, Stability and E11ergy Effic-ie11cy, 25'h \,\brld Gas Conferencc, Kuala Lrunpur, .i\1.1laysi.l, 2012.

312

1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

KfJ.1JlF, A Àl'aliação de De;e111pe11ho de fl'lnl/JaJ de Cautrdc, Dissertação de Mestrado, Depart.unenro Eng. Química, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, 2003. J\1ARCON, S.; CAf.1JlQS, /o.i.; GOJ\·IES, J\·t.; FURI...AN, L.; BARROS, A.; GOJ\1ES, A.; .KE.i..\iPI; A; NETO, l I,11pl1111t11ção de JÍJte,1111J de controle 11111111f11do e111 unidade; de P,TXCHll· 111e11to de gá1 natural , 14! Bnuil Anromorion, ISA Show Sâo Paulo, 2010. POE, W A.; MOKHAIAB, S. fl'lrxie/ predictfre contraí for liquefteti 11ntu,11lg111 prrxwi11g pln11tt, Hydrccu-bon Processing, junho, 2007.

o

o

,

CAPITULO 11

Implementações de Controle Avançado em Unidades de Refino de Petróleo

o

o

o

•

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1

315

11.1 INTRODUÇAO O petróleo é tuna mistura complexa de moléculas de hidrocarbonetos (CnHm) cujo número de .iromos de carbono varia de 1 aré mais de 100. O objetivo de tuna refinaria é separar estas moléculas p:>r faixas (p. ex. número de carbonos) e especificar os diversos produtos que ser.io enviados p.1r.1 o mercado. A figur.1 11.1 mostra um esquemático dos diversos processos e produtos de urna refinaria.

Carga

1

Unidades de processamento

e:>

Produlos Gâs natural GLP (gás liquefeito de petróleo)

Dnblaçlo

■bnoaMric■ •■vácuo

[

Nafta petroqulmica Gasolina

Cl11CJ,11■me111D

e : Z"ca

1 ,··

Petróleo

Coqu1 ■menlo

,___dlô>

o

Hldl ub ■lllrn■ntoe

Querosene

.. •

Diesel

1

Lubrificantes

óeee combustlveis

1

Asfalto

. ..

..

Coque de petróleo

FIGURA11.1 êsquemátfco dos processos e produtos de uma refinaria.

Os principais processos de separação de 111na refinaria são as unidades de desrilação do petróleo. Elas sep.1r.un o g.ís (faixa do C1 e C2), o GLP (fai,x:.1 do C3 e C.J, .1 rufra leve ou petrcquúnica (faixa do C5 ao C9), ;1 gasolina (faixa do C5 ao Cu), o querosene (faixa do C9 ;10 C16), o diesel (faixa do C12 ;10 C22), os óleos combustíveis (C10+) e o asfalto. Entretanto, existe unia fi1ix...1 de moléculas de hidroc. . rrbonetos pes.tdos (produtos de fundo das desrilaçôes a v.tcuo), que não encontram demanda de produtos no mercado. Assim, são necess.írios outros processos, churudos de conversâo, para pro1novere1n reações quúnicas qt1e rrausformem estes resíduos em outras

o

316

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

moléculas ruais leves (menos .irornos de carbono}, que poss;1111 ser misturadas aos produtos drs refinarias. Exemplos destes processos s.ío as unidades de LT,19ue.unento c.ualúico (FCC) e de coqt1e.u11ento ret.irdrdo. Como ;1s legislações .uubienrais exige1n produtos com um teor 111,ixi.1110 de enxofre e de nitrogênio, são necess.írios 11.1s refinarias outros processos que pro1nov,un .1 retirada destes contaminantes dos vários produtos (principalmente gasolina e diesel), ql1e são as unidades de hidrcrruramenro, Estas unidades t,11116611 s.ío utilizadas p.1rJ melhorar .1s caracterfsticas dos produtos, como .1s associadas .10 querosene de avi;HJ.ÍO (QA\T). A figura 11.2 mostra um exemplo de lllll esque111.1 de refino possível, 111;1s ficucio, onde se observa que muitos produtos s.io frutos da mistura de diversas correntes de safda de várias unidades de processo de urru refiruri.t. A qualidade e principalmente o rendimento dos produtos s.ío Íl111r este nome p:>rque a destilação ocorre e111 níveis de pressão próximos � unnosférica. A primeira parte d1 unidade éo rrnramente ( dessalgaçâo) do óleo e visa eliminar os sais e .1 Jgt1;1 presentes no mesmo, de forma a evitar corrosão, a deposição de sais nos rrccadores de calor e nos fornos (que iriam entupir os equipamentos) e também 11111a vaporizaçio brusca d1 Jgu.1911e poderia danificar os intentos drs colunas de destilação, c.1us:11l00 perdi de eficiência (ver figura 11.4).

318

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

e------------------, '

'

OestHação

atmosférica

''CLP

e '

Bat1n1dr tuna bateria de trocadores de calor com o objetivo de aquecê-lo e minimizar o consumo de gãs ou óleo corubusnvel nos fornos d1 unidade. O processo de desrilaçio é tnn dos maiores consumidores de energia em 11111;1 refinaria, e esm troca de energia enrre os produros 911enres d1 unidade e o petróleo, é fundamenral p.1r.1 .nunenr.u- a eficiência energética d1 planta. Esru barena derrocadores rambéru minimiza o consumo de ,igtt.1 de refrigeração, que é uecessdriu p.11',l resfriar os produtos da planta aré a rernperarura de annazennmenro, Após a bateria, o petróleo é aquecido em tnn forno até a 1e1npera1ur;1 ideal p.1r;1 entrada 11.1 torre de destilação atmosférica. Os hidrocarbonetos leves d1 r urna 001nb.1 de vdcuo, Os gJ.ses n..io condens.íveis s.io encaminhados J.O FCC ou p.1r,1 9ueü11;1 nos fornos de vãcuo. Os condens.iveis de topo s.io: a .ígu.1 e 11111 óleo residual 9ue é transferido p.1r;1 o p.1r911e de armazenamento p.1r.1 posrenor reproces.s;11nen10. Finahnenre, a rorre debur.urizadoru process.i ,1 uaftu leve insrabilizadr com objetivo de produzir GLP e gasolina ou nafta perroquúuica. O controle de temperatura de topo manipula a vazâo de refluxo. O controle de nível do vaso de topo manipula a vazão de GLP p.1r.1 armazenamento. Os principais controles desta torre jJ for.1111 descriros no irem 11.2 aurerior (figura 11.4).

11.2.1.1 Avaliação do Controle Regulatório Esr.1 unidade possui cen..--.1 de 200 malhas de controle do ripo PID, das qu.ti.s 60 foturn cousiderudas importunres p.1r.1 o controle avançado. Foi feira 11111.1 unãlise do conrrole regubtório e alguns problemas de insrrumeuraçio (medições) e de sintonia for;1111 enconrrudos, co1110, por exemplo: ■ Iustrumeuração - Medição de v.1por p.1r,1 a torre pré-flash com problemas e controlador de nível d1 retificadora em 111;111u.d, devido ao subdimensionamenro d1 válvula de controle. ■ Sintonia - Controladores de nível de fundo das rorres (LIC) 9ue manipulam a vaz. .io de úirga p.1ra os fornos estavam atuando de forma agressiva, centroladores de vazâo do forno refervedor d:1 Pré-flash muito oscilatórios, vazão de Refluxo Circul.uire de Fundo (RCF) d1 torre atmosférica muito oscilatória (figura 11.12), vazôes dos ramais do forno atmosférico (FIC) muito lentas, entre outros. ■ Processo- Alta dispersão das temperanuus de safda dos p.1sses dos fornos.

♦

CAPíruto 11

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1

327

Histograma da PV

400 t.téd•EI 11

�-

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' '' '' '' '

Desv. Pad." 1

."

�

300 -

•

.e

� 200 -

8

•

.

•

•

100 -

r

o

11 200

11 300

11 500

11 400

11600

11 700

11 800

PV (m3/d) Função de autocorrelação

1

1.�

o'

'Tempo morto

0,5 2

o

02

�

o

"'-O 5 '

-1

o

10

20

Atrasos

30

40

50

FIGURA 11.12 Vazão do Fefluxo Circulante de Fundo (RCF) da torre atmosférica.

Por.un refeiras ;1s sinroni.is dos sistemas de controle, realizadas as manurençôes em válvulas e medidores d1 unidade. Mas, a principal alteração do controle regulatório foi a impleiuenrução de estturégias de balanceumeuro dos p1sses de rodos os fornos d1 unidade. Urilizou-se um cilculo p.1ra fazer .1 média das re1nper.nur.u de saídas dos p.1sses dos fornos, e colocou-se um control.idor de diferencial de re1nperart1r;1 (TDIC) em cada r.1111.11 ou p.1sse do forno, manipulando a vazâo cL.quele p.1sse, caso uecessdno. Se a ten1peratur.1 do passe estivesse maior que a média, então o controle podia lentamente uumenmr a vazão desre p.1sse par:1 diminuir :1 sun temperuturu. A ideia desm lógica é que, se existe um p.1sse muito ruais quente, é porque, ou ele est.í em um.i região que recebe mais calor (melhor liberaçio de energia nos queimadores associados), ou existe um erro devido .l incerteza de medição, e a vazão deste p1sse esr.i muito menor do que

o

328

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

o valor indicado pelo instnunento. Assi111, este controle é eficiente, pois usa as incertezas das medições de vazão p.1r.1 equilibrar .1s te1np:!r,1tur.1s e evirar o sobreaquecimento d.1 parede de um ou 111.üs tubos. Entretanto, deve-se limitar o gr.1u de liberdade destJ. malha, isto é, ela deve variar as vazôes dos p.1sses dentro de tuna faixa compatfvel com os erros de medição [limitar ;1 safda do 1DIC), de fonna a evitar agrav;ir problemas devidos a l1n1,1 dimiuuiçio muiro ucennuda d1 vazão de lUll p.1sse, que poderia levar :1 um coque,11nento excessivo nos tubos do forno. A implementação deste controle usou uni cílculo d1 te111per;1n1ra média de cada f01110. O sinal de cada te1nper.1 nuu individua l do passe é subtraído deste si11;1I d.1 111édi.1, e ser.í a entrada dos controladores de diferencial de temperatura (IDICs). Os sctpoi11ts dos 1DICs s.ío se111pre iguais a zero. Desta maneira, quando os passes estiverem b.1lanceados, .ts remper.irur.is individuais serão iguais entre si e, cousequenremeute, iguais 1 média, e a varuivel controlada dos 1DIC sení r.1111bé111 igual a zero. Ciso h.1j.1 tuna diferença de re1nper.1n1r.1, ser.i gerado 11111 siml de desvio na safda dos TDICs, que ser.í udiciomdo ou subtraído (bins) uos sctpoi11ts de vazão gerados pelos blocos de razão (l:IKs), de medo a ujusrur a vazão de cada rumal 00111 o objetivo de reequilibrar as re111per:.nur.1s de safda. Quem define o setpoint do controle de vazâo total pelos fornos é nornulmenre t1111 controlador de nível no fundo das colunas de desrilução, exceto no caso do forno refervedor d1 Pré-flash, onde não existe estu cascara, e o próprio opemdcr define avazâo A s.uda desre controlador de vazão total p.1ss;1 pelos blocos de razão, que converte os ranges, e cujas safdas são os setpoints dos controladores de vazão de cada p.1sse dos fornos. Os TDICs alreram estas vazões, como se eles 11111d.1sse111 os setpoints dos blocos de razão. A figura 11.13 mostra ,1 impleruenraçâo ern urn dos fornos, onde se mostra apenas o 11)IC do p.1sse 01, de maneira :1 não sobrecarregar o esque111;1, 11111s 11:.1 realidade cada p.1sse tern o seu pr6prio conrrol.idor TDIC. A figura 11.14 mostra o resultado do controle de balanceamento. Observa-se que us re1nperan1r.1s p..1ssaran1 a rer 11111.1 menor dispersão com o novo controle. Os beneficios dessa 1nalh:1 de controle são obtidos em médio pr:1zo, t1111;1 vez que ela evira que um p.1sse trabalhe co111 altas re111per;1tur.1s e acelere ;1 formação de coque no interior dos tubos, o que ir.l fazer com que este equipamento necessite de manutençâo em urru frequência maior, com respectiva perdi de produção Durante a rnanutençio destes fornos, os mesmos saem de operação, e existe 11111 procedirnenro p.1r.1 "qneimur" de fonua conrrol.ida o coque depositado 110 interior dos tubos co111 v;1por e :.1r. O 1r:.1b.1ll10 de Wild et alii (2011) também trata do balanceamento das te1nper,1tt1r.1s d� p..1sses de 11111 fo1110.

CAPíruto 11

Carga

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

Lógica para passe OI � ..............••..•......••.......•......... TY ......•....•.•

Fracionadora

-

principal

Residuo atmosférico

1

329

[

.••

''

E,.··��.'."o •

•

'

validação das medições e cálculo da média

F�oo

de vácuo

.. . . . . ' .....••

;. to@·······�(;;,) SP :· F\C

PIIH 01

Passe 02 PaSM! 03

0.: ®t-··_·... _

FIGURA 11.13 Implementação do balanceamento das temperai uras dos passes.

o

12/1212010 11:00 h JIIO

o

Após b11 1100timonlo

T\32259 • 11322150 •341 12"C J96.82"C Tl32281

--+--�

1132282

•36149� •JM,OOoC &l"\Zf.!OIO 15 5257 205

15/11/20!0 t5S267

:!O!,

FIGURA 11.14 Resultados do balanceamento das temperaturas dos passes do forno.

330 1

C-oNnn.E AVANÇADO E

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA DO PETRÓLEO

11.2.1.2 Implantação do Controle Avançado Os objetivos de produção de tuna unicL.de de destilaçio em uma refinaria podem variar bast.mre em função dts campanhas. Chama-se urna cunpauha, um período de re1npo onde se b11.SC.l maximizar a produção de cerro derivado, Por exemplo, p.1r.1 esra unidade existem as seguintes c.unponhas: ■ Mdxim.t produç:io de n.1fr.1 petroquímica, respeir.mdo o limite d1 re1nperan1r.1 do Ponro Final de Ebulição (Pf'E - ver figura 11.8 - associado à qumridade de hidrocarbonetos pesados) e de máxima PVR (pressão de v,ljX>r Reid - .1ssociuda à qu.uuidade de hidrocarbonetos leves). ■ Máxima produção de querosene de aviação (QA\'), respeitando o mínimo ponto de fulgor (menor temperatura em qt1e os v.1pores liberados formam um . 1 mistura inflam.ível - associado com a quantidade de ludrocarboneros leves) e m.íxirno ponto de congel.unento (associado à quantidade de ludrocar­ boueros pesados).

■ Mdximu produção de diesel, respeitando os limites rufuimos e nuíximos das ren1perarur.1s da curva de destilaçio (TSO % e TSS %). Assim, dependendo d.1 campanha d1 unidade em cerro uiomenro, o controle .rvançtdo deve maximizar ,1111:1 das correntes descri tis acirn.r. Outros objetivos pennanenres desta unidade de destilação são; ■ Maximizar os gasóleos leve (GOL) e pesado (GOP) em derrimenro do resíduo de v.icuo (R\'). ■ Maximizar os refluxos circulantes visando uumenmr a eficiência térmica da unidade, e minimizando o consumo de g.ís combustível nos fornos.

As varí.íveis controladas escolhidas p.tr.t esra planta esrão 11.1 tabela 11. l. Observa-se que s.io cercr de 35 variáveis controladas, sendo seis inferências associadas com os objetivos de especificaçlo e qualidade de produtos, e rodas .is outras vandveis são restrições p1r.1 manter .i planta em tuna região confortável e segur.1 de operação.

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1 331

TABELA 11.1 Variáveis controladas Varlãvel Controlada Mhima abertura das válvulas dos qual ro passes do !orno refervedor da nré·llash Mé.xtma temperatura de skin-point do forno refervedor da torre de nré-flash Máxima temperatura de topo da radiação do forno refervedor da torre de ré-f/fm Mállimo PFE (ponlo final de ebulição) da nafta cettoculmtca (varlávttl Inferida)

Objetivo R:tstrição de valor máxlmc R:tstrição de valor máxlmc R:tstrição de valor máxlmc R:tstrição de valor mállimo

Máxima/ mini ma vazão do rellullo de topo da torre pré-flash

fllstrlção de taixa mínimo e máximo

Razão de R:tlluxo na Pré-Rfm

Festrição de taixa minimo e máximo

Máxima saída do conuolador (MV) de pressão do vaso de t odaoré-flash

R:tstrição de valor mállimo

Máxima temperatura do vaso de topo da pré-flash

R:tstrlção de valor m;blmo

Máxima/ mini ma dllerença de e emperat ura entre a zona de f/fm da uaooneocre e a salda de vapores do le110 de ACf

Festrição de taixa mínimo e máximo

Mé.xlmo/ mini mo nível de sobrevaporlzado

Festrlção de laixa mínimo e máximo

Temperatura de dessalgação

Festrição de taixa mínimo e máumo

Mln1mo ponto de lulgor do OAV {variável Inferida)

R:tstrição de valor mínimo

Máximo congelamento do OAV (variável inferida)

R:tst rição de valor máximo

Máxima/ mln,ma vazão de reflullo Interno que transborda da panela de rei irada do querosene

Festrlção de talxa mínimo e máximo

Máxl mo/ mínimo T50 %do diesel hnha (variável 1nt erlda)

Restrição de taixa mínimo e máximo

Máximo T85 %do diesel linha ( variável inferida)

R:tstrlção de valor máxtmc

Temperatura de retirada do diesel leve

Festrição de taixa mínimo e máximo

Temperai ura de retirada do diesel pesado

Festrlção de fallla mínimo e mâxlmo

Temperai ura de retirada de querosene

Festrição de taixa mínimo e máximo

Máxima temperatura de armazenamento de Diesel

R:tstrlção de valor mâxlmo

Máxima/ mini ma relação de vazões: Clesel P&sado/ (O.esel Leve+ neser P&sado)

Festrlção de taixa mínimo e mâxlmo

M'llll ma temperatura de skin-point do torno atmoslérlco A

R:tstrlção de valor maxtmc

M1xlma lemperatura de lopo da radiação do torno atmoslérlco A

R:tstrlção de valor máximo

M'lxima tem per atura de skln-point do !orno atmoslérico B

Festrição de valor mâllimo

Máxima temperatura de topo da radiação do !orno at mosl érlco B

Festrlção de valor máximo

Máxima temperatura de topo da torre de vácuo

Festrlção de valor máximo

Málllmal mini ma relação da vazões: OOJ(OO.. + GOP)

Festrlção da reixe mínimo e máximo

Plitixlma temperatura da panela de GOA

Festr!ção de valor máximo

Máxima temperatura do leito de GOA

Festrição de valor m;bimo

Máxima temperatura de skin-poinl do forno de vácuo A

Festrlção de valor máximo

Máxima temperatura de topo da radiação do !orno de vácuo A

Festrlção de valor máximo

Máxima temperatura de skin-point do lorno de vácuo B

R:tstrlção de valor málllmo

Máxima temperatura de topo da radiação do lomo de vácuo B

Festrlção de valor máximo

Mállima PVR da nau a estabilizada ( varlával lnferidd)

R:tstrição de valor máxlmc

Pressão de topo da torre atmoslérlca

Festrlção de taixa mínimo e mãxlmo

Temperatura de topo da tracionaclora

Festrição de tailla minimo e máximo

332

C-oNnn.E AVANÇADO e Om,,1zAÇÃO HA INoúSTRA co PETRÓLEO

A tabela 11.2 mostra as variáveis manipuladas e as perturbaçôes consideradas neste controlador; 'Iodis ,1s manipuladas sJ.osetpoints de controladores PID configurados no reguLirório. Observa-se que o controlador possuí cerca de 36 variáveis coutrol.tdas, 23 manipuladas e durs vari.íveis de perturbação TABELA 11.2 Variáveis manipuladas e perturbações Var"wl

Tipo

Vazão do lorno relervedor da torre pré-flash

Manipulada

Temperatura de salda do torno relervedor da I orre pré-flash

Manipulada

Vazão de vapor de retificação da torre pré-flash

Manipulada

Temperai ura de topo da torre pré- flash

Manipulada

Pressa.o do topo da 1orre pré-flash

Manipulada

Vazão de F\llluxo Circulanc e de Fundo (R)=) da torre ac mosl'érlca

Manipulada

Vazão do FCI (F\lfluxo Orculan1e lnte,mediário) da torre atmoslérica

Manipulada

Vazão de F\lfluxo Orculante de Topo (R:T) da torre atmoslérlca

Manipulada

Vazão de refluxo de topo da torre atmoslérica

Manipulada

Vazão de retirada de querosene

Manipulada

Vazão de retirada de diesel leve

Manipulada

Vazão de retirada de diesel pesado

Manipulada

Temperai ura de salda do forno a1 mosfénco A

Manipulada

Tempera1ura de salda do torno atmoslérlco B

Manipulada

Vazio de refluxo frio de GCl.

Manipulada

Vazão de reli uxo de frio de GOP

Manipulada

Vazão de refluxo quente de GOP

Manipulada

Vazão de 1eltuxo de GOA

Manipulada

Temperatura de salda do forno de vácuo A

Manipulada

Temperatura de saída do !orno de vácuo B

Manipulada

Tempera1ura do prato 5 da torre debutanlzadora

Manipulada

Vazão do FO (tluido quen1e) para rerervedor da debu1 anizadora

Manipulada

Vapor de retificação da torre a1mosférlca

Manipulada

Vazão de carga da torre debutanlzadora

Perlurbação

Vazão de Gl.P para reprocessamento na torre debutanizadora

Perl urbação

A figura 11.15 mostra as van.iveis manipuladas deste controlador. Observa-se que ele arua em rocL a unidade de desrilaçâo simulruneamenre. A vanrage1n do ulgorirmo prcditivo é incorporar rodas .1s imer.tçôes deste processo muhivari.lvel p.1r;.1 calcular .1s açôes de controle ótimas. A desvantagem é ;1 complexidade de implementaçio. Outra abordagem possível seria construir um controlador pir,1 cada torre de destilaçio e incluir mais variáveis perturbações entre estes subsisrernas.

o

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1

333

Dlltluumil:adora

'

' Patróleo

;;;;·····•{? 'e/

···iç;;;

TOfre pre­

ff.oon..:!ore (�sll)

FIGURA 11.15 Variáveis manipuladas do controlador implementado.

11.2. 1.3 Avaliação dos Benefícios do Controle Avançado O desempenho do controle avançado eru unidades de destilação de petróleo esr.i atrelado principalmente à exatidão, precisão e corfiabilidade das suas inferências, pois o ganho económico decorre de se oper,1r mais próximo das restrições de qualidade dos produros nobres. Por exemplo, uma inferência de boa qualidade do 1'85 �'o do diesel linha pennire que se dimimu a folga do seu lirnire de especificação, maximizando a produção de diesel, que é o grande objetivo operacional desta unidade, pela ircorporuçio de GOL (hidrocarbonetos pesados).

Anulrnenre, o diesel linha (misruru das diversas correntes p.1ra con1por o produto) desra unidade é composto pelas correntes de nafta pesada, diesel leve (DL)1 diesel pesado (DP), querosene (Q) e GOL. O beneficio do controle avançado foi analisado considerando ,1penas a operação 11:1 1.s1111p.u1l1a de diesel, isto é1 considerando :1penas o objetivo de muximizur esre produto. A metodologia de uruilise dos benefícios foi co1np.1r:1r o desvio enrre :1 produçio obtida em certo período, com o previsto pela engeuluu-ia (baseado 11.1 qualidade do petróleo e rus caracterfsticas da unidade). Considerou-se um período de te1npo de dois

334

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

meses, durante o qual a unidtde operou com e se111 o controle avançado. Deste período for.un eliminados os períodos onde ocorreram insrabilidrdes e em que .1 unidade operou em outra cunpmha (p. ex. p.1ra produç..10 de QAV). No final sep;1rou-se 11 dias, onde a unidade operou com o controle avançado e outros 11 dias de operac,..âo sem o conrrole avançado. Comparando-se .1 produção potencial ou esperada, com .t eferivameure obtida, enconrrou-se sen1pre ruu valor positivo, significando que .t produç.ío foi se1npre menor que ,1 estimada. Enrret.mto, o desempenho da unidade com controle avançado foi superior, com um desvio de ;1pen.ts +3,46 %, contra urna perdi de 4,64 9-ó par.1 ,t operação sem controle avançado. A diferença de l, 18 9ó representa 11111 .nnnenro ru produçio de Diesel de aproxirnndamente 348 1113/d quando o controlador esr.í ligado. Esse .nuuenro mostra a capacidade do controle avançado de atuar 11.1s retiradas laterais da torre .umosférici de fonua ótima p.1r.1 maximizar .t produção, respeitando as restrições de qutlidide, corno .1 1'85 9-ó do diesel linha. Des1:1 forma, o potencial de ganho do controle avançado nesta unidrde foi estimado em 7 ntilhões de dóllres por auo, considerando tu11.1 diferença média nos preços do diesel p.1r.1 o gasóleo de aproximadamente USS 58/1n3 (CAI>lffO e PASCOAL, 2011). Pode-se citar .1s seguintes referências de an.llises, discussões e exemplos de aplicações de courrole avançado em 011rr:1s uni dades de desti lação: Marchetti ( 1982); Porfírio ec alií (2003); Rotava e Zuuin (2005); Machur et nlii (2008); Rubello et alií (2012).

11.3 CONTROLE AVANÇADO EM UNIDADES DE CRAQUEAMENTO A carga d1 unidade de 1..T.1que,unento catalítico ern leito fluidizado (FCC) s.1o os gasóleos leves e pesados, ql1e são saídas ou retiradas laterais das colunas de destilação ;1 vácuo. N:1 1111id:1de de craqueuuenro estas moléculas sofrem quebra, e111 moléculas menores e de maior valor económico, principahnerue :1 gasolina, 111:1s podendo produzir GLP e até mesmo o diesel. Estas reações de cr,1911e:1n1enro sâo facilirad.is pela presen�";.t de catalisadores, entretanto 11111 dos subprodutos das reações é o coque, que se deposita nas parrfculas do catalisador, gerando sua desanvaçio, ou seja, a perda de suas funções caralúicus. Assim, é necess.trio rcge11er,1r ou limpar o catalisador utruvés d:1 queima controlada do coque depositado em um equipamento chamado de regenerador. A vantagem deste tipo de unidade em relação .10 1..1.1que-.unento térmico sâo as condições menos severas de pressão e re1nperarura, pennirindo 11111;1 rnaior produçio de gasolina de melhor qu.tlidtde, e um.i menor qu.nnídadc de resíduos pesados. A fi gur,1 11.16 mostr ,1 um esquen1,1 simplificado de um.r unidade de cr:1que.11nenro catalftico com leito fluidizado. A 1..";.lrg.1 d1 planta, .tpós ser aquecida em 11111 forno, entra em contato com o catalisador regenerado e quente (cerca de iOO ºC). Assi111, esra carg.1 é vaporizada e arras r.1 o ca ralisador Iluidiz. ado pelo ríscr. O catalisador, a pesar de ser coustinudo de partículas sólidas, quando fluidizado se con1port:l como um fluido e

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1

335

sua vazão pode ser controlada através de válvulas de controle. A quantidade de caralisador regenerado é courrol.tda JX)r um controlador de re1npcrarur.1 d1 zona de reação. Gr.mde parte das reações de LT.ique-.11nenro ocorre no próprio riscr. Ao chegar .10 reator os produtos de reaçio se sep1r.un do catalisador, e s.io encaminhados para a torre de fracionamento principal. O catalisador g.isto, com cociue depositado, é mantido fluidi­ zado com a injeção de vapor, e o nível do n1es1110 no vaso é controlado 111.:.111ipul:111do urna v.ílvula que o tr.HlSJX)rt.1 par.1 o regenerador. Gases de combustão para caldeira recuperadora e depois para a atmosfera

.

j

·············0··

�se'?

o

Catalisador regenerado

N5oprador de ar 1

de gás úmido r­­..'­,­+ ........................

•..

GLP + Nafta

••

Diesel

cataliSador L__,,,is'fgasto:······

-._,,,_,. Regenerador

Compressor

.J

,

0·· · < -

Ar

Reator e separador

e

Gasóleo (diesel) Resíduo

•

Riser

Fracionadora principal

_)

::._,v-

Carga

�,

Forno

FIGURA 11.16 Esquema simplificado da unidade de craqueamento catalítico.

No regenerador, controla-se .1 vazão de ar pira g.1r.111Lir u111.1 boa combustão do coque deposiudo sobre o catalisador. Os g.1ses de combustão sâo separados do catalisador regenerado, através de equipamentos chamados de ciclones, em seguicL. sâo enviados pira caldeiras recuperadoras de vapor, e firulmenre p.1ra a atmosfera. U111.1 variável funduneutal pira a operação desta unidade é manter o diferencial de pressão entre o regenerador e o rearor em u111.1 faix:.1 que g.1ranr.1 a circulação do catalisador de forma segur.1 (evitando transportar oxigênio do regenerador p1r.1 o reator, ou hidrocarbonero do reator p1r:.1 o regenerador) e estável. Este diferencial é controlado em t1111;1 válvula de controle que .uua nos gases de combustão, desde que :1 pressão do reator esrej.i be111 controlada através de atu..tçôes no con1pressor de g.ís {unido. Urna

o

336 1

C-oNnn.E AVANÇADO E

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA DO PETRÓLEO

caracrenstica desta unidade de FCC é que existe ranro esre balanço de pressão, como também um balanço de energia. Isto é, o coque depositado sobre o catalisador no reitor, .10 ser queimado no regenerador; libera certa energia, que é exat.uuente a energi.1 necess.íria pira as reações de cr.1911e11nento no reator; Esta energia entre o regenerador e o reator é transportada pelo catalisador, qt1e circula pela unidade. Assim, a te1nperarura do regenerador depende pnucipalrnenre desta vazão de circulaçlc do carulisador. N.1 torre fracionadora principal se controla um perfil de te1nper,1n1ras, atr.tvés de refluxos circul.mres, de forma .1 retirar os diversos produtos (que podem ser ruisrurados com outras correntes d1 refinaria e co1npor o diesel produto). Os prcduros de topo s:io enviados pira outras colunas de desrilaçio (seçlo conhecida como .irea fria d1 unidade) de fomu ,1 sep.u.ir o g-,is, o propeno, o GLP, e .1 gasolina. A figura 11.17 mostra urna foto de urna unidade de craque.unente catalítico.

o

o

FIGURA 11. 17 Unidade de craqueamento catai ít ico de resíduos atmosféricos (URFCC) da

Refinaria de Capuava (RECAP). Foto: Mka.

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1 337

11.3.1 Controle Avançado de uma Unidade de 0-aqueamento (FCC) A unidade de cr.1quea1nento catalítico onde foi implementado o controle avançado descrito a seguir é t1111 rouco diferente do esquemdtico d1 figura 11.16. Esta unidade processa urna carg:1 rnuiro mais pesada, 011 seja, um resíduo. Desta forma, existe urna fonrução muito maior de ccxiue no reator; e a energi.1 liberada no regenerador com .1 queima do mesmo é muito maior do que .1 consumida pelas reações de cr;1que;11nento. Logo, torna-se necess.ino controlar a te1nperatura do regenerador retirando o calor em excesso, através da geraç.1o de v.1por de alta press.1o nos cat-coolcrs (resfriadores de c.1· talis.rdor). Se .1 remper.uur.i subisse muito, além dos problemas metalúrgicos (m.íxima te1nperJ.tur.1 qt1e os materiais do regenerador suport.un), a conversão de resíduos em produtos da unidade seria prejudicada, pois a circulação ou vazâo de catalisador seria menor P't" mn.t dada remperarura no reator (controlado pelo TIC da figura 11.16). Corn unia rnenor vazão de circulaçio de catalisador, tem-se menor quantidade do mesn10 no reator, o que diminui .1 conversão ou J. produção. P.1r.1 ,1 unidade ern questão, se decidiu dividir o controle avançado e111 rrês: um p.11�1 o conversor (reator e regenerador}, 0111ro p.1r;.1 a [racionadora principal e ;1 Jrea fria d1 unidade, e outro p.1r,1 ,1 [racionadora de propeno. A figur,1 11.18 mostra uni esquemático desta unidade com os três courroladores preditivos propostos.

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Ab,-or.1.-doni

(ern alguruas unidades se infere o imemperismo do GLP - teor de pesados). No caso desra unidade, existe um analisador em linha 9ue infere este teor de courumiuanres e facilita o desenvolvimeruo d1 inferência de Cs+ no GLP Com o objetivo de minimizar :.1s perdas de CJ+ no g.ís combusuvel, deve-se buscar 111;1xi1ni1..;1r .1 vaz.io de rufia de absorção p:.1ra absorvedora prim.iria e secundãri,r, verificando os limites do escoamenro no fundo das 111es1n.1s (observando se ,1s aberturas drs válvulas de controle de vazão de retirada estão em urna região de boa conrrolabilidade - usualtuenre enrre l O e 90 % ). Outra açlo co111 este objetivo seria minimizar a re111per.1tl1r.1 de fundo d;1 rorre rerific.rdor.r, desde que a pressão n.1 rorre debnranizadora esteja eru controle (observando ,, safda do controlador de pressão), pois, ao se reduzir .1 rempenuura, ,\S perdas reduzem, mas o GLP incorpora componentes leves, que ix>deri.un con1pro1neter o controle de pressão 11.1 outra torre que scp1r;1 o GLP d1 11;1fi:;1 craqueada (delxtranizadora). fu tabelas 11.5 e l l.6 mostram as variáveis controladas e manipuladas deste conrrolador predirivo d1 fracionadora principal e d1 ,íre-.1 fria d1 unidade de 1.T"t19ue-.1111enro car.tlúico de resíduo (RFCC).

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1 341

TABELA 11.5 Variáveis controladas Varlável C.ontrolada

Objellvo

PFEda nalla craqueada (interência)

C.orte médio• nalta craqueada

Aber1 ura da varvure de relluxo da Fracionadora

Manter controlabilldade

PVRda nalta craqueada (Inferência)

Corte GlP • nafta craqueada

Abertura da válvula de vazão de residuo

Manter controlabilidade

Teor de Cs. no GlP

Corte GlP • nafta craqueada

Abertura da válvula de hol by-pass da Debutamzadora

Manter controlabllldade

Teor de

C,.. no Topo da Absorvedora 9tcundária (inlerência)

Controlar as perdas

Vazão de Fundo da Absorvedora Primária

Garantir máxima absorção

Abertura da válvula de vazão de fundo da Absorvedora Primária

Garantir escoamento

Abertura da válvula de vazão de lundo da Absorvedora Secundária

Garantir escoamento

Temperatura do retorno do Felervedor para a Torre Fetificadora

t.tnlmlzar as perdas de gás combustível

C,.

no

TABELA 11.6 Variáveis manipuladas Varlável

Tipo

Temperatura de Topo da Fraclonadora

Manipulada

Temperalura de Fundo da Debulamzadora

M:lnipulada

Vazão de refluxo de tope da Debutanizadora

M:lnipu1ada

Pressão de topo da Debutan,zadora

Manipulada

Vazão de na!la para Absorvedora Primária

Manipulada

Vazão de narra para Absorvedora Sl!cundána

M:lnipulada

Vazão para o refervedor de tundo da Fetllicadora

Manipulada

11.3. 1.3 Controle Avançado da Fracionadora de Propeno O objetivo do controle avançado associado com a fracionadora de propeno é maximizar a eficiência de recuperação do 111esn10. Isto é1 deseja-se oper.tr esta coluru de destilação de forma a que praricnuente todo o propeno existente na 1..'. 1rga saia pelo topo, e não pelo fundo co111 o prop.1110. Outro objetivo do courrole é maximizar tivazão de propeno1 incorporando ;10 1nJxi1110 o prop.1110 até o limire d1 especificação, que é de 99,5 9-ó de pureza do propeno (pode conter 5 000 pp1n de propano). Bsra torre de destilação possui 11111 número elevado de pr.1tos (cerca de 100) devido dificuldade de sep.1r:1r o prope110 do prop.1110. As variáveis críticas p.1r:1 o conrrole sâo a pressão, a vazão de v.1por do refervedor e .1 v.tzão de refluxo. As rabel.ts 11.7 e 11.8 mostram as van.iveis controladas e manipuladas deste controlador predirivo da fracionadora de propeno. à

342

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

TABELA11.7 Varráveiscontroladas Variável Controlada

Objetivo

Teor de propano no propano (topo)

Especificação do propano

Teor de propano no propano (tundo)

t..\nim,zar as perdas de propano

N!vel de Fundo da Fraclonadora de R-openo

Eslabllidade e evitar Inundações

Aberlura da válvula do hOf by-pass

Controlabilidade do sistema

TABELA 11.8 Variáveis manipuladas e per! urbações Variâvel

Tipo

Vapor para refervedor de fundo

"'6.nlpulada

Vazão de r eüuxc da Fracionadora de Propeno

M:lnipulada

Vazão de retirada de propano

M:inlpulada

Pressão de tope da Fraclonadora de R-openo

M:inlpulada

Vazão de Carga da Fraclonadora de R-openo

Perturbação

Temperatura da água de reslrlamento do condensador

Perturbação

Temperawra no prato senslvel da !racionadora

Perturbação

Teor de propeno na carga (inlerência)

Perturbação

11.3. 1. 4 Avaliação do Controle Regulatório As 111,1lh,1s de conrrole d1 unidade, incluindo o conversor, a fruciouadora principal, a drea fria e a Iiucionadora de propeno, for:1111 uvaliadrs e foi realizada :1 sinroniu das mesmas. O principal problema de controle regulatório encontrado nesta unidade estava associado ,10 controle de pressão d1 fraciouadom de propeno. Este controle utilizava a estratégia de hot by-pass (CAMPOS e �l'ElXEIRA, 2006) (ver fig111-..1 11.19), 111.1s a operação e :1 engenharia não conseguiam sinronizur :1 111:llh:1. N:1 realidade, n.io existia sensibilidade, isro é, :1 válvula de hot by-pass variava 100 % e a pressão nâo variava. A pressão d1 torre, desr.r 111:u1eir.1, variava ern função d1 te1nper.1l1.1ra d1 .ígua de res-

friumenro do condensador de topo. O problema é que a pressão variava muito, cerca de 1,5 kgfj'c1111, e111 t1111 curto esp1ço de te111po (:10 longo de um diu, e111 funçlo d1 1en1p:!r,11ur.1 ;1111bie111e1 que influenci.rvu .1 1e111per.11ur,1 d.1 :ígu.1 do condensador). E1n urna {.-Olt111.1 de alta purez,1 corno esta fraciouadora, urna variabilidade alta da pressão significa muitas perdas. Isto é, roda vez qt1e J pressão cai rapidnnenre, o prop.1110 tende a subir e contaminar o propeno. Para evitar a perdi de especificação, os operadores rendem .t nutuer t1111.t .rlra 1n.1rge1n de segur.1nça, o que significa um propeno superespeciflc.rdo no topo, com perdi do mesmo no fundo d1 coluna. Portanto, a vazão de propeno produzido tende a cair,

CAPíruto 11

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IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

□ . .. . . '

1

343

PIC

'' '

'

G ás saturado

Tocha Válvula de hot by-pass

,

□, PIC

�

.

------------'

/

Vaso acumulador

-------------------------

Produto sub-resfriado

1--------------

------------Torre

,

de operação. Assim, .1 pressão varia com a te1nperatura d1 ,ígu,1 do condensador. O pessoal de engenharia da refinaria (LONGl-11, POCI-l.1.\1..Ai'-TN e OLIVEIRA, 2011) propôs 111na so!U\":.ÍO de abrir .t válvula de by-pass (desvio) d1 vdlvulu de controle de hot by-pass, de form.t .1 diminuir a perda de c-.1rg.1 11.1 v,ílvul.i e aumentar ;1 vazão pelo desvio. Com isto .1 pressão de equil{brio do vaso passou ;\ sofrer influência da válvula. Se a válvula de hot by-pnss abre, a pressão do vaso sobe, e, corno a pressão d1 torre esr.i consranre, o diferencial de pressão entre a 101Te e o vaso diminui, fazendo com que o nível de condensado no rrocador aumente, diminuindo a drea de rroca, e fazendo com que .i pressão d1 torre tenha urna tendência de subir. A operação e a engenharia d1 refinaria foram abrindo o by-pass cL. válvula lentamente, e variando a

344

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

posição d1 válvula de controle até encontrar urna posição que o controle p.1sso11 a rer sensibilidade. Desta fonru, foi possível sintonizar o controle de pressão d.1 fracionador.i de propeno. Outra .1ç.ío foi subir o setpoint do controle de nível p.1r.1 diminuir J. .írea de condensação no vaso, diminuindo assim J. vazão requerida pela linha do hot by-pass p.1r.1 urna mesma açâo. É importante sintonizar o nível do vaso acumulador com uma sintonia nervosa, de Forma q11e o nível varie no m.íximo 1 �'o p..1r.1 as perrurbaçôes normais. O controlador de pressão deve ter um ganho também alto, 111,1s um te1np:> integral três a qu.nro vezes maior que o do controlador de nível, para minimizar ;1 inreraçio entre estas malhas de controle. A figura 11.20 mostra que após os ajustes acima, o controle de pressão cL. fracionadora de propeno pôde oper.ir emaurom.ítico, rejeitando as perturbaçôes cL. remperunuu d.1 .íg11;1 de alimentaçâo 00 condensador; e diminuindo ,1 variabilidade de 2,5 kgf/an1 p.ir.1 cerca de 0,1 kgf/c1n2• Esta menor v.mabilidtde pennitiu diminuir a folga e ,1111nen-

tar n produção de propcno (LONGI-Il, POO-IMANN e OLIVERA, 2011 ).

,.

14--+--+-+ 13 07.0-r.!011 132507 71r>35

7000 de residência nos tubos do forno é pequeno, o coqueameuto d.11.--.1rg.1 é "retardado" aré que alcance os t.unbores de cogl1e.11nen10 .1 jusante. Assim, o coque ir.i se formar no tambor, com os produtos do cr.1quea1nento ténnico saindo nos efluentes de tOfX> deste reator, que são direcionados e separados 11:.1 rorre combinada. O topo desta coluru vai p;.lía um co1npressor de g:1ses, que controla ,1 pressão d1 torre combinada, e envia os g:1ses p.11-:.1 urna Irea Fria onde existem outras colunas de destilação p;.1ra sep;.irar os diversos produtos (g,is, GLP e gasolina). N.1 torre fraciouadora J carga d1 unidade é combinada co111 os hidrocarboueros pesados oriundos dos VJfX>res condensados dos efluentes do reator (reciclo), p;.1r,1 formar a alunenraçio do forno (chamada de carga co,11binada). Esra razão de reciclo exerce impornuue efeito sobre os rendimentos d1 unidade de coque,11nenro1 e é urna varuivel importante p.1r.1 o sistema de controle.

CAPíruto 11

♦

IIAPLEMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇAOO EM UNIDADES DE REFINO OE PETRâ.EO

1 34 7

Área fria Recuperação GLP + Nafta leve

Torre combinada


r de alta pressão 111.1-

nipnlando o controle de combusnvel de rodas as caldeiras (ver CA.t\1POS e 1"'EIXEIRA1 2006) sirm ilraueamenre. Nesre exemplo se mostrou apcn..1s três caldeiras em paralelo, mas o controle pode ser estendido p.1r.1 um n{unero qualquer de geradores de v-.1por. A safda de cadr HIC ( estação auto/m.uuul) é limitada p.1r.1 respeitar .1s vazôes m.íximas e mínimas de cadr equip.unento. A sintonia do PIC (ganho k1) também deve ser alterada em função do número de caldeiras em operação e das suas respectivas capacidades percennuis.

Onde: K

ganho do processo com todas ,1s caldeiras operando

h;

valor O ou l I dependendo se ,1 caldeira "i" esr.i desligada ou ligada

Capacidade,

valor entre O e l I representando a capacidide relativa de geração de vapor da caldeira "i". A sorna das capacidades de rodas as caldeiras deve ser igual ,1 l

A cnnad.r de orimizaçio ,1j11sr.1 os bias individuais das caldeiras lentamente p.1r.1

maximizar a eficiência energética d1 planta, distribuindo de forma diferente, a produção de v,1p:>r enrre os equipnnentos, ern função d1 produção desejada.

Header de vapor de alta pressão

� PIC

;-··········································t············································:

'

' HIC-1

a;as

· ·····{21 -'

Controle de combustível da caldeira 1

.

B�as

'

�

HIC-2

B:s �

' HIC-J

'

'

Controle de combustível da caldeira 2

Controle de combustivel da caldeira 3

FIGURA 12.14 Controle de distribuição de carga entre caldeiras.

0.FfTIA.0

12

♦

IIAPt.EMENTAÇÔES DE CoNTROLE AVANÇADO EM ÜNl�DES. •.

1

377

12.3.3 Sistema de Mistura em Linha (Blendin!IJ Este é um dos sistemas 111.üs antigos de controle avançado implementados ern refinarias de petróleo. E' também um dos controles 9ue ;1presenta1n os maiores ganhos financeiros (KELLY e MANN1 2003). O objetivo deste controle é fazer 11111.1 mistura ótima de diversas correnres (com diferentes caracrensticas), de forma .1 produzir o produto (diesel, gasolina, óleo lubrificante, quúnicos, etc.) 11.1. qualidade desejada. Entretanto, n:ío se deseja vender um produto superespecificado (que significa um grande gil1c anvry), 911e represent ari.r custos adicionais. Assitn, esre controle avançado 111;1nrén1 .1 qualidade do produto misrur.ido no seu limite d1 especificação, isto é, sem superespecificar o mesmo, e valorizando as correntes menos nobres 911e seri.un vendidas J. preços menores. Esre sistema necessita de 11111 analisador em linha, iníonnando em tempo real ;1 qualidade do produro final, e utiliza uni controlador predinvo p:1r;1 definir .1 receita, isto é, a mistura ótima, considerando as perturbações (disponibilidade e qualidade das correntes, v.u-iaçôes nas produções d,is unidades, rerupo firul d1 receita, erc.) e .1s restrições (vazôes e razôes m.íxi mas e nunim.is de cada corrente, erc.). P;1r,1 isto, existe uni modelo de corno ,1 vazão de cada corrente dos r,111qt1es de con1ix,11enre influencia a qualidade do produto. O ganho deste modelo pode ser ulrerado em função de um otirnizador; que possui regr.1s de mistura njo lineares, e que recebe infonruçôes do laboratório d1 refinaria sobre ;1 qualidade dos t;1nques dos co1nponenres e do produto (SINGl·I ct alii, 2000; KATATA et a/ii, 2007). As variáveis manipuladas do controle s:ío ,1s razões entre .,s vazôes dos diversos con1ponentes e111 relação à vazão retal de mis­ nu-a. A figura 12.15 mostra 11111 esquenuirico do sistema e :1 fi gtir:1 12.16 1011 exemplo de tuna rela de operaçlo. Os ganhos econômicos de 111n sistema de controle avançado p.1ra ,1 mistura ern linlu d1 gasoliru represent.1111 uni potencial de aumento d1 rentabilidade d1 pbnt,1 eru cerca de USS 0,172 por bani! (significa 6 milhôes de dólares por ano para 11111a refinaria 9ue processa l 00 000 barris por dia) (1-IESS ct alii, 2001 ).

378

1

C-oNnn.E AVANÇADO E

Se(J)Oilif

HA INoúSTRA DO PETRÓLEO

'

,

Tanqoo 01

Om,,1zAÇÃO

'

doCPM �

�azflil:>F1!FT

F, ;

Cuilldada doo lanqUOli 01, 02, ... , N OUa!idadoe do Ianque proclu1D (dados d■ laborali111D) Regras de mistura Si.-.toma de oonlrDlo 11van,çor de alra press:ío, e em seguida ern torres resfriadoras (qucnching) com óleo e com .ígru. Os g,1ses s.lo então comprimidos em v.írios est.ígios .ué atingir o nível de pressão requerido p.1r.1 a separação dos seus diversos con1JX>nentes, 11J. chamada .irea friJ da unidade. Esta Jrea é constituída de urna série de colunas de destilação. O condensado obtido dnraure .1 cornpressâo é enviado para uma 101Te de separuçio. Os g.1ses pressurizados na descarga do con1pressor s..ío resfriados 11.1 c.1iXJ. fria, que reaproveita o frio de outras correntes do processo, e utiliza principalmente o frio gerado JX>r um ciclo de refrigeração com etileno. Após resfriados, aré cen.."..1 de -100 ºC, os gases alimentam tuna 101Te demeranizador.r, que sep.1r:1 o 1net,1110 e outros componentes leves, corno o hidrogênio, no fOJX>, dos compouenres pesados que saem no fundo d1 coluna. O metano do topo será utilizado p.1r J g.ís combustível nos fornos de pirólise d1 unidade. A corrente de fundo é a carg.1 d1 segunda coluna de desrilação, conhecida corno deeranizadora. Esr.r coluna sei:x1r;1 no ropo o etileno, er.1110 e outros contaruinanres leves, como o ucerileno, de produtos muis pesados que s.rem no fundo. A corrente rica em etileno do ropo d1 deeranizadora p;.1s5;_1 por um reator pira elimimr o acetileno, que é 11111 cour.uuiruure, que impede .1 espeoficaçâo e ;1 venda do etileno corno produto perroquúnico. En1 seguida, os gases alimentam a fracionadoru de etileno, que é un111 torre (com cerca de 100 metros de altura) c1p.1z de sep.1n1r o etileno no tOJX) e o et.1110 no funda O etileno produzido ser.í enviado p.1ra os consumidores, e o et,1110 normalmente é recirculado e alimenta um forno de pirólise, adaptado p.1r.1 esre ripo de carga. A corrente de fundo d1 deeranizadora é a carga de outra coluna, ch,1111.1d1 de depropanizadoru. Esta coluru sep.1r:1 no topo principalmente o prop.1110 e o propileno, e no fundo saem os produtos rn.tis pesados. E1n seguida, os produtos do topo desta depropanizadora alimentam .1 fracionudoru de propileno (também muito grande, cerca de 100 metros de altura) cap;.1z de sefXlr,1r o propileno no ropo e o profXlllO no fundo. O propileno produzido será enviado p.1ra os consumidores, e o prop.1110 também pode ser recirculado p.1ra os fornos de pir6lise. O fundo d1 depropanizadoru alimenta .1 debutanizadora que sep.1ra no topo os butanos (C,.), d1 gasolina que sai no f1111do d1 coluna.

CONTROLE AVANÇADO DE UMA UNIDADE DE PETROQUÍMICOS BÁSICOS

A implementaçio de recnologi.ts de Controle Avançado e Otimização é um grande atrativo em plantas de Olefinas, devido .10s grandes volumes de produção envolvidos. Pequenas modificaçôes que impliquem 11.1 melhoria do desempenho e produtividade, m.tximizaçlo d1 utilização d1 capacidade instalada, com garantia d1 qualidade do produto e continuidade operacion. 1l1 trazem resultados bastante significativos.

CÀPr'TtA.O 13

•

IMPLEMENTAÇÕES

oe ComFl:ll.E AvAHÇAOO EM UNIDADES PETA:>OOhdlC.AS...

1 387

Como ,1 unidade de perroquúnicos básicos, analisada neste livro, era muito grande, decidiu-se sep.1r,1r os controles avançados por .íre.ts d1 planta. Assim, foi el.tborudo um controle .w.mçado par.1 cada forno de pirólise, um controle ,1v.111'i-;_1do englobando o co1npressor de g,ís de carga, o co1npressor de refrigeraçio de etileno e J. torre demeranizadora. Outro controbdor engloba ;1 torre deeraruzadora, o con1pressor de refriger.tçio de propileno e a frucionadoru de etileno. E finalmeure 11111 controle avançado p.1r.1 .1s ton·es depropaniz.idor.t, fr.tciorudora de propileno e deburanizadora. A seguir serão detalhados alguns destes controladores desta unidade.

13.1.1 Controle Avançado dos Fornos de Pirólise A implantação de conrrol.tdores preditivos multivariéveis em fornos de pirólise pennire obrer ganhos em função d1 esr.tbilizaçâo d:1 operação destes fornos, com reflexos ern aumento de rendimento, de ren11X> de cunp.mln e de vida útil das

serpe11ru1,1s. Os principais objetivos econômicos deste controle avançado são: ■ Estubilizaçiio 00 processo, com a menor dispersão JX>SSÍvel entre ,1s re1nperaru1-.1s de s.udt dos p;.1sses (CO'lS - Coil Output Tc111pcraturc). ■ Maximização de OOhdlC.AS...

1 389

tuna razão entre a vazão de g:ís combusrfvel desejado e .i vazão de ar necess.itia r�1ra a queima. O objetivo deste controle é m.uuer se1nprc tnn excesso de ar de forma .1 evitar 11111.1 queima incompleta e o risco de formação de 11111.1 armosfer.i explosiva. Quando o sistema desejavaaumentar J. vaz.io de g.ís combustível, p:>rque .1 ten1per.1.tura do fonia estava baixa, o limite cruzado aumentava auromaricamenre a vazão de ar. Entretanto, exisre uni limite n1,íxi1110 pira a vazâo de g.ís combustfvel, que é funçio dos maçaricos utilizados. Se o sistema desejasse .nunenrar ,1 v.1Z:ío de g,ís .ilém deste limite, o controle n.io permitia mais aumentar o sctpoint. Neste caso, esta restrição rúo er.t "vista" ou rasrreadi pelo controlador mestre de te1nperah1r.1 que continuava pedindo 111;1is vazâo de g.ís combusrfvel. Como a vaz:ío de g.ís j:í estava limitada, o courrole de limite cruz.tdo aumentava .1perus ,1 vazão de ,1r até o seu máximo. Com este .nunento d1 vazão de .1r, .1 remperatur.i de SJ.íd1 do forno c.1ÍJ. mais ainda, "instabilizando" o sistema. Este problema foi identificado e corrigido, antes d1 implementação do controle predirivo mulrivari.ivel, através de urna nova esrrarégia de controle associada ;1 11111 rasrreuuenro adequado. O controle regula tório dos fornos, implementado no SDCD, também não gar.tnria 11111;1 r.11..to entre a vazão de v.1p:>r injetado e :1 v.11..lo de c.1rg.1. Isto p:>rque o v;1p:>r era injetado tanto na p1rre superior do forno quanto n.1 inferior. Ciso houvesse urua restrição 11.1 injeção do v,1p:>r superior (válvula roda aberta e vazão abaixe eh desejada), o controle não co1npens.1v.1 iujerundo mais vap:>r no ramal inferior, mesmo 9ue existisse tuna folga no mesmo. A causa disto era que o sistema usava pira e.ileulo o sctpoint do controlador do v.1p:>r inferior e não ;1 medição de vazão (vari,ível de processo - P\T do controlador). A estratégia de conrrole regularório foi alremda p.1rJ considerar a vazão e desra forma a razão vapor/carga do forno, qt1e é tuna varidvel operacional fundnuetual, passou a ser uumrida no valor desejado, independente de urna restrição do vapor superior. Finahnente, também se implementou t1111.1 auromaçio dos procedimentos de trunsienre dos fornos, corno partida e parada, retirada e colocação de carga, resfnamenro, descoqueuuento, etc. Esta ;1u101n:1�-.lo tem .1 v.1nt:1ge111 de padronizar os procedimentos, aumentando a confiabilidade (Cfu\1POS e SAITO, 2004j SATUF ct a/ii, 2009).

Caso estas anilises do sistema regulatório n:io tivessem sido feiras, o controle avançado poderia ficar "insr.ível" 1 não p:>r sua culpa, 111;1s pelo mau desempenho do sisrerna regi 11.i ró rio.

13. 1. 1.2 Implantação do Controle Avançado dos Fornos O controle avançado do forno de pirólise teve p:>r objetivo estabilizar o processo (minimizando a dispersão drs temperaturas nas saídas dos passes t;11110 11.:.1 região de radiação (COTs) qu.1nto n.1 regi.lo de convecção (XOTs)), além de rn.mter ,1 te1npera-

390 1

C-oNnn.E AVANÇADO E Om,,1zAÇÃO HA INoúSTRA DO PETRÓLEO

rura média no valor desejado. A c.1rga é, se1npre que possível, maximizada, de forma .1 ger.1r o máximo de etileno e propileno. A tabela 13. l mostra .1s variáveis envolvidas neste controlador, que rem 10 m.mipuladas, 6 perturbações e 15 controladas. TABELA 13.1 Variáveis do controle avançado do forno de pirólise Detcrlçio

Funçio

Unidade

Temperatura média das saldas dos passes (OOTs)

Controlada

Temperai ura de salda (COT) do passe 1, ... ,6

Controlada

Temperaturas de salda do passe 1, ... ,6 na convecção (XOT)

Controlada

·e ·e ·e

Vazão de carga total do forno de pirólise

Controlada

1/h

Pressão da cãmara do torno de pirólige

Controlada

mmH,O

Vazão de carga do passe 1, ... ,6 do forno de plróllse

Manipulada

1/h

SJtpoint da I em peral ura média das saídas dos passes (COTs)

Manipulada

•e

Razão carga térmica do grupo de quei madoresA. B e C pela carga térmica do fundo

Mar11pulada

%Geai/Geai

Razão vapor DS" Carga HC do passe 1, ... , 6 do torno de p1róll9e

A:lrturbaçao

t/t

A figura 13.3 mosrr.r um desenho simplificado com .1s vari.lveis do controlador

(M - Manipuludns, C - Controladas e P +Perturbaçôes). A an.ílise dos resultados do pré-resre realizado no forno levou à definição de um tempo nuiximo p1r-.1 o esmdo esracion.irio d1 ordem de 60 minutos. Este valor p1ssou a ser o horizonte de predição do modelo marenuitico. O perícxto de execução do controle predirivo foi escolhido como de l (um) minuro neste caso. For,un realizados tesres de idenrificaçio de forma auronuírica, com as sequências de degraus 11.1s manipuladas sendo configuradas no próprio SOCO (sisre111;1 de at1to111;1�"";.\0 d1 pl.mra - Sisrem.t Digital de Controle Disrribufdo). Uma caracrensrica interessante dos modelos dinâmicos obtidos é que eles diferiam basraure de uni foruo pira o ourro. Apesar do projeto e dos equiparneuros serem idênticos, encontrar.uu-se ganhos diferindo d1 ordem de rrês vezes, os tempos mortos e :1s constaures de re1npo r.unbérn diferiram consideravelmente. Assim, é se1npre bom refazer os restes de identificação, mesmo p.1r.1 equipamentos similares, pois caso courrdno o controlador pode até mesmo ficar insr.ível p.1ra urru mesma sintonia.

CÀPr'TtA.O 13

•

IMPLEMENTAÇÕES

oe ComFl:ll.E AvAHÇAOO EM UNIDADES PETA:>OOhdlC.AS...

1 391

Vapor D,eS�---tl:)-,

e

6

passe 1

Carga

Passe 1

Carga

Passe 6

Zona de convecção

'

o

®

e

Maçaricos

Pressão da câmara

A!aterals ...

f:)M

Razão calor lateraUlundo Gás combuslivel

Zona de radiação

o

.....-

e Gás combustível

®M

de lundo

M - Manipulada C - Controlada P - Perturbação

'--------í:I:!--

Gás combustlvel

Gâs combustível

FIGURA 13.3 Variáveis do controle avançado do forno de pirólise.

13. 1. 1.3 Avaliação dos Benefícios do Controle Avançado dos Fornos Na figura 13.4 pode-se observar os resultados alcançados com a implantação do controle avançado no forno de pirólise. A dispersão das temperunnus de safda das serpentinas do forno (COTs) reduziu consider.ivelmenre, de cerca de 25 ºC para 6 ºC. Esta redução de variabilidade trouxe ganhos significativos no aumento do tetnpo de campanha p.1ra o forno (cerca de 28,5 �'o - ver a figura 13.5), causando um impacto positivo 110 item de disponibilidade dos fornos de pirólise, e 11,1 vazão média :1nu,1I processada. Os ganhos estimados em funçlo deste aumento d1 1..,11np1nh:1 dos fornos foi de cerca de 3 milhões de dólares por ano.

392

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

Antes 860 �--------------------------,

855

-

850

� 845 �

o

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� 840

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835

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830 14108101

16108/01

20I08/01

18/08")1

Depois

860�--------------------------�

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PVITI41702J)

8•

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840

l

04/01/02

09,'01/02

14/01/02

19,'01/02

FIGURA 13.4 Fedução da dispersão das temperai uras dos passes do forno.

24101/02

CÀPr'TtA.O 13

•

IMPLEMENTAÇÕES

oe ComFl:ll.E AvAHÇAOO EM UNIDADES PETA:>OOhdlC.AS...

1 393

Aumento percentual da campanha

140,-----------------, 120 100 80

'º

" 20

,1-_.__..._ Campanha lnlcllll

_ Campllnha final

FIGURA 13.5 Aumento de 28,5 %na campanha dos fornos de pirólise.

13.1.2 Controle Avançado das outras Áreas da Unidade Os controles avançados das torres deetaruz.rdor.r, depropauizadora, fr.rciorudora de propileno e debumnizadora são semellumres aos descritos nos capítulos anteriores. Assim, será descrito a seguir o controle avançado qt1e engloba o co1npressor de g.ís de c;.1rg.1, o ço1npressor de refrigeração de etileno e ,1 torre demeranizadora d1 unidade (chunada de .íre.1 1 neste livro). Os objetivos deste controlador d1 dreu de demeranização da planta foram principalrneure: ■ Garantir u111,1 operação esr.ível d1 demet.uuzadora, frente .'1.s vari.tçôes de vazão de g.ís de c.1rga1 o m.us próximo possível do limite hidráulico d1 101Te (esta coluna de desrilaçlo rinlu histórico de in1111d.1r1 o que obrigava os operadores a reduzir a carga d1 unidade). ■ Miuiruizar as perdas de etileno

11.1

corrente de 111er,1110 e hidrogênio.

■ Maximizar a çarga d1 unidade.

•

13. 1.2. 1 Avaliação do Controle Regulatório da Area 1 Alétn d1 avaliaçio e ressinronia dos controladores PID desta Irea d1 planta, e d1 mannrençio de algumas válvulas co111 agarnunento, IOi proposta tuna mudança d1 estrarégiu de controle regul.uório, com o objetivo de utuneutar :1 eficiência erergénca e dar conrrol.tbilidade ao sistema. P.1r.1 g. rranrir um . 1 abertura d1 v. ílvu!J de expediçio de etileno p..1r. 1 os 1..-011St11nidores nurru posição detennin. 1d1 (p. ex. 70 %), um novo controlador de posição (ZIC) p1ssot1 a atuar na pressão do vaso de sucção do 42 esnigio. Es1:1111:llh:1 tem como objerivo oper.1r o vaso de condensação de etileno 1t.1 descarga do 3º esr . ígio do co1npressor na

394

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

menor pressão possível, qtie g.ir.u1ra .1 expedição do etileno. Quanto menor a pressão, menor ser.í .1 potência exigida nos três primeiros est.tgios, aumentando .1 eficiência energética, além de melhorar .1 controlabilidade d.1 pressão 11..1 sucçlo do co1npressor de refrigeração de etileno, qt1e manipula a vazão de v.tp::>r de alta p.1ra J. turbina e a roraçio do con1pressor. A figura 13.6 mostra esta nova estratégia de controle proposta. PIC-2

lll, ....... 3 Estiglo

7 1)-�

J:::�----r-- j;,\)--- '- -+

El111!no paf"II consumidores

4 Estagio

E1iteno para estocagem

FIGURA 13.6 Nova estratégia de controle para o 411 estágio do compressor de etileno.

13.1.2.2 Implantação do Controle Avançado da Área 1 O controle av.111OOhdlC.AS...

1 395

levou ,l defiruçio de um tempo nuiximo par., o estado esracion.ino d-\ ordem de 180 minutos. Este valor p.1ssou .1 ser o horizonte de predição do modelo matem.ítico. O período de execução do controle predirivo desta ,íre.1 foi escolhido como de 2 (dois) minutos. U1n detalhe importante deste controlador foi J. necessidade de lineanzar as composições, j.í 9ue se deseja utilizar um algoritmo de controle preditivo linear; Para fazer esta liuearizaçio urilizou-se corno variável controlada o logatiuno d1 composição, conforme a seguinte equação:

X-ln(�) X

Composições linearizadas

x

Composições inferidas

e

Cons ranre .1 ser definida

13.1.2.3 Avaliação dos Benefícios do Controle Avançado A estabilidade oper.Hrioml, . bem como as melhorias de pr0OOhdlC.AS...

1 403

13.2.1.1 Avaliação do Controle Regulatório A te1nperatur.1 de SJ.Ídt do refonnador primário é tuna importante variável do processo, que indica ;t te1nper;1ttira da reação da reforma e, conseqt1ente1nente, a produçio de hidrogênio a ser utilizado 11.1 formação de amónia. Os operadores centrolav.uu essa re1nper.1tura por vari.içôes rus vãlvulus de injeção de g..ls combustível no reformador; de fonn,1 totalmente m.unul. A principal modificação de estratégia de controle regularório neste projeto foi ;1 inclusão de um controlador PID fechando ;1 malha p.1r.1 controlar ,1 temper.uura do refonnador de fonna aurom.irica. Após .1 sintonia dest.r 1n.1lh.11 a re111peran1r.1 de safda do reformador p.1ssou J. .tpresentar um.i variabilidade de + 0,5 °C, contra + 4,0 ºC aures do controle, confonne apresentado 11;1 figura 13.13. O controbdor conseglle rejeitar uma perturbação em, aproximadamente, 40 minutos. Esre conrrole também aumentou a segurança d1 unidade, pois a f:.1lr.1 dele no passado, j,í rinh.1 ocasionado problemas de 1en1per,1rur:1 ruuiro alta no reformador; Esse controle regularório é imprescindível p.11,1 a anução .1 contento do controlador avançado. e

TlC120JOOhdlC.AS...

1 405

!kriávels O:,ntroledas (continuação) Verlãvel CbntrOl8d8

Objetivo

Slídado controle de tiragem do 101-B

Garantir controlabilidade

Slída do controle de tiragem do 101-BA

Garantir conlrolabilidade

Temperatura de saída da serpentma de ar (TI)

Estabilizar esla temperatura

Temperatura de saída da serpentina de mlxed feed (vapor+ pás) (TI)

Estabilizar esla temperatura

PressaiJ de gás combusl ivel para superaquccedor

Feslriçõesde máxima e mínima, e garantir a controlabitidade do controlador de temperatura de veccr ""IO soeerecuececcr

Felação vapor/carbono (FFlq

f\lslrição de mínimo relacionada ao coqueamento dos I ubos

Temperaturas dos gases de combuslão de entrada na perna Iria (Tl-1 e 2)

Est abillzar e uniformizar as temperai uras

Temperaturas de saída da serpentina fria e de saída da scrpentma quenle de e,:w

Est abi llzar a geração de vapor no tubulão, controlando estas temperai uras

Temperaturas de entrada de gâs 101-CA. e B

Estabilizar essas I emperaturas na saída do relormador secundário para garanl ir uma geração máxima de hidrogênio e minimo teor de mel ano na sua salda

Teor de Metano na saída da Felorma Primária

Feslrição de valor máximo

Si ida do controle de pressão do gás natural no vaso de carga e a própria pressêo

Evitar abertura da PS,/ de segurança

Margem ant/-9.1rge dos compressores

Festrição de seg.irança da máquina

Fbtação dos compressores

Festrição para garantir cont rolab1tidade e evilar sobrecarga ou trlp

Pressão nos vasos lnterestágio dos compressores

Fesl rição de valor máximo por limite operacional da máquina

Siída do controlador de temperatura do gâs de en1rada no reator de alta -shlft

Garantir cornrorebmdeoe

Vazão de ar para processo

Festrlção para garantir vazão mlnima

Teor de metano na salda da reforma primária e teor de metano na saída da retorma secundária

F\tst rlções de teores máximos

Temperatura da descarga dos compsorvedora

Garantir absorção do 001 presente no gãs, sua purilicação e preservação do metanador

Olerencial de pressão na Torre Desabsorvedora

Garantir desab90fção do CO, creseor e na solução

Pressão na ant rada do Metanador

Garantir timile mínimo de cressãc para promover a conversão de CO.

Ponlo de Orvalho do Efluente de LTS-quench

Garantir a maior troca de calor possível, por calor 1a1 ente ao invés de calor sen&ivel

Diferencial de lemperalura no Metanador

Controlar a eficiência na remoção de CO� a montante no processo

nessa região

(continua)

406

C-oNnn.E AVANÇADO e Om,,1zAÇÃO HA INoúSTRA co PETRÓLEO

!kriávels Controladas (continuação) Veriãvel O::introlede

Objetivo

Temperatura do vapor de média -MS

Rlstrição para não haver condensação no header de MS

Temperatura de lundo da Desabsorvedora

Conl role de carga térmica para garantir recuperação da solução e desabsorção de

co,

Cllerencial de temperatura nos leitos I e li do reator de síntese

Mlximizar os onerencars ce temperatura para garantir máxima conversão na síntese e melhorar eficiência da produção de amõnia

Razão HI N na entrada do reator de síntese

Garantir adequada relação estequiométrica para produção de amõnia, o que por sua vez garanle a eficiência do processo

Teor de NH, na saída do reator de síntese

Max.i mizar a conversão em amõnia e reduzir o consumo energético

Pressão na prl meira etapa da 1 urbl na do compressor de síntese

Mnimizar a pressão para aumentar a eficiência da síntese

Abertura da vãlvula que controla a vazão da unidade de recuperação de hidrogõmo

Garantir com rolabilidade

Diferencial de pressão nas membranas de recuperação de hidrogênio

Garant Ir com rolabllldade

Pressão de descarga do 3A estágio do compressor de síntese de amõma

Compromisso entre garant 1r temperatura de salda de Amõnia abaixo do mãximo pata envio pata a planta de Ureia -min1m1zação da pressão -e garanllr condensação -maximização da pressão

Nlveis dos vasos de amOnia

Garant 1r circulação nos 1 rocadores de calor de refrigeração de Amõnla

Temperatura da amõnia para esferas na saída do reator de síntese

Rlstrição de temperatura mãxima (devido à planta de Ureia) e mlnima (devido às esferas)

Abertura da válvula que controla a vazão de carga

Mlxim,zar a abertura para aumentar a eficiência energética, reduzindo a rotação do compressor a montante

Observa-se que este controle avançado possui uni número muito grande de variáveis controladas. Sâo noventa e sete (97) grandezas monitoradas. As varuiveis manipuL1d1s1 ern um número torai de trinta e tuna (31 )1 sâo as seguintes: V.rjjvel .-nlpuled•

Obt•tlvo

Temperatura de sarea do Forno Rllormador

Conl rolar a severidade da reação

Gás combustível para lileira de maçaricos 1 a 10

uniformização das temperai uras das harpas no reformador

Temperalura do vapor de alta -HS pelo superaquecedor

Influência nas serpentinas de ar e no calor da perna fria do reformador

A"essão gás cornbust ivel para túnel

Conl rola a zona de transição e as temperaturas das serperu inas na perna quente

(continua)

CÀPr'TtA.O 13

•

IMPLEMENTAÇÕES

oe ComFl:ll.E AvAHÇAOO EM UNIDADES PETA:>OOhdlC.AS...

1 407

1-áriáveis Manipuladas (continuação) Variável Manipulada

Objetivo

Pressão do gás no vasc de carga e na saída do cessonumaoor

Garantir que a �de sewrança do vaso de carga não abra

Carga de gás natural

Garantir máxima produção do processo de amõma

Razão ar/gás

Temperatura gás entrada dos conversores de CX)

Garantir a adequada relação estequiomél rica entre mtrogên,o e hidrogênio para a produção de amõma Oetermrnar temperatura ótima para conversão de 00, com restrição de mlnima para evitar condensação no conversor de baixa

Dei erminar pon1 o de equilíbrio entre produção pela Rllação vapor/carbono

reação de reforma e consumo energético, com restrição de mlnimo valor para evitar coqueamento dos tubos

Vazões das 90luções de ab90rção de 00

Ma,omlzar absorção de COl" considerando restrição de operação das bombas. do tipo intermitente (liga/desliga)

Vazão de quench após geração de vapor

Garantir pente de orvalho para melhorar a troca térmica do 1 rocador de calor a jusante

Vazão de vapor no fundo da torre Oesabsorvedora

Garantir a adequada carga 1érmica no fundo da torre

Abertura das válvulas de alimentação do rea1or de síntese

Maximizar conversão na slntese por me,o do melhor aprovei! amento das I rocas de calor

A'essão de sucção do compressor

Maximizar pressão na descarga para aumentar conversão, mas respeitando consumo energético

Vazão de purga do loop de sln1 ese

Maximizar vazão respeitando eueeeooet de pressão das membranas

Pressão da unidade de recuperação de hidrogênio

Maximizar vazão respeitando diferencial de pressão das membranas

A'essão de sucção do 1• estágio do compressor de sln1ese

Garantir adequada pre&o para ccodeoseçêo de amônia

Pressão de amõnia na salda da plan1 a

Garantir controlabilidade do nível dos rei ri geradores

Vazão de amõnla quente

Garantir exportação máxima de amõnia atendendo em compromisso com a restrição de temperatura, de forma a não elevar o consumo para sua refrigeração

As varuiveis perturbações deste controlador são as seguintes: V.rtável Perturbaçio

Objethto

Pressão de vapor de all a -HS

Prever perturbações na rol ação dos compressores. que podem alelat a estabilidade do loop de slntese

Temperatura do gás natural

Variações na temperatura do gás natural ao longo do dia obrigam as máquinas a trabalhar com maior ou menor rotação

408

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

A figura 13.15 mosrra um exemplo d1 interface de operação e moniroraçâo deste controle avançado.

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FIGURA 13. 15 Exemplo de uma tela de operação e monitoração do controle avançado da planta de amônia.

13.2. 1.3 Avaliação dos Benefícios do Controle Avançado A dispersão das re1nper,uun1s do reformador prinuírio foi reduzida em 26 ºC (cerca de 50 %) co111 o conrrole avançado (CA\1), melhorando :1 estabilidade oper:1· cional d.1 planta e ;1 cunpuilu do forno (tempo de vida do catalisador}, conforme ;1 figura 13.16.

CÀPr'TtA.O 13

•

IMPLEMENTAÇÕES

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52 ºC de dispersão

26 "C de dispersão

SemCAv

ComCAv 2,00doa�

7llf2011 1540:00

1 409

!nl2011 15:40.00

FIGURA 13.16 Pedução da dispersão das temperaturas com o controle avançado.

O conrroludor r.unbéru reduziu em 50 % a variabilidade d1 reluçlo hidrogênio/ni-

trogênio (H/N 2) no reator de sínrese de amônia, que é tuna varidvel chave do processo de produção de amónia, confonne mostra ,1 figura 13.17. SemCAv

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ComCAv .,,-------------,.. ,...,,.,,,,

o •

Variaçfo: 0,6

Variação: 0,3

••• FIGURA 13.17 Pedução da variabilidade da relação hidrogênio/ nitrogênio.

I-Iouve também tuna redução no consumo de v,1i=or d1 unidade (cerca de 3,8 ron/h) devido ti um menor co11Sun10 dos co1npressores e ;1 um melhor controle da razâo vapor/ carbono. Esrimou-se que esta economia de vai=or teve um impacto económico de cerca de um milhâo de dólares i=or :.lllO. Observou-se t.11nbé111 qt1e o controle avançado foi t"':.1p.1z de aumentar ;1 eficiência energética d1 unidade, pois o consumo de energia foi reduzido em 2,2 �� (de 9,22 Geai i=or tonelada de amónia produzid.i p.1rt1 cerca de 9,01 Gcal/ton), que representa cerca de 1,7 milhão de dólares JX>r ano.

41 O

C-oNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO HA

INoúSTRA

co

PETRÓLEO

13.3 REFERÊNaAS ,

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,

CAPITULO 14

Implementações de Controle Avançado em Unidades de Produção de Petróleo

o

o

o

•

CAPfTut.O 14

•

1"'1.EMENTAQCES DE CoNnO.. E AvANÇAOO EM UNIDADES DE f>FooUÇÃO...

1 413

A descoberta de novas reservas de óleo e g:ís localizadas a grandes distâncias da costa e em lâminas d'Jgua de m.us de 2 000 metros, associada Js regulamenraçôes crda vez rruis severas em rermos de seguran)--;_1, eficiência energética, meio .unbiente e qu.1Iidide dos produtos, impôe novos desafios tecnológicos p.1ra .1 exploração de petróleo no Brasil. As ferramentas avançadas de auromaçio e controle de processos podem contribuir bastante para supl.uuar os desafios de prodnçio uesrus condições adversas. Os ganhos .issoci.tdos .10 efetivo uso das recuologi.is de controle avançtdo e orimizaçâo em ten1p:> real p:1r.1 unidades de produção s.io muitos, como: melhoria do desempenho d1 planta, redução das perdu e dos custos operacionais, otimizaçâo d1 produção {ganhos potenciais da ordem de 5 91> ), redução do rcmpo de partida e parada dos p:>ços e d1 planta de processo, bem corno dos trausientes gerados nestes procedimenros, estabilizaçâo d.1 unidade, permitindo .1 operação dos equipamentos em urna região de menor desgaste (aumentando a vida útil dos equipamentos}, com redução do ni'nnero de paradas não prograuiadu d1 produção e dos custos de manurençio e logístic.1 (p. ex: menor nlnnero de peç.1s danificadas ,1 serem rrunsportudas p1r.1 as pl.traform.ts). Estas ferramentas também são importantes p.1r.1 aumentar a segunU1)";l operacional, a eficiênci,1 energética, minimizar a queima de produtos nas rochas e, p:>rtanro, .111111enr.1r :1 sustentabilidade destes processos industriais. Elas r.unbém perruirem auromarizar us melhores pniticas operacionais, contribuindo p1r,1 a rerençiio do conhecimento na e1npresa e sendo rruis urna fenumenra de apoio :1 operuçâo. Embora estes sistemas de controle avançado sejam urna realidade industrial em muitas pl.mras de process.11ne1110 perroquúuíco (QIN e BADG\.\'ELL, 2003; CAMPOS ct alii, 2009)1 confonne os exemplos j.í discutidos etn outros capítulos desre livro, eles não estão sendo ainda muplamenre utilizados eru plumformas de produção de petróleo. Existem algumas ruzôes pu\1 esre faro:

■ U1n;1 plunfomu possui muitos rr.msientes [paradas de produção, rroca dos aliuhamenros dos poços pira diferentes equipamentos de separação, muirus perrurbaçôes devidas aos escoamentos rnultiffsicos, erc.). ■ A produção nunca est.i e111 regime penn.1nente, isto é1 este processo é dinâmico e variante no retnp:>. Por exemplo, as coiuposiçôes (razão g.ís/óleo e reor de :ígttl) e :1s vuzôes dos p:>ços vii o se ulteruudo :10 longo dos meses e :111os, acarretmdo .1 necessidade de .ijusres 11.1s sintonias dos controladores. ■ Poucos insrrurnenros dispoufveis (p. ex. n.ío se possui os perfis de pressão e ten1per.1tura 11,1s linhas e p:>ÇOs de produção, erc.). ■ Não é comum a existência de especialistas eru controle avançado embarcados p.1ra implementar e manter estas ferr.unenras operando adequadamente. Desta forma, pode-se dizer que a implunraçâo de sistemas de controle avançado em plar.rfonnas de petróleo é um grande desafio. A1é1n d1 necessidade de testar novos

414 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

algoritmos com capacidade de adapraçâo e novos sensores virtuais pira lidar corn a falr.t de iuediçôes, é necess.írio r . unbém se criar um.t cultura do uso destas tecnologias.

Isto p.1ss,1 por se ter especialistas nestas ferr.unenr.is nas pl.u . rform.ts. Entretanto, com J. evolução das tecnologias de relecomunicaçôes e de fibras óticas submarinas, existe urna tendência d1 utilizaçio de centros remotos de apoio às unidades de produção. Assim, acredita-se qtie esres sistemas de controle avançado poderão ser implamudos e mantidos a partir destes .unbientes remotos de otimização, fazendo com que eles estejam cada vez. mais presentes nessas plmras em um futuro próximo. Este capítulo .1present.1 alguns exemplos de aplicações de sistemas avançados de controle e automação com os seus resultados. Nas uplicaçôes impleruemudrs, fOr.1111 utilizados outros algoritmos de controle. Entretanto, também sení feira urna prospecç.io do uso de algoritmos de controle preditivo multivari.ível e de orimiz.idores em tempo real p.1n1 .ts unidades marítimas de produção de petróleo.

14.1 INTRODUÇAO Segundo o Amcricen Parolcum Institutc (Al'I), controle uvunçado é definido co1110 qualquer estratégia de controle que possu,1 funções além das comumenre associadas .10 controle regularório d.1 plarua. O mesmo insriruro define otimização corno urna função do controle de processo que derennin,1 ,1 condição de operação qlle n1,L\1miza o benefício de tuna operuçâo sujeira a um conjunto de resrriçôes (API, 2000). A otimização é ch. unada de 1e1npo real quando ela é executada de forma auromdtica e ;1 unia frequência q11e respeita a consunre de re1npo do processo. Assim, neste capítulo será mostrado o uso de diferentes algorinnos de controle avançado p.1r,1 plaruformas. A aplicação de técnicas de :1t11"0111.1'.i-". i.o e controle 11v:111'.i-·:1dos e orimizaçâo da produçlo em tempo rei! eru unidades ruunrimas de produção, pode buscar um ou 111:1is dos seguintes benefícios:

.

■ Melhori.1 do desempenho d1 unidade de produção de acordo corn ,1s suas 1..". 1.

racrensncis.

■ Produção dos poços e operação d1 planta de processo de forma otimizada. ■ Reduçio das perdas de produção, ■ Uso eficiente dos recursos (g,ís, energia elétrica, erc.). ■ Aumento da estabilidade e confiabilidade operacional.

■ Aumento d1 segurJ.n'J-". I operacional. ■ Garantia do uso das melhores praticas operacionais. ■ Reduçio do tempo de partida e parada dos poços e d:1 planta de processo, bem

conto dos rrunsienres ger . rdos nestes procedimeuros.

CAPfTut.O 14

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1 415

■ Diminuição dos custos operacionais e de rnannrençâo.

■ Aumento d1 vida útil dos equipnnenros. ■ Rerençâo do conhecimento na e1npresa. A figura 14.l exibe urna pirâmide contendo os diversos níveis de tomada de decisão envolvidos no processo de produção de urna plataforma, bem como a ordem de grandeza d1 escala de tetnpo envolvida em cada nível. fu camadrs ruais baixas d1 pirâmide esr.ío associadas aos processos de 101n.1d1 de decisão que ocorrem a u111:1 maior frequência, e q11e são fortemente influenciados pelas inform.içôes fornecidas pelas camadas superiores. As camadas de controle avançado e otimização em te1npo real (R1'0-Rcal Tt111e Optinúzation) sâo responsáveis i:or garantir uma produção esr.ivel e com ulta renrabilidrde, e erc executadas n.1 plataforma. A comunictçlo destas camadas com o controle regularório ocorre através d1 rede de automação.

Meses ou anos

tratég' Planejamento da produção

o

Dias ou meses

m �

g �

e.

Horas ou dias

"s

Minutos ou horas

"C

3

Controle regulatório

o

Segundos

Instrumentação e atuação FIGURA 14.1 Níveis de tomada de decisão no processo de produção.

A cam.rd.t de planejamento d1 produção est.í vinculada à. definição dos direcionadores de curro e médio pr.1zos d1 produção, :1 partir das inforrnaçôes fornecidas pela camada de planejamento estratégico e d1 an.ilise dos dados de produção, que pode estar associada ao uso de modelos de simulação e de técnicas de orimizaçâo, consider.mdo :1 cluuuada nu,lha lenta (iuteruçlo do reservatório com o sistema de produção). As .uivid.tdes desta camada s.io executadas em terra e geralmente utilizam ferramentas de suporte J. tomada de decisão (ferramentas de integração de base de dados, visuali-

416 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

zaçio, sirnulaçio e orirnizaçâo). A camada de planejamento estratégico é responsável

pela definição dos direciorudores de longo pr.1zo, baseados

11.1

.tu.ilise de mercado e no

plano de investimento d.1 companhia.

14.2 DESCRIÇÃO DO PROCFSSO OE PRODUÇÃO MARiTIMA DE PETRÓLEO O petróleo é encontrado e111 reservatórios de rochas poros,1s cercadas de outras rochas impertneiveis. Segundo a teoria de origem orgânica, ele é fonnado pela decomposição de grandes quantidades de mureriais vegetais e .mimuis, quando submetidas .1 derermirudas condições de pressão e te1nper.1tur.1, e que gera1n os hidrocarbonetos .dém de outros con1p:istos minorir.irios. Estes hidrocarbonetos ficam aprisionados nos poros das rochas, sob grande pressão. Normalmente, o reservarótio ;1present,1 três [ises principais: um.t c.>1p.1 de g.ís, urna c.,11n.1d1 de óleo e ,1 c.>11n:1d1 de ,ígua e outros sediruenros. Após .1 descoberta de um novo c.,unpo de petróleo são feitos estudos de corno retir.u· o maior percentual possível de óleo. Ao se perfurar um poço, se a pressão do reserv.trótio for suficiente, ele começar.i a produzir de forma "surgente". Entretanto, coru o p.1ss,1r do ten1po a pressão do reservatório render-.í ,1 cair, e a produção ir,í dimi-

nuir. Assim, apen,1s tuna pequen,1 fração do óleo podení ser produzida (valores 111,í..\1· 1110s d1 ordem de 15 �ó p.i r.1 .1 recuperação prim.lria, dependendo das caracrerfsticas do reservatório). U1n.1 das formas de .nunenrar o faror de recuperação do reservatório é injetar, por exemplo, .ígu.1. O objetivo é deslocar o óleo, além de manter a pressão do reservatório e, consequenren1enre, .nnuenrar a produção. Assim, baseado nos conhecimentos do reservurório (geomerriu, caracrerfstica do ripo de rocha, erc.) define-se :1 localização e o número de poços produtores de óleo e os de injeção, por exemplo, de .ígu.1 (ver figura 14.2). Outra caracrerfstica d1 produção de petróleo é qt1e a composição do fluido produzido 111ud1 :1.0 longo do tempo. 1\ figura 14. 3 mostra uni exemplo Ficrfcio p.1n1 :1s expectativas das vazôes de produçto de óleo e Igua, assim corno :1 estimativa d1 vazão de injeção de .igru .10 longo dos anos fXlTJ. uni ca1npo de petróleo.

CAPfTut.O 14

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1 417

Poços produtores de óleo

Poços Injetores do âgua

Poços injetores de água

FIGURA 14.2 Definição dos poços produtores e injetores do reservatório.

Vazao

(�--·

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Agua ·-..._ injetada

.

produzicla •

.

'

Óleo produzido

-JI

'

Tratador eletrostãtico

Exportação �ua-� .. •··'-��---/ via � oleodutos �----_._, ounav�s Óleo para bombas aliviadores de exportação ou

Descarte ou rljeção Tratamento de nos reservalónos +----lâgua produzida

tanques de

armazenamento

FIGURA 14.6 Planta típica de processamento da plataforma.

O gãs separado é comprimido, o que permite a condensação dos componentes pesados e secado p.1r.1 eliruirur ou reduzir o teor de .ígu.1 ot1 umidade (evitando ou minimizando a formação de hidratos nos gasodutos -blocos degelo q11e obstruem as n1b11lações ). E111 seguida, esre gãs é normalmenre exportado através de gasodutos. Existem projetos onde o gãs poderia ser liquefeito, p.1r.1 ser rrausportado e111 navios especiais. O óleo produzido t.11nbé111 deve ser separado d1 .lgua, em separadores gravitucionais e elerrost.íticos, de forma a atingir um BSW (teor de .ígu.1 e sedimeuros) desejado, E1n seguida, ele deve ser bombeado e exporr.rdo através de oleodutos (ciso das plareformas fixas e semissubmersfveis) ou estocado nos tJnques de annazerumenro dos FPSOs, p.tr.t posterior bombeio p.1ra navios petroleiros a/ii,iadurcs, que levam o mesmo .ué .1s refinarias. Para mais detalhes sobre o processa111enro prim.lrio do petróleo st1gere1n-se as referências: 1110111.is (2004); Kunert eta/ii (2007); Nunes ct a/ii (2010). De fonna a aumentar .1 produção do petróleo urilizarn-se métodos p.ira garantir o escoamenrc e .t elevaçlo do petróleo do p::>ço até a plaruforma. Os priucipiis problemas relativos :\ garantia do esco.unento são: .1 possível fonruçio de hidratos e ;1 deposição de substâncias (co1110 as parafinas) nestas linhas, o que obstrui as 111es111as e diminui .1 produção. Métodos mecânicos de limpeza dts linhas, corno a p.i.ss;1ge111 de pigs p.1r.1 arrastar e remover incrustações das mbuiaçôes sâo muito utilizados, assim corno a injeção de produtos quüuicos p.1r.1 impedir a fonnuçlo destas obstruções. Do p::into de vista d1 elevação, utiliza-se bisrante o sistema degas-lift contínuo. Este método desvia p.irte do g;Ís natural produzido, separado e comprimido na plarafonru p:.1ra injetar 11.1 base do poço de produção. O objetivo é diminuir a densidade

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média do fluido produzido e, consequentemenre, a pressão hidrosr.irica n.1 coluna de produção, desta forma facilitando o esco.unenro do reservatório p.1r.i o poço. Este mérodo é basranre utilizado em p:x;os de petróleo offihore por ser relativamente eficiente, simples e com boa relaçio custo-beneficio Detalhes destes assuntos estão fora do escopo deste livro (ver 11--10�1AS, 2004). Óloo produzido

Tubo ou colooa de produção �

Poço 1

Choke d11 produção

+-- Ga&-lifr Choke ou válvula de gas-hfr

Anular de

gas-Nft

Válvula de gas-lifr

r-·- -·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·- -

i

Reservatório

·-·-·-·-·-·-·-·-·- -·-·-·-·-·- -·-·-·-·-·-·-·-

-·-·-·- -·- -

Fluido produzido (gás, óleo, água, sedimentos, etc)

''

�--·-·-·-·-·- -·-·- -·-·-·- -·-·-·-·-·- -·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·-·· FIGURA 14. 7 Sstemas de elevação do tipo gas-Jift continuo.

A figura 14. 7 mostra um esque1n.1 de um poço co1ngas-lift contínuo. Observa-se ;1s variáveis manipuladas associadas ,1 cada poço, que são as posições das válvulas choke de produçio e degas-lift. No ciso dogas-lift pode-se oprar ta1110 por controlar :i. vazão de injeção (na figura não se colocou ;1 mediçlo e o courrolador de vazão) como :1 pressrc do anular degas-lift, mantendo estes sctpoinr:s em valores definidos e consraures.

14.3 DESAFIOS PARA CONTROLE E OTIMIZAÇAO DE UNIDADES DE PRODUÇÃO A crescenre demanda de unidades de produção mais eficientes torna 1.,1d1 vez rnais impormrues o uso de técnicas de controle avançado e otiuuzaçlo em 1e111JX> rei! 11:1s pl.uaform.is. Estas tecnologias rêm 11111 grande potencial de aumentar a produção das unidades tanto no curto prazo corno também no longo, através d1 maior recuperação do óleo do reservaróno. Enrrer.mro, conforme já comentado anreriormenre, exisrern

422 1

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E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

vários desafios p1ra a efetiva urilizaçâo de técnicas de controle avançado em unidades de produção marúirru de petróleo, como os aspectos não lineares e .1s v.u-i.tçôes .10 longo do ten1p:i deste processo (ver figura 14.3). Tanto .1s composições qu.uuo as vazôes dos fluidos produzidos mudam com o te1np:i. Por exemplo, um roço no início cL. produçio ger.1 unia vazão de óleo muito maior do que a de Igua. Com o p;.1ssar dos anos, ocorre a inversão e ele pode p;.1ssar a ter um teor de :íglt1 muito 111:Üor. Assim, os efeiros de cerro aumento d1 produção vâo ser diferentes p;.1r.1 .1 planta de process,unento, e seria necess.írio, por exemplo, alterar os modelos de uni controlador preditivo. Outro p:into, é que tuna plataforma pode ter dois ou três trens de separação, e o alinhamento dos poços pode variar continu.uueure. Isto é, certo poço pode estar ulinludo p;.1ra o separador do cmn A durante certo tempo e depois ser .ilinh.ido p.ira o separador do trem B. Portanto, um controle avançado deve ser c.1p;.1z de identificar e ajustar os seus modelos dinâmicos em função destes alinhamentos dos p:x;os. Outro desafio é acoplar os sisrern.rs de onnuzaçâo em ren1p:i reli que 1r1;1xi1ni1,;1111 a produção no curto pr.1zo, com as restrições associadas aos modelos complexos dos reservatórios, qt1e visam muxiruizar .1 produção em uni horizonte de anos (p. ex. 20 anos) .nunenr.mdo o fator de recuperação do ca111po. Pirulmeure, outro grande desafio, do ponto de vista de controle, p.ir.1 ;1 produção de petróleo em ãguis profundas, decorre d1 existência de instabilidades severas devidas ao regime de escoamento em golfadas (slugs). Como as plarafonnas fic.un localizadas ,1 vários quilómetros de distância dos p:x;os1 o esco.unento do íluido produzido 11.1s rubul.tçôes pode apresentar este regime em golfadas, com período onde pouco líquido chegaà plaufonna e se acumula nos rubos, e onrros , onde grandes qunuidades de líquido (golfadas - slugs) atingem a pluraforma. Estes problemas são agravados quando as . nlo possue1n grandes capacirâncias (ou volumes) p;.1r:.1 absorver insrulaçôes de superfic;e estas penurbaçôes, o que pode ger.1r um grande número de paradas uâo programadas p:ir nível muito alto nos separadores . Outro ponto de perdi é qt1e estas oscilações fazem 00111 q11e a vazão média produzida seja até 20 o/o menor do que o seu potencial (HU, 2004). Durante ,1 produção em regime de golfadas, observa-se ql1e :1 pressão no fundo do poço OM..il.1 entre valores altos (devido ,10 acúmulo de líquido- maior perdi de c.irg.1 e pressão hidrosnítica) e b.Ü.'\'.OS . Assim, .1 vazâo produzida t,1111bé111 0S1..;b1 podendo 11;1 média ter 11111.1 redução consider.ível em relaçio ao seu potencial. Portanto, o desenvolvirnenro de sisrernas de conrrole avançado 9\1e evitem os escoamentos e111 golfadas é fundnuent.il p.n-.1 o sucesso dos sistemas de otimização das plarafortuas. Este capítulo ir.í abordar os seguintes pontos: controle ativo dos poços p;.1r,1 eliminaçâo de instabilidades (controle antigolfadas}, controle avançado adaptativo p.1r-.1 a111nen10 d1 estabilidade da planta atuando ao nível do regularório (PIDs)1 orimizaçio em re1np:i real d.1 produçlo (p. es: orimizaçlo do sistema degas-lift), e sisrem..1s .wançados de uuromaçio.

CAPfTut.O 14

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1 423

14.4 CONTROLE ATIVO DE POÇOS DE PETRÓLEO -CONTROLE ANTIGOLFADAS As insr. rbilidades no esco. unento dos fluidos dos sistemas de produção podem ter divers . 1s crus . 1s, sendo um . 1 drs ruuis comuns o escoamento muhifãsico descendente desde .1 ANM [drvore de 11..H;.li molhada - figura 14.5) até o riser d1 pl.uaform.r (tubulação . tscendenre do leito marinho até a unidade de process.nneuro). Esta declividade d1 linha submarina p.1r. 1 oriscr pede provoc.1r o acúmulo de líquido 11;.1 linha, 9t1e eventualmente oc11p.1 rodr a seção transversal do riscr em sua bise, iinpedindo a passagem do g:ís. Esse .1c{11n1Uo de líquido fa:r. com 911e . 1 plataforma pire de receber fluido e o g:ís ;1 montante do mesmo sej.1 comprimido, aré o insr . mre em 9ue sua pressão st1pere . 1 pressão hidrost:.ítica do líquido acumulado 11..1 bise do riscr, gerando tuna forte vaz.io insr.mtâuea ou golfrda de Ifquido p-ar.1 a plataforma. Este é um fenómeno cíclico e pode causar redução da eficiência oper;.H..ion..il d1 planr. 1 de processo, perdas de produção, d1110s ao reservatório ( . 1u1ne1110 d1 produção de areia) e problemas de garantiu de escoamento. Bsras insrabilidades são fuuçio: das pressões do esco.nnenro, das dimensões drs liulus, d1 composição do fluido mulrifãsico (teor de dgiu - 11n&crcut), da perdi de carga ou abertura d1 válvula chokc de superfú..ie do ix>ÇO (KAASA a nlii 1 2007), entre outros fatores. A figur. 1 14.8 mostra uni exemplo onde, . 1 partir de cert. 1 ..iberrura d1 v.ílvul.i chokc 11.1 plnafonna, existe \1111 JX>nro de bifurcação do sistema n.io linear, co111 d11.1s pressões possíveis de equihbrio no fundo do tX>ÇO, o 911e caracteriza ;1s instabilidades. Operar nesta região, seru uni controle ativo, significa oscilações entre estes dois níveis de pressão, com a formação drs golfadas. •

•

•

Região estável de operação •

•

•

Pressão de fundo

••

•

Mâxima pressão •

•

•

•

••

••

•

Ponto de equillbtio instável de operação

•••

.... ... . . . .

,/ ... ............. .. Minma pressão

0%

100 % Abertura da válvula choke na plataforma

FIGURA 14.8 Instabilidades na pressão de fundo para uma posição da choke.

424 1

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Confonne j;Í comentado, a formação deste escoarnenro em golfadas é um fenô1ne110 cíclico. A figura 14.9 ilustr.1 este evento: o líquido se acumula 11,1 base do riscr aré bloquear o g.ís. Isto faz com que a pressão 11,1 base aumente .1 ronto de deslocar r apidnuenre o líquido acumulado, e todo este volume é abruptamente enviado p.1ra a plataforma. E1n seguida, vem tuna onda de vazão de gás, perturbando os controles de nível e de pressão da pianr.t de processamento prinuírio. A partir desre ponto, o líquido volta .1 se acumular em função drs condições operacionais, e o ciclo se repete.

FIGURA 14.9 Esquemático do fenômeno cíclico de formação das· golfadas·.

Estas pernrrboçôes foram muito bern estudadas em Hu (2004); Sinegre (2006); K,1Js,1 ct a/ii (2007), e podem ter diversas origens, fX)r exemplo:

■ Instabilidades devido ao terreno (como discutido .mrenonnenre). ■ Instabilidades dogas-/ift (cabeceio de anular - casing hcading). A instabilidade 111;1is co111u111, em ixx,-os que produzem i:or gas-lift conrfnuo, é o cabeceio de anular (casing hcnding), cuj.1 causa é uma realimenraçio positiva do sistema devicL. 1 caracterfsrica d1 v.ílvub degas-lift (ver figura 14.7). Por exemplo, caso ocorra unia queda na pressão de fundo 00 poço, a vazão degas-lift tende a aumentar, assumindo cerra pressão constante no :111t1br (ver figura l 4. 7). Esre aumento de g.ís ir.í diminuir a densidade do fluido presente na coluna de produção fazendo com que a press.io de fundo do poço continue a cair, gerando lllll novo aumento 11;1 vazão de

o

CAPfTut.O 14

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1 425

gas-lijt. Esta realimenraçio provoca uma ondr de produção ou golfada p.1r;1 a plaraforma. Enrret.mro, o sisrem.i de compressão 11.1 pl.uafonna n.ío é c1p.1z de suprir este aumento de vazâo de gds, e .1 pressão do anular co1neFooUÇÃO...

1 429

Chave liga/desliga

Sistema de Controle Antigolfadas

Algoritmo antigolfada - Posição da válvula choke Mínimo

Poço

01 02 03

Posição atual Habilitação da choke

Desejado

Máximo

SP 1

1

1

1

�

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

1

�

1

1

1

1

1

1

1

1

�

FIGURA 14.14 Interface de operação do controle antigolfadas.

A figura 14.15 mostra o 111esn10 sistema simulado .uuerionnenre (figuras 14.10 e 14.11 ), 111.ts agora utilizando-se o controle antigolfadas no JX>ÇO. Observa-se que .1 produção ficou muiro mais estável (curva vennelha) e .t vazão média de produção foi de 3 662 1113/d, que é cerca de 2 % maior do que .t produçio sem corurole .uivo (3 588 1113/d). Portanto, ,1pes,1r do controle manipular a vdlvulu, neste caso entre 70 e 100 �ó de abertura, .1 pressão média no fundo do p::>ço foi minimizada, acarremndo urna maior produção. Concluindo, estes sistemas de controle antigolfadas dos p::>ços podem ser muito importanres p.1r.1 a reru.ibilidade d,1 plaraforma (aumento de 2 .t 5 �b da produção).

,

..

�------------------------------�

'""+---�--�--�--��--�--�--�--�--��----, soo

520

530

570

580

590

600

Tempo (minu10.i

FIGURA 14.15 A-odução do poço sem controle (curva azul -golfadas severas) e com controle antigolfadas (curva vermelha).

430 1

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Outro grande ganho destes sistemas é a maior estabilidade da planta, q11e reduz o desgaste dos equipamenros crfricos (turbin..1s1 001nb..1s e compressores), e .1 redução do número de par.idas n:io programadas ou de emergência (trip) d.1 pl.uaform.t. O artigo de Perdue (2009) avalia o cendno mundial p.ira con1pressores n.1 irei de produção de petróleo (upstrca111) e mostra qt1e estes equipamentos estão sujeitos ;t mna média de 50 tripsf.11101 o qt1e é muito comparado com co1npressores da drea de refino (downstrea111)1 que sofrem tuna média de 4 trips/.u10. Este faro implica em um te1npo médio entre falhas de 1,5 .mo nos con1pressores associados :'is plarafonrus, .10 invés de 5 ,1 6 anos 11,1s refinarias. Acredita-se que o uso de sistemas avançados de controle nas plataformas poss.1 uumenmr a estabilidade e reduzir cousideruvelmeute o número atual de paradas de emergência (trips), contribuindo p;ir.1 a confiabilidade da planta e .1 redução da necessidade de rrunutençio nos equipamentos entices. A figura 14.16 mostra um exemplo de golfadas severas em um p:>ÇO, corn variações 11.1 pressão de funOO d1 ordem de 50 kgf/c1n2 em cerca de 4 .1 5 horas, e variações 11.1 pressão .1 moutanre d1 choke de produção.

o

o FIGURA 14.16 Variações nas pressões de um poço devido às golfadas.

A figura 14.17 mosrru u111 exemplo d..1 arunçâo do controle antigolfadas e111 u111 poço ojf-shorc ern t1n1.1 j.mel.i de te1npo de 4 horas. Observa-se que ,1 pressão no fundo do poço (curva preta}, oscila cerca de 0,25 kgf/1..,n2, a vflvula chokc de produção (curva vermelha) oscila cerca de 0,5 �'o, com alguma variações bruscas de 2 �'o. As outras perus da figura sâo a pressão ,1111011r:111te (curva azul) e ;1 jusante (curva verde) d:1 válvula chokc de produção, Nesta figura 14.17 pode-se observar qt1e o poço não apresent:1va golfadas sever.ts (como o d.1 figura 14.16)1 e apen.1s ilustra o comissiouamento deste novo sistema de controle antigolfadas p:.1r.1 um poço.

CAPfTut.O 14

1 40C JJ 1

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1 431

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2011.,,

FIGURA 14.17 Atuação do controle antigolfadas em um poço.

Do ponto de vista de insrrumenraçâo, o sistema de controle antigolfadas necessita dos sensores de pressão de fundo e d1 capacidade de .JtlL.l)°JO auromãrica na válvula choke de prodnçâo. E1n relaçio aos sensores de fundo dos poços, .i Perrobras foi pioneira na instalação destes equipameuros n.1 Ba(.;.1 de Cunpos em l 977, embora naquela época .1 1.1x.1 de fa\11;1 destes sensores fosse muito alra. Arualmenre, ;1 disponibilidade destes equipamentos é muirc maior, e eles tJ111bé111 silo fundnuenrais p.1r.1 o monitoraruenro e a tornada de decisão dos engenheiros de produção e de reservatórios. E111 relação aos .iuudores das v.ílvulas chokcs, o ideal scri.un sistemas pneunuíncos que pennir.1111 11111;1 frequência de ;1tU.l)"':.ÍO e disponibilidade adequada. Entretanto, atuadores elétricos também podem ser utilizados, desde que especificados p.1ra operação conrúuu. E1n último caso, pede-se aumentar ao 111.íxi1110 o te1npo de execução do controle antigolfadas p.1r.1 possibilitar o seu uso com unudores, que não pertuitum uruu manipuluçlo Irequeme. Como .1 dinâmica das golfadas é lenta, est.t solução pode ser adorada evenruahnenre. M.1s o ideal é se utilizar umatuador r.ípido e confiável, corno o pneumático.

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E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

14.5 MELHORIA DO CONTROLE REGULATÓRIO NAS PLATAFORMAS Mesmo com um bom controle antigolfadas nos JX>ÇOS, se1npre vai existir urn grau de perturbações 11J.s vazôes, pressões e te1nper.lturas dos sistemas d1 plataforma. Assim, é muito imporranre se ter os controles regularórios operando com um 00111 desempenho e em ,nodo auronuítico, p.1r.1 minimizar os efeitos destas perturbações. Ali.is, como foi mostrado neste livro em outros processos, esta camada de controle regularório é .1 lnse de t1n1.1 operação estável e segt1ra d1 planta de processo (CAMPOS e TEIXETRi\, 2006), e é fundamental pira o sucesso d1 irnplemeruaçâo dos sisrernas de controle avançado e de otimização d1 planta. Portanto, deve-se du- 11111..1 .ueução especi.i] p.1r.1. 9ue o seu desempenho esreja adequado .tos objetivos do processo em questão. Como também colocado anrerionnenre neste livro, é importante se ter uma ferr.unenra de uvaliaçio do desempenho das malhas de controle, corno, por exemplo, o "BR-PerfX". Bsr.r ferr.uneura foi urilizadr p.1ra analisar as malhas de tuua plataforma e os resultados são mostrados 11.1 figura 14.18. Observa-se que cen.-.1 de 90 �fi das malhas podem ter o seu desempenho melhorado comaalteração das suas sintonias, e que apenas cerca de 10 o/o das 111;1Jh,1s .1presenta1n uni co1nporr,11nenro adequado, Malhas por categoria de problemas

Nenhum problema

o

Projeto

91.7

Operação

FIGURA 14.18 Diagnóstico das malhas de controle regulatório.

Basicamenre, o principal problema cíesms malhas é apresent,ir tuna sintonia muito agressiva. Como nestas unid . rdes existe tuna grande preocupaçio em manter a produçâo, e existem cuuadas de segur:lll)>l que p.1r;1n1 a operaçlo, por exemplo, eru ciso de níveis altos ou baixos, pressões altas ou baixas, erc., entiio a idei.t inicial dos operadores é colocar os controladores ajustados de forma agressiva, p1r.t n.ío deixar os níveis ou pressões saírem dos seus respectivossctpoints. Entretanto, o "remédio" em dose elevada se tonu em alguns casos prejudicial, e estas situoni.ts agressivas podem acabar realimenraudo as perturbaçôes, aumentando .1.s variabilidades d1 planta, devido às intera-

o

CAPfTut.O 14

•

1"'1.EMENTAQCES DE CoNnO.. E AvANÇAOO EM UNIDADES DE f>FooUÇÃO...

1 433

ções do processo e rnuiras vezes levando ,1 plataforma ao trip (parada de emergência) e, co11sequente1nenre, .\ perdi de produção. O grande problema é que estas pl.uaformas s.ío muiro dinâmicas, oru existem perturbações consider.íveis e or.i não existem. Assim, tuna sintonia agressiva seria bem-vinda .ipenas durante estes momentos de grandes perturbações. A figura 14.19 mostra uni exemplo de um controlador que estava manipulando .1 v.ílvula entre os seus extremos, de totalmente fechada (O % ) p.1r-,1 totalmente aberra ( 100 9ó) o que n.io é desej.ível, JX>ÍS além de desgastar os equipamentos e requerer mais mannrençio, aumenta as perturbações em outras Jreas do processo. 1,ZOE •

002',------------------------, l!!I FCSD11IIP\I_D393A_04

lOOE � 002

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o

2,00E • 001

o,OOE ..

o

♦

0% ooo,J---�=Tempo= 18 horas

FIGURA 14.19 Posição da válvula de sucção de um compressor da plataforma.

A figura 14.20 mostra o desempenho de uni controlador de nível, onde a sua s.uda p.1ra a válvula (OP) r.unbéru vuriuva de O :1 100 �ó continuamente. Esru sinto11i:1 agressiva acabava fazendo com que o nível (variável P\1) 11t111c:1 atingisse o seu sctpoint (SP), isto é, existi.111111:1 variabilidade do nível e111 torno dosctpoint induzida também pelo controle. O ruim desta sintonia é a elevada variabilidade d1 safda do controlador (OP), q11e muitas vezes nio é necessária e q11e prejudica rodos sistemas .1 jus.nue da válvula.

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1

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E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Dados (43 200 pontos)

27-------------------�-PV

�

-SP

25

24 23

22-+----,------,-----r----,-------;

1:g o

Tempo (h:m:s d/m) Dados (43 200 pontos)

100-�

o

-

80

�

60

�

40

o

20 0--l-'-Uil.-"--..__

8 Tempo (h:m:s d/m}

FIGURA 14.20 Desempenho de um controlador de nível.

Outro grande problema nesta unidade de produção em ;\ grande variabilidade na pressão de sucção do 1..-01npressor de g:.ís responsável, por manter as pressões dos separado-

res d1 plarufcnru. Esms pernu'baçôes podem c111s:.1r problemas operaoouais, corno urraste de líquido p.1r.1 .1 m.lquiru t-0111 respectiva prmda em emergência da mesma. Nesta unidade, ao se .uulisar o controle reguhtório, observou-se um.t grande interação entre o controle de press.lo de sucção (PIC) e o de ,•.1Z;.\o (FIC) de anti-surge (CM1POS e "fELXEIRA,

2006). Estas cíuas malhas ficrvarn brigando e .unplificandc os distúrbios (figura 14.2 l ).

CAPfTut.O 14

1"'1.EMENTAQCES DE CoNnO.. E AvANÇAOO EM UNIDADES DE f>FooUÇÃO...

•

1 435

• •

8

-

? •

-

e

••

•

,. parador

•

G és do

�

•

,

'

Motor elétnco

'

,

Compressor

FIGURA 14.21 Duas malhas principais do sistema de compressão.

Esra inreraçâo estava ocorrendo devido a urna condição operacional de baixa vazâo de g.is, pois quando se tem muito g.ís, o controle anti·surge trabalha com ,1 sua válvula de redela fechada, elimiruudo assim ,1 interação entre ,1s malhas. A figura 14.22 ruosrru um esquerudrico sobre a curva de desempenho do con1pressor (relação de compressão ,,crsus vazão) drs interações enrre .1s nu lhas. O conrrole de pressão (PIC) define 11111.1 vazio a ser comprimida (P) em funçâo d1 produção, qt1e pode ser menor que a vazão 111Ílrin1,1 de compressão definida no controle anti-surqc (SP), logo este controle irã necessitar de certa recirculaçâc (R). Quando uma perturbação entr,1 no sistema tanto o controlador (PIC) quanto o outro (FIC) ajustam su.rs respectivas v,Hv11t1s1 e devido .\s sinroni.rs inadequadas, eles amplificam os distúrbios, gerando os problemas operacionais. Unia possível solução seria tentar reajustar as sintonias dos controladores, de fonna J minimizar ,1s inreraçôes, ou implementar desacopladores. Outra opção seria mudar o pouro oper.rcional do comroludor anti-surge. Neste caso, par,1 minimizar o re1npo em que o controle anti·surge necessita oper.1r1 pode-se forçar mamulmenre uni valor de recirculação 111útin1,1 na planta (011crride na s.1íd1 do controle anti·su,ge, p. ex. em 25 9ó), de fonua que esta malha nâo necessire manipular conrinnamenre a válvula de reciclo, eliminando .issitu .1 inreraçâo com .1 outra malha (PIC). O custo desta nova filosofia operacional é um peqt1eno aumento de consumo de energia 1-x, motor elétrico, 111as que é compensado pela maior estabilidade 00 processo.

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Pd/Ps Relação de compressão

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

SP do controle •. ·• anti-surge

Surge

.

:•

•• •

• •

p

R ,;.,:

.

·····•·•···�·····..: ,•··--. ·• ... � , ..... ... vazão de :: •

SP da pressão define a vazão requerida • ·• pelo processo (P)

• •• • •

•

reciclo (R)

as vazão volumétrica

• ••

••

Perturbações levam a manipular ambas as válvulas FIGURA 14.22 Interação entre as duas malhas do compressor devido às perturbações.

A figura 14. 23 der.t [h;1 ,1s ideias desr.t 1n11d.111ç;1 de ponro OJJenu..cional d1 m.iquina. Corn ,1 recirculação fixa , a vazão pela mdqniua fica se1npre acima do se&poi11&, mesmo com as perturbações. Logo ,1penas o controle de pressão (PIC) fica courinuamenre operando. Pd/Ps Relação de compressão

SP do controle anti-surge •· Abrir o reciclo para · .· forçar um ponto •.•. ···· operacional atestado

Surge

••

P � ........... a vazão requerida pelo processo (P)

•

,

R=Fixo:

��-·-•

SP da pressão define

.

•··-:,. Vazão de reciclo (R) tem um valor mínimo maior que zero

Os vazão volumétrica Perturbações geram modificação da posição de apenas uma válvula

FIGURA 14.23 Fecirculação fixa minimiza interação entre as duas malhas do compressor.

CAPfTut.O 14

•

1"'1.EMENTAQCES DE CoNnO.. E AvANÇAOO EM UNIDADES DE f>FooUÇÃO...

1 437

Para se redefinir JS sintonias do controlador pode-se utilizar a ferrarnenra "BRTuning" (CAR\TALHO et alii, 2010), conforme .t figura 14.24. Por exemplo, p.1r;.1 certo controlador de nível cuja sintoni.1 er.i bandr proporcional (BP) 75 �ii, ten1fX) integral (Tl) de 15 segundos, e telllfX) derivativo (ID) de 1 segundo, redefiniu-se tuna. nova sintonia com BP de 50 �ii, "11 de 780 segundos, e sem derivativo. Basicamente ;\ grande 1nud111ç,1 foi o aumento do tempo integral para que esre seju ruais :1deq11aOO às dinâmicas d1 planta.

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FIGURA 14.24 Uso do BR-Tuning para definir novas sintonias dos controladores.

Porr.mro, existem metodologias e ferr.uuenras disponíveis p;.1r.1 se avaliar o desempenho do controle (BR-PcifX) e reajustar as sintonias destes controladores PID (BRTuning), que podem trazer gr.utdes ganhos de estabilidade e desempenho do controle regnlarório. Entretanto, confonne jâ foi dito, as plataformas sofrem frequentes pern1rbaçôes nas suas condições operacionais e urna sintonia fixa p;.1r.1 o controle regul.nório pode n:ío a render ;1 todas estas sinuçôes. Assim, pode ser interessante se rer um sistema que .tjusr.t automaticamente os parâmetros dos controladores PID, corno o qt1e serã descrito a seguir.

14.6 CONTROLE AVANÇADO EM PLATAFORMA-AJUSTE ADAPTATIVO DOS PIDs N.1 camada de controle avançado de pl.uaform.ts de produção de petróleo nlo existe tmdiçio no uso de controladores preditivos multivari.iveis. Entretanto, existem outros algoritmos que também podem ser considerados como controle a1n11çado. Un1 exemplo foi o sistema desenvolvido p.1r,1 absorver as perturbaçôes da planta (p. ex. golfadas niio eliminadas pelo controle antigolfadas dos poços) e controlar os níveis dos separadores d:1 plataforma de produção em torno dosetpoint, .uuuenr.mdo ,1 confiabili-

dade e .t rentabilidade do processo. O operador define, neste caso, i:ura cada controlador, tuna lnnda 011 faixa, de modo q11e o nível pode oscilar em torno do sctpoint. Se o nível sair desta faixa, o sisrenu deve :11t1:1r rupidumenre p.1r;1 retomar à regiiio desejada de operação e evitar um.i possível parada d1 produção, decorrente de um descontrole

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E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

dos níveis. Ourro objetivo é evitar variações bruscas na pressão e na vJ7,:1o do oleoduto, que dificultam ;1 operação dos sistemas de detecção de vaz.uueuro, e que também podem provoc.1r fadiga do mareri.rl e vaz.unentos. Este sistema avançado diagnostica em re1np:> real o desempenho dos controladores PID de nível e altera também em teinpo real, ciso necess.írio, as suas sintonias. A figur.1 14.25 mostra uni di.igtuma de blocos desre novo sistema de courrole avançado p.1r.1 os níveis dos vasos de produção das pl.u.tform.is. Existem basicamente dois blocos: o primeiro faz um diagnóstico, em função do nível (P\7), do seu sctpoint (SP) e da banda desejada, em urna janela de ten1p:> parametriz.ivel (p- ex. 15 minutos) e obtém o grau .uual de perturboçlo dr pl.utra. E1n seguida, em funçio deste grau de perturbaç.io e dr band.t desejada, calcula-se, caso necessário, uma nov,1 sintonia (CA1'1POS e "fEJXEIRA, 2011).

Processo

PV

SP

o

Banda Diagnóstico

IH M

' ,

Interface d e operação . -------------------

Banda desejada

Grau de perturbação

Cálculo da sintonia

Nova sintonia e antecipação na MV FIGURA 14.25 Diagrama do controle avançado dos níveis.

A figura 14.26 mostra 11111 exemplo de 11111:1 superfície que permite calcular :1. sintonia do controlador (neste exemplo o ganho proporcional) a partir d1 banda em torno do sctpoint desejada (definida na tela do supervisório pelo operador) e do gr:.1u de penurbaçjo .uual d1 planta, diagnosticado .iurom.uicamenre pelo sistema.

o

CAPfTut.O 14

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1 439

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(!)

25 30 Banda oeseieoe

10

5

O

40

50

20 Grau de perturbação atual

FIGURA 14.26 SJperf icie que define a sintonia do controlador.

Observa-se que qtLlnto maior ,l banda desejada (%) menor seni o ganho do conrrolador, e, portanto, mais lenra seni .i sintonia e .i uçiio do mesmo. Enrrernnro, pu-a urna mesma banda, 9u.111ro maior for o gr.1u das perrurbaçóes .1 que ,1 planta estiver submetida ruqueie insr.mre (p. ex. golfadas), m.uor ser.í o ganho do conrrolador, isto é, mais agressiva deverJ ser ,l sintonia p.1r,l que,\ banda seja respeitada. Bsra superfície de sinronius possíveis é definida of]:finc e deve garantir ,1 estabilidade em mulha fechada do controle para qualquer valer desta curva. Nonrulmenre, se tnili1_1 o software BR· Tunú,g p1r.1 se obrer estes limites de sintonia, onde se c1lc1U.111111;1 sintonia que respeite a banda p.1r,1 cada gr,1u de perturbação 11J vazão de aliruenraçio do seporador A figura 14.27 mostra :1 banda proporcional (BP = 100/K,) e re1np::> integral (1í) calculado

p:.1r:.1 um exemplo. Perturbação (º/4) (m'ih)

25

75

20

60

10

30

Banda (º/o)

5 10 5 10 5 10

Sintonia BP (º/4) Ti (seg)

20 40 25 50 50

100

311 621 389 777 779 1 500

FIGURA 14.27 Sntonias do controlador em função da banda e da perturbação.

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A função de diagnóstico do controle avançado é feira com base em urna janela de rempo móvel e, ciso ,1 banda seja violada significativamente, o sistema aumenta o gr.111 de perturbação atual da planta de 11111 valor preestabelecido, o q11e significa que o sisrerru irj alterar .1 sinroni.t do PID p.1r.1 uru valor m.ns agressivo. Por outro belo, se o sistema estiver muiro est.ível e n:io violar 11111 ..1 meia banda (metade d1 [lixa definida pelo operador), então significa que J. planta n..ío est.i sofrendo grandes perturbrçôes, e que o grau de perturbação pede ser diminuído de certo valor, fazendo o sisrem.i caruinh.ir no sentido de especificar uma sintonia m.ns suave. A figura 14.28 mostra um exemplo d1 função de diagnóstico que define o gr:.1u de perturbação. Neste caso, como ;1 bandi n:io foi violada significativamente em urna janela de tempo definida, eru.io o sistema rn.mrém o grau de perturbação anul d1 planta.

o

------------------------- - --

SP + Banda

-······---····-·····-··· ·-······---····--··· ···--·--····-·-·

SP

------------------------------

SP - Banda

o

Janela de tempo

FIGURA 14.28 Diagnóstico para aumentar o grau de per! urbação.

A violação é calculada por urna integral rnóvel cujo tempo é a janela definida. A equaçlo .1 seguir mostra este ctlculo: IA."'l,L-\

Fio/ação

= f Erro X dt '

Onde:

Erro= [PI'- (SP

+ Bandn)],scPII> (SP + Banda)

Erro= [(SP-Bnndn)-PV],scPV< (SP-Bandn)

Erro

= O, caso contnirio (isto é, se estiver respeitando a banda)

(14.1)

CAPfTut.O 14

•

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1 441

Para evitar ruídos, define-se 11111 parâmetro, e só se a violaçio d1 banda calculada pela equação (14.1) for maior que este parâmetro, se aumenta o gr.1u de perturbação d.1 pl.mra de um valor preestabelecido, por exemplo, 10 �ó. E se esta violação for muito grande, maior 9ue outro parâmetro do algoritmo de controle avançado, então além de se alterar o grau de perturbação, calcula-se u111;1 anrecipaçio p.1r.1 a saída do controla· dor (MV), de fonn.r a renrar rr.rzer o nível de volta p.1r,1 :1 região desejada. Por exemplo, se houve tuna grande perturbação, ent.ío niquele ciclo de execuçio do algoritmo, incrementa-se a abertura d1 v.ílvub em 20 �ó (parâmetro ajusrdvel p.1r,1 cada malha). A figura 14.29 mostra outra função do bloco de diagnóstico, que calcula .1 violação da meia banda. Esta violação nuubém é calculada por tuna integral ern urnu [anela d.e tempo especificada, mas o erro é definido em relação .1 metade d1 banda desejada. Se o sistema não viol.u- est.t meia OOnd1, significa que ,1 planta não est.í sofrendo gr,1nd.es perrurbrçôes, e 9t1e o grau de perturbação pode ser dinünuído de certo v;1 lor, JX>r exemplo, 2,5 o/o. Desta fonna, o controle avançado vai cuniuhar no sentido de especificar tuna sinronia nuis suave. O objetivo do controle avançado é identificar o gruu de perturbação d1 planta d.e fonua 9ue o nível fique setnpre oscilando entre a meia banda e .1 banda especificada. O sistema tende .1 .1 umenta r o gr.1u de perturbação rapidamente (p. ex. de 10 �'Ó), e diminuir lentamente (p. ex. 2,5 %). A janela de re111po pir.1 o diagnósrico é norrrulmeure ajustada entre 10 e 30 minutos, dependendo das dimensões d.os vasos separadores. Enrreranro, pira acompanhar as grandes violações chi lxmda, :1 j.1neb de te1np:, de .m.ílise é d1 ordem de 2 a 6 minutos. -------------------------------

SP + Banda

··-·-······-·--····-- ······-·--····---·· --·--····-·--····�

SP

-------------------------------

SP - Banda

Janela de tempo FIGURA 14.29 Diagnóstico para diminuir o grau de perturbação.

o

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E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

A figura 14.30 mostra J rela de operação do conrrole avançado configurada no supervisório de urru plar.uonru. Nel.t existem chaves (1-IS), onde o operador pode ligar ou desligar o controle p.1r.1 cadt malha (ou controlador PID) individualmeure, e o local pãrJ. ele definir ;1 banda desejada, que neste caso é o desempenho esperado p.1r.1 aquele controlador; Normalmente, o operador define urna banda entre 5 e 20 �'Ó. Quanto maior for ,1 banda desejada, mais o operador estant pennirindo 9ue o nível varie p.1ra .unorrecer as variações de vazâo de produção.

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FIGURA 14.30 lnterf ace de operação do controle avançado no supervisório.

Etn função dos requisitos de oilculo destes algoritmos, esres sistemas de controle avançado são normalmente implementados em uru computador de processo, que se comunica com o sisrem.t de automaçlo através de um driver p.1ra o supervisório ou de um protocolo OPC. No caso deste algoritmo, ele foi configurado no ambiente Ml'A - Módulo de Procedimentos Automatizados. Este sojhrarc foi desenvolvido pelo Lubor.rrório Tecgraf da PUC-Rio par:1 :1 Petrobrus (SATIJF ct alii, 2009). A figura 14.31 mostra tuna p.1rte d1 implemeuraçlo deste algoritmo no soft111are ifl'A, 9ue é executado neste exemplo a cada 10 segundos.

CAPfTut.O 14

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1 443

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• FIGURA 14.31 Implementação no MR\ do controle avançado.

Este algoritmo de controle avançado p.1r.1 esrabihzaçio dos níveis d1 planta de produção j.í foi implementado em algumas plarafonuas d1 Perrobr.is. A seguir será descriru de forma simplificada ,1 planta de processumenro e os resultados obtidos.

14.6.1 Descrição do Processo de Produção de Petróleo Un1 esque111.1 simplificado do processo das plataformas de petróleo onde se implantou o controle descrito é 111os1T.1do n.1 figura 14.32. A produçâo dos p:>ços é distribuída em dois trens de process.unenro, .uravés das vdlvulas de alinhamenro (I·IIC-01 e 02). E1n 1..-:1d1 trem, a produção vai ptimeir.unenre para t1111 separador prinuirio rriffsico, onde se separa o óleo, d1 água e do g,ís. E1n seguida, o g.ís é comprimido e exportado, upós trurametuo, pelo gasoduto. A :ígu:1 é trutuda e em seguida descurradi ou reinjetada no reservatório. O óleo, que ainda possui um teor elevado de Igua, é enviado p.1ra um tratador eletrost.ítico, de forma a sair com tuna concentração inferior ,1 1 o/o de ,ígu.1. 'lodo este process.unento é realizado em tuna pressão de cerca de 10 kgf/FooUÇÃO...

1 449

integrais} não são muiro frequentes. Em outra plarafonna, os valores destas janelas foram ajustados em 15 e 6 minutos, respectivameure. ■ Redução de 60 �ó na variabilidade das posições das válvulas de controle.

■ Menor variabilidade d1 pressão e vazão do óleo exportado d.1 pl.uaform.i, o qt1e permitiu um melhor funcion.nnenro do sistema de derecção de vaz.unentos, aumentando a segurani,":.1 operacional.

Bsre sistema avançado de ajuste auronuirico das sintonias dos controladores PIO em função do desempenho também pode ser estendido par.1 outras malhas de controle d1 unidade de produção, corno os controladores de pressão, ren1per,1n1r,1, etc.

14. 7 CONTROLE MULTIVARIÁVEL E OTIMIZAÇÃO EM TEMPO REAL U1n,1 vez que os sistemas de courrole antigolfadas dos p:>ÇOS e os controles regulatórios e avançados das plantas descritos anteriormente estejam operuciounis, com um bom desetnpenho e pennirindo urna 001 estabilidade do processo, pode-se pens..1r em ajustar o JX)llto de operação p.1r.1 otimizar ;1 produção. Estes sistemas de onnuzaçlo ern tellljX) real nrilizarn tnodelos simplificados do reservatório, dos p:>ÇOS, das linlus (tubulações), e das plantas de seporaçâo e traramenro p.1ra, em função de um objetivo econômico, definir valores ótimos p.11'.1.1s pressões, temperaturas e vazôes, considerando ,1s restrições atuais d,1 unidade de produção A figur.1 14.38 mostra um esquen1;1 simplificado do processo de orimizaçlo de urna plataforma de produção, onde os engenheiros de petróleo definem os pontos ótimos de operação da platuforma a partir dos dados amais da planta, dos resultados abridos durumes os tesres de produção dos poços e dos modelos esrducos rigorosos do reservatório, dos !XXi-"'OS e do processo. Se ,1 planta nJo sofresse perturbações, rodos os equip:.unentos estivessem disponíveis, não existissem restrições e limites variáveis no tempo, enriio esres ponros ótimos, definidos remorurneure, estariam garantindo .1 operação ótima d1 planta. Entrct,11110, os cotnpressores, turbinas e bombas podem p.1r.1r em emergência, diminuindo ;1 disponibilidade de g.ís p.1r.1 o sistema degas·lift (PLUCENIO cta/;;1 2009; PLUCENIO, 2010), os JX)ÇOS p:,de111111ud1r suas caractensticas (variações 11.1 razão gás-óleo e 11;1 fração de água}, os separadores podem atingir resrriçôes de processamento de água, g.ís ou óleo, os medidores não 5;\o precisos, os dados obtidos p.1ra se alimentar os modelos possue1n erros, o escoamento nJ.o é perfeiro, etc. Assim, surge o potencial do uso destas tecnologias de otirmzaçio em tentjX) real, que, seguindo os objetivos macros definidos pelos engenheiros de petróleo, man1é111 ti operuçio d:1 plarufonru conrinuamenre otimizada, considerando :1s restrições variantes no teinjX), as imprecisôes, erc., e s.ío cap.1zes de operar mesmo no caso da inexistência de t1111a certa instrumentaçâo ou medição.

450 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Engenheiros de Petróleo definem a região ótima de operação

Sistemas de controle avançado

•

obmtzação em tempo real Modelos do reservatóno, dos poços, de elevação e escoamento, da planta de processamento

Mantóm o processo na regi.lo dcseJada con11defllnd0 cvcnwai,

p,erturtaçóEs e restnçóes Y,'lnantca na lompo

FIGURA 14.38 Processo de Otimização de uma Plataforma de Petróleo.

Confonne j.í comentado nesre livro, o ponro de operação de urua unidade sem otimização em ren1po real é geralmente disranre de qualquer resrriçâo importanre, pois disponibiliza renipo .10 operador p1r;1 reconhecer e responder aos distúrbios que poderiam levar a urna condição operacional inaceinivel. Enrrerauro, buscar o ponto óti1110 de operação, como, por exemplo, maximizar .1 produção, minimizar as perdas do prcx:esso e o consumo de energia da unidade, se1npre levard a planta .1 operar próximu de várias restrições. Como, nos processos alt.unente iruerarivos, tuna mudança em tuna vari.ivel (.";IUS;.I efeitos em muitas outras, fica difícil p1r.1 o operador monitorar todas as varidveis ao mesmo te1np:> e ainda fazer os ajustes necessários ,1 (.'.1d1 instante. Assim, o operador cos111111a levar ti pl:111r;1 p1r:1 nmu regi.lo de conforto operacional, longe do ponto óti1110. O ganho do controle avançado e d1 orimizaçâo e111 le1npo reli estd associado ;\ pennitir tuna operação segur.1 e próxima das restrições do processo 24 horas p:,r dia. Este fato decorre dele poder calcular, por exemplo, a 1.'.1d1 minuto, os efeitos e impacros das perturbaçôes nestas resrriçôes. Portanto, o ganho econômico deste orimizador decorre do incremento d.1 produção resultante desta .muçâo em tetnFO real, ,1 partir de mudanças ou perturbações que o prcx:esso venha a sofrer durante a sua operação.

CAPfTut.O 14

•

1"'1.EMENTAQCES DE CoNnO.. E AvANÇAOO EM UNIDADES DE f>FooUÇÃO...

1 451

A ferr.nuenra BR-Opti111us da Perrobras é c.:1p1z de implemenrar: os algorinnos de otimização em te1npo real (alocação ótima dogas-lift)1 diferentes técnicas de controle avançado lxiseadrs em controle preditivo e .1s esrr.uégi.is de medíçjo virtual (inferência de variáveis n.io medidas diretamente pela iustrumenraçio existente) quando uecess.írio. A figura 14.39 mostra a tela principal do sistema de otinnzaçâo degas-lift ern rerupo real (aplic.uivc GL-OP11M) (Cfu\1PONOGARA ct alii1 2010), que esut em fase de detalhunento p.1ra implementação em urna plataforma.

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r,...,.,, .. .-"lfÇOS e nos hcadcrs de produção, e tentar rejeitar estes distúrbios 111,111.Ípubndo os sctpoints dos PIDs. Assim, qiuudo o sistema derecra :1 chegada de unia golfada, ele pode diminuir os sctpoints dos controladores de nível de fonn,1 .1 ter um.t maior capacirância p.1r.1 minimizar os efeitos da golfada. A figur.i 14.40 mostr.i esta estratégia de controle preditivo pir;1 unidades de produção de petróleo. Os trabalhos de Mendes (2012); Ribeiro (2012) t.1111bé1n abordnn .1 urilizaçio de controladores predirivos p.ira unidades de produção

de petróleo. Os trabalhos de Hess ct nfii (2001 ); Imsl.urd ct alii (2010) utilizam controladores predirivos não lineares, onde os modelos d1 planta s..ío fornecidos por simuladores rigorosos do processo. 1\ v.1nr.1ge1n desta abordagem é n.ío necessitar de testes de idenrifi ..mção, pois confiam no modelo do processo e possue1n umu estrurégiu de ajuste aurom.írico de certos parâmetros chaves deste modelo, A desvanr.igem é a muior complexidade do controlador. Man,pulild.êts: do PIC.01

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[:,,FooUÇÃO...

1 455

14. 8 SISTEMAS AVANÇADOS DE AUTOMAÇAO Os grandes riscos aos processos ocorrem durante os transientes das plantas, corno .ts partidas e paradas dos sisreruas. Anulmenre, os equipamentos críticos j,i possue1n procedimentos auromarizados, por exemplo, p1r.1 ,1 partida, e sistemas de seguranç.1 p1r.1 a parada. Entretanto, .1s plarufonrus de petróleo, que contemplam diversos sistem.ts, n:io costumam ter um sistema .nuom.ítico .tvançado de apoio aos grandes procedimentos de partida, parada e de gerenci.unenro de sinuçôes de emergência. Estes sistemas avançados de ,11110111aç.io poderiam realizar n111.1 gesr:io dos conhecimentos d1 pl.uua .10 implementar e .iuromatizar as açôes dos operadores m.tis experientes, minimizando os erros dur.uue sinuçôes de stress, e, desta forma, .uuuent.mdo a segurança d1 planta. E1n uni piloto irnplemeur.ido p1r.1 partida de urna plataforma de produção obteve-se corno resultados: unia diruiuuiçlo dos trips dnnnues estes procedimentos de P'!" tida d1 plataforma, assim coruo urna execução destas lógicas de partida de forma ruais r.lpidt e segur,1 (CAi\1.POS ct alii, 1999; C�1POS ct alii, 2001; CAi\1.POS e SArro, 2004). Estes sistemas avançados de automação rêm 11111 papel muito importante, principalrnente pira o gerenciatnenro de sinuções uuonuais, e pedem filtrar e priorizar os alarmes críticos evitando a perdi de informaçôes durante tuna avalanche de alarmes, e desta fonn.1 ajudar os operadores nas suas remadas de decisão (SAfl'O ct alii, 2009). Outros sisrenus avançados podem gerenciar as atividades manuais realizadas n1 áren pelos operadores de L-.tlllp:>. Pode-se, por exemplo, identificar as vdlvulas manuais de alinhnmenro, os drenos, erc., com tags RFID (RndioFrequency Identification), de forma que os operadores, com seu compurador de miio (PDA - Pcrsonal Digital Assistants), i:oss.1111 verificar se existe alguma n.io conformidade (LIMA ct alii, 2007). Este sisrerua também pode enviar p1r.1 o operador de painel o estado .mul dos equipamentos de 1.-.unpo nâo .nnorn.mzados, e111 re111po real, através de uma rede seru fio.

14. 9 AMBIENTES REMOTOS PARA SUPORTAR A OTIMIZAÇAO EM TEMPO REAL

As fenurneruas de controle avançado e orimizaçio em rernpo real necessitam de tnn.1 equipe de i1npl.1nt.1ç.io especializada, e principalmente de uma equipe de 1n,111utençio, caso contr.írio estas ferramentas n..io irão acompanhar as mudanças nos sisre111.is de auromaçâo (p. ex. novas versões e atualizações dos supervisónos), d1 planta (p. ex. novos sensores e atuadores) e do processo (p. ex. mudanças no reservatório e 11.:.1 composição do fluido mulriffsico: teor de Jgu,1-watcrcut, erc.), e com isto o seu desempenho ir:.\ degradar, fazendo com que os operadores não coloquem mais em automdtico estes sistemas. Enrrer.mro, anulmenre existe um novo paradigma de operação,

456 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

que é a uriliz..rçâo de centros remores interligados em rempo real 1..-0111 as unidades mantimas de produção. Nestes centros poderão existir especialistas em controle avançado e otimização em te1npo real par,1 suport,1r estas aplicações e m.uuê-l.is operacionais e com um 00111 desempenho A existência de um sistema de relecormuucaçio baseado em fibra ótica, q11e garanta 11111.1 alta disponibilidade e prioridade p.1r:.1 a automaçào, é importante p.1r.1 viabilizar :1 implauraçio e manutenção desres sistemas avançados de .turomaçio ,1 partir do centro remoro Assim, os especi.tlisras em controle avançado e otimização em te1npo real poderiam estar em terra .nendendo J.s várias pl.uaformas de produção, A utilização de centros remotos de operução, supervisão, 1n:111u1e11ç:io e otimizaç.io de unidades de produção p.irece ser tuna alremativa promissora, principalmente em regiões de produção com urna alta densidade de unidades de produção marfrirru (CA1v1POS e "fEIXEIRA, 2011). A figura 14.43 resume o conceito do uso de centro remoro de supervisão e ori1ni1A1)-"":ÍO de unidades rrurúimas de produção. U1n ponro-cluve P":' o sucesso destes ambientes é existir um sistema de comunicaçâo redundante, confi.ível e coru lxmda suficiente p,1ra as aplicaçôes pretendidas. Se a disponibilidade da comunicação for mantida em 99,999 '}ó, esper,1-se menos de 2 minutos por .1110 em média de perda de cornunicaçâo no sistema (LIMA et alii, 2010). Co111 o uso deste conceito pode-se dividir os trabalhos e uumenrar bastante a cooperação enrre os operadores embarcados e aqueles do cenrro remoto.

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r( - .. _f:J_ackup ... V-SAT (satélite)

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Sistemas de automação plataforma 1

Centro remoto para implantação e manutenção

dos sistemas avançados de automação, controle e otimiza�o em tempo real

Sistemas de automaçAo plalaforma 2

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FooUÇÃO...

1 45 7

14.1 O SIMULAÇAO SIMPLIFICADA DE UMA PLATAFORMA A seguir ser.í descrito um processo de tr.ttamento de óleo de tuna plat.tfonna de petróleo, assim co1110 u111 simulador dinâmico simplificado, cujo objetivo é estudar os sistemas de controle de níveis e pressões. A unidade considerada rern a seguinte produção fictfcia 11.1s condições de pressão (23 kgf/an2 .1 bs.) e te1nper.1 rura (19 CC) de cbegada do petróleo 11.1 mesma: ■ Vazão total de .ígtL.l de 541 000 kg/h. ■ Vazão torai de óleo de 840 000 kg/h. ■ V.1z.ío torai de gás de 288 000 kg/h, com peso molecular médio de 22.

Esra pi.1tafonn.1 possui seis (6) poços de produçio, FooUÇÃO...

1

459

Os objetivos do controle são: ■ Manter os níveis (6 controbdores) estáveis dentro de urna banda de 10 o/o em torno dos sctpoints p.u._1 os controladores de óleo e 5 �'o p.1r:.1 os de interface .ígu..r-óleo, e manter . 1.s pressões ( 3 controladores) estáveis dentro de tuna band1 em torno dos sctpoints (vari . tçôes n1 . íximas de 5 �"O do valor de pressão de operação). ■ Utiliz... 11· .1s capacitâucias dos separadores ao tu.iximo de fonna :.1 minimizar os efeitos das golfadas p.1r.1 os equipamentos a jus.uue. O melhor controlador dever . i minimizar o desvio d.1 vaz.io de óleo p.ir. 1 t ..1nque e111 relação ao seu v . tlor médio. MODELAGEM SMPLIFICADA PARA ANÁLISE DO CONTROLE

Corno o objetivo d1 simulação é aualis . 1r o controle dos níveis e pressões d1 plarafonua, pode-se modelar o separador trifísico de Jgua livre corno três vasos: um pira .1 p.irre gasoso e dois p.1r.1 os líquidos, sendo um p.1r.1 .1 p.1rte de .igtu e outro p.1r.1 .1 de

óleo, cada uru com comprimentos diferentes. E1n fi.111)-âO d.1 razão g.ís-óleo (RGO) e d1 fração de Jgua torai (BSW) do petróleo, calcula-se a vaz..."io de .ilimenraçâo de g.is, . ígu . 1 e óleo p.1r,1 c-..1d,1 comparrimenro do separador nifísico. A estas vazôes pode-se adicionar penurbaçôes, p.1r . 11 por exemplo, simular golfadas. N:.1 simulação considerada não existe interação entre o nível d1 interface de ,igu.1 e o nível do compartimento de óleo, isto é, não se modelou urna vazão pelo vertedor. A inreraçio entre os controles de pressão e os de níveis 1 ..uubém só ocorre pela i11íluê11(.;11 qt1e :.1 pressiío rem nas vazôes pelas vflvulas.

Confonne coruenrado anrenonnente, nio se desejo simular J eficiência de sep.1• raçlo, assim considera-se 91ie 1.-.1d1 corrente liquida de safda do separador rrifãsico terá um . 1 composição conhecida. Por exemplo, .1 corrente de óleo ir..í ter u111 percentual de dgua (BSW) e um percenru . 11 de g.ís (RGO). A seguir serão descritas as equações utilizadas neste simulador; Para simular a evolução d1 pressão no vaso separador, se considera o balanço de massa no espaço ocupado pelo gés: dM�.-uo dr

=

u vr - 1"!"s.0.1) (Mr.

Da equação dos g:.1ses perfeitos: n

p Y.-\SO

X \T

= :t� X

MvASO

tvl\V

X R. X T

460 1

C,omfO,.E

AvANÇAOO

E 0nMIZAÇÃO NA INoúSTRA DO PErnôt.EO

Eliminando a massa de gãs acumulada separador (i1�,ASO) das equações anteriores e considerando o volume (\7), .1 te1nper.1tur.1 (T), o peso molecular (A1'ó\') e .1 rurureza do g.ís (z- fator de compressibilidade) constantes, obtém-se a equrçâo d1 evolução das pressões nos vasos separadores: \r X M\V

zxR:xT

X dl\,,\';,O dt

= (MG

l,.."< 1

- MG ) s.\J

A v:11..:10 nuissica de g:ís 11:1 entrada é função dos poços de prodnçlo e :t vazâo de saída depende do controle que anu ern urru válvula. U1n modelo simplificado, raruo par:1 as válvulas de controle de g,ís, quanto p1r.1 .1s de óleo, e que sení utilizado é o seguinte: �1.v,,

=

Abertura (9'1)

LOO

r---

x Fator x ✓rM -PJ

A vílvula é considerada linear, e :1 abertura é definida pelo conrroludor associado. As pressé>es ,1 montante (PM) e .1 jusante (J> ,) s.io calculadas pira cada v.ilvula de controle considerada. P.1r.1 ,1s v.ilvulas de .ígu.1 11;.\o senl considerado o diferencial de pressão pelo faro de existir urru bomba e o modelo ser.i o seguinte: M SAI

=

Abertura ('!6)

l OO

X

" ratar

As dinâmicas das vflvulas serão aproximadas por uma equação de primeira ordern e consrame de re1nfX> de 12 segundos p.1r:1 as de líquido e 6 segundos p1r:1 a de g.ís. O ,nodelo simplificado pir.1 obrer a evolução dos níveis (L) nos vasos de líquido rambéru considera apenas 11111 balanço de 111ass,1, onde o primeiro renno representa a :1c1111111laç-.ío, supondo uma drea (A) e unu rnassn específica (p1) constunres. A equaçlo .1 seguir deralh.1 este modelo:

Onde: A

Área simplificada p:.1r.1 vasos horizonruis: 2 A~ (2 ✓R - (R- L}2 x Cornpruncntc)

R

Raio do vaso ( cilindro horizontal de comprimenro conhecido).

DADOS DO SISTEMA A SER MODELADO

A massa específica do óleo produzido nesta plarufonna é considerada igual a 880 kg/tn3• As dimensões dos vasos e outras infonuaçôes necess.irias p.1r.1 a modelage1n são fornecidas .1 seguir.

CAPfTut.O 14

•

1"'1.EMENTAQCES DE CoNnO.. E AvANÇAOO EM UNIDADES DE f>FooUÇÃO...

1 461

SEPARADOR ÁGUA LIVRE (SG-01)

Vaso cilíndrico horizontal de diâmetro de 4,6 metros, com comprimento d1 regiâo d1 interface Igua-óleo de 27 metros, comprimento da SC\-;.Ío de óleo após o vertedor de 10 metros e volume do esp.1ço vapor de aproximadamente 150 1113. Os controles neste separador s.ío: LIC-01 - nível de óleo após o vertedor, LIC-02 - nível de interface .ígua-óleo e PIC-01- controle de pressão. As to111,1d1s do controle de nível de óleo e o range do controlador de pressão são: ■ LTC-01 -Nível

,l

O '3ii igual ,10,2111, e 100 % igual .1 2,76111.

■ LJC-02 - Nível

,l

O '3ó igual a O

1111

e 100 o/o igual

.l

2,67 111.

■ PIC-01 - R.nnge de medição de O a 30 kgf/c1n2• VAOO SEPARADOR DE GÁS DO 10--01 (V-10--01)

\'.1so ólíndrico horizontal de diâmetro de 1,524 111, com comprimento d1 Jrea d1 interface g.ís FooUÇÃO...

Nt-,el de Oloo no SG-01 ('!ft)

Nivel

LIC.01

Óleo no s:i-01

0,269

55

LIC.02

Interface no 00-01

0,46

162

LIC.03

Cteo no V-T0-01

o, 192

26

LIC.04

ln1erlace \LT0.01

0,233

9 676

LIC.05

âeo no V-T0-02

0,212

27

LIC.06

ln1 erlace \l T0-02

0,241

81 213

A figura 14.47 mostra que com a nova sintonia consegiie-se reduzir a vanabilidade d.1 vazão de óleo 11..1 s.ud.i da planta de 615 �ó (curva venuellu) p.tr.1 cerca de 4,9 �ó ( curva verde) no 3 Hong Kong, 2003. TJ.10}.1.AS,

f. Fundamentos de E11genharia de Petr6/eo> Ed. Inrcrciénci.i, 2,1 ed., 2004.

o

•

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CAPITULO 15

Desafios para as Tecnologias de Controle Avançado e Otimização de Processos

o

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•

C..,p{ruto 15

♦

DEsAFIOSPl'.RAASTECNOl.001-'SDECoNTROlEAVANÇAOO .•.

l

471

As perspectivas de aplicações industriais das tecnologias de controle avançado e otimização em teinpo real de processos s.io muito grandes. As exigências cada vez m.uores por unidades segur.1s, reur.íveis, flexíveis e susrenr.iveis abrem esp.1ço p.1r.1 J. utilização efetiva destes sistemas avançados nos processos industriais, e e111 particular na indústria do petróleo. Confonne mostrado nos diversos exemplos deste livro, estas tecnologias penuirem os seguintes ganhos: ■ Aumento d1 rentabilidade dos processos, por exemplo, unia maior recuperaçâo do condensado (LGN) presente 11.1 c1rg.1 em plantas de processamento de g,ís uarur.tl. E1n urna unidade, o .uunento d1 produção de LGN foi de cerca de 30 %1 o que representou ganhos dr ordem de 13 milhões de dólares

por ano. ■ Aumento na eficiência energética dos processos, por exemplo, em 11111.1 planta o co11Sun10 de g;is combusrfvel diminuiu em 18 �'o p.1ra ;1 mesma vazão de carg,1 processada, o que representou tuna redução de emissões de 1 600 toneladas de 002 par.1 a atmosfera p::ir ano. ■ Miuimizuçio drs emissôes nas rochas (fiares) em função d:.1 maior estabilidade do processo. E1n t1111.1 unidade, a redução d1 queima de g.ís na tocha de segu· r.1nç;1 representou 11111.1 diminuiçio nas e,nissões d1 ordem de 230 roneladts de ,U10. CQ2

r=

o

■ Aumento d.1 segurança operacional por se ter 11111 maior número de malhas de conrrole regularório (PID) ern uurom.ítico, garantindo a rejeição das pernirbaçôes nas plantas. E111 uni projeto p;1r:1 doze pl.uuas de processamento de g.ís narural, o número de malhas de controle PID 00111 bom desempenho aumenrou de 29 p.1r,1 68 %. Observa-se q11e esta c.1111;1d1 de controle é responsável rx,r grande p.1rre dos ganhos obtidos. ■ Miuirnizaçfo do desgaste dos equipamentos e, conseq11enren1enre, d1 necessidade de manurençâo corretiva, em f1111',--;io da 111:Üor estabilidade operacional. ■ Aumento dos conltecituentos dos operadores e engenheiros em relação :10 processo em questão, e muitas vezes com .1 descoberta de outras formas óú,nas de se operar a planta industrial. Assim, existem ganhos qualitativos devido ao melhor treinamento.

■ Aumento d1 capacidade de reação e controle dos processos, principalmente em sistemas complexos, cem grande inreraçio e sujeitos a muiras perturbações, pois o controle .tvunçado .1uLon1.11i1�1 uru.t forma órirru de operação e pode ser executado em uma frequência muito m.tior do que :1 capacidade do ser luunano. Assim, estas ferrameur,u auxiliam os operadores a tornarem as melhores decisões frente ;Is perturbaçôes.

472

CoNnn.E AVANÇADO e

Om,,1zAÇÃO

HA INoúSTRA

co

PETRÓLEO

Enrreranro, a efetiva urilizaçâo desras tecnologias nos processos industriais passa

por alguns pontos críticos, tais como: ■ A necessidade de equipe capacitada pira impiemeruar; e principalmente p.11-:.1 manter estas ferramentas com um desempenho .iceit.ivel. ■ A necessidade de indicadores e ferr.unenras pira diagnosticar o desempenho e corrigir os problemas nos diversos níveis d1 auromaçâo {instrumenraçâo, courrole regularório e controle avançado}. ■ A necessidade do uso de tecnologias de relecomnnicaçâo e informãrica p.1ra permitir ,1 supervisão e munurençio remora destas ferramentas por especiulisrus. ■ A necessidade de novas ferr.unent.u (algoritmos avançados de controle) e sensores em função das caracrensricas particulares de cada processo, por exemplo, não linearidades, variação no tetnfX), etc.

Este capítulo ir.í abordar alguns destes desafios.

15.1 SISTEMAS DE DIAGNÓSTICO E ACOMPANHAMENTO DO DESEMPENHO U1n ponto importutue p.11'.1 o efetivo uso destas ferrumenras de controle avançado 11.1 indústri.1 é .1 definição de indicadores tanto gerenciais (p. ex. o re1npo de uso-. faror operacional) 9u.1nro récnicos (p. e.-. :. desempenho, número de 111,1lh,1s em auronuirico., erc.), PJr,1 serem monirorudos e acompanhados ,10 longo do rempo de operação d1 unidade. Estes indicadores poderão avaliar os ganhos obtidos com ,1 impl.mraçlo destes sistemas de controle .10 longo do 1e111fX>. Por exemplo, eles pennitirâo medir se estes sistemas esrâo realmente caprur.mdo as oportunidades que :1p.1rece1n no dia :1 dia operacional, devi.do Js perturbações que o processo eru questão sofre. Do ponto de vista gerencial, o indicador deve mosrmr se os operadores esrâo realmente uriliz.mdo o sistema, ou se ele se encontra desligado, e se o sisrcm.i cst.í .uiugiudo cerro desempenho múiimo. Uma boa prática, utilizada 11.1 Petrobrás (PINOTTI et elii, 2008; ZANIN e MORO, 2004)1 é calcular um índice denominado PCA1' (Percentagem de Controladas Ativas), o qual é calculado na mesma frequência do controle avançado, e é aruuzenado na base histórica de drdos do processo. O PCAT é derenninado peh seguinte equação:

PCA"!'

=

Nún1ero de Controladas �i\tiv.is X 100

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"O livro descreve técnicas de Controle Avançado e Ottrmzação em Tempo Real, e sua aplicação na indústria do petróleo, e é uma leitura obrigatória para todos os técnicos das áreas de controle, projeto e operação de processos. O livro reúne um conjunto de experiências, que é único na literatura de controle de processos" Prof. Dr. Darci Odloak Professor Titular do Departamento de Eng. Química da USP

"A aplicação de sistemas de controle avançado nas plantas industriais permite conseguir ganhos econômicos e ambientais O livro aborda com detalhes todas as etapas de implantação de sistemas de controle avançado em processos industriais, exemplificando, com um grande número de casos reais, os resultados obtidos na prática. Desta forma. o texto vem preencher uma lacuna na área de controle de processos mostrando aspectos relacionados com a prática industrial das técnicas que são tratadas de forma teórica em outros livros de texto. O livro é um texto extremamente recomendado para os estudantes e engenheiros que desejam entrar no mundo das aplicações de controle na indústria de processos· Prof. Dr. Julie Elias Normey-Rico o epartamento de Automaçflo e Sistemas da UFSC.

"Este livro descreve toda a evolução do emprego das técnicas de controle avançado na Indústria do Petróleo mostrando oportunidades. benefícios e relatando algumas experiências de aplicações até chegar ao caso das plataformas de produção. É um texto que dá enorme contribuição para que essas técnicas permitam extrair mais de instalações existentes com praticamente nenhum investimento adicional." Eng. Luiz Augusto Petrus Levy Gerente de Tecnologia de Otimlzaçao de Operações e Logfstica do CENPESIPETROBRAS

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