Design e solução de um algoritmo de programação de produção online em refinarias para estratégias open-loop e closed-loop

• Processo: 18/04943-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2018
• Data de Término da vigência: 14 de novembro de 2018
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Química - Operações Industriais e Equipamentos para Engenharia Química
• Pesquisador responsável: Jorge Andrey Wilhelms Gut
• Beneficiário: Robert Eduard Franzoi Junior
• Supervisor: Christos T. Maravelias
• Instituição Sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: University of Wisconsin-Madison (UW-Madison), Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 17/03310-1 - Otimização integrada da programação de produção no refino de petróleo: da descarga de óleo até a entrega de combustíveis, BP.DD
• Assunto(s): Refinarias Planejamento da produção Scheduling Otimização matemática Programação matemática
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Modelagem | otimização | Programacao de Producao | Programação matemática | refino de petróleo | Scheduling | Otimização

Resumo

Até agora, a literatura sobre otimização da programação de produção no refino de petróleo bruto abrangeu o problema desde a descarga e armazenamento de óleo até as correntes de saída da unidade de destilação, considerando um ambiente offline. Para avançar, esta pesquisa amplia o escopo do problema englobando desde a chegada da matéria-prima até a produção de produtos, considerando as etapas intermediárias de processamento da refinaria em um ambiente online integrado no ciclo de programação de produção. Dados de feedback de processo e medidas laboratoriais da planta são considerados em estratégias de ciclo aberto ("Open-loop") e fechado ("Closed-loop") para melhores previsões no processo. Na estratégia de ciclo aberto são atualizadas, no ciclo de programação de produção on-line, informações de entrada do processo, como atividades de catalisador, tempo de residência de reatores e atrasos de abastecimento de tanques (para melhor mistura ou segregação de fluxos). Por outro lado, em uma estratégia de ciclo fechado a atualização das saídas medidas no processo podem calibrar ganhos e erros como em ymeasured = gain × ymodel + bias, dado que a atualização de dados em y considera os rendimentos do processo e variáveis, como os rendimentos, fluxos, inventários e propriedades, cujos efeitos se propagam em toda a rede de processo. Após um cálculo simultâneo de reconciliação e estimação de dados, o feedback de parâmetros será aplicado em um problema completo de programação de produção da refinaria de petróleo, considerando topologia real de tanques, torres de destilação em cascata e etapas de processamento e mistura, para otimizar efetivamente o processo. A estratégia de feedback é resolvida para a programação da produção de refinarias em uma abordagem de decomposição iterativa de programação linear e não-linear integrada (MILP-NLP), atualizando os rendimentos e propriedades das frações e os rendimentos das operações de mistura na próxima solução MILP até a convergência ser alcançada. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

FRANZOI, ROBERT E.; MENEZES, BRENNO C.; KELLY, JEFFREY D.; GUT, JORGE A. W.. A moving horizon rescheduling framework for continuous nonlinear processes with disturbances. CHEMICAL ENGINEERING RESEARCH & DESIGN, v. 174, p. 276-293, OCT 2021. (18/04943-0, 17/03310-1)