Controle e otimização de um reator de hidrogenação trifasico

Autor(es)

Mylene Cristina Alves Ferreira Rezende

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: Campinas, SP.
• Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Quimica
• Data de defesa: 2003-03-11

Membros da banca

Rubens Maciel Filho; Simone Ungari Azzolino Redondo; Osvaldir Pereira Taranto; Eduardo Coselli Vasco de Toledo

• Orientador: Aline Carvalho da Costa; Rubens Maciel Filho

Resumo

O presente trabalho trata do estudo do controle e otimização de um reator tubular multifásico visando a Integração de Processos Contínuos em Tempo Real. Como caso estudo é considerado um reator de hidrogenação catalítico trifásico, para o qual é utilizado um modelo matemático determinístico representativo do processo. O comportamento dinâmico do processo de produção é estudado a fim de se determinar possíveis estruturas de controle. O controlador implementado é baseado na filosofia do Controle por Matriz Dinâmica (Dynamic Matrix Contrai - DMC), um tipo de Controle Preditivo baseado em Modelo. Para resolver o problema da otimização, são revisadas e implementadas duas técnicas, a saber: a otimização por Programação Quadrática Sucessiva (Successive Quadratic Programming - SQP) e a otimização global por Algoritmos Genéticos. Os resultados obtidos com a otimização por SQP mostram a eficiência desta técnica na otimização do reator trifásico. Os Algoritmos Genéticos são métodos de otimização globais que trabalham com uma população de soluções que evolui ao longo de gerações e converge para um ótimo global. O estudo dos Algoritmos Genéticos mostra que se trata de um algoritmo robusto e eficiente para a otimização do reator trifásico, que pode ser uma alternativa para problemas onde métodos clássicos, como o SQP, não apresentam bom desempenho. Também é feita uma proposta sobre a integração de processos em tempo real e apresentada uma forma de definir e implementar a estratégia em uma camada, com o objetivo de aplicá-la em trabalhos futuros (AU)

• Processo FAPESP: 01/12164-0 - Modelagem e otimização do processo de produção de ciclohexanol
• Beneficiário: Mylene Cristina Alves Ferreira Rezende
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado