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Desenvolvimento de um software para detecção de erros grosseiros e reconciliação de dados estática e dinâmica de processos químicos e petroquímicos

Autor(es):
Agremis Guinho Barbosa
Número total de Autores: 1
Tipo de documento: Tese de Doutorado
Instituição: Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Química
Data de defesa:
Membros da banca:
Marlei Barboza Pasotto; Valdir Apolinário de Freitas; Basilino Barbosa Freitas Junior; Gilmar Barreto
Orientador: Rubens Maciel Filho
Resumo

O principal objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um software para reconciliação de dados, detecção e identificação de erros grosseiros, estimativa de parâmetros e monitoramento da qualidade da informação em unidades industriais em estado estacionário e dinâmico. O desenvolvimento desse software focalizou atender aos critérios de modularidade, extensibilidade e facilidade de uso. A reconciliação de dados é um procedimento de tratamento de medidas em plantas de processos necessário devido ao fato da inexorável presença de erros aleatórios de pequena magnitude associados aos valores obtidos dos equipamentos de medição. Além dos erros aleatórios, por vezes os dados estão associados a erros de maior magnitude e que constituem uma tendência, ou viés. Erros desta natureza podem ser qualificados e quantificados por técnicas de detecção de erros grosseiros. É importante para aplicação de subrotinas de otimização que os dados sejam confiáveis e livres de erros tanto quanto possível. A tarefa da remoção destes erros através de modelos previamente conhecidos (reconciliação de dados) não é trivial, já sendo estudada no campo da engenharia química nos últimos 40 anos e apresenta uma crescente quantidade de trabalhos publicados. Contudo, uma parte destes trabalhos é voltada para aplicação da reconciliação sobre equipamentos isolados, como tanques, reatores e colunas de destilação, ou pequenos conjuntos destes equipamentos e não são muitos os trabalhos que utilizam dados reais de operação. Isto pode ser atribuído à dimensão do trabalho computacional associado ao grande número de variáveis. O que se propõe neste trabalho é tomar partido da crescente capacidade computacional e das modernas ferramentas de desenvolvimento, provendo uma aplicação na qual seja facilitada a tarefa de descrever sistemas de maior dimensão, para estimar dados de qualidade superior, em tempo hábil, para sistemas de controle e otimização. É importante frisar que a reconciliação de dados e a detecção de erros grosseiros são fundamentais para a confiabilidade de resultados de subrotinas de otimização e controle supervisório e também pode ser utilizada para a reconstrução de estados do processo. (AU)

Processo FAPESP: 03/05484-4 - Desenvolvimento de um software para detecção de erros grosseiros e reconciliação de dados estática e dinâmica de processos químicos e petroquímicos
Beneficiário:Agremis Guinho Barbosa
Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado