Real time evolution (RTE) for on-line optimization of continuous and semi-continuous chemical processes

Evolución en tiempo real (RTE) para la optimización de la línea continua y semi-continua de los procesos químicos

El presente documento se constituye como una tesis que aborda la temática del control de procesos como punto de partida para la optimización de procesos para una optimización en tiempo real del mismo; esto quiere decir que, a medida que avanza la operación industrial, se está dando una optimización del proceso. En general, el control de procesos es muy eficiente cuando el punto de operación deseado ha sido determinado con anterioridad y el sistema tiene capacidad suficiente para responder a las perturbaciones. Mientras el control de procesos es requerido con el fin de regular algunas variables de proceso, la aplicación de tal técnica puede no ser apropiada para todas las variables significativas. En algunos casos, el punto óptimo de operación cambia, debido al efecto combinado de perturbaciones internas y externas, por lo que un sistema de control prefijado puede no responder adecuadamente a los cambios. Cuando ciertas condiciones son satisfechas, la optimización en línea surge como una alternativa adecuada para ajustarse a ese optimo cambiante.

A fin de "perseguir" este optimo móvil, la optimización en línea resuelve en forma periódica problemas de optimización, usando datos que vienen directamente de la planta y un modelo el cual es actualizado continuamente. La aplicación más frecuente de la optimización en línea corresponde a la categoría de procesos continuos. Esto se debe principalmente a que los modelos de estado estacionario son más simples y fáciles de desarrollar y validar; además, los procesos continuos tienen normalmente asociada una elevada producción y, por ende, pequeñas mejoras en la eficiencia del proceso se traducen en importantes ganancias. Sin embargo, aunque el uso de modelos al estado estacionario simplifica enormemente las tareas de modelización, hace emerger ciertos aspectos ligados a la validez de la hipótesis de un estado estacionario. La presente tesis está encaminada a solventar parcialmente tales puntos débiles de la metodología actual. Como resultado, se propone una estrategia alternativa que saca ventaja de las mediciones y busca una mejora continua en lugar de una optimización formal. Se muestra que tal estrategia resulta muy efectiva y puede no sólo ser aplicada para la optimización de puntos de consigna, sino también para tomar (en línea) las decisiones discretas necesarias en procesos que presentan degradación (aspecto normalmente resuelto usando programación matemática).

La tesis está estructurada de la siguiente manera: el primer capítulo explica las principales motivaciones y objetivos del trabajo, mientras que el capitulo 2 consiste en una revisión bibliográfica que abarca, hasta cierto punto, los tópicos y funcionalidades más importantes asociados a la optimización en línea. Luego, los capítulos 3 y 4 presentan la estrategia propuesta a través de dos metodologías para la optimización en línea, lo cual es la contribución más importante de la tesis. El primero, (capitulo 3) se centra en la persecución de un optimo que se mueve por el efecto combinado de perturbaciones externas e internas. Por otro lado, en el capítulo 4 se explica una metodología paralela, concebida para procesos que presentan desempeño decreciente con el tiempo y requieren decisiones discretas en relación a acciones de mantenimiento. Ambos capítulos incluyen una primera parte, más bien teórica, y una segunda parte dedicada a la validación usando casos de referencia. Luego, el capitulo 5 describe la aplicación de tales metodología sobre dos escenarios industriales, con la intención de complementar los resultados obtenidos sobre los casos académicos. Posteriormente, el capitulo 6 aborda dos problemas asociados a la implementación: la influencia de los parámetros ajustables y la arquitectura del software usada. Finalmente, el capitulo 7 resume las principales conclusiones y observaciones de la tesis.