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EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013 EQE038 – Simulação e Otimização de Processos Químicos Argimiro R. Secchi – Aula 1 –

EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

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EQE038 – Simulação e Otimização de Processos Químicos. – Aula 1 –. Argimiro R. Secchi. EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013. Introdução. Razões para a Simulação. Contenção de despesas (custo e tempo) Processos fortemente integrados com diversos reciclos de massa e energia - PowerPoint PPT Presentation

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EQ/UFRJ23 de agosto de 2013

EQE038 – Simulação e Otimização de Processos Químicos

Argimiro R. Secchi

– Aula 1 –

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IntroduçãoIntrodução

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• Contenção de despesas (custo e tempo)

• Processos fortemente integrados com diversos reciclos de massa e energia

• Necessidade de melhor compreensão de processos cada vez mais complexos

• Otimização e construção de processos otimizados

• Construção de protótipos virtuais, verificação de projetos, etc.

Razões para a SimulaçãoRazões para a Simulação

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• Processos Batelada e Semi-batelada(Análise, Controle, Otimização Dinâmica, Projeto Ótimo, Estimação de Parâmetros, Operações de Partida)

• Otimização Dinâmica em Tempo Real (D-RTO)(NMPC, Otimização Global de Plantas, Transição de Produtos, Atualização de Modelos, Analisadores Virtuais)

• Controle Avançado de Processos(Projeto de Estruturas de Controle, Redução de Modelos, Controlabilidade e Operabilidade, Controle Baseado em Modelos, Sintonia de Controladores, Dinâmica Não Linear)

• Partidas, Paradas e Transições(Estratégias de Partida, Estudos de Segurança, Parada de Plantas, Transições de Produtos, Troubleshooting)

• Intensificação de Processos(Sistema Complexos, Comportamentos Complexos, Processos Reação/Separação, Reatores Auto-Refrigerados)

• Ensino e Treinamento(Ensino em Sala de Aula, Treinamento de Operadores)

Razões para a Simulação DinâmicaRazões para a Simulação Dinâmica

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Processos em Batelada e Semi-BateladaProcessos em Batelada e Semi-Batelada

(bio)reatores (semi-)batelada

1

produtorefluxo

destilação batelada

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Otimização Dinâmica em Tempo RealOtimização Dinâmica em Tempo Real

Processo+Controle Regulatório

NMPC

D-RTO / RTO

Tratamento e reconciliação de

dados

Atualização de modelo p/ RTO

Atualização de modelo p/ NMPC

Programação da Produção

Inferências

u(t)y(t)

Y(t)

u*(t)y*(t)

especificações de carga, produto e mercado

Servidor de modelos(rigorosos, empíricos, híbridos, reduzidos)

d(t)

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Controle de ProcessosControle de Processos

Processo+Controle Regulatório

NMPC

Tratamento e reconciliação de

dados

Atualização de modelo p/ NMPC

Otimização local

Inferências

u(t)y(t)

Y(t)

metas

Servidor de modelos(rigorosos, empíricos, híbridos, reduzidos)

d(t)

Controle Não-Linear Baseado em Modelos

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Ensino e TreinamentoEnsino e Treinamento

Server

Simulador Planta

Client Trainee

Client Trainee

Client Trainee

TCP/IP

Client

Instrutor

Treinamento de operadoresEnsino em sala de aula

Simulador

Estudante

TCP/IP

Simulador

Professor

Simulador

Estudante

Simulador

Estudante

Exemplo: Operator training (Lee et al., 2000)

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Como Usar a Simulação Dinâmica?Como Usar a Simulação Dinâmica?

Há várias coisas para escolher! Algumas delas são:

Discretizadores OtimizadoresEstimadores

Diferenças finitas

Volumes finitos

Elementos finitos

Colocação ortog.

Implícitos

Explícitos

Índice baixo

Índice elevado

Variacional

Program. mat.

Seqüencial

Simultâneos

Mínimos quadrados

Max. verossim.

Mínimo local

Mínimo global

Próprio

Comercial

Modular

Equação-orientado

Simuladores Integradores

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Um Exemplo Simples em Diferentes Ambientes

Um Exemplo Simples em Diferentes Ambientes

Série de reatores CSTR isotérmicos com reação de primeira ordem e controlador PI

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MATLABMATLAB

MATLAB script file (run_series.m) ODE file (CSTR_series.m)

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SIMULINKSIMULINK

SIMULINK diagram (series_sl.mdl) S-function file (CSTR_series_sf.m)

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(CSTR_series.mso)EMSOEMSO

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Técnicas de SimulaçãoTécnicas de Simulação

• Simulação Modular Seqüencial

• Simulação Modular Simultânea

• Simulação Orientada por Equações

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O cálculo dos equipamentos

são executados de forma

seqüencial;

O resultado da saída de um

bloco é passado como entrada para o bloco

seguinte, iterando para a

solução de reciclos.

Modelagem tipo

Caixa-PretaCaixa-Preta

O código é desenvolvido para a solução de

equipamentos específicos

Simuladores ModularesSimuladores Modulares

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misturador v1

divisor v4

reator v2

sepa

rado

r

v 3

x0

x4

y1 x1 y2 x2

y4

y3

x3

u y6

rs

y5

Exemplo de Fluxograma de ProcessoExemplo de Fluxograma de Processo

O modelo matemático do processo pode ser visto como constituído de três tipos de equações:1) Equações dos modelos, incluindo modelos das unidades do processo e modelos de propriedades físicas;2) Equações de conexão do fluxograma de processo, que indicam como as unidades são conectadas umas as outras;3) Equações de especificações.

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misturador v1

divisor v4

reator v2

sepa

rado

r

v 3

x0

x4

y1 x1 y2 x2

y4

y3

x3

u y6

rs

y5

Exemplo de Fluxograma de ProcessoExemplo de Fluxograma de ProcessoEquações de modelo:

y1 = g1(x0,x4,v1) ; h1(x0,x4,v1) = 0

y2 = g2(x1,v2) ; h2(x1,v2) = 0

y3 = g3(x2,v3) ; h3(x2,v3) = 0

y4 = g4(x3,v4,u) ; h4(x3,v4,u) = 0

onde vi : variáveis internas e hi : modelo da unidade.

Equações de conexão:

x1 = y1(x0,x4); x2 = y2(x1); x3 = y3(x2); x4 = y4(x3,u)

Equações de especificação:

r(x2,v3) = rs

Para este problema, deseja-se determinar u dados x0 e rs (problema de análise), ou ainda determinar rs dados x0 e u (problema de projeto).

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Simulação Modular SeqüencialSimulação Modular Seqüencial

Uso da matriz de incidência para determinar os reciclos e definir uma estratégia para criar as variáveis de abertura

A solução de um módulo é usada como entrada para outro(s) módulo(s), de acordo com a topologia do fluxograma do processo. As variáveis de abertura são iteradas por métodos de resolução de sistemas de equações algébricas (usualmente substituições sucessivas).

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Simulação Modular SimultâneaSimulação Modular SimultâneaA solução é obtida iterativamente em dois níveis de cálculo:

fi = xi – gi = 0 , i = 1, 4

f5 = r – rs = 0

Jz = – f , z = [x1, x2, x3, x4, u]

- nível do fluxograma, onde as equações dos modelos linearizados são resolvidos simultaneamente com as equações de especificações e as equações de conexão (ou um subconjunto destas equações).

000a0

a1a00

001a0

0001a0a001

r

g

g

g

g

J

52

4543

32

21

14

4

3

2

1

uxxxx 4321

- nível dos módulos, onde cada módulo (ou conjunto de módulo) é usado para gerar uma aproximação dos elementos da matriz Jacobiana das variáveis de conexão do processo;

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Simuladores Orientados por EquaçõesSimuladores Orientados por Equações

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Simulação Orientada por EquaçõesSimulação Orientada por Equações

Todas as equações (modelos, conexões e especificações) são resolvidas simultaneamente para as variáveis internas e externas aos módulos.

h1(x0,x4,v1) = 0 h3(x2,v3) = 0

y1 – g1(x0,x4,v1) = 0 y3 – g3(x2,v3) = 0

h2(x1,v2) = 0 h4(x3,v4,u) = 0

y2 – g2(x1,v2) = 0 y4 – g4(x3,v4,u) = 0

x1 – y1(x0,x4) = 0 r(x2,v3) – rs = 0

x2 – y2(x1) = 0 x3 – y3(x2) = 0

x4 – y4(x3,u) = 0

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Ferramentas dos SimuladoresFerramentas dos SimuladoresFerramentas de

Simulação

ProcessamentoEstratégia

deSimulação

PacotesNuméricos

Eventos

Otimização

Paralelo SeqüêncialSoluçãodireta

Soluçãomodular

Algebralinear

Directa Iterativa

Heterogenidade,Interfaces

CAPE-OPEN

Protocolo decomunicação

Análises

Consistência,estabilidade,sensibilidade

Dependentesdo tempo

DinâmicaEstado

estacionário

Algebraesparsa

Precondicionamento

Escalonamentode variáveis e

equações

Diagramas debifurcação

Linearização

Sistemasdinâmicos

DAE PDE Inicialização eReinicialização

Índice<2 Índice > 1

EstadoEstacionário

Multiplicidade

Dependentesde estados

EstruturalPlanejamento de

produção

Reconciliaçãode dados

Estimação deparâmetros

Análiseestatística

Diferenciação

Numérica

Simbólica

Automática

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Ferramentas CAPEFerramentas CAPE

Movimento na direção de ferramentas orientada por equações (EO)

Principais vantagens das EO:

• Modelos podem ser visualizados

• Modelos podem ser refinados ou reusados

• Uso do mesmo modelo como fonte de várias tarefas: simulação, otimização,

estimação de parâmetros, reconciliação de dados, etc. ambiente integrado

Algumas limitações atuais:

• Falta de assistência para o desenvolvimento de modelos

• Dificuldade na correção de modelos mal postos e obtenção de estimativas

iniciais robustas

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Anos 50:M. W. Kellog. Corp. apresentou o Flexible Flow

Anos 60:Estima-se a existência de 200 ferramentas diferentes (simuladores próprios nas grandes empresas)

Anos 70:Projeto ASPEN do MIT

Anos 80-90:Novos conceitos, interfaces gráficas amigáveisNovas linguagens de programaçãoAlgoritmos numéricos mais poderosos

Anos 2000:Projeto ALSOC da UFRGS, COPPE e USP: EMSO

Breve Histórico dos SimuladoresBreve Histórico dos Simuladores

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Histórico – EMSOHistórico – EMSO

• Início do desenvolvimento em 2000 (mestrado de Rafael de

Pelegrini Soares - UFRGS)

• Em 2001 e 2002, primeiras versões operacionais

• Primeiro semestre de 2003, proposta de formação de

consórcio de empresas e universidades

• Primeiro semestre de 2004, proposta ao CT-PETRO / FINEP

• Início do Projeto ALSOC 1, janeiro de 2005.

• Início do Projeto ALSOC 2, janeiro de 2007.

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Desenvolvimento sustentável de um ambiente integrado de síntese, modelagem, simulação, controle e otimização de processos, com características de modularidade, reutilização e interfaceamento padrão.

Projeto ALSOCProjeto ALSOC

OBJETIVO

Ambiente Livre para Simulação, Otimização e Controle

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• Acesso gratuito a uma mesma ferramenta de simulação de processos em todas as universidades brasileiras, aumentando as interações inter-institucionais.

• Maior uniformização dos trabalhos de pesquisa e desenvolvimento na área de modelagem e simulação de processos.

• Possibilidade de uma maior capacitação de recursos humanos nas universidades e indústrias com uso do simulador.

• Maior transferência de tecnologia resultante de uma interação mais efetiva universidade – empresa pelo uso de uma ferramenta comum.

• Oferecimento de condições favoráveis às indústrias de processos melhorarem seus processos produtivos.

• Redução da dependência externa do Brasil em softwares de simulação de processos.

Projeto ALSOCProjeto ALSOCIMPACTOS DESEJADOS

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Projeto ALSOCProjeto ALSOC

Parceria entre universidades-empresas (fases 1 e 2):

UFRGS

COPPE/UFRJ

USP

MACKENZIE

FINEP-CNPq

PETROBRAS

BRASKEM

COPESUL

INNOVA

IPIRANGA

P. TRIUNFO

REFAP

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Projeto ALSOCProjeto ALSOC

Universidades Colaboradoras

UFRGSUFRGS UFBaUFBa

UFUUFU

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30

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EMSOEMSO

EMSOEMSO é a sigla para “Environment for MModeling, SSimulation, and OOptimization”

Desenvolvimento iniciado em 2001 na UFRGS: Rafael de Pelegrini Soares

Escrito em linguagem C++

Disponível para Windows e Linux

Modelos escritos em linguagem de modelagem orientada a objetos

Simulador e otimizador orientado por equações (EO)

Computacionalmente eficiente para simulações dinâmicas e estacionárias

Desenvolvimento continuado através do Projeto ALSOC:

http://www.enq.ufrgs.br/alsoc

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Algumas Aplicações IndustriaisAlgumas Aplicações IndustriaisSimulação Dinâmica do Ciclo de Refrigeração a Propano de

uma Unidade de Processamento de Gás Natural

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Algumas Aplicações IndustriaisAlgumas Aplicações IndustriaisSimulação Dinâmica de uma Despropenizadora (165 pratos, 2 comp.)

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Algumas Aplicações IndustriaisAlgumas Aplicações IndustriaisSimulação Dinâmica de uma Desisobutanizadora (80 pratos, 13 comp.)

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Algumas Aplicações IndustriaisAlgumas Aplicações IndustriaisSimulação Estacionária de uma Termoelétrica à Carvão Pulverizado

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Algumas Aplicações IndustriaisAlgumas Aplicações IndustriaisSimulação Dinâmica de uma Estação de Tratamentos de

Despejos Industriais (Müller et al., 2009)

Componentes modelados: OD, TOC, Fenol, NH3, NO2, NO3 e 6 grupos de bactérias

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Algumas Aplicações IndustriaisAlgumas Aplicações IndustriaisSimulação Dinâmica do Processo de Produção de

Poliestireno Cristal

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Aplicações em BiorreatoresAplicações em BiorreatoresSimulação da Produção de Lactase em Batelada (Longhi et al., 2004)

Xkrrrdt

dXd .321

Sk

Sr

1max,11 . XOX

X

Ok

O

Sk

Sr

..

3max,33 XOX

X

Ok

O

Etk

Etr

..

2max,22

XY

r

Y

r

dt

dS

oxsfxs

._

3

_

1

XY

r

Y

r

dt

dEt

oxeoxe

fxsfxs .

_

2_

_

1_

XY

r

Y

rOOk

dt

dO

oxsoxs

oxeoxeXXSla

X ...._

3_

_

2_

g

LXXSla

g

Oar

g

gg

V

VOOk

V

F

V

OF

dt

dO..

..2

geXS OKO .

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39

Aplicações em BiorreatoresAplicações em BiorreatoresSimulação da Produção de Lactase em Batelada

time (s)

con

cen

tra

ção

(g

/l)

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Kinetics and Mechanism of Synthesis and Degradation of PHB in Alcaligenes eutrophusMacromolecules 1992, 25, 2324-2329Kawaguchi, Y., Doi, Y.

Rotas metabólicas

Aplicações em BiorreatoresAplicações em BiorreatoresSimulação da Produção de PHB em Batelada

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41

Aplicações em BiorrefinariasAplicações em BiorrefinariasBiorrefinaria de 2ª geração: cana-de-açúcar etanol (Furlan et al., 2010)

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Biblioteca de modelos de código aberto

Modelagem orientada a objetos

Diferenciação automática e simbólica built-in

Checagem e conversão automática de unidades de medida

Resolve problemas de índice elevado

Realiza análise de consistência (DoF, DDoF, condição inicial)

Graphical User Interface (GUI) integrada ao simulador

Criação de fluxogramas por diagrama de blocos

Manipulação de eventos discretos (estado e tempo)

Multitarefa para simulações paralelas e em tempo real

Arquitetura modular e suporte para álgebra esparsa

Multi-plataforma: win32 e posix

Interface com código do usuário escrito em C/C++ ou Fortran

Documentação automática de modelos usando hipertextos e LaTeX

Principais Características do EMSOPrincipais Características do EMSO

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Simulações estacionárias

Simulações dinâmicas

Otimização estacionária (NLP, MINLP)

Estimação de parâmetros com modelos estacionários

Estimação de parâmetros com modelos dinâmicos

Reconciliação de dados estacionária

Acompanhamento de processos e inferências com comunicação OPC

Construção de diagramas de bifurcação (interface com AUTO para DAEs)

Simulação dinâmica com o SIMULINK (interface com MATLAB)

Adição de novos solvers (DAE, NLA, NLP)

Adição de rotinas externas usando o recurso de Plugins

O que pode ser feito com o EMSOO que pode ser feito com o EMSO

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Propriedades Físicas e Termodinâmicas Plugin

Propriedades Físicas e Termodinâmicas Plugin

Banco de Dados com cerca de 2000

componentes puros

Cálculo de propriedades de mistura

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45

Como Instalar o EMSOComo Instalar o EMSO

Selecionar e simular um exemplo

Download EMSO e VRTherm

a partir do site:

http://www.enq.ufrgs.br/alsoc

Executar o setup

Executar o EMSO

Adicionar o pacote de

propriedades físicas usando a

opção Config Plugins do menu

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Para usar um plug-in é necessário é necessário registrá-lo através do menu

Config PluginsConfig Plugins

Windows:Windows: plug-in é um arquivoplug-in é um arquivo DLL (vrpp.dll)Linux:Linux: plug-in é um arquivo SO (libvrpp.so)

Configurando o Plugin– VRTherm: vrpp –

Configurando o Plugin– VRTherm: vrpp –

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Adicionando Novas Bibliotecas de ModelosAdicionando Novas Bibliotecas de Modelos

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sample/processes/Sample_Flowsheet.{mso, pfd}

GUI Integrada– Simulando um exemplo –

GUI Integrada– Simulando um exemplo –

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O simulador EMSO possui na sua estrutura de modelagem 3 entidades principais

FlowSheetFlowSheet – problema em estudo, é composto por um conjunto de DEVICES.DEVICES.DEVICESDEVICES – componentes do FlowSheet, são as operações unitárias ou equipamentos.ModelModel – é a descrição matemática de um DEVICE.

Estrutura do EMSO - EntidadesEstrutura do EMSO - Entidades

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50

ModelModelFlowSheFlowSheetet

Model:Model: baseado em baseado em equaçõesequações

FlowSheet:FlowSheet: baseado em baseado em componentescomponentes

Estrutura do EMSO - EntidadesEstrutura do EMSO - Entidades

streamPH

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EquaçõesEquaçõesNão importa a ordem em Não importa a ordem em que aparecem no modeloque aparecem no modelo

Equações EquivalentesEquações EquivalentesPodem ser escritas na Podem ser escritas na forma desejada pelo forma desejada pelo

usuáriousuário

ModelLinguagem – Sistema Baseado em Equações

ModelLinguagem – Sistema Baseado em Equações

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52

A modelagem e a simulação de sistemassistemas complexoscomplexos é facilitada através do uso dos conceitos da

POOPOO

O sistema pode ser decomposto em seus

diversos componentes e cada um deles descrito separadamente através

de suas equações governantes

Os componentes do sistema trocam

informações entre si através das suas portas portas

de conexõesde conexões

SistemSistemaa

EquipamenEquipamentoto

ComponentComponentee

ModelLinguagem – Modelagem Orientada a Objetos

ModelLinguagem – Modelagem Orientada a Objetos

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streamPH

A modelagem do sistema é A modelagem do sistema é feita pela utilização, feita pela utilização,

configuração e conexão de configuração e conexão de componentes pré-existentescomponentes pré-existentes

FlowSheetLinguagem – Sistema Baseado em Componentes

FlowSheetLinguagem – Sistema Baseado em Componentes

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Remoção de Graus de Liberdade

Remoção de Graus de Liberdade Dinâmicos

Opções de simulação

Parâmetros dos DEVICES

Componentes de um FlowSheetComponentes de um FlowSheet

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55

Parâmetros e variáveis são declarados dentro de seus domínios válidos e unidades usando tipos criados

baseados nos tipos básicos: Real Real ee Integer Integer

Tipos Definidos no EMSOTipos Definidos no EMSO

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TANQUE DE NÍVEL – FLOWSHEET

Remoção dos graus de

liberdade

Remoção dos graus de liberdade dinâmicos

Opções da Simulação

Parâmetros dos DEVICES

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57

CONSISTÊNCIA DO SISTEMA

O EMSO analisa a consistência do

sistema criado no FlowSheet

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58

TANQUE DE NÍVEL – SIMULAÇÃO

Detalhes da Simulação

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59

TANQUE DE NÍVEL – RESULTADOS

Eixo “X” é sempre a variável “tempo”

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60

TANQUE DE NÍVEL – RESULTADOS

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61

SELECIONANDO GRÁFICOS

Selecione a região do gráfico usando o mouse

Para reverter o Zoom clicar com o botão direito do mouse

e selecionar Zoom OutZoom Out

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62

EDITANDO GRÁFICOS

Caixa de Diálogo

Clicar com o botão direito do mouse e selecionar PropertiesProperties

Page 63: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

63

SALVANDO GRÁFICOS

Caixa de Diálogo

Clicar com o botão direito do mouse e selecionar

Export ImageExport Image

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64

SALVANDO RESULTADOSCaixa de Diálogo

Page 65: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

65

RESULTADOS EM PLANILHASUsando o

Excel para analisar os resultados

Resultados separados por blocos de equipamentos

Page 66: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

66

RESULTADOS EM PLANILHASUsando o

BrOffice ou OpenOffice para

analisar os resultados

Blocos de

equipamentos

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67

RESULTADOS NO MATLAB E SCILAB

Usando o MATLAB para

analisar os resultados

Page 68: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

68

EML – BIBLIOTECA DE MODELOS

• Sistemas de Separação– Flash dinâmico – Flash Estacionário – Condensador Dinâmico – Condensador Estacionário – Refervedor Dinâmico – Refervedor Estacionário – Refervedor Estacionário Parcial – Estágio de Equilíbrio - Prato – Splitter – Mixer – Tanque cilíndrico – Tanque cilíndrico deitado – Seção de coluna – Coluna de destilação com condensador e refervedor dinâmicos – Coluna de destilação com refervedor termossifão e subresfriamento no condensador – Coluna de destilação com refervedor termossifão e condensador dinâmico – Coluna de destilação com refervedor kettle e subresfriamento no condensador – Coluna Retificadora – Coluna Retificadora com subresfriamento – Coluna de Stripping com refluxo – Coluna de Stripping refluxada com subresfriamento no condensador – Coluna de Absorção com refluxo – Coluna de Absorção refluxada com subresfriamento no condensador – Coluna de Stripping com refervedor kettle – Coluna de Stripping com refervedor termossifão – Coluna de Absorção com refervedor kettle – Coluna de Absorção com refervedor termossifão

• Controladores –Controladores PID (série, paralelo, AW, AWBT)–Controladores PID Incrementais (série, paralelo, AW, AWBT)–Lead-Lag, Lag–Comparator, Sum, Ratio, Multiply, HiLoSelect –IAE –ISE

• Trocadores de Calor –Trocadores de Calor Casco e Tubos com Modelagem Simplificada –Trocadores de Calor Casco e Tubos com Modelagem Rigorosa –Trocadores de Calor Casco e Tubos Discretizados –Trocadores de Calor Multicorrentes - MHeatex –Trocadores de Calor - Aquecedores e Resfriadores –Trocadores de Calor Duplo Tubo–Trocadores de Calor de Placas

• Reatores–CSTR –PFR–Gibbs–Equilíbrio–Batelada–Batelada alimentada

• Modificadores de Pressão –Bombas–Turbinas–Compressores–Válvulas

• Modelos Didáticos –Exercícios do Fogler

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Construção de Diagrama de Blocos– criando um novo arquivo –

Construção de Diagrama de Blocos– criando um novo arquivo –

Seleção de componentes do pacote de Propriedades

Físicas

DEVICES encontrados

nas bibliotecas de modelos

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click para criar um DEVICE

drag & drop portas para criar uma conexão

Ao fazer uma conexão,

somente portas compatíveis

estarão disponíveis para

conectar

Construção de Diagrama de Blocos– selecionando DEVICES –

Construção de Diagrama de Blocos– selecionando DEVICES –

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double-click

Status da variável: a determinar (Evaluate) conhecida (Specify) condição inicial (Initial) estimativa inicial (Guess)

Construção de Diagrama de Blocos– configurando um estudo de caso –Construção de Diagrama de Blocos– configurando um estudo de caso –

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right-click Modelos disponíveis

PC-SAFT

Construção de Diagrama de Blocos– modelo termodinâmico –

Construção de Diagrama de Blocos– modelo termodinâmico –

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Construção de Diagrama de Blocos– simulando –

Construção de Diagrama de Blocos– simulando –

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ExercíciosExercícios

1) Construir um fluxograma para simular um tanque de nível;

2) Construir um fluxograma para simular uma série de três tanques de nível;

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BibliografiaBibliografia• Himmelblau, D. M. & Bischoff, K. B., "Process Analysis and Simulation - Deterministic Systems", John Wiley & Sons, 1968.• Carnahan, B. Luther, H. A. & Wilkes, J. O., "Applied Numerical Methods", Wiley, 1969.• Finlayson, B. A., "The Method of Weighted Residuals and Variational Principles with Application in Fluid Mechanics, Heat and Mass Transfer", Academic Press, 1972.• Himmelblau, D. M., "Applied Nonlinear Programming", McGraw-Hill, 1972.• Villadsen, J. & Michelsen, M. L., "Solution of Differential Equation Models by Polynomial Approximation", Prentice-Hall, 1978.• Felder, R. M. & Rousseau, R. W., "Elementary Principles of Chemical Processes", John Wiley & Sons, 1978.• Rice, J. R., "Numerical Methods, Software and Analysis", McGraw-Hill, 1983.• Davis, M. E., "Numerical Methods and Modeling for Chemical Engineers", John Wiley & Sons, 1984.• Denn, M., "Process Modeling", Longman, New York, 1986.• Edgar, T.F. & Himmelblau, D.M., "Optimization of Chemical Processes", McGraw-Hill, 1988.• Brenan, K. E., Campbell, S. L. & Petzold, L. R., "Numerical Solution of Initial-Value Problems in Differential Algebraic Equations", North-Holland, 1989.• Luyben, W. L., "Process Modeling, Simulation, and Control for Chemical Engineers", McGraw-Hill, 1990.• Silebi, C.A. & Schiesser, W.E., “Dynamic Modeling of Transport Process Systems”, Academic Press, Inc., 1992.• Biscaia Jr., E.C. “Método de Resíduos Ponderados com Aplicação em Simulação de Processos”, XV CNMAC, 1992• Ogunnaike, B.A. & Ray, W.H., “Process Dynamics, Modeling, and Control”, Oxford Univ. Press, New York, 1994.• Rice, R.G. & Do, D.D., “Applied Mathematics and Modeling for Chemical Engineers”, John Wiley & Sons, 1995.• Maliska, C.R. “Transferência de Calor e Mecânica dos Fluidos Computacional”, 1995.• Bequette, B.W., “Process Dynamics: Modeling, Analysis, and Simulation”, Prentice Hall, 1998.

Page 76: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

76

Referências de ArtigosReferências de Artigos

• Al-Arfaj, M. and W.L. Luyben. Comparison of Alternative Control Structures for an Ideal Two-Product Reactive Distillation Column. Ind. Eng. Chem. Res., 39, 3298–3307 (2000).

• Arpornwichanop, A., P. Kittisupakorn and I.M. Mujtaba. On-line Dynamic Optimization and Control Strategy for Improving the Performance of Batch Reactors. Chemical Engineering and Processing, 44, 101–114 (2005).

• BenAmor, Z., F.J. Doyle III and R. McFarlane. Polymer Grade Transition Control using Advanced Real-Time Optimization Software. Journal of Process Control, 14, 349–364 (2004).

• Bhagwat, A., R. Srinivasan and P.R. Krishnaswamy. Fault Detection During Process Transitions: a Model-Based Approach. Chemical Engineering Science, 58, 309–325 (2003).

• Biagiola, S.I. and J.L. Figueroa. Application of State Estimation Based NMPC to an Unstable Nonlinear Process. Chemical Engineering Science, 59, 4601–4612 (2004).

• Biegler, L.T., A.M. Cervantes and A. Wächter. Advances in Simultaneous Strategies for Dynamic Process Optimization. Chemical Engineering Science, 57, 575–593 (2002).

• Charpentier, J.C. and T.F. McKenna. Managing Complex Systems: Some Trends for the Future of Chemical and Process Engineering. Chemical Engineering Science, 59, 1617–1640 (2004).

• Costa Jr., E.F., R.C. Vieira, A.R. Secchi and E.C. Biscaia Jr. Dynamic Simulation of High-Index Models of Batch Distillation Processes. Journal of Latin American Applied Research, 32 (2) 155–160 (2003).

Page 77: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

77

• Davies, M.L., I. Schreiber and S.K. Scott. Dynamical Behaviour of the Belousov–Zhabotinsky Reaction in a Fed-Batch Reactor. Chemical Engineering Science, 59, 139–148 (2004).

• Elgue, S., L. Prat, M. Cabassud, J.M. Le Lann and J. Cézerac. Dynamic Models for Start-up Operations of Batch Distillation Columns with Experimental Validation. Computers and Chemical Engineering, 28, 2735–2747 (2004).

• Ferreira, L.S., J.O. Trierweiler, A.R. Secchi and S.M. Marcon. Development of a Virtual Analyzer Software for Bioprocesses. AIChE Annual Meeting, San Francisco, CA, USA, p. #107ak (2003).

• Gao, W. and S. Engell. Iterative Set-point Optimization of Batch Chromatography. Computers and Chemical Engineering, 29, 1401–1409 (2005).

• Grünera, S. and A. Kienle. Equilibrium Theory and Nonlinear Waves for Reactive Distillation Columns and Chromatographic Reactors. Chemical Engineering Science, 59, 901–918 (2004).

• Hahn, J., T.F. Edgar and W. Marquardt. Controllability and Observability Covariance Matrices for the Analysis and Order Reduction of Stable Nonlinear Systems. Journal of Process Control, 13, 115–127 (2003).

• Henson, M.A. Dynamic Modeling and Control of Yeast Cell Populations in Continuous Biochemical Reactors. Computers and Chemical Engineering, 27, 1185–1199 (2003).

• Iliuta, I. and F. Larachi. Modeling Simultaneous Biological Clogging and Physical Plugging in Trickle-Bed Bioreactors for Wastewater Treatment. Chemical Engineering Science, 60, 1477–1489 (2005).

Referências de ArtigosReferências de Artigos

Page 78: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

78

• Furlan, F.F., Giordano, R.C., Cruz, A.J.G., Costa, C.B.B., Secchi, A.R., Soares, R.P., Fonseca, G.C., Pinto, G.A., Biscaia Jr, E.C., Giordano, R.L.C. Bioprocess Systems Engineering Applied to a Multipurpose Second Generation Ethanol-from-Sugarcane Plant: Assessing the Performance of Local and Global Optimization Algorithms. In: 14th International Biotechnology Symposium and Exhibition, Rimini, Itália (2010).

• Jockenhövel, T., L.T. Biegler and A.Wächter. Dynamic Optimization of the Tennessee Eastman Process using the OptControlCentre. Computers and Chemical Engineering, 27, 1513–1531 (2003).

• Kulikov, V., H. Briesen, R. Grosch, A. Yang, L. vonWedel and W. Marquardt. Modular Dynamic Simulation for Integrated Particulate Processes by Means of Tool Integration. Chemical Engineering Science, 60, 2069–2083 (2005).

• Lakner, R., K.M. Hangos and I.T. Cameron. On Minimal Models of Process Systems. Chemical Engineering Science, 60, 1127–1142 (2005).

• Lee, S., I. Jeong and I. Moon. Development of Evaluation Algorithms for Operator Training System. Computers and Chemical Engineering, 24, 1517-1522 (2000).

• Logsdon, J.S. and Biegler, L.T. Accurate Determination of Optimal Reflux Polices for the Maximum Distillate Problem in Batch Distillation. Ind. Eng. Chem. Res., 32 (4) 692-700 (1993).

• Longhi, L.G.S., D.J. Luvizetto, L.S. Ferreira, R. Rech, M.A.Z. Ayub and A.R Secchi. A Kinetic Model for the Kluyveromyces marxianus Growth using Cheese Whey as Substrate. Journal of Industrial Microbiology, 31 (1) 35–40 (2004).

• Marquardt, W. and M. Mönnigmann. Constructive Nonlinear Dynamics in Process Systems Engineering. Computers and Chemical Engineering, 29, 1265–1275 (2005).

• Martinson, W.S. and P.I. Barton. Distributed Models in Plantwide Dynamic Simulators. AIChE Journal, 47 (6) 1372–1386 (2001).

Referências de ArtigosReferências de Artigos

Page 79: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

79

• Molnár, A., M. Krajciová, J. Markos and L. Jelemensky. Use of Bifurcation Analysis for Identification of a Safe CSTR Operability. Journal of Loss Prevention in the Process Industries, 17, 489–498 (2004).

• Reepmeyer, F., J.U. Repke and G. Wozny. Time Optimal Start-up Strategies for Reactive Distillation Columns. Chemical Engineering Science, 59, 4339–4347 (2004).

• Rodrigues, R., R.P. Soares and A.R Secchi. Teaching Chemical Reaction Engineering Using EMSO Simulator. Computer Applications in Engineering Education, Wiley (2008).

• Skogestad, S. Control Structure Design for Complete Chemical Plants. Computers and Chemical Engineering, 28, 219–234 (2004).

• Soares, R.P. and A.R. Secchi. EMSO: A New Environment for Modeling, Simulation and Optimization. ESCAPE 13, Lappeenranta, Finlândia, 947 – 952 (2003).

• Soares, R.P. and A.R. Secchi. Modifications, Simplifications, and Efficiency Tests for the CAPE-OPEN Numerical Open Interfaces. Computers and Chemical Engineering, 28, 1611–1621 (2004).

• Soares, R.P. and A.R. Secchi, Direct Initialisation and Solution of High-Index DAE Systems, ESCAPE 15, Barcelona, Spain, 157–162 (2005).

• Soares, R.P. and A.R. Secchi, Debugging Static and Dynamic Rigorous Models for Equation-oriented CAPE Tools, DYCOPS 2007, Cancún, Mexico, v.2, 291–296 (2007).

Referências de ArtigosReferências de Artigos

Page 80: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

80

• Srinivasan, R., P. Viswanathan, H. Vedam and A. Nochur. A Framework for Managing Transitions in Chemical Plants. Computers and Chemical Engineering, 29, 305–322 (2005).

• Toledo, E.C.V., R.F. Martini, M.R.W. Maciel and R. Maciel Filho. Process Intensification for High Operational Performance Target: Autorefrigerated CSTR Polymerization Reactor. Computers and Chemical Engineering, 29, 1447–1455 (2005).

• Tosukhowong, T., J.M. Lee, J.H. Lee and J. Lu. An Introduction to a Dynamic Plant-Wide Optimization Strategy for an Integrated Plant. Computers and Chemical Engineering, 29, 199–208 (2004).

• Trierweiler, J.O. and L.A. Farina. RPN tuning strategy for model predictive control. Journal of Process Control, 13, 591–598 (2003).

• Valle, E.C., R.P. Soares, T.F. Finkler, A.R. Secchi. A New Tool Providing an Integrated Framework for Process Optimization, EngOpt 2008 - International Conference on Engineering Optimization, Rio de Janeiro, Brazil (2008).

• Wu, K.L., C.C. Yu, W.L. Luyben and S. Skogestad. Reactor/Separator Processes with Recycles-2. Design for Composition Control. Computers and Chemical Engineering, 27, 401–421 (2002).

• Yip, W.S. and T.E. Marlin. The Effect of Model Fidelity on Real-Time Optimization Performance. Computers and Chemical Engineering, 28, 267–280 (2004).

• Zhang, J. and R. Smith. Design and Optimisation of Batch and Semi-Batch Reactors. Chemical Engineering Science, 59, 459–478 (2004).

Referências de ArtigosReferências de Artigos

Page 81: EQ/UFRJ 23 de agosto de 2013

81

DAE Solvers:

DASSL: Petzold, l.R. (1989) http://www.enq.ufrgs.br/enqlib/numeric/numeric.html

DASSLC: Secchi, A.R. and F.A. Pereira (1997), http://www.enq.ufrgs.br/enqlib/numeric/numeric.html

MEBDFI: Abdulla, T.J. and J.R. Cash (1999), http://www.netlib.org/ode/mebdfi.f

PSIDE: Lioen, W.M., J.J.B. de Swart, and W.A. van der Veen (1997), http://www.cwi.nl/cwi/projects/PSIDE/

SUNDIALS: R. Serban et al. (2004), http://www.llnl.gov/CASC/sundials/description/description.html

ReferênciasReferências

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Pela preparação de parte do material do curso.

Agradecimentos especiais

Pelo apoio ao Projeto ALSOC.

Prof. Rafael de Pelegrini Soares, D.Sc.Prof. Rafael de Pelegrini Soares, D.Sc.Eng. Gerson Balbueno Bicca, M.Sc.Eng. Gerson Balbueno Bicca, M.Sc.Eng. Euclides Almeida Neto, M.Sc.Eng. Euclides Almeida Neto, M.Sc.Eng. Eduardo Moreira de Lemos, M.Sc.Eng. Eduardo Moreira de Lemos, M.Sc.Eng. Marco Antônio MüllerEng. Marco Antônio Müller

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... obrigado pela sua atenção!

Lab. de Modelagem, Simulação e Controle de ProcessosLab. de Modelagem, Simulação e Controle de Processos• Fone: +55-21-2562-8301Fone: +55-21-2562-8301

• E-mail: [email protected]: [email protected]

• http://www.peq.coppe.ufrj.br/Areas/Modelagem_e_simulacao.htmlhttp://www.peq.coppe.ufrj.br/Areas/Modelagem_e_simulacao.html

http://www.enq.ufrgs.br/alsoc