Modelagem e controle de unidades de craqueamento catalitico - FCC
Pleycienne Trajano Ribeiro
DISSERTAÇÃO
Português
(Broch.)
T/UNICAMP R354m
[Modeling and control of catalytic cracking units - FCCU]
Campinas, SP : [s.n.], 2007.
215p. : il.
Orientador: Rubens Maciel Filho
Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Quimica
Resumo: Por representar um importante processo de conversão da indústria petroquímica, o craqueamento catalítico é um dos processos de conversão mais estudados. Nele, moléculas de alto peso molecular são quebradas em moléculas com menor peso molecular, obtendo-se assim produtos economicamente mais...
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Resumo: Por representar um importante processo de conversão da indústria petroquímica, o craqueamento catalítico é um dos processos de conversão mais estudados. Nele, moléculas de alto peso molecular são quebradas em moléculas com menor peso molecular, obtendo-se assim produtos economicamente mais desejáveis. Os estudos do processo, de sua modelagem matemática e dos seus sistemas de controle, podem garantir o conhecimento necessário para alcançar condições operacionais ótimas que levem à máxima conversão da carga. Neste contexto, este trabalho teve como objetivos: a pesquisa e utilização de uma modelagem matemática para o conversor FCC (Fluid Catalytic Cracking); o estudo do processo sob influência de um controlador PID clássico, muito utilizado em refinarias; a estruturação de uma rede neural artificial (RNA) e o seu posterior uso como modelo interno de um controlador avançado tipo preditivo desenvolvido a partir dos estudos feitos no processo de craqueamento catalítico. Em paralelo, foi cirada uma ferramenta de simulação que possibilitou o meio mais amigável e prático para realização de todas as simulações necessárias para o desenvolvimento do presente trabalho. O FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface), nome dado ao simulador, proporciona a escolha de parâmetros de simulação, diferentes estruturas de controle (PID, DMC e MPC - baseado em redes neurais), a visualização de diferentes variáveis manipuladas, controladas e sinais de válvulas e facilidades para perturbar o sistema.
Através das simulações foi possível acompanhar o comportamento das variáveis de processo em diferentes condições testadas, realizar a estruturação da rede neural e obter as respostas das variáveis controladas para os dois tipos de controladores estudados.
Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, visto que a modelagem matemática escolhida representa bem o sistema e o controlador MPC-Neural desenvolvido se mostrou eficiente, por conseguir manter o processo estável e próximo ao set point, mesmo após a aplicação de perturbações no processo Ver menos
Através das simulações foi possível acompanhar o comportamento das variáveis de processo em diferentes condições testadas, realizar a estruturação da rede neural e obter as respostas das variáveis controladas para os dois tipos de controladores estudados.
Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios, visto que a modelagem matemática escolhida representa bem o sistema e o controlador MPC-Neural desenvolvido se mostrou eficiente, por conseguir manter o processo estável e próximo ao set point, mesmo após a aplicação de perturbações no processo Ver menos
Abstract: Catalytic cracking is one of the most studied conversion processes due its importance in the petrochemical industry. In this process high weight molecules are broken into lighter ones, yielding more economically valuable products. The study about the process, its mathematical modeling, and...
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Abstract: Catalytic cracking is one of the most studied conversion processes due its importance in the petrochemical industry. In this process high weight molecules are broken into lighter ones, yielding more economically valuable products. The study about the process, its mathematical modeling, and its control systems may guarantee the necessary knowledge needed to reach optimal operational conditions which lead to maximum load conversion. In this context, the present work thesis has as main objectives the research and use of a mathematical modeling for a FCC (Fluid Catalytic Cracking) conversion unit, the study of the system under PID control loop widely used in refineries, structuring of an artificial neural network (ANN) with its use as an internal model of a predictive control system developed for catalytic cracking. Parallel to this, it was developed a computational tool which in a friendly and practical
way made possible to carry out simulations needed to accomplish this work. FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface), name given to this simulator, allows to choose simulation parameters, different control systems (PID, DMC, and MPC-ANN Based), graphical visualization of many different variables, such as manipulated and controlled variables plus valve signals, also it allows for and easy means for disturbing the system while the simulation continues. Through the simulations it was possible to follow the behavior of many process variables under different tested operational conditions, to structure the neural network, and to obtain controlled variables responses for both types of control systems studied. The obtained results were quite satisfactory since the chosen mathematical modeling represents well the system and the developed MPC-ANN controller showed to be efficient to maintain the process stable and close to the set points even after the introduction of disturbances in the process. Taking all these into account, compared to PID controller, MPC-ANN showed to be less oscillatory and to be more effective Ver menos
way made possible to carry out simulations needed to accomplish this work. FCCGUI (Fluid Catalytic Cracking Graphical User Interface), name given to this simulator, allows to choose simulation parameters, different control systems (PID, DMC, and MPC-ANN Based), graphical visualization of many different variables, such as manipulated and controlled variables plus valve signals, also it allows for and easy means for disturbing the system while the simulation continues. Through the simulations it was possible to follow the behavior of many process variables under different tested operational conditions, to structure the neural network, and to obtain controlled variables responses for both types of control systems studied. The obtained results were quite satisfactory since the chosen mathematical modeling represents well the system and the developed MPC-ANN controller showed to be efficient to maintain the process stable and close to the set points even after the introduction of disturbances in the process. Taking all these into account, compared to PID controller, MPC-ANN showed to be less oscillatory and to be more effective Ver menos
Modelagem e controle de unidades de craqueamento catalitico - FCC
Pleycienne Trajano Ribeiro
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