DESENVOLVIMENTO DE UM RECONCILIADOR DE DADOS DINÂMICO ATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO DE UM FILTRO DE KALMAN ESTENDIDO EM UMA TORRE DESBUTANIZADORA

Letícia Leal Dias Santos; Pedro de Azevedo Delou; Heloísa L. S. Fernandes; Argimiro R. Secchi

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Trabalho

DOI

10.29327/131086.318252

Título do Trabalho

DESENVOLVIMENTO DE UM RECONCILIADOR DE DADOS DINÂMICO ATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO DE UM FILTRO DE KALMAN ESTENDIDO EM UMA TORRE DESBUTANIZADORA

Autores

Letícia Leal Dias Santos
Pedro de Azevedo Delou
Heloísa L. S. Fernandes
Argimiro R. Secchi

Modalidade

Resumo apresentação oral padrão

Área temática

Centro de Tecnologia (CT)/Engenharia Química

Data de Publicação

22/03/2021

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

Português

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/jgmictac/318252-desenvolvimento-de-um-reconciliador-de-dados-dinamico-atraves-da-implementacao-de-um-filtro-de-kalman-estendido-e

ISBN

978-65-5941-128-3

Palavras-Chave

Estimador de estado, Filtro de Kalman, Reconciliação de Dados, Processamento de Gás Natural

Resumo

Os estimadores de estado são utilizados na estimação dos estados de um modelo dinâmico, por meio de medidas de entradas e saídas disponíveis. Eles podem ser empregados em reconciliação de dados, analisadores virtuais, controle avançado, estimação de parâmetros, gêmeos digitais e detecção de falhas (APIO, 2020). Neste trabalho, foi desenvolvido um estimador de estados do tipo Filtro de Kalman Estendido (EKF) em linguagem Python para uma coluna desbutanizadora de uma Unidade de Processamento de Gás Natural (UPGN), para implementação de uma estratégia de Reconciliação de Dados Dinâmica, e para avaliação do potencial de utilização da interface EMSO-Python em aplicações em tempo real. Inicialmente, foi desenvolvido um modelo dinâmico da torre utilizando-se o software EMSO, o qual foi integrado ao Python pela interface emsopy, e foi utilizado tanto para representar o modelo, quanto a planta. Além disso, os parâmetros da planta foram considerados conhecidos, assumindo-se a hipótese do modelo perfeito. Para simular as medidas, foi acrescentado um ruído branco nas variáveis de saída da planta, as quais foram escolhidas pela sua disponibilidade de instrumentação em uma UPGN da Petrobras. Quatro diferentes cenários de teste foram avaliados, sendo eles dois regulatórios (degrau de +10% na temperatura da carga, sendo um distúrbio medido, e degrau de +15% na composição de etano da carga , como um distúrbio não-medido) e dois do tipo servo (degrau de +3ºC no setpoint do controlador da temperatura do fundo e de +10% no setpoint do controlador da pressão de topo da coluna). Duas sintonias foram propostas, de forma que uma concedeu maior importância à predição do modelo em detrimento da correção da medida (EKF1), e outra considerou a influência da correção da medida mais importante frente à predição do modelo (EKF2). Obteve-se um modelo dinâmico de uma coluna desbutanizadora no software EMSO com boa aderência a um modelo previamente desenvolvido no simulador PETROX. Além disso, foi possível implementar um estimador do tipo EKF em Python, com uma boa comunicação com o EMSO, sendo a interface robusta e ágil para implementações em tempo real. Dentre as propostas de sintonia, o EKF1 apresentou estimativas suaves, com ruídos praticamente inexistentes, sendo, entretanto, pouco adequado na presença de distúrbios não medidos, por ser mais suscetível a erros de modelagem. Por sua vez, o EKF2 apresentou maior robustez frente a distúrbios não medidos, porém, em algumas variáveis, as estimativas se apresentaram mais ruidosas que as próprias medidas. Este fato motiva o desenvolvimento futuro da implementação de uma estratégia de estimação de parâmetros, para que o EKF1 fique mais robusto frente a distúrbios não medidos, valendo-se do seu benefício de estimativas livres de ruído. Assim, os resultados indicam que a estratégia de Reconciliação de Dados Dinâmica utilizando-se o EKF como estimador de estados para uma torre desbutanizadora pode ser viabilizada de forma adequada. APIO, A. Estimação de parâmetros em tempo real através de Filtro de Kalman com janela robusta suavizante e estimadores de estados não lineares. Tese (Doutorado), Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2020, p. 1-3.

Título do Evento: XLII Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural (JICTAC 2020 - Edição Especial) - Evento UFRJ
Título dos Anais do Evento: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital
DOI

Como citar

SANTOS, Letícia Leal Dias et al.. DESENVOLVIMENTO DE UM RECONCILIADOR DE DADOS DINÂMICO ATRAVÉS DA IMPLEMENTAÇÃO DE UM FILTRO DE KALMAN ESTENDIDO EM UMA TORRE DESBUTANIZADORA.. In: Anais da Jornada Giulio Massarani de Iniciação Científica, Tecnológica, Artística e Cultural. Anais...Rio de Janeiro(RJ) UFRJ, 2021. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/jgmictac/318252-DESENVOLVIMENTO-DE-UM-RECONCILIADOR-DE-DADOS-DINAMICO-ATRAVES-DA-IMPLEMENTACAO-DE-UM-FILTRO-DE-KALMAN-ESTENDIDO-E. Acesso em: 07/05/2025