Estratégia de otimização em tempo real do processo de fermentação alcóolica usando metamodelagem.

• Autor(a) principal: MORAIS, Maria Suenia Nunes de.
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG
• Texto Completo: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/32120
• topic: Fermentação; Otimização; Metamodelagem; Processo; Fermentation; Optimization; Metamodeling; Process; Fermentación; Mejoramiento; Metamodelado; Proceso; Fermentation; Optimisation; Métamodélisation; Processus; Engenharia química.

Em um mundo em constante crescimento, os processos produtivos em que a humanidade consegue obter seus bens e produtos de consumo vem passando por avanços a cada dia, nisso a otimização em tempo real de processos vem para agregar e inovar esse avanço, a fim de tornar os processos mais versáteis e capazes de suprir as necessidades das unidades fabris para atender um mercado cada vez mais exigente e com um comportamento tão variante, da forma mais atrativa do ponto de vista econômico. A otimização em tempo real é uma técnica de otimização de desempenho que se fundamenta em modelos matemáticos para aderir a mais assertiva condição de operação de um processo e expandir a rentabilidade de uma planta industrial, permitindo que as instalações operacionais respondam com eficiência e eficácia às condições em constante mudança de taxas de alimentação e composição, equipamentos e economia de processamento dinâmico. Um software fica responsável por cruzar as variáveis, executar os cálculos e realizar as simulações de desempenho para induzir novos setpoints aos sistemas de automação, contudo cabe aos operadores da planta deliberar se as sugestões do software serão utilizadas ou não. Por meio disto, este projeto tem como finalidade o desenvolvimento de estratégias de otimização do processo de fermentação alcóolica explorando a metamodelagem, incluindo Multiple Linear Regression e Kriging, com Real Time Optimization para aplicação industrial, proporcionando a operação ótima do processo em tempo real. O processo foi simulado no SIMULINK® e metamodelado no MATLAB®, sempre no ponto ótimo. A proposta deste trabalho inicialmente almeja a obtenção de um algoritmo (por meio da metamodelagem), que permita um aumento na velocidade de resolução e eficiência de problemas propostos por meio de um estudo de caso, mediante a aplicação de um otimizador em tempo real com uma frequência de execução alta o suficiente para permitir a sua aplicação. A simulação foi realizada de acordo com dados apresentados na tese de Andrietta (1994), que se tratava de um processo industrial de fermentação alcoólica, com o sistema equipado com o reator de mistura perfeita. E tendo como base o programa desenvolvido na tese de Fernandes (2022), programa este capaz de construir modelos substitutos ou metamodelos de forma automática, onde não é necessário informar os dados de amostras ou metamodelo, pois o algoritmo fornece ao usuário o número de amostras necessárias para a construção do modelo, as transformações das variáveis respostas e o melhor modelo que representa os dados. A modelagem inserida ao software MATLAB® possibilitou o acompanhamento do comportamento estacionário das variáveis de concentração de produto, celular e substrato, além de uma forma rápida, pode-se obter comportamento previsível para o processo fermentativo ao alterar parâmetros adotados, onde os valores das modificações serviram apenas como estudo comparativo em relação às considerações iniciais. E a aplicação da metodologia ao sistema estudado permite concluir dentre os sete solvers estudados que o “Nomad”, se tornou o melhor otimizador desse processo, pois apresentou bons resultados de rendimento com um Q²<0,97, e com um tempo de processamento rápido em comparação aos demais.