Modelagem e simulação de sistemas a eventos discretos via redes de Petri estocásticas: aplicação em mineração

• Autor(a) principal: Cesar Monteiro Ribeiro
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/BUBD-9ZDK8E
• topic: Simulação de sistemas a eventos discretos; Redes de Petri; Mineração a céu aberto; Engenharia elétrica

Alguns processos operacionais de ambientes produtivos são caracteristicamente complexos, principalmente devido à sua natureza dinâmica que muda seu estado ao longo do tempo e à sua natureza estocástica que é determinada por variáveis com incerteza associada. Um sistema a eventos discretos é um sistema dinâmico que evolui com a ocorrência de eventos em intervalos de tempo em geral irregulares e incertos, se mostrando adequado para modelar processos operacionais. Dentre as técnicas de sistema a eventos discretos, as redes de Petri se apresentam como uma forma elegante de modelagem, cuja simulação é simples e direta, além de possuírem especificação formal bem estabelecida e serem largamente difundidas. São indicadas para modelagem de sistemas que tenham atividades paralelas, concorrentes, assíncronas e não determinísticas. Neste trabalho, os conceitos de redes de Petri foram utilizados para modelar e simular os processos de operações de carregamento e transporte para uma mina a céu aberto. Foram desenvolvidos 2 modelos de redes de Petri diferentes. Os modelos seguiram uma ordem cronológica na evolução do trabalho, apresentando um crescimento na complexidade e na acurácia. O primeiro modelo, e o mais simples, foi construído com apenas 43 lugares, 38 transições e 113 arcos. O segundo modelo, o mais completo, que possui características de uma rede de Petri colorida, foi construído com 255 lugares, 170 transições e 606 arcos. Na instância testada com valores realistas, a carga e descarga representam cerca de 60% do valor de produtividade da mina e as paradas operacionais e paradas para manutenção respondem por cerca de 40%. O simulador demonstrou ser cerca de três vezes mais rápido para apresentar os resultados da simulação quando comparado ao modelo de referência feito em SIMAN. A convergência da produtividade em função do tempo foi atingida nos primeiros segundos da simulação e os resultados da produção apresentaram erros abaixo de 4%.