13 julio 2011

Las técnicas avanzadas de control de proceso para mejora de la productividad



Advanced Process Control (APC) se ha ido desarrollando desde los años cincuenta en sectores como el petroquímico. Las plataformas de software que forman los fundamentos de este campo han ido cambiando con los años. Pero el propósito del APC sigue siendo el mismo: mejorar el rendimiento económico y operativo de las unidades de proceso.

Origen de APC
Para entender el APC y como optimizarlo a su valor máximo, uno debe primero examinar donde comenzó. La primera implementación informada de un control avanzado usando un computador digital en las industrias de proceso tuvo lugar en 1959 en Port Arthur de Texaco, en la refinería de Texas. La unidad empleada fue una pequeña unidad de polimerización catalítica usando una catálisis de ácido fosfórico para convertir olefinas, tales como propileno, en trimers y tetrámeros. El producto se usa típicamente como componente de mezcla de gasolina.
Los beneficios obtenidos en el proyecto incluyen la conversión de propileno mejorada desde 83 % al 92 % con un ahorro en catálisis de $75.000/año. Los costes en la infraestructura de hardware fueron aproximadamente de $300.000. La infraestructura de hardware incluyó no sólo el computador RW-300 – el primer computador digital para unidades de proceso automáticas – sino también transductores y cableado, entre otros elementos, como interface con instrumentación neumática. El coste de la infraestructura de hardware comprendió en torno al 6 – 7 % de los costes totales del proyecto. Lamentablemente, los registros no revelan los costes laborales totales, pero la duración del proyecto de 15 meses proporciona una idea del esfuerzo total implicado.
Análisis del beneficio
El proyecto APC típico comienza con un análisis de beneficios. Estos estudios proporcionan la base económica para determinar si es justificable proceder con un proyecto. También proporcionan una línea base contra la cual el rendimiento APC puede juzgarse. Estos estudios deben desarrollar los siguientes puntos:

·         Alcance del trabajo.
·         Procedimiento.
·         Métodos de estimación del benficio.
·         Base económica.
·         Cálculos de beneficios.
·         Requerimientos de instrumentación.
·         Requerimientos de computación.
·         Alcance APC propuesto del trabajo. 

Alcance del trabajo
El alcance del estudio del trabajo identificaría procesos que se incluirían en el estudio. Los procesos del estudio deben estar claramente esbozados.
Procedimiento de estudio
El procedimiento de estudio describiría los procesos que hacen el trabajo. Se incluiría una descripción de datos colectados y por qué fueron elegidos. El informe revelaría las anomalías en los datos de estudio, tales como trastornos en el proceso y fallos de los instrumentos.
Métodos de estimación de beneficios
Se proporcionará una descripción detallada de los métodos de estimación de beneficios. Se incluirían las fuentes de beneficios, tales como el incremento de producción, recuperación de productos, mejoras de transición y ahorro energético. Los métodos de cálculo deben ser claramente esbozados, y pueden aplicarse numerosos métodos. Los más comunes incluyen “best operator”, “statistical” y “simulation”. Cada método de estimación tiene fortalezas y debilidades.
Descripción del proceso
Como parte del estudio se incluirá una descripción del proceso. La descripción será breve, pero lo bastante detallada como para permitir a un revisor determinar si se ha comprendido el proceso para proporcionar un análisis correcto.
Base económica
Se proporcionará una base económica que tomará diversas formas, dependiendo del proceso implicado y la cantidad de información disponible. Por ejemplo, si la unidad bajo estudio produce productos vendibles es relativamente simple determinar coste y valor.
Sin embargo, si la unidad está en medio de un proceso, determinar los valores monetarios de productos intermedios es más complejo, y usualmente se requiere desarrollar precios intermedios en el modelo de planificación.
Cálculos de beneficios
Los cálculos de beneficios actuales deben ser todo lo detallados que sea posible. Debe incluirse cualquier asunción, unidades de ingeniería y otros factores deben incluirse de forma que los cálculos puedan reproducirse o modificarse fácilmente. Si se usa simulación para desarrollar beneficios, los detalles del modelo se describen con suficiente detalle de forma que puede valorarse la validez del modelo.
Instrumentación
Se identificará cualquier deficiencia en instrumentación, de forma que se harán correcciones antes de que comience el trabajo APC. Las áreas típicas exploradas incluyen:
·         Válvulas saturadas.
·         Controladores en modo manual.
·         Pobre rendimiento de ajuste.
·         Pérdida de mediciones. 

Requerimientos de computación

Estos requerimientos son necesarios para albergar el APC,  y tanto hardware y software necesita ser identificado.
Alcance APC propuesto de trabajo
Finalmente, el alcance de trabajo de  APC propuesto debe proporcionar una comparación hecha para determinar si el APC propuesto está diseñado para capturar los beneficios identificados. Adicionalmente, un paso de modelización inicial debe hacerse para ayudar a validar que un cálculo inferencial es posible con los datos disponibles. Es importante indicar que la mayoría de los beneficios dependen de esta medición particular. Si la modelización es cuestionable y los beneficios dependen de estas mediciones, un analizador online puede ser necesario para capturar los beneficios identificados.

Siguiente paso
Una vez se completó el estudio APC, el siguiente paso es planificar y completar cualquier corrección en la instrumentación a nivel de base. En esta fase deben corregirse cuestiones como válvulas de saturación, malas mediciones, ajustes pobres, configuración de sistema de control distribuido (DSC) inapropiado, esquema de operador incorrecto o fuera de fecha, estrategias de control pobremente diseñadas y otros comportamientos extraños.
Rendimiento del bucle de control
En el presente, se considera mejor práctica que tenga lugar un programa para valorar periódicamente el rendimiento del bucle de control, e identificar las prioridades y rendimiento. Las herramientas automatizadas pueden ayudar a controlar el rendimiento del bucle de control. Adicionalmente, las herramientas de ajuste con técnicas de control avanzadas pueden ayudar a proporcionar parámetros de ajuste PID (proportional-integral-derivative). Algunas herramientas proporcionan un rendimiento del rango de ajuste en el que el usuario puede comparar diferentes velocidades de bucle cerrado de respuesta y seleccionar la configuración apropiada para la aplicación. Estas herramientas van más allá del simple ajuste manual y pueden proporcionar:
·         Ajuste consistente rápido.
·         Registro de ajuste histórico.
·         Escenarios de ajuste múltiple de una sesión de ajuste simple.
·         Evidencias de pobres mediciones o comportamiento de elemento final.
·        Ajuste en bucle abierto o cerrado o en arranque de forma híbrida en bucle abierto y movimiento a bucle cerrado cuando están disponibles los parámetros de ajuste.
Considerar un bucle surge-level
Usando un algoritmo de modelo basado en SISO, un operador es capaz directamente de entrar el rango permitido para el nivel en vez del set point. El escenario óptimo implica el nivel al que lentamente se mueve a un valor deseado, y un operador puede entrar en un rango que va del 40 % al 75 %.
El control del analizador es otra clase de bucle que puede beneficiarse del control del modelo basado en SISO. Las dinámicas complejas, junto con los límites máximos y mínimos en vez de setpoints, hacen que estos algoritmos avanzados sean una opción preferible sobre PID. De nuevo, el optimizador puede lentamente impulsar el proceso a un valor mínimo, máximo u objetivo.
Modelos no lineales
Model nonlinear multiple input multiple output (MIMO) usa tanto modelos de espacio de estado no lineal muy generales y modelos de principios dinámicos para proporcionar control y optimización. Los modelos son complejos y requieren una buena comprensión de la dinámica, cinética y termodinámica. Debido a la complejidad y costes, esta tecnología de control se selecciona para procesos tales como polietileno, polipropileno y otros procesos de polímeros, que experimentan transiciones de grado y otras perturbaciones altamente no lineales.
Modelos lineales
El controlador lineal MIMO se aplica a procesos industriales altamente interactivos con dinámicas complejas y tiempos muertos. Estos procesos son bastante lineales sobre la ventana de operación normal. Los modelos que usan estas tecnologías son modelos empíricos lineales de varias formas desarrolladas por el proceso step-testing. El método step-testing puede ser bucle abierto de una variable o bucle cerrado multivariable. Esta tecnología de control se selecciona para la mayor parte de los procesos petroquímicos y refinerías. El controlador proporciona tanto control como optimización. Las ganancias del modelo pueden actualizarse online, proporcionando algunas capacidades no lineales.
Diseño de detalle
Con la tecnología de control seleccionada, el siguiente paso es finalizar el diseño detallado del controlador. El modelo completamente lineal del controlador MIMO es la tecnología más convenientemente seleccionada.
En muchos casos son necesarias mediciones inferenciales y cálculos de apoyo. Estos cálculos son típicamente desarrollados usando herramientas estadísticas. Estas herramientas permitirían el desarrollo de modelos lineales, no lineales y definidos por el usuario. Los modelos lineales son los más comúnmente utilizados, pero solamente cuando la ecuación se conoce por principios de ingeniería. En este caso es apropiado un modelo definido por el usuario. Estos cálculos usualmente se hacen antes del desarrollo del modelo del controlador. La mayoría de estos cálculos usualmente se hacen antes del desarrollo del modelo del controlador. La mayoría de esto cálculos son importantes para el éxito total del proyecto APC, y se necesita sea cuidadosamente desarrollado y evaluado.
Si se requieren ensayos para el desarrollo del modelo, deben usarse herramientas de ensayo e identificación.
Bibliografía: Use advanced process control to add value for your facility. Hidrocarbon Processing. June 2011
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