Chapter 1 Controle de Processos Químicos

1.1 Introdução

Neste guia, exploraremos os fundamentos do controle de processos químicos, abordando conceitos essenciais e fornecendo insights sobre as técnicas e estratégias envolvidas nessa disciplina.

O controle de processos químicos desempenha um papel fundamental em diversos setores industriais, como petroquímica, farmacêutica, alimentícia, química e muitos outros. Compreender e aplicar adequadamente os princípios de controle é essencial para otimizar a eficiência operacional, garantir a qualidade dos produtos, reduzir custos e manter a segurança nas plantas industriais.

Nesta página, mergulharemos em conceitos básicos de controle de processos químicos. Começaremos explorando as variáveis de processo e os diferentes tipos de controle, desde malha aberta até malha fechada. Discutiremos os controladores PID, amplamente utilizados na indústria, e as estratégias de controle empregadas para lidar com desafios específicos.

Além disso, abordaremos a importância da instrumentação de controle, destacando sensores e atuadores utilizados para medir e ajustar as variáveis do processo. Você também encontrará informações sobre sistemas de controle distribuídos, que permitem otimizar o desempenho global de uma planta industrial.

Exploraremos o papel da segurança no controle de processos químicos, destacando a implementação de sistemas de alarme e intertravamentos para proteger a planta, o pessoal e o meio ambiente contra situações perigosas.

Além dos conceitos fundamentais, também examinaremos dois tópicos-chave na área de controle de processos químicos: a modelagem matemática e a análise de malhas de controle. Abordaremos as funções de transferência, que descrevem a relação entre a entrada e a saída de um sistema, e a linearização, técnica utilizada para simplificar a análise de sistemas não lineares.

Com uma base sólida desses conceitos e técnicas, você estará preparado para compreender e projetar malhas de controle eficientes em processos químicos.

Esperamos que este ebook seja uma fonte valiosa de conhecimento e orientação para estudantes, engenheiros e profissionais que desejam aprofundar seus conhecimentos em controle de processos químicos. Vamos começar essa jornada de aprendizado em busca de um melhor entendimento e controle das operações industriais.

Quer entender melhor o que é Controle de Processos Químicos? Assista ao vídeo abaixo: (Vídeo: Cheese, Catastrophes, & Process Control: Crash Course Engineering #25)


1.2 Variáveis de Processo

  • Variáveis de processo: O controle de processos químicos envolve monitorar e regular várias variáveis, como temperatura, pressão, vazão, nível e composição química. Essas variáveis ajudam a determinar o estado e o desempenho do processo.

As variáveis de processo são características ou propriedades específicas de um sistema de controle que são medidas, monitoradas e controladas para garantir o bom funcionamento do processo químico. Elas representam as quantidades físicas que descrevem o estado e o desempenho do processo.

Existem diferentes tipos de variáveis de processo, que podem incluir:

  • Variáveis de entrada (variáveis manipuladas): São as variáveis que podem ser ajustadas ou controladas pelos operadores do sistema. Elas afetam diretamente o processo. Exemplos comuns são vazão de alimentação, temperatura de aquecimento, taxa de reação, pressão de injeção, concentração de reagentes, entre outras.

  • Variáveis de saída (variáveis controladas): São as variáveis que são medidas e controladas para monitorar o desempenho e a qualidade do processo. Elas são influenciadas pelas variáveis de entrada e podem ser afetadas por outras condições do processo. Exemplos incluem temperatura do produto, pH de uma solução, pressão do sistema, nível de um tanque, composição de um produto químico, entre outras.

  • Variáveis intermediárias: São variáveis que podem ser medidas ou calculadas durante o processo e fornecem informações adicionais sobre o estado do sistema. Elas podem ser usadas para controle avançado, diagnóstico de falhas ou otimização do processo. Exemplos podem ser a taxa de transferência de calor em um trocador de calor, a velocidade de rotação de uma bomba ou o consumo de energia em um motor. Podem atuar como disturbios em um sistema.

As variáveis de processo desempenham um papel fundamental no controle e na otimização do desempenho do sistema. Ao monitorar e controlar essas variáveis de maneira adequada, é possível garantir a estabilidade, a eficiência, a qualidade e a segurança do processo químico.

É importante identificar as variáveis de processo relevantes para cada sistema específico, entender suas interações e definir estratégias de controle apropriadas para alcançar os objetivos desejados.

1.3 Estratégia de Controle

  • Controle em malha aberta e malha fechada: Existem dois tipos principais de controle de processo: malha aberta e malha fechada. No controle em malha aberta, a saída do processo não afeta o controle, enquanto no controle em malha fechada, a saída é medida e comparada com um valor de referência para ajustar o processo.

  • Controladores PID: Os controladores Proporcional-Integral-Derivativo (PID) são amplamente utilizados no controle de processos químicos. Eles ajustam continuamente as variáveis do processo com base em feedback para minimizar erros, proporcionando uma resposta estável e precisa.

  • Estratégias de controle: Existem diferentes estratégias de controle, como controle em cascata, controle de razão, controle por realimentação e controle adaptativo. Cada estratégia tem suas próprias aplicações e benefícios, dependendo das características do processo.

  • Instrumentação de controle: Sensores e atuadores desempenham um papel crucial no controle de processos químicos. Sensores medem as variáveis do processo, enquanto os atuadores ajustam as condições do processo com base nos sinais de controle.

  • Sistemas de controle avançados: Em processos químicos complexos, é comum ter sistemas de controle distribuídos, onde vários controladores interagem entre si para otimizar o desempenho do processo em tempo real.

  • Exemplos de controle avançados:

1.4 Instrumentação

A instrumentação desempenha um papel crucial no controle de processos químicos, permitindo a medição precisa das variáveis de processo e o ajuste das condições operacionais. Aqui estão alguns aspectos importantes da instrumentação em controle:

  • Sensores: Os sensores são dispositivos utilizados para medir as variáveis de processo. Eles convertem grandezas físicas, como temperatura, pressão, vazão, nível e composição química, em sinais elétricos ou digitais que podem ser processados pelo sistema de controle. Alguns exemplos de sensores comumente encontrados incluem:

  • Termopares (TI): Medem a temperatura usando a diferença de potencial gerada entre dois metais diferentes em função da temperatura.

  • Transmissores de pressão (PT): Medem a pressão e convertem em um sinal elétrico proporcional à pressão medida.

  • Medidores de vazão (FI): Podem ser baseados em princípios como deslocamento positivo, turbina, eletromagnético ou ultrassônico, medindo a taxa de fluxo de um fluido.

  • Medidores de nível (LI): Podem utilizar tecnologias como radar, ultrassom, pressão hidrostática ou boias para medir o nível de líquidos em tanques ou reservatórios.

  • Atuadores: Os atuadores são dispositivos utilizados para ajustar as condições do processo com base nos sinais de controle recebidos do sistema de controle. Eles convertem sinais elétricos ou digitais em ações físicas. Alguns exemplos de atuadores comumente encontrados incluem:

    Válvulas de controle (CV): Regulam a vazão de fluidos ou gases por meio da abertura ou fechamento do orifício da válvula.

    Válvulas de alívio de pressão (PRV): São utilizadas para proteger o sistema contra sobrepressão, liberando fluidos quando a pressão excede um limite predefinido.

    Motores elétricos (EM): Convertem energia elétrica em energia mecânica, permitindo o ajuste de velocidades, posicionamento e outras ações físicas.

    Bombas (P): Geram fluxo e pressão em um sistema para transportar líquidos ou fluidos.

  • Siglas comuns na instrumentação em controle:

    PLC: Controlador Lógico Programável (Programmable Logic Controller)

    DCS: Sistema de Controle Distribuído (Distributed Control System)

    SCADA: Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control and Data Acquisition)

    HMI: Interface Homem-Máquina (Human-Machine Interface)

    IO: Entrada e Saída (Input/Output)

    PID: Proporcional-Integral-Derivativo (Proportional-Integral-Derivative)

    HART: Protocolo de Comunicação de 4 a 20 mA (Highway Addressable Remote Transducer)

    RTD: Sensor de Temperatura de Resistência (Resistance Temperature Detector)

    4-20 mA: Faixa de corrente para transmissão de sinais analógicos.

Essas siglas são apenas algumas das muitas que podem ser encontradas no contexto da instrumentação em controle. É importante estar familiarizado com essas siglas para entender as especificações dos dispositivos de instrumentação e sua integração com o sistema de controle.

A instrumentação desempenha um papel crucial no monitoramento e no ajuste das variáveis de processo, permitindo que os sistemas de controle químico atinjam desempenho otimizado, segurança e eficiência.

1.5 Modelagem do Sistema

O processo de modelagem de um sistema de controle envolve a representação matemática do comportamento do sistema, permitindo a análise, a simulação e o projeto de estratégias de controle adequadas. Aqui estão os passos principais envolvidos nesse processo:

  • Definição do objetivo: O primeiro passo é entender claramente qual é o objetivo do sistema de controle. Isso envolve identificar as variáveis de interesse, definir o comportamento desejado do sistema e estabelecer critérios de desempenho, como estabilidade, precisão, tempo de resposta, entre outros.

  • Identificação das variáveis: É importante identificar as variáveis de entrada (variáveis manipuladas) e as variáveis de saída (variáveis controladas) do sistema. Essas variáveis podem ser medidas diretamente ou inferidas a partir de outras grandezas. Além disso, é necessário identificar quaisquer outras variáveis intermediárias relevantes para a modelagem do sistema.

  • Coleta de dados: A coleta de dados experimentais é um passo fundamental para a modelagem precisa do sistema. Por meio de experimentos ou testes, as variáveis do sistema são monitoradas e registradas ao longo do tempo, permitindo a obtenção de um conjunto de dados que represente o comportamento dinâmico do sistema.

  • Formulação do modelo: Com base nos dados coletados, é possível formular um modelo matemático que represente o comportamento do sistema. Isso pode ser feito por meio de equações diferenciais, equações de estado, funções de transferência ou outras formas de representação, dependendo da complexidade do sistema e do tipo de análise a ser realizada.

  • Identificação dos parâmetros: Uma etapa importante é identificar os parâmetros desconhecidos do modelo. Isso pode ser feito por meio de técnicas de identificação de sistemas, como regressão linear, métodos estatísticos ou algoritmos de otimização. A identificação dos parâmetros permite ajustar o modelo aos dados experimentais e torná-lo mais preciso.

  • Verificação e validação: O modelo deve ser verificado e validado para garantir sua precisão e confiabilidade. Isso envolve comparar as previsões do modelo com dados experimentais não utilizados na etapa de identificação. Se o modelo fornecer uma boa correspondência com os dados de validação, pode ser considerado adequado para análise e projeto de controle.

  • Análise e projeto de controle: Com o modelo validado, é possível realizar análises de estabilidade, resposta transitória, resposta em frequência, sensibilidade, entre outras. Essas análises fornecem informações valiosas para o projeto de estratégias de controle adequadas, como a seleção de controladores, a sintonia de parâmetros e a avaliação de desempenho.

  • Funções de transferência: As funções de transferência são ferramentas matemáticas utilizadas na modelagem de sistemas dinâmicos, como malhas de controle. Elas descrevem a relação entre a entrada e a saída do sistema em termos de frequência ou tempo.

  • Equações diferenciais: As equações diferenciais são usadas para descrever o comportamento dinâmico dos processos químicos. Elas relacionam as taxas de variação das variáveis do processo com suas próprias variáveis e outras influências externas.

  • Linearização: Em alguns casos, é possível linearizar o modelo matemático de um sistema não linear, aproximando-o como um sistema linear. Isso simplifica a análise e o projeto do controlador.

  • Identificação de parâmetros: A identificação de parâmetros é o processo de determinar os valores dos parâmetros desconhecidos em um modelo matemático. Pode ser realizado por meio de técnicas experimentais, como testes de resposta ao degrau ou testes de resposta em frequência.

  • Análise de estabilidade: A análise de estabilidade é realizada para garantir que o sistema de controle seja estável e não exiba oscilações indesejadas ou divergências. Isso envolve o estudo dos polos e zeros da função de transferência e a aplicação de critérios de estabilidade, como o critério de Routh-Hurwitz ou o método do lugar das raízes.

  • Resposta em frequência: A resposta em frequência descreve como um sistema responde a diferentes frequências de entrada. Ela fornece informações sobre a estabilidade, a magnitude e a fase da resposta do sistema em diferentes frequências, auxiliando no projeto de controladores.

  • Simulação computacional: A modelagem matemática também pode ser implementada em software de simulação, onde é possível testar diferentes estratégias de controle, ajustar parâmetros e analisar o desempenho do sistema antes da implementação prática.

Esses conceitos de modelagem matemática são fundamentais para compreender e projetar malhas de controle eficientes. É importante considerar as características específicas do sistema e utilizar técnicas adequadas de modelagem para obter resultados precisos.

1.5.1 Funções de Transferência:

Uma função de transferência é uma representação matemática de um sistema dinâmico que descreve a relação entre a entrada e a saída do sistema em termos de frequência ou tempo. Em um contexto de controle de processos, a função de transferência é usada para modelar o comportamento de um processo químico ou físico.

Uma função de transferência é definida pela razão das transformadas de Laplace da saída e da entrada do sistema. Ela é expressa na forma de polinômios, onde os coeficientes do numerador representam os pesos da entrada e os coeficientes do denominador representam os pesos da saída. A função de transferência pode incluir termos proporcionais, integrais e derivativos, dependendo da dinâmica do sistema.

As funções de transferência são úteis para analisar e projetar sistemas de controle, pois permitem prever como o sistema responderá a diferentes entradas. Com base na função de transferência, é possível realizar análises de estabilidade, determinar a resposta transitória e a resposta em frequência do sistema, calcular margens de estabilidade e projetar controladores adequados.

1.5.2 Linearização:

A linearização é o processo de aproximar um sistema não linear com um sistema linear em torno de um ponto de operação específico. Isso é feito para simplificar a análise e o projeto do controle, uma vez que os sistemas lineares são mais bem compreendidos e possuem ferramentas matemáticas mais estabelecidas.

A linearização é útil quando as não linearidades de um sistema não são significativas em torno de um ponto de operação específico. Essas não linearidades podem incluir relações não lineares entre variáveis, como coeficientes não lineares, funções trigonométricas, exponenciais, entre outros.

O processo de linearização envolve duas etapas principais: a primeira é encontrar o ponto de operação em torno do qual a linearização será feita, e a segunda é derivar as equações lineares que descrevem o comportamento do sistema em torno desse ponto. A linearização pode ser realizada utilizando-se séries de Taylor ou outras técnicas de aproximação. É importante ressaltar que a linearização é uma simplificação e pode introduzir erros significativos em casos de não linearidades acentuadas. Portanto, é necessário avaliar cuidadosamente a validade da linearização em relação às características e faixas de operação do sistema.

Em resumo, as funções de transferência são utilizadas para modelar o comportamento de sistemas dinâmicos, permitindo a análise e o projeto de controle. A linearização é uma técnica que aproxima sistemas não lineares como sistemas lineares em torno de um ponto de operação, facilitando a análise e o projeto de controle em casos adequados.

1.5.3 Matriz RGA

A matriz RGA (Relative Gain Array), também conhecida como matriz de ganhos relativos, é uma ferramenta utilizada na análise de malhas de controle multivariável. Ela fornece informações sobre as interações entre as variáveis controladas de um sistema, ajudando a identificar as influências mútuas entre elas.

A matriz RGA é uma matriz quadrada, onde cada elemento representa o ganho relativo entre uma variável controlada e uma variável manipulada. O ganho relativo é calculado como o efeito percentual de uma mudança em uma variável manipulada sobre a variação percentual em uma variável controlada, mantendo todas as outras variáveis manipuladas constantes.

Uma matriz RGA bem condicionada indica que as interações entre as variáveis controladas são fracas, o que é desejável em uma malha de controle multivariável. Por outro lado, uma matriz RGA mal condicionada indica fortes interações entre as variáveis controladas, o que pode levar a problemas de desempenho e dificuldades de controle.

A análise da matriz RGA pode ser usada para tomar decisões importantes no projeto de malhas de controle multivariável, como a seleção de variáveis manipuladas adequadas e a configuração de controladores individuais ou controladores multivariáveis, como controladores PID multivariáveis ou controladores baseados em modelo.

Em resumo, a matriz RGA fornece uma visão quantitativa das interações entre as variáveis controladas em um sistema de controle multivariável, auxiliando no projeto e na otimização das malhas de controle.