Modelagem e controle de trocadores de calor do tipo casco e tubo individuais e integrados à RTC

Abstract

RESUMO: Trocadores de calor do tipo casco e tubo são os equipamentos de troca térmica mais utilizados na indústria de processo, compondo parte essencial da recuperação energética de uma planta. Neste contexto, o controle operacional da planta exerce um papel fundamental para que os requisitos e objetivos do processo sejam atingidos. A influência do acúmulo de incrustações em trocadores de calor no comportamento dinâmico de controladores do tipo proporcional integral derivativo (PID) foi analisada utilizando um modelo a parâmetros concentrados para representar o equipamento. Duas estratégias para o ajuste dos parâmetros do controlador foram apresentadas, de modo que os efeitos adversos das incrustações na dinâmica do processo foram superados. Para a análise de redes de trocadores de calor (RTC), um modelo baseado em redes neurais foi testado e validado para aplicação como base para um controlador preditivo baseado em modelo (MPC). Simulações considerando o sistema servo e regulador mostraram a habilidade do MPC em lidar com restrições, bem como um desempenho mais suave e menos oscilatório para variações em degrau positivo e negativo nas variáveis de entrada e saída

ABSTRACT: Shell and tube heat exchangers are the most widely used heat transfer equipment in the process industry, making up an essential part of energy recovery in a plant. In this context, the control system of the plant plays a fundamental role so that the requirements and goals of the process are achieved. The influence of fouling in heat exchangers in the dynamic behavior of proportional-integral-derivative control (PID) was analyzed using a lumped parameter model to mimic the process. Two strategies for adjusting the controller parameters were presented and the adverse effects of fouling in the process have been overcome. For an analysis of heat exchanger networks (HEN), a model based on neural networks was tested and validated for applications as the basis for a model-based predictive controller (MPC). Simulations considering the servo and regulatory system showed the MPC ability to deal with constraints, as well as the smoother and less oscillatory performance for changes in the positive and negative step in the input and output variables