Publicação: Desenvolvimento de estratégias de controle convencional e avançado utilizando o Aveva Process Simulation
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CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA
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Resumo
A simulação e controle de processos são fundamentais para garantir a eficiência e segurança
durante o processo industrial. Sendo assim, o desenvolvimento de estratégias de controle através
de réplicas digitais funciona como um modo de garantir a operacionalidade de uma indústria
química. Ademais, existe diversos modos de estruturar o controle de um processo, desde de
técnicas mais convencionais, como o controle PID, até métodos mais complexos, como o MPC.
Entretanto, cada modo apresenta parâmetros distintos e oferece vantagens e desvantagens, de
maneira que o sistema deve ser analisado antes da aplicação de determinada técnica. Desta forma,
este trabalho busca compreender alternativas de controle em dois estudos de caso distintos, o
primeiro aborda a mistura de correntes em temperaturas diferentes, enquanto o segundo envolve
controlar a vazão de alimentação em uma torre de destilação. Para esquematizar todo o processo,
com os equipamentos e ferramentas adequadas, o ambiente de simulação foi construído no
software Aveva Process Simulation (APS). Além disso, utilizou-se a plataforma Anaconda
Navigator a fim de aplicar a linguagem de programação Python na malha de controle fechada.
Neste estudo foram aplicadas duas abordagens de controle de processo: o controle convencional
PID ( Proporcional-Integral-Derivativo ) com sintonia feita pelo método IMC (Internal Model
Control), assim como o controle do APS, e um método de controle avançado conhecido como
Modelo Preditivo de Controle (MPC). Nota-se que todas técnicas atingiram rapidamente o
setpoint, porém através de ações de controle distintas conforme os parâmetros definidos. O
controle convencional agiu de modo semelhante ao controle estabelecido na plataforma de
simulação, enquanto o MPC pode agir de forma bastante agressiva. Portanto, a integração entre
Aveva e Python demonstrou uma plataforma válida e eficiente para aplicar as estratégias de
controle, que com a sintonia adequada foram capazes de responder de forma robusta às alterações
de set-point.
Abstract
The simulation and control of processes are fundamental to ensuring efficiency and safety during
industrial operations. Thus, the development of control strategies through digital twins functions
as a means of guaranteeing the operationality of a chemical industry. Furthermore, there are
various ways to structure process control, ranging from more conventional techniques like
PID control to more complex methods such as MPC. However, each method presents distinct
parameters and offers advantages and disadvantages, meaning the system must be analyzed before
a specific technique is applied.Therefore, this study seeks to understand control alternatives in
two distinct case studies: the first addresses the mixing of streams at different temperatures,
while the second involves controlling the feed flow rate in a distillation column. To outline
the entire process, with the appropriate equipment and tools, the simulation environment was
constructed using the Aveva Process Simulation (APS) software. Additionally, the Anaconda
Navigator platform was used to apply the Python programming language within the closedloop control system. In this study, two process control approaches were applied: conventional
PID (Proportional-Integral-Derivative) control with tuning performed by the IMC (Internal
Model Control) method—as well as the native control of the APS—and an advanced control
method known as Model Predictive Control (MPC). It was noted that all techniques rapidly
reached the setpoint, albeit through distinct control actions based on the defined parameters. The
conventional control acted in a manner similar to the control established within the simulation
platform, while the MPC could act quite aggressively. Therefore, the integration between Aveva
and Python demonstrated a valid and efficient platform for applying control strategies, which,
with appropriate tuning, were capable of responding robustly to setpoint changes.
Palavras-chave
Controle de temperatura, Python, PID, MPC, Digital twin
Citação
REIS, João Vicente Amorim. Desenvolvimento de estratégias de controle convencional e avançado utilizando o Aveva Process Simulation. 2025. 67 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Química) - Universidade Federal de Uberlândia, 2025.
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