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ORCID:  http://orcid.org/0009-0005-4987-6470
Tipo do documento: Trabalho de Conclusão de Curso
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: Desenvolvimento de estratégias de controle convencional e avançado utilizando o Aveva Process Simulation
Título(s) alternativo(s): Development of conventional and advanced control strategies using Aveva Process Simulation
Autor(es): Rêis, João Vicente Amorim dos
Primeiro orientador: Costa, Thiago Vaz da
Primeiro membro da banca: Neiro, Sergio Mauro da Silva
Segundo membro da banca: Lima, Alice Medeiros de
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
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA::TECNOLOGIA QUIMICA
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Referência: 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.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/47631
Data de defesa: 26-Set-2025
Aparece nas coleções:TCC - Engenharia Química

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