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Aplicação do método de análise dos componentes principais (PCA) para detecção de falhas em plantas químicas

2020; Grupo de Pesquisa Metodologias em Ensino e Aprendizagem em Ciências; Volume: 9; Issue: 8 Linguagem: Português

10.33448/rsd-v9i8.6335

2525-3409

Thessa F. Mendes, Davi Leonardo de Souza,

Advanced Statistical Process Monitoring

Sistemas de controle são usados na indústria química para reduzir o desvio do valor das variáveis de processo em relação ao valor desejado, conhecido como setpoint. Mesmo que os controladores convencionais ajudem a reduzir esses erros, ainda existe a possibilidade de ocorrerem falhas, que são um desvio não permitido devido a alguma propriedade característica ou parâmetros do sistema. O desenvolvimento de novas técnicas de detecção de falhas é fundamental para atender a demanda da crescente complexidade dos sistemas industriais e suas performances que visam atingir uma melhor eficiência. O objetivo desse trabalho foi aplicar o método de análise dos componentes principais ou PCA (Principal Component Analysis) para detectar falhas em plantas químicas. O PCA coleta os dados históricos do processo e constrói um modelo estatístico baseado neles, bem como permite a redução da ordem de modelos multivariável para facilitar sua implementação. Foram feitos dois estudos de caso envolvendo reator tanque agitado contínuo ou CSTR (Continuously Stirred Tank Reactor) com jaqueta de aquecimento e CSTR não-isotérmico de modo a verificar a eficiência do método proposto na detecção de falhas em sistemas de controle monitorado. Avaliaram-se falhas em sensores e sistemas submetidos a perturbações tipo degrau, mediante o PCA e as estatísticas T2 de Hotelling e Q. O método PCA mostrou-se eficiente para detectar as falhas existentes nos estudos de caso apresentados, o que indica seu potencial para aplicação em controladores da indústria química.