petronor control avanzado

Petronor Diciembre 2010

Control Avanzado

Rafael Gonzalez Martin Jefe Control Avanzado y Sistemas de Producción PETRONOR


Índice

1. ¿Qué es el Control de Procesos? 2. Herramientas 3. Resultados 4. Retos de Futuro


Conceptos básicos

• El objetivo del control de procesos es mantener ciertas variables del proceso (composiciones, caudales, temperaturas) en unos valores de operación determinados.

• Los procesos industriales son dinámicos: siempre van a ocurrir cambios (perturbaciones).

• Si no se toman las acciones adecuadas habrá variables importantes (relacionadas con la seguridad, la calidad y/o la producción) que no alcanzarán los valores objetivos.


Objetivos del Control de Procesos

El sistema de control tiene tres objetivos fundamentales:

1. Mantener condiciones de operación estables y seguras para las personas y equipos.

2. Asegurar que los productos alcancen en todo momento la especificación requerida y se produzcan las cantidades demandadas.

3. Alcanzar los objetivos anteriores de la manera más eficiente posible.


GRIFOA.C.

LC

FI

TI

G. NATURAL BUTANO

FI

1

2

FI TICALDERA 3 2

GRIFOA.F.

TI

3

A.F. A.C.

AGUA TEMP.AMBIENTE TI

4

Ejemplo simple I

LAZO DE CONTROL, ELEMENTOS QUE LO CONFORMAN Controlador: la persona Variable Controlada: TI-3 (Temperatura salida ducha). SP Variables Manipuladas: caudal agua caliente y caudal agua fría. Variables de Perturbación: − Temp. Ambiente (Temp. Entrada) − Calor aportado (nº. Quemadores, tipo de gas usado) − Variación o Caída presión apertura o cierre de la 2ª ducha. − Caudal de la bomba.

TI-3


Ejemplo simple II

ESTADO ESTACIONARIO

Se enciende la segunda ducha

T 3

t

T

Control Básico

3 SP

t

T

Control Avanzado

3

t

En la refinería se miden unas 30000 variables, de las que se controlan aproximadamente el 10%.


CONTROL BÁSICO (fundamentalmente PID's sencillos, cascadas)

CONTROL AVANZADO (feedforward, selectores, inferencias, ... )

CONTROL MULTIVARIABLE ([DMC], RMPCT, ...)

OPTIMIZACIÓN EN LINEA

( ? )

Se garantiza la estabilidad de la planta. Se modifica directamente la válvula.

Se mejora el control básico. Rara vez atiende a objetivos económicos directos.

Controla un equipo de forma global. Incorpora objetivos económicos locales de unidad.

Atiende a objetivos económicos globales de planta.

Niveles de Automatización


Control Integrado

LABORATORIO PRODUCTOS CRUDOS ENERGIAS BALANCES

CONSOLAS de CONTROL - CONTROL

AVANZADO - DMC’s

- SISTEMAS DE INFORMACION - PI’s

CONTROLADORES de PROCESO

CONEXION REMOTA

ETHERNET

(RED GESTION DE LA PRODUCCION)

- MADRID - TERMINAL MARITIMA

OFICINAS

UNIDADES DE PROCESO

SALAS DE

CONTROL

MANTENIMIENTO ALMACEN

SEGURIDAD

USUARIOS

IMPRESORAS de ALARMAS

Red de Control


Índice



Herramientas: el PID

El controlador más ampliamente utilizado en la industria es el denominado PID, que ejecuta el siguiente algoritmo de control:

M

dttdeTKdtte

TKteKtm d

t

oi

+

××++×= ∫

)()()()(

P I D e

t

P I

D e = Error = SP- PV


Herramientas: PID

• Para cada variable que queramos controlar con un PID necesitamos una válvula.

• El PID dispone de tres parámetros de ajuste para acomodar el controlador a la dinámica del proceso que quiere regularse

• No requiere mucho “conocimiento” del proceso • Siempre actúa a toro pasado, tiene que detectar que existe un

error para tomar acciones de control “a posteriori” • Es muy simple y robusto. Por esto continua siendo la base

sobre la que se cimienta toda la arquitectura del sistema de control


Herramientas: SCD El sistema de control distribuido SCD está basado en un gran

número de microprocesadores con tareas específicas.

Consta de tres elementos fundamentales:

Interfase con el proceso (controladores e indicaciones)

Interfase con el operador (consolas)

Vía de datos


Herramientas: SCD


Herramientas: APC’s

• Los sistemas de control distribuido proporcionan la plataforma para desarrollar aplicaciones de control avanzado (APC’s)

• En su origen (años 70) se denominó Control Avanzado a cualquier estrategia de control que fuera más complicada que un PID

• Actualmente llamamos Control Avanzado a un conjunto de cálculos (inferencias, reflujo interno, calor aportado) y técnicas (control feedforward, control override, cascadas múltiples, etc) que permiten mejorar el control al tener en cuenta más información.

• Los actuales sistemas de control distribuido disponen de diferentes módulos y algoritmos que facilitan el desarrollo de este tipo de aplicaciones


Herramientas: DMC (Control basado en modelos)

• A finales de los años 80 apareció la tecnología de Control Multivariable Predictivo Basado en Modelos

• Se basa en la utilización de un modelo dinámico del proceso

• Se desarrolló específicamente para solucionar problemas de control multivariable (interacciones)

• Tiene cierta capacidad de optimización local (utiliza criterios económicos) teniendo en cuenta todas las restricciones tanto en las variables manipuladas como en las controladas

• Desde 1995 disponemos de una licencia corporativa para utilizar el software DMC para desarrollar controladores multivariables


Herramientas: DMC

• El modelo consiste en la relación matemática que describe el efecto sobre cada variable controlada causado por el movimiento de una variable manipulada. Estos modelos se obtienen “empíricamente” a través de pruebas en planta (step-test)

• Utilizando dichos modelos el controlador predice la situación futura de la planta si no se toma ninguna acción de control

• Utiliza un optimizador local (LP) para determinar el punto óptimo de operación

• El controlador siempre “empuja” hacia el conjunto de restricciones óptimas. El DMC se convierte en el “exprimidor” de unidades


Herramientas: DMC

PC FI

dP

FI

TI

FC

FI

LI

AI

AI

TIC

TI

FC

TI

LC

FC

Modelo del Proceso


Óptimo Económico

Operando con restricciones

Apertura válvula

Temperatura

Velocidad Turbina

DP en columna Presión

Composición

Región Operación

Preferida por el Operador

Región final de Operación del Controlador

Nueva Región Operación

del Controlador

Menor Variabilidad

Herramientas: DMC


Índice



Puesto que el objetivo del control de procesos es mantener ciertas variables tan cerca como sea posible de determinados valores, existe un criterio objetivo para “medir” la bondad del control: la desviación estándar respecto del punto de consigna

límite

tiempo

límite

Variable de Operación

tiempo

A1

A2

Variable de Operación

Resultados


Resultados

-0,2

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

-4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4

PV

PV2(x)

acPV2(x)

PV1(x)

acPV1(x)limit

)(33

32112

max22

max11 σσσ

σ−=∆=−

=+

=+SPpvpv

pvpv

pvpv

seguridad

Restricciones Calidad


Resultados

Haciendo bien nuestro trabajo facilitamos el trabajo de otros Como resultado final, contribuimos al margen:

• Aumentando la capacidad de producción Maximizando carga

Maximizando rendimiento

Maximizando recuperación

• Minimizando el consumo energético

• Aportando mayor estabilidad y seguridad en la operación


Índice



Consolidación:

• Estamos en una fase de meseta tecnológica en la que debe hacerse un gran esfuerzo de asimilación por parte de los operadores

• Debemos evitar que la fascinación ante las posibilidades de

las nuevas tecnologías nos haga olvidar o abandonar el imprescindible y necesario mantenimiento de los niveles básicos de control

• A la vista de los recursos disponibles, el esfuerzo en nuevos

desarrollos tendrá que estar modulado por la capacidad de mantenimiento de los controladores multivariables ya existentes y por la mejora continua de los niveles básicos

Retos de futuro


Integración:

• Frontera difusa entre las distintas áreas implicadas en el control de la planta: (Operación, Procesos, Instrumentación , Control Avanzado y Sistemas de Información)

• Según se van incluyendo en las estrategias de control

objetivos económicos y estrategias de gestión se incrementa el conocimiento requerido para desarrollar adecuadamente dichas estrategias (Gestión, Planificación, Operación, Procesos y Control Avanzado)

• La responsabilidad de la mejora continua de la operación de

las plantas es compartida, o, al menos, distribuida entre Planificación, Operación, SSTT y Control Avanzado

Retos de Futuro


Aumento de posibilidades:

• Aumento de sinergias entre los sistemas de información y los sistemas de control

• Disponibilidad de instrumentación “inteligente”, dispositivos “wireless”, sensores virtuales.

• Optimización en tiempo real

• Disponemos de la tecnología necesaria. Las mejoras vendrán a través del conocimiento, de manera que habrá que cuidar a los especialistas en control de proceso

Retos de Futuro


El Control Avanzado es el conjunto de herramientas que permiten:

• Ahorro energético • Aumento de capacidad • Mejora de rendimientos • “Ensanchamiento” de cuellos de botella • Reducción de incidentes • Optimización de recursos

En resumen:

MAYOR EFICIENCIA

Conclusión

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