Identificação de sistema em uma unidade de compressão de cloro. - CARMO, Shirlene Kelly Santos. (2010)
A influencia de impurezas e frequentemente mencionada como uma das causas de acidentes na industria química. Em todo o mundo, industrias químicas e petroquímicas, tem se envolvido em acidentes cujos reflexos econômicos, humanos e ambientais muitas vezes ultrapassam os limites de suas instalações. Na industria de produção de C12 (cloro) devido a presença de amônia (NH3) no sal, da origem a Tricloramina (NCI3), que e um composto extremamente instável e explosivo em determinadas condições de pressão e temperatura. O controle automático da composição de NCI3 e a forma que permite a operação do processo de forma segura. A modelagem matemática e a área do conhecimento que estuda as maneiras de representação de sistemas reais, onde o modelo e uma aproximação de apenas algumas características. Com isso o presente trabalho tem por objetivo, fazer uma Identificação do Sistema de produção de cloro, alem de propor uma estrategia de controle, desenvolvida no Simulink/Matlab, para as variáveis do processo que necessitam de controle. Sendo assim, essa Dissertação de Mestrado contempla a Identificação do Sistema do modelo da planta de Compressão de Cloro da Braskem em Macéio, onde este sistema foi simulado por Brito (2009) em ambiente Aspen Plus e Dynamics, e fornecido para 0 desenvolvimento desse trabalho. Houve a necessidade da adição de controladores em certas variáveis do processo, em decorrência da necessidade de mante-las operando em determinados valores de referenda estabelecidos, para um funcionamento mais seguro da planta. Sinais de excitação do tipo Degrau e PRBS (sinais binários pseudo-randômicos) foram aplicados na vazão de Cloro gás provindo das células eletrolíticas, assim como na vazão de Cloro liquido que entrava no pre resfriador, alem da Carga térmica do Refervedor. Os testes em malha aberta foram realizados com o intuito de entender e tirar conclusões sobre o comportamento transiente das variáveis em estudo. Os modelos Função de Transferência, ARX (autoregressivo com entradas exógenas) e Espaço de Estados, foram identificados como os que melhor representariam o comportamento transiente do sistema em estudo. Já a malha de controle proposta ao final desse estudo, traz uma justificativa na implementação de controle a determinada variável em estudo.