Novas metodologias para compressão de dados de processos e para o ajuste do Sistema PI - Silveira, Rodrigo Paulo (2012)
A consolidação da automação na indústria química trouxe um desafio: transformar o grande volume de dados provenientes dos processos em informação útil. Com o advento dos sistemas digitais, a expansão no desenvolvimento de sensores e métodos de amostragem possibilitou a aquisição de uma elevada quantidade de dados advindos do campo industrial, de forma que, atualmente, engenheiros e operadores dificilmente carecem de informações sobre as diferentes variáveis de um processo. Os algoritmos para compressão de dados de planta surgiram como alternativa para reduzir o espaço de armazenamento demandado por essas informações. Comprimir dados significa gravar apenas uma porção da informação original, devendo-se preservar, no entanto, as características importantes que elas carregam. Ultimamente, não é apenas o espaço em disco que deve ser priorizado quando se fala em compressão. É necessário que os dados sejam fieis às reais informações do processo e, além disso, devem ser recuperados e transmitidos em velocidade razoável. Neste trabalho são apresentadas duas metodologias para a compressão de dados de processos químicos. Para tanto, são utilizadas técnicas para o cálculo da derivada de sinais ruidosos e curvas polinomiais (splines cúbicas) que preservam as características dos dados. Também são propostas sistemáticas para o ajuste automático dos parâmetros nas rotinas de compressão do sistema PI da OSIsoft®. A fim de avaliar essas propostas, foram utilizados alguns estudos de caso, compreendendo sinais reais de uma planta laboratorial e outros artificiais gerados por simulação computacional, abrangendo dinâmicas distintas e características peculiares. Os resultados mostram que os algoritmos são promissores para gravar dados de processos sem que se perca a essência da informação, a qual armazenada pode ser transformada em conhecimento sem prejuízo da qualidade em termos dinâmicos e estáticos.