Optimización de procesos químicos: Evaluación da eficacia do software libre Scilab para solución de problemas de programación non lineal con restricciones
DOI:
https://doi.org/10.33448/rsd-v10i9.17866Palabras clave:
IpOpt; Planta de Williams-Otto; Fmincon; Optimización; Scilab.Resumen
Resolver problemas de optimización no lineal con restricciones de igualdad y desigualdad es una tarea difícil y tiende a ser aún más difícil cuando involucra una gran cantidad de variables. Los sistemas de potencia, control y plantas industriales están representados por este tipo de problemas y con los avances tecnológicos y computacionales se necesitan herramientas útiles que puedan abordar las características de este tipo de sistemas, resolviendo eficazmente el problema de optimización. En esto trabajo, se resuelven dos problemas clásicos de optimización no lineal con restricciones de procesos químicos, utilizando el software libre Scilab, a través de una función fmincon disponible, con el fin de evaluar el desempeño del algoritmo para la resolución de problemas de programación no lineal. Los resultados obtenidos se compararon con las condiciones óptimas utilizando el software Matlab. El software libre presenta un buen desempeño en la resolución de los problemas propuestos, logrando resultados efectivos, encontrando condiciones óptimas que resultaron en un incremento de 16% en la función objetivo para el problema de maximizar el retorno de la inversión de la planta de Williams-Otto, si se muestra una alternativa eficaz para el desarrollo de investigaciones y tecnologías en esta área.
Citas
Baudin, M. (2010). Introduction to scilab. Consortium Scilab, 34–56.
Bhaskar, V., Gupta, S. K., & Ray, A. K. (2000). Applications of multiobjective optimization in chemical engineering. Reviews in Chemical Engineering, 16(1), 1–54.
Biegler, L. T. (2018). New directions for nonlinear process optimization. Current Opinion in Chemical Engineering, 21, 32–40.
Cardoso, A. O. (2016). Otimização Descentralizada Coordenada aliada a estratégias de Controle Plantwide para o Controle de Processos Químicos. Universidade Federal de São Carlos (UFSCar).
Cardoso, A. O., & Kwong, W. H. (2020). Estrutura de controle plantwide simplificada para a planta de Williams-Otto: otimização descentralizada coordenada com IBMF. Research, Society and Development, 9(9), 1–21.
Chaudhary, M. N. R. (2009). Real Time Optimization of Chemical Processes. Curtin University of Technology.
Costa, E. P., Figueiredo, M., Politano, P. R., & Kwong, W. H. (2019). O impacto na programação da produção devido à integração das camdas de controle avançado e de scheduling na indústria de processos. Brazilian Journal of Business, 1(3), 1715–1727.
Delgado, J. A. (2021). Método primal-dual de pontos interiores-penalidade e o problema de fluxo de potência ótimo reativo com variáveis de controle discretas. Universidade Estadual Paulista _Júlio de Mesquita Filho_.
Edgar, T. F., Himmelblau, D. M., & Lasdon, L. S. (2001). Optimization of Chemical Processes. McGraw-Hill.
Findeisen, W., Bailey, F. N., Brdys, M., Malinowski, K., Tatjewski, P., & Wãsniak, A. (1980). Control and Coordination in Hierarchical Systems. Jonh Wiley & Sons.
Gavira, M. de O. (2003). Simulação como ferramenta computacional de aquisição de conhecimento. UFSCar.
Govindarajan, L., & Karunanithi, T. (2005). Multiobjective optimization of process plant using genetic algorithm. International Journal of Computational Intelligence and Applications, 5(04), 425–437.
Guardia, L. E. T. (2005). Método dos Pontos Interiores para programação não-linear em redes. XXXVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 1930–1936.
Inalhan, G., Stipanović, D. M., & Tomlin, C. J. (2002). Decentralized optimization, with application to multiple aircraft coordination. Proceedings of the IEEE Conference on Decision and Control, 1, 1147–1155. https://doi.org/10.1109/cdc.2002.1184667
Jin, X. (1996). Approaching sustainability in engineering design with multiple criteria decision analysis. Oklahoma State University.
Jung, B. S., Miroshi, W., & Ray, W. H. (1971). Large Scale Process Optimization Techniques Applied to Chemical Petroleum Processes. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 844–852.
Kwong, W. H. (1992). Otimizaç{ão}de Plantas Industriais Complexas. Escola Politécnica da Universidade de S{ão}Paulo (USP).
Liu, N., & Qin, S. (2019). A neurodynamic approach to nonlinear optimization problems with affine equality and convex inequality constraints. Neural Networks, 109, 147–158. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2018.10.010
Miller, D. C., Siirola, J. D., Agarwal, D., Burgard, A. P., Lee, A., Eslick, J. C., Nicholson, B., Laird, C., Biegler, L. T., Bhattacharyya, D., Sahinidis, N. V., Ignacio E. Grossmann, Gounaris, C. E., & Gunter, D. (2018). Next Generation Multi-Scale Process Systems Engineering Framework. Proceedings of the 13th International Symposium on Process Systems Engineering – PSE 2018, 2209–2214.
Patil, B. P., Maia, E., & Ricardez-Sandoval, L. A. (2015). Integration of Scheduling, Design and Congtrol of Multiproduct ChemicalProcesses under Uncertainty. AIChE Journal, 61(8), 2456–2470.
Pereira, A. S., Shitsuka, D. M., Parreira, F. J., & Shitsuka, R. (2018). Metodologia da pesquisa científica [recurso eletrônico] (1a edição). NTE/UFSM. https://repositorio.ufsm.br/bitstream/handle/1/15824/Lic_Computacao_Metodologia-Pesquisa-Cientifica.pdf?sequence=1
Rangaiah, G. P., & Kariwala, V. (2012). Plantwide Control: recent developments and Applications. Jonh Wiley & Sons.
Rao, S. S. (2009). Engineering Optimization: Theory and Pratice (John Wiley and Sons (ed.) (4a ed.).
Ryoo, H. S., & Sahinidis, N. V. (1995). Global optimization of nonconvex NLPs and MINLPs with applications in process design. Computers and Chemical Engineering, 19(5), 551–566. https://doi.org/10.1016/0098-1354(94)00097-2
Santos, T. J. G. dos. (1998). Um novo algoritmo de penalização hiperbólica para resolução de problema de programação não-linear com restrições de igualdade.
Thakur, S. S., Ojasvi, Kumar, V., & Nitin, K. (2017). Continuous diisobutylene manufacturing: Conceptual process design and plantwide control. Computers and Chemical Engineering, 97(59–75).
Vinante, C., & Valladares, E. (1985). Application of the method of multipliers to the optimization of chemical processes. Computers & Chemical Engineering, 9(1), 83–87.
Willians, T. J., & Otto, R. E. (1960). A Generalized Chemical Processing Model for the Investigation of Computer Control. Transactions of the American Institute of Electrical Engineers, Part I: Communication and Electronics, 79(5), 458–473.
Zhou, M., Cai, Y., Su, H., Wozny, G., & Pan, H. (2018). A survey on applications of optimization-based integrating process design and control for chemical processes. Chemical Engineering Communications, 205(10), 1365–1383.
Williams, T. J., & Otto, R. E. (1960). A generalized chemical processing model for the investigation of computer control. Transactions of the American Institute of Electrical Engineers. Part I: Communication and Electronics, 79(5), 458-473.
Jung, B. S., Mirosh, W., & Ray, W. H. (1971). Large scale process optimization techniques applied to chemical and petroleum processes. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 49(6), 844-852.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2021 Bruno Klier Silva; Wu Hong Kwong; Anamaria de Oliveira Cardoso

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
Los autores que publican en esta revista concuerdan con los siguientes términos:
1) Los autores mantienen los derechos de autor y conceden a la revista el derecho de primera publicación, con el trabajo simultáneamente licenciado bajo la Licencia Creative Commons Attribution que permite el compartir el trabajo con reconocimiento de la autoría y publicación inicial en esta revista.
2) Los autores tienen autorización para asumir contratos adicionales por separado, para distribución no exclusiva de la versión del trabajo publicada en esta revista (por ejemplo, publicar en repositorio institucional o como capítulo de libro), con reconocimiento de autoría y publicación inicial en esta revista.
3) Los autores tienen permiso y son estimulados a publicar y distribuir su trabajo en línea (por ejemplo, en repositorios institucionales o en su página personal) a cualquier punto antes o durante el proceso editorial, ya que esto puede generar cambios productivos, así como aumentar el impacto y la cita del trabajo publicado.