Curso de Simulação e Otimização de Processos

Aula 1 • Requisitos e Fontes de Dados

Identifica os dados de entrada necessários para construir modelos fiáveis e onde obtê-los. A má qualidade dos dados é a principal causa de simulações imprecisas.

Aula 2 • Conceitos Centrais de Modelação

Apresenta os balanços de massa e energia como a base matemática dos modelos de processo. Estabelece a ligação entre as leis de conservação e as equações do simulador.

Aula 3 • Interface e Fluxo de Trabalho do Simulador

Orienta os estudantes para um ambiente genérico de simulador de processos e para o fluxo de trabalho padrão. Constrói confiança antes de construir modelos completos.

Aula 4 • Pacotes de Propriedades Termodinâmicas

Explica como os simuladores calculam propriedades físicas usando modelos termodinâmicos. A seleção correta do pacote afeta diretamente a precisão dos resultados.

Aula 1 • Simulação de Permutadores de Calor

Abrange os modos de avaliação e dimensionamento para permutadores de casco e tubos e de placas. Relaciona os cálculos de carga térmica com o balanço energético global do processo.

Aula 2 • Operações Unitárias de Separação

Simula colunas de destilação, absorção e extração líquido-líquido. São introduzidos métodos rigorosos prato-a-prato juntamente com abordagens simplificadas.

Aula 3 • Operações com Sólidos e Multifásicas

Estende a modelação a cristalizadores, secadores e contactores gás-líquido. Os sistemas multifásicos requerem correlações especializadas para além dos modelos de fluido padrão.

Aula 4 • Escoamento de Fluidos e Redes de Tubagens

Modela a perda de carga e a distribuição de caudal em sistemas de tubagens. Uma hidráulica precisa sustenta o desempenho das operações unitárias a jusante.

Aula 1 • Técnicas de Validação de Modelos

Compara os resultados da simulação com dados da unidade industrial e especificações de projeto. A validação quantifica a credibilidade do modelo antes de iniciar a otimização.

Aula 2 • Estratégias de Convergência

Aborda falhas de convergência comuns e a seleção do resolvedor. Uma convergência robusta é um pré-requisito para uma otimização fiável.

Aula 3 • Modelação de Reciclo e Sistema de Purga

Lida com circuitos de reciclo com correntes de purga para evitar a acumulação de inertes. Os sistemas de reciclo estão entre os elementos de fluxograma mais desafiantes em termos de convergência.

Aula 4 • Documentação do Modelo em Estado Estacionário

Estabelece normas para registar hipóteses, entradas e resultados do modelo. Modelos documentados apoiam auditorias, transferências e trabalho de otimização futuro.

Aula 1 • Integração de Malha de Controlo

Adiciona controladores PID e estruturas de controlo a fluxogramas dinâmicos. As malhas de controlo são essenciais para um comportamento transitório realista.

Aula 2 • De Modelos em Estado Estacionário a Dinâmicos

Explica a transição matemática de equações algébricas para equações diferenciais no modo dinâmico. Os estudantes convertem fluxogramas em estado estacionário existentes para equivalentes dinâmicos.

Aula 3 • Análise de Perturbações e Acidentes

Simula perturbações na alimentação, falhas de equipamento e perdas de utilidades. Os resultados orientam a conceção da estratégia de controlo e o dimensionamento de sistemas de segurança.

Aula 4 • Simulação de Arranque e Paragem

Modela sequências planeadas de arranque e paragem para identificar riscos operacionais. Os extremos transitórios excedem frequentemente os limites de projeto em estado estacionário.

Aula 1 • Otimização Estocástica e Global

Introduz métodos meta-heurísticos e estocásticos para problemas não-convexos. Estes métodos escapam a ótimos locais onde os resolvedores baseados em gradientes param.

Aula 2 • Programação Inteira Mista

Lida com decisões discretas, como seleção de equipamentos e topologia do processo. MILP e MINLP estendem a otimização contínua a escolhas estruturais.

Aula 3 • Análise de Sensibilidade e Paramétrica

Quantifica como as soluções ótimas mudam com variações nos parâmetros. A análise de sensibilidade revela quais as restrições e parâmetros que mais influenciam o ótimo.

Aula 4 • Estrutura do Problema de Otimização

Define funções objetivo, variáveis de decisão e restrições no contexto da engenharia. A formulação correta do problema determina se um resolvedor consegue encontrar uma solução útil.

Aula 1 • Otimização Multiobjetivo

Equilibra objetivos concorrentes como custo versus impacto ambiental. A geração da frente de Pareto revela compromissos para uma tomada de decisão informada.

Aula 2 • Otimização sob Incerteza

Incorpora variabilidade da alimentação e incerteza dos parâmetros na otimização. A programação robusta e estocástica produz soluções com bom desempenho em vários cenários.

Aula 3 • Tratamento de Restrições na Otimização de Processos

Gere restrições de segurança, qualidade e capacidade durante as execuções de otimização. As soluções inviáveis devem ser detetadas e tratadas sem abortar o resolvedor.

Aula 4 • Otimização de Processo Monoboletivo

Otimiza um objetivo, como energia mínima ou rendimento máximo, num fluxograma completo. Os estudantes aplicam resolvedores NLP no ambiente do simulador.

Aula 1 • Retrofit e Debottlenecking

Aplica métodos de integração energética a unidades industriais existentes com equipamento fixo. O retrofit difere do projeto de raiz por impor restrições estruturais.

Aula 2 • Programação Matemática para HEN

Formula a síntese de redes de permutadores de calor como um problema MILP ou MINLP. Os métodos matemáticos encontram redes globalmente ótimas para além do alcance heurístico.

Aula 3 • Otimização de Sistemas de Utilidades

Otimiza sistemas de vapor, água de arrefecimento e refrigeração juntamente com o processo. O projeto do sistema de utilidades afeta significativamente o custo energético total do local.

Aula 4 • Metodologia de Análise de Pinch

Usa curvas compostas e o ponto de pinch para definir metas mínimas de utilidades. A análise de pinch é o ponto de partida padrão na indústria para a integração energética.

Aula 1 • Otimização da Sustentabilidade e Emissões

Incorpora métricas de pegada de carbono, resíduos e água nos objetivos de otimização. As restrições de sustentabilidade são cada vez mais obrigatórias na prática industrial.

Aula 2 • Estudos de Caso Industriais Capstone

Aplica todas as competências do curso a problemas industriais à escala real no refino, química e utilidades. Os estudantes apresentam soluções com justificação económica e técnica.

Aula 3 • Sistemas de Otimização em Tempo Real

Integra dados da unidade industrial em linha com modelos em estado estacionário para otimização contínua. Os sistemas RTO fecham o ciclo entre a simulação e a operação da unidade.

Aula 4 • Integração de Controlo Preditivo de Modelos

Conecta modelos de simulação dinâmica à conceção e teste de controladores MPC. O MPC depende de modelos dinâmicos precisos para prever e otimizar o comportamento futuro.