Curso de Simulação e Otimização de Processos

Aula 1 • Requisitos e Fontes de Dados

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

Aula 2 • Conceitos Centrais de Modelagem

Apresenta os balanços de massa e energia como a espinha dorsal matemática dos modelos de processo. Conecta leis de conservação às equações do simulador.

Aula 3 • Interface do Simulador e Fluxo de Trabalho

Orienta os alunos sobre um ambiente genérico de simulador de processos e o fluxo de trabalho padrão. Cria confiança antes da construção de 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 Trocador de Calor

Abrange os modos de avaliação (rating) e projeto para trocadores casco e tubo e de placas. Conecta os cálculos de carga térmica ao balanço de energia geral do processo.

Aula 2 • Operações Unitárias de Separação

Simula colunas de destilação, absorção e extração líquido-líquido. Métodos rigorosos prato a prato são introduzidos juntamente com abordagens aproximadas (shortcut).

Aula 3 • Operações com Sólidos e Multifásicas

Estende a modelagem para cristalizadores, secadores e contatores gás-líquido. Sistemas multifásicos exigem correlações especializadas além dos modelos de fluido padrão.

Aula 4 • Escoamento de Fluidos e Redes de Tubulação

Modela a queda de pressão e a distribuição de vazão em sistemas de tubulação. Uma hidráulica precisa fundamenta o desempenho das operações unitárias a jusante.

Aula 1 • Técnicas de Validação de Modelo

Compara as saídas da simulação com dados de planta e especificações de projeto. A validação quantifica a credibilidade do modelo antes do início da otimização.

Aula 2 • Estratégias de Convergência

Aborda falhas comuns de convergência e seleção de solvers. A convergência robusta é um pré-requisito para uma otimização confiável.

Aula 3 • Modelagem de Sistemas de Reciclo e Purga

Lida com laços de reciclo com correntes de purga para evitar o acúmulo de inertes. Sistemas de reciclo estão entre os elementos de fluxograma que mais desafiam a convergência.

Aula 4 • Documentação do Modelo em Estado Estacionário

Estabelece padrões para registrar suposições, entradas e resultados do modelo. Modelos documentados apoiam auditorias, transferências e trabalhos futuros de otimização.

Aula 1 • Integração de Malhas de Controle

Adiciona controladores PID e estruturas de controle a fluxogramas dinâmicos. Malhas de controle são essenciais para um comportamento transitório realista.

Aula 2 • De Modelos em Estado Estacionário para Dinâmicos

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

Aula 3 • Análise de Perturbações e Distúrbios

Simula perturbações na alimentação, falhas de equipamentos e perdas de utilidades. Os resultados orientam o projeto da estratégia de controle e o dimensionamento de sistemas de segurança.

Aula 4 • Simulação de Partida e Parada

Modela sequências planejadas de partida e parada para identificar riscos operacionais. Os extremos transitórios frequentemente excedem os limites de projeto em estado estacionário.

Aula 1 • Otimização Estocástica e Global

Apresenta métodos metaheurísticos e estocásticos para problemas não convexos. Esses métodos escapam de ótimos locais onde os solvers baseados em gradiente estagnam.

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 de parâmetros. A análise de sensibilidade revela quais restrições e parâmetros 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 solver pode encontrar uma solução útil.

Aula 1 • Otimização Multiobjetivo

Equilibra objetivos conflitantes, como custo versus impacto ambiental. A geração da fronteira de Pareto revela relações de compromisso para a tomada de decisão informada.

Aula 2 • Otimização sob Incerteza

Incorpora a variabilidade da alimentação e a 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

Gerencia restrições de segurança, qualidade e capacidade durante as execuções de otimização. Soluções inviáveis devem ser detectadas e tratadas sem abortar o solver.

Aula 4 • Otimização de Processo com Objetivo Único

Otimiza um objetivo, como energia mínima ou rendimento máximo, em todo um fluxograma. Os alunos aplicam solvers NLP dentro do ambiente do simulador.

Aula 1 • Retrofit e Desgargalamento

Aplica métodos de integração energética a plantas existentes com equipamentos fixos. O retrofit difere do projeto greenfield por impor restrições estruturais.

Aula 2 • Programação Matemática para HEN

Formula a síntese de redes de trocadores de calor como um problema MILP ou MINLP. Métodos matemáticos encontram redes globalmente ótimas além do alcance heurístico.

Aula 3 • Otimização de Sistemas de Utilidades

Otimiza sistemas de vapor, água de resfriamento e refrigeração juntamente com o processo. O projeto do sistema de utilidades afeta significativamente o custo total de energia do sítio.

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 da indústria para integração energética.

Aula 1 • Otimização de Sustentabilidade e Emissões

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

Aula 2 • Estudos de Caso Industriais de Culminância

Aplica todas as habilidades do curso a problemas industriais de grande escala em refino, química e utilidades. Os alunos apresentam soluções com justificativa econômica e técnica.

Aula 3 • Sistemas de Otimização em Tempo Real

Integra dados online de planta com modelos de estado estacionário para otimização contínua. Os sistemas RTO fecham o ciclo entre a simulação e a operação da planta.

Aula 4 • Integração com Controle Preditivo de Modelo

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