Investigación

Control avanzado y optimización de procesos:

El objetivo de esta línea de investigación es el de desarrollar técnicas de control avanzado, principalmente control predictivo basado en modelos (MPC) con contemplación de restricciones que, además de los tradicionales objetivos dinámicos de control, incorporen objetivos adicionales, que van desde el tratamiento de sistemas complejos o el control por zonas, hasta los dominios de operación extendidos y la optimización económica de procesos de gran escala. Esto último incluye objetivos de tan importantes como la maximización de la producción, la reducción costos, el control los precios, etc.

Los avances teóricos logrados en los últimos años en esta línea han sido considerables. Se han propuesto, sobre todo, estrategias de control capaces de garantizar propiedades importantes como la estabilidad, la factibilidad recursiva y la optimalidad económica. El inconveniente principal es que raramente dichos resultados teóricos son directamente aplicables en el ámbito industrial.

Esta línea de investigación consiste, por lo tanto, en adaptar los avances teóricos al ámbito de la industria, es decir, diseñar controladores de simple aplicación y reducida carga computacional, sin descuidar en modo ninguno los beneficios teóricos que otorgan la estabilidad, factibilidad y optimalidad económica, especialmente en casos de factores económicos o de operación cambiantes.

En esta línea de trabajo, el grupo cuenta con diversos aportes, referidos principalmente a aspectos teóricos (publicaciones, tesis, proyectos de investigación, etc.). Los investigadores especialistas en esta línea son el Dr. Alejandro González y el Dr. Antonio Ferramosca.

Monitoreo de procesos:

En procesos de mediana y gran escala, tales como la fabricación de químicos, alimentos, acero, etc., hay un gran número de variables controladas y manipuladas. La naturaleza multivariada compleja de estos procesos demanda el uso de técnicas estadísticas que permitan la comprensión y mejora continua de los mismos. Las técnicas de análisis multivariado guiadas por los datos permiten comprender, sin modificar, y por tanto, rápidamente, procesos de gran complejidad a la vez que permite evaluar el desempeño de procesos químicos o bioquímicos en general y el de sus controladores, optimizar productos y procesos, y sentar las bases para la toma de decisiones. Tal es el caso del uso de software de análisis de datos multivariados para la implementación de Tecnologías Analíticas de Procesos (PAT). Una gran parte de la PAT se basa en métodos multivariados como el diseño y análisis de experimentos, monitoreo de procesos batch/ semi-batch /continuos, predicción de calidad, detección y diagnóstico de fallas y control estadístico de procesos.

Mediante el uso del monitoreo en línea se logra el Aseguramiento y la Validación de Calidad, lo cual es un requerimiento de estándares y regulaciones de cada sector, como por ejemplo las regulaciones de la FDA sobre la industria farmacéutica. Además, este tipo de herramientas pueden ser aplicadas en varios campos diferentes, como la industria de biocarburos, petroquímica, biotecnológica, alimenticia y de manufactura.

En esta línea de trabajo, el grupo cuenta con diversos aportes (publicaciones, tesis, proyectos de investigación, etc.). Los investigadores especialistas en esta línea son el Dr. Jacinto Marchetti y el Dr. José Luis Godoy.

Re-identificación en línea de procesos:

El objetivo de esta línea consiste en utilizar y proponer métodos de identificación avanzados, que permitan obtener modelos dinámicos (de índole diversa) para ser utilizados en los métodos de control basados en modelos de predicción. Más aún, es deseable aplicar dichos métodos sin abrir, en lo posible, los lazos de control de una planta, lo que significa que el control debe ser adaptado para esta operación. Esto es lo que se conoce como identificación (o re-identificación) en línea y plantea el desafío de realizar en forma simultánea dos operaciones a priori contrapuestas, como son la de controlar un proceso y excitarlo para obtener una identificación. Claramente, para obtener un modelo dinámico del proceso, es preciso excitarlo suficientemente, de modo que las variables involucradas varíen. Allí surgen distintas alternativas para lograr, según los requerimientos, una identificación satisfactoria. La técnica de identificación por sub-espacios es una poderosa herramienta plausible de ser utilizada y explorada. No obstante, no se descarta el uso de técnicas más clásicas, como la de mínimos cuadrados, etc. Mantener la estabilidad del lazo mientras se realiza la re-identificación, aparece como un objetivo de importancia en esta línea. Esto redunda, pensando ya en posibles aplicaciones, en un alto grado de incertidumbre a la hora de realizar una re-identificación sin detener el proceso. Esto último, claramente, representaría un ahorro cuantioso de recursos, que es altamente deseable en cualquier proceso industrial.

Esta línea de trabajo es relativamente nueva para el grupo, aunque ya se cuenta con varias publicaciones en el área. Los investigadores involucrados en esta línea son el Dr. Jacinto Marchetti, el Dr. Alejandro González y el Dr. Antonio Ferramosca. Además el Bioing. German Bustos se encuentra realizando su doctorado justamente en esta línea de investigación.

Experiencia en vinculación:

El grupo, a través del vínculo con el Profesor Dr. Darci Odloak, de la Universidad de Sao Paulo, Brasil, ha tenido un contacto bastante fluido con la empresa PETROBRAS. En el marco de la estadía en dicha Universidad, del Dr. González, y de la permanente colaboración con el grupo que dirige el Prof. Odloak, nuestro grupo ha participado en el desarrollo de varios de los controladores avanzados que se terminaron aplicando en las refinerías de Sao José, que posee la petrolera (controles de tipo predictivo con estabilidad garantizada, que manejan restricciones y optimizaciones de tipo económica).

Por otro lado, el grupo estuvo a punto de cerrar un convenio con YPF (que se ha pospuesto por el momento), para evaluar el desempeño de los controles avanzados (predictivos) de las refinerías de Ensenada y Luján de Cuyo. En dicho caso, la empresa reportó bajos desempeños de los controladores comerciales actualmente en uso (controladores DMC Plus, de ASPEN TECH), y se solicitó al grupo el diseño de una herramienta para el monitoreo y evaluación de dicho controlador multivariable. El contacto con los ingenieros de control de YPF fue realizado a través del Ing. Carlos Lagos, de larga trayectoria en la empresa.

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