BRPI0413888B1 - método e dispositivo para o controle automático de dosagem de produtos químicos - Google Patents

Abstract

"método e dispositivo para o controle automático de dosagem de produtos químicos". a presente invenção refere-se a um método para o controle automático da dosagem de produtos químicos em tratamento de líquido, particularmente para o controle automático da dosagem de produtos químicos em tratamento de água. a presente invenção refere-se também a um dispositivo para o controle automático da dosagem de produtos químicos. a invenção utiliza controladores por equação lingüística adaptativos para a dosagem de produtos químicos.

Description

MÉTODO E DISPOSITIVO PARA O CONTROLE AUTOMÁTICO DE DOSAGEM

DE PRODUTOS QUÍMICOS

CAMPO DA INVENÇÃO A presente invenção refere-se a um método para o controle automático da dosagem de produtos químicos em sistema de tratamento de líquido, particularmente para o controle automático da dosagem de produtos químicos em tratamento de água, água de rejeito e água industrial. A presente invenção refere-se também a um dispositivo para o controle automático da dosagem de produtos químicos em sistema de tratamento de líquido.

ANTECEDENTES DA INVENÇÃO Vários fenômenos a curto e longo prazo que aparecem em processos de tratamento de líquido influenciam a dosagem de produtos químicos de tratamento de líquido. Freqüentemente ocorrem grandes variações na quantidade de líquido a ser tratada. Por exemplo, o consumo de água industrial ou potável e a quantidade de água de rejeito variam enormemente dependendo da capacidade da planta, tempo, estação do ano, clima, etc. A qualidade da água de entrada, por exemplo, a turbidez, sólidos em suspensão, pH, fósforo, temperatura, algumas vezes também varia rapidamente.

Hoje em dia, os produtos químicos são freqüentemente dosados com base na taxa de fluxo de entrada em plantas de tratamento de líquido. Isto não garante a eficiência do tratamento, se a qualidade do líquido varia muito. Isto leva facilmente a uma super ou sub dosagem dos produtos químicos dependendo da qualidade do líquido. Muitos fenômenos complexos, tais como coagulação e floculação ocorrem nos tratamentos de líquido. 0 efeito dos produtos químicos no resultado do tratamento é não linear.

Dosagem antecipada com base na taxa de fluxo de entrada não assegura resultados de tratamento suficientes uma vez que a qualidade do líquido se altera. Um controle por feedback com um controlador PID (Proporcional, Integral e Derivativo) provê um aperfeiçoamento se as flutuações são razoavelmente pequenas. Variações nas condições operacionais requerem adaptação dos controladores. Uma adaptação gradual dos parâmetros PID pode ser executada por escalonamento de ganhos ("gain scheduling"), mas se limita a uma estrutura de controle fixa. Uma estrutura de controle flexível pode ser executada por estratégias de chaveamento. No entanto, tanto o escalonamento de ganhos quanto estratégias de chaveamento requerem lógica complexa para a adaptação em sistemas de variáveis múltiplas. Também operações regulares e confiáveis são difíceis de serem obtidas. Os parâmetros PID podem ser também ajustados "online", por exemplo, por auto-ajuste dos controladores PID.

Um exemplo de controlador PID auto-ajustável projetado de forma adaptativa é descrito no documento WO 01/98845 e pode ser caracterizado por valores de parâmetros derivados da interpolação dos parâmetros modelo do processo. Os parâmetros caracterizam cada um dos modelos. Um valor dos parâmetros é selecionado a partir de um conjunto de valores de inicialização predeterminados. Para cada valor de parâmetro é calculada uma assim chamada norma acumulada (a qual é derivada de um erro quadrático do modelo calculado para os modelos) enquanto são conduzidas avaliações repetidas dos modelos. Para cada parâmetro é também calculado um valor de parâmetro adaptativo (uma média ponderada dos valores de inicialização). 0 conjunto de valores de parâmetro do processo adaptativo é então utilizado para redesenhar um controlador de processo. 0 controlador parametrizado é aplicado para o controle PID adaptativo feedforward/feedback.

Controladores PID auto-ajustáveis são eficientes em adaptar apenas alterações lentas da condições operacionais, na medida que tal mecanismo de adaptação é razoavelmente lento. Perturbações durante a adaptação podem provocar problemas sérios. As limitações se tornam mais proeminentes em sistemas de variáveis múltiplas.

Controle fuzzy adaptativo é menos sensível a perturbações que o controlador PID auto-ajustável. Um exemplo de sistema de controle lógico fuzzy multi-região é descrito no documento US 6041320. O sistema utiliza um processo auxiliar variável para determinar qual das várias regiões de diferentes ganhos um processo não linear está operando. A área operacional de um processo é antes dividida em diferentes regiões. Cada região tem seu próprio controlador o qual é implementado por um conjunto linear de funções e regras associadas. A solução se torna impraticável com o aumento do número de regiões e variáveis do processo auxiliar, na medida em que cada região apresenta seu próprio controlador. Isto leva a um grande número de parâmetros e dificuldades em generalizar o sistema de controle para novas aplicações.

Todas estas metodologias levam a estruturas de controle extremamente complicadas contendo parâmetros interativos e dependentes que são de manipulação difícil. A lógica de adaptação se torna complicada na medida em que aumentam os parâmetros manipulados. A operação de diferentes controladores pode ser introduzida com superfícies de controle muito semelhantes em certas condições operacionais. No entanto, é essencial o como o mecanismo de adaptação é feito. Uma estrutura de adaptação compacta é necessária em condições operacionais que se alteram e na implementação de controladores em processos novos. Os presente inventores publicaram um artigo relativo ao estado geral da técnica (Esko Juuso, Katja Virret e Marjatta Piironen "Intelligent methods in dosing control of water treatment", em: Proceedings of Workshop on Applications in Chemical e Biochemical Industry, ERUDIT, 15 de setembro de 1999). 0 artigo descreve um experimento de modelagem preliminar para tratamento de água por método de equação lingüística (LE), mas não um controle baseado em LE em tratamento de água. No artigo é mencionado que um controlador LE pode ser adaptativo como qualquer outro controlador. A presente invenção fundamenta-se em uma nova abordagem onde o controle de dosagem baseia-se em um sistema de controle compacto com características adaptativas e não lineares. A adaptação suave e rápida a variações rápidas aumenta a performance do controle de dosagem. Controladores LE adaptativos podem operar em uma ampla faixa de condições operacionais tendo em vista que a adaptação baseia-se na detecção antecipada do estado do processo. Abordagens de adaptação predefinida pelo método inventivo para o controle dosagem não requerem a identificação demorada dos modelos e parâmetros. 0 conjunto de parâmetros compacto é também benéfico no ajuste dos controladores LE. Na presente invenção o número de parâmetros é pequeno em comparação com os controladores adaptativos atuais conhecidos na técnica, e todos os parâmetros são compreensíveis produzindo um discernimento quanto à operação do processo.

SUMÁRIO DA INVENÇÃO A presente invenção provê um método e um dispositivo para o controle da dosagem de produtos químicos. Isto é alcançado pela utilização das propriedades do líquido para modificar a superfície de controle de um controlador a equação lingüística (LE) de forma adaptativa por meio de um modelo de adaptação predefinido, por exemplo, um modelo desenvolvido antes da utilização do controle, para controlar a dosagem de um ou mais produtos químicos no líquido por um ou mais dos ditos controladores. 0 controlador a equação lingüística (LE) já manipula condições operacionais não lineares. Características não lineares são modificadas com transformações não lineares. A adaptação adicionalmente estende a faixa de operação dos controladores sem alterar a estrutura de controle que compreende os controladores LE e modelos de adaptação. Por esta razão, os controladores LE adaptativos podem operar uma ampla faixa de condições processuais. É característica da invenção o que é reivindicado nas reivindicações independentes. Algumas das realizações preferidas são reivindicadas nas reivindicações dependentes. É um objetivo da presente invenção prover um novo método para o controle de dosagem de produtos químicos. É um outro objetivo da presente invenção prover um novo dispositivo para o controle de dosagem de produtos químicos. É ainda um outro objetivo da presente invenção prover um novo método para o controle de dosagem de produtos químicos em situações em que o ambiente, tal como a qualidade ou a taxa de fluxo do líquido, se altera rapidamente. É ainda um outro objetivo da presente invenção prover um novo método para o controle de dosagem de produtos químicos no tratamento de água.

Na presente invenção, a quantidade de um ou mais produtos químicos é monitorada e controlada com controladores de variáveis múltiplas adaptativos não lineares baseados nas determinações no sistema de tratamento de líquido. Preferivelmente, o sistema de tratamento de líquido está relacionado a aplicações de tratamento de água ou água de rejeito. Controladores básicos, os quais são preferivelmente controladores por feedforward e/ou feedback, podem ser combinados em diferentes estratégias de controle. Por exemplo, o controlador feedforward prevê as alterações no processo e pode otimizar o consumo de produtos químicos. 0 ajuste fino da dosagem dos produtos químicos pode ser realizada por um controlador por feedback. Os controladores operam de forma adaptativa em uma ampla faixa de condições processuais. A troca de uma área de operação para uma outra é realizada por modelo de adaptação. A seleção do sistema de controle apropriado depende das exigências do processo: um controlador por feedback ou por feedforward único pode ser suficiente; no outro extremo um controlador em cascata pode ser incluído para a adaptação da configuração para condições operacionais especiais. Preferivelmente, cada tarefa de controle pode ser realizada por um único controlador compreendendo um controlador LE e um modelo de adaptação.

As determinações podem ser determinações diretas ou indiretas em tempo real ou "off-line". As determinações diretas são obtidas por instrumentos "on-line", os quais determinam propriedades tais como turbidez, sólidos em suspensão, condutividade, demanda catiônica, etc. As determinações indiretas (também chamadas de sensores virtuais) são calculadas a partir de determinações "online" e/ou "off-line", por exemplo, pelo modelo LE ou modelo de regressão. As determinações indiretas podem substituir instrumentos "on-line" dispendiosos ou em falta que determinam as propriedades do líquido.

Estas determinações podem ser utilizadas em modo preditivo indicando a troca de área de operação.

Em uma realização, o dispositivo para o controle automático da dosagem de produtos químicos em tratamento de líquido compreende um ou mais modelos e controladores de adaptação, e um índice que descreve as propriedades do líquido para modificar a superfície de controle de um controlador a equação lingüística (LE), e a adaptação é definida com um modelo de equação lingüística, para controlar a dosagem de produtos químicos no líquido por um ou mais controladores.

Em uma outra realização, o dispositivo para o controle automático da dosagem de produtos químicos em tratamento de liquido compreende também um analisador inteligente para monitorar o processo. Um analisador inteligente é um módulo de programa implementado ou dispositivo representando rotinas de manipulação de determinações.

Em uma outra realização, o sistema compreende também meios para aquisição de dados ("data logging") e meios para a conexão a redes de dados (por exemplo, Internet e LAN) para acompanhamento dos controladores, monitoração, controle e otimização do processo e atualização dos programas, ou meios para a conexão a redes telefônicas. Em ainda uma outra realização, o sistema é disposto para enviar uma mensagem de alarme para um sistema remoto, por exemplo, para um telefone móvel, e-mail, terminal remoto ou qualquer outro sistema adequado, quando necessário, por exemplo, no caso de problemas ou para a resolução de problemas. Em ainda uma outra realização, o sistema de adaptação baseia-se em operação remota, realizada, por exemplo, pela utilização de uma rede de dados. Os parâmetros dos modelos de adaptação e os controladores podem ser avaliados e atualizados quando necessário em um computador remoto. Novos parâmetros são enviados pela rede de dados para o sistema controlador que compreende, por exemplo, uma rotina de verificação para a avaliação da exatidão dos parâmetros. 0 método de acordo com a invenção pode também ser utilizado no controle de dosagem de produtos químicos em aplicações de retenção, controle de depósito e prevenção de espuma. A retenção refere-se à eficiência com a qual pequenas partículas (ou aditivos) permanecem no papel durante sua formação em vez de permanecerem na água branca. Depósitos referem-se aos acúmulos de material, provenientes da água ou partículas em suspensão, sobre superfícies úmidas em um sistema de máquinas de papel ou sobre a lâmina de papel. 0 método otimiza a eficiência do tratamento químico e a quantidade de produtos químicos.

Adicionalmente, as perdas são minimizadas nas aplicações. Como resultado, os custos no processo são reduzidos. 0 alvo para a eficiência do tratamento químico em si depende das exigências do processo. 0 tratamento pode influenciar também na produtividade dos processos e qualidade do produto. A dosagem em excesso de produtos químicos pode produzir um produto inaceitável no processo. 0 objetivo é adicionar-se a quantidade de produto químico ou produtos químicos que seja/sejam necessários para a otimização da performance do processo e evitar problemas.

Os produtos químicos a serem utilizados no método da presente invenção podem ser quaisquer produtos químicos apropriados para o processo de tratamento de líquido utilizado. Alguns exemplos de tais produtos químicos são, mas não se limitam a, coagulantes, floculantes, oxidantes, redutores, absorventes, agentes dispersantes, antiespumantes e biocidas. A seguir a invenção será descrita em detalhe. A descrição irá se referir aos seguintes desenhos.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOS A Figura 1 mostra um desenho esquemático de um indicador de qualidade da água para o caso do exemplo. A Figura 2 é um gráfico mostrando o índice de pureza e demanda catiônica em escala. A Figura 3 mostra um desenho esquemático de um controlador por feedback em que os coeficientes C1-C3 são os parâmetros de ajuste. Valores reais médios RE e níveis lingüísticos médios LE na faixa de [-2, 2]. A Figura 4 mostra um desenho esquemático de um controlador por feedback adaptativo baseado na qualidade da água de entrada de acordo com o sensor virtual em aplicação de tratamento de água. A Figura 5 mostra um desenho esquemático de um modelo adaptativo genérico. A Figura 6 mostra um desenho esquemático de um controlador por feedforward genérico. A Figura 7 mostra um desenho esquemático de um controlador por feedforward baseado na qualidade da água de entrada em uma aplicação de tratamento de água. A Figura 8 mostra um desenho esquemático do simulador dinâmico desenvolvido para a unidade de purificação de água. A Figura 9a é um gráfico mostrando a flutuação da qualidade da água durante o teste de planta em 17 de fevereiro de 2003, onde a alimentação da água de entrada é constante. A Figura 9b é um gráfico mostrando a performance do novo controlador por feedback LE na planta testada em 17 de fevereiro de 2003. A Figura 9c é um gráfico mostrando a turbidez simulada e a turbidez determinada com o teste de 17 de fevereiro de 2003. A Figura 10a é um gráfico mostrando a situação em que a qualidade da água está se tornando impura e a alimentação da água de entrada é constante. A Figura 10b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance de um controlador por feedback comercial atual foi testada na planta. A Figura 10c é um gráfico mostrando a turbidez simulada e a turbidez determinada com o teste de 10 de março de 2003. A Figura lOd é um gráfico mostrando a performance simulada de um novo controlador por feedback LE em 10 de março de 2003. A Figura 11a é um gráfico mostrando a situação em que a qualidade da água está se tornando mais pura e a alimentação da água de entrada é constante durante o teste em 21-22 de maio de 2003. A Figura 11b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance de controladores por feedback e por feedforward foram testadas em 21-22 de maio de 2003. A Figura 11c é um gráfico mostrando a turbidez determinada e a turbidez simulada em 21-22 de maio de 2003. A Figura lld é um gráfico mostrando a performance simulada dos novos controladores por feedback e por feedforward LE testada em 21-22 de maio de 2003. A Figura 12a é um gráfico mostrando a situação em que a quantidade de água tratada é reduzida à metade durante o teste em 13 de março de 2003.

A Figura 12b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance dos novos controladores LE por feedback e por feedforward foi testada em 13 de março de 2003. A Figura 12c é um gráfico mostrando a turbidez determinada e a turbidez simulada em 13 de março de 2003. A Figura 13a é um gráfico mostrando a situação em que a quantidade de água tratada é duplicada e a qualidade da água é razoavelmente constante. A Figura 13b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance de um controlador por feedback comercial atual foi testada em 10-11 de março de 2003. A Figura 13c é um gráfico mostrando a turbidez determinada e a turbidez simulada em 10-11 de março de 2003. A Figura 13d é um gráfico mostrando a performance simulada do novo controlador LE por feedback testada em ΙΟΙ 1 de março de 2003. A Figura 14a é um gráfico mostrando a situação em que a quantidade de água tratada está sendo reduzida à metade. A Figura 14b é um gráfico mostrando os resultados de um teste da performance dos controladores por feedback e por feedforward comerciais atuais testada em 4 de junho de 2003. A Figura 14c é um gráfico mostrando a turbidez determinada e a turbidez simulada em 4 de junho de 2003. A Figura 14d é um gráfico mostrando a performance simulada dos novos controladores LE por feedback e por feedforward testada em 4 de junho de 2003. A Figura 15a é um gráfico mostrando a qualidade e a quantidade da água de entrada em 2-3 de junho de 2003. A Figura 15b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance dos controladores por feedback e por feedforward foi testada em 2-3 de junho de 2003. A Figura 16a é um gráfico mostrando a qualidade e a quantidade da água de entrada em 1-2 de maio de 2003. A Figura 16b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance de um controlador por feedback comercial atual foi testada em 1-2 de maio de 2003. A Figura 17a é um gráfico mostrando a qualidade e a quantidade da água de entrada em 5-6 de fevereiro de 2003. A Figura 17b é um gráfico mostrando os resultados de um teste em que a performance de um controlador por feedback comercial atual foi testada em 5-6 de fevereiro de 2003.

DEFINIÇÕES

Conforme utilizada aqui, a expressão "a qualidade do liquido" descreve adequados propriedades do liquido, as quais podem ser determinações on-line fisicas ou quimicas e/ou análise on-line ou valores calculados, por exemplo, a partir de uma ou mais determinações on-line/off-line e/ou análise do liquido, condições processuais, consumo de produtos químicos, resultado do tratamento e alvo da eficiência do tratamento. Exemplos de tipos específicos destas propriedades calculadas são índice de qualidade e índice de pureza, o que será explicado abaixo. As propriedades físicas ou químicas podem ser, por exemplo, turbidez, condutividade, demanda catiônica, pH, quantidade de sólidos em suspensão, extrativos ou fósforo. A qualidade do liquido pode ser expressa como um índice ou fator, o qual pode ser numérico ou na forma lingüística.

Conforme utilizado aqui, o termo "índice de qualidade" (QI) descreve a qualidade relativa do líquido a ser tratado por produtos químicos. Além disto, o índice de qualidade descreve o nível de produto(s) químico(s) necessário(s) para se obter a performance processual desejada. 0 índice de qualidade pode ser utilizado em controle por feedforward. Adicionalmente, o índice de qualidade auxilia na detecção do estado do processo.

Conforme utilizado aqui, o termo "índice de pureza" (PI) é um tipo de índice de qualidade, o qual descreve o nível de pureza relativa do líquido de entrada na unidade de tratamento de líquido. 0 índice de pureza descreve a necessidade de produtos químicos para se obter o nível desejado de pureza no líquido de saída. As determinações on-line atuais conhecidas na técnica, tais como determinações de sólidos em suspensão não descrevem suficientemente o nível de produto(s) químico(s) necessário. 0 índice de pureza está correlacionado, por exemplo, às concentrações de hemiceluloses solúveis e substâncias extrativas. Estas concentrações não podem ser observadas nas determinações on-line de sólidos em suspensão do líquido de entrada.

Conforme utilizado aqui, o termo "líquido" define qualquer substância contendo uma quantidade suficiente de fase líquida a ser utilizada em um método da presente invenção. 0 líquido pode ser, por exemplo, líquido substancialmente puro ou pasta fluida contendo partículas inorgânicas e/ou orgânicas ou outras substâncias, ou algo entre estas duas opções. Exemplos de líquidos são, embora não se limitem a, água, água de rejeito, água industrial, lama ou sólidos em suspensão, suspensão de pasta ou qualquer outro líquido, tal como um solvente ou outro produto químico.

Conforme utilizado aqui, o termo "tratamento de líquido" significa tratamento de líquido com um ou mais produtos químicos, os quais são preferivelmente dosados de forma ótima para se alcançar a eficiência requerida. Os processos seguintes ao processo de tratamento ou a qualidade do produto ou autoridades fornecem o alvo e limite para a eficiência do tratamento químico. Super dosagem ou sub dosagem de produtos químicos são evitadas por ações de controle apropriadas. 0 tratamento de líquido pode conter vários estágios processuais, por exemplo, coagulação, floculação, oxidação, redução, adsorção, absorção, prevenção de espuma, controle de depósito e/ou separações.

Coagulação é a desestabilização de partículas coloidais obtida pela adição de um reagente químico conhecido como coagulante. Partículas finas em uma suspensão colidem entre si e se aderem. Usualmente as partículas são aproximadas umas às outras por movimento browniano ou por fluxo (Water Treatment Handbook, vol. 1 e vol. 2, 1991, Degremont). 0 coagulante é um produto químico inorgânico (anion/cátion) ou orgânico (polieletrólito) , que neutraliza a carga superficial negativa ou positiva (desestabilização) das impurezas, tais como partículas coloidais. (Water Treatment Handbook, vol. 1 e vol. 2, 1991, Degremont).

Floculação refere-se à ação de polímeros na formação de pontes entre as partículas em suspensão ou pelo trabalho com modelos de despacho ("patch models"), provocando forte aglomeração relativamente irreversível. 0 reagente chamado de floculante ou um auxiliar de floculação pode promover a formação do floco. 0 floculante pode ser um polímero inorgânico (tal como sílica ativada), um polímero natural (amido, alginato) ou polímeros sintéticos (Water Treatment Handbook, vol. 1 e vol. 2, 1991, Degremont, Water Quality and Treatment, A Handbook of Community Water Supplies). 0 oxidante pode ser qualquer agente oxidante conhecido na técnica. Usualmente o oxidante é um composto que libera oxigênio espontaneamente, por exemplo, ou à temperatura ambiente ou sob aquecimento brando. Os oxidantes são geralmente utilizados para branqueamento e como componentes de biocidas. Peróxido de hidrogênio e ácido peracético são exemplos. 0 adsorvente é uma substância que apresenta a capacidade de condensar ou aprisionar moléculas ou íons provenientes da solução aquosa e os mantendo em uma superfície. Bentonita é um exemplo. 0 agente dispersante é uma substância tal como fosfato ou acrilato que separa partículas finamente divididas e as mantém separadas em suspensão.

Biocidas são aditivos químicos projetados para inibir o crescimento de microrganismos ou para matar microrganismos, tais como bactérias ou fungos nocivos formadores de limo. Os biocidas são geralmente utilizados em aplicações de controle de depósito.

Antiespumante (agente antiespumante) é uma substância utilizada para reduzir espuma devida a gases, materiais nitrogenados ou proteínas, que podem interferir com o processamento. Exemplos são álcoois graxos de cadeia longa, fosfatos orgânicos, silicone fluido, etc.

Conforme utilizado aqui, "controlador por feedback" refere-se a qualquer controlador por feedback conhecido na técnica. Em geral, o controle por feedback é uma operação que, na presença de perturbações, tende a reduzir a diferença entre a saída do sistema e o set-point (ou um estado arbitrariamente variado desejado) produzindo o sinal de acionamento de tal forma a retornar a saída para o valor desejado. Um sistema de controle por feedback é um sistema que tende a manter uma relação prescrita entre a saída e o valor de referência pela comparação destes e utilizando a diferença como meio de controle. (Stephanopoulos: Chemical Process Control. An Introduction to Theory and Practice, 1984, Prentice-Hall, pgs. 241-248).

Conforme utilizado aqui controlador de "feedforward" refere-se a qualquer controlador por feedforward conhecido na técnica. Em geral, controle por feedforward significa controle dos efeitos de perturbações diretamente mensuráveis ou das alterações processuais pela compensação aproximada de seus impactos sobre a saída do processo antes de sua materialização. Isto é vantajoso, especialmente em sistemas lentos, porque, em um sistema de controle por feedback usual, a ação corretiva se inicia somente após a saída ter sido afetada (Stephanopoulos: Chemical Process Control. An Introduction to Theory and Practice, 1984, Prentice-Hall, pgs. 411-427). 0 controlador por feedforward pode otimizar também a taxa de consumo de produtos químicos quando são utilizados dois ou mais compostos químicos.

Um sistema de controle, que pode ajustar seus parâmetros automaticamente de tal forma a compensar variações nas características do processo que controla, por exemplo, alterações do estado de equilíbrio da operação, é chamado de adaptativo. Em processos não estacionários as características se alteram no tempo. A performance ótima é mantida pelo ajuste dos parâmetros com base em um critério adicional. Stephanopoulos: Chemical Process Control. An Introduction to Theory and Practice, 1984, Prentice-Hall, pgs. 431-438). Nos sistemas da presente invenção a adaptação é realizada por um modelo de adaptação.

Conforme utilizado aqui, o termo "modelo de adaptação" define o sub-sistema para modificar a superfície de controle em condições operacionais cambiantes, as quais são definidas, por exemplo, pelo índice de qualidade, por exemplo, índice de pureza, e a exigência do processo, por exemplo, configuração inicial. Conforme utilizado aqui, o termo "adaptação" inclui também procedimentos de modificação predefinidos dos parâmetros do controlador, isto é, o auto-ajuste on-line não é necessário. A adaptação pode ser realizada, por exemplo, com modelos de equação lingüística (LE), os quais são especialmente úteis em sistemas complexos. A técnica LE pode combinar dados e perícia para representar interações não lineares entre variáveis como um modelo que é fenomenologicamente compreensível. Os controladores LE adaptativos operam em uma ampla faixa de condições operacionais. A adaptação se baseia na detecção do estado do processo. Para sistemas simples o modelo de equação lingüistica pode ser substituído, por exemplo, por sistemas fuzzys ou técnicas de modelagem convencionais.

Conforme utilizado aqui sistema de controle em "cascata" refere-se a qualquer sistema de controle em cascata conhecido na técnica. Um sistema de controle em cascata é um sistema de controle "multiple-loop" em que um controlador principal controla a variável primária pelo ajuste do set-point de um controlador variável secundário (controlador escravo) relacionado a ele. A variável secundária então afeta a variável primária através do processo. Perturbações que surgem com o "loop" secundário são corrigidas pelo controlador secundário antes de afetarem o valor da saida do controlador primário. Usualmente, há apenas um controlador principal e apenas um controlador escravo, no entanto algumas aplicações se beneficiam da utilização de mais de um controlador escravo. Stephanopoulos: Chemical Process Control. An Introduction to Theory and Practice, 1984, Prentice-Hall, pgs. 395-402).

Conforme utilizado aqui "analisador inteligente" refere-se a um módulo de programa ou dispositivo implementado representando rotinas de manipulação de determinações, por exemplo, determinações indiretas, analisadores de tendência e detecção de condições operacionais. Os analisadores inteligentes podem ser utilizados em conjunto com controladores.

DESCRIÇÃO DETALHADA DA INVENÇÃO A presente invenção baseia-se em um controlador por equação lingüistica (LE) não linear cuja superfície de controle é modificada de forma adaptativa pela utilização da informação obtida a partir das propriedades do liquido e das exigências do processo por meio de um modelo de adaptação predefinido. 0 sistema de controle compreende um ou mais controladores por feedback e/ou por feedforward para controlar a dosagem de produtos químicos, modelos de adaptação para realizar a adaptação e opcionalmente analisadores inteligentes. Um controlador em cascata pode ser utilizado para condições operacionais especiais onde também as exigências do processo necessitam ser alteradas. A presente invenção pode ser aplicada em várias aplicações de dosagem de um ou mais produtos químicos em sistemas líquidos tais como, mas não se limitando a, tratamento de água, água de rejeito e água industrial, tratamento de lama (desaguamento, espessamento), controle de retenção e de depósito. Nestes sistemas líquidos, os produtos químicos são controlados por determinações que fornecem resposta à dosagem química. 0 líquido pode ser, por exemplo, mas não se limitando a, água, água de rejeito, água industrial, lama, suspensão, suspensão de pasta líquida ou qualquer outro líquido, tal como qualquer outro solvente ou produto químico.

Equações linguísticas 0 método utilizado na presente invenção é um método de equação lingüística (LE), o qual é uma ferramenta para modelagem não linear e aplicações de controle. A equação lingüística (LE) contém duas partes: as interações são tratadas por equações lineares, e a não linearidade é levada em consideração para definições de associação. 0 modelo LE geral pode ser apresentado como se segue: ΑΧ + Β = Ο, (1) onde a matriz X define níveis lingüísticos para variáveis e a matriz A define a direção e potência das interações entre as variáveis. 0 termo de bias B pode ser utilizado para alterar o modelo da origem. Diferentes pontos de operação podem ser considerados por características adaptativas. A caixa de ferramentas FuzzEqu no ambiente Matlab provê rotinas para o desenvolvimento de modelos LE a partir de dados reais ou baseados no conhecimento dos especialistas. Esta caixa de ferramentas inclui a geração automática de sistemas, técnicas baseadas em modelo e técnicas de adaptação (Juuso, 1999, "Fuzzy control in Process Industry: The Liguistic Equation Approach". Em: Verbruggen, H.B., Zimmermann, H.-J. , Babuska, R., editores, "Fuzzy Algorithms for Control, International Series in Intelligent Technologies", pgs. 243-300. Kluwer, Boston, USA).

Os níveis lingüísticos das variáveis de entrada são determinados por meio de definições de associação. Estas definições convertem os valores reais das variáveis para os níveis lingüísticos com a faixa de [-2 - +2] . A definição de associação compreende duas funções monotonicamente crescentes. A primeira função determina os valores lingüísticos entre -2 e 0, e a segunda função determina os valores lingüísticos entre 0 e 2. Como exemplo, estas funções podem consistir em duas polinomiais de segunda ordem. As polinomiais de segunda ordem foram utilizadas nos exemplos comparativos. As definições de associação podem ser também definidas utilizando-se a perícia processual. (Jàrvensivu et. al, 2001 "Intelligent control of a rotary kiln fired with producer gas generated from biomass." Engineering Applications o£ Artificial Intelligence, vol. 14, pgs. 629-653., Juuso, E .K. (2004}. "Integratíon of intelligent systems in development of smart adaptive systems." International Journal of Approxiimate Reasoning, 35, 307-337}.

No caso de definições de associação· polinomiais, o nível lingüistico da variável de entrada j é calculado de acordo COm a equação 2: (2) onde a", jb* , a" e Jbt são coeficientes das polinomiais, c, é um valor real correspondendo· ao valor lingüistico 0 e xq ê o valor real. Os valores mínimo e máximo dos dados reais são min (x-J e max (xf) correspondendo aos valores linguísticos -2 e 2. Após o nível lingüistico do modelo de saída {Xoutput) ser calculado de acordo com a equação 1, é convertido ao valor real da saída (Xüutpui) utilizando a seguinte equação: (3) onde aoutput, boutput, a+output e b+utput são coeficientes das polinomiais e coutput é o valor real correspondendo ao valor lingüistico 0.

Exemplo de purificação de água A seguir a presente invenção é descrita por exemplos em que o método de acordo com a invenção é utilizado na purificação de água em um processo industrial. Os exemplos a seguir destinam-se a serem exemplificativos e são fornecidos para esclarecer a invenção e não devem ser considerados como limitantes.

Em uma realização da presente invenção, uma unidade de purificação é conectada a uma circulação de água interna em uma indústria florestal. A unidade é utilizada para remover sólidos em suspensão e extrativos da água de processo de maneira a reutilizar a água no processo. A água processual de entrada contém em geral uma quantidade de sólidos em suspensão e substâncias aniônicas. As substâncias aniônicas são principalmente solúveis em água que não podem ser removidas por precipitação. Entretanto, estas substâncias consomem produtos químicos para a neutralização da carga catiônica. A qualidade da água de entrada para a flotação pode variar em uma faixa ampla dependendo das condições processuais. A água de circulação interna apresenta também um efeito sobre a qualidade da água de entrada.

Dois produtos químicos são alimentados à água de entrada antes do vaso. O coagulante neutraliza a carga na superfície das partículas. Possibilita às partículas e colóides coalescerem e formarem pequenos flocos. O floculante forma pontes entre os flocos e aumenta o tamanho do floco. Parte do efluente clarificado é reciclado, pressurizado e saturado com ar. A água reciclada é alimentada ao vaso de flotação através do dispositivo de liberação de pressão. No dispositivo o ar é liberado da água na pressão atmosférica e micro-bolhas são formadas. Na zona reacional do vaso as bolhas de ar se ligam aos flocos. Na zona de separação os aglomerados bolha-floco flutuam para a superfície, onde são removidos por raspagem mecânica. Várias propriedades da água são determinadas continuamente no processo. Concentração de sólidos em suspensão, condutividade, temperatura e taxa de fluxo da água de entrada são determinadas por sensores on-line. Adicionalmente, um sensor virtual on-line estima a qualidade proporcional da água de entrada. A turbidez e o pH são determinados na água de saída. As determinações de sólidos em suspensão e turbidez baseiam-se na intensidade da luz de retroespalhamento com diferentes comprimentos de onda das partículas e colóides. 0 simulador dinâmico foi desenvolvido para a unidade de purificação. 0 principal propósito do simulador foi o de criar um ambiente para o desenvolvimento, teste e ajuste dos controladores e de criar uma ferramenta para a análise da operação do processo. 0 simulador contém um modelo de equação lingüística (LE) para o vaso de flotação, controladores para dois produtos químicos e um indicador de qualidade da água (Ainali I., Piironen M., Juuso E. (2002) "Intelligent Water Quality Indicator for Chemical Water Treatment Unit." em Proceedings of SIMS 2002 - 43a Conferência sobre Simulação e Modelagem, Oulu, Finlândia, 26-27 de setembro). 0 simulador foi construído em Matlab Simulink. 0 produto químico de efeito mais rápido, o floculante, é controlado por um controlador LE por feedback do tipo PI com um modelo de adaptação. A troca do controle é calculada com base no erro e a alteração do erro entre o set-point de turbidez e a turbidez determinada. 0 coagulante de efeito mais lento é controlado por feedforward por um controlador a base de conhecimento. Outros controles alternativos para o coagulante são um modelo LE de estado estacionário e um valor constante.

Modelo LE para a unidade de purificação de água Em geral um modelo LE para uma unidade de purificação de água é gerado a partir de dados on-line. Técnicas de projetos experimentais são uma forma efetiva para se coletar dados on-line confiáveis. A modelagem do processo não é necessária para a implementação de controladores, no entanto pode facilitar o ajuste e teste do sistema de controle previamente.

Em um exemplo, foi utilizado um projeto composto central no desenvolvimento dos modelos e de maneira a se avaliar o efeito da dosagem de produtos químicos nos resultados do tratamento. Os produtos químicos foram testados em uma ampla faixa para se determinar os efeitos reais das variáveis. As variáveis foram testadas a cinco níveis diferentes de maneira a se avaliar os efeitos não lineares. 0 número de experimentos (9) é moderado em comparação com o esquema de fator de cinco níveis completo (25 experimentos).

As variáveis de entrada do modelo são a concentração de sólidos em suspensão (ss), o valor prévio de turbidez (turbin) e a quantidade de produtos quimicos (coag, floc). A variável de saida é a turbidez (turbout). 0 coeficiente de interação da variável j é aj. As variáveis de entrada são convertidas para os valores lingüisticos pela equação 2. 0 nivel lingüistico da turbidez de saida (Y) é dado pela equação 4: (4) Este modelo básico prevê muito bem a turbidez de saida, quando a qualidade da água de entrada é tipica e estável. A imprecisão do modelo aumenta quando a qualidade da água de entrada se altera enormemente, por exemplo, devido a alterações na concentração de substâncias aniônicas na água de entrada. Estas alterações de concentração não são sempre possíveis de serem detectadas com as determinações on-line atuais.

Um modelo múltiplo dinâmico foi desenvolvido para se evitar estes problemas que ocorrem na precisão do modelo básico. 0 modelo múltiplo compreende sub-modelos para as diferentes condições operacionais. As estruturas dos sub-modelos são as mesmas do modelo básico. A mesma matriz de interação é incluída em todos os sub-modelos. Isto é bem razoável uma vez que as direções das interações não variam consideravelmente entre diferentes pontos de operação. As diferenças entre os modelos são tratadas com definições de associação. 0 indicador de qualidade da água seleciona um sub-modelo apropriado para cada condição operacional. 0 modelo múltiplo é utilizado quando os controladores são desenvolvidos e ajustados no simulador. 0 modelo múltiplo não é utilizado no cálculo de um índice de qualidade para o controle. índice de qualidade 0 índice de qualidade é um valor calculado que descreve a qualidade da água de entrada. Em geral, a qualidade da água de entrada se altera enormemente na unidade de tratamento devido às alterações da concentração de impurezas. Estas alterações de concentração não podem ser sempre detectadas com as determinações on-line correntes. Nestas situações o índice de qualidade é utilizado para o monitoramento da qualidade da água.

Em geral um modelo baseado em sensor virtual calcula o índice de qualidade com base nas determinações e/ou análises on-line e/ou off-line, nas condições processuais, no consumo de produtos químicos e/ou no resultado da purificação. 0 modelo pode ser qualquer modelo conhecido tal como modelo mecanístico, modelo de regressão ou modelo LE. Determinações e análises tais como propriedades físicas ou químicas do líquido, taxas de fluxo de líquido e produto químico são entradas do modelo. 0 modelo resulta em uma nova propriedade que descreve o nível de produto químico necessário.

No caso do exemplo, um indicador de qualidade da água calcula o índice de pureza da água de entrada. Um modelo básico para a unidade de purificação é um núcleo do indicador de qualidade da água. 0 indicador contém três estágios: o modelo básico, o cálculo do erro entre a turbidez de saída determinada (on-line) e a turbidez prevista e a conversão do erro para -2 a 2 (Figura 1). Se o erro for positivo, a qualidade da água é mais impura que o valor médio. Se o erro for negativo, a qualidade da água é mais pura que a média. A qualidade média da água (normal) foi definida utilizando-se dados on-line por um período longo (um mês). 0 indicador de qualidade da água calcula o índice de pureza da água de entrada na faixa de -2 a 2, o que corresponde às propriedades relativas a extremamente impura, impura, normal e pura a extremamente pura. A demanda catiônica da água de entrada se correlaciona fortemente ao índice de pureza da água de entrada. A Figura 2 mostra que a demanda catiônica está se reduzindo e a água de entrada está se tornando pura (o índice de pureza aumenta de impura para extremamente pura) ao mesmo tempo. De acordo com análises de laboratório, a demanda catiônica caracteriza principalmente a concentração de hemiceluloses aniônicas. A demanda catiônica foi analisada a partir de amostras por meio de instrumento de laboratório Mütec.

Controlador por feedforward 0 controlador por feedforward leva em consideração as alterações do processo antecipadamente. Pode também otimizar o consumo de produtos químicos. As variáveis de entrada do controlador são, por exemplo, determinações calculadas diretamente e/ou indiretamente, as quais descrevem a qualidade da água de entrada e a necessidade da dosagem de produtos químicos. 0 controlador pode ser um controlador modelo LE estático ou baseado em conhecimento, que é uma forma simplificada do modelo LE estático. 0 controlador baseado em modelo LE estático pode ser expresso na equação que se segue, onde Y é o valor lingüístico da dosagem de produto químico, ai é um coeficiente de interação e Xi é o valor lingüístico das variáveis de entrada i, i = l...n. (5) A conversão dos valores reais para lingüísticos é realizada por definições de associação. As dosagens de produtos químicos apropriadas podem ser definidas nas definições de associação.

Se o número de variáveis de entrada é pequeno e o efeito das variáveis sobre as variáveis de saída é linear o modelo LE estático pode ser simplificado de tal forma que a conversão dos valores reais para lingüísticos não é necessária. Este tipo de controlador LE é o assim chamado controlador baseado em conhecimento (Figura 6) . Pode ser expresso na equação que se segue, onde y é o valor da dosagem de um produto químico, ybasic é uma dosagem básica típica, xi é o valor de uma variável de entrada e wi é o coeficiente ponderai de uma variável de entrada i, i = 1. . . n. (6) No caso do exemplo o produto químico de efeito lento é dosado por feedforward. 0 set-point típico, xTsp, é obtido pela dosagem básica quando a água de entrada é normal (índice de pureza é 0) . No controlador baseado em conhecimento as diferenças nas condições operacionais são manipuladas com o indice de pureza da água de entrada, xPI, e a diferença entre o set-point, xSp, e a configuração típica, Xtspi (Figura 7) . (7) Controlador LE por feedback 0 ajuste fino da dosagem do produto químico é feito pelo controlador LE do tipo PI por feedback. A alteração do controle é calculada com base no erro e na alteração do erro entre o set-point da turbidez e a turbidez determinada (Figura 3) .

As variáveis de entrada do controlador LE por feedback são um valor de configuração e uma determinação proveniente da água de saída, por exemplo, turbidez. Esta determinação deve descrever o resultado do tratamento na unidade de purificação. Deve também fornecer a resposta para a alteração das dosagens de produtos químicos. 0 controlador LE pode ser expresso nas equações que se seguem, onde Y é um valor lingüístico, y é um valor real e ci são parâmetros de ajuste i, i = 1, 2, 3. A conversão dos valores reais para lingüísticos é realizada por definições de associação.

Yalteração de controle ^3^CiXerro t CpXalteração de erro ) (8) Ynovo controle Xcontrole prévio Xalteração de controle (9) Controlador LE adaptativo Um controlador LE adaptativo contém o controlador LE e um modelo de adaptação. A performance do modelo de adaptação baseia-se na detecção do estado do processo por um modelo de adaptação. 0 modelo adaptativo modifica a superfície de controle de acordo com este conhecimento. 0 controlador LE já manipula condições operacionais não lineares. A adaptação se estende adicionalmente a faixa de operação do controlador sem alterar o controlador. Por esta razão, o controlador LE adaptativo pode operar em uma ampla faixa de condições processuais. Cada controlador por feedback e por feedforward pode ter seu próprio modelo de adaptação. 0 modelo de adaptação se baseia no modelo LE (Figura 5) . As variáveis de entrada são determinações calculadas diretamente e/ou indiretamente, que determinam a área de operação do processo. A equação calcula um coeficiente de adaptação, o qual é multiplicado com a alteração do controle. 0 modelo LE de adaptação pode ser expresso na equação que se segue, onde Y é o valor lingüístico do coeficiente de adaptação, a± é um coeficiente de interação das variáveis e X± é o valor lingüístico das variáveis de entrada i, i = l...n. (10) A conversão dos valores reais para lingüísticos é realizada por definições de associação.

No caso do exemplo, o coeficiente de adaptação (Yc) é calculado pelo modelo LE com base no índice de pureza (Xpind) e configuração inicial da turbidez (XSp) (Figura 4) . (11) 0 controlador por feedback com característica de adaptação, o qual é utilizado na realização preferida da invenção, se acomoda muito melhor às situações dinâmicas que um controlador LE por feedback básico.

Quando a qualidade da água é pura, o coeficiente da adaptação reduz a alteração do controle de maneira a evitar a oscilação da turbidez. Quando a qualidade da água é impura, o coeficiente de adaptação aumenta a alteração do controle de maneira a acelerar as ações de controle. Métodos de ajuste 0 ajuste dos parâmetros de controle em geral é realizado quando o sistema de controle é implementado. Não é necessário ajustar-se os controladores on-line porque os princípios operacionais dos controladores LE é diferente daquele do controlador PID auto-ajustável, isto é, a modificação dos parâmetros do controlador baseia-se em determinações diretas ou indiretas (sensores virtuais, analisadores inteligentes) em uma forma predefinida, por exemplo, modelos de processo ou conhecimento heurístico. 0 ajuste antecipado facilita uma operação rápida na alteração das condições de operação. 0 ajuste e teste dos controladores são mais fáceis e rápidos de se fazer no simulador no caso de sistemas de controle complicados. 0 simulador contém um modelo de processo e controladores dinâmicos. Em geral, o projeto experimental é utilizado no desenvolvimento do modelo, porque os modelos são freqüentemente baseados em dados. 0 ajuste e teste dos controladores podem ser também realizados no processo se os sistemas de controle foram únicos, por exemplo, apenas controlador LE por feedback sem uma característica adaptativa predefinida.

Em todas estas situações, podem ser utilizados métodos baseados, por exemplo, em algoritmos de busca randômica (por exemplo, algoritmo quimiotático, algoritmo genético) ou busca por grade, efetivamente para ajustar os controladores no processo ou no simulador. Um método de tentativa e erro pode ser também utilizado para se ajustar os controladores, por exemplo, quando o sistema de controle é simples.

Controle em cascata Sistemas de controle em cascata podem ser necessários para recuperar ou evitar problemas que ocorrem em alguns casos especiais. Uma vez que os controladores LE por feedback mantêm as variáveis controladas eficientemente dentro de limites aceitáveis, o set-point deve ser ajustado às exigências dos outros sub-processos, por exemplo, as propriedades do líquido tratado devem estar dentro de limites específicos. 0 controle em cascata pode ser também utilizado para a otimização do nível de tratamento em conexão com o processo total. A cascata melhora tanto o controle por feedback quanto o por feedforward.

EXEMPLOS

Exemplos de teste comparativo Testes comparativos entre controladores PID auto-ajustáveis comerciais e os novos controladores LE adaptativos da presente invenção foram realizados durante a primavera de 2003 em uma unidade de purificação de água. A unidade foi conectada a um sistema de circulação interno de água da indústria florestal. A água processual de entrada contém sólidos em suspensão, hemiceluloses, extrativos e substâncias inorgânicas. A qualidade da água de entrada na unidade de purificação pode flutuar em uma ampla faixa dependendo das condições processuais. A circulação de água interna também afeta a qualidade da água de entrada. A unidade é utilizada para remover os sólidos em suspensão e substâncias coloidais da água processual. Nos testes a seguir a concentração dos sólidos em suspensão na água de entrada, a taxa de fluxo da água de entrada e a turbidez da água na saida foram determinadas por sensores on-line. As determinações dos sólidos em suspensão e turbidez baseiam-se na intensidade da luz de retroespalhamento com diferentes comprimentos de onda (600 e 900 nm) proveniente das partículas e colóides.

Dois polieletrólitos (Cheml, Chem2) foram alimentados à água de entrada antes do estágio de separação. O Cheml, que é um coagulante, neutraliza a carga na superfície das partículas. Possibilita às partículas e colóides coalescerem e formarem pequenos flocos. O Chem2, que é um floculante, forma pontes entre os flocos e aumenta o tamanho dos flocos. Os flocos são removidos da água no estágio de separação. O resultado da purificação é seguido por um sensor on-line na turbidez de saída. Os produtos químicos foram dosados ou por controladores PID auto- ajustáveis ou pelos novos controladores LE adaptativos de acordo com a presente invenção na planta a um tempo. A base do controlador comercial utilizado na comparação é um controlador PID auto-ajustável projetado exclusivamente para controle de polímero. A variável de controle primário é usualmente determinada com os sensores on-line de turbidez e sólidos em suspensão. A performance do controlador é ocasionalmente limitada em variações rápidas das condições operacionais (por exemplo, alterações rápidas da turbidez) na medida em que o mecanismo de adaptação não pode trabalhar apropriadamente.

Os controladores comerciais e os novos controladores da presente invenção foram testados separadamente na planta. Condições operacionais exatamente iguais para os controladores não podem ser repetidas tendo em vista a complexidade da circulação de água interna. Vários sub-processos têm também um efeito grande sobre a quantidade e qualidade da água. Por esta razão, simulações do processo com novos controladores foram também utilizadas para a comparação de performance. 0 simulador desenvolvido para a unidade de purificação contém um modelo de equação lingüistica (LE) para a unidade de purificação, dois controladores para a dosagem de produtos químicos em um sensor virtual descrevendo a qualidade relativa da água de entrada (Figura 8) . 0 modelo calcula a turbidez de saída com base nas dosagens dos produtos químicos, sólidos em suspensão na água de entrada e taxa de fluxo da água de entrada. 0 modelo dinâmico foi testado com dados on-line coletados da planta. De acordo com estes testes, os modelos dinâmicos gerados forneceram uma boa previsão para a turbidez de saída (Figuras 9c, 10c, 11c, 12c, 13c e 14c). O indicador de qualidade da água é um modelo baseado no sensor virtual. Calcula o índice de pureza da água de entrada na faixa de -2 a 2, que corresponde às propriedades da água de extremamente impura, impura, normal, e de pura a extremamente pura.

Tipicamente, a qualidade e a quantidade da água de entrada podem alterar bastante em uma ampla faixa. Muito freqüentemente as alterações são muito rápidas. Manter o resultado da purificação estável em situações dinâmicas é bastante desafiador para os controladores. Nos exemplos a seguir, as performances dos controladores comerciais e os novos controladores LE adaptativos da presente invenção são comparadas entre si em condições operacionais cambiantes.

Definições para os parâmetros nas Figuras de testes compara tivos "Fluxo de Entrada" (%) - descreve a quantidade relativa da água de entrada. O valor de 100% corresponde à capacidade máxima da unidade de purificação. "índice de Pureza" - descreve a qualidade da água de entrada na faixa de -2 a 2 (de água extremamente impura para extremamente pura). "Turbidez" (NTU) - descreve a quantidade de substâncias coloidais na água de saída. "Configuração Inicial" (NTU) - descreve a turbidez de saída desejada. "Dosagens Convertidas" - descreve a quantidade relativa de produtos químicos. O valor 1 corresponde à quantidade máxima dos produtos químicos.

Exemplo 1. Alteração da qualidade da água de entrada Exemplo la. Performance do novo controlador por feedback adaptativo de acordo com a invenção quando a qualidade da água está se alterando. 0 novo controlador LE por feedback adaptativo pode reagir à alteração da qualidade da água rapidamente e pode manter o valor de configuração inicial. Não há desvio entre a turbidez determinada e a turbidez do set-point. A alteração na qualidade da água de entrada tem um efeito imediato sobre a dosagem de produto quimico tendo em vista que o controlador por feedback reage rapidamente ao erro entre a turbidez do set-point.

No exemplo, o indice de pureza varia entre 1 e 1,6 (Figura 9a). Quando a água está se tornando primeiro ligeiramente mais pura, a dosagem de produto quimico é imediatamente reduzida (indice de pureza de 1,2 a 1,6) . Após o que a impureza da água inicia a aumentar ligeiramente (indice de pureza de 1,6 a 1,0). 0 controlador por feedback aumenta a dosagem de produto quimico e pode manter o valor do set-point (Figura 9b).

Exemplo lb. Performance do controlador comercial quando a qualidade da água está se alterando. O controlador por feedback comercial não pode sempre manter o valor do set-point quando a qualidade da água de entrada começa a se alterar, especialmente em alterações rápidas. O controlador começa a aumentar ou reduzir a dosagem de produto quimico alimentada lentamente. Como resultado o erro entre a turbidez determinada e a turbidez do set-point pode ser significativo. Freqüentemente um desvio constante do valor do set-point pode também permanecer.

No exemplo, a água de entrada é muito pura por 5 horas (Índice de pureza é 2, muito pura) (Figura 10a) . Então a qualidade da água se torna impura e se aproxima da do nivel de qualidade normal da água (o indice de pureza se reduz de 2 para 0) . A Figura 10b mostra que o controlador por feedback comercial mantém o set-point quando a qualidade da água é estável. Durante a alteração o controlador aumenta a dosagem de produto químico também lentamente. Como resultado a dosagem de produto químico não é suficiente para manter a turbidez de saída no valor do set-point.

De acordo com os resultados da simulação, o novo controlador por feedback pode reagir à alteração na qualidade da água muito mais rapidamente e pode manter o valor do set-point (sem desvio entre a turbidez determinada e a turbidez do set-point, Figura lOd). A Figura 10c mostra que o modelo dinâmico pode prever bem a turbidez de saída durante este teste.

Exemplo lc. Performance dos controladores por feedforward e por feedback comerciais quando a qualidade da água está se alterando.

Os controladores por feedforward e por feedback comerciais podem manter bem o set-point quando a qualidade da água de entrada é estável. A turbidez pode se desviar bastante do set-point quando a qualidade da água se altera como pode ser visto nas Figuras 11a e 11b. De acordo com os resultados da simulação, os novos controladores podem se aproximar do set-point suavemente nas mesmas situações (Figura lld). A Figura 11c mostra que o modelo de simulação é confiável e prevê bem a turbidez determinada.

No inicio, a qualidade da água de entrada é normal (índice de pureza é 0) . Pequenos picos no índice de pureza (por exemplo, de 0,5 a 0, de 0,5 a -0,25, de 0,8 a 0,1) levam a picos na turbidez com os controladores comerciais, mas não com os novos controladores. Quando a água de entrada está se tornando pura (índice de pureza de -0,25 a 1) , os controladores comerciais não podem reagir a alterações na turbidez suficientemente rápido. Os novos controladores funcionam melhor nesta situação de acordo com as simulações. Os novos controladores se aproximam do setpoint mais rapidamente e o desvio do set-point é menor. Adicionalmente, os controladores comerciais levaram a um desvio do set-point durante uma redução pequena do nível de impureza por um período longo ao final do teste (índice de pureza se reduz de 1 às 8 horas da manhã para 0,7 às 6 horas da tarde) . Este desvio não é observado com os novos controladores.

Exemplo 2. A quantidade de água se altera Exemplo 2a. Performance de ambos novos controladores quando a quantidade da água está se alterando (alimentação da água pela metade).

Os novos controladores podem reagir à redução pela metade do fluxo de água de entrada muito bem (Figura 12a) . Os controladores podem manter o valor do set-point e não há desvio entre a turbidez determinada e a turbidez do set-point, conforme pode ser observado na Figura 12b.

No exemplo, o set-point da turbidez se reduz ao mesmo que o fluxo de entrada está sendo reduzido pela metade tendo em vista as exigências do processo (otimização do fluxo de lama). Antes da alteração os controladores mantêm muito bem o set-point. Durante a alteração da taxa de fluxo, a dosagem de Cheml aumenta muito temporariamente, porque a bomba de produto químico reage lentamente à alteração da taxa de fluxo de água. Como resultado, a turbidez de saída se reduz também temporariamente. De outra forma, a turbidez de saída segue bem o set-point.

Exemplo 2b. Performance do controlador por feedback comercial quando a quantidade da água está se alterando (alimentação da água em dobro). A alteração da alimentação de água perturba a operação da unidade de purificação. A duplicação da alimentação de água exige mais dos controladores que a redução à metade da alimentação de água, na medida em que a quantidade aumenta em poucos minutos. Isto leva a um pico rápido na turbidez de saída devido à grande quantidade de água a ser purificada. Nem os controladores comerciais nem os novos controladores podem resolver este pico completamente.

No exemplo, o controlador por feedback comercial dosa o produto químico (Chem2) durante a duplicação da alimentação de água (Figura 13a) . Durante a alteração o controlador por feedback reage muito fracamente ao pico de turbidez. Como resultado a turbidez aumenta muito (475 NTU) . A Figura 13b mostra que o controlador por feedback comercial adiciona a dosagem de produto químico muito lentamente após a alteração, de tal forma que o desvio entre a turbidez do set-point e a turbidez determinada permanece.

De acordo com as simulações, o novo controlador por feedback funciona melhor nesta situação (Figura 13d). 0 controlador reage mais fortemente ao pico de turbidez. Como resultado a turbidez aumenta apenas para o valor de 350 NTU durante a alteração. Após a alteração, o controlador por feedback mantém o valor do set-point muito bem.

Exemplo 2c. Performance de ambos os controladores comerciais quando a quantidade da água está se alterando (alimentação da água pela metade). A redução pela metade da alimentação de água não perturba a operação da unidade de purificação tanto quanto a duplicação da alimentação de água. Desta forma, esta situação deve ser mais fácil para os controladores. Quando ambos os controladores por feedback e por feedforward comerciais dosam os produtos químicos durante a alteração da alimentação de água, as alterações de turbidez são solucionadas pelo controlador por feedforward. Como resultado, a turbidez pode se desviar bastante dos valores do set-point.

No exemplo ambos os controladores comerciais dosam os produtos químicos. Durante a redução pela metade da alimentação de água, o controlador por feedforward reage à redução da turbidez (Figuras 14 a e 14b) . Os efeitos do Cheml sobre a turbidez são mais lentos que o Chem2. Esta é a razão pela qual a turbidez se reduz para abaixo do setpoint. Após a alteração, os controladores mantêm o setpoint momentaneamente. Quando a água se torna mais impura, os controladores não reagem ao aumento da turbidez. Como resultado, o desvio entre a turbidez e os valores do setpoint permanece. 0 novo controlador por feedback reage à alteração da turbidez (Figura 14d) . Como resultado, a turbidez não se reduz para tão baixo quanto com os controladores comerciais. 0 controlador por feedforward reage à alteração da qualidade da água.

Exemplo 3. Perturbações na utilização da operação de controladores comerciais.

As perturbações podem ocorrer algumas vezes na performance dos controladores por feedforward e por feedback comerciais, especialmente quando é dada a partida da unidade de purificação ou a taxa de fluxo de entrada se altera. Nestes exemplos, as dosagens dos produtos químicos podem permanecer no limite inferior ou superior.

Exemplo 3a. A taxa de fluxo do Cheml permanece no limite inferior. A dosagem do Cheml permanece no limite inferior durante a partida da unidade de purificação (Figura 15b). 0 controlador por feedback pode manter o set-point quando a taxa de fluxo de entrada de água é baixo (aproximadamente 40%) . Quando a taxa de fluxo de entrada foi duplicada, a qualidade da água foi se tornando mais impura (Figura 15a). O controlador por feedback não pode manter sozinho a turbidez no set-point. A turbidez aumentou para acima do set-point por causa da dosagem baixa do Cheml.

Exemplo 3b. A taxa de fluxo do Chem2 permanece no limite superior. A dosagem do Chem2 permanece no limite superior na partida da unidade de purificação (Figuras 16a e 16b). Como resultado, o controlador por feedback não pode reduzir a dosagem. Por esta razão, a turbidez de saída ficou abaixo do set-point. A perturbação foi solucionada manualmente reduzindo-se a dosagem do Chem2.

Exemplo 3c. O fluxo do Chem2 permanece no limite inferior. A Figura 17b mostra que a dosagem do Chem2 permanece no limite inferior quando a quantidade de água de entrada se reduz pela metade em poucos minutos (Figura 17a). Temporariamente a turbidez da água se reduz para abaixo do set-point. 0 controlador reduz a quantidade de produto químico, no entanto, por alguma razão, a dosagem permanece no limite inferior por várias horas embora a turbidez aumente mesmo para acima do set-point. A quantidade do Chem2 é tão pequena que a eficiência da purificação se reduz e a turbidez aumenta para acima do set-point. No entanto, o controlador não aumenta a quantidade do Chem2. Esta perturbação do controlador por feedback foi solucionada manualmente aumentando-se a dosagem do Chem2 temporariamente.

Esta invenção foi descrita com ênfase em algumas das realizações e aplicações preferidas. Entretanto, será óbvio aos especialistas na técnica que variações nas realizações preferidas podem ser preparadas e utilizadas, e que a invenção pode ser praticada de outras formas que as especificamente descritas aqui, dentro do escopo das reivindicações anexas.

REIVINDICAÇÕES

Claims (35)

1. Método para controle automático da dosagem de um ou mais produtos químicos em um sistema de tratamento de líquido em que as propriedades do líquido são utilizadas para modificar a superfície de controle de um controlador por equação lingüística (LE) de forma adaptativa para controlar a dosagem de um ou mais produtos químicos para o líquido por um ou mais controladores caracterizado pelo fato de que a adaptação é realizada por meio de um modelo de adaptação predefinido.

2. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato da dita equação lingüística ser uma equação lingüística dinâmica.

3. Método, de acordo com a reivindicação 1, caracterizado pelo fato da dita equação lingüística ser uma equação lingüística estática.

4. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1-3, caracterizado pelo fato da dita equação lingüística ser uma equação lingüística não linear.

5. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de pelo menos um dos ditos controladores ser um controlador por feedback.

6. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato de pelo menos um dos ditos controladores ser um controlador por feedforward.

7. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato do conjunto controlador compreender um ou mais controladores em cascata.

8. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato das ditas propriedades do liquido serem descritas pelo índice de qualidade.

9. Método, de acordo com a reivindicação 8, caracterizado pelo fato do dito índice de qualidade ser o índice de pureza.

10. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato do dito líquido ser água.

11. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato do dito sistema de tratamento de líquido ser um sistema de purificação de água.

12. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato dos ditos produtos químicos serem coagulantes, floculantes, oxidantes, redutores, adsorventes, agentes dispersantes, biocidas ou antiespumantes ou combinações destes.

13. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato das ditas propriedades do líquido serem definidas a partir do líquido de entrada.

14. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato das ditas propriedades do líquido serem definidas a partir do líquido de saída.

15. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato da dita adaptação ser realizada por modelo LE.

16. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações 1-15, caracterizado pelo fato da dita adaptação ser realizada por modelo fuzzy.

17. Método, de acordo com qualquer uma das reivindicações precedentes, caracterizado pelo fato da dita adaptação ser baseada em operação remota.

18. Dispositivo para o controle automático da dosagem de produtos químicos em um sistema de tratamento de líquido em que as propriedades do líquido são utilizadas para modificar a superfície de controle de um controlador por equação lingüística (LE) de forma adaptativa para controlar a dosagem de produtos químicos para o líquido por um ou mais controladores caracterizado pelo fato de que a adaptação é realizada por meio de um ou mais modelos de adaptação predefinidos.

19. Dispositivo, de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato da dita equação lingüística ser uma equação lingüística dinâmica.

20. Dispositivo, de acordo com a reivindicação 18, caracterizado pelo fato da dita equação lingüística ser uma equação lingüística estática.

21. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-20, caracterizado pelo fato da dita equação lingüística ser uma equação lingüística não linear.

22. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-21, caracterizado pelo fato de pelo menos um dos ditos controladores ser um controlador por feedback.

23. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-22, caracterizado pelo fato de pelo menos um dos ditos controladores ser um controlador por feedforward.

24. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-23, caracterizado pelo fato do conjunto controlador compreender um ou mais controladores em cascata.

25. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-24, caracterizado pelo fato das ditas propriedades do liquido serem descritas pelo indice de qualidade.

26. Dispositivo, de acordo com a reivindicação 25, caracterizado pelo fato do indice de qualidade ser o indice de pureza.

27. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-26, caracterizado pelo fato do dito liquido ser água.

28. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-27, caracterizado pelo fato do dito sistema de tratamento de liquido ser um sistema de purificação de água.

29. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-28, caracterizado pelo fato dos ditos produtos químicos serem coagulantes, floculantes, oxidantes, redutores, adsorventes, agentes dispersantes, biocidas ou antiespumantes ou combinações destes.

30. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-29, caracterizado pelo fato das ditas propriedades do liquido serem definidas a partir do liquido de entrada.

31. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-30, caracterizado pelo fato das ditas propriedades do liquido serem definidas a partir do liquido de saida.

32. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-31, caracterizado pelo fato da dita adaptação ser disposta por modelo LE.

33. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-31, caracterizado pelo fato da dita adaptação ser disposta por modelo fuzzy.

34. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-33, caracterizado pelo fato da dita adaptação ser baseada em uma operação remota.

35. Dispositivo, de acordo com qualquer uma das reivindicações 18-34, caracterizado pelo fato de incluir adicionalmente um analisador inteligente.