INFERIR: LOGRAR UNA CONCLUSION BASADA EN INFORMACION EXISTENTE.

Resumen para exposición control inferencial.

INFERIR: LOGRAR UNA CONCLUSION BASADA EN INFORMACION EXISTENTE.

Todo el tiempo en control es necesario la medición de variables importantes lo más  a menudo posible. Sin embargo no todas las variables importantes pueden ser medidas en tiempo real, o sea lo suficientemente rápido para que las acciones de control oportunas puedan basarse en sus mediciones.

Hay algunas razones por las cuales hay falta de mediciones clave. Por ejemplo algunos análisis sensibles no están lo suficientemente o completamente automatizados para brindar mediciones precisas sin que exista alguna gestión humana del procedimiento, por lo que estas mediciones tienen que ser  obtenidas  a veces desde un laboratorio. Hay propiedades que no pueden determinarse a partir de las propiedades  materiales intermedias en una planta, propiedades que se relacionan o refieren al uso final del material.

Ejemplo productos como  jabón, productos alimenticios, polímeros, etc., que dependen de su aplicación final y no pueden medirse hasta que los productos sean formulados y utilizados.  

En segundo lugar aunque la medición en tiempo real fuera posible el costo de instalar un sensor en la planta podría no  justificarse aunque este traiga  beneficios potenciales.

En tercer lugar el sensor podría no proveer información de manera oportuna o en el momento adecuado. Una retroalimentación lenta se puede dar debido a un analizado con tiempo muerto muy largo, o un  tiempo de procesamiento demasiado largo (hablando de horas) y podría retrasar la información. Finalmente puede haber una cantidad que no puede ser directamente medible.

Entonces la falta de variables clave de manera oportuna entorpece un buen desempeño de control.

En conclusión se tiene que estimar la variable no medida. Por eso el control inferencial utiliza sensores adicionales para mejorar el rendimiento de control. La información extra son variables de medición adicionales que aunque no dan una indicación perfecta de la variable clave no medida pero si una buena inferencia.

Todo sensor depende de principios físicos que relacionan la variable del proceso con la salida del sensor   (variable controlada real), entonces ningún sensor mide directamente la variable del proceso.

Normalmente consideramos sensores estándar de temperatura, presión, flujo, y nivel como indicadores de medidas directas porque:

1.- Proporcionan razonablemente buena precisión y reproducibilidad.

2.- Normalmente no requieren correcciones.

3.- La relación entre la señal del sensor y la variable de proceso no  es específica para un solo proceso en particular. Como ejemplo la misma relación entere la diferencia de presión  a través de un orificio y el flujo a través de él se usa en miles de plantas.

Nos referimos pues a la variable que nos gustaría controlar o monitorear como variable controlada verdadera  CVt (t) y a la variable inferencial  CVi (t) que puede ser usada debido a una relación dependiente del proceso. La relación aproximada usada para la variable inferencial tiene un rango limitado, más allá del cual la variable inferencial podría no ser satisfactoria.

17.2   Un ejemplo de control inferencial.

Aplicación en un separador de destello demuestra los típicos pasos de análisis para el control inferencial, junto con una variable inferencial muy común.

[pic 1]

12.2 Separador de destello considerado para el control inferencial de la composición de etano en el líquido del tambor.

Se calienta una corriente de hidrocarburos ligeros, la presión de corriente se baja y se separan las fases de líquido y vapor en un tambor. La variable verdadera es la concentración de etano en el líquido del tambor.

El objetivo es inferir la concentración de etano en la corriente liquida que sale del tambor usando sensores mostrados en la figura.

A partir de un conocimiento del equilibrio vapor líquido, se espera que la temperatura del tambor y las composiciones estén relacionadas.

FMfeed= FML +FMV

FMfeed *Zi = FML*Xi FMV*Yi

Yi= kiXi

FM = Flujo molar.

X, Y, Z= Fracciones molares para líquidos, vapores, y alimentación.

Ki = Constante de equilibrio de vaporización dependiente de T, P.        

P= Presión, T=Temperatura

En las ecuaciones se puede ver que la composición de etano líquido es una función de la composición de la alimentación y la temperatura y presión en el recipiente de evaporación.

Supongamos que la que la presión del tambor es controlada a un valor esencialmente constante ajustando una válvula en la línea de vapor y que la temperatura puede mantenerse en su valor deseado mediante la manipulación de flujo de vapor. Si la alimentación tuviera tan solo dos componentes la temperatura y la presión determinarían de forma única la composición de líquido y vapor: sin embargo la composición tiene seis componentes. Por lo tanto la P y T no definen exactamente las composiciones de las dos fases.

¿Qué tan estrechamente relacionada esta la temperatura con la composición liquida de etano, es decir que tan exacta es la inferencia (dada por la temperatura) de concentración de etano liquido  cuando ocurren cambios en la operación del proceso?

The proposed inferential system is summarized by the following variables:

[pic 2]

Se realiza un análisis para establecer si la relación entre la temperatura y la concentración de etano liquida es satisfactoria para el control inferencial. El modelo  inferencial se desarrolla sobre base de datos que representan el proceso, a partir de simulación matemática o experimentación de plantas.

[pic 3]

Relación entre la temperatura y la concentración de etano líquido a la presión caso base (1000 KPa). Los cambios en el metano son compensados por cambios en el butano de igual magnitud y signo  opuesto.

Relaciones entre temperatura y composición,  extremos de variación.

Determinando las sensibilidades apropiadas.: La figura17.3 muestra que la pendiente es aproximadamente -.0027 fracción molar por °C, lo que significa que los errores en la medición y control de temperatura, serán +- 0.5 °C, no introducirán un error significativo en la estimación calculada de la concentración de etanol.

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