Este trabalho usa redes cognitivas dinâmicas (Dynamic Cognitive Networks - (DCN), como uma ferramenta inteligente para controle supervisório. As DCNs são uma evolução dos mapas cognitivos fuzzy (Fuzzy Cognitve Map - FCM). Os sistemas inteligentes se baseiam no conhecimento de especialistas a fim de construir modelos com capacidade de inferência e/ou tomada de decisão. Uma arquitetura de controle supervisório para um processo de fermentação alcoólica é desenvolvida a partir da aquisição de conhecimento empírico de um especialista. O objetivo do supervisor é operar o processo em situações normal e crítica. Para isto, propõe-se o uso de uma DCN que incorpora novos tipos de conceitos e relações que não apenas as relações de causa-efeito presentes nos modelos baseados em FCMs. Resultados de simulação são apresentados para validar a arquitetura desenvolvida.

This paper uses dynamic cognitive networks (DCN) as an intelligent tool for supervisory control. The DCNs are an evolution of fuzzy cognitive maps (FCM). Intelligent systems and tools use expert knowledge to build models with inference and / or decision taking abilities. A supervisory control architecture for an alcoholic fermentation process is developed from the acquisition of empirical knowledge from an expert. The objective of the supervisor is to operate the process in normal and critical situations. For this, we propose the use of a DCN model with new types of concepts and relationships that not only represent cause-effect as in FCM models. Simulation results are presented to validate the architecture developed.

Na programação de operações de movimentação de petróleo em complexos portuários contendo navios, píeres, tanques e oleodutos, um modelo de otimização das operações é frequentemente utilizado. Entretanto, devido à complexidade do problema, o tempo computacional é um fator limitante. Neste artigo, estuda-se a aplicação de um modelo de programação linear inteira mista (PLIM) existente na literatura e propõe-se uma etapa de pré-processamento, baseada na teoria das restrições (TOC), com o objetivo de reduzir o tempo computacional. A partir da identificação do gargalo do problema, determinadas restrições são retiradas do modelo numa etapa de pré-processamento. Para verificar a escolha das restrições críticas no pré-processamento, uma análise baseada na noção de preço dual do LP é apresentada. Embora a otimalidade da solução não seja garantida, os resultados mostram uma pequena deterioração da solução em relação à ótima. Porém, com o tempo computacional significativamente reduzido.

In the scheduling of oil transfer operations for harbor plants containing ships, piers, tanks and pipelines, an optimization model is frequently used. However, due to the complexity involved, computational time is a real concern. In this paper, a mixed integer linear programming model (MILP) found in the literature is studied and a preprocessing procedure is proposed. This procedure is based on the Theory of Constraints (TOC), which is used to reduce the model compilation time. Since the problem bottleneck is identified, the corresponding constraints are not considered in the preprocessing step. An analysis based on LP dual price is also carried out to verify actions taken in the preprocessing step. Although optimality cannot be assured, the results obtained show a minor deviation from the optimal solution but with a significant computational time gain.

A eficácia na transferência de derivados de petróleo através de dutos motiva a execução deste trabalho. O objetivo principal é a modelagem do scheduling de um poliduto, isto é, um sistema de dutos que transporta diferentes derivados de petróleo. O poliduto em estudo com 93,5 km de extensão conecta uma refinaria a um terminal portuário. Foi desenvolvido um modelo de otimização baseado na união de Constraint Logic Programming (CLP) e Mixed Integer Linear Programming (MILP). O modelo utiliza uma abordagem de decomposição do problema, com representação temporal contínua e calcula janelas de tempo (restrições temporais) que devem ser respeitadas. A abordagem híbrida CLP-MILP proporcionou a solução de cenários reais em tempo computacional da ordem de segundos. A resolução computacional do modelo proposto evidenciou novos pontos de operação para o poliduto, proporcionando ganhos operacionais significativos. O modelo implementado configura uma ferramenta de auxílio para tomada de decisões operacionais no cenário estudado.

This work is motivated by the need of optimization in the pipeline-oil distribution scenario. The considered problem involves the short-term scheduling of activities in a specific pipeline. The pipeline is 93.5 km in length, and it connects refinery and harbor tankfarms, conveying different types of commodities (gasoline, diesel, kerosene, etc). An optimization model was developed to determine the pipeline scheduling with improved efficiency. Such model combines Constraint Logic Programming (CLP) and Mixed Integer Linear Programming (MILP) in an integrated CLP-MILP framework. The proposed model uses decomposition strategies, continuous time representation, and intervals that represent time constraints (time windows). Real cases were solved in a reduced computational time (order of seconds). The computational results have demonstrated that the model is able to define new operational points to the pipeline, providing significant cost saving. Indeed the CLP-MILP model is an efficient tool to aid the operational decision-making within this real-world pipeline scenario.

Em instalações industriais, é comum a existência de processos multivariáveis que possuem variáveis com fortes interações entre si, além de não linearidades e de objetivos de controle conflitantes Assim, a sintonia de diversos controladores em plantas industriais complexas constitui um desafio aos engenheiros de processo e operadores. Este artigo aborda o problema de sintonizar n controladores PI/PID (Proporcional, Integral e Derivativo) em processos multivariáveis como um problema de otimização multiobjetivo. Um algoritmo genético multiobjetivo, modificado por uma técnica de nicho e formação de castas, é proposto para resolver o problema. A otimização é realizada em dois níveis. No primeiro, uma função local que agrupa os critérios ITSE (Integral Time Squared Error) e variância mínima é calculada para avaliar separadamente o desempenho de cada malha. Em seguida, uma função de custo global, considerando todas as malhas é usada para calcular um conjunto de soluções (conjunto de parâmetros do controlador PI/PID) para o problema de otimização. A metodologia foi aplicada no controle PI de uma unidade de craqueamento catalítico e o seu desempenho foi comparado ao de um controlador preditivo por matriz dinâmica. Os resultados mostram a aplicabilidade e eficiência da metodologia proposta.

Nonlinear multiple-input multiple-output (MIMO) processes which are common in industrial plants are characterized by significant interactions and nonlinearities among their variables. Thus, the tuning of several controllers in complex industrial plants is a challenge for process engineers and operators. This paper addresses the problem of simultaneously tuning n proportional-integral-derivative (PI/PID) controllers in a coupled multivariable process as a multi-criteria optimization problem. A multi objective genetic algorithm modified by a niching technique with castes formation is proposed to solve this problem. The optimization is carried out in two levels. In the first level a local function that considers both the integral time squared error (ITSE) and the minimum variance criteria is computed to separately evaluate the performance of each closed loop. Thereafter, a global cost function that considers all the loops is used to compute a set of solutions (a set of PI/PID parameters) to the optimization problem. The proposed system was applied to the control of a fluid catalytic cracking (FCC) unit, and its performance was compared to dynamic matrix control (DMC). The results show the applicability and effectiveness of the proposed method.