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Optimización de procesos

La optimización de procesos es la disciplina que consiste en ajustar un proceso para aprovechar al máximo un conjunto específico de parámetros sin infringir ninguna restricción....

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La optimización de procesos es la disciplina que consiste en ajustar un proceso para aprovechar al máximo un conjunto específico de parámetros sin infringir ninguna restricción. Los objetivos comunes son minimizar los costos y maximizar el rendimiento y/o la eficiencia. La optimización de procesos es una de las principales herramientas cuantitativas en la toma de decisiones industriales . [ 1 ]

Al optimizar un proceso, el objetivo es maximizar una o más de las especificaciones del proceso, manteniendo todas las demás dentro de sus restricciones. Esto se puede lograr utilizando una herramienta de minería de procesos , descubriendo las actividades críticas y los cuellos de botella, y actuando únicamente sobre ellos. [ 2 ]

Áreas

Fundamentalmente, existen tres parámetros que pueden ajustarse para lograr un rendimiento óptimo. Estos son:

  • Optimización de equipos

El primer paso es verificar que el equipo existente se esté utilizando al máximo de su potencial examinando los datos operativos para identificar los cuellos de botella del equipo. [ 1 ]

  • Procedimientos operativos

Los procedimientos operativos pueden variar considerablemente de una persona a otra o de un turno a otro. La automatización de la planta puede ser de gran ayuda. Sin embargo, la automatización no servirá de nada si los operarios toman el control y manejan la planta manualmente.

  • Optimización del control

En una planta de procesamiento típica, como una planta química o una refinería de petróleo , existen cientos o incluso miles de bucles de control. Cada bucle de control es responsable de controlar una parte del proceso, como mantener una temperatura, un nivel o un flujo. [ 3 ]

Si el lazo de control no está diseñado y ajustado correctamente, el proceso funcionará por debajo de su rendimiento óptimo. Esto encarecerá la operación y provocará un desgaste prematuro del equipo. Para que cada lazo de control funcione de forma óptima, es fundamental identificar los problemas de sensores, válvulas y ajuste. Se ha documentado ampliamente que más del 35 % de los lazos de control suelen presentar problemas.

El proceso de monitorización y optimización continua de toda la planta se denomina a veces supervisión del rendimiento.

Control avanzado y optimización en tiempo real

Los métodos avanzados de control de procesos pueden utilizar eficazmente múltiples variables y restricciones del proceso en lugar de tratar cada bucle de control por separado. El control predictivo basado en modelos , por ejemplo, utiliza un modelo de proceso dinámico para predecir el comportamiento del proceso y determinar acciones de control optimizadas dentro de los límites operativos definidos. [ 4 ]

La optimización en tiempo real generalmente opera por encima de la capa básica de control regulatorio . Utiliza mediciones de procesos en tiempo real, modelos de gemelos digitales, restricciones operativas y un objetivo económico para calcular objetivos operativos mejorados. Estos objetivos pueden luego descargarse a un sistema de control avanzado o presentarse a los operadores de la planta. [ 5 ]

La precisión de un resultado de optimización depende de la calidad de las mediciones y de la fidelidad con la que el modelo representa la planta real. Los cambios en la composición de la alimentación, el estado del equipo, el rendimiento del instrumento o el modo de operación pueden causar diferencias entre el comportamiento del proceso previsto y el real. [ 5 ]

Mediciones de procesos y análisis en línea

La optimización de procesos suele utilizar mediciones como temperatura, presión, caudal, nivel, propiedades físicas y composición química. En plantas químicas y refinerías de petróleo, los analizadores de procesos en línea proporcionan mediciones continuas en tiempo real de las corrientes de proceso, lo que permite monitorizar continuamente los parámetros de propiedades físicas y composición química que tradicionalmente se determinan mediante análisis de laboratorio y utilizarlos directamente para el control y la optimización de procesos. [ 3 ]

Cuando una propiedad no puede medirse de forma continua, un sensor virtual puede estimarla a partir de otras mediciones de proceso disponibles. Los sensores virtuales pueden utilizar modelos físicos, relaciones estadísticas o métodos de aprendizaje automático. Su precisión puede disminuir cuando las condiciones del proceso se salen del rango incluido en el modelo matemático. [ 6 ]

Las mediciones en línea pueden reducir el tiempo de espera entre un cambio de proceso y la disponibilidad de información sobre la calidad. Su utilidad depende de una correcta instalación, calibración, mantenimiento, tiempo de respuesta y de que la muestra medida sea realmente representativa.

Optimización de la destilación de crudo

En las refinerías de petróleo , la optimización de procesos puede aplicarse eficazmente a la unidad de destilación atmosférica de crudo para mejorar el rendimiento de la destilación mediante la combinación de inteligencia artificial, aprendizaje profundo por refuerzo y análisis de crudo en tiempo real. Los cambios en las propiedades del crudo pueden afectar la carga del horno, los perfiles de temperatura de la columna, los puntos de corte del producto y el rendimiento de la separación. [ 7 ]

Las mediciones de proceso, los modelos de simulación y el control avanzado pueden utilizarse conjuntamente para ajustar las condiciones de operación a medida que cambian la calidad de la materia prima y los requisitos de producción. El óptimo económico puede reflejar los rendimientos del producto, los costos de energía, las limitaciones del equipo, las especificaciones de calidad del producto y las restricciones ambientales. [ 1 ]

El aprendizaje por refuerzo profundo se puede aplicar a la optimización de la CDU permitiendo que un agente de IA evalúe las acciones operativas en función de objetivos de rendimiento definidos. Estos objetivos pueden incluir aumentar el rendimiento de destilado valioso, reducir el consumo de energía, mantener las especificaciones del producto, mejorar la estabilidad del cambio de crudo o alcanzar el mejor punto de operación económica general. [ 8 ]

Véase también

Referencias

  1. 1 2 3 Edgar, Thomas F.; Himmelblau, David M.; Lasdon, Leon S. (2001). Optimización de procesos químicos (2.ª  ed.). McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-039359-2.
  2. ↑ van der Aalst, Wil MP (2016). Minería de procesos: ciencia de datos en acción (2ª ed.). Saltador. doi : 10.1007/978-3-662-49851-4 . ISBN  978-3-662-49850-7.
  3. 1 2 Seborg, Dale E.; Edgar, Thomas F.; Mellichamp, Duncan A.; Doyle, Francis J. (2017). Dinámica y control de procesos (4.ª ed.). John Wiley & Sons. ISBN  978-1-119-28591-5.
  4. ↑ Qin, S. Joe; Badgwell, Thomas A. (2003). "Un estudio de la tecnología de control predictivo de modelos industriales". Control Engineering Practice . 11 (7): 733– 764. doi : 10.1016/S0967-0661(02)00186-7 .
  5. 1 2 Darby, Mark L.; Nikolaou, Michael; Jones, Jonathan; Nicholson, David (2011). "RTO: Una visión general y evaluación de la práctica actual". Journal of Process Control . 21 (6): 874– 884. doi : 10.1016/j.jprocont.2011.03.009 .
  6. ↑ Kadlec, Petr; Gabrys, Bogdan; Strand, Sibylle (2009). "Sensores blandos basados ​​en datos en la industria de procesos". Computers & Chemical Engineering . 33 (4): 795– 814. doi : 10.1016/j.compchemeng.2008.12.012 .
  7. ↑ Jones, David SJ; Pujadó, Peter R. (2006). Manual de procesamiento de petróleo . Springer. ISBN 978-1-4020-2819-9.
  8. ↑ Guía de optimización de CDU (PDF) (Informe). Modcon Systems Ltd. Junio ​​de 2026. Consultado el 12 de julio de 2026 .
  • TORSCHE Scheduling Toolbox para Matlab , una caja de herramientas de software de libre acceso con algoritmos de planificación y grafos.