Desafios e Oportunidades em Otimização na Área de Refino da PETROBRAS

Apresentação em tema: "Desafios e Oportunidades em Otimização na Área de Refino da PETROBRAS"— Transcrição da apresentação:

1 Desafios e Oportunidades em Otimização na Área de Refino da PETROBRAS
Marcus VINICIUS Magalhães LINCOLN Moro UFSC – 18/02/2005

2 Tema TEMA Estratégia da Petrobras para alavancar resultados através da engenharia de processo; Demandas atuais de tecnologia de otimização do processo produtivo e infraestrutura;

3 In theory there is no difference between theory and practice but in practice there is.
Anonymous

4 Ameaças e Oportunidades
Desenvolvimento tecnológico: Capacidade computacional, Comunicação em banda larga, informação, softwares e análise matemática Novos métodos e procedimentos para operar unidades de produção Cenário empresarial: fusões e aquisições; oscilações em preços e demandas; necessidade de reduzir custos operacionais e elevar margens; mercado competitivo; restrições ambientais mais fortes.

5 Medições freqüentes para obter o estado da refinaria;
Características da “nova maneira” Medições freqüentes para obter o estado da refinaria; Uso de modelos para prever o futuro; Uso de técnicas analíticas para comparar as condições esperadas com as medidas; Conhecimento e ferramentas usadas para entender as diferenças entre medido e predito e agir para colocar a operação no rumo.

6 Infraestrutura da engenharia de processos
Processo de tomada de decisão Planejamento corporativo Planejamento local Planejado x realizado Scheduling Avaliação de desempenho Infraestrutura da engenharia de processos Otimização Reconciliação de dados Controle avançado Aquisição de dados de processo Controle regulatório planta

7 Uso intensivo de ferramentas avançadas de engenharia de processo;
Cenário atual Uso intensivo de ferramentas avançadas de engenharia de processo; Conhecimento do processo consolidado em modelos de diferentes complexidades e objetivos; Um modelo pode ser usado para gerar o modelo de uma camada superior, e.g., modelo de planejamento como uma linearização do modelo de otimização;

8 “Segredo” da otimização: MODELOS
Projeto e teste de estratégias de controle; Treinamento de operadores; Validação de modelos de CAv; Criação e validação de procedimentos operacionais. Otimização em tempo real (RTO); Estudos de oportunidades (Otim. off-line); Planejamento e scheduling; Projeto. Modelos dinâmicos Modelos estáticos

9 Futuro 20?? 2007 2006 2005

10 Refinaria Refinaria virtual Modelo1 Modelo2 Modelo3 DRTO
Otimização off-line Modelo1 f(y,u,p)=0 Modelo2 f(y,u,p)=0 Modelo3 f(y,u,p)=0 f Modelo: Controle Otimização Treinamento Projeto p ? DRTO Modelo dinâmico De processo dy/dt=f(y,u,p) Modelo y Inferências p u adaptação controle u Refinaria y

11 Áreas chave para desenvolvimento
Controle e Inferências Otimização Off-line Otimização em Tempo Real (RTO) Blending (Misturas) Balanço Material Scheduling (Programação) Planejamento

12 PID + controle preditivo multivariável linear (LMPC);
Controle de Processos PID + controle preditivo multivariável linear (LMPC); Configuração considerada capaz de capturar a maior parte dos benefícios; A maior parte das unidades mais importantes já possuem LMPC 's instalados; Foco na obtenção do desempenho máximo das aplicações atuais.

13 Melhor regulação  levar restrição em direção ao ótimo

14 LMPC : base do controle de processo em refino;
Controle - Perspectivas LMPC : base do controle de processo em refino; Há demanda por sistemas capazes de trabalhar com tempos de resposta curtos e longos; MPCs como ferramentas de otimização: Levar a unidade até os limites reais, Comportamento se torna mais não-linear. Integração entre unidades de processo, parques de tancagem e utilidades: Decisões contínuas Decisões discretas

15 Inferências - Perspectivas
Uso de modelos rigorosos para inferências; Há demanda por técnicas analíticas para ava-liação e correção das inferências. P = f(P1, P2, ..., PN)

16 Otimização de processo em tempo real
Otimização em tempo real e malha fechada ainda é uma promessa; Procedimento padrão – execução periódica de um algoritmo que: Adapta um modelo da planta aos dados operacionais, Otimiza o modelo adaptado, Transfere os resultados otimizados ao(s) MPC(s). Modelos: Rigorosos, Correlação.

17

18 RTO ainda carece de aceitação:
RTO – situação atual RTO ainda carece de aceitação: Incertezas nos dados econômicos; Caracterização insuficiente da carga; Modelos imprecisos ou com detalhamento insuficiente; Uso do mesmo modelo em otimização off-line tem gerado excelentes resultados (> 0,50 US$/Bbl).

19 O sucesso do RTO demanda:
RTO – Perspectivas O sucesso do RTO demanda: Modelos melhores para: Sistemas com reação; Processos de separação não-usuais (extração por exemplo). Procedimentos mais confiáveis para caracterização da carga: On-line, Efetivos, Grau de detalhe compatível com os modelos de reação. Melhores algoritmos para estimação de parâmetros; Precificação adequada de produtos e matérias primas.

20 Blending Otimizador de Misturas

21 Blending Situação Atual Benefícios Desafios Tecnológicos
Adotado em duas refinarias (REVAP e REPLAN) para otimizar misturas de componentes para confecção de gasolina e óleo diesel. Projeto AspenTech; Em breve na REFAP para mistura de diesel e gasolina: tecnologia Yokogawa Benefícios Economia de componentes mais nobres na confecção das bateladas Redução do reprocessamento Desafios Tecnológicos Melhores regras de mistura Programação de seqüência de misturas (blending scheduling – MINLP)

22 Balanço Material Situação Atual Benefícios Perspectivas
Utiliza técnica de reconciliação de dados para fechamento do balanço nas refinarias; Software utilizado: SigmaFine Benefícios Permite a melhoria da qualidade da informação de apropriação da produção e outros índices de desempenho da produção (KPIs) Perspectivas Internalizar a cultura de utilização do modelo; Aprimorar cálculo de perdas por evaporação, sistema de tocha e perdas líquidas.

23 Conceito de Scheduling
Planejamento Corporativo Programação Corporativa Desdobramento do plano de produção em atividades operacionais (alocação de tanques. campanhas. misturas. etc.) Planejamento Local Programação de Produção Otimização SCMM Controle Avançado Controle Regulatório Horizonte de Tempo : Semanas Instrumentação

24 Scheduling - Situação atual
Otimização de unidades de produção individuais não garante o ótimo global da planta. Objetivos das plantas individuais são freqüentemen- te conflitantes: Operação sub-ótima e, muitas vezes, inviável. Ausência de tecnologia computacional para o scheduling é o maior obstáculo para a integração entre os objetivos de produção e as operações da planta. Benefícios esperados: US$0.10/Bbl a US$0.15/Bbl (US$ 10,000,000/ano para uma refinaria típica): Procura por ferramentas poderosas e fáceis de usar continua,

25 Scheduling Solução Bem Sucedida: “Ótima”
Envoltória: Refinaria Completa (Tanques) Precisa Flexível (Tempo) Sensata Eficiente

26 Problemas são excepcionalmente grandes e difíceis de resolver:
Desafios tecnológicos - Scheduling Técnica de otimização deve ser capaz de tratar decisões discretas e contínuas; Problemas são excepcionalmente grandes e difíceis de resolver: Aspecto combinatório; Não-linearidades; Horizonte de tempo; Abrangência.

27 Planejamento Planejamento estratégico: Planejamento operacional:
Análise de variações incrementais em torno da capacidade de produção existente, Modelos de processos em forma de planilha reduzidos a uma representação altamente agregada, com foco financeiro. Planejamento operacional: Modelos de processo lineares e agregados, Incerteza é trabalhada pelo uso de capacitâncias de material, tempo e capacidade de processamento, Extensivo uso de modelos LP.

28 Ciclo LP/NLP LP Perda gradativa de pessoal e capacitação para validação dos dados e suporte ao modelo. Ferramentas não li-neares são abandona-das e a empresa volta a usar modelos li-neares. Modelos lineares são considerados inadequados. Investimento em pessoal e capacitação para desenvolvimento de modelos não lineares. Planejamento NLP Benefícios justificam a implantação.

29 Mesmo assim… Sistemas de planejamento estão se tornando mais capazes de trabalhar com modelos mais complexos, a baixo custo. A necessidade de explorar novas oportunidades de mercado em um ambiente altamente competitivo demandará melhorias nos modelos de planejamento. Há uma tendência de se expandir o processo para incluir sistemas maiores e também algumas decisões de scheduling: Planejamento multi-período Decisões inteiras.

30 Visão de futuro Inserção da engenharia de processo no negócio;
Uso efetivo das ferramentas de otimização; OTIMIZAÇÃO no mesmo nível de importância que a confiabilidade e a continuidade operacional Maior nível de capacitação (especialização e/ou mestrado); Cultura de otimização consolidada; Visão integrada da refinaria e de logística.

31 Centro de Excelência em Aplicações de Automação Industrial

32 ENTIDADES EXTERIOR NACIONAIS ÓRGÃOS DE GOVERNO Emp-A Emp-B
FUSP ENTIDADES EXTERIOR NACIONAIS ÓRGÃOS DE GOVERNO Un-A Un-B Un-C Emp-A Emp-B

33 FIM Obrigado