En teoría de control , el control avanzado de procesos (APC) se refiere a una amplia gama de técnicas y tecnologías implementadas dentro de los sistemas de control de procesos industriales. Los controles avanzados de procesos suelen implementarse de manera opcional y además de los controles básicos de procesos. Los controles básicos de procesos se diseñan y construyen con el proceso en sí, para facilitar los requisitos básicos de operación, control y automatización. Los controles avanzados de procesos suelen agregarse posteriormente, a menudo en el transcurso de muchos años, para abordar oportunidades particulares de mejora económica o de rendimiento en el proceso.
El control de procesos (básico y avanzado) normalmente implica las industrias de procesos, que incluyen productos químicos, petroquímicos, refinado de petróleo y minerales, procesamiento de alimentos, productos farmacéuticos, generación de energía, etc. Estas industrias se caracterizan por procesos continuos y procesamiento de fluidos, a diferencia de la fabricación de piezas discretas, como la fabricación de automóviles y productos electrónicos. El término automatización de procesos es esencialmente sinónimo de control de procesos.
Los controles de proceso (tanto básicos como avanzados) se implementan dentro del sistema de control de proceso, que puede significar un sistema de control distribuido (DCS) , un controlador lógico programable (PLC) y/o una computadora de control supervisora. Los DCS y los PLC suelen estar reforzados industrialmente y son tolerantes a fallas. Las computadoras de control supervisoras a menudo no están reforzadas ni son tolerantes a fallas, pero aportan un mayor nivel de capacidad computacional al sistema de control, para albergar aplicaciones de control avanzadas valiosas, pero no críticas. Los controles avanzados pueden residir en el DCS o en la computadora supervisora, según la aplicación. Los controles básicos residen en el DCS y sus subsistemas, incluidos los PLC.
Tipos de control avanzado de procesos
A continuación se muestra una lista de tipos conocidos de control de procesos avanzados:
- El control regulatorio avanzado (ARC) se refiere a varias técnicas de control avanzadas comprobadas, como la anulación o la ganancia adaptativa (pero en todos los casos, "regulación o retroalimentación"). ARC también es un término general que se utiliza para referirse a cualquier técnica personalizada o no simple que no se incluya en ninguna otra categoría. Los ARC se implementan normalmente utilizando bloques de funciones o capacidades de programación personalizadas en el nivel del DCS. En algunos casos, los ARC residen en el nivel de la computadora de control de supervisión.
- El control avanzado de procesos (APC) se refiere a varias técnicas de control avanzado comprobadas, como el control de avance, el desacoplamiento y el control inferencial. El APC también puede incluir el control predictivo de modelos, que se describe a continuación. El APC se implementa normalmente mediante bloques de funciones o capacidades de programación personalizadas en el nivel del DCS. En algunos casos, el APC reside en el nivel de la computadora de control de supervisión.
- El control predictivo de modelos multivariables (MPC) es una tecnología popular, que generalmente se implementa en una computadora de control supervisora, que identifica variables de proceso dependientes e independientes importantes y las relaciones dinámicas (modelos) entre ellas, y que a menudo utiliza algoritmos de control y optimización basados en matemáticas matriciales para controlar múltiples variables simultáneamente. Un requisito del MPC es que los modelos deben ser lineales en todo el rango operativo del controlador. El MPC ha sido una parte importante del APC desde que las computadoras supervisoras aportaron por primera vez las capacidades computacionales necesarias para controlar los sistemas en la década de 1980.
- MPC no lineal: similar al MPC multivariable en el sentido de que incorpora modelos dinámicos y control basado en matemáticas matriciales; sin embargo, no tiene el requisito de linealidad del modelo. El MPC no lineal es capaz de adaptarse a procesos con modelos que tienen ganancias y dinámicas de proceso variables (es decir, tiempos muertos y tiempos de retraso).
- Mediciones inferenciales: el concepto detrás de las mediciones inferenciales es calcular una propiedad de la corriente a partir de mediciones de proceso fácilmente disponibles, como la temperatura y la presión, que de otro modo podrían resultar demasiado costosas o requerir demasiado tiempo para medirlas directamente en tiempo real. La precisión de la inferencia se puede verificar periódicamente con análisis de laboratorio. Las mediciones inferenciales se pueden utilizar en lugar de los analizadores en línea reales, ya sea para obtener información del operador, en cascada con controladores de proceso de capa base o con CV de controladores multivariables.
- El control secuencial se refiere a secuencias de automatización discontinuas basadas en eventos y tiempo que ocurren dentro de procesos continuos. Estas pueden implementarse como una colección de bloques de funciones lógicas y de tiempo, un algoritmo personalizado o mediante una metodología formalizada de diagrama de funciones secuenciales .
- El control inteligente es una clase de técnicas de control que utilizan diversos enfoques informáticos de inteligencia artificial , como redes neuronales , probabilidad bayesiana , lógica difusa , aprendizaje automático , computación evolutiva y algoritmos genéticos .
Tecnologías relacionadas
Las siguientes tecnologías están relacionadas con APC y en algunos contextos pueden considerarse parte de APC, pero generalmente son tecnologías separadas que tienen sus propios artículos Wiki (o necesitan tenerlos).
- El control estadístico de procesos (CEP), a pesar de su nombre, es mucho más común en la fabricación de piezas discretas y en el control de procesos por lotes que en el control de procesos continuos. En el CEP, “proceso” se refiere al proceso de control de calidad y de trabajo, en lugar de al control de procesos continuos.
- El control de procesos por lotes (ver ANSI/ISA-88) se emplea en procesos por lotes no continuos, como muchos productos farmacéuticos, químicos y alimentos.
- La optimización basada en simulación incorpora modelos de simulación de procesos basados en computadora, dinámicos o de estado estable, para determinar objetivos operativos más óptimos en tiempo real, es decir, de manera periódica, desde una hora hasta un día. Esto a veces se considera parte de la optimización basada en simulación, pero en la práctica sigue siendo una tecnología emergente y es más a menudo parte de la optimización basada en simulación.
- La planificación y optimización de la fabricación (MPO) se refiere a la actividad comercial continua para llegar a objetivos operativos óptimos que luego se implementan en la organización operativa, ya sea de forma manual o, en algunos casos, comunicados automáticamente al sistema de control de procesos.
- El sistema instrumentado de seguridad se refiere a un sistema que es independiente del sistema de control del proceso, tanto física como administrativamente, cuyo propósito es asegurar la seguridad básica del proceso.
APC Empresas y Profesionales
A los responsables del diseño, la implementación y el mantenimiento de las aplicaciones APC se les suele denominar ingenieros APC o ingenieros de aplicaciones de control. Por lo general, su formación depende del campo de especialización. Por ejemplo, en las industrias de procesos, muchos ingenieros APC tienen formación en ingeniería química, que combina el control de procesos con la experiencia en procesamiento químico.
La mayoría de las grandes instalaciones operativas, como las refinerías de petróleo, emplean a una serie de especialistas y profesionales en sistemas de control, que abarcan desde instrumentación de campo, sistemas de control regulatorio (DCS y PLC), control avanzado de procesos y redes y seguridad de sistemas de control. Según el tamaño y las circunstancias de la instalación, este personal puede tener responsabilidades en varias áreas o estar dedicado a cada una de ellas. También hay muchas empresas de servicios de control de procesos que pueden contratarse para brindar soporte y servicios en cada área.
Inteligencia artificial y control de procesos
El uso de técnicas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning en el Control de Procesos también se considera un enfoque de control de procesos avanzado en el que se utiliza la inteligencia para optimizar aún más los parámetros operativos.
Las operaciones y la lógica en los sistemas de control de procesos en el sector del petróleo y el gas se han basado durante décadas únicamente en ecuaciones físicas que dictan parámetros junto con las interacciones de los operadores en función de su experiencia y manuales de operación. Los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático pueden examinar las condiciones operativas dinámicas, analizarlas y sugerir parámetros optimizados que pueden ajustar directamente los parámetros lógicos o dar sugerencias a los operadores. Las intervenciones de estos modelos inteligentes conducen a la optimización de los costos, la producción y la seguridad. [1]
Terminología
- APC: Control de procesos avanzado, que incluye feedforward, desacoplamiento, inferencias y algoritmos personalizados; generalmente implica basado en DCS.
- ARC: Control regulatorio avanzado, que incluye ganancia adaptativa, anulación, lógica, lógica difusa, control de secuencia, control de dispositivo y algoritmos personalizados; generalmente implica basado en DCS.
- Capa base: incluye DCS, SIS, dispositivos de campo y otros subsistemas DCS, como analizadores, sistemas de estado de equipos y PLC.
- BPCS: Sistema básico de control de procesos (ver "capa base")
- DCS: Sistema de control distribuido, a menudo sinónimo de BPCS
- MPO: Optimización de la planificación de la fabricación
- MPC: Control predictivo de modelos multivariables
- SIS: Sistema instrumentado de seguridad
- PYME: Experto en la materia
Referencias
- ^ "Petróleo y gas, inteligencia artificial y la promesa de un futuro mejor". SparkCognition Inc. 6 de abril de 2016.
Enlaces externos
- Artículo sobre Control Avanzado de Procesos.
