Monitoreo estadístico de procesos batch : aplicaciones a reactores de polimerización

Esta tesis comprende el desarrollo e implementación de nuevas metodologías de control estadístico multivariable (MSPC), su aplicación para monitorear la producción de procesos de polimerización en emulsión discontinuos (batch) y la comparación del desempeño de diferentes estrategias dedicadas al mon...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Álvarez Medina, Carlos Rodrigo
Otros Autores: Sánchez, Mabel Cristina
Formato: tesis doctoral
Lenguaje:Español
Publicado: 2009
Materias:
metodologías
multivariable
procesos
polimerización
procesos batch
Acceso en línea:http://repositoriodigital.uns.edu.ar/handle/123456789/2018
Aporte de:
Repositorio Institucional Universidad Nacional del Sur (UNS) de Universidad Nacional del Sur
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description Esta tesis comprende el desarrollo e implementación de nuevas metodologías de control estadístico multivariable (MSPC), su aplicación para monitorear la producción de procesos de polimerización en emulsión discontinuos (batch) y la comparación del desempeño de diferentes estrategias dedicadas al monitoreo estadístico de procesos batch. Los procesos de polimerización presentan características que los hacen atractivos como casos de estudio para evaluar las técnicas de MSPC. Dada la complejidad de estos sistemas, y la gran cantidad de fuentes de variación que los afectan, la implementación de técnicas de monitoreo y control basadas en datos resulta una alternativa atractiva y realizable. Los procedimientos de MSPC se componen de tres etapas fundamentales: detección, identificación y diagnosis. El estado del sistema se monitorea en forma continua para evaluar si el mismo se encuentra operando en condiciones normales. Si se detecta un evento anormal, resulta necesario identificar las variables que señalan esta condición y luego diagnosticar la causa primera de la anomalía. Los estudios y desarrollos de esta tesis comprenden a las etapas de detección e identificación de fallas. Se desarrolló una nueva metodología, denominada OSS (Original Space Strategy), para la descomposición del estadístico de Hotelling en el espacio de las mediciones, que permite evaluar la influencia que tiene cada variable en el valor de dicho estadístico. Las principales ventajas de la estrategia de identificación propuesta son las siguientes: permite monitorear el proceso usando un sólo estadístico, reduce significativamente las ambigüedades en la identificación de fallas propias de otras técnicas existentes, evita la posible pérdida de información originada por la proyección de los datos en un espacio de variables latentes de dimensión incorrecta, proporciona una clara comprensión del significado físico de las contribuciones negativas al estadístico y determina un valor límite para las mismas. Se propone la incorporación de la metodología OSS como herramienta de identificación en el nuevo procedimiento de monitoreo de procesos batch propuesto. En esta tesis se analizaron en detalle los métodos más utilizados para el monitoreo de procesos batch. Los mismos se basan en técnicas de proyección tales como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis de Componentes Independientes (ICA). Se comparó el desempeño de estas estrategias con la propuesta en esta tesis, mediante su aplicación a un reactor de polimerización. El conjunto de datos analizados se obtuvo por simulación usando un modelo riguroso de un reactor de polimerización en emulsión de metacrilato de metilo. La comparación del desempeño se basó en los resultados obtenidos mediante la aplicación de los procedimientos a una serie de fallas conocidas. Los mismos se compararon en términos de: la capacidad de cada técnica para detectar la existencia de la falla y la exactitud con la que la metodología indica las variables sospechosas durante la etapa de identificación. Los resultados de la aplicación de la estrategia propuesta, caracterizada por utilizar un solo estadístico, a este complejo caso de estudio muestran un muy buen desempeño de la misma, en lo referente a su velocidad de detección y exactitud en la identificación, cuando se lo compara con el obtenido usando PCA o ICA.
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