Maceió 2014 UNIVERSIDADE FEDERAL DE ALAGOAS UNIDADE ACADÊMICA CENTRO DE TECNOLOGIA CURSO DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA QUÍMICA DISSERTAÇÃO DE MESTRADO

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1. INTRODUđấO

  A depender da magnitude da demanda de vapor de algumas fábricas, pode haver várias caldeiras gerando vapor, sendo o momento de acionamento e de desligamento de cada umdesses equipamentos, função de parâmetros como oscilação da demanda de vapor e custo de partida/operação de cada caldeira. Fornecendo dados de seleção e carga das caldeiras, estimativa otimizada de produção, consumo de combustíveis e custos de operação, sendo,portanto, capaz de auxiliar na gestão industrial de geração de vapor.

2. OBJETIVOS 1

OBJETIVO GERAL

  Desenvolvimento de uma ferramenta para planejamento de geração de vapor baseada na resolução otimizada de um modelo matemático computacional, provendo assim,embasamento às principais decisões na operação de geração de vapor. 2.2.

3. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

  No presente capítulo são discutidos trabalhos científicos que se referem a problemas de aplicação de pesquisa operacional para modelagem de sistemas de produção de vapor emcaldeiras. O intuito é fornecer o embasamento teórico necessário ao entendimento do problema de otimização resolvido na presente dissertação, além de fornecer uma revisãoa cerca do “estado da arte” de estudos relacionados a modelagem matemática de problemas desequenciamento e dimensionamento de lotes de produção.

3.1. MODELAGEM MATEMÁTICA E PROBLEMAS DE PRODUđấO

  Na literatura voltada à gerência da produção e pesquisa operacional são encontrados diversos modelos matemáticos que abordam problemas de planejamento e controle daprodução, dentre eles o trabalho de Bertrand e Fransoo (2002) sobre gerenciamento de pesquisa operacional utilizando metodologias para modelagem quantitativa cita as origenshistóricas da pesquisa operacional e de seu gerenciamento. Foi desenvolvido um método de cálculo de lotes de produção delimitados pela capacidade de estocagem utilizando o código de otimização não linear de gradiente reduzidogenérico (GRG2), desenvolvido por pesquisadores americanos das universidades do Texas e de Cleveland (Leon Lasdon e Allan Waren, respectivamente).

3.1.1. Dimensionamento de lotes de produção (Lot Sizing Problem)

  Os problemas de sequenciamento e de programação de lotes (sequencing and scheduling - SP) podem ser definidos como a melhor alocação de recursos de produção disponíveis ao longo do tempo para melhor satisfazer um conjunto de critérios, ou seja, determinar em que ordem produzir os lotes de forma a minimizar os tempos de preparação,que diminuem a capacidade produtiva (BASTOS, 2006). Trata-se, portanto, de uma abordagem integrada entre dimensionamento e sequenciamento de lotes utilizando umalgoritmo adaptado de uma classe de problemas chamados de problemas gerais de dimensionamento e sequenciamento de lotes (General Lot Sizing and Scheduling Problems),descritos mais detalhadamente a seguir.

3.1.2. Modelo Geral de Dimensionamento e Sequenciamento de Lotes

  Transchel (2011) analisa o problema de planejamento e sequenciamento de produção multiproduto comsequência dependente de custo de instalação e períodos, apresentando um modelo de otimização híbrido misto binário com base no problema geral de dimensionamento de lotes eprogramação. Ficou comprovada a efetividade do modelo no auxilio às decisões de dimensionamento e sequenciamento de lotes na empresa, havendo,porém, o inconveniente da necessidade de um elevado esforço computacional requerido peloCplex para solucionar o modelo, levando um tempo da ordem de horas para tal.

3.2. PESQUISA OPERACIONAL APLICADA A CALDEIRAS

  Outro atenuante para a adoção de modelo baseado em equações lineares foi a constatação de que a aplicação de modelos não lineares exigem elevado esforçocomputacional e geralmente não fornecem resultados gerais (induzem a ótimos locais) ou simplesmente não fornecem uma solução. Foi apontado como resultado uma máxima economia alcançável de 65,6% com o sistema operando de forma ótima, sendo observados ganhos de cerca de US$2.750.000,00/ano e benefícios intangíveis, como ferramentas de treinamento para integrantes da área operacional.

3.2.1. Modelo de Dimensionamento e Sequenciamento de Lotes para Geradores de Vapor

  No Apêndice A da dissertação de Rocco, há um exemplo computacional que modela o sistema de produção de vapor com I = 6 fornecedores, J = 4 caldeiras, K = 5 combustíveis, T= 5 períodos, e N = 35 subperíodos, resultando em 2.935 restrições e 3.256 variáveis, sendo que destas, 1.330 são binárias. Um estudo de caso realizado em uma indústria de alimentos de grande porte com localização em Goiânia (GO) forneceu os dados reais de variáveis de processo que permitiraminferir ajustes, e realizar a validação do modelo.

4. METODOLOGIA

  A etapa de conceituação do trabalho consistiu da preparação de um modelo conceitual baseado no entendimento e interpretação da operação industrial dos geradores de vapor. Nessaetapa, o problema foi definido de forma esquemática através das informações do funcionamento da geração de vapor que foram obtidas junto aos integrantes da operação eatravés de documentos técnicos.

4.1. MODELAGEM DO SISTEMA DE PRODUđấO DE VAPOR

  A Figura 2 a seguir, apresenta um esquemático da modelagem do sistema de produção de vapor em questão, explicitando os dados que alimentam o modelo, os dados que sãogerados como resultados previstos, além de demonstrar a divisão do horizonte de tempo de planejamento em macro e subperíodos. A variável SP nj , definida pela Equação (15), contabiliza a produção de vapor de cada caldeira j em cada subperíodo n, ou seja, o programa retorna uma matriz de valores ótimoscalculados de consumo de combustível de cada caldeira em cada subperíodo (Q ), sendo nj possível saber qual caldeira funcionou e qual foi sua carga em cada subperíodo.

4.2. APLICAđấO DO MODELO AO PROCESSO INDUSTRIAL

  Alguns dados operacionais de produção de vapor da unidade de produção de PVC da Braskem em Alagoas alimentaram o modelo desenvolvido. Os parâmetros listados acima foram levantados para que comparar os valores reais de operação de produção de vapor e os resultados otimizados gerados pelo modelo.

5. RESULTADOS

  Devido a necessidade de utilização de vapor para transferência de conteúdo energético aos processos, a unidade de produção de PVC possui uma área de geração de vapor formadapor um parque de 3 caldeiras industriais. Os valores mais altos de consumo de vapor observados na Figura 3 se referem a dias de picos de consumo para produção de PVC, sendo a principal contribuinte a área de Os dados apresentados na Figura 3 foram utilizados como dados de entrada para o modelo desenvolvido, informando ao modelo a demanda de vapor em cada dia (subperíodo)do período considerado.

3 CONSUMO DE GN (Nm /ano) DIFERENÇA

  Isso se deveprincipalmente a dois fatores: a redução drástica (70%) nos acionamentos da GV 04 proposta pelo modelo, e a ocorrência de vários momentos onde o modelo decidiu operar a caldeira comcarga baixa, servindo apenas de complemento a caldeira GV 01. A redução de acionamentos e carga da caldeira, proposta pelo modelo, resultou em 3 GV 04 foi suficiente para garantir uma economia de 1.206.493 Nm , o que representa uma redução de 2% no consumo de combustível (e portanto no custo) em relação à operação real.

6. CONSIDERAđỏES FINAIS E PROPOSTA PARA FUTUROS TRABALHOS

  A aplicação do modelo a um menor horizonte de tempo de planejamento, por exemplo, de um mês, necessitaria de uma menor quantidade de dados reais, mapeando deforma menos fidedigna o processo de produção. Possivelmente, nessa situação, o modelo traria a sugestão de, em alguns momentos, acionar caldeiras, somente em regime de warmup (abafamento), garantindo algum nível desegurança ao sistema, evitando que se ultrapasse os limites de segurança dos equipamentos de geração de vapor e ao mesmo tempo se otimizem os custos de operação.

7. REFERÊNCIAS

  Análise um modelo de programação matemática para otimizar a composição de lotes de minério de ferro da mina cauê da CVRD, Dissertação (Mestrado emEngenharia), Programa de Pós-graduação em Engenharia de Minas, Universidade Federal deOuro Preto – UFOP, Ouro Preto, MG, 2005. Um modelo de otimização para as operações de produção de vapor em caldeiras industriais: Um estudo de caso na indústria de alimentos.

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