Proposição de uma metodologia de alarmes preditivos baseada em redes neurais

A operação estável e segura de sistemas industriais complexos é um dos mais importantes campos de pesquisa e desenvolvimento da engenharia química. Sistemas de alarmes devem dar suporte ao operador para que as variáveis mais importantes e críticas recebam sua devida atenção. A ineficiência de um sistema de alarmes é um agravante de distúrbios de processo, causador de perdas financeiras, gerador de impactos ambientais ou até mesmo causa raiz de acidentes de processo. Neste trabalho é proposta uma metodologia para um sistema de alarmes baseada em redes neurais artificiais (RNAs) que oferece aos operadores informações antecipadas sobre a atuação de alarmes. Essa informação é construída primeiramente através da simulação computacional dos efeitos dos distúrbios no processo. O segundo passo é reconhecer padrões de distúrbios através do uso das RNAs para obter uma predição do valor de variáveis críticas ao longo do tempo. O bom desempenho que as RNAs possuem no reconhecimento de padrões e na aproximação de funções não-lineares as tornam muito atrativas no campo de predição de alarmes. A metodologia proposta foi aplicada em um estudo de caso de uma coluna de destilação da unidade despropanizadora. As redes neurais configuradas desempenharam bem a sua função de prever tanto a atuação dos alarmes como o tempo desde a aplicação do distúrbio até a transposição do limite de alarme. O bom desempenho foi demonstrado através de métricas como, erro quadrático médio, erro percentual, coeficiente de regressão e matrizes de confusão. As RNAs se mostraram capazes de servir de base para um sistema de predição de alarmes em uma planta de processo real