Reconciliação de dados de processos e detecção de erros grosseiros em sistemas com restrições não-lineares

o tratamento de dados de processos industriais envolve uma série de medidas as quais visam a dar mais confiabilidade aos valores medidos diretamente e aos inferidos indiretamente, para sua utilização no controle dos mesmos. Estão entre estas medidas, a classificação, a reconciliaçãoe a retificação de dados. Este trabalho apresenta uma metodologia para reconciliação de dados de processos industriais onde não existam erros grosseiros entre os valores das variáveis medidas, sejam as restrições lineares ou não-lineares. A ferramenta utilizada é a projeção matricial a qual é utilizada para simplificaras equações de balanços (restrições) de massa e/ou energia de processos complexos. O objetivo é minimizaro erro ou a diferença entre os valores reconciliados e os valores reais. A partir de cálculos intermediários do procedimento de reconciliação, foidesenvolvido um segundo procedimento para detecção de erros grosseiros entre os valores das variáveis medidas. A presença de erros grosseiros entre as medidas inutiliza os dados reconciliados, contudo fornece subsídios para, a partir deste segundo procedimento, determinar a presença do erro grosseiro. Os três procedimentos, acima citados, para o tratamento de dados do processo, são descritos neste trabalho, com os elementos teóricos desenvolvidos de modo detalhado. Dois programas computacionais são escritos e aqui apresentados, sendo que o primeiro faz a reconciliação de dados e o segundo detecta a existência ou não de erros grosseiros entre os valores apresentadosNot informe