Studiens metodiske grunnlag
3.7 Deltakande observasjon
Apresenta-se, a seguir, os conjuntos de sequências de observações a se utilizar em cada etapa (Identificação de Modelos (Conj1 e Conj2), Definição de Limites de Controle (Conj(j), em que, j = 1,2,...,6), e Teste (Conj3)). A magnitude entre as
medições de perda de carga é significativa e, portanto, escalonou-se o banco de dados (intervalo [0 1]), de acordo com a respectiva faixa operacional de cada equipamento. Veja a Tabela 4.7. É possível ter, ao se operar a caldeira com carga de sólidos reduzida, valores de perda de carga abaixo de algum destes limites (exceto para o superaquecedor); porém, nesta condição, o risco de entupimentos pelo acúmulo de depósitos de cinzas é zero.
Tabela 4.7: Faixa operacional em cada equipamento da sessão de transferência de calor convectivo e no precipitador eletrostático.
Equipamento Mínimo Máximo
Superaquecedor (Pa) Convector (Pa) Economizador I (Pa) Economizador II (Pa)
Precipitador Eletrostático (kPa)
0,0 225,0 550,0 550,0 0,2 150,0 575,0 1250,0 1350,0 1,2
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4.3.1. Sequências de Observações para a Etapa de Identificação de
Modelos
Selecionou-se um período de operação com alta perda de carga (valor de referência: ΔP(EcoII) ≥ 1000,0Pa)), para se definir os conjuntos, de treinamento (Conj1) e de validação (Conj2). A operação ininterrupta deste equipamento é por volta de um ano e, portanto, tal seleção é próxima ao fim deste período, por se ter o acúmulo de depósitos com o tempo. Há casos em que este acúmulo, após sete ou oito meses de operação, é significativo, a ponto de ser necessário, reduzir a carga de sólidos a se queimar ou, até mesmo, parar o equipamento, para a remoção parcial de pedras de cinzas. A Tabela 4.8 é um resumo com informações sobre o banco de dados para Conj1 e Conj2, e a Figura 4.6 são os gráficos de perda de carga para o período, com os respectivos níveis de alarme, após uma inspeção visual para se verificar a presença de dados anômalos. Utilizou-se, ao final, 1376 pontos, de um total de 2880, devido ao limite inferior para ΔP(EcoII), igual a 1000,0Pa. Deste total, separou-se cerca de para formar Conj1, o conjunto de treinamento (921 sequências de observações), e o restante (455), para formar Conj2, o conjunto de validação. A queda de pressão no superaquecedor é desprezível e os equipamentos mais críticos em caldeiras modernas são o convector e/ou o economizador (Vakkilainen, 2005).
Tabela 4.8: Informações sobre o banco de dados operacional para a etapa de identificação de modelos.
Sobre o Banco de Dados† Informações
Início 07-Agosto-2005 00:00:00
Fim 08-Agosto-2005 23:59:00
Precipitador Eletrostático† Ok
Ar de Combustão‡ Ok
Principais Ocorrências‡ -
Malhas de Controle em Manual (%)‡ 0,0 Número (Inicial) de Registros 2880
†
Banco de dados, para a etapa de identificação de modelos, coletado em Fábrica no Brasil, 2005. ‡
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(a) (b)
(c) (d)
(e)
Figura 4.6: Perda de carga através do superaquecedor (SA), convector (Conv), economizador secundário (Eco II), economizador primário (Eco I)) e precipitador
eletrostático (PE).
Banco de dados coletado em Fábrica no Brasil, 2005 (1376 pontos).
Com o objetivo de se verificar a normalidade operacional para a caldeira neste período, observou-se a faixa operacional de algumas variáveis-chave para a sua
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operação satisfatória e segura. Veja a Figura 4.7 e a Figura 4.8. Pôde-se então certificar, a partir destes gráficos, a condição normal para as operações.
(a) Vazão de licor. (b) Pressão do licor.
(c) Percentual de sólidos secos no licor. (d) Grau de redução.
(e) Vazão de ar primário (Ar 1º.) e de ar secundário (Ar 2º.) de combustão.
(f) Pressão no interior da fornalha. Figura 4.7: Variáveis de desempenho para a caldeira de recuperação química (de (a)
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(a) Temperatura do vapor de saída. (b) Pressão do vapor de saída.
(c) Vazão do vapor de saída. (d) Pressão dos gases após o precipitador eletrostático.
(e) Temperatura dos gases na saída da chaminé.
(f) Percentual de oxigênio (O2) nos gases,
na saída da chaminé.
Figura 4.8: Variáveis de desempenho para a caldeira de recuperação química (de (a) até (f)).
Banco de dados coletado em Fábrica no Brasil, 2005 (1376 pontos).
A Figura 4.9 é o arquivo de dados referente à Conj1 (o conjunto de treinamento, no qual, ΔP(EcoII) ≥ 1000,0Pa), para a etapa de identificação de modelos.
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Figura 4.9: Arquivo de dados referente à Conj1 (conjunto de treinamento, no qual, ΔP(EcoII) ≥ 1000,0Pa), para a etapa de identificação de modelos.
4.3.2. Sequências de Observações para a Etapa de Definição de
Limites de Controle
Selecionou-se um mês no qual as operações na caldeira são satisfatoriamente estáveis (com base nos Boletins de Ocorrências). Veja a Tabela 4.9. O objetivo é obter seis conjuntos de sequências de observações (Conj(j), em que, j = 1,2,...,6), com perdas
de carga através do economizador secundário (ΔP(EcoII)), iguais a (600,0, 700,0, 800,0, 850,0, 900,0 e 950,0) ± 0,5Pa, respectivamente.
Tabela 4.9: Informações sobre o banco de dados operacional para a etapa de definição de limites de controle.
Sobre o Banco de Dados† Informações
Início 01-Maio-2005 00:00:00
Fim 31-Maio-2005 23:59:00
Número (Inicial) de Registros 44640
†Banco de dados, para a etapa de definição de limites de controle, coletado em Fábrica no Brasil, 2005.
A verificação de dados anômalos, ao se empregar conjuntos de sequências de observações com o objetivo de se determinar limites inferiores de controle (LICs), é essencial. Realizou-se tal verificação via inspeção visual e com base nos Boletins de Ocorrências. A Figura 4.10 é a ilustração desta tarefa de limpeza de dados para o dados de perda de carga em Conj(4), referente à ΔP(EcoII) igual a 850,0 ± 0,5Pa. A
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representação em formato de quadrado cheio ( ) é para registros normais e, de quadrado vazado ( ), para aqueles anormais.
(a) Superaquecedor (SA). (b) Convector (Conv).
(c) Economizador secundário (Eco II). (d) Economizador primário (Eco I).
(e) Precipitador eletrostático (PE).
Figura 4.10: Tarefa de limpeza de dados para os dados de perda de carga em Conj(4), para ΔP(EcoII) igual a 850,0 ± 0,5Pa.
Banco de dados coletado em Fábrica no Brasil, 2005 (1602 pontos).
Pode-se observar ainda, a partir destes gráficos (Figura 4.10), uma faixa operacional para a perda de carga em cada equipamento, ao se fixar a perda de carga através do
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economizador secundário (a variável de referência neste estudo de caso). Um exemplo é a amplitude de cerca de 50,0Pa para o convector. Deste modo, é útil empregar uma técnica (como por exemplo, HMM) com potencial para, além de considerar ruídos e incertezas, trabalhar com esta dispersão (faixa operacional) natural para as variáveis, a fim de se obter um sistema de monitoramento de maior robustez. A Tabela 4.10 contém o resultado final para a tarefa de limpeza de dados.
Tabela 4.10: Resultado final para a tarefa de limpeza de dados, para os conjuntos de sequências de observações (Conj(j), em que, j = 1,2,...,6)).
Número de Registros Conj(j) (variável de ΔP(EcoII)
referência) Total Anômalos Normais
1 600,0 219 34 185 2 700,0 444 55 389 3 800,0 1204 109 1095 4 850,0 1602 73 1529 5 900,0 581 52 529 6 950,0 440 63 377 Total - 4490 386 4104
A Figura 4.11 é o arquivo de dados referente à Conj(4) (no qual, ΔP(EcoII) igual a 850,0 ± 0,5Pa), para a etapa de definição de limites de controle, após se eliminar os dados anômalos.
Figura 4.11: Arquivo de dados referente à Conj(4) (no qual, ΔP(EcoII) igual a 850,0 ± 0,5Pa), para a etapa de definição de limites de controle.
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4.3.3. Sequências de Observações para a Etapa de Teste
Selecionou-se dois períodos para se realizar a etapa de teste (Conj3(a) e Conj3(b), respectivamente). Veja a Tabela 4.11. O período referente à Conj3(a) é anterior ao período operacional relativo a Conj1 (conjunto de sequências de observações para a etapa de identificação de modelos), e pertencente à mesma campanha (período de operações sem interrupções). Já Conj3(b), é referente à campanha seguinte, isto é, após se ter a parada anual de rotina para a inspeção e manutenção do equipamento. Veja a Figura 4.12, na qual ilustra-se a linha temporal com os períodos dos conjuntos de sequências de observações para as três etapas (Identificação de Modelos, Definição de Limites de Controle, e Teste).
Tabela 4.11: Informações sobre os banco de dados para a etapa de teste. Sobre o Banco de Dados† Informações
Conj3(a)
Início 05-Novembro-2005 00:00:00
Fim 10-Novembro-2005 23:59:00
Número (Inicial) de Registros 8640 Conj3(b)
Início 10-Abril-2005 00:00:00
Fim 24-Abril-2005 23:59:00
Número (Inicial) de Registros 21600
†
Banco de dados, para a etapa de teste, coletado em Fábrica no Brasil, 2005.
Conj3(a)
(Etapa de Teste) (Etapa deConj(j) Definição de Limites de Controle) Conj1 (Etapa de Identificação de Modelos) Conj3(b) (Etapa de Teste) Tempo
Abril Maio Agosto Novembro
... ...
Parada do Equipamento
Figura 4.12: Linha temporal com os períodos de operação para os respectivos conjuntos de sequências de observações para as três etapas (de Identificação de
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A Figura 4.13 é o arquivo de dados referente à Conj3(a) (ou seja, ao período de 05 a 10-Novembro-2005), para a etapa de teste.
Figura 4.13: Arquivo de dados referente à Conj3(a) (ou seja, ao período de 05 a 10- Novembro-2005), para a etapa de teste.
Portanto, estes são os conjuntos de sequências de observações a se empregar: Conj1, para a Etapa de Identificação de Modelos; Conj(j), em que, j = 1,2,...,6, e Conj2, para
a Etapa de Definição de Limites de Controle; e Conj3, para a Etapa de Teste. Os códigos-fonte, em MatLab, para a preparação destes conjuntos estão no Apêndice E. O próximo capítulo diz respeito à aplicação de HMM à caldeira de recuperação química, ao se discutir e apresentar os resultados de cada etapa (Identificação de Modelos, Definição de Limites de Controle, e Teste).
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5. APLICAÇÃO DE HMM À CALDEIRA DE RECUPERAÇÃO
QUÍMICA - PARTE II: APRESENTAÇÃO E DISCUSSÃO DE
RESULTADOS
Este capítulo diz respeito à aplicação da ferramenta de processamento de sinais, modelo oculto de Markov (HMM), para se monitorar o acúmulo de depósitos de cinzas na sessão superior de uma caldeira de recuperação química de uma fábrica de produção de celulose no Brasil. Tem-se a seguir a apresentação e discussão de resultados para cada etapa: identificação de modelos, definição de limites de controle, e teste. Os códigos-fonte, em MatLab, para esta seção, estão no Apêndice F.