Aplicación de un modelo de control predictivo en el control óptimo de una columna de destilación (2021)
En la industria química es necesario estrategias de control basadas en modelos que describan detalladamente la dinámica de sistemas con comportamiento altamente no lineal y que involucren un alto consumo energético. Para estos casos, se utilizan modelos de ecuaciones algebro-diferenciales DAE (del inglés Differential-Algebraic equations). En este trabajo se implementó un modelo de control predictivo no lineal NMPC (del inglés Nonlinear model predictive control) con base en un modelo DAE de índice uno y un modelo DAE de índice híbrido para representar el comportamiento dinámico de una columna de destilación piloto. Se resolvió el problema de control óptimo de la columna de destilación frente a la introducción de diferentes perturbaciones sobre la corriente de alimentación. Este problema de control óptimo fue resuelto en lazo cerrado para tener en cuenta la discrepancia entre el modelo y la planta del equipo piloto. El comportamiento de la planta se obtiene mediante simulaciones en Aspen Dynamics, en las que se consideran las eficiencias de Murphree de las etapas de la columna de destilación piloto. Para resolver el problema en lazo cerrado se implementó como estimador de estados un filtro de Kalman extendido. Se demostró que la estrategia de control implementada tiene un mejor desempeño que un controlador convencional PI (Proporcional-Integral).