Otimização do controle de colunas de destilação utilizando Q-learning+PID: uma abordagem dinâmica

A precisão no controle da composição em colunas de destilação é fundamental para assegurar a qualidade do produto e eficácia do processo. Contudo, controladores feedback do tipo PID, comumente empregados nesses contextos, frequentemente enfrentam limitações devido à complexidade da malha de controle. Neste estudo, propôs-se o desenvolvimento de um sistema de controle baseado em dados (DDC) integrando o algoritmo Q-Learning a um controlador PID. Esse sistema objetiva corrigir desvios na composição do produto resultantes do uso de um controle inferencial. A estratégia adotada possibilita uma flexibilidade na taxa de atuação (0,1% a 5%), com base na discrepância entre o estado atual e a meta estabelecida. Os resultados dos testes realizados evidenciaram as limitações do PID convencional na manutenção da composição de isobutano (IC4) na base da coluna, especialmente em situações de perturbação na composição de propano da alimentação. Por outro lado, a combinação do Q-Learning e PID demonstrou uma assertividade de 65% na etapa de teste, indicando sua capacidade de lidar eficazmente com diversas situações de perturbação e manter a composição dentro das especificações requeridas. Para o treinamento e teste da estratégia de controle proposta, utilizou-se o ambiente dinâmico do Aspen Plus Dynamics, que assegurou a robustez do processo, levando em consideração suas características não lineares e transitórias. Além disso, foram incorporadas variáveis observáveis cruciais, como a carga térmica do reboiler e a composição de IC4, bem como restrições operacionais, como a saturação das válvulas do sump e do condensador, tornando a estratégia de controle propostas mais viável para a aplicação prática.