Facultad Regional Santa Fe
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Item Estrategia de control basada en modelo para la producción de caucho acrilonitrilo-butadieno (NBR) de alto contenido en acrilonitrilo(XL MECOM, 2024) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge RubénEl caucho Acrilonitrilo-Butadieno de alto contenido de A (NBR por sus siglas en inglés: nitrile-butadiene rubber) se obtiene generalmente por copolimerización en emulsión de acrilonitrilo (A) y butadieno (B). La producción se realiza operando por encima del “punto azeotrópico”, donde el proceso puede inestabilizarse, dificultando la uniformidad del producto. La limitación para medir en línea la composición del copolímero restringe estrategias de lazo cerrado para estabilizar el proceso. En este trabajo se propone una estrategia de control en lazo cerrado que ajusta la composición del copolímero operando por encima del punto azeotrópico. A partir de un modelo de primeros principios, se implementa un sensor inferencial basado en redes neuronales recurrentes para estimar en línea la composición y cerrar el lazo de control mediante la dosificación de B durante el proceso. Los resultados indican un desempeño aceptable de la metodología de control propuesta, asegurando condiciones estables y una composición uniforme, incluso con errores significativos de modelado.Item Classifier algorithms for tuning multi-model soft sensors : application to the estimation of quality variables in a continuous industrial process(WCCE11, 2023) Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Vega, Jorge RubénIn this work, a multi-model soft sensor (SS) is proposed to estimate non-measurable variables in continuous processes. The proposed approach involves a first stage of clustering, using Gaussian mixture models, to identify the clusters that represent the multiple working conditions of the process. Then, for each identified cluster, multivariate linear regression sub-models are calibrated. Finally, the required non-measurable variable is estimated through a linear combination of the estimations from each sub-model. The weight coefficients for each sub-model are calculated using a classification algorithm. The performance of four different classification algorithms is evaluated in terms of the capability of their resulting multi-model soft sensor to estimate the mass conversion in a numerical simulation of a continuous emulsion polymerization for industrial production of Styrene-Butadiene Rubber. The results showed that the classifier model plays an important role in the multi-model soft sensor performance. Furthermore, a multi-model soft sensor that assigns the weights through Gaussian mixture models performs better than cases where a multi-layer perceptron, a linear discriminant analysis, or a K-nearest neighbors are used.Item An adaptive soft sensor for on-line monitoring the mass conversion in the emulsion copolymerization of the continuous SBR process(Macromolecular Reaction Engineering, 2023) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge RubénSoft sensors (SS) are of importance in monitoring polymerization processes because numerous production and quality variables cannot be measured online. Adaptive SSs are of interest to maintain accurate estimations under disturbances and changes in operating points. This study proposes an adaptive SS to online estimate the mass conversion in the emulsion copolymerization required for the production of Styrene-Butadiene rubber (SBR). The SS includes a bias term calculated from sporadic laboratory measurements. Typically, the bias is updated every time a new laboratory report becomes available, but this strategy leads to unnecessarily frequent bias updates. The SS includes a statistic-based tool to avoid unnecessary bias updates and reduce the variability of the bias with respect to classical approaches. A control chart (CC) for individual determinations combined with an algorithmic Cusum is used to monitor the statistical stability of the average prediction error. The adaptive SS enables a bias update only when a loss of said statistical stability is detected. Several bias update methods are tested on a simulated industrial train of reactors for the latex production in the SBR process. The best results are obtained by combining the proposed CC-based approach with a previously developed Bayesian bias update strategy.Item Sensor inferencial ensamblado basado en máquina de soporte vectorial : monitoreo de la conversión en un tren de reactores continuos(AADECA - 28º Congreso Argentino de Control Automático, 2023) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano Miguel; Clementi, Luis Alberto; Vega, Jorge RubénUn Sensor Inferencial (SI) es una herramienta utilizada para estimar variables de calidad no medibles a partir de la medición de variables medibles. Si bien existen muchas alternativas para la implementación de un SI, la combinación o ensamble de dos o más SIs puede conducir a un desempeño mejorado y a una mayor robustez. En el presente trabajo, se diseña e implementa un SI ensamblado adaptativo con el objetivo de monitorear en-línea la conversión de monómeros en un tren de reactores continuos utilizado para la producción de caucho Estireno-Butadieno (SBR). El SI ensamblado se construye combinando tres algoritmos de regresión de soporte vectorial (SVR), cada uno implementado mediante máquinas Kernel de diferente naturaleza. Cada SVR incluye un término de ajuste por sesgo como metodología de adaptación. En primer lugar, se implementaron y calibraron los SVR individuales mediante un conjunto de datos de entrenamiento. Luego, se plantearon dos SI ensamblados mediante diferentes metodologías de combinación. El desempeño de los SI ensamblados propuestos se estudió en términos de la capacidad para estimar en línea la conversión másica de polímero en una simulación del proceso continuo de producción de caucho SBR. La validación de ensamble se realizó para dos casos simulados: el proceso en estado estacionario y el proceso frente a una perturbación de offset en un sensor. Los resultados, basados en indicadores de error de predicción, error máximo, y desvío estándar del error, muestran que el ensamble es más robusto y exacto que cualquiera de los SI individuales.Item Máquina de soporte vectorial para la detección y clasificación de fallas en sensores de registro de datos en procesos continuos(VI ARGENCON, 2022-09) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Perdomo, Mariano; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge RubénEn el presente trabajo se implementó un módulo para la detección de fallas en sensores de registro de variables en procesos continuos, el cual se desarrolló sobre la base de una máquina de soporte vectorial. Con el fin de obtener una arquitectura adecuada de la máquina, se estudió el desempeño del módulo para diversas implementaciones obtenidas a partir de diferentes técnicas de codificación múltiple y máquinas Kernel. En particular, se analizó el desempeño de las máquinas de soporte implementadas en términos de su capacidad para detectar y clasificar fallas típicas en sensores de procesos continuos. Para cada máquina implementada, se escogió el tamaño del conjunto de entrenamiento y los valores de los hiperparámetros correspondientes a cada una a partir de una búsqueda de tipo rejilla. Los resultados mostraron que el mejor desempeño en términos de exactitud en el testeo se obtuvo para una codificación de tipo One Vs Rest, utilizando un Kernel de tipo función de base radial, para la cual se alcanzó una exactitud superior al 98%.Item Sensor Inferencial Multi-modelo aplicado a un proceso simulado para la producción continua de látex para caucho(VI ARGENCON, 2022-09) Perdomo, Mariano; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Clementi, Luis A.; Vega, Jorge RubénEn los procesos industriales, los sensores inferenciales son típicamente empleados para monitorear aquellas variables de interés no medibles en línea. Cuando existen múltiples estados operativos del proceso, los sensores inferenciales multi-modelo pueden tener un desempeño más adecuado. En el caso particular de los procesos de producción continua de caucho, un sensor inferencial multi-modelo resulta ser adecuado para el monitoreo de las principales variables de calidad del látex. En el presente trabajo, se desarrolla un sensor inferencial multi-modelo para monitorear tres variables de calidad de un proceso continuo para la producción de látex para caucho. Los sub-modelos del sensor inferencial son calibrados en base a la técnica de regresión por mínimos cuadrados parciales. Se selecciona, según conocimientos a priori sobre el proceso, una variable de programación que represente adecuadamente a los distintos estados de operación del proceso. En base a dicha variable, se adopta una técnica de ponderación de las predicciones de cada sub-modelo para obtener la predicción final del sensor inferencial multi-modelo. El sensor inferencial desarrollado se testea con tres casos de estudio, y se compara su desempeño con dos sensores inferenciales clásicos. En términos generales el modelo propuesto demuestra tener un desempeño ligeramente superior en comparación con los sensores clásicos implementados.Item Diseño de un sistema de reducción y/o desconexión de generación a implementar en la red de alta tensión patagónica para viabilizar el acceso de los proyectos de parques eólicos adjudicados(IDETEC 2020, 2021-06-21) Manassero, Ulises; Loyarte, Ariel; Marelli, Pablo; Orué, Matías; Sanseverinatti, Carlos IgnacioActualmente, en la región patagónica, dada la abundancia del recurso eólico, se encuentra un 44% de la potencia eólica instalada en Argentina. El presente trabajo tiene por objetivo diseñar un sistema de regulación/desconexión automática de generación a implementar en la región patagónica, con motivo de viabilizar técnicamente el acceso de los proyectos de generación eólica adjudicados en la región Patagónica. La metodología de trabajo consiste en la propuesta de obras para la inserción de los parques eólicos en la red de transmisión, seguidamente, se realizan simulaciones de flujos de potencia para escenarios de demanda específicos ajustando los modelos eléctricos de la región patagónica. Luego, se procede a detectar las restricciones acontecidas en la red y se proponen las soluciones, basadas en redespachos de la generación existente. Posteriormente, se procede al diseño de un sistema de recorte de generación local que garantice condiciones de operación admisible en la red, tanto para escenarios de red N como N-1. Los resultados muestran que el acceso de los parques eólicos en proyecto provoca incrementos de carga importantes en las líneas y transformadores, y además los perfiles de tensión se elevan por encima de niveles admisibles. En función los esquemas de recorte de generación, exigen valores máximos que pueden oscilar en el rango de 1,3 a 4,3%, según la falla y el valor de potencia eólica.Item Análisis de factibilidad de inserción del programa prosumidores y almacenamiento de energía a gran escala en red de distribución de 13,2 kv de la ciudad de Santo Tomé(IDETEC 2020, 2021-06-21) Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Muller, Maximiliano; Manassero, Ulises; López, Diego; Marelli, PabloLa matriz energética Argentina presenta una configuración tradicional centralizada que basa su generación en combustibles fósiles. Tanto la calidad de suministro como el medioambiente se ven comprometidos por este tipo de disposición. Una buena alternativa a analizar es el plan Prosumidores, propuesto por la Provincia de Santa Fe, el cual consta de incentivos para poder adquirir equipos fotovoltaicos para instalaciones de baja potencia de clientes de la Empresa Provincial de la Energía (EPE). El presente trabajo tiene por objetivo analizar la viabilidad técnica de inserción en una red de distribución de media tensión de los módulos de potencia fotovoltaica (FV) a nivel de usuario residencial, permitidas según el programa Prosumidores, conjunto con una estrategia de almacenamiento de energía. Para esto se modeló una red de distribución de media tensión (13,2 kV) de la ciudad de Santo Tomé mediante un software capaz de simular y analizar flujos de potencia, con generación fotovoltaica y sistemas de almacenamiento de energía. Los resultados obtenidos permiten inferir que la energía fotovoltaica a baja escala inyectada en las redes de baja tensión por parte de los Prosumidores con estrategia de almacenamiento representa un alivio importante de carga para la red. Se obtuvieron los porcentajes máximos de generación, así como el estudio preliminar de almacenamiento y sus beneficios para los consumidores.Item Planificación de la generación en un sistema interconectado de micro-redes(IV CITTIE, 2022) Loyarte, Ariel; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Manassero, UlisesUna micro-red se conforma a partir de una red eléctrica de baja potencia con generación distribuida de diversa índole, pudiendo eventualmente incluir sistemas de almacenamiento de energía. En general, este tipo de redes se caracteriza por presentar una demanda con alta variabilidad. Por esta razón, para el abastecimiento integral de los consumos, resulta imperioso el uso de complejos mecanismos de control de potencia y medios de generación de rápida respuesta. En este contexto, un sistema de múltiples micro-redes interconectadas puede proveer alternativas en cuanto a la planificación en el despacho de la generación. Algunos autores sostienen que la estructura de micro-redes interconectadas es adecuada para la implementación de redes eléctricas inteligentes de baja escala, incorporando al sistema un mercado de intercambio energético y posibilitando el abastecimiento en regiones más amplias. Es por eso que, en este trabajo, se estudia la factibilidad de un sistema interconectado de micro-redes para asignar a una de las participantes la función de compensación de la elevada variabilidad de la demanda, operando exclusivamente como red exportadora en el mercado de intercambio. Se proyecta que las restantes micro-redes planifiquen su generación en configuraciones simples, con mínimas variaciones diarias, reduciendo la complejidad de los sistemas de control. Se analizan indicadores económicos y energéticos para evaluar la conveniencia de la propuesta. El estudio se realiza mediante simulaciones numéricas ejecutadas a partir de un modelo matemático del sistema basado en el formalismo DEVS (Discrete EVent System Specification, en su designación original en inglés), generado en trabajos previos. El formalismo DEVS provee un conjunto de especificaciones diseñadas para modelar y posteriormente simular sistemas de eventos discretos, que logra resolver eficazmente la ocurrencia simultánea de eventos, aquí manifestada como variaciones de demanda, generación y transacciones de intercambio, que se registran superpuestas. Los resultados, de acuerdo con múltiples casos de prueba simulados, demuestran la validez de la propuesta, sus beneficios, y destacan las limitaciones y exigencias técnicas en cuanto a la capacidad requerida por la micro-red exportadora.Item Desarrollo integral del plan de expansión de una red de distribución : propuesta de indicadores técnicos y económicos para su evaluación(Jornadas de Ciencia y Tecnología, 2022) Espíndola, Francisco; Manassero, Ulises; Sanseverinatti, Carlos Ignacio; Furlani, Rodrigo; Gaspoz, PabloEn la actualidad, las empresas distribuidoras de energía eléctrica deben ser altamente competitivas y eficientes. Para lograr este propósito, uno de los principales objetivos es reducir las pérdidas de energía y la demanda no abastecida. En este trabajo se propone una metodología para elaborar el plan de expansión y reconfiguración de una red de distribución. El objetivo consiste en determinar la nueva topología de la red que asegure mayor eficiencia y confiabilidad operativa en la misma. Para lograrlo, se realiza el estudio y simulación de técnicas de expansión y reconfiguración de red focalizadas en minimizar pérdidas de energía y demanda no abastecida, y en mantener condiciones de operación admisibles tanto en situaciones de red normal como ante eventuales contingencias. Los resultados indican que la reconfiguración propuesta de la red alcanza condiciones operativas admisibles en todos los escenarios de demanda.