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El control automático de procesos en los procesos de producción continuos es una combinación de la ingeniería de control y las disciplinas de la ingeniería química que utiliza sistemas de control industrial para lograr un nivel de producción de consistencia, economía y seguridad que no podría lograrse únicamente mediante el control manual humano. Se implementa ampliamente en industrias como la minería, el dragado, la refinación de petróleo, la fabricación de pulpa y papel, el procesamiento químico y las plantas generadoras de energía. [1]
Existe una amplia gama de tamaño, tipo y complejidad, pero permite a un pequeño número de operadores gestionar procesos complejos con un alto grado de coherencia. El desarrollo de grandes sistemas automáticos de control de procesos fue fundamental para permitir el diseño de procesos complejos y de gran volumen, que de otro modo no podrían operarse de forma económica o segura.
Las aplicaciones pueden variar desde controlar la temperatura y el nivel de un solo recipiente de proceso, hasta una planta de procesamiento químico completa con varios miles de circuitos de control .
Historia [ editar ]
Los primeros avances en el control de procesos se produjeron con mayor frecuencia en forma de dispositivos de control de agua. A Ktesibios de Alejandría se le atribuye haber inventado válvulas de flotador para regular el nivel de agua de los relojes de agua en el siglo III a. C. En el siglo I d.C., Garza de Alejandría inventó una válvula de agua similar a la válvula de llenado que se usa en los inodoros modernos. [2]
Las invenciones posteriores de control de procesos involucraron principios básicos de física. En 1620, Cornlis Drebbel inventó un termostato bimetálico para controlar la temperatura en un horno. En 1681, Denis Papin descubrió que la presión dentro de un recipiente se podía regular colocando pesos encima de la tapa del recipiente. [2] En 1745, Edmund Lee creó la cola de abanico para mejorar la eficiencia de los molinos de viento; una cola de abanico era un molino de viento más pequeño colocado a 90 ° de los ventiladores más grandes para mantener la cara del molino apuntando directamente hacia el viento que se aproximaba.
Con los albores de la Revolución Industrial en la década de 1760, las invenciones de controles de procesos tenían como objetivo reemplazar a los operadores humanos con procesos mecanizados. En 1784, Oliver Evans creó un molino de harina de agua que funcionaba con cangilones y transportadores de tornillo. Henry Ford aplicó la misma teoría en 1910 cuando se creó la línea de montaje para disminuir la intervención humana en el proceso de producción de automóviles. [2]
Para el control de procesos continuamente variable, no fue hasta 1922 que el ingeniero ruso-estadounidense Nicolas Minorsky desarrolló por primera vez una ley de control formal para lo que ahora llamamos control PID o control de tres términos utilizando análisis teórico . [3] Minorsky estaba investigando y diseñando la dirección automática de un barco para la Marina de los Estados Unidos y basó su análisis en las observaciones de un timonel . Señaló que el timonel dirigía el barco basándose no solo en el error de rumbo actual, sino también en el error pasado, así como en la tasa de cambio actual; [4] Minorsky le dio un tratamiento matemático a esto. [5]Su objetivo era la estabilidad, no el control general, lo que simplificó significativamente el problema. Si bien el control proporcional proporcionó estabilidad frente a pequeñas perturbaciones, fue insuficiente para hacer frente a una perturbación constante, en particular un vendaval rígido (debido a un error de estado estable ), que requirió agregar el término integral. Finalmente, se agregó el término derivado para mejorar la estabilidad y el control.
Desarrollo de operaciones modernas de control de procesos [ editar ]
El control de procesos de las grandes plantas industriales ha evolucionado a través de muchas etapas. Inicialmente, el control sería desde los paneles locales a la planta de proceso. Sin embargo, esto requirió un gran recurso de mano de obra para atender estos paneles dispersos, y no hubo una visión general del proceso. El siguiente desarrollo lógico fue la transmisión de todas las mediciones de la planta a una sala de control central con personal permanente. Efectivamente, esta fue la centralización de todos los paneles localizados, con las ventajas de niveles de dotación más bajos y una visión general más fácil del proceso. A menudo, los controladores estaban detrás de los paneles de la sala de control, y todas las salidas de control automático y manual se transmitían a la planta. Sin embargo, aunque proporcionaba un enfoque de control central, esta disposición era inflexible ya que cada bucle de control tenía su propio hardware de controlador.y se requería un movimiento continuo del operador dentro de la sala de control para ver las diferentes partes del proceso.
Con la llegada de los procesadores electrónicos y las pantallas gráficas, fue posible reemplazar estos controladores discretos con algoritmos basados en computadora, alojados en una red de racks de entrada / salida con sus propios procesadores de control. Estos podrían estar distribuidos por la planta y comunicarse con la pantalla gráfica en la sala o salas de control. Nació el sistema de control distribuido.
La introducción de los DCS permitió una fácil interconexión y reconfiguración de los controles de la planta, como lazos en cascada y enclavamientos, y una fácil interfaz con otros sistemas informáticos de producción. Permitió un manejo sofisticado de alarmas, introdujo el registro automático de eventos, eliminó la necesidad de registros físicos como registradores de gráficos, permitió que los racks de control estuvieran conectados en red y, por lo tanto, se ubicaran localmente en la planta para reducir los recorridos de cableado, y proporcionó descripciones generales de alto nivel del estado y la producción de la planta niveles.
Jerarquía [ editar ]
El diagrama adjunto es un modelo general que muestra los niveles funcionales de fabricación en un gran proceso que utiliza un procesador y un control por computadora.
Refiriéndose al diagrama: El nivel 0 contiene los dispositivos de campo tales como sensores de flujo y temperatura (lecturas de valor de proceso - PV) y elementos de control final (FCE), tales como válvulas de control ; El nivel 1 contiene los módulos de entrada / salida (E / S) industrializados y sus procesadores electrónicos distribuidos asociados; El nivel 2 contiene las computadoras de supervisión, que recopilan información de los nodos del procesador en el sistema y proporcionan las pantallas de control del operador; El nivel 3 es el nivel de control de producción, que no controla directamente el proceso, pero se ocupa de monitorear la producción y monitorear los objetivos; El nivel 4 es el nivel de programación de la producción.
Modelo de control [ editar ]
Para determinar el modelo fundamental de cualquier proceso, las entradas y salidas del sistema se definen de manera diferente a otros procesos químicos. [6] Las ecuaciones de balance se definen por las entradas y salidas de control en lugar de las entradas de material. El modelo de control es un conjunto de ecuaciones que se utilizan para predecir el comportamiento de un sistema y puede ayudar a determinar cuál será la respuesta al cambio. La variable de estado (x) es una variable medible que es un buen indicador del estado del sistema, como la temperatura (balance de energía), el volumen (balance de masa) o la concentración (balance de componentes). La variable de entrada (u) es una variable especificada que comúnmente incluye caudales.
Es importante tener en cuenta que los flujos de entrada y salida se consideran entradas de control. La entrada de control se puede clasificar como variable manipulada, perturbadora o no supervisada. Los parámetros (p) suelen ser una limitación física y algo que se fija para el sistema, como el volumen del recipiente o la viscosidad del material. La salida (y) es la métrica utilizada para determinar el comportamiento del sistema. La salida de control se puede clasificar como medida, no medida o no supervisada.
Tipos [ editar ]
Los procesos se pueden caracterizar como discontinuos, continuos o híbridos. [7] Las aplicaciones por lotes requieren que cantidades específicas de materias primas se combinen de formas específicas durante una duración determinada para producir un resultado intermedio o final. Un ejemplo es la producción de adhesivos y colas, que normalmente requieren la mezcla de materias primas en un recipiente calentado durante un período de tiempo para formar una cantidad de producto final. Otros ejemplos importantes son la producción de alimentos, bebidas y medicamentos. Los procesos por lotes se utilizan generalmente para producir una cantidad de producto relativamente baja a intermedia por año (unas pocas libras a millones de libras).
Un sistema físico continuo se representa a través de variables fluidas e ininterrumpidas en el tiempo. El control de la temperatura del agua en una camisa calefactora, por ejemplo, es un ejemplo de control de proceso continuo. Algunos procesos continuos importantes son la producción de combustibles, productos químicos y plásticos. Los procesos continuos en la fabricación se utilizan para producir grandes cantidades de producto por año (millones a miles de millones de libras). Dichos controles utilizan retroalimentación , como en el controlador PID. Un controlador PID incluye funciones de controlador proporcionales, integradoras y derivadas.
Las aplicaciones que tienen elementos de control de proceso continuo y por lotes a menudo se denominan aplicaciones híbridas.
Bucles de control [ editar ]
El bloque de construcción fundamental de cualquier sistema de control industrial es el lazo de control , que controla solo una variable de proceso. Se muestra un ejemplo en el diagrama adjunto, donde el caudal en una tubería es controlado por un controlador PID, asistido por lo que es efectivamente un circuito en cascada en forma de un servocontrolador de válvula para asegurar el posicionamiento correcto de la válvula.
Algunos sistemas grandes pueden tener varios cientos o miles de lazos de control. En procesos complejos, los bucles son interactivos, por lo que el funcionamiento de un bucle puede afectar el funcionamiento de otro. El diagrama del sistema para representar los lazos de control es un diagrama de tuberías e instrumentación .
Los sistemas de control de uso común incluyen controlador lógico programable (PLC), sistema de control distribuido (DCS) o SCADA .
Se muestra otro ejemplo. Si se usara una válvula de control para mantener el nivel en un tanque, el controlador de nivel compararía la lectura equivalente de un sensor de nivel con el punto de ajuste de nivel y determinaría si era necesaria más o menos apertura de la válvula para mantener el nivel constante. Un controlador de flujo en cascada podría entonces calcular el cambio en la posición de la válvula.
Ventajas económicas [ editar ]
La naturaleza económica de muchos productos fabricados en procesos continuos y por lotes requiere una operación altamente eficiente debido a los márgenes reducidos. El factor que compite en el control de procesos es que los productos deben cumplir con ciertas especificaciones para ser satisfactorios. Estas especificaciones pueden presentarse en dos formas: un mínimo y un máximo para una propiedad del material o producto, o un rango dentro del cual debe estar la propiedad. [8] Todos los bucles son susceptibles a perturbaciones y, por lo tanto, se debe utilizar un búfer en los puntos de ajuste del proceso para garantizar que las perturbaciones no causen que el material o el producto salgan de las especificaciones. Este búfer tiene un costo económico (es decir, procesamiento adicional, mantenimiento de condiciones de proceso elevadas o deprimidas, etc.).
La eficiencia del proceso se puede mejorar reduciendo los márgenes necesarios para garantizar que se cumplan las especificaciones del producto. [8] Esto se puede hacer mejorando el control del proceso para minimizar el efecto de las perturbaciones en el proceso. La eficiencia se mejora en un método de dos pasos para reducir la varianza y cambiar el objetivo. [8] Los márgenes se pueden reducir mediante varias actualizaciones de procesos (es decir, actualizaciones de equipos, métodos de control mejorados, etc.). Una vez que se reducen los márgenes, se puede realizar un análisis económico del proceso para determinar cómo se cambiará el objetivo del punto de ajuste. Los puntos de ajuste del proceso menos conservadores conducen a una mayor eficiencia económica. [8] Las estrategias de control de procesos eficaces aumentan la ventaja competitiva de los fabricantes que las emplean.
Ver también [ editar ]
- Solenoide
- Automatización
- Control automático
- Controlar el pesador
- Controlador de circuito cerrado
- Ingeniería de control
- Bucle de control
- Panel de control
- Sistema de control
- Teoría de control
- Controlabilidad
- Controlador (teoría de control)
- Control de crucero
- Bucle actual
- Control digital
- Sistema de control distribuido
- Realimentación
- Feed-forward
- Bus de campo
- Válvula de control de flujo
- Sistema de control difuso
- Obtener programación
- Control inteligente
- Transformada de Laplace
- Control lineal de variación de parámetros
- Instrumentos de medida
- Modelo de control predictivo
- Retroalimentación negativa
- Control no lineal
- Controlador de bucle abierto
- Historiador operacional
- Control proporcional
- Controlador PID
- Diagrama de instrumentos y tuberias
- Retroalimentación positiva
- Capacidad de procesamiento
- Controlador lógico programable
- Regulador (control automático)
- SCADA
- Servomecanismo
- Punto fijo
- Gráfico de flujo de señal
- PLC Simatic S5
- Control de modo deslizante
- Control de temperatura
- Transductor
- Válvula
- Gobernador de vatios
- Monitoreo de control de procesos
Referencias [ editar ]
- ^ "Una guía para el control de procesos estadísticos" . Metros rojos . 2019-05-14 . Consultado el 29 de marzo de 2021 .
- ^ a b c Joven, William Y; Svrcek, Donald P; Mahoney, Brent R (2014). "1: Breve historia del control y la simulación". Un enfoque en tiempo real para el control de procesos (3 ed.). Chichester, West Sussex, Reino Unido: John Wiley & Sons Inc. págs. 1-2. ISBN 978-1119993872.
- ↑ Minorsky, Nicolas (1922). "Estabilidad direccional de cuerpos dirigidos automáticamente". J. Amer. Soc. Ing . Naval 34 (2): 280-309. doi : 10.1111 / j.1559-3584.1922.tb04958.x .
- ^ Bennett, Stuart (1993). Una historia de la ingeniería de control 1930-1955 . Londres: Peter Peregrinus Ltd. En nombre de la Institución de Ingenieros Eléctricos. pag. 67. ISBN 978-0-86341-280-6.
- ^ Bennett, Stuart (1996). "Una breve historia del control automático" (PDF) . Revista IEEE Control Systems . 16 (3): 17-25. doi : 10.1109 / 37.506394 . Archivado desde el original (PDF) el 2016-08-09 . Consultado el 25 de marzo de 2018 .
- ^ Bequette, B. Wayne (2003). Control de procesos: modelado, diseño y simulación (serie internacional de Prentice-Hall en la ciencia de la ingeniería física y química. Ed.). Upper Saddle River, Nueva Jersey: Prentice Hall PTR. págs. 57–58. ISBN 978-0133536409.
- ^ https://www.mindsmapped.com/difference-between-continuous-and-batch-process/
- ↑ a b c d Smith, CL (marzo de 2017). "Control de procesos para las industrias de procesos - Parte 2: Características del estado estacionario". Progreso en ingeniería química : 67–73.
Lectura adicional [ editar ]
- Walker, Mark John (8 de septiembre de 2012). El controlador lógico programable: su prehistoria, surgimiento y aplicación (PDF) (tesis doctoral). Departamento de Comunicación y Sistemas Facultad de Matemáticas, Computación y Tecnología: La Universidad Abierta . Archivado (PDF) desde el original el 20 de junio de 2018 . Consultado el 20 de junio de 2018 .
Enlaces externos [ editar ]
- Una guía completa para el control estadístico de procesos
- El libro de texto abierto Controles y dinámica de procesos de ingeniería química de Michigan
- Laboratorio virtual de control PID, videos tutoriales gratuitos, simuladores en línea, esquemas avanzados de control de procesos
