Diseño de estrategias de control avanzado en un horno multivariable de calentamiento de petróleo

Resumen

Introducción: La refinación de petróleo crudo es un proceso intensivo en energía donde los hornos de calentamiento representan los principales consumidores de combustible, como el caso del horno F-101 de la Refinería Hermanos Díaz en Santiago de Cuba, cuyo control preciso de temperatura y operación en rangos óptimos, mejoran su dinámica y eficiencia energética.

Objetivo: Diseñar, sintonizar y evaluar mediante simulación rigurosa el desempeño de diferentes estrategias de manejo avanzado en el sistema de control de temperatura en el horno F-101 como sistema multivariable, para mejorar su comportamiento dinámico y la eficiencia energética del proceso de refinación.

Métodos: Comparar estrategias de control avanzado- proporcional integral convencional y predictores de Smith (clásico, filtrado y modificado)- diseñadas mediante simulación rigurosa para el control de la temperatura en el horno F-101, modelado como sistema multivariable 2 × 2 a partir de un modelo identificado experimentalmente.

Resultados: Partiendo del modelo dinámico del horno previamente identificado experimentalmente, caracterizado por retardos dominantes e interacciones entre variables, se evaluaron 5 estrategias de control: proporcional integral convencional (integral del error absoluto), proporcional integral derivativo (proporcional integral derivativo Tuner), predictor de Smith clásico, predictor de Smith filtrado (Normey-Rico) y predictor de Smith modificado (Rivas-Pérez). La última exhibió el mejor desempeño, con reducciones del 30 % en sobrepaso máximo, mejora del 42,3 % en tiempo de establecimiento y disminución del 45,2 % en la variabilidad de la temperatura.

Conclusiones: Este estudio provee una base técnica para implementar control avanzado en este tipo de horno, con mayor potencial de mejora en eficiencia energética y reducción de emisiones contaminantes. Esta investigación constituye, el primer análisis comparativo sistemático de estrategias de control basadas en predictores de Smith sobre el modelo multivariable 2 × 2 identificado experimentalmente para el horno F-101, abriendo perspectivas para la implementación de control predictivo basado en modelo y estrategias de control con inteligencia artificial.