Colunas de destilação de alta pureza são sistemas de difícil controle. Apresentam longo tempo de resposta, comportamento altamente não linear e grande interação entre as variáveis. Os controladores preditivos são muito utilizados para o controle de colunas de destilação. Porém, em colunas de alta pureza, a incorporação de um único modelo linear geralmente acarreta em um controle de fraco desempenho. Isto pois, a representação do processo é deficiente, já que não considera variações nos ganhos e nas dinâmicas, típicas de um comportamento não linear. Estas incertezas podem, inclusive, provocar a instabilidade do controle o que resultaria em produtos que não atendam à especificação. Este trabalho tem por objetivo avaliar o desempenho dos controladores de horizonte de predição infinito com um modelo interno e com múltiplos modelos tendo o HYSYS(TM) como simulador de uma coluna de separação benzeno/tolueno e o MATLAB(TM) como ambiente para o controle supervisório. Observa-se que o controlador com apenas um modelo não é capaz de estabilizar o processo para perturbação nos valores de referência das variáveis controladas, ao contrário do controlador com múltiplos modelos.

High-purity distillation columns are systems which are typically difficult to control. The main reason for this is a strongly nonlinear and interactive system associated with a very sluggish response. Model Predictive Control is widely used for control of distillation columns. However, for high-purity columns, the use of a single linear model in the controller usually leads to a poor performance of the control system. The reason for this is the poor system representation, since variation in the system gains and time constants are not taken into account in the computation of the control law. Model uncertainties can produce instability in the control system and consequent deterioration of the product quality. The goal of this work is to evaluate the performance of infinite horizon MPC with a single internal model and with multiple models. HYSYS(TM) is used as simulator for the benzene/toluene column, and MATLAB(TM) is used as a platform for supervisory control. It is observed that the controller with a single model is not capable of stabilizing the process for disturbance in the set point of the controlled variables. Opposite to that behavior the controller with multiple models has a good performance.