Uma planta petroquímica, composta por processos e equipamentos com características diversas, caracteriza-se pela complexidade na integração e na operação de forma rentável e segura, atendendo a objetivos econômicos, de desempenho e ambientais. A implementação de ferramentas automatizadas de controle e otimização do processo tem um papel relevante no auxílio ao atendimento a tais objetivos da planta. Nesse contexto, a otimização RTO, abreviação do inglês para Real-time Optimization, é um algoritmo computacional que utiliza métodos matemáticos de otimização e os aplica ao processo químico real em que se busca o objetivo econômico de operação, respeitando-se suas características e restrições físicas e termodinâmicas. A otimização RTO é estruturada na forma clássica em: coleta e tratamento de dados, teste dos dados quanto à condição de estado estacionário, reconciliação de dados e estimação de parâmetros, otimização e realimentação de estado ótimo ao processo real. A aplicação da otimização RTO a processos de utilidades, em particular com o objetivo de maximizar a eficiência energética, é amplamente abordada em estudos acadêmicos. Dois estudos em reconciliação de dados e otimização foram realizados, a partir da reprodução de artigos de Narasimham e Jordache (2000) (reconciliação de dados) e Jäschke e Skogestad (2015) (otimização), utilizando-se os softwares IMPL® e MATLAB®. Posteriormente, a otimização RTO foi implementada e aplicada em uma rede de trocadores de calor (HEN - Heat Exchanger Network) da refinaria Alberto Pasqualini (REFAP - PETROBRAS), localizada na cidade de Canoas-RS. O estudo visou analisar a viabilidade da sua aplicação na otimização da recuperação energética de correntes quentes intermediárias do processo. Foram utilizados os softwares MATLAB®, para a etapa de detecção de estado estacionário, e GAMS® nas etapas de reconciliação de dados, estimação de parâmetros e otimização. O teste de detecção de estado estacionário F-modificado de Cao e Rhinerhat mostrou-se aplicável a dados em linha, após a seleção adequada dos dados a serem coletados e sintonia das constantes do método. As etapas de reconciliação de dados e estimação de parâmetros foram realizadas simultaneamente (DRPE - Data Reconciliation and Parameter Estimation), sendo estimados os coeficientes globais de transferência de calor e vazões de fluido quente por cada trocador de calor. Finalmente, a otimização foi realizada utilizando-se dois problemas de otimização diferentes: maximizando-se a troca térmica total da HEN, e minimizando-se a diferença das temperaturas de saída do fluido frio de cada ramal de trocadores de calor, tal como seria feito se fosse aplicado o controle auto otimizado SOC - Self-Optimizing Control. A partir dos resultados de ambas as otimizações, o potencial de aumento do aproveitamento energético da rede de trocadores de calor ficou entre 5,1% a 5,7%.

A petrochemical plant, composed of a quantity of processes and equipment, is characterized by its complexity of integration and of operation in a profitable and safe form, respecting its economical, performance and environmental targets. The implementation of automatized tools of control and optimization to the process plays an important role in answering such objectives. In this context, Real-time Optimization (RTO) is a computational algorithm which uses mathematical methods of optimization, and applies it to real processes, aiming an optimal economic state of operation respecting process physical and thermodynamics restrictions. RTO is structured in classical feature, as follows: data collection and treatment, steady-state condition tests, data reconciliation and parameter estimation, economical optimization and re-feeding the optimal results in the real-process control system. Its application in a refinery utility system, particularly with the objective of maximize energy efficiency, is widely studied. Two data reconciliation and optimization articles were replicate. Studies of Narasimham and Jordache (2000) on data reconciliation, and an optimization article from Jäschke e Skogestad (2015) were modeled in IMPL® software. Then, RTO was applied to a case study: A heat exchanger network (HEN) from the Alberto Pasqualini Refinery (REFAP - PETROBRAS), located in the city of Canoas. This study aimed to assay the viability to implement it in optimization of an energy recovery process. For steady- software was used, while next steps data reconciliation and parameter estimation, and economical optimization, GAMS® software was used for modelling, simulating and optimizing the HEN process. The F-modified test method for steady-state detection (Cao and Rhinehart) featured a reliable use in an online application, provided that the frequency of collected data would be adequate and the tuning of the method constants being critically done. Data reconciliation and parameter estimation were simultaneously executed (as DRPE - Data Reconciliation and Parameter Estimation) estimating global heat transfer coefficients and hot fluid volume flow of each heat exchanger. Finally, the optimization step were executed in two parts: with objective function maximizing HEN total heat transfer and other objective function minimizing the difference of final temperature of each HEN branch, approaching to a SOC - Self-Optimizing Control - type control. According to the results of both optimization strategies, the potential increase of HEN energy recovering would be from 5,1% to 5,7%.