Controle de processos 3 Processos químicos Senai

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SÉRIE QUÍMICA
CONTROLE DE 
PROCESSOS 
QUÍMICOS
CONFEDERAÇÃO NACIONAL DA INDÚSTRIA – CNI
Robson Braga de Andrade
Presidente
DIRETORIA DE EDUCAÇÃO E TECNOLOGIA – DIRET
Rafael Esmeraldo Lucchesi Ramacciotti
Diretor de Educação e Tecnologia
SERVIÇO NACIONAL DE APRENDIZAGEM INDUSTRIAL – SENAI
Conselho Nacional
Robson Braga de Andrade
Presidente 
SENAI – Departamento Nacional
Rafael Esmeraldo Lucchesi Ramacciotti
Diretor Geral
Gustavo Leal Sales Filho
Diretor de Operações
SÉRIE QUÍMICA
CONTROLE DE 
PROCESSOS 
QUÍMICOS
SENAI 
Serviço Nacional de 
Aprendizagem Industrial 
Departamento Nacional
Sede 
Setor Bancário Norte • Quadra 1 • Bloco C • Edifício Roberto 
Simonsen • 70040-903 • Brasília – DF • Tel.: (0xx61) 3317-9001 
Fax: (0xx61) 3317-9190 • http://www.senai.br
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Unidade de Educação Profissional e Tecnológica – UNIEP
SENAI Departamento Regional da Bahia 
Inovação e Tecnologias Educacionais – ITED
FICHA CATALOGRÁFICA
S491c
 Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. Departamento Nacional.
 Controle de processos químicos / Serviço Nacional de Aprendizagem 
 Industrial, Departamento Nacional, Departamento Regional da Bahia. - 
 Brasília: SENAI/DN, 2017.
 200 p.: il. - (Série Química).
 ISBN 978-85-505-0185-7
 1. Engenharia química. 2. Controle de processos. 3. Processos químicos. 
 4. Indústria química. I. Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial. 
 II. Departamento Nacional. III. Departamento Regional da Bahia. IV. Controle de 
 processos químicos. V. Série Química.
 CDU: 66.01
Lista de ilustrações
Figura 1 - Controle do processo industrial ..............................................................................................................20
Figura 2 - Inserção do CEP em um processo ..........................................................................................................23
Figura 3 - Equações de médias e amplitudes ........................................................................................................29
Figura 4 - Equações de médias e desvios padrões ...............................................................................................29
Figura 5 - Variáveis de entrada e saída em processo químico .........................................................................42
Figura 6 - Faixa de operação e desempenho de bomba centrífuga a 3.600 RPM ....................................43
Figura 7 - Sistema de controle em processo de transferência de calor ........................................................46
Figura 8 - Interferência de sinais externos em um sensor .................................................................................47
Figura 9 - Sensor industrial de temperatura e pressão .......................................................................................47
Figura 10 - Configuração geral de um instrumento medidor ..........................................................................48
Figura 11 - Malha de controle de um processo em batelada ...........................................................................52
Figura 12 - Malha de controle de temperatura em um trocador de calor ...................................................52
Figura 13 - Diagrama de blocos de uma malha de controle por retroalimentação .................................53
Figura 14 - Válvulas de controle de vazão (elementos finais de controle) tipicamente usadas em 
 processos industriais ................................................................................................................................54
Figura 15 - Controle de nível de líquido em um tanque ....................................................................................55
Figura 16 - Tipos de distúrbios em um reator químico ......................................................................................56
Figura 17 - Formas gráficas de distúrbios em processos químicos ................................................................56
Figura 18 - Malha de controle mestre-escravo em um reator químico ........................................................57
Figura 19 - Questões fundamentais em controle de processos ......................................................................63
Figura 20 - Sistema de controle em processo químico ......................................................................................64
Figura 21 - Sistema de controle em malha fechada com representação do diagrama de blocos ......66
Figura 22 - Representação de controle em malha aberta com diagrama de blocos ...............................67
Figura 23 - Controles em malha fechada em um tanque com diagrama de blocos (controle 
 feedback) .......................................................................................................................................................68
Figura 24 - Principais elementos de uma malha de controle de nível em tanque ...................................69
Figura 25 - Principais elementos de uma malha de controle ...........................................................................70
Figura 26 - Transmissor e indicador de pressão amplamente usado na indústria ...................................71
Figura 27 - Diversos modelos de controladores digitais utilizados na indústria ......................................72
Figura 28 - Esquema caracterizando o elemento controlador em uma malha fechada ........................73
Figura 29 - Válvula de controle e sua aplicação em uma malha de controle .............................................74
Figura 30 - Sistema de controle on-off em um forno a gás e seu diagrama de blocos ...........................76
Figura 31 - Diagrama de blocos de uma malha com controle PID .................................................................77
Figura 32 - Sistema de controle em malha fechada (feedback) em um trocador de calor ....................80
Figura 33 - Estrutura do controlador antecipatório (feedforward) .................................................................81
Figura 34 - Malha de antecipatório (feedforward) em um tanque .................................................................82
Figura 35 - Diagrama de blocos de uma malha de controle em cascata .....................................................83
Figura 36 - Sistema de controle em cascata (mestre-escravo) ........................................................................83
Figura 37 - Controle ar/combustível por razão (ratio control) em uma caldeira ou forno .....................85
Figura 38 - Reator químico com controle seletivo e override ......................................................................... 86
Figura 39 - Modos de lógica aplicada a seletores do controle seletivo e override ....................................87
Figura 40 - Controle de temperatura em reator químico com sistema seletor e override .....................87
Figura 41 - Controle de temperatura por faixa dividida (split range).............................................................88
Figura 42 - Controle de temperatura por faixa dividida (split range) em trocadores de calor ............89
Figura43 - Controle em reator batelada por faixa dividida (split range) com MPC ..................................92
Figura 44 - Variáveis de processos..............................................................................................................................96
Figura 45 - Sistema de medição genérico ...............................................................................................................96
Figura 46 - Representação da pressão de fluido em um tanque e uma tubulação .............................. 103
Figura 47 - Escalas de referência de pressão ....................................................................................................... 105
Figura 48 - Manômetro tipo tubo de Bourdon ................................................................................................... 106
Figura 49 - Medição de vazão ................................................................................................................................... 109
Figura 50 - Modos de instalação de medidores/transmissores de densidade e concentração ........ 118
Figura 51 - Esquema de entra/saída em um processo químico ................................................................... 121
Figura 52 - Camadas do projeto de processos e a definição de parâmetros ........................................... 123
Figura 53 - Etapas de um processo genérico ...................................................................................................... 124
Figura 54 - Reatores químicos contínuos em cascata ...................................................................................... 125
Figura 55 - Identificação de sistemas em malha aberta .................................................................................. 127
Figura 56 - Processo de pasteurização de leite .................................................................................................. 129
Figura 57 - Carta de controle .................................................................................................................................... 132
Figura 58 - Pirâmide da automação de processos industriais ...................................................................... 132
Figura 59 - Atuação do operador no monitoramento ..................................................................................... 133
Figura 60 - SDCD em uma planta de potência a gás ........................................................................................ 134
Figura 61 - Limites de controle para monitoramento de desvios no processo ...................................... 136
Figura 62 - Análise de melhorias para correção de desvios ........................................................................... 138
Figura 63 - Ciclo PDCA ................................................................................................................................................. 142
Figura 64 - Diagrama de causa e efeito ................................................................................................................. 145
Figura 65 - Gráfico de Pareto ..................................................................................................................................... 146
Figura 66 - Instrumento de medição de pressão ............................................................................................... 152
Figura 67 - Metas ........................................................................................................................................................... 152
Figura 68 - Verificação na produção de garrafa PET ........................................................................................ 155
Figura 69 - Significado da sigla APPCC .................................................................................................................. 161
Figura 70 - Dúvida entre certo e errado ................................................................................................................ 170
Figura 71 - Integração entre setores ...................................................................................................................... 176
Figura 72 - Sala de controle ...................................................................................................................................... 181
Figura 73 - Organização e armazenamento de dados ..................................................................................... 182
Figura 74 - Tipos de gráficos ..................................................................................................................................... 183
Figura 75 - Rastreabilidade do produto ................................................................................................................ 186
Gráfico 1 - Cartas de controle .....................................................................................................................................35
Gráfico 2 - Identificação de pontos fora dos limites ............................................................................................35
Gráfico 3 - Sinal de controle de malha fechada mostrando o erro de offset ..............................................73
Quadro 1 - Matriz curricular ...........................................................................................................................................16
Quadro 2 - Ferramentas que compõem o CEP .......................................................................................................22
Quadro 3 - Dados de pureza analisada em processo de produção de amônia ..........................................25
Quadro 4 - Símbolos para cálculo dos limites de controle .................................................................................30
Quadro 5 - Parâmetros tabelados ................................................................................................................................33
Quadro 6 - Gráficos com a tendência como causa da variação .......................................................................36
Quadro 7 - Simbologias de instrumentação ou função programada ............................................................49
Quadro 8 - Simbologia de identificação de um instrumento de medida .....................................................50
Quadro 9 - Classificação de set point em controladores ......................................................................................58
Quadro 10 - Diferença entre os tipos de controladores P, PI e PID ..................................................................78
Quadro 11 - Respostas de controladores para diferentes sinais de distúrbio de entrada em malha 
 aberta ...........................................................................................................................................................79
Quadro 12 - Combinação típica de variáveis em malhas de controle em cascata ....................................84
Quadro 13 - Diagrama de blocos e sua malha de controle por razão ............................................................85
Quadro 14 - Sistemas de controle avançado de processos aplicados na indústria ...................................91
Quadro 15 - Principais equipamentos/instrumentos de medição de temperatura ..................................98
Quadro 16 - Sistemas de controle avançado de processos aplicados na indústria ...................................99
Quadro 17 - Fatores de conversão para escalas de temperatura .....................................................................99
Quadro 18 - Medidores de temperatura ................................................................................................................ 101
Quadro 19 - Características dos principais termopares comerciais ............................................................. 101
Quadro 20 - Equipamentos/instrumentos de medição de pressão .............................................................104
Quadro 21 - Classificação de sensores de pressão para uso industrial ....................................................... 106
Quadro 22 - Principais características de alguns tipos de medidores de pressão .................................. 107
Quadro 23 - Equipamentos/instrumentos de medição de vazão ................................................................. 110
Quadro 24 - Classificação de medidores de vazão aplicados industrialmente ........................................ 110
Quadro 25 - Principais características de medidores de vazão ..................................................................... 111
Quadro 26 - Equipamentos/instrumentos de medição de nível ................................................................... 114
Quadro 27 - Classificação de medidores de nível aplicados industrialmente .......................................... 115
Quadro 28 - Classificação de medidores de concentração/densidade aplicados industrialmente . 117
Quadro 29 - Abordagens para identificação dos parâmetros do processo .............................................. 126
Quadro 30 - Mapeamento de processos industriais .......................................................................................... 128
Quadro 31 - Processo de secagem ........................................................................................................................... 130
Quadro 32 - Tipos de atrasos em processos dinâmicos .................................................................................... 131
Quadro 33 - Tipos de indicadores para monitoramento .................................................................................. 134
Gráfico 4 - Resposta de um controlador com sistema on-off ...........................................................................76
Gráfico 5 - Respostas das malhas de controle com controlador P, PI e PID e sem controle ..................78
Gráfico 6 - Comparação das faixas de medição dos principais sensores de temperatura ................. 102
Gráfico 7 - Indicador de produção de ácido sulfúrico ..................................................................................... 154
Gráfico 8 - Gráfico de barras ...................................................................................................................................... 184
Gráfico 9 - Gráfico de dispersão ............................................................................................................................... 184
Gráfico 10 - Gráfico de sessão ................................................................................................................................... 185
Quadro 34 - Folha de verificação .............................................................................................................................. 147
Quadro 35 - Planilha de resumo do Plano APPCC .............................................................................................. 163
Quadro 36 - Principais palavras-chave para aplicação do HAZOP ............................................................... 164
Quadro 37 - Planilha resumo do HAZOP ................................................................................................................ 165
Tabela 1 - Fatores para os gráficos de Médias e Amplitudes (x e R) .................................................................31
Tabela 2 - Fatores para os gráficos de médias e desvios padrões (x e S) ......................................................32
Tabela 3 - Amostra de um conjunto de dados de um processo industrial ...................................................32
Sumário
1 Introdução ........................................................................................................................................................................15
2 Controle estatístico do processo ..............................................................................................................................19
2.1 Estatística aplicada aos processos químicos .....................................................................................22
2.2 Média ...............................................................................................................................................................24
2.3 Desvio ..............................................................................................................................................................26
2.3.1 Classificação dos desvios .......................................................................................................26
2.4 Limite ...............................................................................................................................................................28
2.5 Gráficos de controle ...................................................................................................................................34
2.6 Probabilidade................................................................................................................................................37
3 Variáveis de processos .................................................................................................................................................41
3.1 Faixa de operação .......................................................................................................................................43
3.2 Variável medida ............................................................................................................................................45
3.2.1 Simbologia e nomenclatura de instrumentos medidores .........................................48
3.3 Variável controlada .....................................................................................................................................51
3.4 Variável manipulada ...................................................................................................................................53
3.4.1 Variável distúrbio ......................................................................................................................54
3.5 Set point .........................................................................................................................................................57
4 Sistema de controle ......................................................................................................................................................63
4.1 Malha aberta .................................................................................................................................................67
4.2 Malha fechada ..............................................................................................................................................68
4.3 Elementos da malha de controle ...........................................................................................................69
4.3.1 Medidor/sensor e transmissor .............................................................................................71
4.3.2 Controlador .................................................................................................................................72
4.3.3 Elemento final de controle ....................................................................................................74
4.4 Tipos de sistemas de controle .................................................................................................................75
4.4.1 Controle liga-desliga (on-off) ................................................................................................75
4.4.2 Controle pid realimentado (feedback) ...............................................................................77
4.4.3 Controle antecipatório (feedforward) ..............................................................................80
4.4.4 Controle em cascata ................................................................................................................824.4.5 Controle por razão (ratio) .......................................................................................................84
4.4.6 Controle seletivo e override ..................................................................................................86
4.4.7 Controle por faixa dividida (split range) ...........................................................................88
4.4.8 Controle avançado de processos ........................................................................................90
5 Medição de variáveis de processos .........................................................................................................................95
5.1 Temperatura ..................................................................................................................................................98
5.2 Pressão ......................................................................................................................................................... 103
5.2.1 Medição industrial ................................................................................................................. 104
5.3 Vazão ............................................................................................................................................................. 109
5.4 Outras variáveis ......................................................................................................................................... 113
5.4.1 Nível ............................................................................................................................................ 113
5.4.2 Concentração e densidade ................................................................................................. 116
6 Parâmetro de processos ........................................................................................................................................... 121
6.1 Conceito ....................................................................................................................................................... 122
6.2 Importância ................................................................................................................................................ 124
6.3 Identificação ............................................................................................................................................... 126
6.4 Variáveis de parâmetro ........................................................................................................................... 128
6.5 Monitoramento ......................................................................................................................................... 131
6.6 Desvios ......................................................................................................................................................... 136
6.7 Correções .................................................................................................................................................... 137
7 Ferramentas da Qualidade ...................................................................................................................................... 141
7.1 Ciclo PDCA .................................................................................................................................................. 142
7.2 Diagrama de causa e efeito .................................................................................................................. 145
7.3 Gráfico de Pareto ..................................................................................................................................... 146
7.4 Folha de verificação ................................................................................................................................. 147
8 Monitoramento de processos ................................................................................................................................ 151
8.1 Metas de produção .................................................................................................................................. 152
8.2 Indicadores de desempenho ............................................................................................................... 153
8.3 Avaliação ..................................................................................................................................................... 155
8.4 Conforme e não conforme .................................................................................................................... 156
8.5 Melhorias ..................................................................................................................................................... 156
9 Análise de perigo e pontos críticos de controle .............................................................................................. 161
9.1 Plano APPCC ............................................................................................................................................... 163
9.2 HAZOP .......................................................................................................................................................... 164
10 Postura ética ............................................................................................................................................................... 169
10.1 Ética ............................................................................................................................................................. 170
10.2 Ética no tratamento das informações ............................................................................................ 171
11 Trabalho em equipe ................................................................................................................................................ 175
11.1 Responsabilidade no tratamento dos dados analisados ........................................................ 176
11.2 Interação com a equipe ...................................................................................................................... 176
11.3 Resiliência ................................................................................................................................................ 178
12 Gráficos, quadros e tabelas ................................................................................................................................... 181
12.1 Tabelas ....................................................................................................................................................... 182
12.2 Organização de dados da análise .................................................................................................... 182
12.3 Representações gráficas ...................................................................................................................... 183
12.4 Softwares laboratoriais para registro e organização de dados ............................................. 185
12.5 Controle de registros (rastreabilidade) .......................................................................................... 186
Referências ........................................................................................................................................................................ 191
Minicurrículo dos autores ........................................................................................................................................... 197
Índice .................................................................................................................................................................................. 199
Introdução
1
Prezado aluno,
É com grande satisfação que o Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI) traz o 
livro didático de Controlede Processos Químicos.
Este livro tem como objetivo geral desenvolver capacidades técnicas e científicas relativas 
ao controle de processos químicos no segmento industrial, bem como capacidades sociais, 
organizativas e metodológicas, de acordo com a atuação do técnico em química no mundo 
do trabalho.
Nos capítulos a seguir, veremos a importância do controle das variáveis em um processo 
industrial, entendendo os diferentes tipos de controle existentes e como conseguimos identi-
ficar uma variável controlada ou manipulada. 
Vamos tratar dos cálculos necessários para mensuração das variáveis, das formas de moni-
toramento de um processo e como interpretar os gráficos gerados a partir do comportamento 
de uma variável de processo. Por fim, vamos tratar da importância da postura ética do técnico 
no tratamento das informações das análises laboratoriais, como também a responsabilidade 
do mesmo no tratamento dos dados da análise laboratorial.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 16
A seguir, são descritos na matriz curricular os livros previstos, bem como as cargas horárias. Em desta-
que, o livro que você está utilizando:
Técnico Química
CARGA
HORÁRIA
DO MÓDULO
CARGA
HORÁRIA
UNIDADE CURRICULARMÓDULOS
• Linguagem e Comunicação
Básico 300h
300h
200h
1.200h
40h
• Fundamentos Físicos,
Químicos e Biológicos 150h
• Fundamentos das Técnicas
Laboratoriais 60h
• Fundamentos a Processos Químicos 50h
160h
80h
60h
60h
40h
100h
Total
Específico II
• Operação de Processos Químicos
• Controle de Processos Químicos
• Controle Ambiental Aplicado
400h
150h
160h
50h
Específico I
• Química Aplicada e Processos 
Químicos
• Análises Químicas
• Análises Instrumentais
40h• Análises Microbiológicas
Específico III
• Gestão da Produção
• Gestão de Pessoas
• Desenvolvimento de Projetos
Quadro 1 - Matriz curricular
Fonte: SENAI DN, 2014.
 1 INTRODUÇÃO 17
Por fim, esta unidade curricular trabalhará algumas capacidades sociais, organizativas, metodológicas e 
técnicas. Os estudos desta unidade curricular lhe permitirão desenvolver: 
CAPACIDADES SOCIAIS, ORGANIZATIVAS E METODOLÓGICAS
a) Demonstrar postura ética no tratamento das informações das análises laboratoriais;
b) Demonstrar responsabilidade no tratamento dos dados da análise laboratorial;
c) Registrar dados obtidos no monitoramento do processo;
d) Utilizar ferramentas de qualidade no monitoramento das variáveis do processo químico indus-
trial. 
CAPACIDADES TÉCNICAS
a) Efetuar cálculos estatísticos para mensuração das variáveis do processo industrial;
b) Identificar as variáveis do processo industrial;
c) Analisar as variáveis no monitoramento do processo industrial;
d) Analisar os parâmetros de controle do processo para monitoramento no processo industrial;
e) Avaliar os dados estatísticos para monitoramento do processo industrial;
f) Correlacionar as variáveis do processo com parâmetros existentes para o monitoramento no pro-
cesso industrial;
g) Monitorar o limite de operação de máquinas e equipamentos para controle de produção do pro-
cesso industrial;
h) Registrar em documento não conformidades e conformidades identificados no processo indus-
trial;
i) Elaborar o plano de APPCC para o controle de processo industrial.
Lembre-se de que você é o principal responsável por sua formação e isso inclui ações proativas, como:
a) Consultar seu professor-tutor sempre que tiver dúvida;
b) Não deixar as dúvidas para depois; 
c) Estabelecer um cronograma de estudo que você cumpra realmente;
d) Reservar um intervalo para quando o estudo se prolongar um pouco mais.
Mãos à obra e bons estudos!
Controle estatístico do processo
2
Neste capítulo vamos conhecer a ferramenta de Controle Estatístico de Processo (CEP) com 
aplicação na indústria química. Ao fim, saberemos a importância do controle industrial para 
embasamento em tomada de decisões, aumento de produtividade e confiabilidade dos dados 
e do processo químico. 
O Controle Estatístico de Processos, também conhecido como CEP, consiste em uma ferra-
menta da qualidade empregada nos processos produtivos com objetivo de prover informa-
ções para uma análise mais eficaz das variáveis de processo, permitindo a prevenção e detec-
ção de possíveis problemas. 
 FIQUE 
 ALERTA
Normas internas de controle de qualidade são definidas pelo setor de 
Qualidade da empresa. Estas normas não podem ir de encontro a nor-
mas vigentes, como ISO, INMETRO, ANVISA, NR, ABNT, etc.
A principal ideia do CEP é melhorar os processos de produção através da redução da varia-
bilidade, garantindo assim a repetitividade da qualidade dos produtos fabricados. Um dos be-
nefícios dessa técnica é o aumento da produtividade da empresa, evitando gastos desneces-
sários de matérias-primas e insumos. Isso se deve ao conceito de qualidade ser inversamente 
proporcional à variabilidade, ou seja, para um produto ter alta qualidade o processo produtivo 
não deve apresentar elevada variação em seu comportamento dinâmico. Portanto é necessá-
rio conhecer, investigar e controlar as causas de variação (da teoria estatística, usamos o termo 
“variância”) característicos dos processos químicos. 
Com isso, o processo comporta-se de forma mais estável, reduzindo problemas inespera-
dos e manutenções corretivas na planta industrial.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 20
100%
0%
100%
0%
100%
0%
100%
0%
100%
0%
100%
0%
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sed do eiusmod tempor incididunt ut labore et dolore 
magna aliqua.
13% 31% 45% 77%
70%
Figura 1 - Controle do processo industrial
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Neste contexto, podemos apresentar alguns dos principais objetivos do CEP, entre eles temos:
a) Reduzir, ao máximo, perdas e retrabalhos;
b) Aumentar a qualidade de produto final;
c) Acompanhar o processo em tempo real;
d) Manter o processo mais estável;
e) Aumentar o comprometimento do pessoal envolvido no processo.
Um processo produtivo industrial deve ser o mais estável possível. Também deve ser capaz de operar 
com pouca variabilidade em torno das especificações desejadas, isto é, apresentar pouca variação dentro 
do que foi programado e definido com os clientes. Para tanto, ferramentas de Controle Estatístico de Pro-
cesso (CEP) são aplicadas para analisar e alcançar a estabilidade do processo, melhorando sua capacidade 
através da redução da variabilidade.
Sistemas de Gestão da Qualidade (SGQ) normalmente utilizam o CEP como ferramenta de Controle da 
Qualidade, pois ele é composto por uma série de técnicas estatísticas, onde podemos destacar:
Histograma
Diagrama
de Pareto
Diagrama de
causa e efeito
Diagrama de
concentração
de defeitos
Grá�cos/cartas
de controle
Diagrama
de dispersão
Folha de
veri�cação
Representação grá�ca em 
colunas, de um conjunto de 
dados. O eixo horizontal do 
grá�co representa os atribu-
tos ou características, 
enquanto o eixo vertical 
representa a frequência.
No exemplo ao lado, temos a 
frequência de pessoas (eixo 
vertical) por faixa de idade de 
uma família (eixo horizontal).
Fr
eq
uê
nc
ia
12
10
8
6
4
2
0
20 30 40 50 60 70 Mais
Faixa etária
Ate
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Inf
ra e
stru
tur
a
Qu
alid
ade
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%
Espaço
Limpeza
Estacionamento
Segurança
Acesso
Recepcionista
Manobrista Garçon
Ingredientes
Higiene
Variedade de pratos
Infraestrutura Comida
Localização Mão de obra
Restaurante
bom
TAG do equipamento:
Avaliador:
Lado
esquerdo
Fundo Lado
direito
A B C
Código de defeito
A- Arranhão
B- Corte
C- Degaste
D- Forma
2,1
1,9
1,7
1,5
1,3
1,1
0,9
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Horário
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Assinatura
Folha de veri�cação
Nome: ___________________________
Data: ___/___/___
Lote: _____________________
Defeitos Contagem
Arranhão
Trinca
Revestimento inadequado
Outros
Grá�co de colunas que classi-
�ca em ordem as ocorrências 
da maior frequênciapara a 
de menor frequência, 
permitindo a identi�cação e 
priorização dos problemas. 
No exemplo ao lado, temos o 
resultado de uma pesquisa 
de satisfação de um restau-
rante. Através deste, concluí-
mos que a maioria das 
reclamações são feitas 
devido ao mau atendimento.
Grá�co também conhecido 
como diagrama e Ishikawa, 
tem como objetivo organizar 
as possíveis causas de um 
problema de acordo com seis 
classi�cações: Método, Mate-
rial, Mão de obra, Máquina, 
Medidas e Meio Ambiente. 
No exemplo ao lado vemos 
as possíveis causas para se 
obter como consequência 
um restaurante bom.
Representação de todas as 
fases do produto �nal, identi-
�cando nestas os possíveis 
defeitos. Essa técnica tem 
como objetivo identi�car a 
causa dos potenciais 
defeitos. No exemplo ao lado 
temos a avaliação das fases 
de um produto �nalizado.
Grá�co utilizado para acom-
panhar o processo, determi-
nando estatisticamente se os 
dados de processo se encon-
tram dentro da faixa de 
dados aceitáveis. No exemp-
lo ao lado podemos realizar 
uma análise do comporta-
mento da pressão do vaso ao 
longo do dia.
Ferramenta que aponta se há 
ou não relações entre 
variáveis de um processo. No 
exemplo, temos a relação 
entre a temperatura e a 
pressão de um determinado 
equipamento.
Quadro, tabelas ou planilhas 
que permitem a organização 
e apresentação dos dados 
coletados, como no exemplo 
ao lado, que demonstra uma 
folha de veri�cação de 
defeitos no produto �nal.
TÉCNICAS DEFINIÇÃO /CARACTERÍSTICAS EXEMPLO
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 21
Histograma
Diagrama
de Pareto
Diagrama de
causa e efeito
Diagrama de
concentração
de defeitos
Grá�cos/cartas
de controle
Diagrama
de dispersão
Folha de
veri�cação
Representação grá�ca em 
colunas, de um conjunto de 
dados. O eixo horizontal do 
grá�co representa os atribu-
tos ou características, 
enquanto o eixo vertical 
representa a frequência.
No exemplo ao lado, temos a 
frequência de pessoas (eixo 
vertical) por faixa de idade de 
uma família (eixo horizontal).
Fr
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Espaço
Limpeza
Estacionamento
Segurança
Acesso
Recepcionista
Manobrista Garçon
Ingredientes
Higiene
Variedade de pratos
Infraestrutura Comida
Localização Mão de obra
Restaurante
bom
TAG do equipamento:
Avaliador:
Lado
esquerdo
Fundo Lado
direito
A B C
Código de defeito
A- Arranhão
B- Corte
C- Degaste
D- Forma
2,1
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Folha de veri�cação
Nome: ___________________________
Data: ___/___/___
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Defeitos Contagem
Arranhão
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Revestimento inadequado
Outros
Grá�co de colunas que classi-
�ca em ordem as ocorrências 
da maior frequência para a 
de menor frequência, 
permitindo a identi�cação e 
priorização dos problemas. 
No exemplo ao lado, temos o 
resultado de uma pesquisa 
de satisfação de um restau-
rante. Através deste, concluí-
mos que a maioria das 
reclamações são feitas 
devido ao mau atendimento.
Grá�co também conhecido 
como diagrama e Ishikawa, 
tem como objetivo organizar 
as possíveis causas de um 
problema de acordo com seis 
classi�cações: Método, Mate-
rial, Mão de obra, Máquina, 
Medidas e Meio Ambiente. 
No exemplo ao lado vemos 
as possíveis causas para se 
obter como consequência 
um restaurante bom.
Representação de todas as 
fases do produto �nal, identi-
�cando nestas os possíveis 
defeitos. Essa técnica tem 
como objetivo identi�car a 
causa dos potenciais 
defeitos. No exemplo ao lado 
temos a avaliação das fases 
de um produto �nalizado.
Grá�co utilizado para acom-
panhar o processo, determi-
nando estatisticamente se os 
dados de processo se encon-
tram dentro da faixa de 
dados aceitáveis. No exemp-
lo ao lado podemos realizar 
uma análise do comporta-
mento da pressão do vaso ao 
longo do dia.
Ferramenta que aponta se há 
ou não relações entre 
variáveis de um processo. No 
exemplo, temos a relação 
entre a temperatura e a 
pressão de um determinado 
equipamento.
Quadro, tabelas ou planilhas 
que permitem a organização 
e apresentação dos dados 
coletados, como no exemplo 
ao lado, que demonstra uma 
folha de veri�cação de 
defeitos no produto �nal.
TÉCNICAS DEFINIÇÃO /CARACTERÍSTICAS EXEMPLO
Histograma
Diagrama
de Pareto
Diagrama de
causa e efeito
Diagrama de
concentração
de defeitos
Grá�cos/cartas
de controle
Diagrama
de dispersão
Folha de
veri�cação
Representação grá�ca em 
colunas, de um conjunto de 
dados. O eixo horizontal do 
grá�co representa os atribu-
tos ou características, 
enquanto o eixo vertical 
representa a frequência.
No exemplo ao lado, temos a 
frequência de pessoas (eixo 
vertical) por faixa de idade de 
uma família (eixo horizontal).
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Segurança
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Variedade de pratos
Infraestrutura Comida
Localização Mão de obra
Restaurante
bom
TAG do equipamento:
Avaliador:
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Código de defeito
A- Arranhão
B- Corte
C- Degaste
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Folha de veri�cação
Nome: ___________________________
Data: ___/___/___
Lote: _____________________
Defeitos Contagem
Arranhão
Trinca
Revestimento inadequado
Outros
Grá�co de colunas que classi-
�ca em ordem as ocorrências 
da maior frequência para a 
de menor frequência, 
permitindo a identi�cação e 
priorização dos problemas. 
No exemplo ao lado, temos o 
resultado de uma pesquisa 
de satisfação de um restau-
rante. Através deste, concluí-
mos que a maioria das 
reclamações são feitas 
devido ao mau atendimento.
Grá�co também conhecido 
como diagrama e Ishikawa, 
tem como objetivo organizar 
as possíveis causas de um 
problema de acordo com seis 
classi�cações: Método, Mate-
rial, Mão de obra, Máquina, 
Medidas e Meio Ambiente. 
No exemplo ao lado vemos 
as possíveis causas para se 
obter como consequência 
um restaurante bom.
Representação de todas as 
fases do produto �nal, identi-
�cando nestas os possíveis 
defeitos. Essa técnica tem 
como objetivo identi�car a 
causa dos potenciais 
defeitos. No exemplo ao lado 
temos a avaliação das fases 
de um produto �nalizado.
Grá�co utilizado para acom-
panhar o processo, determi-
nando estatisticamente se os 
dados de processo se encon-
tram dentro da faixa de 
dados aceitáveis. No exemp-
lo ao lado podemos realizar 
uma análise do comporta-
mento da pressão do vaso ao 
longo do dia.
Ferramenta que aponta se há 
ou não relações entre 
variáveis de um processo. No 
exemplo, temos a relação 
entre a temperatura e a 
pressão de um determinado 
equipamento.
Quadro, tabelas ou planilhas 
que permitem a organização 
e apresentação dos dados 
coletados, como no exemplo 
ao lado, que demonstra uma 
folha de veri�cação de 
defeitos no produto �nal.
TÉCNICAS DEFINIÇÃO /CARACTERÍSTICAS EXEMPLO
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 22
Histograma
Diagrama
de Pareto
Diagrama de
causa e efeito
Diagrama de
concentração
de defeitos
Grá�cos/cartas
de controle
Diagrama
de dispersão
Folha de
veri�cação
Representação grá�ca em 
colunas, de um conjunto de 
dados. O eixo horizontal do 
grá�co representa os atribu-
tos ou características, 
enquanto o eixo vertical 
representa a frequência.
No exemplo ao lado, temos a 
frequência de pessoas (eixo 
vertical) por faixa de idade de 
uma família (eixo horizontal).
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Ingredientes
Higiene
Variedade de pratos
Infraestrutura Comida
Localização Mão de obra
Restaurante
bom
TAG do equipamento:
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Código de defeito
A- Arranhão
B- Corte
C- Degaste
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Folha de veri�cação
Nome: ___________________________
Data: ___/___/___
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Defeitos Contagem
Arranhão
Trinca
Revestimento inadequado
Outros
Grá�co de colunas que classi-
�ca em ordem as ocorrências 
da maior frequência para a 
de menor frequência, 
permitindo a identi�cação e 
priorização dos problemas. 
No exemplo ao lado, temos o 
resultado de uma pesquisa 
de satisfação de um restau-
rante. Através deste, concluí-
mos que a maioria das 
reclamações são feitas 
devido ao mau atendimento.
Grá�co também conhecido 
como diagrama e Ishikawa, 
tem como objetivo organizar 
as possíveis causas de um 
problema de acordo com seis 
classi�cações: Método, Mate-
rial, Mão de obra, Máquina, 
Medidas e Meio Ambiente. 
No exemplo ao lado vemos 
as possíveis causas para se 
obter como consequência 
um restaurante bom.
Representação de todas as 
fases do produto �nal, identi-
�cando nestas os possíveis 
defeitos. Essa técnica tem 
como objetivo identi�car a 
causa dos potenciais 
defeitos. No exemplo ao lado 
temos a avaliação das fases 
de um produto �nalizado.
Grá�co utilizado para acom-
panhar o processo, determi-
nando estatisticamente se os 
dados de processo se encon-
tram dentro da faixa de 
dados aceitáveis. No exemp-
lo ao lado podemos realizar 
uma análise do comporta-
mento da pressão do vaso ao 
longo do dia.
Ferramenta que aponta se há 
ou não relações entre 
variáveis de um processo. No 
exemplo, temos a relação 
entre a temperatura e a 
pressão de um determinado 
equipamento.
Quadro, tabelas ou planilhas 
que permitem a organização 
e apresentação dos dados 
coletados, como no exemplo 
ao lado, que demonstra uma 
folha de veri�cação de 
defeitos no produto �nal.
TÉCNICAS DEFINIÇÃO /CARACTERÍSTICAS EXEMPLO
Quadro 2 - Ferramentas que compõem o CEP
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Dessa forma, o CEP monitora o processo de produção de forma preventiva, caso ocorra algum pro-
blema durante a realização da atividade, o processo é interrompido para que as falhas sejam sanadas e a 
mesma retorne à sua condição de operação normal. O CEP permite o controle da produção em tempo real, 
pelo próprio operador, o que favorece o seu comprometimento com a qualidade do processo industrial no 
qual esteja envolvido. Vamos conhecer a seguir a aplicação dessa ferramenta no controle dos processos 
químicos. 
2.1 ESTATÍSTICA APLICADA AOS PROCESSOS QUÍMICOS
Vamos lembrar o conceito de estatística? A estatística é a parte da matemática que utiliza de métodos 
e técnicas de pesquisa para explicar a frequência da ocorrência de um evento. Seu objetivo é modelar 
as incertezas gerando uma estimativa que leve à previsão de um evento futuro. Esta ciência envolve ex-
perimentos, coleta de dados, processamento, representações gráficas, análise e compartilhamento das 
informações. Os métodos estatísticos estão sendo cada vez mais reconhecidos como um instrumento im-
portante para aperfeiçoar processos em diversos sistemas, sendo aplicado em distintas áreas desde o seg-
mento de gestão até o operacional. 
Nos processos industriais, a estatística é utilizada visando permitir lidarmos com situações futuras e 
incertas, como por exemplo, prever a parada da planta devido ao acompanhamento da eficiência dos 
trocadores de calor da planta. O uso de técnicas estatísticas visa ajudar a manter a qualidade de produtos 
dentro de um nível de aceitação e referência. Na maioria das vezes, os métodos estatísticos contribuem 
para o aumento da produção, redução de custos sem nenhum investimento adicional. Permitem prever 
Histograma
Diagrama
de Pareto
Diagrama de
causa e efeito
Diagrama de
concentração
de defeitos
Grá�cos/cartas
de controle
Diagrama
de dispersão
Folha de
veri�cação
Representação grá�ca em 
colunas, de um conjunto de 
dados. O eixo horizontal do 
grá�co representa os atribu-
tos ou características, 
enquanto o eixo vertical 
representa a frequência.
No exemplo ao lado, temos a 
frequência de pessoas (eixo 
vertical) por faixa de idade de 
uma família (eixo horizontal).
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Infraestrutura Comida
Localização Mão de obra
Restaurante
bom
TAG do equipamento:
Avaliador:
Lado
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Fundo Lado
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Código de defeito
A- Arranhão
B- Corte
C- Degaste
D- Forma
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Folha de veri�cação
Nome: ___________________________
Data: ___/___/___
Lote: _____________________
Defeitos Contagem
Arranhão
Trinca
Revestimento inadequado
Outros
Grá�co de colunas que classi-
�ca em ordem as ocorrências 
da maior frequência para a 
de menor frequência, 
permitindo a identi�cação e 
priorização dos problemas. 
No exemplo ao lado, temos o 
resultado de uma pesquisa 
de satisfação de um restau-
rante. Através deste, concluí-
mos que a maioria das 
reclamações são feitas 
devido ao mau atendimento.
Grá�co também conhecido 
como diagrama e Ishikawa, 
tem como objetivo organizar 
as possíveis causas de um 
problema de acordo com seis 
classi�cações: Método, Mate-
rial, Mão de obra, Máquina, 
Medidas e Meio Ambiente. 
No exemplo ao lado vemos 
as possíveis causas para se 
obter como consequência 
um restaurante bom.
Representação de todas as 
fases do produto �nal, identi-
�cando nestas os possíveis 
defeitos. Essa técnica tem 
como objetivo identi�car a 
causa dos potenciais 
defeitos. No exemplo ao lado 
temos a avaliação das fases 
de um produto �nalizado.
Grá�co utilizado para acom-
panhar o processo, determi-
nando estatisticamente se os 
dados de processo se encon-
tram dentro da faixa de 
dados aceitáveis. No exemp-
lo ao lado podemos realizar 
uma análise do comporta-
mento da pressão do vaso ao 
longo do dia.
Ferramenta que aponta se há 
ou não relações entre 
variáveis de um processo. No 
exemplo, temos a relação 
entre a temperatura e a 
pressão de um determinado 
equipamento.
Quadro, tabelas ou planilhas 
que permitem a organização 
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coletados, como no exemplo 
ao lado, que demonstra uma 
folha de veri�cação de 
defeitos no produto �nal.
TÉCNICAS DEFINIÇÃO /CARACTERÍSTICAS EXEMPLO
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 23
um problema, através da coleta e processamento dos dados de processo, gerando ações preventivas com 
o objetivo de reduzir danos operacionais e financeiros. Imaginemos uma planta industrial, que tenha como 
padrão de qualidade manter o teor de enxofre no produto final abaixo de 7%. Toda a operação da plan-
ta trabalha em torno de manter esse padrão de qualidade, logo, deve-se ter um acompanhamento dos 
pontos críticos do processo. Esse acompanhamento, além de prever o comportamento do processo nas 
próximas horas, permite que o operador tenha a base para propor a otimização do processo, mantendo os 
padrões de qualidade sob controle. 
Veja na figura a seguir como o CEP pode estar inserido em um processo industrial. O controle do proces-
so inicia com a inspeção no recebimento da matéria-prima e prosseguedurante o processo de fabricação 
até o produto final. A empresa avalia a qualidade do produto e caso não esteja atendendo às expetativas 
dos clientes, ele retorna à fonte primária, ou seja, é reprocessado. O mesmo controle também é feito pelo 
cliente no momento em que recebe o produto, levando em consideração as suas expectativas. Quando a 
expectativa não é atendida, o produto retorna ao fornecedor. 
Figura 2 - Inserção do CEP em um processo
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Na indústria, a tomada de decisões por parte dos gestores é baseada em informações fornecidas pela 
análise da produção. A ferramenta do CEP tem como objetivo o controle e a melhoria do processo, tendo 
como princípios a tomada de decisões baseada em dados buscando conhecer as causas fundamentais dos 
problemas. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 24
2.2 MÉDIA
Para compreender melhor o conceito de média, antes é importante compreender esses dois conceitos 
básicos:
a) Tendência central: representa o valor central de uma distribuição de valores;
b) Distribuição de frequência: representa dados que são organizados em categorias ou grupos. 
A Média se refere à medida da tendência central mais comumente utilizada para descrever uma distri-
buição de frequências.
Temos diversos tipos de médias em estatística: média aritmética, média harmônica, média geométrica, 
média quadrática, média cúbica, média biquadrática. Aqui vamos estudar as mais utilizadas. 
Vejamos a seguir as formas de calcular a média de um conjunto de valores (amostra) representado por: 
x1, x2, ..., xn, onde n é o número de elementos do conjunto, ou seja, o tamanho da amostra. 
a) Média aritmética comum: média aritmética do conjunto x1, x2, ..., xn, sendo representada por x e 
calculada por:
x = 
( x1 + x2 + ... + xn) = ∑ x1
n n
n
i = 1
b) Média geométrica simples: média geométrica dos valores positivos x1, x2, ..., xn, sendo representada 
por xg e calculada por:
xg = √ x1 . x2 . x3 ... + xn = (∏ xi)
n
n n
1
i = 1
c) Média harmônica simples: média harmônica dos valores positivos x1, x2, ..., xn, sendo representada 
por xh e calculada por:
xh = 1 + 1 +...+ 1 = 1 + 1 +...+ 1
 = 
∑ xix1 x2 xn x1 x2 xn
n
n
n
1
1
n
i = 1
Onde: xi é o valor genérico das medições ou observações x1, x2, ..., xn; n é o número de medições ou ob-
servações ou número de elementos do conjunto.
Quando relacionamos as três médias temos que x > xg > xh , desde que os valores sejam positivos e 
diferentes entre si.
A Média Aritmética comum é mais aplicada em CEP e trata-se de uma medida de tendência central, ou 
seja, um valor que representa a maioria dos valores de uma amostra.
Para entender melhor, observe o exemplo a seguir. Vamos considerar um processo industrial de produ-
ção de amônia, onde temos um analisador online instalado na coluna de absorção de amônia que realiza 
amostragens de hora em hora, armazenando os valores analisados no servidor da empresa. Esses valores 
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 25
são resultantes da análise de pureza da amônia, conforme veremos a seguir. Os valores são referentes à 
produção entre os horários de 01h00min às 10h00min:
01:00
02:00
03:00
04:00
05:00
06:00
07:00
08:00
09:00
10:00
HORÁRIO
95,16
96,05
95,96
95,81
96,07
96,10
96,15
96,20
96,11
96,15
PUREZA %
Quadro 3 - Dados de pureza analisada em processo de produção de amônia
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A soma de todos os valores obtidos de pureza da amônia em 10 horas de operação resulta no valor de 
959,76. O resultado da soma dividido pela quantidade de valores pureza da amônia (n = 10) tem-se o valor 
da média aritmética comum de 95,97. 
x = 
95,16 + 96,05 + 95,96 + 95,81 + 96,07 + 96,10 + 96,15 + 96,20 + 96,11 + 96,15 
 = 95,97%
10
Logo, podemos concluir o valor que representa a pureza da Amônia produzida entre os horários de 
01:00h às 10:00 da manhã é de 95,97%. Entendeu? 
CURIOSIDADES
Analisadores online são equipamentos instalados na tubulação com a 
função de realizar análises instantâneas em um intervalo programado. 
Esses analisadores são amplamente utilizados na indústria química, com 
a finalidade de monitoramento e controle da qualidade e ambiental.
A média compõe o cálculo de algumas medidas de dispersão, como, por exemplo, o desvio. Vamos, a 
seguir, relembrar o conceito, cálculo e aplicação do mesmo. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 26
2.3 DESVIO
Um desvio representa características de dispersão ou variabilidade de um conjunto de dados de uma 
amostra ou população. O conceito mais simples dessa dispersão é a amplitude, definida como a diferença 
entre os valores extremos de um conjunto de dados estatisticamente distribuídos, ou seja, a diferença en-
tre o maior e menor valor. A amplitude normalmente é representada pela letra “R”.
R = xmax - xmin
Sendo:
R = amplitude
xmax = maior valor
xmin = menor valor
Como exemplo temos um conjunto de dados a seguir: 10, 2, 6, 8, 4, -3, 1. 
A amplitude ou amplitude total ficaria: R = 10 - (-3) = 13. 
Perceba que os valores escolhidos foram: 10, o maior valor; e -3 o menor valor.
O desvio padrão é a medida que mostra quanto de variação existe entre o valor real e a média ou valor 
esperado. Um baixo desvio padrão indica que os dados tendem a estar próximos da média; um desvio 
padrão alto indica que os dados estão espalhados distanciando do valor médio.
2.3.1 CLASSIFICAÇÃO DOS DESVIOS
Em estatística podemos classificar os desvios de duas formas que vamos ver a seguir.
DESVIO MÉDIO OU ABSOLUTO
Se refere ao cálculo da média das distâncias em que um conjunto de dados se encontra da média. Em 
outras palavras, o desvio médio equivale à média aritmética dos valores absolutos dos desvios em relação 
a uma das medidas de tendência central (média ou mediana). Ou seja, matematicamente temos:
Dm =
 ∑ |xi - x|
n
n
i = 1
Onde: Dm o desvio médio; xi representa os elementos de uma amostra analisada, ou seja, x1, x2,..., xn, 
com tamanho “n” valores de x e com média igual a x .
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 27
DESVIO PADRÃO POPULACIONAL E DESVIO PADRÃO AMOSTRAL 
O desvio padrão é uma medida que quantifica o quanto os dados de um processo estão espalhados ou 
dispersos em torno da média. Para calcular o desvio padrão, podemos aplicar as seguintes fórmulas:
a) Desvio padrão amostral: 
s = √
 ∑ di
 = √
 ∑ (xi - x)2
 = √
 1 ∑ xi - 
(∑ xi)
n - 1 n - 1
n - 1 n
n n n
n
2
2
i = 1 i = 1 i = 1
i = 1
b) Desvio padrão populacional:
σ = √
 ∑ di
 = √
 ∑ (xi - μ)2
 = √
 1 ∑ xi - 
(∑ xi)
n n
n n
n n n
n
2
2
i = 1 i = 1 i = 1
i = 1
Onde: μ representa os valores da média dos elementos na população e x na amostra.
Nas equações descritas anteriormente dos desvios, se extrairmos as raízes temos a definição da variân-
cia estatística, ou seja:
a) Variância amostral:
s2 = √
 ∑ (xi - x)2
 n - 1
n
i = 1
b) Variância populacional:
σ2 = √
 ∑ (xi - μ)2
 n
n
i = 1
Veja agora um exemplo de cálculo, aplicando as equações que você aprendeu. Vamos calcular o desvio 
padrão de uma amostra de dados:
Em nosso estudo focaremos a análise estatística amostral para controle estatístico de processo.
 SAIBA 
 MAIS
O cálculo de desvio padrão e média estão inclusas no Excel. Para conhecer mais essas 
funções no software acesse o site de suporte Office da Microsoft, onde estão presentes 
todos os tutoriais para o cálculo do desvio e da média. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 28
Considerando o exemplo retratado anteriormente sobre o analisador de pureza de amônia, podemos 
calcular o desvio padrão existente entre os valores:
σ = √
 (xi - 95,15)
2
 = 0,30710 - 1
O analisador de pureza de Amônia produzida tem um desvio de 0,307% entre os valores obtidos. 
Podemos concluir que o desvio padrão consiste em conhecer o quanto um resultado varia em relação 
à sua média. Toda medição possui um erro associado, seja ele oriundo do operador, método ou máquina. 
Calcular o desvio padrão significa indicarse as variações dos dados medidos estão dentro ou não de um 
padrão. 
2.4 LIMITE
Os limites de controle são valores acima e abaixo do valor médio, utilizados para avaliar se um processo 
está ou não fora de controle. Os limites de controle superior e inferior são baseados na variação aleatória 
das variáveis do processo.
É importante ficar atento para que não confunda limites de controle com limites de especificação. Os 
limites superior e inferior de especificação representam as expectativas do cliente ou os requisitos contra-
tuais de qualidade do produto. Os limites de controle superior e inferior consistem ao intervalo de variação 
aceitável de um processo. Esses limites são regidos pela variabilidade natural do processo. Este limite deve 
ser mais rigoroso que os limites de especificação do cliente.
Logo, os limites de controle representam a desempenho real do seu processo, permitindo avaliar se o 
mesmo é estável, já os limites de especificação, estabelecidos pelo cliente, representam o desempenho 
requerido no processo, permitindo, por sua vez, avaliar a capacidade do seu processo de atender aos re-
quisitos solicitados pelo cliente.
Quando um processo está sob controle, a maioria dos pontos coletados terão seus valores entre os limi-
tes de controle superior (LCS) e inferior (LCI), dispensando qualquer ação corretiva. Quando temos mais de 
um ponto fora dos limites de controle, é necessária uma ação corretiva e um estudo das possíveis causas 
dessa perturbação.
Os limites de um gráfico de controle por variáveis são: 
a) Limite superior de controle (LSC);
b) Limite médio de controle (LMC ou LM); 
c) Limite inferior de controle (LIC).
Existem regras para cálculo dos limites de acordo com normas internacionais. Um controle de processo 
por variáveis pode ser descrito em termos de duas características: através da sua centralização ou posição 
(tendência central); e através da sua dispersão ou variação (variabilidade do processo). Os principais mo-
delos de gráficos de controle com seus limites, são:
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 29
a) Gráfico para médias e amplitudes: ( x e R);
b) Gráfico para médias e desvios padrões: ( x e S).
Para os gráficos de médias e amplitudes ( x e R) as seguintes equações são empregadas:
Para carta X e R
Linhas médias Limites de controle
Média das médias Carta de médias Carta de Amplitudes
X = X1 + X2 + ... + Xk
K
 R1 + R2 + ... + Rk
K
LSCX = X + A2 R LSCR = D4 R
R = LICX = X + A2 R LICR = D3 R
Amplitude média
Figura 3 - Equações de médias e amplitudes
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Para os gráficos de médias e desvios padrões (x e S) as seguintes equações são empregadas:
Para carta X e S
Linhas médias Limites de controle
Média das médias Carta de médias Carta de D. padrão
X = X1 + X2 + ... + Xn
n
 S1 + S2 + ... + Sn
n
LSCX = X + A3 S LSCS = B4 S
S = LICX = X + A3 S LICS = B3 S
Amplitude média
Figura 4 - Equações de médias e desvios padrões
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 30
Os símbolos das equações são definidos de acordo com o quadro a seguir:
É a média das médias; onde representa a média dos dados investigados.
Limite Superior de Controle do grá�co/carta de médias.
Limite Inferior de Controle do grá�co/carta de médias.
Limite Superior de Controle do grá�co/carta de amplitudes.
Limite Inferior de Controle do grá�co/carta de amplitudes.
Limite Superior de Controle do grá�co/carta de desvio padrão.
Limite Inferior de Controle do grá�co/carta de desvio padrão.
É o número total de valores na amostra. 
É o tamanho da amostra.
É a amplitude média, calculada a partir da soma das amplitudes e dividido pelo total 
de valores.
Desvio padrão médio, calculado a partir da soma dos desvios padrões das amostras e 
dividido pelo total de valores da amostra.
X
R
S
LSC
LIC
LSCR
LICR
LSCS
LICS
k
n
SÍMBOLO SIGNIFICADO
Quadro 4 - Símbolos para cálculo dos limites de controle
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Parece complicado? Mas não é.
Para aplicar as equações de cálculos dos limites basta utilizar a tabela da norma internacional contida 
no Manual de Controle de Qualidade dos Materiais ASTM (1957). Para isso, basta substituir nas fórmulas os 
valores dos parâmetros correspondentes. Veja:
n A2 d2 D3 D4
2 1,880 1,128 - 3,267
3 1,023 1,693 - 2,574
4 0,729 2,059 - 2,282
5 0,577 2,326 - 2,114
6 0,483 2,534 - 2,004
7 0,419 2,704 0,076 1,924
8 0,373 2,847 0,136 1,864
9 0,337 2,970 0,184 1,816
10 0,308 3,078 0,223 1,777
11 0,285 3,173 0,256 1,744
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 31
n A2 d2 D3 D4
12 0,266 3,258 0,283 1,717
13 0,249 3,336 0,307 1,693
14 0,235 3,407 0,328 1,672
15 0,223 3,472 0,347 1,653
16 0,212 3,532 0,363 1,637
17 0,203 3,588 0,378 1,622
18 0,194 3,640 0,391 1,608
19 0,187 3,689 0,403 1,597
20 0,180 3,735 0,415 1,585
21 0,173 3,778 0,425 1,575
22 0,167 3,819 0,434 1,566
23 0,162 3,858 0,443 1,557
24 1,557 3,895 0,451 1,548
25 0,135 3,931 0,459 1,541
Tabela 1 - Fatores para os gráficos de Médias e Amplitudes (x e R)
Fonte: OAKLAND, 2003. (Adaptado).
Agora veja a tabela a seguir:
n A3 c4 B3 B4
2 2,659 0,7979 - 3,267
3 1,954 0,8862 - 2,568
4 1,628 0,9213 - 2,266
5 1,427 0,9400 - 2,089
6 1,287 0,9515 0,030 2,970
7 1,182 0,9594 0,118 1,882
8 1,099 0,9650 0,185 1,815
9 1,032 0,9693 0,239 1,761
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 32
n A3 c4 B3 B4
10 0,975 0,9727 0,284 1,716
11 0,927 0,9754 0,321 1,679
12 0,886 0,9776 0,354 1,646
13 0,850 0,9794 0,382 1,618
14 0,817 0,9810 0,406 1,594
15 0,789 0,9823 0,428 1,572
16 0,763 0,9835 0,448 1,552
17 0,739 0,9845 0,466 1,534
18 0,718 0,9854 0,482 1,518
19 0,698 0,9862 0,497 1,503
20 0,680 0,9869 0,510 1,490
21 0,663 0,9876 0,523 1,477
22 0,647 0,9882 0,534 1,466
23 0,633 0,9887 0,545 1,455
24 0,619 0,9892 0,555 1,445
25 0,606 0,9896 0,565 1,435
Tabela 2 - Fatores para os gráficos de médias e desvios padrões (x e S)
Fonte: OAKLAND, 2003. (Adaptado).
Vamos agora exercitar o cálculo dos limites para construção. Posteriormente aprenderemos como fazer 
a construção e interpretação dos gráficos/cartas de controle. Como exemplo de cálculo, considere um 
conjunto de dados de um processo industrial, por exemplo, a gramatura do papel (g/m2), como mostrado 
a seguir:
HORA
1
2
3
4
5
1
06:00 07:00 08:00 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 21:00
20,0 20,5 20,7 20,0 21,0 20,7 20,6 20,8 20,7 20,1 20,8 20,6 20,8 20,7 20,5 20,6
22,0 20,6 20,4 22,9 22,2 22,8 22,3 22,4 22,6 22,6 22,2 22,2 22,2 22,3 22,8 22,9
21,0 20,3 20,9 21,4 21,1 21,8 21,5 21,9 21,1 21,9 21,5 21,9 21,2 21,3 21,1 21,6
23,0 20,8 20,8 23,7 23,0 23,5 23,6 23,8 23,2 23,9 23,6 23,8 23,0 23,4 23,3 23,3
20,8 20,5 20,2 21,6 21,2 21,6 21,0 21,2 21,4 21,5 21,1 21,6 21,2 21,6 21,2 21,4
2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16AMOSTRA
Tabela 3 - Amostra de um conjunto de dados de um processo industrial
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 33
O técnico em química, após coletar e preencher a tabela, como mostrado na tabela anterior, inicia a 
realização de uma análise estatística dos dados. Para facilitar, é comum ter o auxílio de ferramentas como 
EXCEL e similares, para a construção de planilhas eletrônicas. Inicialmente, para calcular os limites de controle 
é necessário coletar os valores dos parâmetros de acordo com as tabelas já apresentadas. Assim, temos:
PARÂMETROS TABELADOS
A2 0,577 B3 0 D3 0
A3 1,427 B4 2,089 D4 2,114
d2 2,326
c4 0,94
Quadro 5 - Parâmetros tabelados
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Com os parâmetros conhecidos podemos agora realizar os cálculos. Para os gráficos de médias e ampli-
tudes (x e R), temos:
x = 
 x1 + x2 + ... + xk = 
21,4 + 20,5 + 20,6 + 21,9 + 21,7 + 22,1 + 21,8 + 22,0 +
 = 21,7g/m221,8 + 22,0 + 21,8 + 22,0 + 21,7 + 21,9 + 21,8 + 21,9
k 16
Sendo xk a média das késimas amostras como mostrado:
Amostra 01:
x1 = 
 x1 + x2 + ... + xn = 
20,0 + 22,0 + 21,0 + 23,0 + 20,8
 = 21,4g/m2n 5
Assim, sucessivamente até a 16º amostra. Agoravamos calcular R :
R = 
 R1 + R2 + ... + Rk = 
3,0 + 0,5 + 0,7 + 3,6 + 2,0 + 2,8 + 3,1 + 3,0 +
 = 2,6 2,6 + 3,9 + 2,8 + 3,2 + 2,2 + 2,8 + 2,8 + 2,7
k 16
Sendo Rk a amplitude das késimas amostras como mostrado:
Amostra 01:
R1 = xmáximo – xmínimo = 23 – 20 = 3,0
Assim, sucessivamente até a 16º amostra. A partir daqui podemos então calcular os limites de controle:
LSCx = x + A2 . R = 21,7 + 0,577 . 2,6 = 23,2g/m
2
LSCx = x + A2 . R = 21,7 + 0,577 . 2,6 = 23,2g/m
2
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 34
LICx = x + A2 . R = 21,7 + 0,577 . 2,6 = 20,2g/m
2
LM = x = 21,7g/m2
LSCR = D4 . R = 2,114 . 2,6 = 5,5
LICR = D3 . R = 0 . 2,6 = 0
LMR = R = 2,6
Com os valores dos limites de controle, iniciamos o estudo sobre os gráficos/carta de controle apren-
dendo como construir e interpretar essa ferramenta de análise.
2.5 GRÁFICOS DE CONTROLE
Como vimos no início do capítulo, a ferramenta do CEP possui o objetivo de verificar o desempenho de 
um processo, buscando analisar as tendências de variações no mesmo causadas por interferências exter-
nas ao processo, desgastes dos equipamentos, variação nos padrões de matéria-prima, etc., com a finali-
dade de minimizar essas variações. Dentre as ferramentas que auxiliam o desenvolvimento da ferramenta 
CEP, a mais utilizada são os gráficos de controle.
Também conhecido como cartas de controle, os gráficos de controle são utilizados para determinar se o 
processo está operando em controle estatístico, ou seja, dentro dos limites calculados pela estatística, sen-
do basicamente representada por um gráfico, composto pelos limites de controle superior e inferior. Esse 
tipo de ferramenta não necessita de uma análise profunda e ampla sobre o processo, possuindo grande 
eficácia em detectar erros e variações.
Os dados de processo distribuem no gráfico de forma aleatória em torno da Linha de Valor Médio (LM). 
Acima desta, encontra-se a linha do Limite Superior (LSC) e abaixo da linha média está a linha de Limite 
Inferior (LIC). Essas linhas têm como função monitorar se o processo está ou não fora de controle, através 
da localização dos pontos, dentro ou fora da faixa como pode ser visto na imagem a seguir.
A partir do exemplo proposto anteriormente para o cálculo dos limites de controle, construiremos os 
gráficos de médias e desvios padrões (x e S). É simples, basta plotarmos em um gráfico os valores coleta-
dos e registrados na planilha eletrônica (Linha em azul), como também o limite superior de controle (Linha 
laranja), Limite inferior de controle (Linha cinza) e, por fim, a Linha de valor médio (linha amarela).
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 35
Gráfico 1 - Cartas de controle 
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Após a construção das cartas de controle é necessário iniciar a interpretação do comportamento dos 
valores plotados. A carta de controle irá mostrar a existência ou não de causas especiais de variação. Veja-
mos a seguir as causas especiais de variação:
a) Pontos fora dos limites: correspondem à ocorrência de pontos fora dos limites de controle, 
evidenciando o não controle estatístico do processo. Observe no gráfico que o limite indicado 
pelas linhas amarelas está entre os pontos 60 e 80. Os pontos indicados com setas vermelhas 
encontram-se fora da faixa de controle determinada pelos limites de controle, portanto, esses 
pontos encontram-se fora dos limites. 
Gráfico 2 - Identificação de pontos fora dos limites
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
b) Tendências: quando ocorre uma sequência de 7 pontos consecutivos mesmo estando todos 
eles dentro dos limites de controle, também consideramos como sendo uma causa especial de 
variação. Observe as cartas a seguir e compare os dados.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 36
CRESCENTE DECRESCENTE
ACIMA DA MÉDIA ABAIXO DA MÉDIA
85
80
75
70
65
60
55
85
80
75
70
65
60
55
85
80
75
70
65
60
55
85
80
75
70
65
60
55
Quadro 6 - Gráficos com a tendência como causa da variação 
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 
Observe nos gráficos anteriores que existe tendência crescente, decrescente, acima da média e abaixo 
da média. Estas tendências revelam que o processo possui causas especiais que estão interferindo no com-
portamento das variáveis controladas, evidenciando que o processo está fora de controle. 
CASOS E RELATOS
Carta de controle aplicada
Carlos é engenheiro de processo de uma indústria de Ácido Sulfúrico, localizada em São Paulo. Na 
planta em que ele é o responsável pela coordenação das atividades o equipamento mais importante 
é a caldeira, que abastece toda a planta com vapor saturado. Diariamente, Carlos acompanha o perfil 
de pressão da caldeira do processo através de um gráfico de controle, correspondente às últimas 24 
horas, mantendo a caldeira controlada dentro dos limites inferior e superior. 
Durante o seu período de férias, Carlos deixou uma programação de atividades a ser seguida pelo 
funcionário David para que desse continuidade às atividades da planta. Ao retornar do seu período 
de férias, ele notou que a planta estava apresentando muitos problemas e que durante as suas fé-
rias o processo produtivo havia sido interrompido diversas vezes. Ao verificar a carta de controle da 
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 37
caldeira, notou que os dados das últimas semanas estavam fora do limite inferior, logo, a caldeira 
estava com algum problema, consequentemente gerando um vapor de baixa pressão. Ao detectar o 
problema de baixa vazão de combustível, e em seguida corrigir o mesmo, a planta retornou a operar 
normalmente.
Carlos explicou a David e outros funcionários da planta a importância do controle das variáveis de 
processo e as consequências que essas podem gerar ao processo industrial como todo.
Com base na situação vivenciada por Carlos, foi possível notar que uma simples análise de controle das 
variáveis de um processo pode prever e até solucionar problemas, reduzindo as ocorrências de parada da 
produção com consequente redução de prejuízos. 
2.6 PROBABILIDADE
A probabilidade é a parte da estatística que permite fazer previsões a partir de uma amostragem signifi-
cativa e real. Estudamos probabilidade com a intenção de anteciparmos as possibilidades de acontecimen-
tos de uma situação ou fato. Esta medida demonstra a incerteza presente em situações onde os resultados 
são variáveis.
O objetivo de saber calcular a probabilidade é entender e analisar a mudança de uma determinada va-
riável, determinando a frequência em que isso ocorre. Como por exemplo, se o operador fizer um controle 
das temperaturas de entrada e saída dos fluidos no trocador de calor é possível prever as frequências de 
manutenção que o mesmo deve sofrer para evitar a quebra do equipamento. Em um processo de controle, 
é importante aplicar a teoria e cálculo de probabilidade para prever quando um dado predispõe a sair dos 
limites de controle e aplicar ações preventivas de controle. Logo, todo o processo de controle de processo 
tem como importância dar confiabilidade aos trabalhadores da planta, e informações para aplicação de 
manutenções preventivas e corretivas com o objetivo de manter uma produção continua e especificada. 
Uma forma eficiente de avaliar dados aleatórios de um processo, por exemplo, é através da probabilida-
de, que estuda a incerteza de fenômenos relacionados à aleatoriedade, ou seja, processos que dependem 
do acaso. Um bom exemplo da aplicação da probabilidade em nosso cotidiano é quando jogamos um 
dado e esperamos como resultado o valor seis. Na verdade, não é possível prever com exatidão o resultado 
da jogada de dado e sim se pode calcular a probabilidade do resultado com base na teoria matemática 
estatística. A probabilidade é muito aplicada também em jogos esportivos onde os estatísticos calculam a 
probabilidade de um time de futebol em ganhar o campeonato, por exemplo. Provavelmente, você tam-
bém utiliza ou já utilizou a probabilidade mesmo sem saber, por exemplo, quandotenta atravessar uma 
rua movimentada e arrisca-se passando entre os carros na via. 
Podemos concluir com esse capítulo que as informações estatísticas são consideradas em um processo 
de controle como específicas e eficazes, fornecendo embasamento para tomada de decisão pelos gesto-
res. Dessa forma, a estatística provê de técnicas importantes que auxiliam as empresas a definir melhor 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 38
seus objetivos e metas, avaliando diariamente o desempenho, identificando os pontos fortes e fracos com 
o objetivo de atingir melhores resultados, melhores controle.
 2 CONTROLE ESTATÍSTICO DO PROCESSO 39
 RECAPITULANDO
Neste capítulo conhecemos a ferramenta de controle estatístico de processos (CEP), aprendemos 
que esta consiste em uma ferramenta da qualidade aplicada a processos com o objetivo de prever e 
detectar problemas. Conhecemos as sete ferramentas de controle existentes: Histograma, Diagrama 
de Pareto, Gráfico de dispersão, Diagrama de causa e efeito, Diagrama de concentração de defeitos, 
Gráficos/Carta de controle e Folha de verificação.
Dentro da técnica de controle estatístico, aprofundamos sobre a ferramenta de carta de controle 
que são gráficos que ilustram como o processo se comporta ao passar do tempo e quando o proces-
so está sujeito a uma variação, resultando em uma situação fora do controle. Vimos que as cartas de 
controle ajudam a monitorar a produção e outros processos a fim de verificar se os mesmos então 
dentro dos limites aceitáveis ou se necessitam de alguma ação necessária. Os limites que compõem 
o gráfico de controle são: Limites Superior de Controle, Limite Inferior de Controle e Média. 
Por fim, com o objetivo de construir e interpretar os gráficos de controle, exercitamos como realizar 
a construção de uma carta de controle, calculando todos os limites necessários e interpretamos as 
causas especiais de variação: tendências e pontos fora dos limites. 
Concluímos o capítulo tratando sobre a probabilidade, que consiste na capacidade de prever o com-
portamento do processo, através da análise dos dados já registrado. 
Variáveis de processos
3
Neste capítulo, estudaremos os conceitos e como controlar variáveis de processos, ou seja, 
como manter uma variável constante e estável dentro de valores preestabelecidos, aos quais 
chamamos de set-point. Para tanto, é necessário conhecermos as variáveis que compõem uma 
malha de controle, ou seja, variável medida, controlada e manipulada. Além disso, veremos os 
conceitos de set-point, faixa de operação e variáveis distúrbio. 
Como podemos definir uma variável em processos químicos? Bem, em processos químicos, 
uma variável pode ser qualquer quantidade física em que seu valor se altera com o tempo e 
espaço. Por exemplo, a temperatura em um reator químico não é constante, pode mudar no 
decorrer da reação. Esta variação dependerá do tipo de reação, se exotérmica ou endotérmica. 
Quando pensamos em processos químicos, temos uma grande quantidade de variáveis que 
devem ser monitoradas e controladas dentro de limites e valores pré-estabelecidos. Dentre as 
principais variáveis, podemos citar: temperatura, vazão, pressão, nível, concentração, conduti-
vidade, pH, entre outras que podem ser classificadas da seguinte forma:
a) Variáveis de entrada: relaciona características como matérias-primas, insumos (va-
por, ar comprimido), etc., inerentes ao entorno ou vizinhança de um sistema ou pro-
cesso químico;
b) Variáveis de saída: remete aos efeitos do processo sobre as vizinhanças de um sis-
tema ou processo químico. Ou seja, os produtos fabricados com as especificações 
desejadas, correntes de saída em operações unitárias, etc.
É necessário ao técnico em química estudar e conhecer as relações entre as variáveis de en-
trada e saída de um sistema ou processo químico industrial, objetivando a manutenção e con-
trole de determinados parâmetros e/ou variáveis de interesse do processo a ser controlado. 
Dentro da teoria de controle de processos, ainda podemos classificar as variáveis de entrada e 
saída como variáveis medidas, controladas, manipuladas, de perturbação ou variáveis distúr-
bio, como veremos mais adiante.
Ainda podemos considerar uma variável de processo como qualquer quantidade física que 
possui o valor alterável com o tempo. Controlar uma variável significa manter constante uma 
grandeza que tenderia a variar. Não se deseja ou não se pode controlar uma grandeza cons-
tante.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 42
As variáveis de entrada em um sistema ou processo químico podem ser definidas como:
a) Variável manipulada (ou ajustável): variável onde a manipulação ocorre manualmente através 
de um operador ou então através sistemas automáticos de controle;
b) Variável distúrbio (ou perturbação): variável que interfere diretamente ou indiretamente nos 
sinais de saída de um sistema ou processo químico. Tanto o sistema de controle como o opera-
dor não podem atuar sobre estas variáveis e sua origem pode ser externa ou interna ao processo 
industrial. Como por exemplo, em um tanque podemos ter vazões de entrada não medidas que 
interferem na vazão de saída neste tanque, sendo esta vazão considerada um distúrbio.
Tratando-se das variáveis de saída de um processo, podemos classificá-las como:
a) Variável medida: variável aferida por sensores ou instrumentos medidores, podendo ser medi-
da direta ou indiretamente.
b) Variável não medida: este tipo de variável não é medido diretamente, ou então, sua medição 
é muito onerosa. Muitas vezes, em sistemas de controle avançados, os medidores deste tipo de 
variável são conhecidos como sensores virtuais (soft sensor), que utilizam dados conhecidos de 
outras variáveis e através de programas de computador medem o valor de determinada variável 
não medida diretamente. 
Na figura a seguir, veja como é a relação destas variáveis em um processo químico.
Pertubações externas
Medidas (d)
Variáveis
manipuladas
de entrada (m)
Variáveis
medidas de
saída (y)
Não Medidas (d’)
Variáveis de saída
não medidas (z)
Figura 5 - Variáveis de entrada e saída em processo químico
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Agora que você pode entender os conceitos das variáveis de processos, vamos aprender mais detalhes 
destas variáveis. Para tanto, antes é necessário compreender os conceitos de faixa de operação em proces-
sos químicos a seguir.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 43
3.1 FAIXA DE OPERAÇÃO
 A faixa de operação em processos químicos define-se como faixas que determinam os limites máximo 
e mínimo onde as variáveis e/ou informações podem sofrer modificações. Este conceito é aplicado tanto 
na operação de processos como na engenharia de instrumentos medidores. 
Por exemplo, temos um vaso de pressão operando em uma faixa de pressão de 20 a 30 bars que requer 
um medidor de pressão com capacidade e sensibilidade para medições entre 10 a 40 bars de pressão. É 
importante verificar que as especificações do medidor propiciem uma operação em torno de 30% da sua 
faixa máxima a fim de garantir confiabilidade à medição.
Podemos definir a faixa de operação em um sistema ou processo aplicando os conceitos estudados no 
capítulo de Controle Estatístico de Processos por meio dos gráficos de limites de controle superior e infe-
rior. Para tanto, os gráficos de controle estatístico podem orientar a operação e engenharia de processos 
quanto a faixas operacionais adequadas a este processo químico. 
No entanto, geralmente é aplicado às faixas recomendadas pelos fabricantes dos equipamentos indus-
triais que compõem as operações unitárias de um processo ou sistema, como também as boas práticas e 
procedimentos operacionais padrões (POPs) determinados por cada empresa a fim de atender a requisitos 
de qualidade e otimização, buscando redução de perdas, de impacto ambiental e aumento da segurança 
de processo. 
Veja, na figura a seguir, um exemplo de como pode ser a faixa de operação de desempenho de uma 
bomba centrífuga.
H (m)
Q (m3/h)
250
100
100 200 50011020 50
10
Figura 6 - Faixa de operação e desempenho de bomba centrífuga a 3.600 RPM
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 44
Você pode observar na figura anterior um exemplo de faixa de operação de uma bomba centrífuga em 
função da altura manométrica (H em metros); Q (m3/h) é a vazão volumétrica desta bomba. Esta informa-
ção é definida pelo fabricante da bomba e deve ser seguida para sua operação adequada e eficiente. Além 
disso, na ciência de instrumentação e controle de processos, o conceito de faixa de operação é utilizado 
em metrologia instrumental, denominado como faixa de medida nominal (ou range de medida). Vejamos 
a seguir alguns conceitos sobre metrologia que caracteriza um sistema de medição.
a) Faixa de medição nominal (nominal range): definido como a capacidade de um instrumento 
na medição de determinadas faixas de valores considerando a sua escala de medição. Indepen-
dente da escala utilizada, a faixa nominal de um instrumento sempre seguirá uma especificação 
de limites inferior e superior, como por exemplo, um termopar pode medir a temperatura em 
uma faixa de operação de 50ºC a 250ºC. Outros exemplos: um manômetro que possui uma faixa 
de 0 a 30 bars; um termopar que possui uma faixa de medição de 600 a 1200ºC;
b) Amplitude da faixa nominal (span ou alcance): é definido como a diferença em módulo dos 
limites nominais de um instrumento. Por exemplo, um medidor que opera na faixa nominal de -10 
V a 10 V possui uma amplitude de faixa nominal de 20 V. Outros exemplos temos: um termômetro 
com faixa de medição de -10ºC a +60ºC a amplitude da faixa nominal é 70ºC; 
c) Limite superior da faixa nominal (URL, Upper Range Limit): definido como o valor máximo em 
que um instrumento pode ser calibrado;
d) Valor superior da faixa nominal (URV, Upper Range Value): definido como o valor máximo em 
que um instrumento consegue indicar. Este valor sempre será menor ou igual a o URL;
e) Limite inferior da faixa nominal (LRL, Lower Range Limit): definido como o valor mínimo em 
que um instrumento pode ser calibrado;
f) Valor inferior da faixa nominal (LRV, Lower Range Value): definido como o mínimo valor em 
que um instrumento consegue indicar. Este valor sempre será menor ou igual a o LRL.
Muitas vezes, além dos métodos apresentados, a definição da melhor faixa operacional de um proces-
so industrial dependerá também de conhecimentos prévios da engenharia de processos e operadores. 
A estes conhecimentos da prática industrial para definição de faixas de operação, chamamos de regras 
heurísticas1 aplicadas a processos químicos e industriais. Vamos estudar na sequência os conceitos sobre 
variável medida e sua importância em controle de processos. 
1 Regras heurísticas: definido como um conjunto de regras e métodos que conduzem à descoberta, à invenção e à resolução de 
 problemas.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 45
3.2 VARIÁVEL MEDIDA
Em processos químicos industriais, temos as variáveis de processo que são medidas, para diversos fins, 
entre eles destacam-se medições para indicação, para alarme, para registro, para totalização (vazão de 
líquidos ou gases) e principalmente para controle de processos.
A variável medida é aquela que pode ser mensurada2 no processo através de algum medidor ou sensor. 
A medida da variável é realizada na maioria das vezes de forma indireta, ou seja, mede-se uma grandeza 
física diretamente através da medição do valor da variável de interesse. Por exemplo, na medição da tem-
peratura através de um termopar3, onde temos uma inferência da tensão elétrica (f.e.m.) que é convertida 
em um sinal de temperatura; outro exemplo é a medição da vazão através de uma placa de orifício que é 
normalmente realizada pela medida do diferencial de pressão. 
A definição de qual tipo de medidor ou sensor a ser aplicado dependerá da variável que se deseja me-
dir. Qualquer variável que gere qualquer tipo de sinal de variação pode, em tese, ser medida por um sensor 
adequado. Estas variações podem ser de pressão, de força eletromotriz4 ou força mecânica5. 
 FIQUE 
 ALERTA
Durante a seleção de um instrumento medidor ou sensor, é fundamental conhecer a 
faixa de operação que o medidor ou sensor está calibrado, ou seja, deve-se sempre 
verificar as características do instrumento e as recomendações do fabricante quanto 
à sua aplicação.
Em um sistema de controle de processos, a variável medida irá determinar qual o tipo do elemento 
sensor ou medidor requerido. A priori, qualquer tipo de variação em alguma variável de processo que gera 
movimento, corrente elétrica, milivoltagem, força mecânica ou variação de grandeza elétrica pode ser me-
dida através de instrumentos sensores ou medidores eletrônicos ou mecânicos. Na figura a seguir, temos 
um exemplo de como a variável medida atua em um sistema de controle.
2 Mensurada: termo relativo ao que é medido.
3 Termopar: sensor medidor de temperatura formado por dois metais distintos.
4 Força eletromotriz: é conhecida como f.e.m.; é uma propriedade onde um dispositivo qualquer produz uma corrente elétrica 
 num circuito.
5 Força mecânica: força que modifica o estado de movimento ou de repouso de um corpo, ou seja, imprime uma aceleração e 
 modifica a velocidade de um corpo em processos industriais; relativo à pressão.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 46
Ponto
de ajuste
Fluido aquecido
Fluido a ser
aquecido
Condensado
Vapor
TRC
TY
I P
TT
Figura 7 - Sistema de controle em processo de transferência de calor
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A figura anterior nos mostra um sistema de troca de calor. Perceba que o controle é realizado através 
da medição da temperatura do fluido aquecido, onde um sensor envia um sinal para o transmissor de 
temperatura (TT) e este transmite o sinal medido da temperatura para o controlador (TRC), que, em função 
do erro (erro = valor desejado - valor medido da variável controlada), toma a ação de correção necessária 
sobre a variável manipulada; a ação corretiva é então executada pela válvula de controle (TY) baseada nos 
sinais gerados pelo controlador (TRC). 
Como estudamos anteriormente, as medições feitas por um instrumento são, na maioria das vezes, re-
alizadas indiretamente. Por exemplo, na medição da temperatura em um trocador de calor através de um 
termopar, mede-se o valor da tensão elétrica gerada e o sinal desta tensão é convertido para um valor em 
escala de temperatura (ºC). Outro exemplo é quando se deseja medir a vazão volumétrica (unidade usual, 
m3/h) através de uma placa de orifício, onde a medida da vazão ocorre pela medição do diferencial de 
pressão gerada pela placa. No entanto, o valor de interesse sempre será a variável física em que se deseja 
medir e/ou controlar. 
 SAIBA 
 MAIS
Para ampliar seus conhecimentos sobre instrumentos de medida e suas característi-
cas, consulte o livro: BEGA, Egidio Alberto. Instrumentação industrial. 2. ed. Rio de 
Janeiro: Interciência, 2006.
Com relação ao medidor/sensor, ainda é importante destacar que, somado ao sinal do instrumento, 
sempre teremos sinais ditos aleatórios ou randômicos advindos de fontes externas e/ou internas que in-
terferem no sinal de resposta do instrumento, ou seja, estes sinais perturbam a resposta medida do instru-
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 47
mento, o que gera sinais com erros e incertezas. Todavia, estes erros e incertezas podem ser estimados, de 
acordo com as características metrológicas do instrumento medidor que, por sua vez, depende do projeto 
do instrumento medidor. Observe no esquema a seguir o comportamento destes sinais perturbadores, 
também conhecidos como ruídos do instrumento.
Medida
Sinal de saída
Ruído externo s (t)
m(t)
r(t)
Figura 8 - Interferência de sinais externos em um sensor
Fonte: PLACKO, 2007. (Traduzido e adaptado).
A figura anterior nos ilustra como todo sinal, seja interno ou externo, pode interferir na variável medida 
e no sinal de saída de um instrumento medidor. Estes ruídos comumente não podem sercontrolados de 
forma direta, sendo uma característica da dinâmica do processo. Veja a seguir um exemplo de medidor 
muito usado na indústria de processos químicos.
Figura 9 - Sensor industrial de temperatura e pressão
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Em uma malha de controle6, sobre a qual aprofundaremos os estudos no decorrer do livro, a variável 
medida é também aquela que se deseja manter estável, ou seja, controlada em um processo industrial di-
nâmico. Em uma malha de controle, a partir do valor medido da variável controlada, tem-se a comparação 
deste valor com o valor desejado referencial (set point) e então, o erro gerado (erro de offset) é alimentado 
6 Malha de controle: compreende os elementos medidor ou sensor, controlador, transmissor, elementos final de controle, entre 
 outros elementos secundários, que estão interligados a fim de controlar um processo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 48
em um controlador, que irá então gerar um sinal corretivo para uma variável manipulada, controlando o 
processo. Mas como um instrumento medidor atua no sistema de controle? 
De forma geral, um instrumento medidor sempre irá possuir um elemento sensor primário sensível a 
mudanças na variável medida e os sinais gerados são convertidos em sinais que um sistema de controle 
possa compreender. Por fim, o sinal é transmitido em um display ou então em uma sala de controle para 
monitoramento dos operadores. Observe a seguir como podemos descrever um medidor. 
Meio
medido
Sensor
primário
Converte
variável
Manipula
variável
Transmite
dados
Apresenta
dados Observador
Dado apresentadoQuantidade medida
Figura 10 - Configuração geral de um instrumento medidor
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Muitos são os arranjos possíveis de um instrumento de medida. Na figura anterior, temos apenas um ar-
ranjo geral de um instrumento medidor, incluindo os elementos que executam tarefas básicas necessárias 
para o funcionamento de qualquer instrumento.
Segundo França (2007), outra configuração menos detalhada considera os sistemas de medição subdi-
vididos em três partes:
a) Sensor/transdutor: realiza a detecção da variável física e a converte em um sinal mais adequado 
para sua medição, podendo ser mecânico ou elétrico. O sensor deve ser, de forma ideal, insensível 
a possíveis entradas interferentes (ruídos) não desejadas, tais como ruídos, por definição, um sinal 
não desejável que varia (flutua) muito rapidamente;
b) Intermediário: modifica um sinal oriundo do estágio anterior por meio de uma filtragem, ampli-
ficação etc. Isto é, o estágio intermediário realiza a transdução das informações para torná-la acei-
tável. Nele se realiza, por exemplo, a filtragem do sinal para remover sinais de ruídos, e amplifica 
o sinal, ou seja, aumenta sua potência;
c) Estágio final: apresenta os dados e faz o armazenamento e registro, controlando a variável me-
dida, se necessário. Ou seja, no estágio final, encontra-se o mostrador (ou display), o banco de me-
mória onde os dados são armazenados, o computador que realizará o controle do processo etc.
Ainda neste livro você estudará os principais medidores e sensores industriais aplicados para medir as 
variáveis de processos.
3.2.1 SIMBOLOGIA E NOMENCLATURA DE INSTRUMENTOS MEDIDORES
Em projeto de diagramas e sistemas de controle e instrumentação, as normas que estabelecem as codi-
ficações e símbolos para identificação alfanumérica de instrumentos e malhas de controle são as normas 
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 49
ANSI ISA 5.l (The Instrumentation, Symbols and Identification) da ISA (The Instrumentation, Systems and Au-
tomation Society). Veja o quadro a seguir com os principais símbolos e seus significados. 
A Análise
B Chama
C Escolha dousuário
Alarme
Controlador
D Escolha dousuário Diferencial
G Escolha dousuário Visão direta
J Potência Varredura ouseleção manual
K Estação decontrole
Tempo ou
temporização
M Médio ouintermediário
Escolha do
usuário Instantâneo
N Escolha dousuário
O Escolha dousuário Orifício de restrição
Q Quantidade Integração outotalização
S Velocidade oufrequência Segurança Chave
V Vibração ouanálise mecânica
Válvula ou de�etor
(damper ou louver)
Y Estado, presença ousequência de eventos
Relé, relé de
computação ou
conversor, solenoide
Z Posição oudimensão
Acionador, atuador
para elemento
�nal de controle
não classi�cado
W Peso ou força Poço ou pontade prova
E Sensor (elementoprimário)Tensão
RazãoF Vazão
AltoH Manual
BaixoLâmpada pilotoL Nível
Ponto de testeP Pressão
RegistradorR Radiação
TransmissorT Temperatura
MultifunçãoU Multivariável
Eixo dos x
Eixo dos y
Eixo dos z
X Não classi�cada Não classi�cada Não classi�cada Não classi�cada
IndicadorI Corrente elétrica
LETRA
2˚ GRUPO DE LETRAS1˚ GRUPO DE LETRAS
FUNÇÃOVARIÁVEL MEDIDA OU INICIADORA
PASSIVA OU DE
INFORMAÇÃO MODIFICADORAMODIFICADORA1
a LETRA ATIVA OU DESAÍDA
Quadro 7 - Simbologias de instrumentação ou função programada
Fonte: ANSI/ISA-5.1, 2009.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 50
De acordo com as normas citadas anteriormente, cada instrumento ou função programada deverá pos-
suir identificação de conjunto de letras que define sua função e um conjunto de algarismos que identifica 
a qual malha pertence o instrumento ou função programada. Ainda pode ser acrescido um sufixo para 
complementar a identificação. Um exemplo de identificação de um instrumento de medida é mostrado no 
quadro a seguir com base nas normas internacionais.
F
Variável
Identi�cação funcional Identi�cação da malha
Função Área de Atividade N˚ de sequênciada malha Su�xo
IC 100 05 B
IDENTIFICAÇÃO DO INSTRUMENTO
Quadro 8 - Simbologia de identificação de um instrumento de medida
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
No exemplo do quadro anterior: FIC-100-05B, temos:
a) F - variável medida ou iniciadora: vazão;
b) I - função passiva ou de informação: indicador;
c) C - função ativa ou de saída: controlador;
d) 100 - área de atividade onde atua o instrumento ou função programada;
e) 05 - número sequencial da malha;
f) B - sufixo.
Onde:
 - Função passiva: representa elementos primários, orifício de restrição e poço;
 - Função de informação: representa indicadores, registradores e visor;
 - Função ativa ou função de saída: representa, por exemplo, controladores, chaves e transmis-
sores;
 - Funções modificadoras: alarmes ou indicação de instrumentos multifuncional.
Agora que você pode compreender o que é e a importância da variável medida, vamos, a seguir, es-
tudar outra variável importante denominada de variável controlada, sendo esta a principal variável de 
interesse para controle do processo, objetivando a eficiência operacional e econômica, além de aspectos 
de qualidade dos produtos fabricados por uma indústria de processos.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 51
3.3 VARIÁVEL CONTROLADA
É a principal variável em processos industriais, a variável controlada também é denominada como vari-
ável de processo (PV). Esta variável se deseja manter controlada, ou seja, mantê-la oscilando ou próxima de 
um determinado valor referencial de interesse (o set point), mesmo sob influência de variáveis perturbado-
ras (distúrbios). Para tanto, deve ser implementado um sistema de controle no processo com a finalidade 
de manter esta variável com um erro mínimo quando é comparado ao set point. O tipo e características 
da variável controlada determinada a escolha da malha de controle e o seu tag7. Por isso, existem malhas 
diversas de controle, tais como de temperatura, de vazão, de pressão, de nível, de concentração, de velo-
cidade, de pH, entre outros.
CURIOSIDADES
Os primórdios do desenvolvimento e aplicação de sistema de controle 
ocorreram durante a revolução industrial, no final do século 19. As fun-
ções de controle eram implementadas através de engenhosos dispositi-
vos mecânicos, os quais automatizavam algumas tarefas críticas e repeti-
tivas das linhas de montagem da época. (Fonte: UFMG, [20--]). 
A qualidade dos produtos fabricados e/ou as condições operacionais em umprocesso químico podem 
ser determinadas em função das variáveis controladas selecionadas, ou seja, qual a pressão, temperatura, 
vazão, pH, nível, umidade, etc., em que o processo deve operar. Sempre se deseja manter a variável con-
trolada o mais constante possível mesmo sob a interferência de outras variáveis. Muitas são as técnicas 
que podem ser aplicadas para controle de variáveis de processos. No decorrer desse livro, estudaremos 
detalhadamente as principais técnicas. 
Vale ressaltar que a estratégia mais utilizada para controle de variáveis de processos é realizada por um 
sistema de realimentação negativa (ou feedback), onde a variável controlada é obrigatoriamente medida 
e realimentada em uma malha de controle fechada. Em processos com elevada dinâmica e grande quanti-
dade de variáveis de processos, muitas indústrias utilizam técnicas modernas e avançadas de controle, tais 
como controle preditivo com modelo (MPC, Model Predictive Control), controle com matriz dinâmica (DMC, 
Dynamic Matrix Control), onde não necessariamente precisa medir a variável controlada. Veja na figura a 
seguir um processo mostrando a variável controlada - temperatura de um secador de bandejas, onde a 
variável controlada é medida (TT) e o sinal desta medida é enviado ao controlador e registrador (TRC), que 
manipula a vazão de vapor no sistema através de uma válvula (TV). 
7 Tag: do inglês tagname que é um código composto de letras e números, único para cada equipamento/instrumento. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 52
Exaustão
Vapor
Vazão de ar Aquecedor
Secador
Condensado
Exaustão
Produto
para
ser
secado
S
TRC
151
TTHS
HY
TV
151151
151
151
Figura 11 - Malha de controle de um processo em batelada
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Ao definir qual é a variável controlada, determinamos também o tipo e o tag da malha de controle. Ou 
seja, quando falamos de malha de temperatura, a temperatura será a variável controlada ou medida.
Outro exemplo de variável controlada é mostrado na figura a seguir, que representa uma malha de 
controle de temperatura, na qual o aquecedor utiliza vapor como fluido de aquecimento. Observe que, 
para realizar o controle da temperatura de saída do produto, é instalado um transmissor de temperatura 
(TT-101), que realiza a leitura da temperatura na saída do aquecedor. 
O sinal medido é então enviado para o controlador (TC101) onde estará definida uma temperatura pa-
drão de operação, ou set point (SP), e o controlador compara a temperatura enviada pelo transmissor com 
a temperatura especificada no set point. 
No caso de a temperatura ficar fora do valor do set point, gerando um erro, a válvula de controle de va-
por (TCV- 101) irá abrir ou fechar, permitindo a passagem ou a restrição de vapor para o aquecedor.
Entrada
de vapor
Entrada de produto
Aquecedeor
a vapor
TCV
101
TC
101 SP
TT
101
Saída de condensado
Saída de produto
Figura 12 - Malha de controle de temperatura em um trocador de calor
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 53
Através das variáveis controladas, podemos conhecer o estado e qualidade desejados do produto final 
fabricado de acordo com determinadas especificações que dependem do tipo de processo e produto fa-
bricado, ou seja, as variáveis controladas determinam como o processo irá atingir os parâmetros de quali-
dade e especificação necessários à comercialização dos produtos. No caso do exemplo do secador de ban-
dejas, a temperatura na entrada do secador determina a especificação de umidade do produto que está 
sendo secado. Em um processo industrial com muitas variáveis, o controle é fundamental para segurança 
e também estabilidade do processo, pois um nível de líquido não controlado pode afetar a qualidade do 
produto no final do processo.
3.4 VARIÁVEL MANIPULADA
Em controle de processos, para manter a variável controlada fluindo em torno do valor desejado (set 
point) é necessário atuar em outra variável ou variáveis, manipulando-as de acordo com o erro gerado pelo 
controlador. Em outras palavras, podemos controlar um processo químico dinâmico através da medição 
da variável controlada (instrumento medidor) e comparar o seu valor com o valor desejado (set point do 
controlador), alimentando essa diferença (erro de offset) em um controlador de realimentação (feedback). 
A partir de então, o controlador envia um sinal para um elemento final de controle (normalmente uma 
válvula) que altera a variável manipulada (MV) a fim de conduzir a variável controlada em torno do valor 
desejado. Veja na figura a seguir uma malha de controle por realimentação.
Set point Erro
Controlador
ProcessoSaída do Variável 
Pertubações
Variável Entrada do
produto
Medição
Transmissão
Elem. �nal de
controle
Fluido de
controle
controlada manipuladaproduto
Figura 13 - Diagrama de blocos de uma malha de controle por retroalimentação
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Normalmente, as variáveis manipuladas usuais para controle são vazões volumétricas ou mássicas de 
fluidos de processo, uma vez que os elementos finais de controle mais comuns são válvulas automáticas. 
No entanto, o tipo de variável manipulada dependerá do tipo de malha de controle, podendo ser além da 
posição de válvula, a velocidade de rotação de um motor para controle de vazão em bombas, abertura de 
dampers8, etc. A variável manipulada determina qual tipo de elemento final de controle é necessário, se 
8 Dampers: sistema de controle de abertura de gás em dutos.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 54
considerar que a maioria dos elementos finais de controle são válvulas pneumáticas, a vazão de fluido que 
atravessa esta válvula é então a variável manipulada. Na imagem a seguir, temos a instalação de válvulas 
de controle típicas, manipulando a vazão em tubulações industriais.
Figura 14 - Válvulas de controle de vazão (elementos finais de controle) tipicamente usadas em processos industriais
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
As variáveis manipuladas possuem uma função básica de atuar sobre um processo dinâmico com base 
no sinal gerado pelo controlador, mantendo a variável controlada constante em função do tempo. Inde-
pendente da técnica de controle aplicada, seja por realimentação (feedback), antecipatório ou antecipativa 
(feedforward) ou sistemas avançados de controle, uma malha de controle sempre possui variáveis mani-
puladas, normalmente na entrada do sistema, podendo ser uma única ou muitas variáveis a depender da 
complexidade do processo controlado. 
3.4.1 VARIÁVEL DISTÚRBIO
Em um sistema de controle, além das variáveis controladas e manipuladas, temos outras variáveis co-
nhecidas como distúrbio ou perturbação, que influem nas respostas do processo controlado. Estas variá-
veis podem ter origem interna ou externa ao processo controlado. 
Todas as variáveis que, de alguma forma, afetam e interferem no desempenho de um processo são 
chamadas de variáveis distúrbio ou perturbação (também denominadas como “carga de processo”). Pode-
mos citar como exemplo o controle de um trocador de calor, onde o distúrbio no sistema é causado pela 
variação de carga na entrada de produto, interferindo na vazão de saída. O sistema de controle é o respon-
sável por manter o processo controlado independente da ação destas variáveis, compensando de forma 
conveniente a sua influência através da ação do controlador sobre a variável manipulada.
Como classificar um distúrbio? Em processos industriais um distúrbio pode ter diversas origens, po-
dendo ser condições operacionais e/ou ambientais, variações de demandas, desgaste de equipamentos e 
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 55
instrumentos, falhas de equipamentos, reações químicas, etc. Na figura a seguir, observe o exemplo de um 
processo de controle de nível com distúrbio (perturbação) na vazão de fluido no tanque.
Variável de
distúrbio
Setpoint: hsp = 2,5m
Variável controlada
h
“Level transmitter”
(transmissor de nível)
“Level controller”
(controlador de nível)
Variável manipulada
Válvula de controle
(elemento �nal de controle)com uma dinâmica de
1a ordem e uma constante
de tempo δv = 90s
Unidade a
montante
Unidade a
jusante
F2 = 15 x 10
-3 m3/s
F1
20 x 10 -3 m3/s
LT
LC
Fo
35 x 10-3 m3/s
Tanque
≈ 1,80m
Legenda:
“F0”: é a variável distúrbio (vazão de entrada de líquido);
“h” é a variável controlada (nível do tanque).
Figura 15 - Controle de nível de líquido em um tanque
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Também podemos classificar um distúrbio ou perturbação com relação ao local onde ocorre. Dessa 
forma, temos:
a) Distúrbio por demanda de saída (à jusante) do processo;
b) Distúrbio de suprimento à entrada (montante) do processo;
c) Distúrbio operacional com variação de ponto desejado (set point) do processo.
O tipo de sinal de resposta de um distúrbio é outra classificação usual em controle de processos. Poden-
do ser classificado como:
a) Tipo degrau unitário: ocorre quando há uma variação instantânea de um determinado nível 
para outro, ficando constante em seguida. Esta resposta é característica de um processo em regi-
me transiente; 
b) Tipo rampa: ocorre quando há uma variação que segue uma rampa inclinada. Quando temos 
uma inclinação da reta muito acentuada esta passa ser do tipo degrau;
c) Tipo senoidal: caracterizado por uma resposta do tipo senoides;
d) Tipo pulso: ocorre quando temos um degrau muito rápido e cíclico;
e) Tipo aleatório (randômico): distúrbio em que não obedece nenhuma das classificações ante-
riores, variando aleatoriamente.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 56
Na figura a seguir observe exemplos práticos de como pode ser alguns dos principais tipos de respostas 
a distúrbios em processos químicos.
Sinal tipo
pulso
Cpulso Cdegrau
Sinal tipo
degrau
Sinal tipo
senoidal
Sinal tipo
randômico
Figura 16 - Tipos de distúrbios em um reator químico
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Veja também a representação da forma gráfica dos distúrbios em função do tempo em processos quí-
micos. 
Degrau Pulso Rampa
Impulso Senoide
h
Figura 17 - Formas gráficas de distúrbios em processos químicos
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Como você pode ver na figura anterior, a resposta da saída de um processo é influenciada pelo distúrbio 
na entrada. As características da dinâmica do processo controlado e do tipo de distúrbio são o que define 
o tipo de resposta de saída deste processo, sendo, então, parâmetro para a escolha do sistema de controle 
mais adequado. A este comportamento das respostas do processo frente a distúrbios na entrada, chama-
mos de identificação de sistemas.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 57
3.5 SET POINT
Da tradução do termo em inglês, o set point (SP) é o “valor alvo” ou “valor desejado” para a variável con-
trolada em sistemas e malhas de controle. É definido em função de uma série de fatores, entre eles: espe-
cificações de qualidade do produto, eficiência dos processos e equipamentos, boas práticas de operação, 
segurança dos processos industriais. Por exemplo, em um reator encamisado9, podemos ter uma malha de 
controle de temperatura onde o controlador está programado com um set point de 50ºC; o controlador irá 
atuar sobre a vazão de vapor (variável manipulada) para trazer a temperatura (variável controlada) para 
o set point, respondendo à ação de algum distúrbio sobre o sistema. Na figura a seguir, temos um reator 
encamisado com uma malha de controle tipo cascata (mestre e escravo), ou seja, um sistema de controle 
de temperatura principal e outro secundário
Reator
Produto
Tanque
de nível
Bomba de circulação
Saída de
água de
resfriamento
Alimentação
matérias-
primas
Set point
temperatura
do reator
(mestre)
Set point
temperatura
camisa
(escravo)
Água de
resfriamento
de reposição
LC LT
TT
TT
TC
TC
Figura 18 - Malha de controle mestre-escravo em um reator químico
Fonte: GREEN; PERRY, 2008. (Traduzido e adaptado).
Na malha de controle apresentada na figura anterior, temos um transmissor de temperatura (TT), um 
controlador de temperatura (TC), um transmissor de nível (LT) e um controlador de nível (LC), ou seja, 
duas malhas distintas de controle de temperatura que estão interligadas, sendo uma a principal e a outra 
secundária.
Normalmente, quem define o valor do set point é a área de engenharia de processos em função de 
determinados critérios de qualidade dos produtos fabricados, estabilidade e segurança do processo. A 
determinação do set point também pode ser ajustada de forma direta ou manualmente pelo operador ou 
então indiretamente através de outro controlador como nos mostra a figura anterior. Durante a operação 
do sistema, quando ocorrem variações de set point, chamamos o controle de tipo servo. Variações de set 
point são considerados distúrbios no processo e merecem cuidado na sua mudança, pois mudanças ines-
9 Reator encamisado: tanque de mistura onde ocorrem reações químicas com sistema de resfriamento (camisa).
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 58
peradas no set point podem gerar grande instabilidades ao processo e altas oscilações, principalmente nos 
elementos finais de controle.
Segundo Ribeiro (2005), podemos classificar o set point em controladores de três formas: Manual; 
Remoto e Local e Remoto. Vamos conhecê-los?
Controladores com set point em manual possui botões na parte frontal com acesso ao operador onde 
realiza mudanças e ajustes do set point manualmente. Já controladores com set point remoto não possuem 
botões na parte frontal. O sinal do set point é enviado diretamente ao controlador por cabeamentos e é 
então indicado na escala principal. Este sinal também pode vir de outro controlador, como, por exemplo, 
em malhas de controle tipo cascata ou então de uma estação de controle manual. Por fim, controladores 
com set point remoto e local possuem tanto um botão para ajuste manual pelo operador no controlador 
como sistema remoto de ajuste. Veja no quadro a seguir estes tipos de controladores.
CONTROLADOR COM SET
POINT EM MANUAL
CONTROLADOR COM SET
POINT EM MANUAL
E REMOTO
CONTROLADOR COM SET
POINT REMOTO
Quadro 9 - Classificação de set point em controladores
Fonte: SENAI DR BA; SHUTTERSTOCK, 2016.
Em um sistema de controle, a comparação do sinal do medidor e o set point é chamado de “erro”, sendo 
utilizado pelo controlador para gerar a ação corretiva necessária que é encaminhada a um elemento final 
de controle, responsável por atuar diretamente sobre o processo.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 59
CASOS E RELATOS
Controle de uma unidade de Absorção de Amônia 
Roberto, técnico operador de processos, é responsável pela operação de uma unidade absorvedora 
de amônia na empresa Ammonya Indústria Química Ltda. A unidade está apresentando problemas 
de estabilidade operacional.
Uma malha de controle convencional por realimentação (feedback) controla a concentração de amô-
nia na saída da absorvedora com set point fixo de 50 ppm. Uma das ações de Roberto foi analisar a 
malha de controle instalado na corrente de saída de amônia. A concentração na saída da absorvedo-
ra não estava atendendo aos requisitos do processo e serão necessárias mudanças nas variáveis de 
controle do processo. O supervisor de processo avisou a Roberto que não será possível investir em 
uma nova malha de controle para a unidade absorvedora devido à crise econômica que a empresa 
enfrenta e sugeriu otimizar a atual malha instalada no equipamento. Para tanto, o fabricante do 
sistema de controle foi contatado para uma visita à empresa, onde calibrou e sintonizou a malha de 
controle. Roberto então, foi designado pelo supervisor para ajustar o set point da absorvedora a fim 
de atender aos requisitos de concentração de amônia no processo de absorção.
Neste processo, a variável manipulada é a vazão de água entrada da absorvedora, e a variável con-
trolada, a concentração de amônia. Roberto verificou que ajustando o set point para 52 ppm, aten-
deria às necessidades do processo de absorção de amônia, mantendo sua estabilidade. A atitude de 
Roberto garantiu a operação do sistema de forma otimizada atendendo aos requisitos de concentra-
ção de amôniasem a necessidade de grandes investimentos em controle de processo. 
Como pudemos ver no caso e relatos, é fundamental compreender como as variáveis medida, manipu-
lada e controlada afetam um sistema ou processo químico. Além dos distúrbios que interferem no controle 
de um processo industrial. A escolha do set point do processo nem sempre é uma tarefa trivial e depende 
de muitos fatores. Agora você é capaz de entender a importância destas variáveis para controle de proces-
so, conceitos estes fundamentais para nossa próxima viagem, o estudo dos sistemas de controle.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 60
 RECAPITULANDO
Neste capítulo estudamos sobre as variáveis de processos aplicadas em sistemas de controle. Inicial-
mente, você pode aprender sobre o conceito de faixa de operação que determina os limites máximo 
e mínimo onde as variáveis e/ou informações podem ter variações, tais como variações de tempera-
tura, vazão, nível, pH, etc. 
Aprendemos também sobre a variável medida e sua importância em sistemas de controle de proces-
sos e como o tipo de instrumento medidor ou sensor pode ser definido pela variável que se deseja 
medir. Vimos que qualquer variável que gere algum tipo de variação pode ser medida por um ins-
trumento adequado, como, por exemplo, variações de temperatura em um vaso reator. Vimos ainda, 
que a variável controlada é também denominada como variável de processo (PV), sendo a variável 
que se deseja manter o mais constante possível em torno de um valor pré-estabelecido de interesse 
(o set point) independente de distúrbios e variáveis que a perturbem.
Você viu também que para manter a variável controlada fluindo em torno ou próxima do valor 
desejado (set point) em controle de processos, é necessário atuar em outra variável ou variáveis, 
manipulando-as de acordo com o erro gerado pelo controlador - a estas variáveis chamamos de 
manipuladas.
Por fim, aprendemos sobre o valor desejado em processo industrial, chamado de set point, e que, 
normalmente, quem define o valor do set point é a área de engenharia de processos em função de 
critérios de qualidade dos produtos fabricados e requisitos de segurança e meio ambiente, podendo 
ser regulado de forma direta ou manualmente pelo operador ou então indiretamente através de 
outro controlador.
 3 VARIÁVEIS DE PROCESSOS 61
Sistema de controle
4
Os sistemas de controle são técnicas e estratégias que atuam sobre o processo, mantendo 
sua estabilidade e eficiência, independente da ação de distúrbios internos e externos.
Em qualquer sistema de controle, o objetivo principal é sempre manter a variável ou vari-
áveis de processos em valores predefinidos. Ou seja, o sistema mantém o processo oscilando 
em torno do valor do set point (valor desejado da variável controlada) ou então o mais próximo 
possível deste valor. O instrumento controlador, então, realiza correções sem a necessidade 
de intervenção dos operadores. Quando temos a intervenção direta dos operadores sobre a 
variável manipulada, chamamos este sistema de controle em manual. Quando pensamos em 
sistemas de controle, algumas questões surgem, tais como:
O que é sistema de 
controle de processos?
Por que devemos 
controlar um processo 
químico?
Como fazer o 
controle de um 
processo químico?
Figura 19 - Questões fundamentais em controle de processos
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Estas e outras questões vamos estudar neste capítulo. 
Para isso, você precisa compreender que um processo industrial é caracterizado pelas mu-
danças das condições e variáveis no decorrer do tempo como, por exemplo:
a) Pressão em vasos; 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 64
b) Nível de líquidos em tanques; 
c) Temperatura em trocadores de calor; 
d) Vazão e concentração em reatores químicos. 
A seguir, temos na figura um exemplo genérico de como é a atuação de um sistema de controle: 
Pertubações externas
Medidas (d)
Variáveis
manipuladas
de entrada (m)
Variáveis
medidas de
saída (y)
ControleAtuação Monitoramento
Não Medidas (d’)
Quatro: 
os elementos �nais 
do controle atuam 
sobre o início do 
processo, alterando 
o seu estado.
Primeiro: 
os elementos de 
saída atuam sobre o 
processo, alterando 
o monitoramento.
Terceiro: 
toma as decisões 
necessárias para a 
compensação das 
perturbações (sejam 
internas ou externas), 
enviando sinais à 
etapa de atuação 
(elementos �nais de 
controle).
Segundo: 
monitoração; envia as 
informações medidas 
do processo ao 
sistema de controle.
Figura 20 - Sistema de controle em processo químico
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Devemos controlar um processo para atender os seguintes objetivos:
a) Segurança do processo (operacional e pessoal); 
b) Redução da interferência de perturbações (distúrbios não medidos); 
c) Estabilidade operacional da planta; 
d) Redução e controle de impactos ambientais; 
e) Atendimento às especificações de qualidade requeridas ao produto; 
f) Otimização do processo e ganho econômico. 
 4 SISTEMA DE CONTROLE 65
No livro de Luyben e Luyben (1997) encontram-se as três leis de controle que consideramos fundamen-
tais:
Primeira Lei:
O melhor sistema de controle é o mais simples e necessário para execução da tarefa.
Sistemas de controle complexos podem executar seu papel de maneira ótima, no entanto, ao longo do 
tempo, acabam sendo desativados (operando em “manual”) em um ambiente industrial. Definitivamente, 
em projeto de “sistemas de controle”, tamanho ou complexidade não significam desempenho e praticida-
de.
Segunda Lei:
Primeiro deve-se compreender o processo antes de controlá-lo.
Nenhuma sofisticação no sistema de controle como controle adaptativo10, filtros de Kalman11, controle 
preditivo com modelo12 irá funcionar se o profissional não conhecer completamente como o processo 
funciona.
Terceira Lei:
Níveis de líquido devem ser sempre controlados. 
 
Um erro comum em projeto de controladores é desenvolver uma estrutura de controle na qual os níveis 
de tanques não são controladas e dependem do operador da planta para seu controle em manual, fazendo 
com que ocorra um aumento na carga de trabalho do operador e resultando um desempenho pobre da 
planta.
Em processos industriais, quando pensamos na produção de uma diversidade de produtos diferen-
tes, é possível selecionar uma grande variedade de operações unitárias e processos de transformação das 
matérias-primas. Portanto, é necessário um controle rígido e otimizado dos produtos e processos nessas 
indústrias para manter a qualidade requerida para comercialização dos produtos fabricados. 
10 Controle adaptativo: é um tipo especial de sistema de controle por realimentação não-linear em que os estados do processo 
 podem ser separados em duas categorias que mudam em diferentes velocidades.
11 Filtro de Kalman: é um método matemático criado por Rudolf Kalman na década de 1960.
12 Controle Preditivo com Modelo: é um método baseado em controle ótimo, isto é, que seleciona as entradas de controle de 
 forma a minimizar uma função objetivo através de valores preditos por um modelo matemático.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 66
Os maiores usuários de sistemas de controle de processos são as indústrias que atuam na área de pe-
tróleo, química, petroquímica, alimento, cerâmica, siderúrgica, celulose e papel, têxtil, geração de energia 
elétrica, entre outras.
A escolha do tipo de sistema de controle está relacionada ao tipo e dinâmica do processo a ser con-
trolado. Como são diversos os sistemas de controle de processos, vamos tratar neste capítulo alguns dos 
principais e mais utilizados. 
A malha de controle tem como objetivo de atuar sobre os processos, bem como mantê-los estáveis 
e controlados dentro de especificações predeterminadas. Também conhecidas como laço de controle, a 
malha é constituída de uma série de instrumentos interligados que operam sem a necessidade do homem 
ou com pequena intervenção humana.
Podemos classificar malhas de controle como aberta e fechada. Um exemplo de malha decontrole é 
mostrado na figura a seguir.
−
+
Controlador
+
+
Processo
Sensor/
Transmissor
Distúrbio
Set point
FT
FC
Corrente de 
processo
Transmissor 
de vazão
Controlador 
de vazão
Válvula de 
controle
Atuador∑ ∑ 
Figura 21 - Sistema de controle em malha fechada com representação do diagrama de blocos
Fonte: ALMEIDA, 2011. (Adaptado).
Mas ainda é necessário entender a diferença entre malha aberta e malha fechada em controle de pro-
cessos químicos. Na sequência vamos estudar esta diferença.
 4 SISTEMA DE CONTROLE
67
4.1 MALHA ABERTA
Em sistemas com malha aberta, a ação de controle não sofre inluência pelas informações disponíveis 
da variável de saída do sistema (variável de processo), ou seja:
O valor de saída não é utilizado para ajustar qualquer variável ou informação de entrada.
Veja melhor esta coniguração de sistema de controle na igura a seguir.
Controlador Processo
Entrada Saída
Variável
controlada
Sinal de entrada
para provocar
saída desejada
Figura 22 - Representação de controle em malha aberta com diagrama de blocos
Fonte: SHUTTERSTOCK; SENAI DR BA, 2017.
Malhas abertas possuem maior aplicação em instrumentação para indicação e registro de variáveis de 
processo. Estes sistemas são denominados como “passivos”, pois o registro e a indicação ocorrem somente 
através do recebimento dos sinais gerados pelas medições que são convertidas em informação para leitu-
ra. 
Por exemplo, uma malha aberta de temperatura é constituída de um indicador montado no campo, 
interligado ao processo pelo medidor ou sensor. Neste caso, a função da malha é apenas de indicação da 
variável temperatura e a saída do indicador é a leitura visual pelo operador. O registro da temperatura na 
sala de controle também pode ser considerado um exemplo de malha aberta.
Como podemos observar na igura anterior, o controle em manual pode ser considerado uma malha de 
controle aberta, pois, a partir de um sinal de perturbação percebida pelo operador, o mesmo atua abrindo 
ou fechando a válvula. O controle em malha aberta deste sistema consiste em aplicar um sinal de controle 
preestabelecido e após um determinado tempo espera-se que a variável controlada atinja um determina-
do valor ou apresente um determinado comportamento.
As principais vantagens de sistemas em malha aberta são a relativa simplicidade de projeto e custo 
baixo, porém estes sistemas apresentam como desvantagem grande imprecisão nas ações corretivas de 
controle, pois não existe realimentação das informações medidas no processo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 68
4.2 MALHA FECHADA
Em sistemas de controle em malha fechada, a saída influencia a entrada do processo controlado, ou 
seja:
O sistema de malha fechada tende a manipular a relação da entrada/saída de material ou energia, de forma 
que a variável controlada esteja dentro do limite estipulado.
Com isso, é possível fazer correções em outra variável do processo, a qual é chamada de variável mani-
pulada. 
Este tipo de controle pode ser manual, quando realizado por um operador, ou pode ser do tipo automá-
tico, quando realizado totalmente através de instrumentação. Na figura a seguir, temos um exemplo deste 
sistema de controle com seu diagrama de blocos.
Set point Controlador Correção
Transmissor de
temperatura
Sensor de
temperatura
Válvula de
controle
Variável
manipulada
Variável
controlada
Distúrbios
Variável medida
Processo
Elemento
�nal de
controle
Sistema
de
medição
Modos
de
controle
Saída de líquido
Entrada de vapor
Condensado
Misturador
Entrada de líquido
SP
Erro
+
-
Controlador
Figura 23 - Controles em malha fechada em um tanque com diagrama de blocos (controle feedback)
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Malhas fechadas são amplamente utilizadas para controle de processos industriais. Adiante, veremos 
as arquiteturas de malhas fechadas mais amplamente utilizadas em controle de processos químicos. A 
 4 SISTEMA DE CONTROLE 69
grande vantagem destes sistemas de controle é a combinação de valores reais medidos no processo junto 
a valores desejados e que combinados, geram ações corretivas. 
Devemos nos atentar, porém, que estes tipos de malhas tendem a ser muito mais complexas que ma-
lhas abertas e possuem maior custo de projeto e manutenção. Além disso, sistemas em malha fechada por 
realimentação (feedback) sofrem impacto por atrasos de tempo, conhecidos como tempo morto de atraso 
e ruídos de instrumentos, ocasionando oscilações e instabilidade à malha.
4.3 ELEMENTOS DA MALHA DE CONTROLE
Em uma malha de controle fechada, os elementos básicos que a compõem são mostrados na figura a 
seguir.
Distúrbio
Planta industrial
Processo
Manipulação
VálvulaAtuadorConversorControlador
Controle
SensorTransdutorTransmissor
Medição
Registrador
hr: set point do nível;
e: erro;
u: sinal do controlador; 
f0: valor corrigido da variável controlada;
f1: valor da variável distúrbio;
h: saída da variável controlada nível; 
hm: valor da variável nível medido.
Figura 24 - Principais elementos de uma malha de controle de nível em tanque
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Na figura anterior destacam-se os principais elementos de uma malha fechada para controle de nível 
de líquido em tanque, sendo: 
a) Medidor/sensor: mede o valor da variável controlada e envia o sinal da medida para o compara-
dor do controlador, fechando a malha de controle;
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 70
b) Controlador: onde ocorre a comparação do valor referencial (set point) com o valor medido da 
variável controlada, gerando um sinal de erro enviado ao controlador que toma a decisão de ação 
corretiva;
c) Atuador (elemento final de controle): recebe o sinal gerado pelo controlador, atuando direta-
mente sobre a variável manipulada para ajuste e alteração da variável controlada, corrigindo o 
erro. Em controle automático, o atuador pode compreender um conversor, atuador e válvula de 
controle;
d) Processo: é o sistema dinâmico onde a variável controlada está inserida. 
 FIQUE 
 ALERTA
Quando o sistema está em controle manual, o operador deve estar muito atento, 
pois qualquer falha de ação corretiva pode ocasionar um acidente de grandes pro-
porções.
Em termos gerais, sempre teremos em uma malha deste tipo um controlador que manipula uma válvu-
la, juntamente com um transmissor interligado ao controlador. Veja a figura a seguir.
Controlador Válvula
Transmissor
Figura 25 - Principais elementos de uma malha de controle
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Mas como estes elementos atuam em uma malha de controle? Precisamos estudar um pouco mais. 
Vamos ver na sequência as principais características dos elementos de controle de um processo químico.
 4 SISTEMA DE CONTROLE 71
4.3.1 MEDIDOR/SENSOR E TRANSMISSOR
Para controle de uma planta industrial, é necessário conhecer e controlar algumas variáveis de proces-
sos a fim de manter a produção, garantir a qualidade do produto e manter a segurança no processo. Para 
tanto, antes de controlarmos uma variável é necessário conhecê-la, ou seja, medir o quanto vale. O ele-
mento responsável pela medição de variáveis de processo é o medidor, que pode ser um sensor mecânico 
ou eletrônico. 
As principais variáveis de processo de uma área industrial que são medidas são:
a) Pressão; 
b) Temperatura; 
c) Nível; 
d) Vazão;
e) Concentração;
f) Condutividade e pH.
A escolha do tipo de medidor ou sensor depende da variável a ser medida. Isoladamente, o sensor não 
atua no controle do processo. A seguir, temos um exemplo de sensor com transmissor e indicador ampla-
mente aplicado em processos químicos.
083.7
Figura 26 - Transmissor e indicador de pressão amplamente usado na indústria
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Seu sinal de saída, que é o valor da variável medida, precisa ser enviado a um controlador. Para isso, 
temos o transmissor que atua juntamente com o medidor e controlador.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 72
4.3.2 CONTROLADOR
O controlador é o principal elemento em uma malha de controle. Este equipamentoé responsável pela 
decisão do sistema de controle sobre a variável manipulada. 
O transmissor encaminha o sinal da variável medida para o controlador, que compara seu valor com o 
set point (valor desejado), gerando um erro da malha (erro de offset). Então, o controlador gera um sinal 
para atuar no processo, corrigindo o erro. A atuação sobre o processo é realizada pelo elemento final de 
controle, normalmente uma válvula automática.
Observe um exemplo de modelos de controladores industriais a seguir.
Figura 27 - Diversos modelos de controladores digitais utilizados na indústria
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Para gerar a resposta de controle, o controlador mede de forma direta a variável controlada ou então 
indiretamente através de transmissor ou transdutor. Existem diversos modelos e tipos de controladores, 
normalmente podemos classificar os controladores como controladores de malha simples e controladores 
multimalha.
A diferença básica se encontra na estrutura do sistema de controle multimalha, onde a maioria dos 
processos envolvem o controle de um grande número de variáveis para atingir determinadas metas e ob-
jetivos de controle, ou seja, múltiplas variáveis de entrada e saída (MIMO, Multiple-Input, Multiple-Output). 
Para tanto, é necessário muitas vezes um acoplamento de malha de controle, ou seja, multimalhas para 
manter o processo estável.
De modo geral, FILHO (2006) define as funções de um controlador digital da seguinte forma:
a) Obtém um valor amostrado da saída do processo;
b) Calcula o erro entre a medida e o ponto de referência armazenado no computador;
c) Computa o valor apropriado para a entrada manipulada do processo;
d) Gera um sinal de saída para o elemento final de controle;
e) Continua a mesma operação com a próxima variável controlada.
 4 SISTEMA DE CONTROLE 73
 SAIBA 
 MAIS
Para saber mais sobre os tipos de controladores digitais e multimalha consulte o livro: 
OGATA, Katsuhiko. Engenharia de controle moderno. 5. ed. São Paulo: Pearson, 2011.
Ao utilizar um sistema de controle em malha fechada, sempre teremos um erro gerado pela compara-
ção da variável medida e do set point do controlador, este erro também é conhecido como “erro de offset”. 
O�set
Tempo
Valor desejado
Variável
controlado
Variável
de carga
(distúrbio)
Gráfico 3 - Sinal de controle de malha fechada mostrando o erro de offset
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
O erro é tão somente a diferença entre o valor desejado (set point) e o valor medido (variável controlada) 
pelo sensor do processo controlado, conforme observado na figura anterior. 
Em termos gerais, podemos considerar o erro um elemento presente no controlador da seguinte forma.
Cálculo da 
intensidade da 
ação corretiva
∑ Erro
Ação de 
controle
Valor desejado 
da variável 
controlada
Valor medido 
da variável 
controlada
-
+
Controlador
Erro = + (Valor desejado da variável controlada) – (Valor medido da variável controlada)
Figura 28 - Esquema caracterizando o elemento controlador em uma malha fechada
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 74
O esquema da figura anterior mostra como um controlador gera o sinal de correção através da compa-
ração do valor medido da variável controlada e o valor de referência desejado, conhecido como set point. 
Em sistemas digitais de controle, a intensidade da ação de controle é calculada através de um algoritmo 
matemático que depende do tipo de sistema de controle. Ou seja, podemos ter controladores chama-
dos de programáveis onde a ação de controle é calculada por um algoritmo que dependerá do tipo de 
controle: Proporcional (P); Proporcional e Integral (PI); ou Proporcional, Integral e Derivativo (PID). Estes 
algoritmos calculam a ação de controle em função do erro gerado na malha. 
4.3.3 ELEMENTO FINAL DE CONTROLE
A manipulação do processo para seu controle é realizada na sua maioria por uma válvula de controle 
automática. Essa válvula também é conhecida como elemento final de controle. Ela trabalha, atuando so-
bre a variável manipulada a fim de reduzir o erro da malha, além de controlar o processo dentro de condi-
ções determinadas pelo set point. A válvula manipula a vazão de um fluido através do sinal recebido pelo 
controlador, convertendo este sinal em uma ação mecânica de variação na abertura da válvula.
A seguir, temos um exemplo de válvula automática de controle.
Válvula solenoide
desenergizada
Controlador
TransmissorPosicionador
Suprimento
de ar
Suprimento
de ar
Figura 29 - Válvula de controle e sua aplicação em uma malha de controle
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A função do elemento final de controle é manipular quantidades de energia ou material, respondendo 
ao sinal corretivo do controlador, mantendo assim a variável controlada no valor desejado do set point. 
Até este momento, você pôde estudar e compreender sobre as malhas de controle aberta e fechada 
bem como os elementos principais que compõem a malha. Vimos os objetivos principais da instalação de 
malhas e sistemas de controle de processos. 
Agora vamos estudar sobre os tipos de sistemas de controle mais utilizados em processos químicos. A 
classificação de sistemas de controle é ampla e diversificada, dependendo da literatura técnica consultada. 
Aqui focaremos em uma classificação mais geral para facilitar seus estudos. Vamos lá?
 4 SISTEMA DE CONTROLE 75
4.4 TIPOS DE SISTEMAS DE CONTROLE
Muitas são as classificações de sistemas de controle. Focaremos aqui em uma classificação mais genéri-
ca e prática para facilitar seu estudo. 
Sendo assim, podemos classificar os sistemas de controle da seguinte forma:
a) Com relação à estrutura: controle manual, controle em malha aberta, controle em malha fecha-
da realimentado (feedback);
b) Com relação ao tipo de processo: controle de processo em batelada, controle de processo 
contínuo, controle de processo discreto. Esta classificação relaciona-se ao comportamento do 
processo no tempo, se o controle é em processos contínuo (matérias-primas entram e produtos 
continuamente), batelada (processo transiente em batelada finita) e discreto (montagem de pro-
dutos por etapas);
c) Com relação à operação da malha: controle regulatório (com compensação de distúrbios) e 
controle tipo servo ou servomecanismo (com variação de set point). O controle regulatório obje-
tiva manter a variável controlada igual ou próximo ao um valor referencial (set point). O controle 
servo ou servomecanismo atua ajustando o valor da variável controlada dentro de uma determi-
nada faixa ou perfil de referência, variando o set point;
d) Com relação aos modos de controle: controle liga-desliga (on-off) ou tudo-ou-nada, controles 
Proporcional (P), Proporcional Integrativo (PI), Proporcional Derivativo (PD) e Proporcional Inte-
grativo e Derivativo (PID);
e) Com relação à robustez: controle Antecipatório (feedforward), controle em Cascata, controle 
por Razão (ratio), controle Seletivo e Override, controle por Faixa Dividida (split range), estratégias 
de controle avançado de processos. 
Mas qual é a diferença entre todas estas técnicas? Vamos estudar cada um individualmente na sequên-
cia, focando os sistemas mais utilizados em controle de processos químicos.
4.4.1 CONTROLE LIGA-DESLIGA (ON-OFF)
Sistemas de controle liga-desliga (on-off) são indicados para processos com comportamento lento e 
pouco afetado pelas oscilações da variável controlada. Este tipo de controle é caracterizado pela inexistên-
cia de efeito da variável controlada (PV) sobre a ação corretiva até que ocorra a comparação com o valor 
desejado (SP) e um sinal positivo ou negativo seja gerado. A partir do sinal corretivo gerado, o elemento 
final de controle abrirá ou fechará totalmente, atuando no controle do processo.
Como mostra o gráfico a seguir, neste tipo de sistema de controle, o elemento final de controle sempre 
opera em duas posições determinadas, totalmente aberto ou totalmente fechado, no caso de uma válvula 
de controle. Esta ação depende da “polaridade” do sinal de errodo controlador.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 76
ON ONON
OFF OFF
Valor médio
Variável
manipulada
O�set
Variável
controlada
Valor desejado
Gráfico 4 - Resposta de um controlador com sistema on-off
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Um bom exemplo deste tipo de sistema é o controle de temperatura em um forno a gás. O controlador 
atua na válvula de controle de gás, ajustando a potência de aquecimento do forno. A válvula possui apenas 
duas ações, abre ou fecha totalmente.
M T (ºc)
Q entrada
Q saída
Controlador
HistereseSet point
Sensor de temperatura
100
2000
Comparador
Set point
Controlador Forno Variável
controlada
Distúrbio
Sensor de
temperatura
+
-
Legenda:
Qentrada: é calor da chama; 
Qsaída é o calor perdido para o ambiente; 
T é a temperatura medida pelo sensor do forno;
M é o motor que atua na válvula com as posições aberta e fechada.
Figura 30 - Sistema de controle on-off em um forno a gás e seu diagrama de blocos
Fonte: BAYER; ARAUJO, 2011. (Adaptado).
 
Por exemplo, na figura anterior se considerar um set point de 100ºC e um histerese de 5ºC; se a tempe-
ratura medida for menor que 95ºC, a válvula abre e o aquecedor liga; e, ao contrário, se a temperatura for 
maior que 105ºC, a válvula de gás fecha e o aquecedor é desligado. A histerese neste sistema de controle 
possui a função de evitar que distúrbios e ruídos interfiram no sinal de controle, o que acarretaria em ele-
vado acionamento da válvula para abrir e fechar, podendo causar danos ao forno e alto consumo de gás.
 4 SISTEMA DE CONTROLE 77
4.4.2 CONTROLE PID REALIMENTADO (FEEDBACK)
A forma pela qual um controlador gera o sinal de controle é denominada ação de controle. As ações de 
controle mais utilizadas em processos industriais é o PID que significa (Proporcional, Integral e Derivativo). 
Estas ações compreendem o chamado algoritmo de controle no bloco do controlador. O controlador PID, 
separadamente, compreende:
a) Ação Proporcional ao erro (P): a correção a ser aplicada ao processo é proporcional ao cresci-
mento do erro entre o valor real e o desejado;
b) Ação Integral (I): age proporcionalmente à integral (função matemática) do erro no sistema, 
responsável por garantir um erro igual a zero;
c) Ação Derivativa (D): age proporcionalmente à derivada (função matemática) do erro no siste-
ma, responsável por melhorar a velocidade de resposta do controlador.
A implementação de controles PID em um diagrama de blocos é mostrado na figura a seguir. As fun-
ções matemáticas correspondem às ações de controle geradas pelo controlador para correção da variável 
controlada.
Controlador PID
Proporcional
Integral
Derivativo
r(t) e(t)
h(t)
c(t) u(t) y(t)
+ +
+
+
-
∑ ∑ Elemento �nalde controle
Sensor
Processo
Legenda:
r(t) = set point;
e(t) = erro;
c(t) = ação do controlador;
u(t) = ação do elemento �nal sobre a variável manipulada;
y(t) = saída da variável controlada;
h(t) = valor medido da variável controlada.
Figura 31 - Diagrama de blocos de uma malha com controle PID
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
O controle PID é composto por três ações que são implementadas em malha fechada por realimenta-
ção, as quais somadas resultam em um valor de atuação sobre o processo, com base no valor desejado (set 
point) e o valor real da variável a ser controlada. Veja no gráfico a seguir as respostas no domínio do tempo 
das estratégias de controle que compõem sistemas P, PI e PID e o sinal sem nenhum controle.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 78
Sem controle
Controlador P
Controlador PI
Controlador PID
Tempo
Va
riá
ve
l c
on
tr
ol
ad
a 
- y
(t)
Gráfico 5 - Respostas das malhas de controle com controlador P, PI e PID e sem controle
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Qual é a diferença dos sistemas P, PI e PID? Como comentado, a diferença principal se encontra no tipo 
de algoritmo para calcular ação de controle, como podemos observar no quadro a seguir.
Apresenta uma correção 
proporcional ao desvio calculado;
Existência de uma realimentação 
negativa;
Gera um erro de o�set após uma 
variação de carga.
A correção depende não só do 
erro, mas também do tempo em 
que ele perdurar;
Ausência do erro de o�set;
Quanto maior o erro maior será a 
velocidade de correção;
No controle integral, o 
movimento da válvula não muda 
de sentido enquanto o sinal de 
desvio não se inverter.
Permite obter um tipo de 
controle que reúne todas as 
vantagens individuais de cada 
um deles e, por isto, virtualmente 
ela pode ser utilizada para 
controle de qualquer condição do 
processo. Na prática, no entanto, 
esta associação é normalmente 
utilizada em processo com 
resposta lenta (constante de 
tempo grande) e sem muito 
ruído, tal como ocorre na maioria 
dos controles de temperatura.
CONTROLADOR
P (Proporcional)
LEI DE CONTROLE (EQUAÇÃO) CARACTERÍSTICA
m t( ) = KP
PI (Proporcional
e Integral)
m t( ) = KP + KI ( )d0
t
KI = 1
I
PID (Proporcional,
Integral e Derivativo)
( ) ( ) ( )
0
⎤⎡ ε
= ε + ε τ τ+ ⎥⎢
⎦⎣
= τ
∫
t
P I D
D D
d t
m t K K d K
dt
K
Quadro 10 - Diferença entre os tipos de controladores P, PI e PID
Fonte: SENAI, DR BA, 2017.
 4 SISTEMA DE CONTROLE 79
No quadro anterior, m(t) é a ação implementada pela lei de controle; KP, KI e KD são respectivamente as 
constantes proporcionais de tempo integral e derivativo do controlador e τI e τD são as constantes de tem-
po integral e derivativo, respectivamente, em segundos.
O erro (ε) pode ser calculado de duas formas distintas, sempre comparando os valores da variável con-
trolada (PV) e o do set point (SP). Este cálculo depende do tipo de ação do controlador, sendo inversa ou 
direta. Ou seja:
εdireita = PV - SP
εinversa = SP - PV
Onde a ação direta do controlador indica que a saída do sinal de controle aumenta quando a variável 
controlada (variável de processo, PV) também aumenta. A ação inversa, por consequência, é o inverso da 
ação direta. Em muitos casos, podemos escolher o tipo de ação implementada pelo controlador (sistema 
single loop).
Vejamos agora como podem ser as diversas formas de respostas dos controladores isoladamente ou 
combinadas frente a diferentes tipos de distúrbios de entrada quando o sistema está em malha aberta.
Entradas
Ações de
controle
Degrau
P
I
D
PI
PD
PID
Pulso Rampa Senoidal
Quadro 11 - Respostas de controladores para diferentes sinais de distúrbio de entrada em malha aberta
Fonte: BAYER; ARAÚJO, 2011. (Adaptado).
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 80
Ainda com relação a sistemas em malha fechada, podemos também dividir em dois tipos específicos: 
controle servo (mudança de set point) e regulatório (com compensação de distúrbios ou variação de carga). 
Na figura a seguir vejamos um exemplo de malha de controle de um trocador de calor, equipamento típico 
em processos químicos.
TCV
1
Qc
Ts
SP
PVMV TIC
1
TR
1
Aspecto servo
SP PV
Aspecto regulatório
Resposta da temperatura a uma
variação na vazão de carga
Resposta da temperatura a
uma variação no set point
Legenda:
Qc: Vazão de carga (�uido a ser aquecido);
Qr: Vazão reguladora (�uido quente);
Ts: Temperatura a ser controlada;
PV: Variável do processo;
SP: Set point;
MV: Variável manipulada;
TE : É o sensor de temperatura; 
TY: É o conversor de temperatura; 
TR: É o registrador de temperatura; 
TIC: É controlador e indicador de temperatura.
Qc
SP PV
TY
1
TE
1
Qr
Figura 32 - Sistema de controle em malha fechada (feedback) em um trocador de calor
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Sistemas de controle PID são amplamente aplicados na indústria devido a sua simplicidade e robustez, 
tendo sucesso no controle de grande variedade de problemas de controle em processos. No entanto, nem 
sempre o controlador PID é indicado na prática. Por exemplo, no controle de vazão não é indicado o uso 
da ação derivativa (D) devido às características da dinâmica do processo. Aliem disso, estes controladores 
são programáveis digitais e necessitam de procedimentos de sintonia dos parâmetros para manutenção 
de sua eficiência.
4.4.3 CONTROLE ANTECIPATÓRIO(FEEDFORWARD) 
Também conhecido como controle preditivo por antecipação ou simplesmente do inglês controle 
feedforward. É baseado no princípio de atuação na variável controlada antes que um distúrbio interfira 
nele, como podemos ver na figura a seguir. 
 4 SISTEMA DE CONTROLE 81
Medições
Controlador
feedforward
Processo
Variável manipulada
Entradas
distúrbios Saídas
Variável
controlada
Figura 33 - Estrutura do controlador antecipatório (feedforward)
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Esta estratégia de controle é adequada para controle robusto de processos químicos com grande nú-
mero de variáveis. O sistema de controle antecipatório tem sido cada vez mais aplicado industrialmente. 
 Como podemos observar na figura anterior, seu princípio de operação se dá através da medição e 
monitoramento de distúrbios, que uma vez detectados são encaminhadas ao sistema de controle que 
antecipa ações de correção sobre a variável manipulada, mantendo a variável controlada estável em torno 
do set point. Quando tratamos de sistemas multimalhas, podemos ter, então, uma grande quantidade de 
variáveis controladas e variáveis manipuladas.
Podemos dizer que o sistema atua no controle do processo antes que distúrbios interfiram sobre este 
processo. Isso significa que o sistema mede os distúrbios e os compensa antes que a variável controlada 
desvie acentuadamente do set point. 
O controle antecipatório modula de forma direta a variável manipulada em um sistema de controle em 
função dos distúrbios medidos (variação de carga). Para que o controlador feedforward opere de forma 
otimizada, deve-se ajustar a variável manipulada proporcionalmente à necessidade do sistema, nem mais 
e nem menos. 
Neste sentido, surge uma questão: 
Como saber se a ação do controlador feedforward é adequada?
 
Para responder esta pergunta podemos usar como exemplo um sistema de controle de nível e balanço 
de massa em um tanque. Neste cenário, a soma combinada da medição dos fluxos de massa de entrada é 
encaminhada ao set point da malha de controle de vazão. 
Na figura a seguir temos este sistema destacando a malha de controle feedforward onde são calculadas 
as ações de controle. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 82
FT
FY
LC
LT
FT
FT
A
B
C
LY
FC
FT
SP
SP
PV
PV
Saída
Saída
∑
∑
WC
WB
WA
Qtotal
Funções do
controlador
Misturador
M
otor
Legenda: 
FT é transmissor de vazão;
FY é o conversor de sinal; 
FC é o controlador de vazão; 
LC é o controlador de nível; 
LT é transmissor de nível.
Figura 34 - Malha de antecipatório (feedforward) em um tanque
Fonte: KUPHALDT, 2015. (Traduzido e adaptado). 
Normalmente, as malhas feedback e feedforward são combinadas para melhorar a performance do sis-
tema de controle. Vejamos na sequência outros sistemas de controle amplamente aplicados em processos, 
principalmente para controle multivariável de processos, realidade, esta, enfrentada por muitas indústrias 
químicas.
4.4.4 CONTROLE EM CASCATA
O controle em cascata também conhecido como controle mestre-escravo é considerado um sistema 
robusto de controle. Este sistema consegue lidar com grande número de variáveis e forte dinâmica no 
sistema controlado, operando de forma otimizada. 
No controle de cascata temos uma malha de controle primária (mestre) que modula uma malha secun-
dária (escravo), melhorando a performance de controle do processo. A malha secundária é responsável 
pela atuação sobre a variável manipulada. Vejamos na sequência um diagrama de blocos com um sistema 
de controle em cascata.
 4 SISTEMA DE CONTROLE 83
Elemento �nal
de controle
Controlador
secundário Processo
Medição da variável
secundária
Controlador
primário
Medição da variável
primária
Ponto de
ajuste
Ponto de ajuste
Figura 35 - Diagrama de blocos de uma malha de controle em cascata
Fonte: RIBEIRO, 2005. (Adaptado).
Através da medição de variáveis ditas auxiliares, o sistema atua para compensar rapidamente o efeito 
de distúrbios. O controle em cascata possui duas malhas de controle, onde a malha primária define o valor 
do set point para a malha secundária, que executa a ação de controle sobre a variável manipulada. 
Mas como seria esta estratégia de controle implementado em um sistema?
Vejamos melhor na figura a seguir o controle em cascata típico em uma caldeira para geração de vapor.
Σ
Σ Σ
Σ
Temperatura
Set point Set point
Vazão Válvulade controle
de vapor
Caldeira
Tanque de água
Sensor
de pressão
de vapor
Sensor de
temperatura
da água
Malha
principal
(mestre)
Malha
principal
(mestre)
Malha
secundária
(escravo)
Malha
secundária
(escravo)
SP1 Out2Out = SP2 Processo
secundário
Processo
principal+ +_ _
Figura 36 - Sistema de controle em cascata (mestre-escravo)
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 84
Na figura anterior o sistema de controle atua sobre a válvula de vazão de vapor através de duas malhas 
distintas, sendo que a principal (mestre) ajusta a parte com maior lentidão de resposta, neste caso, a tem-
peratura no tanque. A malha secundária (escravo) ajusta a parte do processo com forte dinâmica. Ela con-
trola a variável secundária no set point definido pela malha principal, que no caso do exemplo da caldeira 
seria o fluxo de vapor para tanque de água. 
O sistema de controle em cascata é recomendado quando malhas convencionais tipo realimentado 
(feedback) possuem sinal de controle muito lento frente a distúrbios na variável secundária mensurada. 
Para resolver este problema, acopla-se mais uma malha primária, caracterizando o sistema em cascata. 
Normalmente, o controlador primário (mestre) é do tipo PID ou PI e a malha secundária (escravo) possui 
ação PI. 
As combinações típicas de variáveis aplicadas em sistemas de controle em controle cascata são:
Temperatura
Composição
Nível
Temperatura
Temperatura lenta
VARIÁVEIS PRIMÁRIAS
Vazão
Vazão
Vazão
Pressão
Temperatura rápida
VARIÁVEIS SECUNDÁRIAS
Quadro 12 - Combinação típica de variáveis em malhas de controle em cascata
Fonte: RIBEIRO, 2005. (Adaptado).
4.4.5 CONTROLE POR RAZÃO (RATIO)
O controle por razão13 é caracterizado por uma estrutura de controle antecipatório (feedforward) que 
tem por objetivo manter a razão entre duas variáveis de interesse em uma determinada proporção prede-
finida, ou seja, A/B = r, para então controlar uma terceira variável de processo. 
Normalmente, as variáveis utilizadas são vazões de fluidos. A aplicação deste sistema de controle é mui-
to variada e inclui: controle da razão de refluxo em colunas de destilação, controle de dois reagentes em 
reatores químicos, controle de misturas de combustíveis, controle da relação ar/combustível em caldeiras 
e fornos, entre outros. 
Para que o controle seja considerado por razão, é necessário que as duas variáveis X e Y sejam medidas 
no sistema, porém apenas uma é manipulada, por exemplo, X. 
Na sequência, temos um quadro representando este sistema de controle.
13 Controle por razão: é denominada também como ratio control, controle por relação e ainda proporção ou por fração.
 4 SISTEMA DE CONTROLE 85
DIAGRAMA 1 DIAGRAMA 2
Processo
Controlador
e
m
r = ky
y c = x
K Σ
FFRC
Vazão dependente
Vazão independente
Controle razão
Processo
Quadro 13 - Diagrama de blocos e sua malha de controle por razão
Fonte: RIBEIRO, 2005; SENAI DR BA, 2017.
Em muitos processos é comum termos os sistemas em cascata e por razão combinados como, por 
exemplo, no controle de reatores químicos. A seguir, temos um exemplo de sistema de controle por razão 
aplicado no controle da razão ar/combustível em uma caldeira.
Legenda:
TC = Controlador de temperatura
FFC = Controlador por razão de �uxo
FT = Transmissor de vazão
COC = Sinal do controlador
TSP = Set point da temperatura
Água de alimentação
Gases de combustão
Vapor
Demanda combustível
Queimador
Ar de combustão
Combustível
Vazão controlada
Zona de combustão
TSP TC
FT
FFC
FT COC
Figura 37 - Controle ar/combustível por razão (ratio control) em uma caldeira ou fornoFonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 86
A estrutura de um controlador por razão visa manter a razão de duas variáveis em uma proporção es-
pecificada. Como exemplo, na figura anterior, temos a razão de duas correntes, de ar de combustão e de 
combustível, que precisam ser controladas simultaneamente. 
No caso da caldeira, a vazão de combustível varia de acordo com a demanda necessária para manter a 
vazão de vapor produzido ou então de acordo com outros motivos externos (manutenção, por exemplo) 
e que, neste caso, é a variável de menor interesse para manipulação pelo operador em condições normais. 
Então, a taxa de alimentação de combustível é controlada pela razão (fração) de fluxo onde o controlador 
FFC mantém a relação ar/combustível em um valor desejado. 
Vale salientar que esta estrutura de controle pode ser modificada de várias formas, por exemplo, a vál-
vula que controla a vazão de ar normalmente é um soprador (damper) que modula da vazão de ar de 
acordo com a velocidade do soprador. Estas variações e otimizações cabem à engenharia de controle de 
processos e o técnico em química necessita compreender estas mudanças para operação adequada do 
sistema. 
4.4.6 CONTROLE SELETIVO E OVERRIDE
O controle multivariável seletivo e override é indicado quando o processo possui um número de variá-
veis manipuladas superior ao número de variáveis controladas, ou seja, um processo com muitas correntes 
de fluidos que precisam ser manipulados para o adequado controle de todo o processo.
Para isso, seletores são aplicados com o objetivo de compartilhar determinadas variáveis manipuladas 
entre as variáveis controladas. Ou então, manipular uma única variável para controle de várias. O seletor 
é um instrumento estático, que pode ser digital ou analógico, e que suporta muitas entradas e uma saída. 
Temos dois tipos de seletores, de máximo e de mínimo. 
A seguir, temos um exemplo deste sistema de controle, que busca otimizar a performance e aumentar 
a segurança do processo.
Reator
Química
TT
24 a
TT
24 b
TT
24 c
TIC
24
>
TY
24
Figura 38 - Reator químico com controle seletivo e override
Fonte: KUPHALDT, 2015. (Adaptado).
 4 SISTEMA DE CONTROLE 87
Podemos observar na figura anterior que o relé de alta seleção (TY-24) envia somente o sinal de tempe-
ratura mais alta dos três transmissores (TT 24a, TT 24b e TT 24c) para o controlador de temperatura (TIC 24). 
Os outros dois sinais do transmissor de temperatura são simplesmente ignorados pelo sistema de controle, 
modulando a vazão de entrada no reator.
Neste sistema, podemos ter um seletor de sinal alto (HS) e/ou um seletor de sinal baixo (LS). O seletor 
em P&IDs é representado pelo símbolo (>) para chaves seletoras de alta e (<) para chaves seletoras de 
baixa. 
Esta lógica é ilustrada na figura a seguir, onde os dois seletores (HS e LS) recebem duas entradas (E1 e 
E2) gerando um sinal de saída (S).
HS
LS
{
{
E1
Se E1 > E2
E2
E1
S
S
E2
S = E1
Caso contrário
Fim
S = E2
Se E1 > E2
S = E2
Caso contrário
Fim
S = E1
Figura 39 - Modos de lógica aplicada a seletores do controle seletivo e override
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
No controle de temperatura em um reator químico, o seletor de alta define a temperatura máxima da 
reação. Neste sistema, a saída da chave seletora é entrada para o controlador de temperatura.
TT
2 > TC
TT
1
TT
3
{Sinais detemperaturapara reator
Transmissores de
temperatura
Seletor
de alta Para válvula
de controle
Controlador
Figura 40 - Controle de temperatura em reator químico com sistema seletor e override
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 88
A seguir, vamos estudar outro importante sistema de controle, também indicado para sistemas com 
muitas variáveis e acoplamentos de variáveis.
4.4.7 CONTROLE POR FAIXA DIVIDIDA (SPLIT RANGE)
O sistema de controle por faixa dividida ou split range tem como o objetivo modificar a atuação do ele-
mento final de controle, aumentando ou diminuindo sua faixa normal. Portanto, podemos dizer que uma 
válvula de controle que opera normalmente entre 10 kPa e 90 kPa é modificada para operar entre 10 kPa a 
50 kPa. Neste sistema apenas um controlador atua em dois ou mais elementos finais de controle simulta-
neamente através de posicionadores convenientemente calibrados e ajustados.
Uma aplicação do sistema de controle por faixa dividida é no controle da temperatura em reator bate-
lada. No início da batelada, o reator necessita de aquecimento através da vazão de vapor por uma serpen-
tina. Após a reação iniciada, temos a geração de calor (reação exotérmica) e o reator precisa ser resfriado 
com algum fluido refrigerante ou com aplicação de outra serpentina, como podemos observar na figura a 
seguir.
TT
TT TC
RSP
Controlador de
temperatura por
Faixa Dividida
(Split Range)
Temperatura
% span
100
0
Saída do
controlador
% span
Posição da
válvula A
fechada fechada
fechada
Posição da
válvula B
Vapor de
aquecimento
Água de 
resfriamento
100
0
aberta aberta
Aa
Figura 41 - Controle de temperatura por faixa dividida (split range)
Fonte: RIBEIRO, 2005. (Adaptado).
 4 SISTEMA DE CONTROLE 89
O esquema da figura anterior mostra como controlar a temperatura em um reator batelada suavemen-
te com controlador por faixa dividida. Os passos para este controle compreendem:
a) Aumentando a temperatura do tanque com início da reação, o controlador atua de forma gradu-
al a este aumento;
b) Quando a ação do controlador implicar na total abertura da válvula de aquecimento, consequen-
temente a válvula de resfriamento deve estar totalmente fechada e vice-versa, ou seja, as válvulas 
operam de modo sequencial e contrário uma à outra;
c) No caminho intermediário, ambas as válvulas deverão estar fechadas de modo simultâneo, não 
ocorrendo resfriamento e nem aquecimento. 
Portanto, o sistema de faixa dividida atua em duas faixas de controle: na primeira metade a atuação é 
em uma válvula e na segunda metade a atuação é em outra válvula. Ambas as válvulas podem estar fe-
chadas, ou então uma aberta e outra fechada; em hipótese alguma as duas podem estar simultaneamente 
abertas. Para entender melhor o que estamos falando, veja outro exemplo a seguir.
+
TT
TRC
VA
PO
R
PRODUTO
SP
VA
PO
R
CONTROLADOR
-1
PROCESSO
VÁLVULA
V1
VÁLVULA
V2
VAPOR
1O TROCADOR
TRANSMISSOR
TEMPERATURA
VAPOR
2O TROCADOR
Figura 42 - Controle de temperatura por faixa dividida (split range) em trocadores de calor 
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Vamos ver na sequência um caso de controle de processo em reator batelada para produção de PVC.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 90
CASOS E RELATOS
O Controle de Processo na Produção de Cloreto de Polivinila (PVC)
A fábrica PVChem Ltda. produz PVC de alta qualidade para indústria petroquímica de terceira ge-
ração. O operador, técnico em Química, Abel trabalha em regime de turnos. Sua função é operar a 
planta de processos composta por um conjunto de seis reatores em batelada.
 Em certo dia, Abel notou grande instabilidade e variação na temperatura do reator número quatro 
e relatou o problema a seu supervisor. Tal variação resultou em uma batelada de PVC perdida, pois a 
produção encontrava-se fora das especificações de qualidade. O sistema de controle adotado neste 
reator era do tipo PID, com duas malhas independentes nas correntes de fluidos de aquecimento e 
resfriamento.
Logo, Abel relembrou de seus estudos no curso técnico que, para adequado controle de temperatu-
ra em reatores batelada, como o que ele opera, malhas independentes não são adequadas.
O sistema atual deste reator controlava a temperatura de reação através de um sistema de serpenti-
na com aquecimento e resfriamento. Então, Abel sugeriu a seu supervisor a instalação de uma única 
malha de controle por faixa dividida (split range) para controle adequado da temperatura de reação.
Seu supervisor ficou impressionado com o conhecimento de Abel e decidiu tentar implementar sua 
sugestão. Uma semana após a instalaçãodo novo sistema de controle, os resultados começaram a 
aparecer: o perfil de temperatura do reator estava muito mais estável e com isso a qualidade do PVC 
aumentou. 
Abel ganhou reconhecimento de seu supervisor e a empresa resolveu adotar este sistema mais ro-
busto de controle em todos os reatores da planta industrial. 
Seguindo com nossos estudos, vamos agora compreender as características e conceitos de outro siste-
ma de controle cada vez mais aplicado em processos químicos e que vem tomando espaço frente a siste-
mas tradicionais, chamados de controle avançado de processos. 
4.4.8 CONTROLE AVANÇADO DE PROCESSOS
Por fim, estudaremos brevemente sistemas avançados de controle (conhecido na literatura técnica 
como APC, do inglês Advanced Process Control). Este tipo de sistema vem ganhando espaço em diversas 
aplicações industriais em processos químicos. 
 4 SISTEMA DE CONTROLE 91
CURIOSIDADES
A partir da década de 1970 ocorreu uma grande proliferação de apli-
cações de técnicas de controle avançado de processos, motivadas pelo 
desenvolvimento dos sistemas eletrônicos e computacionais com baixo 
custo e alta robustez.
Devido aos avanços tecnológicos computacionais e de instrumentos, foi viável a aplicação industrial 
com grandes casos de sucessos, principalmente na indústria petroquímica. 
No quadro a seguir, temos algumas técnicas de controle avançado de processos que têm obtido aten-
ção das indústrias.
TÉCNICAS AMPLAMENTE
UTILIZADAS
Controle Preditivo com Modelo (MPC);
Controle Estatístico de Qualidade (SQC);
Controle com Modelo Interno (IMC);
Controle Adaptativo.
PROPOSTAS COM POUCA
OU NENHUMA APLICAÇÃO
INDUSTRIAL
Técnicas isoladas com poucas publicações, porém com 
atrativos para aplicações futuras
TÉCNICAS RECENTES
COM ALGUMAS APLICAÇÕES
INDUSTRIAIS
Controle Ótimo Globalmente Linearizante (LQG);
Controle Não Linear;
Controle Robusto;
Controladores Baseados em Redes Neurais;
Controle Fuzzy;
Sistemas Especialistas de Controle.
Quadro 14 - Sistemas de controle avançado de processos aplicados na indústria
Fonte: ALMEIDA, 2012.
Das técnicas apresentadas no quadro anterior, as mais aplicadas industrialmente são os sistemas cha-
mados MPC (Controle Preditivo com Modelo, do inglês Model Predictive Control). Estas técnicas possuem 
grandes variações de estruturas de malhas, são sistemas onde se utiliza um ou vários modelos matemáti-
cos que representam a dinâmica do processo a fim de tomar decisões de controle. 
Os sistemas de controle da família MPC utilizam tanto informações medidas diretamente no processo 
como informações preditas por modelos matemáticos para gerar os sinais de controle ótimos. 
Na sequência, observe um exemplo de malha de controle com MPC aplicada em um reator químico.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 92
FV
210
FC
210
FC
FC
FC
FV
211A
FV
211B
FY
211
TT
211
PT
212
FT
210
Reator
batelada
Alimentação
Split Range
Controlador
Preditivo com
Modelo (MPC)
Aqueci-
mento
Resfria-
mento
Figura 43 - Controle em reator batelada por faixa dividida (split range) com MPC
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
No sistema de controle do reator em batelada (figura anterior) temos um controlador MPC que utiliza os 
sinais medidos das variáveis temperatura e pressão do reator mais a resposta do modelo preditivo mate-
mático para geração de sinais de controle para o split range e para o controlador de vazão de alimentação.
Neste capítulo, você pode aprender sobre as principais estratégias e sistemas de controle de processos 
amplamente aplicados. Pode estudar a diferença e características básicas de cada técnica e modos de con-
trole e porque devemos controlar um processo químico. 
 4 SISTEMA DE CONTROLE 93
 RECAPITULANDO
Neste capítulo, Sistema de Controle, estudamos sobre a importância do controle de processos, por-
que devemos controlar os processos químicos e como fazer este controle. Vimos que um processo 
industrial é caracterizado pelas mudanças das condições e variáveis ao longo do tempo, além da 
diferença entre malha aberta e fechada em controle de processos químicos.
Estudamos que um sistema de controle possui três ações básicas: monitoramento, controle e atua-
ção. Estudamos também a diferença entre malha aberta e malha fechada, além dos elementos bási-
cos que compõem as malhas de controle representado em um diagrama de blocos: medidor/sensor, 
controlador, atuador e processo.
Na sequência, foram abordados os principais tipos de sistemas de controle de processos, onde po-
demos traçar uma classificação com relação à estrutura da malha; ao tipo de processo; à operação da 
malha; aos modos de controle e com relação à robustez do sistema. Podemos aprender a diferenças 
dos principais sistemas de controle e onde é mais aplicado, destacando os sistemas de controle 
on-off, PID, antecipatório (feedforward), sistema em cascata (mestre e escarvo), por razão, seletivo e 
override, faixa dividida e sistemas avançados de controle.
Durante esta caminhada, você pôde compreender que se o processo químico a ser controlado pos-
suir uma dinâmica muito forte ou então com muitas variáveis controladas e manipuladas, é mais in-
dicada a aplicação de sistemas robustos de controle. Vimos que sistemas de controle multivariáveis 
e sistemas avançados de controle são mais indicados para estes casos. 
Estas questões nos levaram a perceber que sistemas de controle de processos são fundamentais 
para a segurança de processo (operadores e equipamentos), para proteção ambiental e principal-
mente para atingir as metas de qualidade requeridas dos produtos fabricados pelas indústrias.
Medição de variáveis de processos
5
No capítulo anterior, estudamos os sistemas de controle e pudemos compreender que todo 
processo químico precisa ter suas variáveis monitoradas e controladas para a garantia da qua-
lidade dos produtos. No entanto, para que um sistema de controle atue de forma eficiente, é 
necessária uma correta medição das variáveis de processo buscando a precisão e exatidão dos 
valores obtidos. 
Esta medição é realizada através de instrumentos especialistas e/ou sensores, podendo 
conter os seguintes componentes:
a) Transdutores; 
b) Monitores; 
c) Transmissores; 
d) Gravadores; 
e) Coletores de dados; 
f) Sistemas de aquisição de dados. 
Temos também medidores baseados em programas de computadores que utilizam mode-
los matemáticos para inferir determinada variável. A estes sistemas damos o nome de sensores 
virtuais ou soft sensor.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 96
Veja a seguir na figura as variáveis de processos consideradas mais importantes para nosso estudo: 
Vocês sabem quais são 
as principais variáveis 
que são medidas em 
processos químicos?
Concentração, pressão, 
vazão e velocidade.
Quantidade, qualidade e 
ainda tem mais...
Temperatura, nível, pH, 
condutividade, 
umidade e densidade.
Figura 44 - Variáveis de processos
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Neste capítulo, estudaremos com mais detalhes apenas as medições de variáveis fundamentais em pro-
cessos químicos como temperatura, pressão, vazão, nível de líquidos, pH e concentração. Na figura a seguir 
observe um sistema genérico de medição de variáveis de processo.
Sistema de
medição (SM) Medida
Medida
IndicadorTratamento
no sinal
Sinal
proporcional
Sinal
tratado
Dado
bruto
Transdutor
Energia
auxiliarGrandeza
a medir
Grandeza
a medir
Energia
Figura 45 - Sistema de medição genérico
Fonte: PAVANI, 2009. (Adaptado).
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 97
No geral, é possível considerar um sistema de medição de variáveis (figura anterior) constituído de al-
guns elementos básicos, entre eles destacam-se o:
a) Transdutor: tem como função converter a grandeza que se deseja medir em um sinal proporcio-
nal a esta grandeza através de funções de transferência14;
b) Tratamento do sinal: etapa necessária para amplificação do sinal gerado pelo transdutor. Tam-
bém pode realizar filtração e processamento de sinais;
c) Indicador: tem a função de receber o sinal tratado e/ou filtradoe então converter este sinal 
para o valor da grandeza medida em um determinado sistema de unidades. Um termopar, por 
exemplo, é capaz de medir a temperatura de fluidos transformando a leitura de um sinal elétrico 
gerado pela dilatação de uma liga metálica que entra em contado com o fluido em um valor de 
temperatura que é lida pelo operador. 
Tendo em vista que, para controlar uma variável de processo, antes é necessário medi-la, temos dispo-
níveis muitos tipos de medidores e sensores. 
 FIQUE 
 ALERTA
Um instrumento medidor deve ser sempre calibrado. O processo de calibração de 
um instrumento envolve três etapas básicas: medições comparando com padrões, 
calibração e levantamento de documentação do instrumento. 
Neste capítulo, vamos estudar como medir as principais variáveis de processo, fundamental tanto para 
controle como para monitoramento dos processos químicos. 
14 Funções de transferência: relaciona os sinais de entrada com os de saídas através de funções matemáticas denominas de 
 transformada de Laplace aplicada em controle de processos.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 98
5.1 TEMPERATURA
O conceito de temperatura envolve a propriedade relacionada com a energia cinética média de átomos 
ou moléculas relacionada ao seu estado vibracional de um determinado sistema. Esta variável é fundamen-
tal para processos químicos devido às características altamente energéticas que muitos destes processos 
possuem. 
Como esta energia não pode ser medida diretamente, sua determinação é feita de forma indireta, atra-
vés da medida de alguma propriedade física do sistema que seja dependente da temperatura.
A temperatura de um sistema é, portanto, determinada por meio de efeitos elétricos ou físicos, que são 
produzidos sobre um material com características conhecidas, tais como:
a) Resistência elétrica (termômetros à resistência); 
b) Tensão na união de dois metais diferentes (termopar); 
c) Espectro da radiação emitida (pirômetro); 
d) Volume de uma massa fixa de fluido (termômetro de mercúrio). 
A medição de temperatura, assim como a medição de pressão, influencia na qualidade do produto e na 
segurança da planta industrial. 
A temperatura pode influenciar diretamente nas propriedades físico-químicas dos produtos, logo, sua 
medição e controle também têm que ser realizados de forma rigorosa e constante. Conheça a seguir os 
principais equipamentos/instrumentos de medição de temperatura.
Capilar com
glicerina
Bulbo Vapor
Líquido
volátil
Bulbo
Capilar com
vapor ou
líquido
Vapor
Líquido
volátil
Termômetro haste 
de vidroTermômetro bimetálico
Pirômetro
Sistema de bulbo capilar
Termistor
Bulbos de resistência a �o 
metálico ou RTD (Resistence 
Temperature Detctors) Termopar
Quadro 15 - Principais equipamentos/instrumentos de medição de temperatura
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 99
Dos instrumentos apresentados no quadro anterior, podemos classificá-los em dois grandes grupos, 
como mostrado no quadro a seguir.
GRUPO 1
Instrumentos onde o elemento 
sensor está em contato direto 
com o meio ou corpo a ser 
medido. Indicado para tempera-
turas menores que 1600ºC.
Termômetros à dilatação de sólido.
Termômetros a par termoelétrico.
Termômetros à resistência elétrica.
Termômetros à dilatação de líquido.
Termômetros à dilatação de gás.
Termômetros à tensão de vapor saturante.
GRUPO 2
Instrumentos onde o elemento 
sensor está em contato indireto 
com o meio ou corpo a ser 
medido. Indicado para medições 
de altas temperaturas.
Pirômetros à radiação total.
Pirômetros à radiação parcial (monocro-
máticos).
Pirômetro óptico.
Pirômetro fotoelétrico.
Quadro 16 - Classificação de sensores de temperatura para uso industrial
Fonte: COELHO, 2008.
A temperatura pode ser medida em diversos sistemas de unidades, sendo o mais usual a escala Celsius, 
em homenagem ao físico e astrônomo sueco Andrews Celsius. Em cada sistema de unidades, a medida 
da temperatura é apresentada na forma de uma escala proporcional aos padrões de referência. Na escala 
Celsius, as referências são as temperaturas de fusão (0°C) e de ebulição da água (100°C) ao nível do mar, 
enquanto que na escala Fahrenheit as referências são a temperatura de uma mistura de água, gelo e sal 
(32°F) e a temperatura do corpo humano (100°F). Assim, a medida de um grau não é a mesma nas escalas 
Fahrenheit e Celsius: se considerarmos uma variação de temperatura de 0º a 5º na escala Celsius, teremos, 
na escala Fahrenheit um intervalo de nove graus. 
Portanto, um intervalo de 1 grau Celsius ou 1 Kelvin contém 1,8 graus Fahrenheit ou Rankine, determi-
nando assim, fatores de conversão para as escalas de temperatura.
Temperatura do corpo humano
Temperatura ambiente
Zero absoluto
KelvinKelvin CelsiusCelsius FahrenheitFahrenheit
373.150K
310.150K
363.150K
353.150K
343.150K
333.150K
333.150K
283.150K
281.150K
298.150K
273.15°K
0°K
1000C
370C
900C
800C
700C
600C
500K
200C
100C
250C
00C
-273.15°C
212°F
98°F
194°F
178°F
158°F
140°F
122°F
68°F
50°F
77°F
32°F
-459.58°F
180 100
212 373
273
255 - 18
- 40233
00
032
-40
492
0 460
420
- 460 - 2730 0
672
Zero absoluto
Tamanho de
1 unidade
0F = 0C
Ponto de congelamento da água
Fa
hr
en
he
it
Fa
hr
en
he
it
Ra
nk
in
e
Ra
nk
in
e
Ke
lv
im
Ke
lv
im
Ce
ls
iu
s
Ce
ls
iu
s
Ponto de ebulição da
água a 760 mm de Hg
Quadro 17 - Fatores de conversão para escalas de temperatura
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 100
Matematicamente, definimos as escalas de temperatura calibradas em instrumentos medidores da se-
guinte forma:
1,8° F 
,
 1,8° R 
,
 1° F 
,
 1° C
1° C 1K 1°R 1K
T(K) = T(°C) + 273,15
T(°R) = T(°F) + 459,67
T(°R) = 1,8T(K)
T(°F) = 1,8T(°C) + 32
Todos os medidores apresentados anteriormente operam com base nos efeitos físicos e elétricos. Mas 
ainda é preciso conhecer o princípio de funcionamento de alguns dos principais medidores de temperatu-
ra apresentados. Vamos ver na sequência.
Termômetros
à dilatação
de líquido
Termômetros
à dilatação
de sólido
Termômetros
à dilatação
de gás
Termômetros
à tensão de
vapor saturante
Termopar
Pirômetros
Esta classe de medidores 
baseia-se no princípio 
da dilatação volumétrica 
de líquidos em função 
da temperatura.
Conhecidos como 
termômetros bimetáli-
cos, nos quais dois 
metais se dilatam a 
partir da variação de 
temperatura.
Utiliza a lei de Charles e 
Gay-Lussac, onde um gás a 
volume constante possui 
uma pressão proporcional 
à temperatura do gás.
Utiliza a lei de Dalton onde 
a pressão de vapor satura-
do depende somente da 
temperatura e não do 
volume.
Um dos principais medidores de 
temperatura industrial, seu 
funcionamento é baseado no 
princípio da geração de uma 
força eletromotriz quando dois 
metais diferentes com suas 
extremidades unidas são expos-
tos a temperaturas distintas. A 
diferença de temperatura 
gerada entre as duas extremi-
dades são chamadas de junção 
fria e junção quente.
São medidores indicados para 
altas temperaturas com 
diferentes con�gurações de 
medição indireta, ou seja, sem 
contato com o meio a ser 
medido. Basicamente, os 
pirômetros de radiação operam 
em faixas de luz infravermelha e 
os pirômetros ópticos operam 
em faixas mais extremas da luz 
visível com comprimento de 
onda na faixa de 0,65 µm.
3 5
3 6 3 7
3 9
4 1
3 8
4 0
4 2
Limite
superior
da escala
Limite
inferior
da escala
º C
Bulbo
Capilar
Estrangulam
ento
Escala Ponteiro indicador
Caixa
Conexão
Eixo
Elemento
bimetálico
Haste
Tubo de Bourdon Tubo capilar
Reservatório 
de gás
Vapor
Líquido volátil
Líquido inerte
Bourdon
Capilar
Com vapor ou líquido
Capa metalizada
Fios termopar “J”
Encaixe de compressão
ajustável
Armadura de aço 
inoxidável, trança de aço 
inoxidável ou simples
�os de ligação 
também disponíveis
TERMÔMETRO DESCRIÇÃO IMAGEM
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 101
Termômetros
à dilatação
de líquido
Termômetrosà dilatação
de sólido
Termômetros
à dilatação
de gás
Termômetros
à tensão de
vapor saturante
Termopar
Pirômetros
Esta classe de medidores 
baseia-se no princípio 
da dilatação volumétrica 
de líquidos em função 
da temperatura.
Conhecidos como 
termômetros bimetáli-
cos, nos quais dois 
metais se dilatam a 
partir da variação de 
temperatura.
Utiliza a lei de Charles e 
Gay-Lussac, onde um gás a 
volume constante possui 
uma pressão proporcional 
à temperatura do gás.
Utiliza a lei de Dalton onde 
a pressão de vapor satura-
do depende somente da 
temperatura e não do 
volume.
Um dos principais medidores de 
temperatura industrial, seu 
funcionamento é baseado no 
princípio da geração de uma 
força eletromotriz quando dois 
metais diferentes com suas 
extremidades unidas são expos-
tos a temperaturas distintas. A 
diferença de temperatura 
gerada entre as duas extremi-
dades são chamadas de junção 
fria e junção quente.
São medidores indicados para 
altas temperaturas com 
diferentes con�gurações de 
medição indireta, ou seja, sem 
contato com o meio a ser 
medido. Basicamente, os 
pirômetros de radiação operam 
em faixas de luz infravermelha e 
os pirômetros ópticos operam 
em faixas mais extremas da luz 
visível com comprimento de 
onda na faixa de 0,65 µm.
3 5
3 6 3 7
3 9
4 1
3 8
4 0
4 2
Limite
superior
da escala
Limite
inferior
da escala
º C
Bulbo
Capilar
Estrangulam
ento
Escala Ponteiro indicador
Caixa
Conexão
Eixo
Elemento
bimetálico
Haste
Tubo de Bourdon Tubo capilar
Reservatório 
de gás
Vapor
Líquido volátil
Líquido inerte
Bourdon
Capilar
Com vapor ou líquido
Capa metalizada
Fios termopar “J”
Encaixe de compressão
ajustável
Armadura de aço 
inoxidável, trança de aço 
inoxidável ou simples
�os de ligação 
também disponíveis
TERMÔMETRO DESCRIÇÃO IMAGEM
Quadro 18 - Medidores de temperatura
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Desses aparelhos que vimos até agora, o termopar é um dos principais medidores de temperatura no 
segmento industrial. No quadro a seguir, temos as principais características de termopares de uso comer-
cial para medição de temperatura em processos químicos. 
Cobre (+) Constantan (-) -180 a 370˚C Pode ser utilizado ematmosferas úmidas
Limitações em
atmosferas oxidantes
Temperatura abaixo de
zero, tolera umidade
TIPO CARACTERÍSTICAS RESTRIÇÕES OBSERVAÇÕESELEMENTOPOSITIVO
ELEMENTO
NEGATIVO
FAIXA DE
TEMPERATURA
USUAL
T
Níquel
Cromo (+)
Cobre
Níquel (-) 0 a 870˚C
Aplicável em atmosferas
oxidantes ou inertes
Limitações em
atmosferas redutoras
Bom para temperaturas
abaixo de zeroE
Chromel (+) Alumel (-) 0 a 1200˚C Aplicável em atmosferasoxidantes ou inertes
Limitações em vácuo
e em atmosferas
redutoras
Sujeito a “green rot” em
algumas atmosferasK
Platina 90%
Rhódio 10% (+) Platina 100% (-) 0 a 1600˚C
Aplicável em atmosferas
oxidantes ou inertes
Sensível a
contaminações Evitar contato com metalS
Platina 87%
Rhódio 13% (+) Platina 100% (-) 0 a 1600˚C
Aplicável em atmosferas
oxidantes ou inertes
Sensível a
contaminações Evitar contato com metalR
Platina 70%
Rhódio 30% (+)
Platina 94%
Rhódio 6% (-) 870 a 1795˚C
Aplicável em atmosferas
oxidantes ou inertes
Sensível a
contaminações
Evitar contato com metal.
Adequado para alta
temperatura
B
Nicrosil (+) Nisil (-) 0 a 1260˚C Excelente resistência aoxidação até 1200˚C
Melhor desempenho
na forma de termopar
de isolação mineral
N
Ferro (+) Constantan (-) 0 a 760˚C
Aplicável em atmosferas
redutoras, inertes e
em vácuo
Limitações em
atmosferas oxidantes
e elevadas
temperaturas
O ferro oxida
rapidamenteJ
Quadro 19 - Características dos principais termopares comerciais
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Termômetros
à dilatação
de líquido
Termômetros
à dilatação
de sólido
Termômetros
à dilatação
de gás
Termômetros
à tensão de
vapor saturante
Termopar
Pirômetros
Esta classe de medidores 
baseia-se no princípio 
da dilatação volumétrica 
de líquidos em função 
da temperatura.
Conhecidos como 
termômetros bimetáli-
cos, nos quais dois 
metais se dilatam a 
partir da variação de 
temperatura.
Utiliza a lei de Charles e 
Gay-Lussac, onde um gás a 
volume constante possui 
uma pressão proporcional 
à temperatura do gás.
Utiliza a lei de Dalton onde 
a pressão de vapor satura-
do depende somente da 
temperatura e não do 
volume.
Um dos principais medidores de 
temperatura industrial, seu 
funcionamento é baseado no 
princípio da geração de uma 
força eletromotriz quando dois 
metais diferentes com suas 
extremidades unidas são expos-
tos a temperaturas distintas. A 
diferença de temperatura 
gerada entre as duas extremi-
dades são chamadas de junção 
fria e junção quente.
São medidores indicados para 
altas temperaturas com 
diferentes con�gurações de 
medição indireta, ou seja, sem 
contato com o meio a ser 
medido. Basicamente, os 
pirômetros de radiação operam 
em faixas de luz infravermelha e 
os pirômetros ópticos operam 
em faixas mais extremas da luz 
visível com comprimento de 
onda na faixa de 0,65 µm.
3 5
3 6 3 7
3 9
4 1
3 8
4 0
4 2
Limite
superior
da escala
Limite
inferior
da escala
º C
Bulbo
Capilar
Estrangulam
ento
Escala Ponteiro indicador
Caixa
Conexão
Eixo
Elemento
bimetálico
Haste
Tubo de Bourdon Tubo capilar
Reservatório 
de gás
Vapor
Líquido volátil
Líquido inerte
Bourdon
Capilar
Com vapor ou líquido
Capa metalizada
Fios termopar “J”
Encaixe de compressão
ajustável
Armadura de aço 
inoxidável, trança de aço 
inoxidável ou simples
�os de ligação 
também disponíveis
TERMÔMETRO DESCRIÇÃO IMAGEM
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 102
Dos tipos de sensores de temperatura estudados neste capítulo, podemos ainda classificá-los quanto à 
faixa de temperatura mais indicada para aplicação, como mostrado a seguir.
Termômetro de mercúrio
Termômetro bimetálico
Termômetro de pressão de líquido
Termômetro de pressão de vapor
Termômetro resistência de platina
Termômetro resistência de níquel
Termômetro resistência de cobre
Termistor
Termopar tipo R
Termopar tipo K
Termopar tipo J
Termopar tipo T
Pirômetro óptico
Pirômetro radiométrico
Termômetro de líquido orgânico
-200 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000
Co
nt
at
o 
(d
ire
to
)
Co
nt
at
o
in
di
re
to
˚C
Gráfico 6 - Comparação das faixas de medição dos principais sensores de temperatura
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
A faixa ou range do instrumento é fundamental para a seleção do medidor mais adequado ao processo 
em que se deseja medir a temperatura.
Agora, vamos estudar melhor como é a medição de outra variável importante no processo: a pressão.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 103
5.2 PRESSÃO
O conceito de pressão (P) nada mais é do que a razão entre a força (F) e a área (A) na qual esta força 
atua. No Sistema Internacional de Unidades (SI), a unidade de pressão é o Pascal (Pa ou N/m2). A definição 
matemática da grandeza pressão é:
P = F/A = [Pa]
Para melhor entendimento do conceito de pressão de um fluido, considere um tanque cilíndrico con-
tendo um líquido com massa específica ρ(kg/m3), com nível de líquido a uma altura h(m) do fundo do 
tanque e uma área transversal A(m2). 
Na figura a seguir, temos esta representação, onde uma pressão P0(N/m2) é exercida pela atmosfera na 
superfície do líquido na parte superior do tanque. 
Massa especí�ca
do �uido (ρ);
ρ(kg/m3)
A(m2)
h(m)
P0(N/m2)
P(N/m2)
Figura 46 - Representação da pressão de fluido em um tanque e uma tubulação
Fonte: FELDER; ROUSSEAU, 2011. (Traduzido e adaptado).
O fluido contido no tanque tem uma massa que exerce uma força chamada peso no fundo do tan-
que. Esta força peso FP pode ser expressa em função da densidade e do volume de líquido no tanque: 
FP = m. a = (ρ. V). g = (ρ. h. A). g. Com isso, a pressão exercida pelo fluido no fundo do tanque é 
P = FP / A = ρ. h. g . Esta pressão exercida por uma coluna de líquido é denominada pressão hidrostática. 
A pressão total P(N/m2) no fundo do tanque pode ser determinada pela seguinte correlação matemática:
P= Po + ρgh
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 104
5.2.1 MEDIÇÃO INDUSTRIAL
A medição e o controle da variável pressão em uma unidade industrial podem interferir em outras va-
riáveis, como: volume, temperatura e vazão. A pressão é uma das variáveis mais críticas de um processo, 
pois é vital para a segurança tanto das máquinas quanto das pessoas que as operam. Por isso, a medição e 
o controle têm que ser realizados de forma efetiva. 
A seguir, temos alguns dos principais equipamentos/instrumentos utilizados na medição da pressão.
Patm
Gás
1
h
2
Manômetro de tubo em ‘‘U’’
P
1
P
d
h
H
N0
D
Manômetro de tubo em “U” com
diâmetros diferentes
0 1
6
Manômetro de tubo inclinado
Manômetro de foles
Pressão Pressão 2
Pressão 1
Eixo
indicador
Bourdon
Tubo Bourdon em espiral
Vista lateral
da espiral
Tubo Bourdon
Seção
A-A
Escala graduada
Pressão
Tubo Bourdon helicoidal
P (Pressão)
T
Quadro 20 - Equipamentos/instrumentos de medição de pressão
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 105
 SAIBA 
 MAIS
Para saber mais sobre medição de pressão e de outras variáveis de processo, consulte 
o livro: BALBINOT, Alexandre; BRUSAMARELLO, Valner João. Instrumentação e funda-
mentos de medidas. 2. ed. São Paulo: LTC. 2011. v. 2.
A medida da pressão, assim como outras grandezas físicas, requer um referencial, uma escala de valores 
e um sistema de unidades. Neste contexto, a pressão tem duas referências básicas: a pressão atmosférica 
e o vácuo. Se for tomada como referência a pressão atmosférica, a medida será denominada pressão ma-
nométrica ou relativa. Se for tomado como referência o vácuo, chamamos de pressão absoluta. A relação 
entre os valores da pressão nestes dois diferentes referenciais é a seguinte:
Pabsoluta = Pmonométrica + Patmosférica
A figura a seguir é mostra as escalas de referência para medidas de pressão.
Pressão
manométrica
(positiva)
Pressão
manométrica
(negativa)
Pressão
absoluta
Pressão
absoluta
Pressão
barométrica
Pressão
diferencial
Pressão atmosférica
Pressão zero absoluto
Qualquer pressão acima da atmosfera
Figura 47 - Escalas de referência de pressão
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 106
Uma classificação genérica de medidores de pressão é apresentada no quadro a seguir.
MÉTODOS DE COLUNA
LÍQUIDA
Manômetros de coluna em “U”;
Manômetros de coluna reta vertical;
Manômetros de coluna inclinada. 
MÉTODOS DE ELEMENTOS
ELÁSTICOS
Tubos de Bourdon: em C, espiral, helicoidal;
Tipo diafragma;
Tipo fole;
Tipo cápsula.
MÉTODOS ELÉTRICOS
Transmissores de pressão: pneumáticos, eletrônicos;
Tipo capacitivo;
Tipo strain gauge;
Tipo silício ressonante;
Tipo piezoelétrico.
Quadro 21 - Classificação de sensores de pressão para uso industrial
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
Dos tipos apresentados no quadro anterior, os métodos elétricos têm tomado grande atenção como 
aplicações modernas de medição. No entanto, medidores tipo tubo de Bourdon ainda são muito utiliza-
dos. Estes medidores consistem em um tubo com uma seção oval, que pode estar em forma helicoidal, 
espiral ou em forma de “C”. A pressão a ser medida age no interior do instrumento, gerando um movi-
mento da parte fechada que é transmitida por engrenagens a um ponteiro indicador da pressão em uma 
determinada escala, normalmente em bar ou kgf/cm2. 
Na figura a seguir temos um exemplo deste medidor.
Tubo de
Bourdon
Mecanismo
Ponteiro
Entrada
de ar
Figura 48 - Manômetro tipo tubo de Bourdon
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Ainda é importante destacarmos algumas características de aplicação de alguns tipos de medidores de 
pressão. Veja no quadro a seguir.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 107
TIPO MEDIDOR DE 
PRESSÃO APLICAÇÃO / RESTRIÇÃO FAIXA DE PRESSÃO (MÁXIMO)
Tubo de Bourdon Não é apropriada para medições de micropressão ~1000 kgf/cm2
Diafragma Indicado para baixa pressão ~3kgf/cm2
Fole Indicado para baixa a média pressão ~10 kgf/cm2
Cápsula Indicado para micropressão ~300 mmH2O
Quadro 22 - Principais características de alguns tipos de medidores de pressão
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
Dentre os medidores de pressão citados, precisamos entender um pouco mais sobre suas principais 
características. Vejamos na sequência. 
a) Manômetros de coluna em “U”: medidores simples indicados para baixas pressões, construído 
normalmente de um tubo de vidro transparente em forma de “U” e com uma escala de pressão;
b) Manômetros de coluna reta vertical: similar ao tipo “U”, porém possui áreas diferentes nos ra-
mos dos tubos onde se aplica uma pressão maior no ramo de maior área, fazendo com que ocorra 
um deslocamento de líquido no ramo de menor área;
c) Manômetros de coluna inclinada: neste manômetro temos um tubo reto inclinado com peque-
no diâmetro onde ocorre o deslocamento de líquido. Também indicado para pequenas pressões 
com alta precisão;
d) Tubos de Bourdon: monômetro constituído de um tubo de seção oval com formatos distintos. 
Uma das extremidades é aberta em contato com o meio a ser medido. A pressão então atua em 
seu interior, o que resulta em um movimento interno transmitido a um ponteiro indicador;
e) Tipo diafragma: a medição da temperatura é realizada através de um diafragma. O deslocamen-
to gerado pela pressão altera a área efetiva do diafragma para medir a pressão;
f) Tipo capacitivo: consiste de um sensor com placas paralelas que compõe um capacitor separa-
das por um fluido dielétrico. A pressão é medida através da detecção da modificação da distância 
das placas do capacitor, modificando a capacitância que é convertida em um sinal de pressão;
g) Tipo strain gauge: conhecido como fita extensiométrica ou strain gauge, é um instrumento que 
mede a pressão através da deformação de compressão ou tração gerada em uma fita metálica;
h) Tipo piezoelétrico: baseia-se na aplicação de cristais assimétricos conhecidos como piezoelé-
tricos onde ocorre uma deformação elástica em seu eixo axial, produzindo um potencial elétrico 
que é proporcional à pressão. 
Medir a pressão em processos industrias pode envolver diversos princípios, como vimos anteriormente. 
A seleção do tipo de instrumento medidor dependerá das condições associadas à aplicação, tais como, 
temperatura e características do fluido e gás medido. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 108
CASOS E RELATOS
Dificuldades na medição da pressão
Em uma indústria petroquímica chamada ALX Petro trabalha Eduardo, técnico em química e opera-
dor de processos. A empresa vem enfrentando dificuldades na medição e monitoramento da pres-
são em alguns vasos pressurizados. Nestes vasos, a pressão é medida através de manômetros tipo 
Tubo de Bourdon. 
Em uma das rotinas de manutenção, Eduardo verificou que os manômetros instalados nos vasos 
eram inadequados para aquela aplicação pois não continham um sistema de selagem para impedir 
o contato direto do fluido de processo com o tubo de Bourdon. A falta de selagem levava ao desgas-
te prematuro dos manômetros além da medição incorreta.
Eduardo relatou a seu supervisor que os manômetros estavam com uma vida útil muito curta, sendo 
necessária a manutenção e troca constantes. Os vasos em que estavam instalados estes manôme-
tros estocavam um óleo residual do processo a alta temperatura.
O técnico sugeriu ao seu supervisor a instalação de manômetros com sistema de selagem líquida 
para evitar os problemas. A selagem líquida consiste da aplicação de um líquido inerte em contato 
com o tubo de Bourdon, que não se mistura com o fluido de processo e deve ser armazenado em um 
pote de selagem instalado no medidor.
Depois das mudanças, um teste foi realizado com os novos manômetros. Estes novos manômetros 
tipo Tubo de Bourdon com selagem líquida se mostraram mais adequados à aplicação. 
O problema foi resolvido e Eduardo pôde ajudar a empresa por meio de seu conhecimento sobre 
medição de pressão.
Outra variável fundamental é a vazão, vamos agora estudar os principais métodos de medição aplica-
dos industrialmente.5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 109
5.3 VAZÃO
A vazão é quantidade de material, mensurada em volume ou massa, que escoa em uma linha de proces-
so por unidade de tempo. Podemos expressar a vazão de duas formas distintas: 
a) Vazão mássica (massa/tempo, kg/s);
b) Vazão volumétrica (volume/tempo, m3/s). 
12
2
3 8
4
44
3 33
Figura 49 - Medição de vazão
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A medição da vazão é uma prática muito útil em uma unidade de processamento químico, pois através 
dela sabemos a quantidade de material que passa por um duto fechado ou aberto em determinado tem-
po. Sem a medição da vazão, seja ela volumétrica ou mássica, seria impossível controlar a quantidade de 
material que entra e sai de um reator químico, por exemplo. 
O medidor de vazão é um instrumento instalado na linha de um processo que quantifica a quantidade 
de material que escoa por unidade de tempo. A medida da vazão é feita de modo indireto por meio da me-
dida do diferencial de pressão (perda de carga), velocidade de escoamento, dentre outras variáveis. Para 
a conversão do valor das grandezas indiretas medidas (pressão, velocidade) em um valor correspondente 
de vazão, utilizam-se correlações da mecânica de fluidos de balanço de massa e energia. Vejamos a seguir 
alguns dos principais equipamentos/instrumentos de medição de vazão usados nas indústrias.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 110
Placa de Orifício
Bocal Tubo de Pitot
Calha Parshall
Côncentrica ExêntricaSedmental QuadranteEntrada
cônica
V1 D1 1 D2 2 DVC
h
Tubo de Venturi
Rotâmetro
Quadro 23 - Equipamentos/instrumentos de medição de vazão
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
No quadro anterior observamos vários instrumentos medidores de vazão que podem, ainda, ser classi-
ficados da seguinte forma:
MEDIDORES POR PERDA
DE CARGA VARIÁVEL
(ÁREA CONSTANTE)
Tubo de Pitot;
Annubar;
Tubo de Venturi;
Tubo de Dall;
Placa de orifício.
MEDIDORES POR
DESLOCAMENTO POSITIVO
DO FLUIDO
Disco Nutante;
Rotativos.
MEDIDORES ESPECIAIS
Efeito eletromagnético;
Ultrassônico;
Tipo Vortex;
Tipo canal aberto (calha Parshall);
Tipo Coriolis15.
MEDIDORES POR ÁREA
VARIÁVEL (PERDA DE
CARGA CONSTANTE)
Rotâmetros
MEDIDORES POR VELOCIDADE
PELO IMPACTO DO FLUIDO Tipo turbina.
Quadro 24 - Classificação de medidores de vazão aplicados industrialmente
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
15 Coriolis: a força inercial de coriolis, pseudoforça de coriolis ou efeito coriolis, ocorre apenas quando um objeto se encontra 
 em movimento em relação ao referencial não inercial em consideração, mostrando-se sempre perpendicular à velocidade e 
 também ao eixo de rotação do sistema não inercial em relação ao inercial.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 111
Quando pensamos na aplicação dos medidores de vazão, podemos compará-los com relação às princi-
pais características destes instrumentos fornecidos pelos fabricantes.
Bocal 4:1 Média Alta Médio±1/±2 daescalaLíquidos comuns
Deslocamento
positivo 10:1 Alta Baixa Médio
±0,5 da
proporção
Líquidos viscosos
sem suspensões
Eletromagnético
Rotâmetro Líquidos comuns
40:1 Não há Não há Alto±0,5 daproporção
Líquidos condutivos
com suspensões
Ultrassom 10:1 Não há Não há Alto±5 daescala
Líquidos viscosos
com suspensões
Placa de orifício 4:1
10:1 Média ±1/±10 daescala
Média Alta
Média
Baixo
Baixo
Tubo de Pitot Líquidos semimpurezas 3:1 Muito baixa
±3/±5 da
escala Baixa Baixo
±2/±4 da
escala
Líquidos comuns
com alguma
suspensão
Tubo de Venturi 4:1 Baixa Alta Médio±1 daescala
Líquidos comuns
com alguma
suspensão
Turbina 20:1 Alta Alta Alto±0,25 daproporção
Líquidos comuns
com pouca
suspensão
Coriolis 10:1 Baixa Não há Alto±0,4 daproporção
Líquidos comuns,
viscosos, com
alguma suspensão
TIPO UTILIZAÇÃO FAIXA PERDA DEPRESSÃO
PRECISÃO
APROX. %
SENSIBILIDADE
À VISCOSIDADE
CUSTO
RELATIVO
Quadro 25 - Principais características de medidores de vazão
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
Vejamos a seguir as principais características dos elementos medidores abordados:
a) Tubo de Pitot: a vazão é detectada através da medida da velocidade de fluxo em uma tubulação. 
Através da medição da diferença das pressões total e estática na linha tem-se a pressão dinâmica, 
que é proporcional à velocidade de fluxo ao quadrado;
b) Annubar: constituído de pequenos elementos sensores de pressão instalados de forma perpen-
dicular ao fluxo em uma linha de processo;
c) Tubo de Venturi: medidor que consiste de uma câmara com estreitamento entre duas seções 
cônicas. A vazão é medida pelo diferencial de pressão gerado;
d) Tubo de Dall: trata-se de uma evolução do tubo venturi, não possuindo garganta de tamanho 
menor e mais simples;
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 112
e) Placa de orifício: medidor muito utilizado nas indústrias, consiste de uma placa perfurada insta-
lada perpendicular ao eixo da tubulação de processo;
f) Rotâmetros: são medidores de área variável muito utilizados onde é instalado um peso flutuador 
internamente, que se move em função da vazão medida. Uma escala calibrada é instala externa-
mente no tubo do medidor;
g) Disco mutante: tipo de medidor muito utilizado para medição da vazão de água em residências, 
possuindo um disco mutante e uma câmara de medição;
h) Rotativo: medidor constituído de rotores (propulsores) internos onde a velocidade do rotor é 
proporcional à velocidade do fluido. Os rotores podem ser de três tipos básicos: rotores de lóbu-
los, palhetas corrediças e palhetas retráteis;
i) Tipo turbina: medidor de vazão constituído por um rotor de palhetas onde a velocidade do rotor 
é proporcional à velocidade do fluido e, por sua vez, da vazão;
j) Efeito eletromagnético: medidor especial que utiliza o princípio de Faraday, onde o movimento 
de um condutor em um campo magnético gera uma força eletromotriz (f.e.m.) que é proporcio-
nal à sua velocidade; 
k) Ultrassônico: utiliza o princípio da propagação sonora em um líquido para medir a vazão em 
uma linha de processo. A medição é realizada através de um pulso ultrassônico;
l) Tipo vórtex: por meio de um sensor de vórtex, a vazão é medida captando as ondas de vórtex 
que geram um sinal proporcional à vazão;
m) Tipo canal aberto (calha Parshall): medições em canais abertos são comuns em estações de 
tratamento de água e efluentes industrias e em qualquer sistema onde um fluido corre em um 
canal aberto. O nível de passagem de líquido pelo canal é convertido em uma escala de vazão;
n) Tipo Coriolis: utiliza o efeito Coriolis que relaciona inércia e aceleração centrípeta em tubos pa-
ralelos em forma de “U” para medição da vazão de fluido de processo. 
A medida da vazão deve ser calculada considerando condições devidamente especificadas de tempe-
ratura e pressão uma vez que alguns líquidos apresentam variação de massa específica e viscosidade com 
o aumento da temperatura e pressão. 
Quando se trata de vazão de gases, comumente se utiliza unidades em Nm3/h (metros cúbicos normais 
por hora, ou seja, a temperatura de 0°C e a pressão atmosférica) ou então utiliza-se o SCFM (pés cúbicos 
padrão por minuto; a temperatura de 60°F e 14,696 PSIA de pressão atmosférica).
CURIOSIDADES
O medidor de vazão ultrassônico é uma técnica de medição que vem vi-
venciando grande crescimento em aplicações industriais. Isso se deve às 
características do instrumento, que não necessita de uma obstrução do 
fluido, como é o caso de medidores tipo vórtex, placa de orifício, turbina, 
etc.
(Fonte: PASETTI; JESUS; PAULINO, 2007).
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 113
Agora que você aprendeu como podemos medir as principais variáveis de processo, vamos estudar 
também outras variáveis, também de grande importância em processos químicos. Dentre elas, veremos o 
nível, concentração e densidade.
5.4 OUTRAS VARIÁVEIS
Neste tópico, veremos como medir as variáveis: nível, concentração e densidade.
Estas variáveis também possuem grande importância em processos químicos e devem ser medidas, 
monitoradas e controladas. A importância destas variáveisdependerá do tipo de processo industrial no 
qual estão inseridas. 
No geral, o nível em tanques e vasos deve sempre ser monitorado e controlado, para tanto precisamos 
medi-lo. A concentração e densidade relacionam-se a parâmetros de qualidade e ao controle e eficiência 
dos processos químicos. 
5.4.1 NÍVEL
A definição da variável de processo nível é a distância da base até a superfície livre de um fluido ou só-
lido contido no interior de um vaso pressurizado, tanque ou reservatório.
Vamos aqui apresentar o nível, variável fundamental em controle de processos. A medição de nível 
pode ser realizada tanto para líquidos quanto para sólidos, porém, na indústria, é comum realizar a medi-
ção dessa variável em função da altura de material líquido, tanto para fins do próprio processo quanto para 
inventários. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 114
Veja a seguir alguns equipamentos/instrumentos de medição de nível comumente utilizados em pro-
cessos químicos.
Régua ou gabarito Medidor de nível c utuador
Roda guia
Polio
Peso
Flutuador
Visor de nível
Medidor de nível
c
Tanque
Para limpeza
Flutuador
Displace
Quadro 26 - Equipamentos/instrumentos de medição de nível
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Medir o nível em um vaso de pressão, tanque ou reservatório é necessário para fins de controle desta 
variável em uma determinada faixa ou então em um valor fixo. 
A medição do nível também é feita para se determinar a quantidade volumétrica ou mássica de um 
fluido ou sólido contido no tanque ou vaso. Dos métodos apresentados no quadro anterior, temos dois 
tipos básicos: 
a) Métodos diretos: utilizam como referência a superfície do material a ser medido; 
b) Métodos indiretos: utilizam outras variáveis medidas como referência.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 115
Por exemplo, em um tanque de combustível onde a pressão hidrostática na base é proporcional à altu-
ra, pode-se aplicar a fórmula geral da hidrostática e se obter o nível neste tanque. 
Vejamos no quadro a seguir os tipos de medidores de nível divididos nas duas categorias mencionadas.
MEDIDORES DIRETOS
Régua ou gabarito;
Visores de nível;
Boia ou �utuador.
MEDIDORES INDIRETOS
Displacer (empuxo);
Pressão diferencial;
Borbulhador;
Capacitância eletrostática;
Ultrassônico;
Por pesagem;
Por raios gama (radioativo).
Quadro 27 - Classificação de medidores de nível aplicados industrialmente
Fonte: ELETROBRAS et al., 2008.
A escolha do tipo de método aplicado depende do processo e dos objetivos da medição de nível. No 
caso da medição para determinação de volumes e nível, métodos diretos são mais aplicados. Porém, em 
medições mais complexas como sólidos e vasos pressurizados, os métodos indiretos costumam ser usados. 
No geral, a escolha busca sempre os métodos com melhor custo/benefício, ou seja, o método mais 
simples que atenda à medição requerida. Muitas vezes, apenas se deseja saber se o tanque está cheio, na 
metade ou vazio, neste caso, são indicados medidores tipo régua e visores de nível.
Além disso, é fundamental conhecer as características químicas e físicas e as condições de temperatura 
e pressão do material a ser medido para então definir qual o melhor medidor, como também a automação 
do processo interfere nesta escolha. Processos com elevada automação requerem dispositivos que pos-
sam medir com elevada precisão e transmitir o sinal medido para um sistema de controle.
Outro requisito para escolha de medidor de nível é o atendimento a exigências de normas de seguran-
ça, como a NR1316 para vasos e caldeiras. Esta NR, mesmo para caldeiras altamente automatizadas, exige 
a instalação de um visor de nível transparente no balão de vapor, pois se ocorrer alguma falta de energia 
elétrica, o operador ainda tem condições de visualizar o nível de água. 
Por motivos de segurança, uma caldeira em operação nunca poderá sofrer falta de água, ou seja, o nível 
de água na caldeira deve se rigidamente controlado. A falta de água em caldeiras pode gerar superaqueci-
mento e resfriamento rápido nos tubos e acessórios internos, além de furos e fraturas. A consequência são 
acidentes com explosões nestes equipamentos.
16 Norma Regulamentadora Nº 13 para Caldeiras, Vasos de Pressão e Tubulações.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 116
5.4.2 CONCENTRAÇÃO E DENSIDADE
As variáveis concentração e densidade normalmente se referem à quantidade de algum material ou 
substancia por unidade de volume (kg/m3). A concentração se refere à quantidade em massa, mol ou equi-
valente molar de um componente específico ou a um conjunto de componentes numa mistura; a densi-
dade se refere à quantidade em massa de todos os componentes da mistura num determinado volume.
Uma medida muito utilizada em indústrias de celulose e papel é a medida de consistência que se refere 
ao percentual em massa (%), ou seja, a quantidade de sólidos em gramas (neste caso fibras celulósicas) 
presentes em 100 ml de líquido.
Em indústrias de processos químicos, não é rara a necessidade de medição e controle da concentração 
e da densidade. Esta necessidade se justifica por fatores de qualidade do produto fabricado e também pela 
garantia de eficiência nos processos, principalmente quando temos reação química envolvida. 
Segundo Himmelblau (2006), a concentração pode ser expressa de várias formas como se segue:
a) Concentração mássica: definida como a quantidade de uma substância em massa por unidade 
de volume de uma mistura, podendo ser expressa nas seguintes unidades: lbm o/ft
3, g/L, kg/m3, 
etc);
b) Concentração molar ou molaridade: definida como a quantidade de uma substância em mols 
por unidade de volume em uma mistura, sendo expressa na seguinte unidade: mol/L;
c) Fração molar: definida como a razão entre os mols de um componente e os mols totais da mis-
tura, sendo expressão como uma fração ou percentual;
d) Fração mássica (em peso): razão entre a massa de um componente e a massa total da mistura, 
expressa como uma fração ou percentual; 
e) Partes por milhão (ppm), partes por bilhão (ppb): são métodos que expressam a concentra-
ção de soluções extremamente diluídas, onde as unidades são mg/L (ppm) e µg/L (ppb).
Um instrumento especialista para medição de concentração normalmente também pode ser calibrado 
para medições de densidade. 
Muitos são os tipos de instrumentos e transmissores disponíveis. Veremos a seguir alguns dos principais 
medidores/transmissores de concentração/densidade amplamente aplicados na indústria de processos 
químicos.
MEDIDOR/TRANSMISSOR CARACTERÍSTICAS
Densidade capacitivo
Sua sonda possui uma exatidão de ± 0.0004 g/cm³ e requer ap-
enas uma perfuração na instalação e sem partes móveis. É insta-
lado em tanque ou em linha com vaso amostrador. Cuidados es-
peciais devem ser tomados na instalação para fluidos corrosivos 
e incrustantes. 
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 117
MEDIDOR/TRANSMISSOR CARACTERÍSTICAS
Radioativo
Utiliza uma fonte radioativa, normalmente Césio 137, para 
medição da densidade/concentração. É composto de duas 
partes instaladas a 180º na tubulação de processo (fonte e recep-
tor). A fonte nuclear emite feixes de raios gama que atravessam 
a tubulação com o fluido de processo e então é absorvido pelo 
receptor. A densidade do fluido é inversamente proporcional à 
radiação recebida pelo receptor. Devido à fonte radioativa, este 
medidor requer cuidados extremos quanto a vazamentos de 
radiação e licença especial do governo.
Diapasão vibrante
Utiliza um diapasão17 ou garfo vibrante para medição. A frequên-
cia gerada pelo diapasão dependerá da densidade do material 
no qual está submerso. O diapasão é excitado por um piezoelé-
trico18.
Indicado para fluidos sem materiais dispersos, não incrustantes e 
não corrosivos.
Efeito Coriolis
Utiliza um dos parâmetros do medidor de vazão por efeito Co-
riolis para determinar a densidade ou concentração. Possui pares 
de tubos por onde circula o fluido de processo que são excitados 
magneticamente. Quando vazios, os tubos possuem uma deter-
minadafrequência que é alterada quando os tubos estão com 
fluido, a relação destas frequências é proporcional a densidade 
do fluido. Somente podem ser instalados em linha.
Densidade inferida
Utiliza um transmissor de pressão diferencial para medir a 
densidade ou concentração. Através da medição da pressão em 
dois pontos específicos, mede-se a densidade ou concentração. 
É necessária uma medida da temperatura para cálculos de com-
pensação. Requer um sistema digital e computador para calcular 
a densidade.
Refratômetro
É baseado na refração da luz para medição. O transmissor é com-
posto por um prisma óptico, fonte infravermelha de luz e sensor. 
A fonte de luz envia um feixe contra a interface entre um prisma 
e o fluido de processo, com diferentes ângulos. O ângulo crítico 
medido é função da densidade do fluido. Requer um fluido em 
movimento, sendo inadequado para instalações diretamente 
em tanque.
Areômetro
Este método de medição não gera sinais contínuos, sendo 
apenas para medições periódicas através de amostragem. Em 
geral, possuem baixa exatidão em suas medições. Indicado para 
situações onde se deseja conhecer uma estimativa da concen-
tração ou densidade em tempos periódicos.
Quadro 28 - Classificação de medidores de concentração/densidade aplicados industrialmente
Fonte: ALVES, 2010.
A concentração não depende da temperatura para sua medida, pois representa uma determinada 
quantidade de um material em uma mistura. Já a densidade depende da temperatura do meio, ou seja, 
17 Diapasão: é um elemento metálico em forma de forquilha.
18 Piezoelétrico: é definido como um cristal que se submetido a uma pressão, gera um campo elétrico (em um eixo transversal 
àquele onde foi aplicado a pressão) que pode ser coletado como tensão elétrica.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 118
uma solução com uma concentração de 25% de sacarose possui uma densidade a 20ºC. Se aquecermos a 
solução para 60ºC, a concentração se manterá constante, porém a densidade será menor devido ao efeito 
da temperatura. Assim, quanto maior a temperatura da solução menor será sua densidade. Portanto, os 
medidores devem compensar o efeito da temperatura para correta medição da densidade.
Além das principais medidas de concentração anteriormente apresentadas, existem algumas medidas 
de concentração específicas e muito importantes para alguns segmentos industriais para medição e con-
trole de processos, são elas:
a) Grau Brix e Grau Plato: expressam a porcentagem em massa de sacarose presente em uma 
solução. Temos como exemplo uma solução com 40ºBrix, ou seja, 40 g de sacarose em 100 g de 
solução. Aplicado em indústrias de açúcar e álcool, refrigerantes, cervejarias, etc;
b) Grau Baumé19: pode ser calculada de duas formas distintas, para líquidos mais leves que a água 
e para líquidos mais pesados. Calculado através de Baumé = 144,3 - (144,3/densidade relativa). 
Aplicado em indústrias químicas, petroquímicas e celulose e papel; 
c) Grau INPM20: definido como a porcentagem em peso de álcool em uma solução hidroalcoólica, 
ou seja, em uma solução hidroalcoólica a 96ºINPM teremos 96 g de álcool em 100 g de solução. 
Muito aplicado em indústrias de álcool; 
d) Grau GL (Gay Lussac): definido como a porcentagem de álcool em uma solução hidroalcoólica, 
ou seja, em uma solução a 96ºGL contém 96 ml em 100 ml de solução. Aplicação em indústrias de 
bebidas;
e) Grau API (American Petroleum Institute): é determinado pela equação: ºAPI = (141,5/densidade 
relativa) - 131,5. Esta unidade é utilizada em indústrias de petróleo;
f) Porcentagem (%) de sólidos: podem ser utilizadas correlações polinomiais para ajuste matemá-
tico e estimação da concentração em base mássica. 
Medidores de concentração podem ser instalados de diversas formas, veja na sequência como pode-
mos instalar medidores industriais de densidade e concentração em linha e em tanques. 
Montagem lateral
(b) em tanques e reservatórios
Montagem de topo
Instalação em
linha horizontal
Instalação em
linha vertical
Medição por
transbordamento
a) em linha de processo
Figura 50 - Modos de instalação de medidores/transmissores de densidade e concentração
Fonte: ALVES, 2010.
19 Grau Baumé: escala hidrométrica criada pelo farmacêutico francês Antoine Baumé em 1768 para medição de densidade e 
 concentração de soluções.
20 INPM: Instituto Nacional de Pesos e Medidas.
 5 MEDIÇÃO DE VARIÁVEIS DE PROCESSOS 119
Na figura anterior temos a instalação típica de medidores de concentração/densidade capacitivos, em 
linha e em tanques. Estes medidores caracterizam-se pela sua alta robustez e diversidade de aplicações nas 
mais variadas indústrias de processos.
O medidor e transmissor capacitivo já inicia sua medição após instalação e ligação elétrica, pois sua 
calibração determina o range de medição designado pelos operadores e engenheira de processos. Se for 
necessária uma recalibração ou reprogramação deste range, basta conectar ao instrumento um progra-
mador de campo, conhecido como hand-help e realizar o procedimento, sem ter que parar o sistema ou 
processo medido.
Vimos até aqui as características e principais medidores de concentração e densidade, como também as 
principais aplicações. A escolha do medidor deve ser coerente com as necessidades da empresa em termos 
de condições de processo e precisão das medições.
 RECAPITULANDO
Neste capítulo sobre Medição de Variáveis de Processos, você pôde estudar as técnicas e métodos 
mais aplicados para medição de variáveis de processos.
 Vimos que, para que um sistema de controle opere de forma eficiente, uma adequada medição das 
variáveis deve ser realizada. Estudamos os elementos básicos que compõem um sistema de medi-
ção.
Na sequência, estudamos sobre como medir a variável temperatura, propriedade que relaciona a 
energia cinética média de átomos ou moléculas que compõem um determinado sistema. Vimos a 
classificação e os principais equipamentos de medida de temperatura.
Em seguida, estudamos a variável pressão que é a razão entre a força e a área na qual esta força atua, 
ou seja, P = F/A, os principais medidores e como podemos classificar estes medidores por métodos 
de medida. Vimos que os métodos elétricos têm tomado grande atenção em aplicações modernas 
de medição de pressão. No entanto, medidores tipo tubo de Bourdon ainda são muito utilizados.
Foi abordada também a variável vazão ou fluxo, definida como quantidade de material, mensurada 
em volume ou massa, que escoa em uma linha de processo por unidade de tempo. Estudamos os 
principais medidores e sua classificação.
Por fim, vimos também que, além das variáveis temperatura, vazão e pressão, é fundamental a medi-
ção das variáveis nível, concentração e densidade. Neste contexto, foram apresentados os principais 
medidores/transmissores destas variáveis. Além disso, você pôde entender como classificar as técni-
cas e métodos de medida para nível, concentração e densidade. 
Parâmetro de processos
6
Até agora, estudamos as variáveis de processos e como podemos medir e controlar estas 
variáveis. Neste capítulo, vamos abordar os parâmetros de processos químicos relativos ao 
contexto da importância, identificação, monitoramento, desvios e correções.
Os parâmetros de processos podem ser também variáveis, como veremos aqui. No entanto, 
sua importância é focada nos objetivos de qualidade e especificações do processo ou produtos 
fabricados pela empresa, ou seja, está relacionado às metas de produção e qualidade.
As definições dos parâmetros de um processo, normalmente, são definidas na etapa de 
desenvolvimento e projeto da planta industrial. Veja na figura a seguir um esquema com esta 
ideia, onde as correntes de entrada de um processo definem as características e especificações 
do produto final fabricado. 
Matéria-prima
reciclada
E�uente
Resíduos
industriais
Produto
usado
Produto
Perdas de calor
Energia reciclada
Energia
Matéria-prima
Produto
�nal
Figura 51 - Esquema de entra/saída em um processo químicoFonte: SENAI DR BA, 2017.
Em um processo químico, as transformações impostas nas matérias-primas para produtos 
finais desejados, dificilmente, são possíveis em apenas uma etapa. Normalmente, são necessá-
rias uma série de etapas e operações unitárias para que se consiga atingir as metas de qualida-
de exigidas a um determinado produto e garantir a eficiência do processo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 122
Estudaremos neste capítulo o conceito de parâmetro de processos necessários na manufatura indus-
trial, além da identificação, monitoramento e correções de desvios. 
6.1 CONCEITO
Para entender o conceito de parâmetro de processos, antes, é preciso fazer alguns questionamentos. O 
que é síntese de processos? Como podemos definir o estado de um processo químico? 
O desenvolvimento e projeto de um processo químico envolve muitas etapas. Uma destas etapas é 
denominada como síntese de processo, que significa construir um arranjo de um sistema como um todo a 
partir de suas partes, ou seja, determina quais são os equipamentos e operações necessárias para cada eta-
pa do processo; determina o fluxograma do processo através de análises fenomenológicas e experiência 
dos envolvidos no projeto, a fim de atingir determinados objetivos de produção.
Na etapa de síntese e análise de processo, definimos também as matérias-primas e as especificações 
do produto fabricado. O estado do processo pode ser também definido e modificado mais tarde, já com o 
processo em operação. 
Mas qual a relação destes conceitos com parâmetro de processos? A relação se encontra nas informa-
ções que determinam o estado de um processo. Estas informações podem ser definidas como parâmetro 
de processo, ou seja, as condições necessárias para que o processo opere de forma eficiente, com baixo 
custo, respeitando determinadas normas e procedimentos para reduzir os impactos ambientais e, princi-
palmente, mantendo a qualidade dos produtos finais. Alguns destes parâmetros podem ser:
a) Vazão: mássica ou volumétrica;
b) Composição: fração mássica ou molar das espécies químicas processadas;
c) Fase da matéria: sólida, líquida ou gasosa;
d) Forma (se fase sólida): forma e distribuição de tamanho das partículas;
e) Temperatura;
f) Pressão;
g) pH;
h) Entre outras.
Neste contexto, podemos definir um parâmetro de processo como uma propriedade relativa ao pro-
cesso ou de seu meio ambiente, que pode possuir um determinado valor conhecido ou, então, ser devida-
mente estimado através de técnicas matemáticas, como, por exemplo, a constante de processo em uma 
equação matemática que represente o comportamento do processo.
Durante a manufatura das matérias-primas em produtos, podemos ter diversas etapas, entre elas: rea-
ção química, processos de separação, misturas, aquecimento e troca térmica, alteração de pressão, redu-
ção de tamanho, etc. Em cada uma destas etapas, deve-se definir os parâmetros adequados para atingir as 
metas operacionais. Um bom desempenho do processo depende fortemente de quais parâmetros serão 
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 123
usados, como também do controle e monitoramento destes parâmetros. A figura a seguir ilustra como os 
parâmetros de processos estão inseridos no projeto de processos. 
Ciências básicas
Fundamentos
Eng. de equipamentos
Eng. de processos
Parâmetros de
processos
Figura 52 - Camadas do projeto de processos e a definição de parâmetros
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
No decorrer da vida útil de uma planta industrial, os parâmetros de processos são continuamente otimi-
zados de acordo com as variações de especificações dos produtos, além de requisitos legais de segurança 
de processos e meio ambiente. No próximo tópico, vamos estudar a importância dos parâmetros de pro-
cessos para o adequado monitoramento e controle.
 FIQUE 
 ALERTA
Os parâmetros de processos podem também ser caracterizados como variáveis de 
processos. Porém, o inverso nem sempre é verdade, por exemplo, em um processo 
com reação química temos a temperatura e pressão no reator como variáveis de 
processo que devem ser controladas e monitoradas, sem necessariamente serem 
parâmetros de processo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 124
6.2 IMPORTÂNCIA
Como discutido no tópico anterior, os parâmetros de processos condicionam a planta industrial a ga-
rantir um comportamento dentro de determinadas especificações. Sendo assim, é fundamental que du-
rante a operação estes parâmetros sejam devidamente identificados, monitorados e controlados.
A figura a seguir ilustra o conceito de um processo químico, com correntes de entrada de matéria-prima 
e de saída do produto, no qual os parâmetros deste processo estão relacionados com as subetapas que o 
compõe. 
Processo
Reação Separação Integração Controle
ProdutoMatéria-prima
Subtarefas
Parâmetros de processo
Figura 53 - Etapas de um processo genérico
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Com base na figura anterior, podemos dividir um processo em subetapas como segue:
a) Reação: etapa caracterizada por um processo de reação química, ou seja, transformação de um 
conjunto de espécies químicas em produtos de interesse;
b) Separação: operação unitária caracterizada por um processo de separação e modificação de 
correntes quanto à composição, excesso de reagente e separação de subprodutos;
c) Integração: nesta etapa, temos processos de movimentação dos fluidos ou sólidos que com-
põem as correntes do processo, além de ajustes de temperaturas;
d) Controle: etapa de controle do processo com o objetivo de manter a planta o mais estável pos-
sível e operando com máxima segurança e redução de impactos ambientais, atendendo a especi-
ficações de qualidade dos produtos fabricados. Aqui temos os sistemas de controle estudados no 
capítulo sobre Sistema de Controle.
Para tanto, as operações unitárias, que compreendem as subetapas de um processo, necessitam de pa-
râmetros, os quais devem ser corretamente monitorados e controlados. Por exemplo, na etapa de reação 
(figura a seguir), é necessário determinar os parâmetros operacionais do reator químico, objetivando a 
conversão parcial ou total de reagentes em produtos.
Além disso, temos os parâmetros cinéticos da reação química, tais como a conversão, o grau de avanço 
da reação, a constante de velocidade da reação, concentração da espécie de interesse (CA), etc.
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 125
O mesmo vale para demais etapas de um processo. Como, por exemplo, se as operações unitárias prin-
cipais forem de separação, temos também parâmetros que determinam a eficiência deste processo, tais 
como, parâmetros de equilíbrio líquido-vapor em colunas de destilação.
M
V1 UA,1
 τ1
nA,0
•
cA,1
M
V2 UA,2
 τ2
nA,0
•
cA,2
M
V3 UA,3
 τ3
nA,0
•
cA,3
nA,0
•
cA,0
V
•
Figura 54 - Reatores químicos contínuos em cascata
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Como foi dito anteriormente, os parâmetros de processos são de extrema importância para manter o 
processo operando de forma eficiente, de modo a atender a qualidade exigida do produto final. Isso acon-
tece na indústria farmacêutica, por exemplo, onde para produção de certo remédio é necessário atender 
determinados parâmetros como peso médio, dureza, uniformidade, dissolução, entre outros, mantendo 
assim a qualidade do produto final adequado para o consumo humano.
Os parâmetros de processos estão ligados também a leis e normas de qualidade, que, por sua vez, estão 
ligadas a impactos ambientais como o descarte de efluentes no meio ambiente, por exemplo, em uma 
estação de tratamento, onde o produto a ser despejado precisa ter parâmetros para evitar a poluição e 
contaminação do meio ambiente. 
Porém, como identificar os parâmetros de um processo? Veremos melhor no tópico seguinte. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 126
6.3 IDENTIFICAÇÃO
A identificação de parâmetros do processo é a etapa fundamental no projeto de um sistema, como tam-
bém na operação desse sistema. O conceito de identificação remete a abordagens práticas em controle de 
processos nos quais se deseja obter um modelo matemáticoque represente a dinâmica do processo para 
controle.
Para esta identificação, é necessário o conhecimento de algumas informações prévias do processo ou, 
então, de experiências práticas. Neste sentido, nosso estudo será mais prático, no que se refere à determi-
nação de parâmetros de um processo ou sistema.
Para identificar os parâmetros de processos, podemos aplicar três abordagens diferentes, conforme 
veremos no quadro a seguir:
FENOMENOLÓGICA OU ANALÍTICA
• Busca determinar parâmetros e modelos matemáticos de um processo;
• Baseia-se no estudo de fenômenos físicos, químicos ou biológicos;
• Estudo realizado através de balanços de massa e energia;
• Também conhecida como método “caixa branca”.
EXPERIMENTAL OU EMPÍRICA
• A identificação de parâmetros é realizada sem conhecimento das relações de entrada e saída do 
processo;
• A identificação é obetida através de alguma informações ou dados experimentais do comporta-
mento do processo;
• Elabora-se um modelo matemático que represente este comportamento, estimando os parâmet-
ros deste modelo;
• Conhecida também como método “caixa preta”.
MISTA OU CAIXA CINZA
• Método que baseia-se em uma estrutura mista, ou seja, a identificação é realizada com dados 
experimentais ou informações do processo e com modelos baseados na física (balanços de massa 
e energia).
• Este método é indicado quando o sistema ou processo tem um comportamento de alta complexi-
dade com muitas variáveis.
Quadro 29 - Abordagens para identificação dos parâmetros do processo
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Um método simples para identificação de parâmetros em sistemas é em malha aberta, ou seja, baseado 
no estudo da resposta de saída de um processo quando é aplicado um distúrbio na entrada. O tipo de dis-
túrbio na entrada influencia a resposta e a identificação de parâmetros do processo. 
A técnica mais usual é aplicar um sinal de distúrbio tipo degrau (ver figura a seguir) e analisar a resposta 
do processo frente a este distúrbio, para então estimar os parâmetros de um modelo matemático que re-
presente o sistema ou processo.
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 127
Sistema 
Dinâmico
1a
2a 3
a 4a n
a


tempo
y t
u (t ) y (t )
Degrau unitário Resposta da malha
entrada saída
Figura 55 - Identificação de sistemas em malha aberta
Fonte: ALMEIDA, 2012. (Adaptado).
Uma identificação em malha aberta (figura anterior) é sempre realizada a partir de um referencial está-
vel do processo no qual um distúrbio tipo degrau unitário é aplicado na entrada do processo; a resposta 
de saída é registrada até que se atinja um novo estado estacionário; determinam-se os parâmetros do 
processo, por exemplo, o parâmetro kP (ganho do processo), segundo um modelo do tipo:
kP = 
 Δ (saída) 
Δ (entradas) 
estado de equilíbrio
[ ]
Se o processo tiver um comportamento de primeira ordem, o modelo em função do tempo fica:
y(t) = A . kP . ( 1 - e )
-t / τP
Onde y(t) é a resposta de saída do processo; kP é a constante de ganho do processo; τP é a constante de 
tempo do processo em segundos e A é a amplitude do degrau na entrada. Assim, temos dois parâmetros 
que representam o comportamento do processo estudado, kP e τP.
Estes parâmetros devem ser estimados e otimizados com técnicas matemáticas e programas computa-
cionais. Muitos são os processos que podem ser representados por modelos matemáticos como este, tais 
como sistemas de separação por absorção, sistemas de nível de líquidos em tanques, etc.
Podemos pensar na identificação de parâmetros também como uma ação de análise e melhoria de 
processos. O quadro a seguir ilustra como podemos inserir a etapa de identificação de parâmetros no ma-
peamento de processos para melhoria contínua.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 128
ATIVIDADES ENVOLVIDOS
Ilustrar a sequência das etapas do processo;
Identificar os produtos em cada etapa e os produtos finais;
Identificar os parâmetros dos produtos;
Identificar os parâmetros do processo;
Classificar os parâmetros do processo em controláveis ou ruídos (distúrbios);
Identificar os impactos ambientais em cada etapa do processo;
Identificar os perigos e riscos inerentes ao processo;
Listar atividades rotineiras, atividades auxiliares e extra rotina;
Identificar os equipamentos, operações unitárias e dispositivos necessários.
Engenheiros de processos;
Área de Qualidade;
Área de Gestão;
Área de Segurança no Trabalho;
Área de Meio Ambiente;
Operadores do processo.
Quadro 30 - Mapeamento de processos industriais
Fonte: MARCANTONIO; RIBEIRO, [20--].
CURIOSIDADES
A ferramenta MAMP (Método de Análise e Melhoria de Processos) é um 
conjunto de ações desenvolvidas para otimizar e aprimorar as operações 
de um processo, onde a identificação de parâmetros se faz presente 
como etapa fundamental.
Até aqui estudamos o conceito, importância e formas de identificação dos parâmetros de processos. 
Vamos agora abordar as variáveis de parâmetros, seu monitoramento, desvios e correções.
6.4 VARIÁVEIS DE PARÂMETRO
Todas as variáveis que de alguma maneira influenciam na eficiência do processo e qualidade do produ-
to final podem ser consideradas como variáveis de parâmetros. É possível, então, correlacionar as variáveis 
do processo com parâmetros existentes para o monitoramento. De forma geral, as variáveis de parâmetros 
são aquelas que podem ser monitoradas e controladas no processo industrial. De antemão, temos ainda 
variáveis não controladas e não medidas, que muitas vezes são denominadas de variáveis distúrbios ou de 
perturbação.
As variáveis de parâmetros são aquelas que efetivamente devemos controlar em um processo, ou seja, 
variáveis que determinam o estado de um sistema. Estas variáveis são parâmetros que interferem na qua-
lidade dos produtos fabricados ou nas condições operacionais e de eficiência do processo, como vimos no 
capítulo sobre Variáveis de Processos. Normalmente, estas variáveis são temperatura, pressão, vazão, nível, 
densidade, concentração, pH, umidade, peso, velocidade, entre outras. O sistema de controle atua sobre 
estas variáveis, mantendo-as o mais constante possível ou dentro de faixas, predeterminadas, limitantes 
de variação.
Um exemplo para discussão sobre variáveis de parâmetros é o sistema mostrado na figura seguin-
te, que ilustra um processo de pasteurização de leite com um sistema de controle por realimentação 
(feedback). Neste processo, temos duas malhas de controle, de nível (LC) e de temperatura no tanque pas-
teurizador (TC), onde os set points são Lref e Tref, respectivamente para o nível e temperatura.
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 129
Leite não pasteurizado
Leite
pasteurizado
Regulador
Q = K . mT
Q = α . mL
mT
LC C
T
ρ
L
q
Área AmL
Lref Tref
Te Qe Pe
Figura 56 - Processo de pasteurização de leite
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
O sistema mostrado anteriormente processa leite para pasteurização, processo que esteriliza o leite, 
expondo-o a alta temperatura (abaixo do seu ponto de ebulição) e, em seguida, resfria-o subitamente, 
eliminando microrganismos patogênicos e nocivos à saúde dos consumidores. Para tanto, temos alguns 
parâmetros a serem considerados no processo, tais como:
a) Vazão de leite pasteurizado: ajustado pela válvula de controle através da equação:
Q = α . mL
b) Carga térmica: ajustado pelo regulador de temperatura através da equação:
q = K . mT
Nas equações de controle, α e K são, respectivamente, parâmetros da válvula de controle e do regulador 
de temperatura. As ações calculadas pelos controladores são definidas pelos parâmetros mL e mT, para o 
controlador de nível e temperatura, respectivamente. Estas ações de controle são calculadas através de 
algoritmos de controle PI (Proporcional e Integral) ou PID (Proporcional, Integral e Derivativo), que estuda-
mos no capítulo sobre Sistema de Controle.
Como discutimos, para ser uma variável de parâmetro, é necessário que a variável interfira nas caracte-
rísticas do produto final. Além disso, uma variável tem como características oscilar no decorrerdo tempo 
de operação do processo e por isso deve ser controlado.
Outra variável de parâmetro comum em muitos processos é a umidade, importante, por exemplo, em 
indústrias de celulose e papel, alimentícias, de mineração, farmacêutica, etc. A operação unitária utilizada 
para remoção de umidade de sólidos é a secagem. A umidade está relacionada ao teor de água em mate-
riais sólidos e interfere nas características de qualidade dos produtos fabricados, como também na logísti-
ca de distribuição, pois não se deseja transportar água, sendo que a remoção de umidade reduz o volume 
para transporte do produto, reduzindo custos de logística. Veja na figura a seguir dois exemplos típicos de 
secagem industrial.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 130
SECADOR ROTATIVO DE CAFÉ SECADOR DE CILINDROS AQUECIDOSEM MÁQUINA DE PAPEL
Quadro 31 - Processo de secagem
Fonte: SHUTTERSTOCK, 2016.
Outros fatores que interferem em um processo, com relação às variáveis de parâmetros, são os deno-
minados parâmetros dinâmicos em processos. Estes parâmetros afetam o desempenho de um sistema, 
dependendo das características da dinâmica do processo, ou seja, de como se comporta em função do 
tempo. Esta característica é um fator presente, por exemplo, em processos em batelada, que possuem um 
regime transiente em seu comportamento.
Em um sistema de controle é preciso considerar, inclusive, como estão interligados os instrumentos, 
a distância entre o elemento final de controle e o transmissor e como o controlador interfere no atraso 
do sinal de controle. Ao projetar e escolher um sistema de controle deve-se sempre considerar os atrasos 
existentes no processo.
Podemos considerar, ainda, que os atrasos em processos atuam diretamente no desempenho de sis-
temas de controle em malhas com realimentação negativa. É preciso compreender as causas dos atrasos 
para determinar o melhor sistema de controle.
Existem basicamente três formas diferentes de tempos de atrasos em processos dinâmicos: atraso por 
inércia, tempo morto de atraso e de tempo característico. No quadro a seguir temos as caraterísticas de 
cada um dos tipos de atrasos abordados.
TIPO DE ATRASO CARACTERÍSTICAS
Por inércia
Devem ser considerados quando se tem sistemas mecânicos com 
componentes móveis e vazões com fluidos que são acelerados e de-
sacelerados. Em termos matemáticos, relaciona-se a inércia através da 
segunda lei de Newton, segundo a qual força é igual ao produto da 
massa pela aceleração de um corpo.
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 131
TIPO DE ATRASO CARACTERÍSTICAS
Tempo morto de atraso
Ocorre sempre que massa, energia ou informação é transportada ou 
transferida entre dois pontos. Depende da distância (L) entre os pon-
tos e da velocidade (v) da transferência, ou seja, é determinado pela 
razão tm = L / v. No controle de processos, o tempo morto é o tempo 
entre o surgimento de um distúrbio e o início da resposta do sistema 
de controle para compensá-lo. Durante esse tempo, o controlador não 
responde aos distúrbios do processo, porque ainda não tomou con-
hecimento destes distúrbios.
Tempo característico
Também denominado como constante de tempo do processo, é 
o tempo em que um processo inicia sua resposta aos distúrbios até 
alcançar seu ponto de equilíbrio. É característico, pois depende das 
características do processo em si. O tempo característico depende do 
produto de dois outros parâmetros dinâmicos: a resistência21 e a ca-
pacitância22. Por isso, quanto maior a resistência e a capacitância, maior 
é o tempo de atraso da resposta e mais lento é o processo.
Quadro 32 - Tipos de atrasos em processos dinâmicos
Fonte: RIBEIRO, 2005.
A definição das variáveis de parâmetro de interesse depende do tipo de processo e da dinâmica, como 
vimos anteriormente. Os parâmetros relacionados à dinâmica do processo determinam se este é de fá-
cil controle ou não. Na prática, a maioria dos processos industriais, atualmente, podem possuir elevados 
atrasos de tempo. Veremos na sequência como monitorar os processos com relação aos seus parâmetros 
característicos. 
6.5 MONITORAMENTO
O monitoramento de variáveis e parâmetros de processos químicos é fundamental para manutenção 
da estabilidade da planta e segurança do processo, atingindo também as metas estabelecidas de qualida-
de dos produtos.
Também podemos aplicar conceitos de CEP (controle estatístico de processos) para monitoramento de 
um processo. Estes conceitos foram abordados no capítulo sobre Controle Estatístico do Processo deste 
livro.
O monitoramento de um processo pode ser realizado através das cartas de controle (imagem a seguir), 
gráficos utilizados para acompanhamento do processo, nos quais podemos determinar se um processo 
está ou não sob controle, definindo os limites mínimo e máximo de variação. Por exemplo, em um reator 
de polimerização, é necessário monitorar o parâmetro temperatura em limites máximos e mínimos para 
garantir que a reação ocorra de forma estável e eficiente, ou seja, que o polímero produzido tenha as espe-
cificações desejadas com relação à viscosidade, grau de polimerização, composição, etc.
21 Resistência: é a dificuldade que todo fluxo de material ou de energia encontra para se deslocar entre dois pontos do sistema, 
 podendo ser uma resistência elétrica, a viscosidade absoluta ou resistência térmica.
22 Capacitância: é a propriedade de armazenar material ou energia, definida como a variação da quantidade de material ou 
 energia necessária para fazer uma variação unitária na variável do processo. Por exemplo, capacitância é o número de litros 
 de água necessários para variar um nível de um tanque por um metro.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 132
Limite superior de controle
Limite inferior de controle
Limite central de controle
Figura 57 - Carta de controle
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Quando pensamos na teoria de automação de processos, o termo monitoramento toma um significado 
mais amplo com a pirâmide da automação, que representa a hierarquia dos níveis de controle e monitora-
mento em uma planta industrial. Veja esta pirâmide de automação industrial na figura a seguir.
Nível 5
Nível 4
Nível 3
Nível 2
Nível 1
Figura 58 - Pirâmide da automação de processos industriais
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 SAIBA 
 MAIS
Para saber mais sobre monitoramento e normas de controle e automação de proces-
sos, acesse o site da ISA (International Society of Automation), onde você encontrará 
muitas informações relativas à automação e ao controle de processos.
Se observarmos a figura anterior, a pirâmide de automação é constituída por cinco níveis distintos, que 
abrangem desde os dispositivos e instrumentos até a camada gerencial da empresa. Vejamos na sequência 
um pouco mais sobre cada nível.
a) Nível 01: neste nível temos os instrumentos e dispositivos presentes no campo da planta indus-
trial ou de “chão de fábrica”, tais como atuadores, sensores, transmissores, etc;
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 133
b) Nível 02: nível que compreende os sistemas automatizados das atividades do processo, que 
abrangem os CLPs (controlador lógico programável), SDCDs (sistemas digitais de controle distri-
buído) e relés; 
c) Nível 03: neste nível temos sistemas supervisórios de monitoramento e otimização do processo 
com um banco de dados da planta industrial;
d) Nível 04: o quarto nível corresponde aos processos de planejamento e programação da produ-
ção da empresa;
e) Nível 05: no último nível temos a gerência corporativa da planta, responsável pela administração 
industrial. Compreende programas computacionais de gestão financeira e de vendas. 
Para o nível de monitoramento de variáveis e parâmetros de processos, muitas técnicas podem ser 
aplicadas com base em modelos matemáticos e com base em dados extraídos do processo. No monitora-
mento podemos aplicar técnicas quantitativas e qualitativas, entre elas técnicas estatísticas, como comen-
tamos anteriormente.
Independente do grau de automação empregado em modernas plantasindustriais, ainda é necessária 
a presença de operadores para monitorar as condições e parâmetros do processo, atuando de forma a 
garantir uma operação segura e eficiente.
Com relação ao monitoramento, cabe ao operador realizar uma varredura de forma contínua das variá-
veis de parâmetros oriundos de diversas localidades e áreas da planta industrial, além da sala de controle.
Sendo uma tarefa altamente perceptiva e motora, que requer habilidades e conhecimentos específi-
cos, além de resistência à fadiga e alta concentração, o conceito de monitoramento não requer tomadas 
de decisão, porém, necessita de habilidades bem desenvolvidas para esta tarefa. Neste contexto, muitos 
sistemas de automação de processos buscam auxiliar o operador na tarefa de monitoramento (veja figura 
a seguir).
Figura 59 - Atuação do operador no monitoramento
Fonte: SHUTTERSTOCK, 2016.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 134
Também é possível monitorar um processo e seus parâmetros através de indicadores de desempenho. 
Estes indicadores representam características quantificáveis de um processo e seus produtos, tais como:
Disponibilidade
operacional
E�ciência de
máquina
E�ciência
Global
INDICADOR DEFINIÇÃO CÁLCULO
D0 = • 100
tempo calendário – tempo perdido por causas externas
tempo calendário( (
EM =
e�ciência de tempo • e�ciência de produção
100( (
Relaciona parâmetros 
de tempo disponível 
de operação de uma 
máquina ou 
equipamento.
É o produto da 
E�ciência de Tempo 
(ET) pela E�ciência de 
Produção (EP).
EM =
D0 • η • ET • EP
ƒt(
(
D0 = disponibilidade do tempo
η = rendimento
ET = e�ciência de tempo
EP = e�ciência de produção
ƒt = fator de conversão
Mede o desempenho 
completo da linha de 
produção, 
considerando todos 
os aspectos que a 
in�uenciam.
Quadro 33 - Tipos de indicadores para monitoramento
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A partir da década de 1980 houve uma grande evolução no desenvolvimento de microprocessadores, o 
que possibilitou a aplicação de computadores de alta performance no controle e monitoramento de pro-
cessos. Além disso, o desenvolvimento de redes de computadores permitiu a centralização de informações 
e a distribuição de tarefas entre estações interligadas em rede, desenvolvendo um sistema que permitisse 
a supervisão, monitoramento, comando e controle de processos em rede de computadores. Este sistema é 
denominado como Sistemas Digitais de Controle Distribuído (SDCD). Na figura a seguir temos um exemplo 
de um processo com SDCD implantado no controle e monitoramento.
Figura 60 - SDCD em uma planta de potência a gás
Fonte: SHUTTERSTOCK, 2017.
Sistemas modernos supervisórios de monitoramento e controle de processos têm sido cada vez mais 
utilizado, além dos sistemas clássicos SCDC. A diferença de outros sistemas é a possibilidade de distribui-
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 135
ção do monitoramento e supervisão, como também ações de comando para qualquer computador que 
esteja interligado em rede.
Estes sistemas podem ter várias configurações, a depender da necessidade do processo, destacando-se 
uma configuração básica composta por: equipamentos e instrumentos de campo; unidades de processa-
mento de dados; sala de controle; painéis e telas de controle.
Outros sistemas de monitoramento ainda incluem o SCADA (Controle Supervisório e Aquisição de Da-
dos), o IHM (Interface Homem-Máquina) e o CLP (Controlador Lógico Programável). Os sistemas do tipo 
SCADA possuem a função de fornecer informações do processo de forma mais amigável ao operador ou 
supervisor, facilitando o monitoramento da planta.
CASOS E RELATOS
Monitoramento do processo de produção de ácido clorídrico 
Uma indústria química produz ácido clorídrico (HCl) através do processo de absorção do HCl gasoso 
(cloreto de hidrogênio) em água a 100ºC. Pedro, operador da planta de absorção de HCl, é respon-
sável pelo monitoramento das condições operacionais do processo. A planta opera com uma pro-
dução de 1000 kg/h com 20% em peso de HCl(aq) a 40ºC. Sendo Pedro técnico em química, ele sabe 
que o parâmetro a ser identificado como mandatório para a absorvedora é a quantidade de calor no 
processo.
Ao assumir o seu turno de trabalho, Pedro identificou, através do monitoramento do processo no 
SCADA, que a absorvedora estava retirando uma quantidade de calor abaixo da necessária para 
manter a temperatura em 40ºC, prejudicando o valor de concentração de HCl(aq) produzido.
Através de cálculos estequiométricos e de balanço de massa e energia, Pedro constatou que a quan-
tidade de calor que deveria estar sendo retirada do processo era de 335000 kJ/h. Constatou, tam-
bém, que o processo estava operando com uma temperatura acima da especificação, o painel apon-
tava uma temperatura de 56ºC, ou seja, o calor retirado no processo era insuficiente.
Este desvio gerava uma corrente de HCl(aq) fora das especificações de qualidade requeridas. Pedro, 
então, atuou no processo ajustando a vazão de fluido refrigerante na absorvedora; depois de refazer 
seus cálculos, verificou que a quantidade retirada de calor no processo agora estava correta.
Como resultado da ação rápida de Pedro, o processo começou a entrar em regime novamente e a 
temperatura retornou para 40ºC, ajustando a concentração de HCl(aq) na corrente de saída.
Estes sistemas podem também estar integrados de modo que o operador possa monitorar o processo 
e atuar sobre ele, abrindo e fechando válvulas, ligando e desligando equipamentos, ou seja, gerenciando a 
operação da planta. Além disso, sistemas de intertravamentos e alarmes fazem parte do monitoramento e 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 136
controle de processos. Neste contexto, os desvios monitorados necessitam de ações de correção. Veremos 
na sequência como podemos atuar sobre a planta industrial.
6.6 DESVIOS
Quando pensamos em um desvio, este, basicamente, representa características de dispersão ou variabi-
lidade de um conjunto de dados de uma amostra ou população. O conceito mais simples dessa dispersão 
é a amplitude, definida como a diferença entre os valores extremos de um conjunto de dados estatistica-
mente distribuídos, ou seja, a diferença entre o de maior e menor valor.
Da estatística é possível definir um desvio de duas formas diferentes: desvio médio ou absoluto e desvio 
padrão (amostral ou populacional). Você pode estudar estes conceitos no capítulo sobre Controle Estatís-
tico do Processo deste livro. A figura a seguir ilustra como os desvios são tratados em controle estatístico 
de processos.
LSL USL
99,73%
Limites de “controle” arbitrários
LCL = média-3S UCL = média+3Smédia
Atuar
Referências:
LSL = limite inferior de especi�cação
USL = limite superior de especifcação
LCL = limite inferior de controle
UCL = limite superior de controle
S = desvio padrão histórico do processo
Atuar
Quando o processo está dentro dos 
limites de controle e não há evidência de 
causas especiais, a melhoria do processo 
virá somente pela descoberta de causas 
“escondidas”.
É perda de tempo realizar atuações 
pontuais disparadas pelo estabelecimen-
to de “limites arbitrários”.
Figura 61 - Limites de controle para monitoramento de desvios no processo
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 137
Analisando a figura anterior, podemos observar que ações de atuação corretivas devem ocorrer quan-
do o processo assume comportamento de desvio dos limites de controle. Estas ações são tomadas a fim de 
trazer o processo novamente para condições de estabilidade.
Em se tratando de parâmetros e variáveis de processos, os desvios representam um erro comparado 
a um referencial, que neste caso, pode ser o set point de uma malha de controle. O sistema de controle é 
responsável por manter a estabilidade do processo, atuando sobre os desvios. Fatores como tempo morto 
de atraso, capacitância, resistência, não linearidades do processo, ruídos e distúrbios de carga e até fatores 
ambientais, podem interferir no processo, gerando desvios diversos.
Como discutido no capítulo sobre mediçãode variáveis, os ruídos estão presentes nos sinais de medi-
ção de um instrumento. Por exemplo, quando duas pessoas estão conversando em uma festa com muitas 
pessoas (ambiente ruidoso), terão dificuldades para entender o que falam uma com a outra. O mesmo 
ocorre em instrumentos e sensores de medida. Tal fenômeno pode ser controlado com filtros na linha do 
medidor, porém, dificilmente se consegue eliminar totalmente. Estes ruídos podem gerar desvios que o 
operador não esperava, dificultando o controle e monitoramento do processo.
Os desvios também são monitorados com relação à qualidade do produto fabricado, ou seja, se os 
parâmetros e especificações de qualidade estão se afastando dos valores estabelecidos para o processo e 
produtos.
Ao pensarmos em qualidade em processos industriais, temos que nos ater ao conceito de ausência de 
defeitos e desvios, como também ao conjunto de propriedades de um produto em conformidade com as 
características para as quais foi criado. Tais características devem estar relacionadas com as expectativas e 
necessidades dos clientes ou consumidores destes produtos.
Vamos estudar a seguir as ações para correção de desvios em parâmetros e variáveis de processo, além 
das que já estudamos no capítulo sobre sistemas de controle.
6.7 CORREÇÕES 
Nos processos industriais modernos, o papel de corrigir desvios se deve, em grande parte, aos sistemas 
de controle e sistemas supervisórios, como o SCADA. No entanto, o operador ainda possui função funda-
mental no controle e ações corretivas de desvios. O operador, basicamente, tem três funções ao detectar 
uma condição anormal no processo: detectar a falha ou desvio; identificar o tipo e origem e tomar as ações 
corretivas necessárias. Além disso, como comentado anteriormente, temos o CEP (Controle Estatístico de 
Processo), que é uma ferramenta valiosa para correções de desvios em um processo, e que muitas empre-
sas já implementaram com sucesso.
Para correção de desvios no processo é necessário tomar algumas ações com o objetivo de reduzir ou 
eliminar as causas identificadas. De antemão, é necessário diferenciar ações corretivas e preventivas, pois 
suas formas de atuar sobre o processo podem ser bastante parecidas, mas, por definição, são diferentes. 
Por exemplo, a manutenção de uma planta industrial pode ser corretiva (age após o aparecimento de uma 
falha no equipamento) ou preventiva (atua de forma a prevenir o surgimento de falhas). 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 138
Depois de identificados os fatores relacionados ao desvio, as correções implementadas seguem alguns 
passos, como mostrado:
a) Determinação das ações corretivas;
b) Verificação da eficiência destas ações por meio de planejamento;
c) Comprovada a eficiência da ação, execução da ação no processo;
d) Reavaliar a eficiência da ação tomada.
Na figura a seguir temos uma visão completa do método de análise e melhoria de processos, que pode 
ser aplicado para identificação e correção de desvios na planta, com foco na qualidade dos produtos fabri-
cados.
P
R
O
C
E
S
S
O
S
Medida da
satisfação
dos clientes
Medida e
monitoramento 
de processos e
de produtos
Medida e
monitoramento
de fornecedores
Auditorias internas
da qualidade
R
E
G
I
S
T
R
O
S
Análise crítica/
decisões locais
AC&AP
Consolidação
institucional
Produto NC
Implementação
dos
planos de ação
Revisão dos
planos de ação
Revisões
estratégicas
e táticas
ACSGQ
Legenda:
ACSGQ: Análise crítica do sistema de gestão da qualidade
AC&AP: Ação corretiva e ação preventiva
NC Não conforme / Não conformidade
Figura 62 - Análise de melhorias para correção de desvios
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
As ações corretivas compreendem tomadas de decisão que envolvem operadores, sistemas de controle 
e supervisão e supervisores da planta. Uma ação corretiva busca eliminar as causas de um desvio ou reduzir 
seus efeitos, evitando também o reaparecimento deste desvio. Uma vez que o desvio volte a ocorrer a ação 
corretiva não teve a eficácia esperada. Muitas vezes, apenas o controle do desvio já é suficiente, ou seja, é 
aceitável que um desvio ocorra no processo dentro de determinados limites de controle.
Outra forma de atuar em um processo para correção de desvios é a elaboração de procedimentos ope-
racionais padrão (POPs), um documento que expressa de forma planejada as ações de operação da planta 
ou sistema. Ao planejar a execução de determinada tarefa, evita-se a ocorrência de desvios na operação 
do processo.
 6 PARÂMETRO DE PROCESSOS 139
Com a uniformização das ações de execução de tarefas garante-se que o processo opere da mesma 
forma, independente de quaisquer fatores interferentes, tais como mudança de operador, de produtos, 
ruídos externos, etc.
Em sistemas altamente automatizados, as correções implementadas e a gestão de desvios e falhas pas-
sam a ter grande importância para redução de perdas e desperdícios, além da segurança do processo. Para 
tanto, as falhas e desvios precisam ser detectadas convenientemente.
 RECAPITULANDO
Neste capítulo sobre Parâmetro de Processo, estudamos os parâmetros de processos químicos rela-
tivos ao contexto da importância, identificação, monitoramento, desvios e correções.
Conceituamos o que é um parâmetro de processo e como se relaciona no controle do processo. 
Você pôde estudar o conceito de síntese de processo e projeto de sistemas, etapa na qual, normal-
mente, definem-se quais serão os parâmetros necessários em um processo.
Na sequência, abordamos a importância da análise e estudo de parâmetros de processos. Sendo 
assim, é fundamental que, durante a operação, estes parâmetros sejam devidamente identificados, 
monitorados e controlados.
Vimos ainda como determinar na prática os parâmetros de um processo ou sistema, ou seja, aborda-
gens diferentes para identificação de parâmetros de processos. A seguir, estudamos as variáveis de 
parâmetros, seu conceito e definição. Você pôde compreender como as variáveis de parâmetro se 
relacionam com um processo químico e quais são os fatores que interferem neles.
Ainda estudamos o monitoramento, desvios e correções. Aqui pudemos ver os métodos e técnicas 
de monitoramento de processos. Vimos que o monitoramento de variáveis e parâmetros de proces-
sos químicos é fundamental para manutenção da estabilidade da planta e segurança do processo, 
atingindo também as metas estabelecidas de qualidade dos produtos.
Por fim, estudamos os desvios em processos e diversas formas pelas quais podemos corrigi-los.
Ferramentas da qualidade
7
Podemos afirmar, com bom grau de certeza, que todos nós temos uma ideia do que é qua-
lidade. É coerente supor que qualquer indivíduo tem capacidade de avaliar se foi bem atendi-
do num estabelecimento; se aquela refeição foi preparada com produtos de qualidade; ou se 
aquela peça de plástico vale o preço que se cobra, pelo diferencial em relação às outras. Essa 
noção básica de qualidade permeia nosso cotidiano. Mas, no âmbito empresarial e - particular-
mente em nosso caso - industrial, o que entendemos por qualidade? 
Qualidade no âmbito corporativo pode ser definida como a busca pela satisfação do cliente. 
Essa definição traz consigo alguns desdobramentos. Por exemplo, para atingir a plena satisfa-
ção do cliente, é necessário ser o mais eficiente possível em seus processos internos. Podemos 
então definir que a gestão da qualidade de uma corporação deve garantir a eficiência dos seus 
processos internos para gerar, no fim do processo, a plena satisfação do seu cliente. Imagine, 
por exemplo, que essa corporação é um laboratório químico. Quando uma empresa contrata 
esse laboratório para a realização de análise de um dado material, dois fatores são necessários 
para garantir a satisfação do cliente: agilidade da execução do serviço e precisão das análises. 
Ambos os fatores só podem ser conseguidos se os processos internos estiverem organizados, 
controlados e seguirem padrões de qualidade preestabelecidos e amplamente divulgados en-
tre todos envolvidosnos processos. 
Em meados do século XX, as grandes corporações começaram a perceber que aperfeiçoar 
processos através de modernização de equipamentos e técnicas de gestão não era gasto, e 
sim investimento. Esses investimentos proporcionam diminuição dos ciclos de produção e dos 
gastos associados, aumentando a produtividade e possibilitando a diminuição dos preços dos 
produtos finais, aumentando assim a competitividade dessas empresas. 
A gestão dos processos internos, visando seu aperfeiçoamento, com o objetivo final de ga-
rantir a satisfação dos clientes é o grande objetivo da aplicação das ferramentas da qualidade. 
Elas oferecem metodologias, dados e indicadores que ajudam os gestores a tomarem decisões 
e avaliarem a eficácia dessas decisões, durante o processo produtivo. São elas:
a) PDCA: termo em inglês (Plan, Do, Check, Act), que no português significa Planejar, 
Fazer, Verificar, Agir. Esta ferramenta é utilizada para fazer a gestão de mudanças/
melhorias em processos;
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 142
b) Diagrama de Causa e Efeito: conhecido também como Diagrama de Ishikawa23 esta ferramenta 
é utilizada para descobrir a causa raiz de um determinado problema; 
c) Gráfico de Pareto: ferramenta aplicada em tomadas de decisões. Conhecido com curva ABC, 
onde A refere-se aos problemas de grande importância, B aos de importância mediana e C os 
menos importantes;
d) Folha de Verificação: ferramenta em forma de tabela ou planilha para coleta de dados. Utilizada 
para percepção de realidade, além de interpretação da situação em questão.
CURIOSIDADES
Os japoneses desenvolveram a maioria dessas ferramentas contempo-
râneas da qualidade e isso aconteceu para que eles pudessem pagar as 
dívidas oriundas da Segunda Guerra Mundial.
Nesse capítulo, falaremos dessas ferramentas. Aprofundaremos nosso estudo iniciando pelo Ciclo 
PDCA. 
7.1 CICLO PDCA
O PDCA é uma ferramenta de gestão de implantação de melhorias e novos projetos. Permite ao gestor 
identificar as etapas do projeto e atuar de forma adequada em cada uma delas. Chamamos de ciclo PDCA 
porque a ideia é que o processo de melhoria contínua seja como o próprio nome já diz, contínuo. Dessa 
forma, cada ciclo PDCA gera um novo ciclo de melhoria, de forma ininterrupta, buscando a cada dia pro-
cessos mais aperfeiçoados e focados na satisfação do cliente. 
Pl
an
eja
r Fazer
Ch
ec
arAgir
Figura 63 - Ciclo PDCA
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
23 Ishikawa: sobrenome de Kaoru Ishikawa, criador desta ferramenta diagrama de Ishikawa.
 7 FERRAMENTAS DA QUALIDADE 143
Vamos ver agora o que significa cada uma das etapas do ciclo PDCA.
a) P - PLAN (Planejar): toda ação necessita de um planejamento prévio. Para implantar melhorias, 
é necessário planejar cada etapa, como será feito, que recursos estarão disponíveis – pessoal, 
equipamentos, utilidades, orçamento – e quem será o responsável por cada etapa da melhoria a 
ser implantada.
 - Primeiro passo da etapa de planejamento: identificação do problema: definir claramente qual 
é o problema que se pretende resolver é essencial para planejar uma ação corretiva adequada. 
Imagine que um paciente chega a um hospital reclamando de “uma dor”. Como o médico vai 
poder atuar sem saber onde ele sente dor, em que intervalos, que tipo de dor, quando ela se 
iniciou? Definir claramente o problema faz parte da solução;
 - Segundo passo de planejamento: análise do fenômeno externo que envolve o problema: são 
as situações do contexto sob as quais não se tem controle direto através de ações dentro da 
empresa; 
 - Terceiro passo do planejamento: análise do processo interno atual da empresa: é a análise do 
processo interno atual da empresa, para identificar as oportunidades de melhorias focadas no 
objetivo estabelecido. 
E, por fim, todos os passos anteriores permitem a construção de um plano de ação, que leva em con-
sideração o objetivo estabelecido, o contexto externo e as oportunidades de melhorias identificadas no 
processo interno da organização;
 SAIBA 
 MAIS
Um bom planejamento deve se iniciar com a definição de um objetivo específico, 
mensurável, atingível, realista e temporizável. Saiba mais sobre o bom planejamento 
procurando nos sites de busca a expressão “Objetivos SMART”.
b) D - DO (FAZER): após a finalização do plano de ação, é hora de colocar a mão na massa! Inicia-se 
a execução das mudanças de acordo com o que foi definido no plano de ação. Cabe ao gestor, 
nesse período, cobrar que os responsáveis por cada atividade executem as tarefas dentro do pra-
zo determinado e realizem as entregas programadas atendendo aos requisitos solicitados. Nessa 
etapa, é importante também coletar os dados de processo que serão imprescindíveis na etapa 
seguinte;
c) C - CHECK (CHECAR): nessa etapa, após a execução do plano de ação, o gestor e sua equipe de 
trabalho avaliam os dados coletados, buscando concluir se o plano para atingir o objetivo espe-
cificado foi eficaz. Essa etapa tem de gerar um relatório conclusivo sobre a eficácia da solução 
planejada, considerando a correta aplicação do plano de ação, ou seja, se houve desvio entre o 
planejado e o executado. Faz parte também dessa etapa registrar as lições aprendidas durante a 
execução do plano de ação, para que esses registros sirvam de base para os novos ciclos PDCA 
que virão; 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 144
d) A - ACT (AÇÃO): após a avaliação da execução do plano de ação, cabe à equipe de gestão tomar 
as ações necessárias, advindas da avaliação da execução do plano. Essas ações podem ser corre-
tivas, no caso de identificação de desvios entre o planejamento e execução do plano de ação ou 
podem ser ações de perpetuação de ações e procedimentos que alcançam resultados positivos. 
Essas ações podem ser de implementação da nova prática em outros processos da organização onde 
elas sejam aplicáveis. 
CASOS E RELATOS
A importância do “checar” na execução de projetos 
Ricardo trabalhava como gerente de um laboratório de análises químicas que tinha como principais 
clientes grandes empresas de um polo petroquímico. A empresa tinha um problema recorrente, a 
reclamação de clientes de que o laboratório nunca atendia o prazo de entrega dos resultados, pro-
metido na contratação do serviço. Nos últimos anos, a empresa já tinha planejado diversos tipos de 
solução para esse problema, e todas elas passavam por melhorias na infraestrutura dos laboratórios 
e aumento de pessoal que executa as análises. Ainda assim, sempre após o fim da execução dessas 
mudanças, o resultado não sofria grandes alterações.
Ricardo resolveu checar os dados dos projetos anteriores antes de propor qualquer nova ação para 
resolver o problema. Nessa análise, percebeu que um fator se repetia a cada novo projeto de me-
lhoria: apesar do aumento de tecnologia dos equipamentos e do número de pessoas executando o 
serviço, o tempo médio de trabalho dos analistas para realizar uma análise não melhorara pratica-
mente nada nos últimos anos. Ricardo então concluiu, a partir da checagem dos dados coletados em 
projetos anteriores, que a ação de melhoria deveria focar na habilidade dos analistas, e não em mais 
equipamentos e pessoal.
Dessa forma, propôs um novo projeto que previa treinamento em todas as análises realizadas no 
laboratório, estabelecendo metas para cada analista e cobrando resultados. Assim, em pouco tempo 
o laboratório conseguiu reduzir os tempos de análises e passou a cumprir os prazos estabelecidos, 
conseguindo a satisfação dos seus clientes.
Após a realização das quatro etapas, geralmente já se tem fundamentos suficientes para reiniciar o ciclo 
PDCA, buscando a melhoria contínua dos processos.
 7 FERRAMENTAS DA QUALIDADE 145
7.2 DIAGRAMA DE CAUSA E EFEITO
Essa ferramenta da qualidade é muito útil na investigação das causas de um determinado problema. 
Chamada também de diagrama de espinha de peixe, por conta do seu aspecto visual, é uma ferramenta 
gráfica que permite de forma bastante rápida a identificação das principaiscausas de um determinado 
problema ou fenômeno.
 A sua aplicação deve acontecer em reuniões com o grupo de pessoas envolvidas diretamente naquele 
processo. Através de uma “chuva de ideias” propostas em grupo, são decididos os fatores que vão entrar 
no diagrama. Quando se conclui o preenchimento do diagrama, têm-se uma lista de causas que deverão 
ser objeto de ações corretivas, visando resolver o problema em análise. 
MEDIÇÃO MATERIAIS MÃO DE OBRA
MÁQUINAS MÉTODOS MEIO AMBIENTE
EFEITO
Figura 64 - Diagrama de causa e efeito
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A metodologia permite que as causas sejam separadas em macrotemas. Geralmente, nas aplicações do 
diagrama de causa e efeito em problemas industriais são usados os macrotemas: medição, materiais, mão 
de obra, máquinas, métodos e meio ambiente. Um exemplo do diagrama de causa e efeito pode ser visto 
na figura anterior.
 FIQUE 
 ALERTA
A ferramenta do diagrama de causa e efeito não deve ser aplicada individualmente. 
Uma equipe multidisciplinar consegue enxergar os vários aspectos de um mesmo 
fenômeno, tornando a análise muito mais completa.
Esta ferramenta trabalha como amparo ao PDCA já que a espinha de peixe é responsável pela identifi-
cação do problema e o PDCA pelo seu tratamento.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 146
7.3 GRÁFICO DE PARETO 
Essa é uma ferramenta que geralmente complementa a análise feita no diagrama de causa e efeito. O 
gráfico de Pareto permite avaliar o impacto de cada uma das possíveis causas no efeito em análise. Através 
do ordenamento por frequência, consegue-se determinar qual das causas é mais frequente nas ocorrên-
cias do efeito em análise e assim estabelecer uma ordem de prioridade no tratamento das causas. O gráfico 
é composto por barras que representam a frequência de cada uma das causas; elas são representadas de 
forma decrescente. Para determinar o tamanho de cada barra, define-se um intervalo de tempo onde os 
dados são coletados para se calcular a frequência de cada uma dessas causas. As que ocorrerem com maior 
frequência irão aparecer no início do gráfico, indicando visualmente quais das causas devem ser prioriza-
das nas ações de melhoria.
Ordenar as frequências
das ocorrências para 
priorização dos pro- 
blemas
20% das causas geram 
80% dos efeitos
Foco nos planos vitais
Figura 65 - Gráfico de Pareto
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
O gráfico de Pareto é uma consequência da Lei de Pareto que diz que 80% dos efeitos num determina-
do fenômeno são consequência de 20% das causas. Ou seja, atuando em apenas 20% das causas podemos 
eliminar 80% dos efeitos, conforme mostrado na figura anterior.
 7 FERRAMENTAS DA QUALIDADE 147
7.4 FOLHA DE VERIFICAÇÃO
A ferramenta que chamamos de folha de verificação é um instrumento bastante útil e que serve de 
apoio às outras ferramentas que já estudamos nesse capítulo. Trata-se de uma planilha estruturada para 
coleta de dados, de forma a facilitar sua coleta e análise. 
Riscos 24
Trincas 13
Frestas 10
Deformação 17
Cor 7
Rugosidade 8
Outros 3
Total de defeitos 82
Total de itens rejeitados 60
FOLHA DE VERIFICAÇÃO
MARCA SUBTOTALDEFEITO
Quadro 34 - Folha de verificação
Fonte: SENAI, DR BA, 2017. 
Esse tipo de planilha é bastante útil para trabalhar com os dados, seja para calcular a frequência de 
ocorrência de alguma causa, como fazemos no gráfico de Pareto, seja para organizar dados da execução 
de um plano de ação oriundo de um ciclo PDCA. O quadro anterior mostra um exemplo de uma folha de 
verificação.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 148
 RECAPITULANDO
Neste capítulo, estudamos as ferramentas da qualidade e a importância destas dentro das organiza-
ções de forma a garantir a satisfação do cliente na aquisição de produtos e serviços. 
Aprendemos sobre a aplicação do PDCA e sua importância na implantação de mudanças e correção 
de falhas nos processos.
Você aprendeu também sobre o uso do diagrama de causa e efeito e sua aplicabilidade na determi-
nação das principais causas de um determinado problema ou fenômeno.
Vimos a que fim se destina o uso do gráfico de Pareto, buscando fornecer elementos que permitam 
tomar decisões para atingir as principais causas de um determinado problema ou desvio operacio-
nal.
Você aprendeu também que a folha de verificação é uma importante ferramenta de coleta e orga-
nização de dados, servindo como suporte para aplicação de outras ferramentas como o PDCA e o 
Gráfico de Pareto. 
Essas informações são de extrema relevância, pois são aplicadas na melhoria contínua de processos, 
em busca da plena satisfação dos clientes. Esses princípios são de extrema importância para a for-
mação do Técnico em Química.
 7 FERRAMENTAS DA QUALIDADE 149
Monitoramento de processos
8
Os processos industriais necessitam do monitoramento na produção de seus produtos. Es-
tes processos não são constantes e são compostos por diferentes tipos de produtos, como, por 
exemplo, os derivados do petróleo, alimentos, papel e celulose, etc. Nos processos citados, é 
inteiramente necessário controlar e manter sem variações determinadas variáveis como: pres-
são, nível, temperatura, vazão, condutividade, velocidade, pH24, umidade, etc. 
Neste capítulo, iremos estudar sobre as metas de produção, o que são e o que representam 
em um processo. Além disso, vamos aprender o que são os indicadores de desempenho e 
como podem ser estabelecidos e as formas de avaliação. Também vamos aprender sobre os 
termos conforme e não conforme e como são empregados, além do uso de ferramentas de 
qualidade na melhoria dos processos.
 FIQUE 
 ALERTA
O Controle Estatístico de Processo (CEP) já estudado em capítulos ante-
riores deste livro pode ser utilizado no monitoramento de processo! 
Para auxiliar o monitoramento das variáveis são utilizados instrumentos de medição e con-
trole que possibilitam manter constantes as variáveis do processo, tendo como objetivo me-
lhorar a qualidade do produto e segurança do processo. Exemplo: características físico-quími-
cas em uma fábrica de refrigerantes.
Na figura a seguir, temos um instrumento que é utilizado como medidor e indicador de 
pressão, com o objetivo de garantir o funcionamento correto do processo industrial e a segu-
rança do mesmo.
24 pH: potencial Hidrogeniônico. Consiste em um índice que indica a acidez, neutralidade ou alcalinidade de um 
 meio.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 152
Figura 66 - Instrumento de medição de pressão
Fonte: STOCKVAULT, 2016.
Vamos conhecer a seguir algumas formas e nomenclaturas que facilitam o monitoramento do proces-
so, desde o controle operacional até o controle de gestão, ambos promovendo maior confiabilidade e 
registro de possíveis desvios que possam ocorrer. 
8.1 METAS DE PRODUÇÃO
Metas de produção consistem em objetivos mensuráveis com prazo para serem atingidos, como por 
exemplo: aumentar a produção em 20% ao ano. Essas metas podem ser utilizadas para conduzir os colabo-
radores a um objetivo único de avanço dos negócios da empresa.
METAS
Figura 67 - Metas
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Com o objetivo de alcançar a motivação entre os colaboradores, muitas empresas oferecem bônus caso 
as metas estipuladas sejam alcançadas. As metas servem como parâmetro para avaliação dos avanços al-
cançados pela empresa. Para ter êxito, as metas devem ser elaboradas de forma clara e de fácil compreen-
 8 MONITORAMENTO DE PROCESSOS 153
são, devendo ser atingíveis e concretas. Caso contrário, metas muito difíceis de serem alcançadas podem 
causar um desconforto no ambiente de trabalho, pois o profissional fica fissurado em atingir suas metas, 
podendo influenciar no seu rendimento e na sua saúde. Portanto, as metas definidas devem ser possíveis 
de serem alcançadas.
Muitas pessoas confundem metas com objetivos. Os objetivos estabelecem uma visão real de onde se 
quer chegar, ou do que se quer alcançar. O objetivo tem que ser estratégico e abrangente. As metas consis-
tem em missões específicas, porém com um prazo determinado para serem realizadas.As metas consistem 
no caminho para alcançar o objetivo. 
Considerando um exemplo de uma indústria de polietileno, podemos ter como objetivo da mesma 
tornar-se líder de produção de polietileno na América Latina. Para alcançar este, foram estipuladas algu-
mas metas:
a) Aumento da produção em 20%;
b) Redução de paradas do processo para manutenção corretiva;
c) Redução dos acidentes de trabalho.
Estes são alguns exemplos de metas comuns no ambiente de trabalho de um técnico em química, que 
leva a empresa a alcançar um objetivo maior.
Em resumo, o objetivo é aquilo que se deseja alcançar enquanto que as metas compreendem os meios 
que serão utilizados para alcançar o objetivo determinado. 
8.2 INDICADORES DE DESEMPENHO
Indicadores de desempenho são parâmetros utilizados para medir o resultado gerado em uma empre-
sa. Através deles é possível acompanhar o desenvolvimento de metas que foram estipuladas pela gestão 
da empresa.
Os indicadores são descritos como um valor quantitativo recolhido ao longo do tempo, que permita ge-
rar informações sobre o resultado de um processo de produção, característica ou resultado de um serviço 
ou produto, entre outros. Os indicadores fornecem a gestão empresarial informações para que os mesmos 
possam agir de forma eficiente para que o objetivo traçado seja alcançado.
Um exemplo de indicadores de desempenho usual nas indústrias é a razão entre a quantidade do pro-
duto produzido e a quantidade de matéria-prima utilizada. Quanto maior for esse número, maior está 
sendo a produção com menor desperdício de matéria-prima.
Podemos tomar como exemplo, uma fábrica de Ácido Sulfúrico (H2SO4), onde foi estipulado como meta 
atingir um indicador de produção de 1,189. Isso significa que a razão da quantidade de Ácido Sulfúrico 
produzido pela quantidade de óxido sulfúrico (SO3) utilizado deve que ser igual a 1,189. No gráfico a se-
guir, perceberemos que ao longo do ano houve um aumento do indicador, ou seja, houve um aumento de 
produção do ácido em relação à quantidade de óxido consumido. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 154
1,200
1,190
1,180
1,170
META
H2SO4/SO3
1,160
1,150
1,140
1,130
JA
N
FE
V
MA
R
AB
R
MA
I
JU
N
JU
L
AG
O
SE
T
OU
T
NO
V
DE
Z
INDICADORES DE PRODUÇÃO
Gráfico 7 - Indicador de produção de ácido sulfúrico
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Os  indicadores de desempenho de processos, também conhecidos como Key Performance Indicator 
(KPI), em português, Indicador Chave de Desempenho, fornecem informações que podem ser classificadas 
em algumas categorias na empresa. São elas:
a) Indicadores de produtividade: indicador ligado à produtividade da empresa, aos recursos dis-
poníveis com as atividades. Podemos citar como exemplo a hora gasta em uma atividade pela 
quantidade de colaborador envolvido;
b) Indicador de qualidade: esse indicador conecta a quantidade de desvios. Por exemplo, quanti-
dade de produto final fora da especificação em relação à quantidade de produto produzido;
c) Indicador de capacidade: esse indicador mede a habilidade de execução de um processo sendo 
mais utilizado para medir a capacidade de uma máquina. Por exemplo: quantidade de garrafa 
PET25 produzida por uma máquina de sopro durante 24 horas;
d) Indicador estratégico: esse indicador orienta a empresa quanto aos seus avanços em relação 
aos objetivos traçados anteriormente. 
Independentemente do tipo de indicador utilizado, eles são igualmente importantes, pois eles estabe-
lecem uma visão do que a empresa necessita para chegar aos objetivos e metas traçadas.
25 PET: polietileno tereftalato, polímero termoplástico usado principalmente na fabricação de embalagens.
 8 MONITORAMENTO DE PROCESSOS 155
8.3 AVALIAÇÃO
O processo normal de controle de um processo, ou seja, controle de qualidade normalmente é acom-
panhado pela etapa de verificações/avaliação, podendo esta ser formal ou não. 
O processo de verificação/avaliação formal é aquele desenvolvido pelo setor de qualidade gerando um 
certificado ou um relatório. Por exemplo, na verificação realizada por um laboratório referente à qualidade 
do produto final produzido, será gerado um laudo com os resultados. 
Já os processos de verificação informal são aqueles realizados no dia a dia através da experiência do 
empregado como, por exemplo, em uma empresa de produção de garrafa PET, o operador percebeu que 
algumas garrafas estavam furadas e retirou as mesmas do processo.
Figura 68 - Verificação na produção de garrafa PET 
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 
Uma forma comum de avaliar e controlar os processos administrativos em uma empresa é através da 
ferramenta de auditoria. Este é um procedimento para examinar as atividades realizadas em empresa ou 
setor com o objetivo de verificar se estão conforme o planejado e previsto pelas normas internas da em-
presa. 
As auditorias podem ser executadas por colaboradores qualificados da própria empresa, (Auditoria In-
terna) ou por empresas contratadas e especializadas nesta ferramenta (Auditoria Externa).
Em ambos os métodos de verificação e avaliação de produtos ou atividade, encontram-se processos/
produtos que se encaixam ou não nos critérios estabelecidos pela empresa, ou seja, produtos ou processo 
conformes e não conformes. 
Vejamos no item a seguir os conceitos e aplicação dos termos conforme e não conforme.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 156
8.4 CONFORME E NÃO CONFORME
Os termos Conforme e Não Conforme são utilizados para classificar um produto, processo ou serviços 
de acordo com o cumprimento ou não dos padrões de qualidade estabelecidos pela empresa. Se o produ-
to/processo se encontra dentro dos padrões, este é denominado conforme, caso o mesmo não se encon-
tre, este é denominado não conforme.
 SAIBA 
 MAIS
O INMETRO26 realiza no transcorrer do ano diversas auditorias em produtos disponí-
veis ao consumidor, classificando os mesmos como conforme ou não conforme de 
acordo com os parâmetros exigidos por lei. Saiba mais sobre as auditorias já realiza-
das pelo instituto na sua página na internet: INSTITUTO NACIONAL DE METROLOGIA, 
QUALIDADE E TECNOLOGIA. c1993-2012. Disponível em: <http://www.inmetro.gov.
br/>. Acesso em: 26 dez. 2016.
A fim de reduzir a quantidade de não conformidade, algumas empresas adotam sistema de gestão 
através de certificação em normas, como por exemplo, a ISO27 9001. Esta proporciona a padronização dos 
métodos e práticas de uma empresa impedindo assim a existência de produtos, processos e serviços fora 
dos requisitos predefinidos. 
8.5 MELHORIAS
O processo de qualidade, através da ferramenta melhoria contínua é utilizado desde pequenos proje-
tos a projetos mais complexos, com o mesmo objetivo de buscar continuamente pequenas melhorias de 
qualidade no projeto. A base desse processo é o ciclo PDCA, já visto no capítulo Ferramentas da Qualidade.
CURIOSIDADES
Os aplicativos online de tráfego são baseados em ciclo PDCA. Você inicia 
planejando o seu trajeto, posteriormente você o executa. Ele monitora 
o trajeto a cada segundo, caso encontre algum obstáculo no caminho 
planejado, por exemplo, um congestionamento, o mesmo estabelece um 
novo trajeto.
O ciclo PDCA inicia com o planejamento das ações, uma vez que se planejam as ações que serão execu-
tadas, é necessário checar as ações implementadas, localizando falhas oriundas de ações que foram execu-
tadas de forma diferente do que foi planejado. Depois de detectadas as falhas, inicia-se a implantação de 
medidas para correção das mesmas.
26 INMETRO: Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia.
27 ISO: International Organization for Standardization ou Organização Internacional para Padronização.
 8 MONITORAMENTO DE PROCESSOS 157
CASOS E RELATOS
Aplicando o Ciclo PDCA
Uma empresa de metalurgia que fabrica bocas de fogão para uma grande empresa do ramo de ele-
trodoméstico tem como critério de qualidade o diâmetro dos injetores de gás no forno. Carlos, Ana-
lista de Qualidade, notou um aumento expressivo de não conformidadedos injetores produzidos, 
logo propôs uma reunião com diversos setores da fábrica a fim de encontrar a raiz da causa da não 
conformidade dos injetores. Com auxílio dos demais colaboradores, iniciaram a aplicação do ciclo 
PDCA, com o objetivo de aplicar uma gestão de melhoria contínua e reduzir as não conformidades 
dos produtos e, consequentemente, aumentar a satisfação do cliente.
Na primeira fase do ciclo, a equipe planejou realizar medições do diâmetro do furo em três horários 
diferentes, 8 da manhã, 3 da tarde e 7 da noite. Com os dados das medições, a equipe concluiu que 
os valores encontrados variavam de acordo com a temperatura do ambiente, logo planejaram colo-
car todo o processo de fabricação dos ejetores em sala climatizada. 
Uma vez planejado, iniciou a segunda etapa do ciclo, inserindo a climatização da sala de fabricação. 
A produção iniciou com a temperatura constante e, assim, a equipe realizou novamente medições 
em três horários diferentes e verificou que a diferença entre os diâmetros encontrados havia dimi-
nuído, porém ainda existia. Dessa forma, iniciou a quarta etapa do ciclo, onde houve a regulagem da 
temperatura da sala, iniciando novos ciclos PDCA.
O ciclo PDCA é uma ferramenta que não tem uma data de finalização. Ele ocorre de forma contínua, 
com a repetição do ciclo. Houve uma melhora significativa na variação do diâmetro dos injetores e 
um grande aumento na satisfação do cliente.
Como apresentado no caso e relatos, a não realização de uma das fases do ciclo PDCA pode afetar o 
processo de melhoria contínua da empresa, uma vez que o ciclo possui etapas dependes entre si. Logo, a 
ordem deve ser seguida. Por isso, a ferramenta deve ser utilizada como um processo contínuo com o obje-
tivo de aumentar a satisfação do cliente através da melhoria do produto e/ou do processo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 158
 RECAPITULANDO
Neste capítulo, conhecemos um pouco mais sobre o monitoramento de processos abordando a 
importância e o método mais utilizado para a melhoria contínua do mesmo. Como vimos, o mo-
nitoramento do processo é realizado no dia a dia com o objetivo de alcançar metas de produção 
estabelecidas pela empresa, estas metas podem gerar bônus ao colaborador quando alcançadas no 
prazo estipulado. Abordamos também que metas são diferentes de objetivos. 
Comentamos que uma das formas de alcançar as metas é através do monitoramento dos indicado-
res de desempenho. Esses indicadores consistem em valores que permite o acompanhamento e de-
senvolvimento da empresa. Trouxemos também a importância e os tipos de avaliação e verificação 
do processo, produto ou serviço a fim de ter a satisfação do cliente, falamos também da forma de 
verificação e avaliação mais utilizada hoje nas empresas que é a Auditoria, podendo ser interna ou 
externa. Conceituamos um processo ou produto conforme e não conforme.
Por fim, abordamos as formas de melhoria contínua que podem ser aplicadas na empresa, aprofun-
dando na principal ferramenta utilizada nas empresas que é o PDCA.
 8 MONITORAMENTO DE PROCESSOS 159
Análise de perigo e pontos críticos de controle
9
O gerenciamento de riscos é uma das áreas de gestão mais complexas, uma vez que seu 
controle está inteiramente ligado ao fracasso ou sucesso de um projeto/processo. Requer co-
nhecimento de métodos e processos que auxiliem na identificação de pontos que possam 
gerar possíveis riscos à empresa ou ao processo de produção industrial. A gestão de riscos 
existe para que as possibilidades de sucesso de um processo sejam crescentes e as chances de 
fracasso decrescentes.
ANÁLISE
PERIGO
PONTOS
CRÍTICOS
CONTROLE
APPCC
Figura 69 - Significado da sigla APPCC
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
O uso de ferramentas de gestão e análise de risco têm como objetivo auxiliar os profissio-
nais a tomarem as melhores decisões, avaliando a severidade dos riscos para evitar que estes 
afetem as pessoas, equipamentos, processos e instalações. Dentre as técnicas de análise de 
risco podemos citar o sistema de análise de perigo e pontos críticos de controle e o HAZOP28, 
ambos são amplamente utilizados nas indústrias químicas, alimentícias, farmacêuticas, etc.
O Sistema de Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle (APPCC), conhecido inter-
nacionalmente por Hazard Analysis and Critical Control Points (HACCP), originou-se há 40 anos 
na indústria química. Esse sistema consiste na identificação de perigos específicos e medidas 
preventivas para o controle da qualidade do produto final.
28 HAZOP: Hazard and Operability Study ou Estudo de Perigos e Operabilidade consiste em uma técnica de 
 análise de risco.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 162
CURIOSIDADES
A National Aeronautics and Space Administration (NASA) = Administração 
Nacional da Aeronáutica e Espaço foi uma das organizações pioneiras na 
utilização do APPCC, com o controle sobre toda a cadeia alimentar dos 
consumidos pelos astronautas no espaço, evitando, assim, possíveis do-
enças. 
Hoje, o sistema APPCC se sobressai por ser o mais importante sistema de Controle de Qualidade em 
indústrias alimentícias, sendo exigido pela Comunidade Econômica Europeia e Estados Unidos. No Brasil, é 
requerido pelo Ministério da Saúde e Ministério da Agricultura.
Este sistema é utilizado para fornecer dados sobre possíveis perigos presentes nos processos produti-
vos, permitindo a utilização de ações corretivas. O Sistema APPCC é composto por várias etapas inerentes 
ao processo industrial, incluindo todas as operações que ocorrem desde a obtenção da matéria-prima até 
o consumo do produto, baseando-se na identificação dos potenciais perigos à segurança, como também 
as medidas aplicadas para o controle de possíveis condições que podem gerar os perigos.
A análise de perigo e pontos críticos é fundamentada em sete princípios adotados pelo Codex 
Alimentarius e pelo National Advisory Committee on Microbiological Criteria for Foods (NACMCF) = Comitê 
Consultivo Nacional sobre Critérios Microbiológicos para os Alimentos: 
a) Identificar e analisar os perigos indicando as medidas preventivas correspondentes;
b) Identificar qualquer ponto, etapa ou procedimento no qual se aplicam medidas de controle (pre-
ventivas) para manter um perigo sob controle, com objetivo de eliminar, prevenir ou reduzir os 
riscos;
c) Estabelecer limites críticos para cada ponto crítico de controle. O limite crítico é um valor máximo 
e/ou mínimo de parâmetros para assegurar o controle do perigo. Os limites podem ser obtidos de 
fontes diversas, tais como: padrões da legislação, levantamento prévio de dados, experimentos 
laboratoriais, entre outros. Estes devem estar associados a medidas como: temperatura, tempo, 
concentração das soluções sanitizantes, pH e outras;
d) Estabelecer os procedimentos de monitoramento para que se tenha a observação do processo e 
dos perigos a fim de produzir um registro fiel e o uso como parâmetro e controle do perigo; 
e) Aplicação de ações corretivas quando ocorrer desvios dos limites estabelecidos anteriormente. 
Uma das vantagens do APPCC é a resposta rápida diante da identificação de desvios e aplicação 
de ações corretivas de imediato; 
f) Estabelecer procedimentos para o registro e documentação de todas as etapas anteriores e de 
possíveis eventos que possam ocorrer no processo;
g) Estabelecer os procedimentos de verificação com o objetivo de comprovar se o Sistema APPCC 
está funcionando corretamente e se os princípios estão sendo seguidos. 
As técnicas de análise de perigo e pontos críticos são amplamente aplicadas à indústria alimentícia. Na 
indústria química, é mais comum se utilizarem de técnicas como o HAZOP.
 9 ANÁLISE DE PERIGO E PONTOS CRÍTICOS DE CONTROLE 163
 FIQUE 
 ALERTA
O Ministério da Saúde, por meio da sua Portaria nº 1.428, constituiu como obriga-
tória, no ano de 1993, a implantação do sistema APPCC nas indústrias de alimentos. 
O conteúdo desta portaria pode ser encontrado através de busca na Internet com a 
expressão:Portaria nº1.428/1993. 
Vamos agora conhecer um pouco mais sobre o plano de APPCC e entender a ferramenta de HAZOP.
9.1 PLANO APPCC
O plano de APPCC consiste em um documento formal elaborado por uma equipe específica. Este docu-
mento contempla as principais informações críticas para o processo produtivo, além de documentar cada 
princípio da Análise de Perigos e Pontos Críticos de Controle do processo.
A equipe formada para elaboração do plano é multidisciplinar, composta por um representante de cada 
setor: aquisição, recebimento, produção, higienização, controle de qualidade, manutenção, transporte e 
distribuição. A equipe selecionada deve identificar os perigos e suas medidas preventivas, determinar os 
riscos e a severidade dos perigos, caracterizar os pontos críticos de controle, verificar os limites críticos e as 
formas de monitorizar os pontos críticos de controle e determinar procedimentos de averiguação.
Além do documento formal, muitas empresas utilizam formulários com o resumo do plano. Vejamos a 
seguir um modelo:
RESUMO DO PLANO APPCC
O que?
Monitoramento
Etapa Perigo Registro Veri�caçãoMedidasPreventivas
PC ou
PCC
Medidas
Preventivas
Limite
Crítico Como? Quando? Quem?
Quadro 35 - Planilha de resumo do Plano APPCC
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
A utilização de formulários com resumo do plano APPCC facilita a identificação das ações corretivas 
vinculadas aos desvios. Vamos em seguida conhecer sobre uma ferramenta de análise de riscos. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 164
9.2 HAZOP
O Hazard and Operability Studies (HAZOP) ou Estudo de Perigo e Operabilidade, consiste em uma fer-
ramenta de análise de risco com o objetivo de identificar os problemas e possíveis perigos na operação e 
instalação de processos. 
Essa ferramenta é uma técnica amplamente utilizada na indústria química e petroquímica e tem como 
objetivo estudar profundamente cada etapa do processo, buscando descobrir os possíveis desvios nas 
condições normais de operação, identificando as prováveis causas e consequências e propondo medidas 
para resolver os problemas identificados. 
O HAZOP possui foco principal em problemas relacionados à segurança e à perda da continuidade 
operacional, visando identificar os perigos que possam colocar em risco os operadores e os equipamentos. 
Essa ferramenta abrange também o que seriam as causas para a perda de produção, perda de qualidade 
do produto ou da eficiência do processo. 
 SAIBA 
 MAIS
Existem várias técnicas de análise de risco que auxiliam as empresas a reduzirem aci-
dentes, problemas operacionais e perda de produção. Pesquise em sites de pesquisa 
ou em livros de Gestão de risco e informe-se mais sobre as demais ferramentas, como 
por exemplo: Análise de Modo e Efeito de Falhas (FMEA) e Análise Preliminar de Peri-
gos (PHA).
A aplicação do HAZOP consiste em separar o processo em seções, definindo as principais variáveis de 
processo que interferem em cada seção: temperatura, vazão, pressão, viscosidade e outros, com auxílio das 
palavras-chave, conforme quadro a seguir: 
Não, nenhum
Menos
Mais
PALAVRAS-CHAVE
Completa negação
Redução quantitativa de uma variável física
Aumento quantitativo de uma variável física
DESVIOS CONSIDERADOS
Quadro 36 - Principais palavras-chave para aplicação do HAZOP
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Desta forma, analisamos cada situação identificando as consequências, os meios de controle já existen-
tes, a probabilidade de ocorrer, as recomendações de ações corretivas, o responsável pela adequação do 
projeto e prazo para que a adequação seja cumprida.
A técnica do HAZOP, assim como a técnica de APPCC, utiliza-se de formulários de preenchimento, ge-
rando um resumo da técnica.
 9 ANÁLISE DE PERIGO E PONTOS CRÍTICOS DE CONTROLE 165
Item Linha Equipamento Desvio Causa dodesvio
Efeito/
consequência Severidade Probabilidade Risco Prazo
Observações e
recomendações
Meios de controle
existentes ou
previstos no
projeto
Palavra-
chave
PLANILHA HAZOP
Quadro 37 - Planilha resumo do HAZOP
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Todas as ferramentas de análise de risco hoje existentes, possuem o mesmo objetivo que é minimizar 
os perigos, propondo ações corretivas, preventivas ou de melhoria do projeto, proporcionando maior se-
gurança do processo, operação contínua e, consequentemente, maior produção e credibilidade com o 
mercado. 
CASOS E RELATOS
Maior acidente em refinaria na Venezuela
Na madrugada do dia 25 de agosto de 2012, uma grande explosão de gás na instalação Amuay, 
na Venezuela, matou cerca de 39 pessoas. A explosão que atingiu a maior refinaria da Venezuela 
paralisou as operações na instalação, sendo considerada o pior acidente da indústria de petróleo. 
A refinaria está localizada em uma zona residencial e comercial, onde moram trabalhadores e seus 
familiares.
A refinaria vinha sofrendo repetidos problemas nos últimos anos que afetavam sua produção: falhas 
de energia, acidentes e paralisações atingiram a produção do maior exportador de petróleo da Amé-
rica do Sul. O acidente de agosto de 2016 foi causado por um vazamento de gás, porém, não se sabe 
ainda como ele ocorreu. 
A falta de informações sobre a causa do acidente deixa claro que não foi feita uma análise de risco 
completa da unidade, poupando detalhes ou até mesmo evitando a modificação de projeto para 
não se ter um custo maior na implantação da refinaria. 
A análise de risco, seja ela feita pela técnica do HAZOP ou por outra, é de extrema importância para 
garantir a segurança da planta, prevendo e imaginando todos os possíveis problemas que se possa 
existir na mesma, buscando assim medidas para reduzir a probabilidade de ocorrência ou até mes-
mo excluir essa probabilidade.
(Fonte: EXPLOSÃO..., 2012).
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 166
O uso de ferramentas de análise de risco passou a ser uma etapa essencial no processo de projetar e 
construir uma planta industrial, pois possibilita identificar e minimizar possíveis riscos. No caso tratado 
anteriormente, alguns riscos não foram analisados, logo não foram propostas soluções para minimizar ou 
até mesmo excluí-los. 
Em uma indústria química e petroquímica, quando falamos em riscos nos referimos desde aqueles com 
pequenas consequências materiais e pessoais até mesmo aqueles que promovem tragédias e a perda da 
vida de pessoas. Dessa forma, é de extrema importância manter a atenção aos mínimos riscos presentes 
em uma empresa. 
 9 ANÁLISE DE PERIGO E PONTOS CRÍTICOS DE CONTROLE 167
 RECAPITULANDO
Neste capítulo, vimos a importância da gestão e análise de riscos e como está vinculada ao aumento 
da segurança da planta, da produção e credibilidade da empresa.
Vimos também sobre a ferramenta de Análise de Perigo e Ponto Crítico de Controle (APPCC), usual-
mente utilizada na indústria alimentícia, a qual consiste em analisar todo o processo produtivo do 
alimento desde a obtenção da matéria-prima até a distribuição do produto, assim como fornecer 
dados sobre possíveis perigos, permitindo a utilização de ações corretivas. Conhecemos os sete prin-
cípios que fundamentam essa técnica e a estrutura de um plano de APPCC.
Por fim, conhecemos a técnica do HAZOP, utilizada amplamente na indústria química e petroquími-
ca, que tem como função analisar cada etapa do processo industrial, procurando possíveis desvios 
nas condições normais de operação, propondo medidas para resolvê-los, se identificados. Alerta-
mos também sobre a importância e possíveis consequências que a falta de aplicação de ferramentas 
de análise de risco podem trazer à empresa, aos funcionários e consumidores.
O gerenciamento de riscos é uma das áreas de gestão mais complexas e existe para que as possibili-
dades de sucesso de um processo sejam prósperas.
Postura ética
10
Neste capítulo você terá a oportunidade de refletir sobre um tema corriqueiro e importante: 
a postura ética do profissional no ambiente de trabalho. A postura ética profissional é um con-
junto de atitudes e valores utilizados no ambiente detrabalho e favorecem na boa execução 
das atividades da empresa e no bom relacionamento entre os funcionários da mesma.
A aplicação da ética no ambiente profissional tem como vantagens maior produtividade, o 
favorecimento de um ambiente de trabalho harmonioso e agradável, assim como o aumento 
do índice de confiança entre os funcionários da empresa. 
CURIOSIDADES
Os órgãos e institutos vinculados à Administração Pública 
Federal possuem comissões de ética com a finalidade de ze-
lar pela aplicação do Código de Ética Profissional do Servidor 
Público. Para saber mais, consulte: BRASIL. Decreto nº 1.171, 
de 22 de junho de 1994. Aprova o código de ética profis-
sional do servidor público civil do poder executivo federal. 
Diário Oficial [da] República Federativa do Brasil, Brasília, 
DF, 23 jun. 1994.
A partir de agora iremos nos aprofundar nos conceitos de ética e aplicar a mesma no geren-
ciamento de informações na indústria química. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 170
10.1 ÉTICA
O que é ética?  Alguns autores defendem que há um conjunto de regras gerais universais, abrangentes 
que se aplicam a todos os indivíduos de uma determinada sociedade. Esse conjunto de regras é denomina-
do de ética universal, ou seja, um conjunto de valores universais, mais amplos e abrangentes, que orienta 
a elaboração de códigos de ética específicos, ligados a determinados papéis na sociedade, por exemplo: o 
código de ética dos médicos, dos advogados, dos engenheiros.
? ?!
Figura 70 - Dúvida entre certo e errado
Fonte: FREEPIK, 2016. (Adaptado).
Mas de fato o que seria ética?
A ética consiste em um conjunto de regras aplicadas no comportamento de um indivíduo. Essas regras 
são julgadas como certas pela sociedade. Portanto, a postura ética é agir conforme os princípios corretos 
que regem determinada situação e sociedade.
 FIQUE 
 ALERTA
Cada sociedade possui suas próprias regras morais, estas resultantes da sua própria 
cultura e costumes. Logo, não se devem fazer julgamentos das condutas humanas 
de pessoas em diferentes culturas.
No nosso dia a dia, as pessoas se veem em situações onde é possível perceber a falta de ética, ou seja, 
situações onde as pessoas apresentem um comportamento contrário às normas estabelecidas pela socie-
dade. Essas situações são comuns nas ruas, escolas, clubes sociais e no nosso ambiente de trabalho. No 
próximo tópico, vamos tratar como utilizar a ética profissional no tratamento de informações dentro da 
empresa.
 10 POSTURA ÉTICA 171
10.2 ÉTICA NO TRATAMENTO DAS INFORMAÇÕES 
Na rotina de um profissional que atua em um laboratório de química, por exemplo, está inclusa a res-
ponsabilidade de fornecer informações sobre o processo, pois, estas irão orientar a tomada de decisões, 
visando manter a qualidade dos produtos fabricados. Portanto, é importante refletir: como devo tratar 
essas informações comunicadas, de forma a manter e respeitar o comportamento ético da empresa?
 SAIBA 
 MAIS
É comum a todas as profissões regulamentadas, um Código de Ética, onde apresenta 
todas as diretrizes que o profissional deve seguir. Consulte o site do Conselho Regio-
nal de Química - CRQ e informe-se a respeito dos deveres do profissional de química.
O operador de processos, por exemplo, em sua rotina diária, tem acesso a todo o processo produtivo 
da empresa, processo este considerado como um tesouro. O uso e a comunicação de informações internas 
devem ser tratados com grande importância, sempre respeitando o código de ética interno e mantendo o 
sigilo necessário imposto pela empresa. Dessa forma, o operador deve ficar atento a alguns pontos muito 
importantes quando falamos de informações na indústria:
a) Velocidade da divulgação das informações internamente: muitas vezes os processos produ-
tivos necessitam de informações sobre os parâmetros operacionais para que determinadas ações 
sejam tomadas. Portanto, a velocidade de fornecimento destas informações é crucial; 
b) Precisão das informações: não adianta nada fornecer dados de forma rápida se eles são duvi-
dosos. Isso levará a decisões erradas e poderá causar prejuízos ao processo produtivo. Por isso, a 
importância de fornecer dados precisos e confiáveis na indústria;
c) Acesso às informações: muitas informações têm controle de acesso dentro das indústrias, de-
vendo ser acessadas apenas por supervisores de processo. Permitir que pessoas que não estejam 
envolvidas no processo tenham acesso a informações restritas é uma falha grave de conduta den-
tro da empresa, principalmente quando as empresas químicas possuem o processo produtivo 
patenteado29 e de alto valor agregado.
Portanto, manter uma postura ética, confere ao operador três características: responsabilidade, confian-
ça e comprometimento. Esse conjunto de qualidades contribui para que a imagem do profissional diante 
do mercado seja a de um profissional ético e comprometido com os objetivos e ideais das empresas onde 
trabalha. 
29 Patenteado: o ato de patentear significa proteger determinado produto ou processo, prevenindo que competidores o 
 copiem ou vendam o mesmo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 172
CASOS E RELATOS
Bhopal, maior acidente químico no mundo
Bhopal é uma cidade localizada no centro da Índia. Este foi cenário do maior acidente industrial do 
mundo, ocorrido na madrugada do dia 03 de dezembro de 1984, devido a um vazamento de 40 
toneladas de gases tóxicos da empresa norte-americana Union Carbide Corporation, causado pela 
negligência com a segurança da planta. 
No desastre, cerca de 20 mil pessoas morreram e ao menos 150 mil sofrem até hoje de doenças 
provenientes do vazamento, além de ficarem sujeitas ao risco de envenenamento pelo lixo tóxico 
deixado no local.
O triste acontecimento comprovou a importância de atenção e cuidados para que os avanços tec-
nológicos ocorram com base nos princípios da cidadania, ética e respeito às pessoas e ao meio am-
biente. As indústrias possuem um potencial muito grande de ocasionar desastres contra o meio 
ambiente e a população. Dessa forma, suas condutas éticas devem ser conhecidas e seguidas por 
todos os seus funcionários.
Após o aprendizado sobre Ética e a importância da postura profissional no ambiente de trabalho, apren-
deremos mais adiante sobre Trabalho em Equipe.
 10 POSTURA ÉTICA 173
 RECAPITULANDO
Neste capítulo, vimos que a ética consiste em regras estabelecidas pela sociedade sobre o compor-
tamento do indivíduo e que ela preestabelece a diferença entre o que é certo ou errado. 
Você estudou ainda que a ética está presente no ambiente de trabalho proporcionando melhorias 
no ambiente profissional, como aumento da produtividade e melhor relação interpessoal entre os 
funcionários.
Por fim, estudamos a relação da ética com o tratamento de informações geradas na empresa e vi-
mos que ela está relacionada à velocidade, precisão e acesso às informações, sendo esses fatores 
fundamentais para que um profissional técnico em química construa uma boa reputação em seu 
ambiente de trabalho. Estes conhecimentos ajudarão você a estabelecer uma postura ética perante 
o seu trabalho.
Trabalho em equipe
11
O conceito de trabalho em equipe vem sendo cada vez mais valorizado no ambiente de tra-
balho. Trabalhar em equipe denota criar um esforço coletivo para solucionar problemas, pois, 
apesar de equipes serem compostas por pessoas desempenhando funções específicas, todos 
têm um único objetivo, que é alcançar o sucesso do trabalho.
A atividade em equipe deve ser compreendida como resultado de um esforço em conjunto 
e, portanto, os sucessos e fracassos são de responsabilidades de todos os membros envolvidos. 
O trabalho em equipe permite a troca de conhecimentos e a celeridade no cumprimento de 
metas e objetivos comuns. Ter capacidade para fazer trabalhos em conjunto tem sido uma das 
qualidades mais requeridas nos processos de contratação. 
 SAIBA 
 MAIS
Para saber mais sobre Trabalho em equipe, leia: HUNTER, James C. De 
volta ao Mosteiro: o mongee o executivo falam de liderança e trabalho 
em equipe. Tradução de Vera Ribeiro. Rio de Janeiro: Sextante, [20--]. Esse 
livro traz à tona a importância do comprometimento, do companheirismo 
e dos relacionamentos.
Neste capítulo veremos alguns aspectos importantes para o trabalho em equipe, como res-
ponsabilidade no tratamento dos dados analisados, interação com a equipe e resiliência. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 176
11.1 RESPONSABILIDADE NO TRATAMENTO DOS DADOS ANALISADOS 
Todo colaborador, quando inserido em uma empresa, tem como responsabilidade cumprir as políticas 
internas da organização. Na maioria das empresas, existem informações que são confidenciais e que de-
vem ser mantidas em sigilo pelo colaborador. Em uma indústria química, o operador tem como responsa-
bilidade garantir a segurança dos dados de processo e a confidencialidade dos mesmos.
Dados de processo são dados considerados confidenciais em uma indústria, uma vez que os processos 
industriais, em sua maioria, são patenteados, com o intuito de evitar a concorrência e melhoria do proces-
so por parte de outra empresa. O operador tem acesso a todas as variáveis e detalhes sobre o método de 
produção, logo este tem como dever cumprir as políticas internas de segurança de informações.
 FIQUE 
 ALERTA
A quebra do sigilo profissional tem como consequências ações penais e disciplinares 
por parte do conselho profissional.
O profissional deve seguir uma postura ética, protegendo os dados e informações que possam de algu-
ma forma atingir as atividades desenvolvidas pela empresa e pelas pessoas que nela trabalham.
11.2 INTERAÇÃO COM A EQUIPE 
O  bom desempenho  de uma empresa é fruto da  produtividade de seus funcionários e depende da 
interação estabelecida entre os mesmos e da maneira como é fundamentado o trabalho em equipe na 
empresa, seja dentro de um mesmo setor ou entre áreas distintas. Problemas na execução de tarefas em 
empresas, tem três causas principais: falhas de comunicação entre os membros da equipe, baixa interação 
entre as áreas  e  baixos níveis de motivação. Esses problemas tornam-se essenciais no desempenho da 
empresa, uma vez que os processos se tornam ineficientes, acarretando insatisfação de clientes e conse-
quente queda nos índices financeiros.
Figura 71 - Integração entre setores
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 11 TRABALHO EM EQUIPE 177
Agir em prol da produtividade da equipe de trabalho se torna essencial para o desenvolvimento das 
atividades e busca por resultados positivos. As ações de melhoria não devem ser feitas apenas pelos líderes 
de cada setor, mas também por cada funcionário individualmente, tendo assim impactos em toda a em-
presa. Para isso, é preciso melhorar o funcionamento da equipe por meio do foco em quatro ações: 
a) Manter a comunicação entre os membros da equipe e da empresa; 
b) Realizar avaliações do desempenho dos trabalhos desenvolvidos; 
c) Disponibilizar assistência aos membros de forma a facilitar a execução das atividades, evitando 
obstáculos; 
d) Promover trabalho de motivação para todos os funcionários em prol do sucesso da empresa.
CURIOSIDADES
O trabalho em equipe é amplamente desenvolvido nos esportes, em que, 
para que se tenha um resultado final positivo, é preciso que todos cola-
borem e interajam. Exemplos: futebol, vôlei, basquete, entre outros.
Em uma indústria química, os processos, normalmente, acontecem de forma contínua, não ocorrendo 
paradas, logo, os operadores trabalham em grupos que são revezados, sistema que chamamos de trabalho 
de turno. No trabalho de turno, os grupos de pessoas não trabalham no mesmo horário, apresentando ho-
rários rotativos, executando as mesmas funções em períodos temporais que podem variar entre semanas 
ou meses. 
Devido a esse tipo de trabalho, os grupos de operadores e os integrantes de cada grupo devem ter 
uma grande interação e um sistema de comunicação eficiente para que não ocorra falha na transmissão 
de informações importantes entre um turno e outro, podendo gerar problemas de produção, segurança e 
ambiente. 
CASOS E RELATOS
Acidente na Pipe Alpha
A Piper Alpha era uma plataforma de produção de petróleo localizada no Mar do Norte, operada 
pela Occidental Petroleum Ltda. e pela Texaco. Em 6 de julho de 1988, um vazamento de conden-
sado de gás natural incendiou a plataforma, causando uma explosão enorme. A primeira explosão 
fez com que se perdesse o centro de comunicações. A segunda explosão formou uma bola de fogo 
gerando um grande incêndio. 
A plataforma foi totalmente destruída. Dentre os membros da tripulação somente 62 sobreviveram 
e 167 morreram sufocadas com monóxido de carbono, queimadas e afogadas.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 178
A catástrofe aconteceu decorrente da falha de comunicação entre os operadores na troca de turno, 
pois, estes não comunicaram que a bomba reserva de condensação de gás natural estava isolada 
para manutenção. Quando o turno seguinte, sem conhecimento da manutenção, acionou a bomba 
reserva isolada, iniciou o incêndio na plataforma.
A comunicação e a interação entre os grupos de operadores de diferentes turnos são de grande im-
portância para a segurança do processo industrial, podendo uma falha de comunicação causar uma 
grande catástrofe.
(Fonte: UNIVERSO..., [20--]).
O acidente na plataforma de Piper Alpha é um grande exemplo da importância e das consequências 
que podem ser geradas pela falta de comunicação entre as equipes de operadores que compõem a uni-
dade industrial. O trabalho diário do operador industrial é regido pela convivência em grupo, com boas 
relações interpessoais.
11.3 RESILIÊNCIA 
O termo resiliência tem sido, atualmente, utilizado nas empresas para caracterizar pessoas que têm a 
competência de retornar ao seu estado emocional de equilíbrio após sofrer pressões ou estresse. Essas 
pessoas possuem habilidades de lidar com situações sob pressão ou estresse, mantendo o seu estado 
emocional equilibrado.
Este termo é originado da área de Física e consiste na capacidade que os materiais têm de retornar ao 
seu estado original após serem submetidos a uma pressão ou deformação, por exemplo: uma mola, volta 
ao seu estado original de equilíbrio depois de pressionada, porém o retorno do material nunca é 100%, 
pois, sempre ocorre uma deformação inalterável no material. 
Assim, resiliência é a habilidade que o indivíduo tem de modificar problemas em soluções e em lições 
aprendidas. No mundo corporativo, a resiliência é muito importante porque, cada vez mais, as empresas 
vêm buscando trabalhadores que suportem a pressão e que sejam flexíveis e capazes de utilizar a criativi-
dade para resolver os problemas.
 11 TRABALHO EM EQUIPE 179
 RECAPITULANDO
Neste capítulo você aprendeu sobre a importância do trabalho em equipe e as vantagens que ele 
oferece a uma empresa. Cada vez mais as empresas estão buscando desenvolver trabalhos em equi-
pe com o objetivo de aproveitar melhor as qualidades de cada integrante do grupo. Vimos também 
a importância da comunicação entre os operadores quando é feita a troca de turno.
No dia a dia de um operador, o trabalho é normalmente feito em equipe, porém sendo respeitadas 
as regras e normas internas da empresa. Relembramos a importância e a responsabilidade com os 
dados gerados e sigilo dessas informações.
 Vimos também uma característica essencial, que é a resiliência, ou seja, a capacidade de superar 
dificuldades diante de um desafio. Assim, você viu que trabalhar em equipe não é tão simples quan-
to parece, exige muita dedicação, esforço, solidariedade, respeito e responsabilidade. Desenvolver 
essa capacidade é uma grande diferencial dentre os colaboradores de uma empresa, proporcionan-
do uma melhor relação interpessoal na empresa e um aumento de produtividade.
Gráficos, quadros e tabelas
12
A indústria aparece na história como fruto do desenvolvimento do conhecimento humano 
e da interação do mesmo com a natureza. Já a informática, é um dos recursos do desenvolvi-
mentotecnológico que possibilita à indústria e outros setores a modernização dos diferentes 
setores como gestão, comunicação, financeiro, etc. 
As grandes e pequenas indústrias trabalham com o auxílio de computadores, os quais guar-
dam e processam informações de maneira fácil, rápida e eficiente. A evolução dos computa-
dores se deu de forma contínua acompanhando os avanços tecnológicos, gerando computa-
dores cada vez mais velozes e com maior capacidade de processamento e armazenamento. 
Nas indústrias, a informática é amplamente utilizada, desde as atividades administrativas 
com o uso de ferramentas e softwares para elaboração de relatórios e documentos, até na faci-
lidade de comunicação, seja no uso de e-mails ou para realizar reuniões através de videocon-
ferências. No setor operacional, a informática é utilizada, por exemplo, no armazenamento de 
dados do processo, na visualização e acompanhamento do processo na sala de controle e no 
uso de máquinas automatizadas.
Figura 72 - Sala de controle 
Fonte: SHUTTERSTOCK, 2017. 
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 182
Vamos aprender um pouco mais sobre as ferramentas informáticas utilizadas na indústria, com o obje-
tivo de facilitar o tratamento de dados. 
12.1 TABELAS
Tabela é uma forma de organização de dados dispostos através de linhas e colunas. Quando trabalha-
mos com uma quantidade muito grande de informações, é necessário organizá-las de forma rápida e práti-
ca, usando formas de classificar esses dados através de filtros. A tabela funciona como um filtro, facilitando 
o processo de localização e apresentação de uma informação.
 FIQUE 
 ALERTA
As tabelas possuem normas de formatação que são regidas pela Associação Brasilei-
ra de Normas Técnicas (ABNT), definindo as regras que devem ser respeitadas, para 
que haja uma padronização.
O software mais utilizado para a elaboração de tabelas é o programa Excel, produzido pela Microsoft. O 
Excel é um programa de criação de planilhas eletrônicas com a interface gráfica, ou seja, pode-se preen-
cher a planilha com informações e depois gerar um gráfico correlacionando os dados.
12.2 ORGANIZAÇÃO DE DADOS DA ANÁLISE
Os dados obtidos no processo produtivo de uma empresa precisam ser postos em tabelas, por exem-
plo, em planilhas de Excel, para que possam passar pelo processo de análise estatística.
Figura 73 - Organização e armazenamento de dados
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 12 GRÁFICOS, QUADROS E TABELAS 183
Uma etapa muito importante é a organização dos dados e informações, pois quando essa organização 
não é feita de modo correto, perde-se muito tempo para a realização da análise, podendo esta ser preju-
dicada.
O primeiro passo para organizar os dados é checar se a matriz de dados está corretamente preenchida. 
É comum encontrar problemas no preenchimento da planilha como, por exemplo: ausência de algum 
dado, dados muito diferentes do esperado e duplicação de dados. Estes problemas devem ser corrigidos, 
necessitando que você revise os dados coletados garantindo a qualidade dos mesmos.
Com relação à organização dos dados na planilha, outro aspecto importante é que a maioria dos pro-
gramas importam os dados em um padrão de organização. As variáveis estão dispostas em colunas, en-
quanto que os dados (casos) e repetições ficam nas linhas.
12.3 REPRESENTAÇÕES GRÁFICAS
As representações gráficas consistem em uma tentativa de expressar os dados ou valores numéricos 
de forma visual, facilitando a compreensão e interpretação dos mesmos. Existem diversos tipos de gráfi-
cos, sendo mais utilizados os de colunas e os de linhas. Além de poder armazenar grandes quantidades 
de dados, a ferramenta do Excel tem a opção de gerar gráficos sobre os dados armazenados, podendo o 
operador acompanhar o desenvolvimento do processo ou análise. 
Figura 74 - Tipos de gráficos
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Os gráficos normalmente são gerados a partir de tabelas, quando desenvolvidas em software, e são edi-
táveis, ou seja, o ajuste automático do gráfico é feito uma vez que tenha modificação nos dados da tabela 
de origem. 
Na indústria química, os gráficos são utilizados para visualizar o comportamento dos dados gerados 
seja por analisadores em tempo real ou através dos dados de produção. Podemos citar como exemplo as 
cartas de controle, estudadas em capítulos anteriores. Nestes gráficos, é possível ver o comportamento da 
variável de processo, em função do tempo.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 184
 SAIBA 
 MAIS
Para saber mais sobre as normas de elaboração de gráficos, consulte o site do Instituto 
Brasileiro de Geografia e estatística - IBGE e procure pelas palavras chaves “Elaboração 
de gráficos ”.
Existem vários tipos de gráficos, dentre eles os mais utilizados são:
a) Gráfico de barras: utilizado para apresentar variáveis quantitativas, como o peso de um produto 
ou idade dos funcionários, e qualitativas, como o grau de aprovação de um político ou o sexo dos 
funcionários; 
Gráfico 8 - Gráfico de barras
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
b) Gráficos de pontos ou de dispersão: são utilizados quando temos dados contínuos diferentes 
entre si e em pequeno número, como, por exemplo, a pureza de um determinado produto ao 
longo do tempo;
DOM SEG TER QUA QUI SEX SAB
Semana Atual Semana passada
Gráfico 9 - Gráfico de dispersão
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
 12 GRÁFICOS, QUADROS E TABELAS 185
c) Gráficos de sessão ou de setores: também conhecidos como gráficos de pizza, são normal-
mente utilizados para apresentar variáveis nominais, dados de proporção, como, por exemplo, o 
número de defeitos existentes em um determinado produto.
Gráfico 10 - Gráfico de sessão
Fonte: SENAI DR BA, 2017.
Veremos agora a importância dos softwares laboratoriais e como influenciam no trabalho do técnico 
em química.
12.4 SOFTWARES LABORATORIAIS PARA REGISTRO E ORGANIZAÇÃO DE DADOS
A indústria, por menor que sejam as suas instalações, gera uma grande quantidade de dados, podendo 
ser gerados a cada segundo. Logo, em função desta quantidade de informações geradas, torna-se inviável 
realizar o processo de organização dos mesmos manualmente. 
Você já parou para pensar a quantidade de dados que são gerados na indústria? Estes podem ser valo-
res de variável de processo ou dados administrativos, financeiros, afinal, uma indústria possui uma grande 
rotatividade de produtos e normalmente possuem operação interrupta. 
A depender da quantidade de dados, a ausência de uma base de dados pode se tornar um problema, 
tornando o acesso às informações difícil. Dessa forma, os computadores possuem a tarefa de armazená-las.
Existem diversas soluções para o registro e organização de dados. Uma alternativa muito conhecida e 
usada para este fim é o programa Excel. Este software, embora não seja um sistema de gerenciamento de 
banco de dados, permite tanto a organização dos dados, quanto a realização de análises descritivas e até 
mesmo análises estatísticas, além da possibilidade de confecção de gráficos. 
Nas grandes empresas, os dados são organizados e armazenados de maneira estruturada em um local 
denominado banco de dados. Estes dados ficam acessíveis a programas ou a usuários. Este banco de dados 
pode estar localizado em uma máquina, dando acesso restrito a um único usuário ou em uma rede, possi-
bilitando a acessibilidade dos demais colaboradores. A principal vantagem do uso dos bancos de dados é 
a possibilidade do acesso por vários usuários, simultaneamente.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 186
 SAIBA 
 MAIS
Alguns exemplos de banco de dados são produzidos por empresas privadas como 
a Microsoft e a Oracle Corporation. Para saber mais sobre os bancos de dados mais 
utilizados, pesquise em sites de busca na internet através das palavras-chave: Oracle, 
Access e SQL-Server. 
12.5 CONTROLE DE REGISTROS (RASTREABILIDADE)
Rastreabilidade consiste na capacidade de buscar o histórico ou a localização de um dado por meio de 
um sistema de registros. A rastreabilidade tem como objetivo admitir o resgate do histórico do produtoe 
de seu processo de produção rapidamente. Por exemplo, em uma indústria de alimentos, é possível rastre-
ar todo o processo produtivo do produto final através de programas de rastreabilidade. Normalmente, se 
utiliza a codificação do produto através do número de lote ou código de barras.
Figura 75 - Rastreabilidade do produto
Fonte: SHUTTERSTOCK, 2017.
A imagem anterior exemplifica o processo de rastreabilidade de um produto, sendo este rastreado des-
de a seleção dos ovos no setor de matéria-prima, até a entrega do produto final para o consumidor em 
lojas e comércio.
CURIOSIDADES
Depois dos acontecimentos da “doença da vaca louca”, ocorridos na Euro-
pa, e da febre aftosa, que afetaram o comércio, houve uma melhora nos 
métodos de rastreamento de animais vivos, assim como de seus deriva-
dos. O rastreamento bovino é feito com a inserção de um chip no animal.
(Fonte: MARTINS; LOPES, [20--]).
 12 GRÁFICOS, QUADROS E TABELAS 187
Atualmente, diversas empresas têm utilizado programas de rastreabilidade gerando um aumento de 
produtividade e melhor controle da produção. 
a) Manual: não é uma forma eficiente de rastreamento da produção, pois a probabilidade de erros 
na identificação e o tempo gasto são maiores; 
b) Automática: os sistemas automáticos de rastreabilidade permitem a documentação dos dados 
produtivos em tempo real, melhorando o gerenciamento de qualidade, aprimorando outros se-
tores da empresa, dessa forma, aumentando as margens de lucro, reduzindo os custos e retraba-
lhos, e, por fim, garantindo a satisfação do cliente.
Como vocês podem ver, existem duas formas de rastreabilidade.
CASOS E RELATOS
O leite contaminado de Piá
No dia 15 de julho de 2014, o Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento - MAPA interditou 
o posto de refrigeração da empresa Piá em Vila Flores, na serra gaúcha, após encontrar álcool etílico 
em amostras de leite. A presença da substância no leite mascara a adição de água, produzindo um 
leite adulterado. 
O Ministério da Agricultura solicitou o recolhimento de todos os lotes, que podem chegar a mais de 
100 mil litros de leite contaminados por álcool etílico, uma vez que os consumidores correm o risco 
de encontrar os produtos irregulares à venda no comércio do Rio Grande do Sul. 
Mesmo com a ordem de recolhimento, o próprio Ministério da Agricultura considera tecnicamente 
impossível rastrear e retirar do mercado a totalidade de produtos considerados impróprios para o 
consumo. Segundo o sindicato das Indústrias de Laticínios, o controle é rígido, mas ainda precisa de 
mudanças nos processos. 
Logo, um procedimento de rastreabilidade de alimentos inadequado, pode gerar um grande risco 
para a população quando ocorre algum desvio no controle de qualidade.
Para saber mais sobre este caso, consulte em sites de busca a expressão Leite adulterado em Piá.
(Fonte: APÓS..., 2014).
A rastreabilidade é extremamente importante nas etapas de processo de um produto, pois com ela é 
possível localizar erros, mantendo a segurança e qualidade do produto para o consumidor final.
CONTROLE DE PROCESSOS QUÍMICOS 188
 RECAPITULANDO
Neste capítulo, discutimos itens relacionados à organização dos dados que são originados em uma 
indústria. Considerando o grande volume de dados, é preciso usar ferramentas de apoio, buscando 
a rapidez e qualidade na realização do trabalho. 
Iniciamos o capítulo abordando a importância do gerenciamento e organização dos dados, estudan-
do, em seguida, um pouco sobre a ferramenta tabelas. Na sequência, tratamos sobre a importância 
da organização dos dados de modo a facilitar a análise estatística dos dados coletados, eliminando 
possíveis erros de coleta e registro. Outro aspecto que tratamos aqui foi a representação dos dados 
em gráficos, ferramenta, esta, utilizada para facilitar a visualização do comportamento das informa-
ções.
Apresentamos a importância de um banco de gerenciamento de dados, uma vez que temos um 
grande volume de dados gerados na empresa. Por fim, abordamos sobre o controle de registro 
como uma importante ferramenta na garantia da rastreabilidade de uma informação.
 12 GRÁFICOS, QUADROS E TABELAS 189
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forma dos textos anexos, o “Regulamento Técnico para Inspeção Sanitária de Alimentos”, 
as “Diretrizes para o Estabelecimento de Boas Práticas de Produção e de Prestação de 
Serviços na Área de Alimentos” e o “Regulamento Técnico para o Estabelecimento de 
Padrão de Identidade e Qualidade (PIQ´s) para Serviços e Produtos na Área de Alimen-
tos”. Determina que os estabelecimentos relacionados à área de alimentos adotem, sob 
responsabilidade técnica, as suas próprias Boas Práticas de Produção e/ou Prestação de 
Serviços, seus Programas de Qualidade, e atendam aos PIQ\’s para Produtos e Serviços 
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MINICURRÍCULO DOS AUTORES
ALEXANDRE MARQUES DE ALMEIDA
Alexandre Marques de Almeida possui bacharelado em Engenharia Química pela Faculdade de 
Telêmaco Borba - FATEB (2009), mestrado em Engenharia Química pela Universidade Federal do 
Paraná - UFPR (2012), especialização em Docência na Educação Profissional e Tecnológica pelo 
Centro de Tecnologia da Indústria Química e Têxtil - SENAI CETIQT (2015) e técnico em Celulose 
e Papel pelo SENAI CETCEP, com experiência em indústrias de celulose e papel e pesquisa nos 
seguintes temas: modelagem, simulação, controle, otimização, identificação de sistemas e aná-
lise estatística de incertezas paramétricas em processos químicos. Atualmente, é Consultor III no 
SENAI DR BA unidade CIMATEC (Centro Integrado de Manufatura e Tecnologia), atuando em con-
sultoria, coordenação de cursos e docência nas áreas de Celulose e Papel, Química e Petroquímica 
e Segurança no Trabalho. Pela Faculdade de Tecnologia SENAI CIMATEC, atua como docente nos 
cursos Tecnólogos e de Engenhariaem diversas disciplinas.
ANTONIO RIMACI MIGUEL JUNIOR
Antonio Rimaci Miguel Junior é graduado em Engenharia Química pela Faculdade Regional da 
Bahia (UNIRB), e Tecnólogo em Polímeros pelo Instituto Federal da Bahia (IFBA). Atua na área de 
engenharia química e polímeros há 8 anos. 
Tem experiência em processos petroquímicos e de polimerização, nanocompósitos e em fluidos 
de perfuração de poços de petróleo. Atuou em processos de síntese de resina poliéster insatura-
da e em pesquisa e desenvolvimento de nanocompósitos a partir de argila bentonita e Naylon 6. 
Atualmente, atua como consultor da área de processos químicos e petroquímicos em projetos de 
inovação industrial do Centro Tecnológico SENAI CIMATEC.
FERNANDA MIRANDA TORRES
Fernanda Miranda Torres é natural de Salvador na Bahia, é bacharel em Engenharia Química pela 
Universidade Salvador - UNIFACS (2014); é também Técnica em Operação Petroquímica pelo SE-
NAI- BA (2012). Desde 2010, atua na área de pesquisa e na área de processo e projetos industriais. 
No ano de 2016, passou a integrar a equipe da área de consultoria, no SENAI, na qual atua no de-
senvolvimento de etapas de projetos industriais e elaboração de materiais didáticos para o curso 
técnico em química nas modalidades presencial e educação a distância.
ÍNDICE
C
Capacitância 131, 137
Controle adaptativo 65
Controle por razão 84, 85
Controle preditivo com modelo 65
Coriolis 110, 112, 117
D
Dampers 53
Diapasão 117
F
Filtros de Kalman 65
Força eletromotriz 45
Força mecânica 45
Funções de transferência 97
G
Grau Baumé 118
H
HAZOP 161, 162, 163, 164
I
INMETRO 156
INPM 118
Ishikawa 142
ISO 156
M
Malha de controle 41, 47, 51, 52, 53, 54, 57
Mensurada 45
N
NR13 115
P
Patenteado 171
PET 154, 155
pH 151
Piezoelétrico 107, 117
R
Reator encamisado 57
Regras heurísticas 44
Resistência 131, 133, 137
T
Tag 51, 52
Termopar 44, 45, 46
SENAI – DEPARTAMENTO NACIONAL
UNIDADE DE EDUCAÇÃO PROFISSIONAL E TECNOLÓGICA – UNIEP
Felipe Esteves Morgado
Gerente Executivo
Luiz Eduardo Leão
Gerente de Tecnologias Educacionais
Fabíola de Luca Coimbra Bomtempo
Coordenação Geral do Desenvolvimento dos Livros Didáticos
Catarina Gama Catão
Apoio Técnico
SENAI – DEPARTAMENTO REGIONAL DA BAHIA
Ricardo Santos Lima
Coordenador do Desenvolvimento dos Livros no Departamento Regional da Bahia
Alexandre Marques de almeida 
Antonio Rimaci Miguel Junior
Fernanda Miranda Torres 
Elaboração
Edson Maluf da Costa
Fernanda de Souza Barbosa
Tiago Gonzalez Cervino
Revisão Técnica
Edson Maluf da Costa
Coordenação Técnica
Marcelle Minho
Coordenação Educacional
André Luiz Lima da Costa
Igor Nogueira Oliveira Dantas
Coordenação de Produção
Paula Fernanda Lopes Guimarães
Coordenação de Projeto
Bruno Pinheiro Fontes
Daniela Lima Maia
Debora Maria Mangueira
Lygia dos Santos Fuentes
Monique Ramos Quintanilha
Design Educacional
Daiane Amancio
Revisão Ortográfica e Gramatical
Alex Ricardo de Lima Romano
Antônio Ivo Ferreira Lima
Daniel Soares Araújo
Fábio Ramon Rego da Silva
Thiago Ribeiro Costa dos Santos
Vinicius Vidal da Cruz
Ilustrações e Tratamento de Imagens
Nelson Antônio Correia Filho
Fotografia
Alex Ricardo de Lima Romano
Antônio Ivo Ferreira Lima
Leonardo Silveira 
Vinicius Vidal da Cruz
Diagramação, Revisão de Arte e Fechamento de Arquivo
Renata Oliveira de Souza CRB-5 / 1716
Normalização - Ficha Catalográfica
Daiane Amancio
Revisão de Diagramação e Padronização
Antônio José de Barcelo
Cleriston Ribeiro dos Santos
Edson Maluf da Costa
Fábio Albuquerque
Janete Schneider
José Carlos Mancilha
Paula Fernanda Lora Hansen
Comitê Técnico de Avaliação
i-Comunicação
Projeto Gráfico