Refino_do_Petroleo
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Temperatura (Tx), que serve para calcular a temperatura 
de x % vaporizados de um produto; 
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\u2022 Função Infere d60, que infere a densidade 60/60 (d60) do produto, a partir 
da T50% ASTM. 
\u2022 Função Tastm, que serve para retornar uma temperatura ASTM 
correspondente a uma porcentagem de vaporização do produto. 
 
7.9: Funções Auxiliares Contidas Fora do Código do Programa 
Principal 
 
Vale citar que algumas funções importantes que são utilizadas pelo 
Querosene e pelo Blend do Diesel se encontram separadas do código do 
programa principal. 
Quais são estas e o que fazem está detalhado mais abaixo: 
 
\u2022 Contém duas funções diferentes de transformar temperaturas ASTM para 
PEV e vice-versa. O método que esta sendo usado pelo programa é o 
baseado em Riazi e Daubert (1986), enquanto o outro que não está sendo 
usado é baseado em Daubert (1994). Esses métodos aqui citados são 
chamados pela próxima função, e acabam sendo usados na obtenção da 
curva de temperaturas ASTM para o Blend. 
\u2022 Uma função de transformação, que transforma a curva ASTM para PEV e 
vice-versa, usando a função anterior em seu cálculo. 
\u2022 E as últimas duas funções são utilizadas pelo Querosene, para encontrar o 
seu ponto de congelamento e fulgor. 
 
Outras funções importantes de interpolação, muito utilizadas por várias 
partes do programa de inferência, se encontram separadas do código do 
programa principal. 
Neste arquivo também se encontram outras funções como raiz cúbica, 
spline e outras utilidades, mas não estão sendo usada no programa de inferência. 
Quais são e o que fazem estas funções está detalhado mais abaixo: 
 
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\u2022 Contém duas funções diferentes, chamadas de bisec e hunt, para buscar 
valores dentro de um vetor, retornando a posição do valor exato ou o 
diretamente anterior ao procurado; 
\u2022 Duas funções de transformação, uma que transforma um valor na escala 
linear para um valor na escala Sigmoidal, e uma que faz o inverso da 
primeira; 
\u2022 Três funções de interpolação linear, mas apenas duas são utilizadas. Elas 
são a interpolação bisec e interpolação hunt, cada uma usando o método 
de busca de valores igual ao seu nome, sendo que apenas a segunda pode 
realizar tanto interpolação como extrapolação; 
\u2022 E finalizando, uma função de interpolação sigmóide, que pode tanto 
interpolar quanto extrapolar, usando a função sigmóide para converter 
valores para ela e a inversa sigmóide para converter novamente os valores 
no fim da conta. 
 
7.10: Inclusão de LCO no Programa 
 
Depois do REVAMP (modificação visando aumentar capacidade) da 
unidade 2100 (Destilação), o produto LCO (óleo craqueado leve), proveniente da 
unidade 2200 (Craqueamento Catalítico), passou a ser incluído no blend do diesel, 
se unindo com as correntes de diesel pesado e parte do diesel leve que passam 
pela unidade de hidro tratamento do diesel (HDS). 
Com essa mudança, a curva de temperaturas ASTM para o blend do diesel 
(Diesel Intermediário), inferida pelo programa, passou a apresentar um erro, por 
não levar esse fato em conta. 
Levando em conta que se encontram no Process Information (PI) dados 
como a densidade 20/4 (d20) e quase toda a curva de destilação ASTM do LCO, 
se incluiu este produto no blend, com os seguintes passos abaixo: 
 
\u2022 Criação da classe produto LCO (prod_lco); 
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\u2022 Implementação de métodos para leitura das variáveis de interesse para 
esse produto, citadas anteriormente, além de métodos para o cálculo do 
fator de caracterização (kw) do LCO, conversão de graus Celsius para 
Fahrenheit, estimação das temperaturas ASTM que faltavam, e inicialização 
das porcentagens de vaporização vindas do arquivo de configuração. 
 
Vale citar que a classe Blend já foi criada de maneira a ser fácil a retirada 
ou adição de produtos, de modo que, após a criação do produto que faltava, foi 
simples a sua inclusão na mistura. 
 
7.11: Conclusões do Capítulo 
 
Neste capítulo foi apresentado em detalhes o funcionamento do software 
inferidor, as suas principais funções, em conjunto com as modificações realizadas 
no mesmo. 
 
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Capítulo 8: Ajuste dos Coeficientes Estatísticos do 
Inferidor 
 
Para o correto funcionamento da inferência da curva de destilação ASTM 
de cada produto da destilação atmosférica, que é a função mais importante do 
programa, é necessário ajustar adequadamente os coeficientes dessa parte da 
inferência. 
Estes coeficientes servem para ajustar a inferência de acordo com as 
características particulares da torre de destilação atmosférica da unidade 2100 da 
REPAR. 
Independente do x% de vaporização ASTM que se busca na grande maioria 
dos casos, são três os coeficientes, figura 33, e se distribuem da seguinte forma: 
 
 
Figura 33: Principais Coeficientes da Inferência 
 
O coeficiente um multiplica a temperatura corrigida para pressão 
atmosférica para o caso da inferência do T30% dos produtos (com exceção do 
RAT), ou a temperatura de x% de vaporização de um produto (Tx), para o caso do 
resto da curva dos produtos (com exceção da nafta pesada). 
O coeficiente dois é o valor que é multiplicado pela relação Lv da seção 
(apenas no caso da nafta pesada), ou pela relação Lv elevada ao quadrado, da 
própria seção ou da seção anterior, de acordo com o mostrado na seção 7.6.3. 
O último coeficiente, que aparece independente na fórmula, é comumente 
chamado de bias, nada mais é do que um ajuste na equação, também visando 
ajustar a correlação da inferência com os dados estatísticos específicos da coluna 
da REPAR. 
Conforme foi explicado sobre o funcionamento correto do programa de 
inferências no Capítulo 7, uma boa inferência do ponto T30% de vaporização é 
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muito importante, já que todo o resto da curva dos produtos, com a exceção 
apenas da nafta pesada, dependem fortemente desse ponto, sendo a partir dele 
realizado o cálculo da inclinação da curva ASTM do produto. 
Partindo dessa afirmação, e percebendo que quanto mais pesado o 
produto, mais difícil fica sua análise, se buscaram coeficientes adicionais aos 
acima referidos, buscando melhorar os pontos T30% ASTM do diesel pesado e do 
resíduo atmosférico (RAT). 
No caso do diesel pesado, apenas se soma a equação mostrada na figura 
33 um fator de correção, chamado de coeficiente T30, que multiplica a raiz 
quadrada da temperatura da seção, corrigida para pressão atmosférica. 
Já no caso do RAT, que tem apenas o seu T30% ASTM inferido, são 
utilizados seis coeficientes, de acordo com a figura 34. 
 
 
Figura 34: Coeficientes da Inferência para T30% do RAT 
 
Os coeficientes funcionam da mesma maneira que os previamente 
explicados, apenas correlacionando diferentes propriedades para o caso do RAT. 
Ao todo, existiam cento e quinze coeficientes que precisavam ser ajustados, 
trinta para cada produto no caso do querosene e do diesel leve, trinta e um para o 
diesel pesado, seis para o RAT e dezoito para a nafta pesada. 
Um fato que já era conhecido do trabalho realizado no passado, na criação 
do software de inferência, era a necessidade de se obter \u201cdias ideais\u201d para a 
calibração destes coeficientes, onde as variáveis da unidade permanecessem 
próximas de um ponto de operação constante por um tempo considerável, sem 
sofrer influências de perturbações externas consideráveis. Também era 
necessário que esses dias contivessem um universo representativo de valores nas 
suas variáveis durante a operação do sistema, tornando válida a inferência 
realizada, conforme figura 35. 
Percebe-se que contando com apenas os pontos dentro da área azul como 
universo na hora de ajustar os coeficientes, a tendência da inferência acabaria por 
ser prejudicada, quando o sistema saísse deste universo. O ideal é se ter pontos 
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que representem um universo maior de operação, daí se conseguindo uma 
aproximação mais correta do comportamento, conforme a área vermelha indicada. 
 
 
Figura 35: Universo de Operação 
 
A geração destes dias, além de ser um processo trabalhoso, acabaria por 
ser muito