Smart Tocha da Petrobras reduz efeito estufa

A Petrobras implantou em seis refinarias o Smart Tocha, sistema que agrega inteligência artificial e automação para controlar a qualidade da queima de gases nas tochas e reduzir o consumo de vapor e emissões que geram efeito estufa. A tecnologia já está presente nas refinarias Presidente Getúlio Vargas (Repar), Presidente Bernardes (RPBC), Henrique Lage (Revap), Duque de Caxias (Reduc), de Capuava (Recap) e de Paulinia (Replan).

O desenvolvimento do Smart Tocha com inteligência artificial faz parte do programa RefTOP – Refino de Classe Mundial, que tem previstos investimentos iniciais de R$ 300 milhões até 2025. O investimento no Smart Tocha foi majoritariamente em P&D. Trata-se de uma solução de baixo custo para implantação, pois faz uso de infraestrutura existente, sendo necessária apenas a aquisição de câmeras para alguns pontos. O projeto propõe o uso racional de vapor d’agua injetado na tocha.

“Este uso racional conduziu ao consumo de vapor otimizado, gerando ganhos econômicos. Em 2021, tivemos uma economia de R$ 18,7 milhões e existe um ganho potencial estimado em torno de R$ 60 milhões por ano com a entrada de novos Smart Tochas”, diz Leonardo Fialho, gerente setorial de Planejamento de Refino, Otimização e Eficiência Energética da Petrobras.

Desenvolvido em parceria entre o Centro de Pesquisas, Desenvolvimento e Inovação da Petrobras (Cenpes) e a PUC-Rio, com participação integrada das áreas de Refino e TIC, o sistema proporciona economia de vapor, o que resulta em melhor eficiência energética, além de manter a queima de forma segura para o meio ambiente.

“Os ganhos trazidos pelo Smart Tocha nas refinarias equivalem ao abastecimento energético de uma cidade com cerca de 20 mil habitantes, com melhoria de desempenho e conformidade ambiental nas operações, com segurança, redução de custos e aumento da eficiência, pilares estratégicos da Petrobras”, informa Nicolás Simone, diretor executivo de Transformação Digital e Inovação.

Fialho explica que a tocha, ou flare, é um equipamento essencial para o sistema de segurança de uma refinaria e é utilizada para evitar descarte de gases inflamáveis ou tóxicos para a atmosfera, realizando a queima segura destes compostos. Para que a combustão seja completa e adequada, é usado vapor d’água em vazão proporcional aos tipos de gases que chegam no sistema de tocha. O Smart Tocha aplica técnicas de análise de imagens e aprendizado de máquina com a contínua geração de imagens da queima. Dessa forma, é feito o monitoramento e ajuste da injeção de vapor para a tocha em tempo real de forma automatizada.

Ao se aplicar as técnicas de aprendizado profundo e visão computacional, o método de avaliação processa as imagens da chama de forma contínua, identificando o estado e a sua altura, e atua de forma automática e integrada no sistema de controle de vazão de vapor d’água, por meio do Sistema Digital de Controle Distribuído (SDCD). Ele diz que as características visíveis na tocha, como forma e cor da chama, se alteram constantemente devido a variações na vazão e composição do gás, quantidade de vapor d’água de dispersão, ventos e presença de nuvens.

Estado da Chama

O Smart Tocha considera um conjunto de imagens em sequência, classificando cada uma, para obter o estado da chama. Foram também utilizadas regras baseadas em experiência humana para combinar as classificações e as quantificações da altura das chamas obtidas de cada imagem da sequência para se alcançar uma classificação precisa para o conjunto de imagens processadas.

“Essa classificação é utilizada pelo sistema de controle de processos da refinaria. A partir dela, esse sistema altera a relação entre vazão de vapor d’água e vazão de gás de forma a otimizar o consumo de vapor sem gerar fuligem na chama, nem emissão de hidrocarbonetos não queimados” esclarece Fialho.

Ele destaca que o sistema utilizou conceitos de aprendizado de máquina e aprendizado profundo para o treinamento da IA. No aprendizado de máquina, o algoritmo executa a função definida pelo engenheiro ou programador e analisa os dados para fornecer uma resposta. O aprendizado profundo funciona de forma semelhante, entretanto usa uma quantidade maior de dados e faz uso de estruturas com transformações e parâmetros mais sofisticadas que as redes neurais artificiais tradicionais.

Na Petrobras, o modelo gerado através do aprendizado profundo é obtido a partir de diversas etapas. Inicialmente, faz-se a coleta das imagens com as chamas da tocha e o registro das imagens em um dos quatro estados (chama com excesso de vapor, chama otimizada, chama com fuligem ou com informações insuficientes para identificar a qualidade da queima). Em seguida, faz-se a divisão das imagens e o treinamento do modelo utilizando software comercial. Nessa etapa, adota-se técnica de aprendizado profundo e visão computacional e avaliação da eficácia do modelo de IA, a partir das imagens do grupo de teste.

O gerente observa que, embora seja inerente ao processo produtivo, a queima de gases na tocha em uma unidade industrial é uma operação que se busca minimizar. A queima ocorre por motivos de segurança operacional e ambiental, e busca-se controlar a sua qualidade para a segurança do meio ambiente, minimizando as emissões de gases de efeito estufa e emissão de fuligem, além de poupar recursos da produção de vapor d’água nas unidades industriais.

Antes do desenvolvimento do Smart Tocha, a qualidade da queima dos gases na tocha era avaliada visualmente, por meio de câmeras do Circuito Fechado de TV (CFTV), apenas por técnicos de operação da unidade industrial. Quando o técnico de operação observava um desvio do ajuste ótimo de qualidade da queima dos gases, ele fazia ajustes manuais remotos por meio do SDCD. Essa avaliação e ajuste realizados pelo técnico de operação ocorria de forma intermitente, dentre as diversas outras atividades operacionais.

“Diante disso, foi identificada a oportunidade do uso de Inteligência Artificial e técnicas de visão computacional para, em tempo real, auxiliar na identificação e correção dos desvios de ajuste ótimo da qualidade da queima nas tochas. Em meados de 2020, o conceito de Smart Tocha foi formalizado”, recorda Fialho.

No final de junho de 2020, por meio de parceria com a EXACTA PUC-Rio, iniciou-se o desenvolvimento do MVP (Minimum Viable Product) da Smart Tocha em uma refinaria, o que durou cerca de oito semanas.

“No final de agosto de 2020 este MVP entrou em operação e começou a trazer o retorno esperado. Atualmente o Smart Tocha encontra-se instalado em seis refinarias, sendo que neste ano será implantado em mais duas”, completa o gerente.

O Smart Tocha é uma solução exclusiva da Petrobras. Entre os benefícios, estabelece um método capaz de avaliar a qualidade da queima dos gases e ajustar a vazão de vapor de forma contínua, não dependendo do técnico de operação estar continuamente dedicado a essa atividade. Outra meta é otimizar a conversão dos gases, minimizando a geração de odor no ambiente, e permitir o uso racional de vapor d’agua injetado na tocha, poupando recursos relativos à produção de vapor nas unidades industriais e minimizando a geração de ruídos.

RefTOP

O programa RefTOP – Refino de Classe Mundial – consiste em um conjunto de iniciativas que buscam implementar melhorias para aumentar a eficiência e desempenho operacional das refinarias.