Uma estratégia de controle preditivo não linear é aplicada a um reator tanque agitado de polimerização em lama para a produção de polietileno de alta densidade. O desempenho do controle é analisado no sentido de se obter o peso molecular médio numérico, composição de comonômero e temperatura desejados. Um modelo fenomenológico completo considerando as micro, meso e macro escalas de modelagem foi desenvolvido para representar a planta. O algoritmo de controle compreende um modelo interno baseado em redes neurais com topologia "feedforward". A implementação do algoritmo contempla o problema de otimização, as variáveis manipuladas e controladas adotadas e são apresentados resultados para os casos de problema servo e regulatório, incluindo-se a possibilidade de tempos mortos e múltiplas taxas de amostragem nas variáveis controladas. Os resultados de simulação mostram o bom desempenho do algoritmo NMPC baseado em um modelo neural treinado para a predição da variável de saída apenas um instante de tempo a frente e, ao mesmo tempo, atestam a dificuldade de controlar diretamente as propriedades do polímero com a ocorrência de tempo morto na medição.
Polimerização de olefinas; controle preditivo; redes neurais
