Diseño para operabilidad: Una revisión de enfoques y estrategias de solución

In the last decades the chemical engineering scientific research community has largely addressed the design-foroperability problem. Such an interest responds to the fact that the operability quality of a process is determined by design, becoming evident the convenience of considering operability issues in early design stages rather than later when the impact of modifications is less effective and more expensive. The necessity of integrating design and operability is dictated by the increasing complexity of the processes as result of progressively stringent economic, quality, safety and environmental constraints. Although the design-for-operability problem concerns to practically every technical discipline, it has achieved a particular identity within the chemical engineering field due to the economic magnitude of the involved processes. The work on design and analysis for operability in chemical engineering is really vast and a complete review in terms of papers is beyond the scope of this contribution. Instead, two major approaches will be addressed and those papers that in our belief had the most significance to the development of the field will be described in some detail.En las últimas décadas, la comunidad científica de ingeniería química ha abordado intensamente el problema de diseño-para-operabilidad. Tal interés responde al hecho de que la calidad operativa de un proceso esta determinada por diseño, resultando evidente la conveniencia de considerar aspectos operativos en las etapas tempranas del diseño y no luego, cuando el impacto de las modificaciones es menos efectivo y más costoso. La necesidad de integrar diseño y operabilidad esta dictada por la creciente complejidad de los procesos como resultado de las cada vez mayores restricciones económicas, de calidad de seguridad y medioambientales. Aunque el problema de diseño para operabilidad concierne a prácticamente toda disciplina, ha adquirido una identidad particular dentro de la ingeniería química debido a la magnitud económica de los procesos involucrados. El trabajo sobre diseño y análisis para operabilidad es realmente vasto y una revisión completa en términos de artículos supera los alcances de este trabajo. En su lugar, se discutirán los dos enfoques principales y aquellos artículos que en nuestra opinión han tenido mayor impacto para el desarrollo de la disciplina serán descriptos con cierto detalle.Fil: Blanco, Anibal Manuel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; ArgentinaFil: Bandoni, Jose Alberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca. Planta Piloto de Ingeniería Química. Universidad Nacional del Sur. Planta Piloto de Ingeniería Química; Argentin

Essays on Multistage Stochastic Programming applied to Asset Liability Management

Uncertainty is a key element of reality. Thus, it becomes natural that the search for methods allows us to represent the unknown in mathematical terms. These problems originate a large class of probabilistic programs recognized as stochastic programming models. They are more realistic than deterministic ones, and their aim is to incorporate uncertainty into their definitions. This dissertation approaches the probabilistic problem class of multistage stochastic problems with chance constraints and joint-chance constraints. Initially, we propose a multistage stochastic asset liability management (ALM) model for a Brazilian pension fund industry. Our model is formalized in compliance with the Brazilian laws and policies. Next, given the relevance of the input parameters for these optimization models, we turn our attention to different sampling models, which compose the discretization process of these stochastic models. We check how these different sampling methodologies impact on the final solution and the portfolio allocation, outlining good options for ALM models. Finally, we propose a framework for the scenario-tree generation and optimization of multistage stochastic programming problems. Relying on the Knuth transform, we generate the scenario trees, taking advantage of the left-child, right-sibling representation, which makes the simulation more efficient in terms of time and the number of scenarios. We also formalize an ALM model reformulation based on implicit extensive form for the optimization model. This technique is designed by the definition of a filtration process with bundles, and coded with the support of an algebraic modeling language. The efficiency of this methodology is tested in a multistage stochastic ALM model with joint-chance constraints. Our framework makes it possible to reach the optimal solution for trees with a reasonable number of scenarios.A incerteza é um elemento fundamental da realidade. Então, torna-se natural a busca por métodos que nos permitam representar o desconhecido em termos matemáticos. Esses problemas originam uma grande classe de programas probabilísticos reconhecidos como modelos de programação estocástica. Eles são mais realísticos que os modelos determinísticos, e tem por objetivo incorporar a incerteza em suas definições. Essa tese aborda os problemas probabilísticos da classe de problemas de multi-estágio com incerteza e com restrições probabilísticas e com restrições probabilísticas conjuntas. Inicialmente, nós propomos um modelo de administração de ativos e passivos multi-estágio estocástico para a indústria de fundos de pensão brasileira. Nosso modelo é formalizado em conformidade com a leis e políticas brasileiras. A seguir, dada a relevância dos dados de entrada para esses modelos de otimização, tornamos nossa atenção às diferentes técnicas de amostragem. Elas compõem o processo de discretização desses modelos estocásticos Nós verificamos como as diferentes metodologias de amostragem impactam a solução final e a alocação do portfólio, destacando boas opções para modelos de administração de ativos e passivos. Finalmente, nós propomos um “framework” para a geração de árvores de cenário e otimização de modelos com incerteza multi-estágio. Baseados na tranformação de Knuth, nós geramos a árvore de cenários considerando a representação filho-esqueda, irmão-direita o que torna a simulação mais eficiente em termos de tempo e de número de cenários. Nós também formalizamos uma reformulação do modelo de administração de ativos e passivos baseada na abordagem extensiva implícita para o modelo de otimização. Essa técnica é projetada pela definição de um processo de filtragem com “bundles”; e codifciada com o auxílio de uma linguagem de modelagem algébrica. A eficiência dessa metodologia é testada em um modelo de administração de ativos e passivos com incerteza com restrições probabilísticas conjuntas. Nosso framework torna possível encontrar a solução ótima para árvores com um número razoável de cenários

Signal tracking beyond the time resolution of an atomic sensor by Kalman filtering

We study causal waveform estimation (tracking) of time-varying signals in a paradigmatic atomic sensor, an alkali vapor monitored by Faraday rotation probing. We use Kalman filtering, which optimally tracks known linear Gaussian stochastic processes, to estimate stochastic input signals that we generate by optical pumping. Comparing the known input to the estimates, we confirm the accuracy of the atomic statistical model and the reliability of the Kalman filter, allowing recovery of waveform details far briefer than the sensor's intrinsic time resolution. With proper filter choice, we obtain similar benefits when tracking partially-known and non-Gaussian signal processes, as are found in most practical sensing applications. The method evades the trade-off between sensitivity and time resolution in coherent sensing.Comment: 15 pages, 4 figure

Signal tracking beyond the time resolution of an atomic sensor by Kalman filtering

We study causal waveform estimation (tracking) of time-varying signals in a paradigmatic atomic sensor, an alkali vapor monitored by Faraday rotation probing. We use Kalman filtering, which optimally tracks known linear Gaussian stochastic processes, to estimate stochastic input signals that we generate by optical pumping. Comparing the known input to the estimates, we confirm the accuracy of the atomic statistical model and the reliability of the Kalman filter, allowing recovery of waveform details far briefer than the sensor's intrinsic time resolution. With proper filter choice, we obtain similar benefits when tracking partially-known and non-Gaussian signal processes, as are found in most practical sensing applications. The method evades the trade-off between sensitivity and time resolution in coherent sensing.Comment: 15 pages, 4 figure