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This work aims to optimise the operation of an evaporation network with shared resources in real time. The goal is minimising the resource utilisation (live steam and cooling water) while satisfying a set of operational constrains. Hence, problems of optimal load allocation of feeds to plants and cooling-water distribution among them arise. The work bases on plants surrogate models, experimentally obtained, and analyses different formulation alternatives of the optimisation from the practical point of view: centralised vs distributed approaches. In particular for the distributed approach, we propose a problem decomposition which allows us to solve the problem in two iterative ways: 1) as two independent optimisations or 2) via price-coordination schemes.

<p>La planificación de la producción y tareas de mantenimiento en una red de  equipos es una tarea cuya complejidad aumenta exponencialmente con el número de productos, equipos y tareas. Encontrar soluciones óptimas económicas o de eficiencia de recursos) se hace especialmente difícil para un planificador humano, más aún cuando se requiere tomar decisiones en breves periodos de tiempo. Este trabajo aborda el problema de distribución de carga en tiempo real y programación de limpiezas en una red de evaporadores industriales mediante herramientas de ayuda a la decisión basadas en optimización mixta entera con modelos. Las herramientas propuestas tienen en cuenta las preferencias de visualización de los operarios y están integradas con el sistema de supervisión de la planta. Además de proporcionar recomendaciones para la operación óptima de la red, se incluye un sistema semiautomático de actualización de modelos basado en datos históricos de operación.</p>

This work deals with the problem of distribution of cooling water in an evaporation process. The aim is to develop a Real-Time Optimisation (RTO) tool which improves the resource efficiency by supplying the optimal water distribution within a surface-condensers network for a given production demand. The approach includes experimental models and the automatic update of fouling factor. The problem is formulated and solved via nonlinear programming. Production constraints and concerns about the practical implementation are also taken into account in the design of the RTO tool.

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