Orientador: Rubens Maciel FilhoDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia QuimicaResumo: O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de rotinas computacionais para o condicionamento de dados provenientes de um processo químico, de modo que estes sejam consistentes para a representação do comportamento do processo. A descrição adequada do comportamento de um processo é a base fundamental de qualquer sistema de controle e/ou otimização, uma vez que será em resposta às medições deste processo (sua descrição) que os referidos sistemas atuarão. Desta forma o tratamento e correção dos erros de medição, especificamente, e a estimativa de parâmetros, de um modo mais geral, constituem uma etapa que não deve ser negligenciada no controle e otimização de processos. O condicionamento de dados estudado neste trabalho é a reconciliação de dados, que tem como característica principal o uso de um modelo de restrições para condicionar a informação. Geralmente os modelos de restrição são balanços de massa e energia e os somatórios das frações mássicas e molares, mas outros modelos também podem ser usados. Matematicamente, a reconciliação de dados é um problema de otimização sujeito a restrições. Neste trabalho, a formulação do problema de reconciliação é a dos mínimos quadrados ponderados sujeito a restrições e a abordagem para a sua solução é a fatoração QR. Objetiva-se também reunir as rotinas desenvolvidas em uma única ferramenta computacional para a descrição, resolução e análise dos resultados do problema de reconciliação de dados, constituindo-se em um software de fácil utilização e que tenha ainda um mecanismo de comunicação com banco de dados, conferindo-lhe interatividade em tempo real com sistemas de aquisição de dados de processoAbstract: The purpose of this work is the development of computational routines for conditioning chemical process data in order to represent the process behavior as reliable as possible. Reliable process description is fundamental for any control or optimization system development, since they respond to the process measurements (its description). Thus, data conditioning and correction of process measurement errors, and parameter estimation are a step that should not be neglected in process control and optimization. The data conditioning considered in this work is data reconciliation which has as the main characteristic the use of a constraint model. In general constraint models are mass and energy balances and mass and molar fraction summation, but other models may be used. Under a mathematical point of view, data reconciliation is an optimization subject to constraints. In this work, it is used the formulation of weighed least squares subject to constraints and QR factorization approach to solve the problem. The additional objective of this work is to accommodate the developed routines in such a way to build up an integrated computational tool characterized by its easy to use structure, capability to solve and perform data reconciliation. Its structure takes into account the interaction with data bank, giving it real time interactiveness with process data acquisition systemsMestradoDesenvolvimento de Processos QuímicosMestre em Engenharia Química