El alto grado de automatización adquirido en las plantas químicas durante las últimas décadas hace que las tareas de supervisión sean ahora más complejas y delicadas. Esta supervisión requiere de sistemas y herramientas sofisticadas que puedan sacar provecho de los módulos de adquisición de información instalados en planta. Así, el preciso seguimiento de las variables de proceso o la fácil operatividad de los procesos, gracias a los sistemas de control regulatorio actuales, son aspectos relevantes que deben ser contemplados a la hora de dar una respuesta global a las desviaciones del régimen normal de operación.
Esta tesis presenta un enfoque global para la gestión de situaciones anormales en plantas químicas. En esta propuesta se contempla el flujo completo de información requerido para responder efectivamente a cualquier situación anormal que se pueda presentar. Mediante esta visión global, primeramente se identifican todos los módulos de planta involucrados en la gestión de fallos; luego se focalizan esfuerzos en mejorar las técnicas que estos módulos usan para su operación; por último, se aprovechan algunas de las sinergias descubiertas mediante esta visión global de la gestión de eventos anormales.
De esta forma, el primer capítulo esetablece un primer acercamiento general a las motivaciones y ámbito de las tesis, describiendo rasgos fundamentales en la evolución de la industria química durante los últimos años y los requerimientos asociados al nuevo modelo de supervisión. El segundo capítulo resume las técnicas y aplicaciones actuales para reducir el riesgo de incidencias y accidentes en procesos químicos. Este resumen se centra principalmente en aquellas metodologías más empleadas en la literatura y aquellas con más aceptación en ambientes industriales. Una vez analizado el estado del arte en la supervisión de procesos, se propone un enfoque global de gestión de eventos anormales en el tercer capítulo, que presenta los eslabones de la cadena de gestión de eventos anormales, los cuales serán abordados en detalle en los capítulos restantes.
De esta forma, el capítulo 4 se centra en la mejora de los sistemas de adquisición de datos y su posterior tratamiento mediante reconciliación con modelos del proceso. Los capítulos 5, 6, 7 y 8 se dedican al estudio de la parte central de cualquier sistema de respuesta a eventos anormales, el módulo de diagnóstico. El capítulo 5 formaliza el problema de diagnosis y estandariza los índices de evaluación de funcionamiento de los sistemas de diagnóstico. Los capítulo 6 y 7 preentan dos nuevos sistemas de diagnosis basados en el uso de datos históricos. El primero desarrollado en el capítulo 6, implementa un algoritmo de aprendizaje llamada "Máquinas de soporte vectorial" (SVM) adoptando un enfoque "MultiEtiqueta" que permite el diagnóstico eficaz de fallos simultáneos. El segundo sistema (capítulo 7) integra un módulo de detección basado en un modelo de Análisis de Componentes Principales y un módulo de diagnóstico basado en reglas "si-entonces". Como compendio de la diagnosis, el capítulo 8 estudia las fuerzas y debilidades de los sistemas de diagnóstico propuestos y propone una integración de módulos de diagnóstico complementarios que supera el rendimiento de cualquiera de los sistemas por separado.
Los capítulos 9 y 10 están centrados en la toma efectiva de decisiones frente a desviaciones del régimen normal de operación. El capítulo 9 presenta una metodología novedosa de integración de conocimiento del proceso en línea y fuera de línea, que permite generar información sustancial de soporte al operador en la toma de decisiones. El capítulo 10 se centra también en la toma de decisiones, mostrando las sinergias generadas al integrar el sistema de diagnosis con otros módulos de planta. En este capítulo el sistema global de gestión de eventos anormales es complementado con un módulo de optimización en línea. De esta forma el nuevo soporte a la toma de decisiones frente a perturbaciones no sólo tiene en cuenta aspectos relacionados con la seguridad sino también con la economía de la planta. Además, la integración permite que la técnica de optimizaicón empleada sea más fiable en su aplicación.
Todos los capítulos incluyen una primera parte teórica seguida de una segunda parte centrada en la validación académica e industrail. Aquellos temas que exceden el alcance de estas tesis, son comentados y propuestos como trabajo futuro en el capítulo 11.

The hight automation acquired in chemical industry during last decades has made supervision a delicate and complex task. Therefore, current plants supervision require of sophisticated systems and tools that can create profit from the information installed modules. Thus, the precise tracking of process variables or the high plant operability, achieved by the current regulatory control, are aspects that must be contemplated when the plant has to give a global response against deviations from normal operating regime.
This thesis presents a global approach for the management of abnormal situations in chemical plants. In this proposal the complete flow of information required to respond to any nonstandard situation is considered. This global approach incorporates several key aspects: first, all the plant modules that are necessary in the faults management are presented; secondly, this thesis focuses on improving the techniques used in each of these modules so far. Lastly, synergies discovered by the proposed global approach are used to develop novel and promising solutions to address process safety and optimization difficulties.