Driving Innovation with MATLAB and Simulink

Alessandro Tarchini, MathWorks Italia

In this keynote talk, Alessandro Tarchini will present his perspectives on key technologies and trends that impact engineering and science. He will highlight trends in computational techniques, system development, and engineering analysis, including MathWorks technologies that are helping to drive innovation in these areas.

Modellazione e Simulazione di Infrastrutture Critiche

David Ward, Joint Research Centre

Lo sviluppo, la sicurezza e la qualità della vita nei paesi industrializzati dipendono dal funzionamento di un insieme di infrastrutture che, per la loro importanza e strategicità, sono definite Infrastrutture Critiche. Tali infrastrutture forniscono prodotti e servizi essenziali per il benessere della popolazione, la sicurezza nazionale, il buon funzionamento del Paese e la sua crescita economica es. sono energia elettriche, ospedali, servizi bancari, trasporti ecc.

Il case study, che ha formalmente scopi didattici, introduce l'argomento delle modellazione e simulazione delle infrastrutture critiche attraverso un modello composto da una coppia di infrastrutture critiche (centrale elettrica e centrale dell'acqua) che si scambiano i rispettivi servizi in una rete 'kernel'. Tale rete viene analizzata supponendo un'interruzione in uno dei due servizi e le relative conseguenze sul resto della rete.  L'analisi, effettuata con l'ausilio di MATLAB, Simulink e Stateflow, dimostra la facilità con la quale si può procedere alla modellazione di reti e infrastrutture molto più complesse, fornendo scalabilità, funzionalità e una facile lettura dei risultati ottenuti.

New Surface Fitting and Global Optimization Capabilities for Solving Challenging Data Analysis Problems

This presentation will show you how to overcome two common challenges with model fitting: developing good predictive models when you can’t describe the relationship between your variables, and estimating model parameters for nonlinear regression problems. We will demonstrate how to address these challenges using new capabilities in Global Optimization Toolbox, Statistics Toolbox™, and Curve Fitting Toolbox™.

Integrazione tramite MATLAB di codici di calcolo finalizzati all’ottimizzazione degli asset di produzione di idrocarburi

Alberto Di Lullo, Tommaso Mantegazza, Roberto Rossi, Fabrizio Ursini, eni SpA

Le tecniche convenzionali che sono alla base delle valutazioni economiche di nuovi asset petroliferi in ambito upstream possono essere raggruppare in tre macro categorie: stima delle performance dei giacimenti, ottimizzazione del network per il trasporto degli idrocarburi, studio dei fenomeni chimico-fluidodinamico che possono comprometterne la capacità produttiva.
Negli ultimi anni, grossi sforzi sono stati effusi al fine di sviluppare un nuovo tool di simulazione chiamato Integrated Asset Model (IAM) atto all’integrazione in unico framework delle diverse discipline specialistiche ed ampiamente riconosciuto come ottimizzatore del design e degli economics degli asset petroliferi.

Un ambizioso passo in avanti in questo processo di integrazione di software specialistici è stato compiuto da eni e&p al fine di implementare all’interno del framework IAM analisi di tipo dinamico afferenti alla disciplina denominata Flow Assurance. In quest’ottica, la creazione del metodo Integrated Upstream Model (IUM) può essere inquadrata come un’evoluzione dello IAM in cui tutti i fenomeni transitori critici (quali, ad esempio, le fermate e le ripartenze) sono esaminati nel dettaglio grazie all’ausilio di software di calcolo fluidodinamico idoneo. Ciò che ha consentito la costruzione dell’intera infrastruttura IUM è stata la realizzazione in ambiente MATLAB  di una rete di algoritmi di analisi e di interfaccia tra i componenti.

La necessità di utilizzare un ambiente come MATLAB  è risultata essenziale per la rapidità di sviluppo delle soluzioni richieste durante lo svolgimento degli studi di ingegneria, con particolare riferimento al trasferimento delle informazioni tra i diversi software coinvolti, alle attività di pre-processing, post-processing, plotting dei risultati, di tuning e di fitting. Nella presentazione verranno descritte le metodologie sviluppate, le potenzialità degli strumenti generati, le difficoltà incontrate e le soluzioni adottate.

Symbolic Computing with MATLAB and Simulink

This presentation will show how you can use symbolic computation with MATLAB and Simulink to support modeling, simulation, and embedded system design tasks. Using the notebook interface and other new features in Symbolic Math Toolbox™, we will develop an example wind turbine model, document it, and integrate it with MATLAB for design optimization studies.

Model-Based Design with MATLAB and Simulink – What’s New

This presentation will cover new developments, features, and capabilities in MATLAB and Simulink for using Model-Based Design for signal processing, communications, and controls applications. You’ll hear about developments such as the Embedded MATLAB^® subset for generating embedded C code from MATLAB, PID control for automating control parameter selection, the Simscape™ language for physical system modeling, automatic code generation for FPGAs, and other new features and capabilities.

Introduction to Parallel Computing with MATLAB

This workshop will show you how MATLAB and MathWorks parallel computing tools enable you to solve computationally and data-intensive problems by taking advantage of recent advances in computer hardware, from multiprocessor machines to computer clusters. You will learn how to utilize multiple cores in your desktop machine through the new capabilities of MATLAB and Parallel Computing Toolbox™. We will also show how you can scale applications to computer clusters without changing the code.

Simulink, Controls, and Real-Time Testing

In this workshop, MathWorks engineers will demonstrate the use of Simulink and other products to design a real-time control system using a digital motion control case study. You will see how to:

• Use dynamic simulation to verify and improve your design
• Create plant models from experimental data and from first principles
• Use test data to estimate model parameters
• Design compensators using graphical tuning and optimization-based methods
• Design and test fault detection logic
• Conduct real-time model testing

Creating MATLAB Based Applications for MATLAB Users and Others

This workshop will demonstrate desktop and Web deployment of MATLAB applications. You’ll learn how you can distribute your MATLAB code directly to others to use in their own MATLAB applications, and how to create and distribute turnkey applications and components royalty-free to people who do not have MATLAB. These applications can be integrated into a larger IT infrastructure, such as the Web.