1 Grupo de Intensificação, Modelagem, Simulação, Controle e Otimização de processos. Departamento de Engenharia Química. Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS. E-mail: {vivirb, jorge, farenz}@enq.ufrgs.br 2 PETROBRAS – UO REFAP – Refinaria Alberto Pasqualini - Gerência de Otimização. E- mail: longhi@petrobras.com.br 3 CETAI – Centro de Excelência em Automação Industrial – Petrobras. E-mail: zanin@petrobras.com.br 4 PETROBRAS – CENPES. E-mail: herbertteixeira@petrobras.com.br 5 Trisolutions Soluções em Engenharia LTDA . E-mail: duraiski@trisolutions.com.br. ENGEVISTA, V. 17, n. 4, p. 463-476, Dezembro 2015 463 ESTUDO COMPARATIVO DE METODOLOGIAS PARA AVALIAÇÃO DE MODELOS DE CONTROLADORES PREDITIVOS APLICADAS A UMA UNIDADE DE COQUEAMENTO RETARDADO Viviane Botelho 1 Jorge Otávio Trierweiler 1 Marcelo Farenzena 1 Luis Gustavo Soares Longhi 2 Antônio Carlos Zanin 3 Herbert Teixeira 4 Ricardo Duraiski 5 Resumo: A baixa qualidade dos modelos é uma das causas mais frequentes da degradação de desempenho de controladores preditivos, por isso a avaliação desses em tempo real é fundamental. Este trabalho apresenta aplicação da metodologia proposta por Botelho et al. (2015 a e b) para avaliação de modelos de controladores preditivos na Unidade de Coqueamento Retardado da REFAP bem como a comparação com o método de Sun et al. (2013). Descrições das técnicas utilizadas e do processo são apresentadas. Os resultados corroboram a capacidade da metodologia em detectar adequadamente os problemas de modelagem que impactam no comportamento do processo auxiliando na identificação das suas causas. Palavras-chave: Controle Preditivo Basedo em Modelo, Qualidade de Modelo, Discrepância entre Modelo e Planta, Unidade de Coqueamento Retardado. Abstract: The poor model quality is one of the most frequent causes of performance deterioration of Model Predictive Controllers. Thus, model evaluation is a fundamental issue. This paper shows the application of the methodology proposed by Botelho et al. (2015 a and b) for assessment of the model-plant mismatch applied to a Model Predictive Controllers of the Delayed Coke Unit at REFAP and a comparison with Sun et al. (2013) method. Descriptions of the techniques and the process are presented. The results illustrate that the method can correctly quantify the model-plant mismatch problems and identify their sources. Keywords: Model Predictive Control, Model Quality, Model-Plant Mismatch, Delayed Coker Unit.