lunes, 25 de abril de 2016

"Introducción a la simulación de procesos”.
Introducción:
En esta sección y en las dos unidades siguientes aprenderás a modelar y simular procesos químicos, considerando a los procesos químicos dentro del modelado de sistemas determinísticos, además como continuos , y podrán ser estáticos y/o dinámicos, en esta unidad, como primera etapa se considerará el modelado estático de dichos procesos , es decir determinísticos, continuos y estáticos. Cabe mencionar que en un modelado estático sólo se consideran ecuaciones algebraicas.

Instrucciones:
1.Realiza la lectura de "Introducción a la simulación de procesos”.
2.Identifica las características del modelado de los procesos químicos.
3.Realiza un documento que incluya una descripción de lo que entendiste acerca del punto dos, además responde a las siguientes preguntas: ¿Por qué los procesos químicos se consideran determinísticos, continuos, estáticos y/o dinámicos?, ¿Se pudieran considerar modelados estocásticos de los procesos químicos? Justifica las respuestas.
4.Reporta tu documento con el nombre: Apellido_nombre_deterministicos.
5.Espera la retroalimentación de tu asesor(a).













Cuando hablamos de un proceso químico esta nos relacionamos con los balances de materia y energía de dicho proceso, los simuladores de procesos es una de las herramienta más importante, junto a las técnicas de optimización. Con la ayuda de los simuladores podemos proponer algunos valores de entrada para así obtener los valores de salida del proceso y así ver el comportamiento del proceso a las condiciones propuestas.
Las herramientas de simulación pueden clasificarse según diversos criterios, por ejemplo, según el tipo de procesos (batch o continuo), si involucra el tiempo (estacionario o dinámico -incluye a los equipos batch-), si maneja variables estocásticas o determinísticas, variables cuantitativas o cualitativas, etc.
El modelado de procesos implica la construcción de un modelo matemático mediante la descripción de sus relaciones físicas y química fundamentales.  Los modelos ayudan en la toma de decisiones para conseguir que sean mejores, más rápidas y más seguras reduciendo con ello la incertidumbre.
·         ORIENTADA A ECUACIONES
En este caso todas las ecuaciones del modelo, algebraicas no lineales y diferenciales, se integran en un único conjunto y se resuelven simultáneamente. Este esquema es más flexible que el Secuencial-Modular, sin embargo requiere más esfuerzo de programación y se consumen más recursos de computación.

dx/dt= f(u,x,dp)

l  Módulos Simultáneos
Esta estrategia de solución combina los Módulos Secuenciales y Solución Orientada a Ecuaciones. Modelos rigurosos de las operaciones unitarias son resueltos secuencialmente, mientras que modelos lineales son resueltos globalmente para interconectar los resultados de cada módulo. Este parece ser el enfoque que a futuro se dará en los simuladores comerciales.

DOF= Nv - Neq

l  Nv número de variables
l  Neq número de ecuaciones independientes

¿Por qué los procesos químicos se consideran determinísticos, continuos, estáticos y/o dinámicos?
v  Determinístico: Si el sistema no contiene ningún elemento aleatorio es un sistema determinístico.  En este tipo de sistema, las variables de salidas e internas quedan perfectamente determinadas al especificar las variables de entrada, los parámetros y las variables de estado. Es decir, las relaciones funcionales entre las variables del sistema están perfectamente definidas. El calentador eléctrico estudiado es un sistema determinístico.
v  Estocástico: En este caso algún elemento del sistema tiene una conducta aleatoria. Entonces, para entradas conocidas no es posible asegurar los valores de salida. Un ejemplo de sistema estocástico es una máquina tragamonedas en la cual una misma acción (tirar la palanca) genera un resultado incierto (ganar o perder). Cuando un sistema determinístico es alimentado con entradas estocásticas, la respuesta del sistema es también estocástica. Por ejemplo, la temperatura ambiente es una variable estocástica que afecta la respuesta del calentador eléctrico. En el mundo real, los sistemas siempre tienen elementos estocásticos ya sea por su propia naturaleza o porque son fenómenos no comprendidos actualmente; por ejemplo, a un cavernícola le podía parecer que las eclipses eran fenómenos aleatorios, hoy ellas son predichas. Sin embargo, se puede considerar a un sistema real con un sistema determinístico si su incertidumbre es menor que un valor aceptado.
v  Continuo: Se tiene un sistema continuo cuando las relaciones funcionales entre las variables del sistema sólo permiten que el estado evolucione en el tiempo en forma continua (basta que una variable evolucione continuamente). Matemáticamente, el estado cambia en infinitos puntos de tiempo. El recipiente del calentador es un subsistema continuo porque tanto M como T evolucionan en forma continua durante la operación del sistema.
v  Discreto: Se tiene un sistema discreto cuando las relaciones funcionales del sistema sólo permiten que el estado varíe en un conjunto finito (contable) de puntos temporales. Las causas instantáneas de los cambios de estados se denominan eventos.  El interruptor del calentador es un subsistema discreto porque la intensidad I sólo puede variar en los instantes que se abre o se cierra el interruptor. La apertura y el cierre del interruptor son eventos. Un sistema continuo puede comportarse en forma discreta si las entradas son discretas. Los sistemas reales son combinaciones de continuos y discretos. La forma de tratarlos se adopta de acuerdo a la característica dominante.
v
¿Se pudieran considerar modelados estocásticos de los procesos químicos?

No, como su nombre lo indica, ciertas variables estarán sujetas a incertidumbre, que podrá ser expresada por funciones de distribución de probabilidad. En este caso, por lo tanto, también los resultados del modelo estarán asociados a una ley de probabilidad.

BIBLIOGRAFÍA:

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