Simulación de procesos químicos
Posgrado arancelado
Descripción
Fecha del curso: 6, 8, 10, 13, 15, 17, 20, 22, 24, 29 de abril
4, 6, 8, 11 y 13 de mayo del corriente año.
Modalidad: Híbrido
Profesionales a los que está dirigido el curso: Estudiantes de posgrado. Profesionales del área de ciencias agronómicas, alimentos, biotecnología, docentes de ingeniería y carreras afines.
Cupo Mínimo: 20
Cupo Máximo: 30
Inscripciones hasta: 2 de abril.
Fechas
Fecha de inicio: 06-Apr-26
Fecha de finalización: 13-May-26
Fecha de inicio de inscripciones: 18-Mar-26
Fecha de finalización de inscripciones: 02-Apr-26
Cantidad de horas: 60 horas
Lugar
Híbrido - Santiago del Estero
Programa
Programa Analítico del Curso:
Unidad I: Introducción general
Sistemas. Frontera de sistemas. Componentes. Atributos. Entradas. Salidas. Proceso. Finalidad. Diseño, supervisión y operación. Objetivos del estudio. Aspectos relevantes. Modelos. Modelado. Simulación. Tipos de modelos: físicos y simbólicos. Solución analítica vs. solución numérica. Estructura de un simulador. Ventajas y desventajas de la simulación. Simulación y optimización. Aplicaciones. Etapas de una simulación: formulación del problema, definición del sistema, formulación del modelo, recolección de datos, implementación del modelo, verificación, validación, diseño de experimentos, experimentación, interpretación, implementación y documentación.
Unidad II: Sistemas y modelos
Definición de variables. Clasificación de variables: de entrada, de salida, parámetros, internas, de estado. Utilidad de la clasificación de variables en el diseño, adquisición, control y supervisión de un sistema. Definición de estado de un sistema. Clasificación de estados: estacionario, dinámico, estable e inestable. Tipos de plantas químicas. Tipos de sistemas: determinístico, estocásticos, continuos, discretos, con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Modos de simulación: modo análisis o desempeño, modo diseño y modo control. Emulación de modos. Tipos de modelos: empíricos y con base teórica. Identificación de parámetros. Interpolación y regresión. Rango de validez de los modelos. Planilla de cálculo: Excel, orden de precedencia de los operadores, referencias absolutas y relativas, gráficos, línea de tendencia, errores absolutos y relativos, y cifras significativas. La inteligencia artificial generativa. El problema de las alucinaciones. La estructura de un prompt. Alternativas gratuitas. Interpolación y regresión con inteligencia artificial generativa.
Unidad III: Fundamentos del modelado
Etapas del desarrollo de un modelo: planteamiento de objetivos, modelo conceptual, modelo matemático, estimación de parámetros, simplificación, consistencia matemática, resolución del modelo, verificación, validación y perfeccionamiento. Grados de libertad: sistemas determinados, subdeterminados y sobredeterminados. Alternativas para anular los grados de libertad. Sistema de ecuaciones lineales. Modelo de espacio de estados. Modelos con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Balances estacionarios y dinámicos. Variables de estado. Ecuaciones constitutivas. Ecuación de continuidad. Formulación de balances: propiedad extensiva, volumen de control macroscópico y microscópico. Balance global de materia para sistemas con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Balance de componentes para sistemas con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Cantidad de balances de componentes que pueden plantearse. Demostración de la dependencia lineal del balance global respecto a los balances de componentes. Variación de la propiedad intensiva: la concentración. Medidas de concentración: densidad, concentración masa de componentes, fracción másica, densidad molar, concentración molar, fracción molar y peso molecular medio. Conversión de fracciones molares a fracciones másicas, y viceversa. Energía total, energía mecánica y energía térmica. Balance de energía en función de entalpías y en función de temperaturas para sistemas con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Estado de referencia. Calor de reacción. Balance de cantidad de movimiento: un bloque y una tubería. Estado seudoestacionario: tanque con serpentín. Ecuaciones constitutivas: ecuaciones de estado, ecuaciones de equilibrio, ecuaciones de transporte, ecuaciones de cinética química, ecuaciones características de equipos, correlaciones fisicoquímicas, reglas de mezcla. Válvulas de control. Tipos de válvulas: lineales, igual porcentaje y apertura rápida. Modo de fallas de válvulas: falla cerrada, falla abierta. Rango de operación. Controladores PID. Modo regulador y servo. Acción de control: directa, reversa. Reset manual. Windup.
Unidad IV: Simulación de equipos
Sistema de primer orden. Enfoques para resolución de modelos: ecuaciones, diagramas y programación. Enfoque orientado a ecuaciones: Berkeley Madonna, E-ZSolve, GProms, EMSO y Open Modelica. Enfoque orientado a diagramas: Simulink, ViSim y Xcos. Enfoque orientado a programación: Fortran, C, Pascal, Julia, Python, MathCad, SMath, Matlab, GNU Octave, Scilab y Euler Math Toolbox. Modelado y simulación de un sistema de segundo orden con inteligencia artificial generativa. Berkeley Madonna: comentarios, bloque de inicialización, bloque de ecuaciones diferenciales, bloque de ecuaciones algebraicas, bloque de datos, realización de gráficos, exportación de resultados a Excel. MathCad: bloque de inicialización, bloque de ecuaciones diferenciales, bloque de ecuaciones algebraicas, bloque de datos, resolución con Euler, realización de gráficos, exportación de resultados a Excel. GNU Octave: comentarios, bloque de inicialización, bloque de ecuaciones diferenciales, bloque de ecuaciones algebraicas, bloque de datos, realización de gráficos, exportación de resultados a Excel. Simulación de un tanque con descarga gravitatoria: estado estacionario, estado dinámico y determinación del coeficiente de tamaño de una válvula. Modelado y simulación con inteligencia artificial generativa. Simulación de un tanque calefaccionado con descarga gravitatoria: determinación del coeficiente global de transferencia de energía. Simulación de un controlador PI de nivel: selección de válvula, selección del tipo de acción y reset manual, offset variable, sintonía del controlador, saturación y windup. Simulación de un reactor refrigerado: puesta en marcha del reactor y parada del reactor. Instalación de un controlador PI de temperatura: selección de válvula, selección del tipo de acción y reset manual, sintonía del controlador, saturación y windup. Reactor batch. Otros equipos. Reactor tubular.
Programa Analítico del Curso: Unidad I: Introducción general Sistemas. Frontera de sistemas. Componentes. Atributos. Entradas. Salidas. Proceso. Finalidad. Diseño, supervisión y operación. Objetivos del estudio. Aspectos relevantes. Modelos. Modelado. Simulación. Tipos de modelos: físicos y simbólicos. Solución analítica vs. solución numérica. Estructura de un simulador. Ventajas y desventajas de la simulación. Simulación y optimización. Aplicaciones. Etapas de una simulación: formulación del problema, definición del sistema, formulación del modelo, recolección de datos, implementación del modelo, verificación, validación, diseño de experimentos, experimentación, interpretación, implementación y documentación. Unidad II: Sistemas y modelos Definición de variables. Clasificación de variables: de entrada, de salida, parámetros, internas, de estado. Utilidad de la clasificación de variables en el diseño, adquisición, control y supervisión de un sistema. Definición de estado de un sistema. Clasificación de estados: estacionario, dinámico, estable e inestable. Tipos de plantas químicas. Tipos de sistemas: determinístico, estocásticos, continuos, discretos, con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Modos de simulación: modo análisis o desempeño, modo diseño y modo control. Emulación de modos. Tipos de modelos: empíricos y con base teórica. Identificación de parámetros. Interpolación y regresión. Rango de validez de los modelos. Planilla de cálculo: Excel, orden de precedencia de los operadores, referencias absolutas y relativas, gráficos, línea de tendencia, errores absolutos y relativos, y cifras significativas. La inteligencia artificial generativa. El problema de las alucinaciones. La estructura de un prompt. Alternativas gratuitas. Interpolación y regresión con inteligencia artificial generativa. Unidad III: Fundamentos del modelado Etapas del desarrollo de un modelo: planteamiento de objetivos, modelo conceptual, modelo matemático, estimación de parámetros, simplificación, consistencia matemática, resolución del modelo, verificación, validación y perfeccionamiento. Grados de libertad: sistemas determinados, subdeterminados y sobredeterminados. Alternativas para anular los grados de libertad. Sistema de ecuaciones lineales. Modelo de espacio de estados. Modelos con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Balances estacionarios y dinámicos. Variables de estado. Ecuaciones constitutivas. Ecuación de continuidad. Formulación de balances: propiedad extensiva, volumen de control macroscópico y microscópico. Balance global de materia para sistemas con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Balance de componentes para sistemas con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Cantidad de balances de componentes que pueden plantearse. Demostración de la dependencia lineal del balance global respecto a los balances de componentes. Variación de la propiedad intensiva: la concentración. Medidas de concentración: densidad, concentración masa de componentes, fracción másica, densidad molar, concentración molar, fracción molar y peso molecular medio. Conversión de fracciones molares a fracciones másicas, y viceversa. Energía total, energía mecánica y energía térmica. Balance de energía en función de entalpías y en función de temperaturas para sistemas con parámetros concentrados y con parámetros distribuidos. Estado de referencia. Calor de reacción. Balance de cantidad de movimiento: un bloque y una tubería. Estado seudoestacionario: tanque con serpentín. Ecuaciones constitutivas: ecuaciones de estado, ecuaciones de equilibrio, ecuaciones de transporte, ecuaciones de cinética química, ecuaciones características de equipos, correlaciones fisicoquímicas, reglas de mezcla. Válvulas de control. Tipos de válvulas: lineales, igual porcentaje y apertura rápida. Modo de fallas de válvulas: falla cerrada, falla abierta. Rango de operación. Controladores PID. Modo regulador y servo. Acción de control: directa, reversa. Reset manual. Windup. Unidad IV: Simulación de equipos Sistema de primer orden. Enfoques para resolución de modelos: ecuaciones, diagramas y programación. Enfoque orientado a ecuaciones: Berkeley Madonna, E-ZSolve, GProms, EMSO y Open Modelica. Enfoque orientado a diagramas: Simulink, ViSim y Xcos. Enfoque orientado a programación: Fortran, C, Pascal, Julia, Python, MathCad, SMath, Matlab, GNU Octave, Scilab y Euler Math Toolbox. Modelado y simulación de un sistema de segundo orden con inteligencia artificial generativa. Berkeley Madonna: comentarios, bloque de inicialización, bloque de ecuaciones diferenciales, bloque de ecuaciones algebraicas, bloque de datos, realización de gráficos, exportación de resultados a Excel. MathCad: bloque de inicialización, bloque de ecuaciones diferenciales, bloque de ecuaciones algebraicas, bloque de datos, resolución con Euler, realización de gráficos, exportación de resultados a Excel. GNU Octave: comentarios, bloque de inicialización, bloque de ecuaciones diferenciales, bloque de ecuaciones algebraicas, bloque de datos, realización de gráficos, exportación de resultados a Excel. Simulación de un tanque con descarga gravitatoria: estado estacionario, estado dinámico y determinación del coeficiente de tamaño de una válvula. Modelado y simulación con inteligencia artificial generativa. Simulación de un tanque calefaccionado con descarga gravitatoria: determinación del coeficiente global de transferencia de energía. Simulación de un controlador PI de nivel: selección de válvula, selección del tipo de acción y reset manual, offset variable, sintonía del controlador, saturación y windup. Simulación de un reactor refrigerado: puesta en marcha del reactor y parada del reactor. Instalación de un controlador PI de temperatura: selección de válvula, selección del tipo de acción y reset manual, sintonía del controlador, saturación y windup. Reactor batch. Otros equipos. Reactor tubular. |