18 de diciembre de 2017

OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS

Por DANIEL NAVIA
Académico del Departamento de Ingeniería Química y Ambiental
Universidad Técnica Federico Santa María - Campus San Joaquín

Proyecto incorpora conceptos matemáticos en la optimización de procesos químicos para mejorar el manejo de incertidumbre y llegar a soluciones más eficientes.

Lograr avances importantes para la optimización en tiempo real de procesos químicos a los que son sometidas especies de plantas y metales como el cobre, mediante la integración de la estocástica y de un nuevo enfoque denominado Stochastic Real Time Optimization (SRTO), son algunos de los objetivos de un proyecto desarrollado por un equipo perteneciente al Departamento de Ingeniería Química y Ambiental del Campus San Joaquín, de la Universidad Técnica Federico Santa María.

Con la investigación e implementación de procesos matemáticos en el desarrollo de metodologías innovadoras del área de la ingeniería química y ambiental, se abre un espacio colaborativo de trabajo que tiene proyecciones positivas en muchas aplicaciones. Ejemplo de esto, es este proyecto alojado específicamente en el sector de la Ingeniería de Procesos y Sistemas.

Considerando que al estudiar el comportamiento de procesos de optimización siempre existe un pequeño margen de error, lo que pretende desarrollar este estudio es mejorar el manejo de incertidumbre en la toma de decisiones para aumentar la producción. Para esto, se desarrollará un nuevo enfoque (SRTO) que incluirá la aleatoriedad de variables imprecisas de la optimización en tiempo real (RTO), y así aumentar la solidez de este método para mejorar el rendimiento de un proceso dado, en condiciones de incertidumbre en tiempo real.

De esta manera, se proyecta la modificación de la tradicional metodología RTO para abordar variables imprecisas, cuya naturaleza aleatoria se puede modelar utilizando datos históricos y/o estadísticos, para aumentar su robustez. Desde allí, se sugiere la denominación de Stochastic real time optimization, en donde las incertidumbres del modelo se abordarán con la metodología de adaptación para RTO, mientras que las variables estocásticas se estudiarán con el enfoque limitado de azar y la programación estocástica.

La metodología propuesta incluye el trabajo teórico, a través de simulaciones y la validación experimental de resultados, mediante pruebas de laboratorio. Estas pruebas, se realizan en una columna de flotación a escala que emula el proceso de concentración de cobre, y también en una planta piloto que simula procesos productivos de diversas unidades, las que están interconectadas.

Para validar este método se han seleccionado dos ejemplos que son representativos de los procesos industriales. El primero, trata sobre un circuito de flotación compuesto por un banco de células depuradoras y una columna de flotación (para el proceso del cobre). El segundo, en tanto, emula un sistema con múltiples unidades, en donde cada una procesa materias primas con recursos compartidos, y se propone para ser utilizado como un punto de referencia para su control. Este último sistema, está instalado en el Laboratorio de Optimización, perteneciente al Departamento de Ingeniería Química y Ambiental del Campus San Joaquín.

Es importante destacar que, participa también de este proyecto el profesor Luis Briceño, del Departamento de Matemática, además de tres estudiantes de magíster.

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