Simulacion

Optimización y Simulación de Procesos
Enrique Eduardo Tarifa Facultad de Ingeniería - Universidad Nacional de Jujuy

Introducción de Simulación
Introducción
El curso de simulación está basado en el libro “Chemical Engineering Dynamics” de Ingham et al. (1995) y en los manuales del HYSYS. Como se planteo anteriormente una parte importante de la simulación es el modelado del sistema enestudio. Kapur (1988) planteó treinta y seis principios del modelado, los más importantes son: • El modelo matemático sólo puede ser una aproximación del sistema real, el cual puede ser extremadamente complejo y aún no comprendido del todo. La complejidad del modelo estará determinada por los objetivos que persigue su construcción. El mejor modelo es el más simple que satisface las expectativas delingeniero. • El modelado es un proceso continuo. Se debe comenzar modelando los fenómenos principales y luego ir agregando los restantes si es que son necesarios. Es decir, se va de menor a mayor, de un prototipo al modelo final. Tratar de enfrentar el problema de una sola vez puede traer problemas. • El modelado es un arte, no hay reglas fijas, pero el premio es un profundo conocimiento del sistema enestudio. Muchas veces, el problema que se quiere resolver con el simulador se resuelve en la etapa del modelado; es decir, antes de completar el simulador. • El modelo debe ser realista y robusto. Las predicciones del modelo deben estar de acuerdo con las observaciones y no debe ser demasiado sensible a cambios en los parámetros o variables de entradas. Los pasos para encarar las construcción deun modelo son: 1. Definición de los objetivos del modelo: Es de suma importancia establecer claramente qué es lo que se espera del modelo. Esto implica la definición de las fronteras del sistema a modelar, de la exactitud necesaria, de la necesidad de conocer la evolución en el tiempo, etc. 2. Formulación de un modelo físico: Se identifican los fenómenos más importantes que se llevan a cabo en elsistema. 3. Balances (estacionarios o dinámicos): Se escriben los balances de materia, energía, etc.. 4. Propiedades: Se obtienen o estiman los valores para las propiedades físico químicas que intervienen en los balances. 5. Suposiciones considerando los objetivos: Se realizan las simplificaciones en el modelo considerando los objetivos. 6. Consistencia matemática: El grado de libertad del modelo.7. Se resuelve el modelo utilizando algún método matemático analítico o numérico (simulación). 8. Perfeccionamiento: Si los resultados obtenidos con el modelo no son satisfactorios,
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entonces se repite el ciclo adoptando suposiciones menos restrictivas. En esta etapa sepuede sugerir la adquisición de nuevos datos experimentales. El modelo puede ser obtenido empíricamente o utilizando los primeros principios. En el primer caso el tiempo de desarrollo es menor, no hay que pensar mucho, sólo se trata de ajustar parámetros para que las predicciones del modelo coincidan con los datos experimentales. Las redes neuronales son un ejemplo de este tipo de modelos. Sinembargo, la dificultad aparece a la hora de seleccionar los datos experimentales que se utilizarán para realizar el ajuste ya que se necesita una gran cantidad si es que se quiere que la zona de validez del modelo no sea muy pequeña. Por otra parte, el otro enfoque ofrece la ventaja de requerir menos datos experimentales, produce modelos más robustos; pero requieren de un gran esfuerzo para sudesarrollo. Las herramientas que se disponen actualmente para asistir al ingeniero en el desarrollo de un simulador son muy variadas: 1. Lenguajes de programación: a. Fortran. b. Pascal. c. Delphi. 2. Lenguajes de simulación: a. GPROMS. b. ISIM. 3. Utilitarios matemáticos: a. MatLab. b. Simulink. c. MathCad. 4. Simuladores: a. Aspen. b. HYSYS. c. ChemCad.

Formulación de balances
Un balances expresa...