Resumen

Los procesos de gran escala que son modelados utilizando ecuaciones algebraicas diferenciales basadas en cálculos de balances de materia y energía requieren a menudo tiempo excesivo de cómputo para simularse. Dependiendo de la complejidad del modelo, tales simulaciones pueden exigir varias iteraciones para converger y, en algunos casos, no lo hacen en absoluto.

En esta investigación se propuso la aplicación de una técnica de almacenamiento y recuperación tabulación adaptativa in situ (in situ adaptive tabulation, ISAT) para una convergencia más rápida de los modelos de simulación de procesos. Se llevó a cabo una comparación con redes neuronales y se presentó un desempeńo mejor utilizando ISAT para extrapolación. En particular, se discute la exigencia de simulación dinámica en tiempo real para simuladores de capacitación operativa (operating training simulators, OTS).

Se muestra la integración de ISAT a un simulador de procesos (CHEMCAD^®) utilizando solamente datos de entrada y salida. Se sugiere una técnica de regresión basada en mínimos cuadrados parciales para aproximar la sensibilidad sin accesar el modelo de primeros principios. Se proponen distintas estrategias de distribución de registros para construir una base de datos de ISAT y se presenta un mejor desempeńo utilizando las técnicas sugeridas para diferentes casos. Se describe un algoritmo ISAT modificado (mISAT) para mejorar la tasa de recuperación y se compara su desempeńo con respecto al enfoque original en un estudio de caso.

• Materias:Procesos industriales Modelos matemáticos Simulación por computador
• Subjects:Industrial processes Mathematical models Computerized simulation
• Palabras claves:Técnicas de tabulación avanzadas para simulación dinámica rápida, estimación de estado y optimización de diagramas de flujo
• Keywords:Advanced tabulation techniques for rapid dynamic simulation, State estimation and optimization of flowcharts