Herramientas de diseño, simulación y modelado de equipos
Nuevos enfoques en diseño de equipos
Esta sección abarca estudios que exponen los avances en materia de herramientas de diseño, modelado y simulación aplicada a la automatización de equipos.
- Video:Webinar - Plataforma APSIM para el modelado y simulación de sistemas agrícolas
- Fuente:CGIAR Platform for Big Data in Agriculture
An Artificial Neural Network for Simulation of an Upflow Anaerobic Filter Wastewater Treatment Process
Red neuronal artificial para la simulación de un proceso de tratamiento de aguas residuales con filtro anaerobio de flujo ascendente.
El objetivo de este trabajo es desarrollar una herramienta de simulación útil para la especificación de parámetros de diseño de equipos de procesos de tratamiento de aguas residuales. Los autores proponen el uso de un modelo numérico de red neuronal artificial para el aprendizaje supervisado de un conjunto de datos y así realizar la simulación del proceso en un nuevo conjunto de datos. La eficacia del modelo fue evaluada, valorando la capacidad de este para diferenciar los parámetros de diseño de los equipos y posteriormente fue realizada la validación. Los autores recomiendan el uso del modelo para el diseño del filtro anaerobio a escala industrial para el tratamiento de aguas residuales.
Este artículo fue realizado por Mark McCormick (University of Lausanne, Lausanne, Switzerland) para Sustainability (Vol. 14, núm. 13, p. 7959, 2022), una revista especializada en sostenibilidad ambienta, cultural, económica y social de los seres humanos. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas científicas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
Parametrization of the NRTL Model with a Multiobjective Approach: Implications in the Process Simulation
Parametrización del modelo NRTL con un enfoque multiobjetivo: Implicaciones en la simulación de procesos.
El binomio termodinámico-matemático es capaz de relacionar las variables fundamentales de un sistema utilizando las funciones de potencial que dirigen un proceso. Sin embargo, es necesario completar la modelización con un conjunto de parámetros que dependen de la experimentación para que esta relación sea satisfactoria en términos de precisión. En este artículo se aplica un procedimiento de optimización multiobjetivo (MOP) al modelo no aleatorio de dos líquidos (NRTL), se comparan los resultados con procedimientos convencionales confirmando que el MOP es una mejor opción de representación de la información experimental y su impacto en los procesos de simulaciones precios y diseño de equipos.
Este artículo fue realizado por Luis Fernández, Juan Ortega, Adriel Sosa (Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, Las Palmas de Gran Canaria, Spain) para Thermo (Vol 2, núm 3, 267-288, 2022), una revista que divulga investigaciones científicas en todas las áreas relacionadas con las ciencias térmicas experimentales, teóricas y aplicadas. Esta es una publicación de MDPI, una plataforma de revistas de acceso abierto operada por MDPI Verein (Basilea, Suiza). Correo de contacto: [email protected]
