Optimización en tiempo real
Optimización de procesos. Segunda entrega
- Video:Control en tiempo real para tratamiento de aguas residuales
- Fuente:Canal HachLangeGmbH / YouTube
Real-time air monitoring of trichloroethylene and tetrachloroethylene using mobile TAGA mass spectrometry
Monitoreo de aire en tiempo real de tricloroetileno y tetracloroetileno utilizando espectrometría de masas en tándem móvil
El tricloroetileno (TCE) es un gas clorado que se emplea usualmente en el desengrase de metales, el lavado en seco casero e industrial, pinturas y pegamentos. El tetracloroetileno, también conocido como percloroetileno (PCE), es un excelente solvente para materiales orgánicos; es volátil, altamente estable, no inflamable y se utiliza en lavado en seco. En esta investigación se desarrolló un nuevo método para medir TCE y PCE en el aire en tiempo real. El monitoreo se llevó a cabo mediante una fuente de ionización química a baja presión conectada a un espectrómetro de masa en tándem (TAGA). La optimización de diversos parámetros de TAGA permitió alcanzar límites de detección tan bajos como 0,5 μg/m3.
Este escrito fue preparado por Nicholas S. Karellas y Qingfeng Chen (Air Quality Monitoring Unit, Air Monitoring and Transboundary Air Sciences Section, Environmental Monitoring and Reporting Branch, Ontario Ministry of the Environment, Toronto, Canadá) para el Journal of Environmental Protection (Vol. 4, No 8A, 2013, 99-105), publicación de Scientific Research Publishing Inc. que cubre diversos aspectos de temas ambientales.
Real-time optimization as a generated equation
Optimización en tiempo real como una ecuación generalizada
En este estudio obtuvieron resultados para el problema de seguimiento de un colector con respecto al tiempo en el marco de la optimización en tiempo real transformándolo en una ecuación paramétrica generalizada. Se demuestra que, si los puntos a lo largo del colector son consistentemente regulares, es posible monitorear de manera aproximada el colector resolviendo un problema de complementariedad lineal simple (LCP) cada periodo de tiempo. Se dedujeron suficientes condiciones que garantizan que el error de monitoreo sea de segundo orden con el tamaño del periodo de tiempo, incluso si se resuelve el LCP de forma parcial.
Este artículo fue elaborado por Víctor M. Zavala y Mihai Anitescu (Mathematics and Computer Science Division, Argonne National Laboratory, Argonne, IL, Estados Unidos). Se encuentra alojado en Optimization Online, repositorio digital especializado en documentos sobre optimización y tópicos relacionados.
