Sistema de optimización en línea y diagnóstico de fallos para procesos químicos
An on-line optimization and fault diagnosis system for chemical processes
La optimización en línea es un aspecto fundamental en las plantas químicas actuales que permite dar una respuesta eficaz ante perturbaciones, mejorando la economía del proceso.
La técnica de Evolución en Tiempo Real (ETR), propone un nuevo enfoque en el área de optimización en línea que ciertamente supera las limitaciones encontradas por el enfoque clásico.
En este artículo, la técnica Evolución en Tiempo Real (ETR) es aplicada a la optimización en línea de una columna de destilación multicomponente. Un Sistema de Diagnóstico de Fallos (SDF) dentro de un módulo de supervisión es responsable de la gestión de cualquier incidencia (fallos o perturbaciones) que ocurra en la planta, consiguiéndose un funcionamiento en línea más robusto. La implementación de este módulo supervisado (ETRS) se lleva a cabo usando Matlab® y el simulador comercial Hysys®, aprovechando las posibilidades de comunicación existentes entre ambos. Se tratan diferentes incidencias, involucrando diferentes fuentes y tipos de perturbaciones. Los resultados de la ETRS son comparados con los que se obtuvieron mediante la Optimización en Tiempo Real clásica.
El presente documento es un artículo preparado por Ignacio Yélamos, Sergio Ferrer, Moisés Graells y Luis Puigjaner vinculados al Departamento de Ingeniería Química, Universitat Politécnica de Cataluña, Barcelona, España), para la revista Información Tecnológica (Vol. 18, No. 2, 87-92, 2007), alojada en el portal de la biblioteca electrónica de publicaciones científicas SciELO (Scientific Electronic Library on-Line)- Santiago de Chile (Chile). SciELO es un modelo para la publicación electrónica cooperativa de revistas científicas en Internet, especialmente desarrollado para responder a las necesidades de la comunicación científica en los países en desarrollo, y particularmente de América Latina y el Caribe.
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Optimización de diseño y rediseño de procesos químicos complejos bajo incertidumbre mediante cooperación de técnicas de programación matemática y metaheurísticas
Design and redesign optimization of complex chemical processes under uncertaintythrough cooperation of mathematical programming techniques and metaheuristics
El problema de la incertumbre se viene tratando regularmente en la literatura sobre programación matemática desde 1955, no obstante dado el alto grado de sofisticación que la resolución del sistema requiere, no se ha podido abordar un tratamiento para la resolución de problemas prácticos de programación matemática con incertidumbre, hasta el desarrollo de las técnicas de interacción entre ciencias matemáticas y ciencias computacionales.
El objetivo del presente trabajo de investigación consiste en resolver el problema del diseño de procesos químicos, teniendo en cuenta la incertidumbre de los datos y aplicando para ello, técnicas metaheurísticas.
Se plantean los conceptos básicos, las tecnologías de modelización y desarrollo de algoritmos para el tratamiento del problema, introduciendo un adecuado tratamiento de la incertidumbre.
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