UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS

Transcripción

1 ?

2

3

4 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS Una Herramienta de Decisión Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, antonino.perez@cimav.edu.mx Junio de 2013

5

6 En este taller se realizara un retrospectiva y perspectiva, de cómo las ciencias duras FÍSICA MATEMÁTICA QUÍMICA, en la Ciencia e Ingeniería de los Materiales permiten desarrollar oportunidades de mejora tecnológica. A través del planteamiento del problema la idea- y su desarrollo conceptual a un modelo.

7

8 Historia: ENIAC, 1945 Electronic Numerical Integrator And Computer (Computador e Integrador Numérico Electrónico) Z1, 1936 Konrad Zuse 167 m 2 30 toneladas 100 kilovatios bulbos (T vacío) Tarjetas perforadas Instalación manual del Software (semanas) 50ºC elevaba la temperatura del edificio interruptores de operación manual. Para efectuar las diferentes operaciones por la conexión y reconexión como en las centrales telefónicas y dependiendo del cálculo días sumas o restas 1 seg. 300 multiplicaciones Era una calculadora mecánica binaria Operaba con electricidad. Recibía datos a través de una cinta perforada. Trabajaba con lógica booleana y operaba con números en punto flotante. Su única unidad eléctrica, un motor para dar la frecuencia del reloj de 1 Herz. Tenía bien separadas las unidades de: control, aritmético, lógica y de entrada/salida. En 1943, la Z1 fue destruida por un bombardeo en Berlín, junto con todos sus planos de construcción. En 1986/89 Zuse reconstruye la Z1.

9 IBM: Blue Gene 2011 El ordenador de la compañía IBM simula el cerebro de un: 512 procesadores RATÓN 24, 576 procesadores GATO 147,456 procesadores % HUMANO procesadores (en 2019) % HUMANO

10 SIMULACIÓN DE PROCESOS? Campo interdisciplinario Etapas: Descripción + Análisis + Síntesis Compara el Proceso REAL vs MODELO Fortalezas-Debilidades. Idealmente o en forma adecuada el usuario final del sistema deberá tener conocimientos del proceso.

11 VENTAJAS DEL USO DEL ANÁLISIS Y SIMULACIÓN DE PROCESOS Elemento para la toma de decisiones bajo conocimiento Experimentación económica. Extrapolación. Evaluación de otros planes de actuación Estudio de la conmutabilidad. Confirma o rechaza teorías. Da explicación a las observaciones empíricas. Repetición de experimentos. Control de cálculo. Análisis de sensibilidad. Estudio de la estabilidad del sistema. Identificación de las áreas de oportunidad.

12 ESTRATEGIA: ANÁLISIS DE PROCESOS COMPLEJOS Método de estructuración y análisis de procesos, riguroso aún cuando existan criterios subjetivos, a través del modelo matemático Formulación del problema, objetivo y criterios. Descomposición en subsistemas. Relación preliminar entre subsistemas. Selección de las variables con relación consistente. Modelos matemáticos de los subsistemas fuera de Obs. Directa. Evaluación Modelo vs Realidad. Aplicación del modelo, interpretación y comprensión de resultados.

13 COMO SE PUEDE EVALUAR EL MODELO? Objetivo. Criterios. Fundamento. Fidelidad. Costo. Tiempo. Capacidad. Exactitud (error). Reproducibilidad (precisión). Tipo de modelo: Numérico o Analítico. Versatilidad. Posibilidad de aplicación. Complejidad. Simula o disimula. La variable de salida refleja la teoría. Tiempo de respuesta. La variable de salida refleja lo observado. Error de predicción.

14 LIMITACIONES DEL MODELO Naturaleza Disponibilidad y exactitud de los datos f(cuantos, precisión requerida). Disposición de herramientas y conocimientos matemáticos. Modelo matemático -- Solución. Introducción de elementos artificiales, introducción de conceptos no pretendidos. Adjudicación de generalidad. Extrapolación.

15 Cada uno de estos peligros y limitaciones se ponen en juego constantemente con el uso del sentido común en la interpretación de los resultados Las suposiciones, simplificaciones y grado de detalle están claramente establecidos y relacionados con la complejidad del problema completo Descomposición de los problemas en conceptos fundamentales y su manipulación

16 Proceso real Modelo matemático Solución del modelo matemático Determinista Estocástico Ecuaciones algebraicas (A) Ecuaciones en derivadas parciales (C) Ecuaciones de diferencia finita (E) Ecuaciones diferenciales ordinarias (B) Ecuaciones integrales (D) Métodos operacionales Métodos analíticos Reformulación Laboratorios Virtuales (F)

17 Por su atención y tiempo GRACIAS!

18 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS (La Investigación) Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, antonino.perez@cimav.edu.mx Junio de 2013

19 Origen de las investigaciones A partir de una idea No existe sustituto a este inicio Es el primer acercamiento del proyecto a investigar

20 1. Fuente de ideas de investigación 2. Como surgen las ideas de investigación 3. Vaguedad de las ideas iniciales 4. Necesidad de conocer los antecedentes 5. Investigación previa de los temas 6. Como generar ideas

21 1: Fuente de ideas de investigación Experiencias individuales Material escrito-publicaciones, video. Teorías Conversaciones Observación de hechos Creencias c/u de estas no tiene relación con la calidad de ideas Ejemplo: Insectronic, Biorepelentes, Sonido Tubo aletado, Boiler sin piloto, Boiler de paso Calefacción o Evaporadores climas Fibras de Carbono, Nano materiales, Fulerenos, Fotoluminiscencia Celdas de Energía, Hidrógeno, Biofotoceldas Celdas Biológicas de Energía

22 2: Como surgen las ideas de investigación En una mente Perceptiva Creativa Reflexiva

23 3: Vaguedad de las ideas iniciales En general estas nacen dispersas Serán estructuradas y precisadas Investiga Conversa Observa Centra Acota Investiga Precisa la idea a investigar

24 4: Necesidad de conocer los antecedentes Realizar esta actividad, permite: A. No investiga de la misma manera Debe tener novedad B. Estructurar mas formalmente la idea de investigación Idea difusa, confusa, vaga Conocer Antecedentes La idea se refina, es mas clara C. Selección del enfoque desde el cual se aborda la idea Costo Reciclable Energía Diferentes enfoques difícilmente se evita la mezcla Se define en el enfoque principal.

25 5: Investigación previa de los temas Mayor: Información. Experiencia. El proceso de afinar la idea es mas rápido y eficiente Otros lo han estudiado:

26 6: Como generar ideas de investigación productivas Una buena idea de investigación Debe excitar, estimula y motiva al investigar Alienta a trabajar duro Debe ser novedosa. Aporta Puede permitir elaborar teorías y la solución de problemas Celda de combustible: Dependencia de hidrocarburos Contaminación Abasto

27 El ciclo del proyecto

28 Por su atención y tiempo GRACIAS!

29 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS DE INVESTIGACIÓN Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, antonino.perez@cimav.edu.mx Junio de 2013

30 Objetivos de la investigación Preguntas de la investigación Justificación de la investigación Viabilidad de la investigación Consecuencias de la investigación Cómo nace una investigación? - LA IDEA -

31 Planteamiento del problema de la investigación C: Justificación de la investigación A: Objetivos de la investigación B: Preguntas de la investigación

32 Qué es plantear el problema de investigación? Si ya se investigo: Antecedentes Fenómeno Etc. Es posible plantear el problema Se afina Se estructura más formalmente T 1 < T 2 < T 3 < T 4 < T 5 Mayor exactitud Mayor % de éxito.. Experiencia Desempeño del Inv. Inf. Previa Simplicidad Nota: Si esta correctamente planteado parcialmente resuelto

33 Quien investiga Debe ser capaz No solo de conceptuarlo Verbalizarlo en forma clara,, precisa y accesible Él lo sabe Él lo comunica, explica Y Logra coordinar esfuerzos

34 Criterios de planteamientos del problema de investigación Debe expresar una relación entre 2 ó mas variables. Formulado sin ambigüedad y claro. (con preguntas) claras, directas: Qué efecto? en qué condiciones? cómo se relaciona? Este debe ser medible, observado, probado. (real al método científico).

35 Que elementos? contiene el planteamiento del problema de Investigación C A. Objetivos de Investigación B. Preguntas de investigación C. Justificación de la investigación D. Viabilidad de la investigación E. Consecuencias de la investigación A B

36 A. Objetivos de Investigación Qué pretende la investigación Objetivos Claros Alcanzados Son la guía del estudio Durante el transcurso de una investigación Los Objetivos Son modificables

37 B. Preguntas de investigación O.K. Objetivos Se debe plantear el problema de investigación en forma de preguntas Reducir la distorsión No debe ser demasiado generales No ambiguos ó abstractos No existe una receta Investigación Macro Investigación o proyecto Debe tener Limites temporal, espacial, Preguntas precisas Preguntas mas generales pueden estar presentes Durante el transcurso de la Investigación Las Preguntas Pueden modificarse. Agregarse otras.

38 C Justificación de la Investigación O.K. Objetivos & Preguntas Es necesario justificar las razones que motivan el estudio Un propósito definitivo y fuerte que justifique su realización Convencer Industrial Grupo de científico Criterios para evaluar el valor potencial de una investigación Una Inv. Difícilmente responde ó puede justificar a todas estas. Conveniencia Relevancia Implicaciones prácticas Valor teórico Utilidad metodológica Celdas de combustible Nano tecnología Simulación de procesos Fuentes de energía alternativa

39 Criterios para evaluar el valor potencial de una investigación Conveniencia Relevancia Para qué sirve? Social, Científica, Tecnológica, Implicaciones prácticas Qué resuelve en la práctica? Valor teórico Utilidad metodológica Aporta a la frontera del conocimiento? Sugiere Hipótesis? Recomendaciones a futuros estudios? Permite crear?: Un nuevo instrumento o dispositivo. Herramienta de estudio a

40 D. Viabilidad de la Investigación C Viabilidad ó Factibilidad Depende $ Rec. Humano Materiales Política Religión A B Se puede realizar? Tiempo para ello? Ejemplo Proyecto G.C.C. Simulación de quemador

41 E. Consecuencias de la Investigación Ética Cierto es que una investigación científica: No estudia aspectos morales No hace juicios e este tipo Si embargo un investigador puede decir no realizar un proyecto; porque el resultado puede afectar negativamente a: el medio, sociedad, etc Ejemplos: Bomba atómica Gas nervioso Agente naranja Genoma humano Clonación Diseño de armas Diseño de drogas sintéticas

42 CONSEJOS METODOLÓGICOS 1. Leer lo suficiente sobre el tema. 2. Enfocarse en un tema y limitarlo. 3. Purificar los conceptos. 4. Respetar los hechos. 5. No precipitarse a conclusiones.

43 Características de la Investigación Científica Estar planificada. Contar con instrumentos de recolección. Ser original. Ser objetiva. Disponer de tiempo necesario. Apuntar a medidas numéricas. Ofrecer resultados comprobables.

44

45 Por su atención y tiempo GRACIAS!

46 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS Hazlo Fácil!!! Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, antonino.perez@cimav.edu.mx Junio de 2013

47 La simplicidad en la solución de problemas Problema 01. Cuando la NASA comenzó con el lanzamiento de astronautas al espacio, descubrieron que los bolígrafos no funcionarían sin gravedad (o con gravedad cero), pues la tinta no bajaría hasta la superficie en que se deseara escribir. Solución A) Resolver este problema, les llevó 6 años y 12 millones de dólares. Desarrollaron un bolígrafo que funcionaba: bajo gravedad cero, al revés, debajo del agua, prácticamente en cualquier superficie incluyendo cristal y en un rango de temperaturas que iban desde abajo del punto de congelación hasta superar los 300 grados centígrados. Solución B) Y qué hicieron los rusos? Los rusos utilizaron un lápiz!

48 La simplicidad en la solución de problemas Problema 02. Uno de los más memorables casos de estudio de la gestión japonesa fue el caso de la caja de jabón vacía, que ocurrió en una de las más grandes empresas de cosmética de Japón. La compañía recibió la queja de un consumidor que compró una caja de jabón y estaba vacía. Las autoridades aislaron el problema a la cadena de montaje, que transportaba las cajas empaquetadas al departamento de reparto. Por alguna razón, una caja de jabón pasó vacía por la cadena de montaje. Los altos cargos pidieron a sus ingenieros que encontraran una buena y rápida solución del problema. Solución A) Los ingenieros idearon una máquina de rayos X con monitores de alta resolución manejados por dos personas y así vigilar todas las cajas de jabón que pasaran por la linea para asegurarse de que no fueran vacías. Solución B) Cuando a un empleado en una empresa pequeña se le planteó el mismo problema, compró un potente ventilador industrial y lo apuntó hacia la cadena de montaje. Encendió el ventilador, y mientras cada caja pasaba por el ventilador, las que estaban vacías simplemente salían volando de la línea de producción.

49 La simplicidad en la solución de problemas Problema 03. Un magnate hotelero viajo a una ciudad Hindú por segunda vez a un año de distancia de su primer viaje, al llegar al mostrador de un hotel inferior en estrellas a los de su cadena, el empleado le sonríe y lo saluda diciéndole: Bienvenido nuevamente señor, que bueno verlo de vuelta en nuestro hotel; sorprendido en gran manera ya que a pesar de ser una persona tan importante, le gusta el anonimato y difícilmente el empleado tendría tan buena memoria para saber que estuvo allí un año antes, quiso imponer el mismo sistema en su cadena de hoteles ya que ese simple gesto lo hizo sentir muy bien. A su regreso inmediatamente puso a trabajar en este asunto a sus empleados para encontrar una solución a su petición. Solución A) La solución fue buscar el mejor software con reconocimiento de rostros, base de datos, cámaras especiales, tiempo de respuesta en micro segundos, capacitación a empleados, etc. Etc. Con un costo aproximado de 2.5 millones de dólares. Solución B) El magnate prefirió sobornar al empleado del hotel para que revelara la tecnología que aplican.el empleado no acepto soborno alguno, y dijo: "mire señor, tenemos un arreglo con los taxistas, ellos le preguntan si ya se ha hospedado en el hotel al cual lo está trayendo, y si es afirmativo, entonces cuando el deja su equipaje aquí en el mostrador, nos hace una señal, y así se gana un dólar".

50 La simplicidad en la solución de problemas Problema 04 Una empresa que fabricaba pastas dentales, esta muy preocupada porque sus ventas venían cayendo mes a mes. Se organizó una reunión de directores y se les solicitó buscar urgente alguna solución. Solución A) Realizar una intensa campaña publicitaria en los medios más importantes del país.- Costo aproximado 1 millón de dólares. Solución B) Modificar toda la línea de producción mejorando la presentación, los envases, sabores, etc. Solución C) Agrandar el agujerito del tubo para que salga más pasta y se termine antes (todos medimos la cantidad por el largo de lo que colocamos en nuestros cepillos de dientes, no por el diámetro

51 La simplicidad en la solución de problemas Moraleja: No compliques tu trabajo! Aprende a centrarte en las SOLUCIONES. No, en los PROBLEMAS. Concibe la solución más simple. Ejemplos, Ejemplos, Ejemplos.

52 Por su atención y tiempo GRACIAS!

53 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS Modelo Matemático de un Ejercicio Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, antonino.perez@cimav.edu.mx Junio de 2013

54 Mecánica Considere un objeto de forma irregular, el cual es lanzado al Sureste desde un punto, con velocidad inicial V 0 y Angulo θ respecto a la horizontal. Hipótesis: el objeto es de densidad > 1 No es una novela o carta, lee y fractura Un objeto de forma irregular Lanzado al Sureste Con velocidad inicial V 0 Angulo θ respecto a la horizontal.

55 Mecánica Suponga que existe una corriente de aire el cual sopla ascendente y al Noreste. Pregunta y busca la información existente. Cuáles son las componentes del Viento? Cual es el área expuesta. Se asocia favorable o no al movimiento?

56 Mecánica Por qué es importante que se cumpla la Hipótesis. Hipótesis: el objeto es de densidad > 1 Qué? Si esta densidad es 1 Si esta densidad es < 1

57 Mecánica Cuál es la otra o otras Hipótesis que no se detallan. Como las incluyes al ejercicio

58 Así hasta la abuelita de mis hijos Mecánica Incluso la BISABUELITA

59 Por su atención y tiempo Gracias!

60 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS Modelo Matemático de un Proceso Industrial Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, Junio de 2013

61 El proceso de transformación de fases CLINKER

62 Silo de almacenamiento Molienda de cemento Silo de homogeneización Enfriamiento y almacenamiento Producción de clinker en horno rotatorio Precalcinación Precalentamiento Trituración (corte) Prehomogeneización y molienda de materias primas Yacimiento Modificado de Cement Technology Roadmap 2009

63 Por donde? o con que se come DPO, Dimensiones y Parámetros de Operación del horno rotatorio bajo estudio Alimentación a 1era etapa 120 ton/hr =33.33kg/s Clinker 71 ton/hr = 19.72kg/s Grado de calcinación a la entrada del horno 55-66% Duración del proceso de clinker 1 a 1.16 hrs Duración del horno a los ojillos min. Duración de los ojillos a la salida 20 min. Diámetro interno 4.33m ( ) Angulo de inclinación 3.5% = 2 Velocidad de rotación (ω) 2 r.p.m. = rad/s Gravedad 9.81 m/s 2 Horno 68 m Tamaño de ladrillos refractarios 222mm = 22.2cm

64 Se unta o se toma Capa activa y estacionaria en el movimiento rodante Estimación de El tiempo de residencia. El grado de llenado Régimen del movimiento de sólidos en el interior del horno rotatorio: Rodante

65 Que lo promueve FENÓMENO DE TRANSFERENCIA DE CALOR Mecanismos de transferencia de calor hacia el lecho de solidos: Convección: Gases de combustión y el lecho de solidos Radiación De la flama al lecho de solidos De la pared del refractario frente al lecho hacia él. Conducción: Del refractario al lecho de sólidos.

66 Por CFD Computational Fluid Dynamics Predicción del comportamiento de flujo de fluidos, la transferencia de calor y de masa, reacciones químicas y fenómenos relacionados, resolviendo las Ec. De: Transporte Conservación de la masa Momento y energía Ecuaciones de Navier Stokes

67 Que dijo que? El fluido responde a las leyes fundamentales de la física Análisis de flujos: Volumen de control o análisis integral. Sistemas infinitesimales o análisis diferencial. Análisis experimental o análisis dimensional. El flujo deberá satisfacer las tres leyes de la mecánica de fluidos, más una relación de estado termodinámica y sus condiciones de frontera. Conservación de la masa (continuidad) Conservación del momentum lineal (2a Ley de Newton) Conservación de la energía (1a Ley de la Termodinámica) Ecuación de estado (como ρ = ρ (P, T) ) Condiciones de frontera en las interfaces con sólidos, entradas y salidas

68 Discretización Los fenómenos físicos y químicos pueden ser descritos con ecuaciones diferenciales parciales o (integro-diferencial), que no pueden ser resueltas analíticamente. Métodos de Discretización Diferencias Finitas, Volumen Finito Elemento Finito Discretización Temporal

69 Como para que?

70 El modelo: Complicaciones Movimiento rodante

71 El modelo: Simplificación 1- Efecto Centrifuga para simplificar el flujo y la transferencia de calor 2- Se tomo en cuenta solo una reacción global: Formación de Belita

72 Configuración de los Modelos. Para los fenómenos presentes en el proceso de formación de BELITA: calculando los procesos de transferencia de calor y de masa, las reacciones químicas y condiciones de flujo. Los modelos son resueltos iterativamente, modificando modelos y parámetros, las cuales fueron depuradas. Modelo Configuración Espacial 3D Tiempo Estacionario Viscosidad Modelo de estrés de Reynolds Tratamiento en la pared Funciones estándar de pared Transferencia de Calor Radiación Especies Energía habilitado Modelo de Rosseland Reacción volumétrica (3 especies) habilitado

73 CI y CF Frontera Condición Observación/valor Inlet_Materia Entrada de flujo másico Flujo másico (kg/s) 0.83 Temperatura (K) 1070 Relación de viscosidad turbulenta 10% Concentración de especies (Frac. Mol) 0.14 [SiO 2 ] 0.86 [CaO] Outlet_Materia Ponderación de Caudal 1 Wall_Gases Temperatura (K) 1270 Movimiento de la pared 0 Wall_Costra Temperatura(K) 770 Movimiento de la pared 0 Coeficiente de emisividad externa 0.95 Temperatura de radiación Externa (K) 300 Equivalente al segmento del anillo para una alimentación al horno de 25 kg/s aproximadamente.

74 Criterios de Convergencia Valores residuales (10-3 en las Ec. de continuidad, turbulencia y momento, y 10-6 Ec. de energía y transporte de especies). Balance de masa y energía, Criterio de estabilidad de la solución, la variación de las variables de flujo debe ser menor al 1% en las ultimas 100 iteraciones.

75 1 s axial Diseño de la geometría 1 s radial

76 Mallado de la geometría Para el Diseño simplificado. Numero de elementos 25,586 Numero de nodos 5,453 Para un diseño completo de la cama. Numero de elementos x10 9 Numero de nodos 4.318x10 8

77

78 Condiciones de Frontera Reactivos: CaO (33 % p /p) y SiO2 (67 % p /p) Productos: C2S (Belita) Especies como Al2O3,Fe2O3,C3A y CaCO3 son tomadas en cuenta en modelos en desarrollo. Temperaturas: Material en alimentación: 1070 K Cara/gases: 1270 K Cara/costra: 550 K Modelo transporte de especies con reacción volumétrica Cinética de reacción: Ecuación de Arrhenius con velocidad de mezclado

79 Oxido de Calcio Distribución de la Concentración Radial (fracc. Masa) Flujo de material Eje Z-- Distribución de la Concentración Axial (fracc. Masa)

80 Oxido de Silicio Distribución de la Concentración Radial (fracc. Masa) Flujo de material Eje Z-- Distribución de la Concentración Axial (fracc. Masa)

81 Belita Distribución de la Concentración Radial (fracc. Masa) Flujo de material Eje Z-- Distribución de la Concentración Axial (fracc. Masa)

82 Perfil de Temperatura Vista Radial Flujo de material Eje Z-- Vista Axial

83

84

85

86

87

88

89

90 Rectificaciones al modelo Para ajustar la temperatura se incluirá, en lenguaje de programación, el efecto endotérmico causado por la reacción de descarbonatación Se incluirán el oxido de aluminio y el oxido férrico para hacer una primera aproximación a el flujo al real

91 Ventajas de la simulación: Estimación del t de residencia y movimiento de sólidos al interior del horno. Aislado la respuesta de las variables y modificar condiciones, Comportamiento y condiciones del proceso detallada y exhaustiva,. Monitoreo de condiciones de proceso, donde no es posible instrumentar La flexibilidad del software permite hacer modificaciones en los parámetros de diseño y de operación para la optimización del proceso, que tradicionalmente demandan la construcción de prototipos y modificaciones al equipo que consumen recursos y tiempo. Reduce y tiempo costos de estudio y experimentación del proceso. En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución. Como en este proyecto de investigación

92 Limitaciones Limitaciones de la simulación: Es necesario un conocimiento claro sobre el fenómeno y su entorno. El tiempo de cálculo para el modelado de un fenómeno, está restringido a los recursos computacionales disponibles. En problemas fluido-dinámicos que involucran flujos turbulentos, transferencia de calor y otros fenómenos requiere una gran capacidad de cálculo. Se requiere de recursos de hardware y software, lo que implica inversiones iniciales significativas, además es necesaria una inversión periódica para la renovación de licencias y actualización de software Personal altamente creativo y de solida formación.

93

94

95 Por su atención Gracias!!! Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

96 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS Hábitos en la vida diaria que dañan al cerebro y salud Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, Junio de 2013

97 Hábitos en la vida diaria que dañan al cerebro y salud. 1. No Desayunar Bajo nivel de azúcar en la sangre, insuficiente nutrientes al cerebro. 2.- Comer de mas Esto causa el endurecimiento de las arterias. 3.- Fumar Destruye neuronas y promueve el Alzheimer. 4.-Consumir altas cantidades de azúcar El alto consumo de azúcar interrumpe la absorción de proteínas y nutrientes. 5.- Contaminación del aire El cerebro es el principal consumidor de oxígeno del cuerpo.

98 Hábitos en la vida diaria que dañan al cerebro y salud. 6.- Dormir poco La falta de sueño reduce la eficiencia del cerebro. 7.- Dormir con la cabeza cubierta Aumenta la concentración de dióxido de carbono. 8. Hacer trabajar al cerebro cuando estamos enfermos Dificultad de responder en ese estado y lo daña. 9. Falta de estimulación Pensar es la mejor manera de estimular nuestro cerebro.

99 Por su atención y tiempo Gracias!

100 UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS Mapas Mentales o Conceptuales Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, Junio de 2013

101 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV El Cerebro El sistema reptil El sistema limbico La neocorteza (primitivo) 500 x10 6 años (paleomamifero) 3 a 2 x10 8 años (neomamifero) 200 x10 6 años Hemisferios D e I

102 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

103 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

104 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV La neocorteza

105 La neocorteza Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

106 La toma de Notas: un proceso básico, pero limitado Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

107 Mapas Mentales: Ventajas 1 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

108 Mapas Mentales: Ventajas 2 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

109 El Proceso asociativo en la elaboración de los mapas mentales Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

110 Mapas Mentales: Su Uso Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

111 Pasos en la elaboración de un mapa mental 1. Prepara los materiales que necesitas 2. Ambiente adecuado 3. Leer todo el material 4. Seleccionar colores 5. Jerarquizar Tema e imagen central. Punto de inicio Vínculos entre los conceptos Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

112 Aspectos importantes en la elaboración de los mapa mentales Diseño del centro Organización Agrupación Asociaciones Imaginación Imágenes Tipos de letras Palabras claves Uso de colores Claridad Divertido Abarca todo el cerebro Resaltar Simbolos Dimenciones Dibujo Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

113 Memoria y Mapas Mentales Recordamos mucho mejor aquello que nos es fácil comprender y para comprender necesitamos estar atentos. Es obvio que le prestamos atención a lo que nos motiva y nos da placer. 1. Recepción de la información (sentidos) 2. Retención y recuperación de la Información 3. Análisis y manejo de la información 4. La expresión 5. Control F. Mentales: pensamiento, sentimiento y emociones F. Físicas: locomoción, act. Orgánica, etc) Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

114 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

115 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV Modelos de Mapas Mentales

116 Ejemplos Aun Mas? Aun Mas? Aun Mas? Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

117 La letra A Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

118 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

119 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV Tipos de vegetación

120 Para las chicas materiales Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

121 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV Al maestro con cariño

122 Al maestro con cariño Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

123 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV Para los Físicos

124 Para que no digan uno de Químicos Dr. Antonino Pérez Hernández

125 Otro de Químicos Seis metales, todos de apariencia similar a la plata, constituyen el Grupo de los Metales del Platino (PGM). Ellos son: rutenio, rodio, paladio, osmio, iridio y platino. Todos pertenecen al grupo de los elementos de transición de la Tabla Periódica en el grupo VIIIb. Generalmente se encuentran juntos en distintas proporciones, en estado puro o aleaciones entre ellos. Sus números atómicos son: 44, 45, , 77, y 78. Son bastante raros en la corteza terrestre, ocupando las posiciones entre la 71 y la 81. Sus principales características físicas y químicas son: Rutenio: Elemento químicamente no reactivo. Ocurre en estado metálico en las minas de platino. Su adición a las aleaciones de paladio y platino, las hace muy duras. En estado puro es más resistente que el platino al ataque de los ácidos, incluyendo el agua regia [mezcla concentrada de ácido clorhídrico (HCl) y ácido nítrico (HNO³) en una proporción de 3 a 1]. Rodio: Usado principalmente en aleaciones. Insoluble en ácidos comunes y muy difícil de fundir; es muy duradero. Las soluciones acuosas de muchas de sus sales son rosadas, lo que le dio origen a su nombre (del griego, rhodon, que significa rosa). Se encuentra en las minas de platino, elemento con el cual es usado casi siempre en aleaciones, obteniéndose las propiedades más deseables del platino. Paladio: Al igual que el platino es dúctil, maleable y resistente a la corrosión; funde más fácilmente que éste y puede ser soldado con facilidad. Se disuelve en agua regia. Se encuentra en estado puro en minas de platino y en combinación, en las minas canadienses de níquel. Osmio: Tiene la mayor densidad 22,61 g/cm³. No es atacado por los ácidos ordinarios, pero se disuelve en agua regia. Se encuentra en estado puro en las minas de platino y como una aleación con iridio (osmiridio). Iridio: Frágil y muy duro. Extremadamente inerte desde el punto de vista químico, resistiendo inclusive la acción del agua regia. Muy raro en la corteza terrestre. Se encuentra en depósitos aluviales en aleaciones con platino (platiniridio) y con osmio (osmiridio). Platino: Químicamente inerte y más valioso que el oro; constituye el elemento más importante del grupo de los metales del platino, siendo usado en aleaciones desde las antiguas civilizaciones griegas y romanas. Es maleable, dúctil y con alto punto de fusión. Resiste el ataque del aire, agua, los ácidos simples, reactivos ordinarios, pero no de los halógenos. Disuelve lentamente en agua regia. Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

126 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

127

128 Por su atención Gracias!!! Referencia: Zoraida G de Montes, Laura Montes G, Mapas mentales paso a paso, Ed. Alfaomega, 2002 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

129 SiO Al 2 O Fe 2 O CaO MgO 1 4 SO K 2 O Na 2 O PPI 1 2 C 3 S C 2 S C 3 A 4 7 C 2 (A,F) 8 12 CaO f R. insoluble Mn 2 O 3, TiO 2, P 2 O 5, CO 2

130 Demanda de agua Tiempo de fraguado Finura (Blaine y malla) Expansión en agua Fase C 3 S C 2 S C 3 A C 2 (A,F) Resistencia a la compresión 1, 3, 7 y 28 días Sanidad (autoclave) Expansión en sulfatos Calor de hidratación Calor de hidratación KJ/kg

131 Trabajabilidad/ Demanda de agua Finura, C 3 A, SO 3, aditivos de molienda, forma y tamaño de partículas Resistencia a la compresión/ Calor de hidratación Finura, composición del cemento Expansión en agua Composición del cemento, SO 3 Contracción por secado Composición del cemento, PPI, finura

132 132

133 CPO CPC IS (X) IP (X) IT (AX)(BY) I II III IV V Cemento Pórtland Ordinario Cemento Pórtland Compuesto Cemento Pórtland de escoria de alto horno Cemento Pórtland puzolánico Cementos ternarios Cemento para aplicaciones no especiales Cemento para estructuras en contacto con cantidades moderadas de sulfatos Cemento de alta resistencia inicial Cemento de moderado calor de hidratación especial para concreto masivo Cemento resistente a ataque químico por composición del suelo o por alto contenido de sulfatos

134

135

136

137

138

139

140

141

142 Paso 1 Paso 2 Paso 3 Paso 4 Construcción y discretización del dominio. Condiciones de frontera y definición del modelo. Realización de la Simulación e implementación de fase discreta. Análisis de resultados y conclusiones.

143

144 Fluidodinámica y transferencia de calor

145 Laboratorio Virtual

146 Simulación de Ciclones de Pre-calcinación Se pretende simular: Las trayectorias de los flujos de entrada de la materia prima y gases Las velocidades Presiones cercanas al vórtice generado. Y perfil de temperaturas de los gases.

147 Simulación de Ciclones de Pre-calcinación 1 er. Modelo

148 Dominio y Malla 1 er. Modelo Construcción del dominio 3D Discretización del dominio: Método de Tetraedros. La frontera del dominio, se considera una capa limite nodal. Con un total de: 210,707 elementos y 64,796 nodos. Mallado: 6.56 x 10-2 m mínimo y 0.9 m máximo. Calidad de malla: 0.84 con la estadística Orthogonal Quality con la estadística Skewness.

149

150

151

152 Modelo y Condiciones de Frontera

153 Solución Tiempo de CPU 45 minutos Computadora de Escritorio Procesador i7 de Cuatro Núcleos a 3.4 GHz 16 GRam Tarjeta Grafica Ati-Radeon, 800 GPUs, 1GB GDDR5

154 Resultados Perfil de velocidad para estimar la convergencia

155 Resultados Trayectorias de flujo y velocidad [m/s] de la materia prima

156 Presiones [Pa] Resultados

157 Simulación de Ciclones de Pre-calcinación 2 do. Modelo

158 Dominio y Malla 2 do. Modelo Se Mejora la malla, con el método de Cutcell en toda la geometría. Con un total de 3,154,321 elementos y 3,352,851 nodos. Mallado: 7x10-3 m mínimo y 5.6x10-2 m máximo. Calidad de malla de: 0.96 con la estadística Orthogonal Quality. 5.13x10-2 con la estadística Skewness. Se integran a los modelos K- ε, Ec s acopladas momentum y masa Condiciones de Frontera.

159

160

161

162 Malla corte transversal, 2 do. Modelo

163 Solución Tiempo de CPU alrededor de 12 Horas Con un Clúster Linux CentO 8 Procesadores intel Xeon 6-core a 2.6 GHz 96 GB RAM Tarjeta Grafica Ati-Radeon, 800 GPUs, 1GB GDDR5

164 Resultados Perfil de velocidad para estimar la convergencia [m/s]

165 Resultados Trayectorias de flujo y velocidad [m/s] de la materia prima

166 Presiones [Pa] Resultados

167 Simulación de Ciclones de Pre-calcinación 3 er. Modelo

168 Dominio y Malla 3 er. Modelo

169 Dominio y Malla 3 er. Modelo DPM (Discrete Phase Model) Un seguimiento de partícula de 0.01 m con pasos. Inyección con un tamaño de partícula: Minino de 7.8x10-6 m Máximo de 30x10-6 m Media de 27x10-6 m Total de Partículas

170 Dominio y Malla 3 er. Modelo C.F.: Entrada de materia prima de kg/s, 600K Entrada de gases de 32.7 kg/s, 800K

171 Solución Tiempo de CPU alrededor de 36 Horas Con un Clúster Linux CentO 8 Procesadores intel Xeon 6-core a 2.6 GHz 96 GB RAM Tarjeta Grafica Ati-Radeon, 800 GPUs, 1GB GDDR5

172 Perfil de velocidad [m/s] Resultados

173 Presiones [Pa] Resultados

174 Temperatura [K] Resultados

175 Vórtices Resultados

176 Resultados Trayectorias de flujo y velocidad [m/s] de la materia prima

177 Resultados Animación DPM (Discrete Phase Model) Insuficiente Tarjeta Grafica Para el seguimiento de partículas

178 Resultados Animación Trayectoria de las Líneas de flujo de la materia prima

179 Resultados Detalles de Contornos de Velocidad y Vórtice