INTRODUCCION A LA SIMULACION

Transcripción

1 INTRODUCCION A LA SIMULACION ING. JOSE LUIS ZAMORANO ESCALANTE DOCENTE ORURO-2010

2 SIMULACION EN ING. QUIMICA Análisis de procesos : Aplicación n de métodos m científicos al reconocimiento y definición n de problemas y al desarrollo de procedimientos para resolverlos

3 SIMULACION EN ING. QUIMICA Definición: n: Es la representación n de un proceso por un modelo matemático, tico, que se resuelva, para obtener información n acerca del comportamiento del mismo

4 SIMULACION EN ING. QUIMICA Modelo Matemático: tico: Conjunto de ecuaciones (Relaciones de diseño) que reproducen en forma aproximada el comportamiento de un equipo ó conjunto de equipos

5 SIMULACION EN ING. QUIMICA Modelos de Procesos: Fenómenos de Transporte 2 2 T T v T T T T T θ 1 1 ρc P + vr + + vz = k r S t r r θ z r r r r θ z Balances de Población t = 0 te ( t) dt R Empíricos Nu =0.069Ra 1/3 Pr 0.074

6 SIMULACION EN ING. QUIMICA TIPOS DE ECUACIONES MATEMÁTICAS TICAS Algebraicas Ecuaciones diferenciales Ordinarias Ecuaciones diferenciales parciales

7 SIMULACION EN ING. QUIMICA CLASIFICACION SEGÚN N LA NATURALEZA DEL MODELO Determinista Probabilista (Estocastico( Estocastico) Lineal Estado Estacionario Parámetro globalizado No Lineal Estado No Estacionario Parámetro distribuido

8

9 SIMULACION EN ING. QUIMICA Areas de Aplicación Balances de Materia y energía Cinéticas de Reacción Optimización n de procesos Diseño o de plantas Entrenamiento de personal

10 SIMULACION EN ING. QUIMICA Tipos de Planteamiento Desarrollo de un programa específico Desarrollo de un conjunto de subprogramas que unidos entre si representan un proceso completo Programas comerciales = Caja Negra

11 PRINCIPIOS DEL MODELADO El modelo matemático tico sólo s puede ser una aproximación n del sistema real, el cual puede ser extremadamente complejo y aún n no comprendido del todo. La complejidad del modelo estará determinada por los objetivos que persigue su construcción. n. El mejor modelo es el más m s simple que satisface las expectativas del ingeniero.

12 PRINCIPIOS DEL MODELADO El modelado es un arte, no hay reglas fijas, pero el premio es un profundo conocimiento del sistema en estudio. Muchas veces, el problema que se quiere resolver con el simulador se resuelve en la etapa del modelado; es decir, antes de completar el simulador.

13 PRINCIPIOS DEL MODELADO El modelado es un proceso continuo. Se debe comenzar modelando los fenómenos principales y luego ir agregando los restantes si es que son necesarios. Es decir, se va de menor a mayor, de un prototipo al modelo final. Tratar de enfrentar el problema de una sola vez puede traer problemas.

14 PRINCIPIOS DEL MODELADO El modelo debe ser realista y robusto. Las predicciones del modelo deben estar de acuerdo con las observaciones y no debe ser demasiado sensible a cambios en los parámetros o variables de entradas.

15 Pasos para desarrollar un modelo Definición n de los objetivos del modelo: Es de suma importancia establecer claramente qué es lo que se espera del modelo. Esto implica la definición n de las fronteras del sistema a modelar, de la exactitud necesaria, de la necesidad de conocer la evolución n en el tiempo, etc.

16 Pasos para desarrollar un modelo Formulación n de un modelo físico: f Se identifican los fenómenos más m s importantes que se llevan a cabo en el sistema. Balances : Se escriben los balances de materia, energía, etc.. (estacionarios o dinámicos) Propiedades: Se obtienen o estiman los valores para las propiedades físico f químicas que intervienen en los balances.

17 Pasos para desarrollar un modelo Suposiciones considerando los objetivos: Se realizan las simplificaciones en el modelo considerando los objetivos. Consistencia matemática: tica: El grado de libertad del modelo. Se resuelve el modelo utilizando algún método matemático tico analítico o numérico(simulaci rico(simulación).

18 Pasos para desarrollar un modelo Perfeccionamiento: Si los resultados obtenidos con el modelo no son satisfactorios, entonces se repite el ciclo adoptando suposiciones menos restrictivas. En esta etapa se puede sugerir la adquisición de nuevos datos experimentales.

19 PROCESO DATOS EXPERIMENTALES MODELO FISICO MODELO MATEMÁTICO SOLUCIÓN RESULTADOS COMPARACION

20 HERRAMIENTAS LENGUAJES DE PROGRAMACIÓN Fortran Pascal Delphi C ++ LENGUAJES DE PROGRAMACION GPROMS ISIM ESL

21 HERRAMIENTAS UTILITARIOS MATEMATICOS MATLAB MATCAD SIMULINK CALCULUS MAPLE Etc..

22 HERRAMIENTAS SIMULADORES ANSYS ABAQUS COMSOL ASPEN CHEMCAD HYSYS

23

24