EXPERIENCIA PEDAGÓGICA DE LA INTERACCIÓN · PDF fileEl benceno y el tolueno forman un sistema ideal con una volatilidad relativa del orden de 2,5; la curva de equilibrio se muestra

VII CAIQ 2013 y 2das JASP

AAIQ Asociación Argentina de Ingenieros Químicos

EXPERIENCIA PEDAGÓGICA DE LA INTERACCIÓN ENTRE LA

INFORMÁTICA APLICADA A PROCESOS Y LAS CÁTEDRAS

TRONCALES DE LA CARRERA DE INGENIERÍA QUÍMICA

Biseta S., Klarica J. I. Bracciaa L., Nieto Degliouminib L., Ruiza M., F. Ferreyra, M. S.

Basualdoa,b,*

aGIAIP-Facultad Regional Rosario - Universidad Tecnológica Nacional, Zeballos 1341, S2000BQA, ROSARIO, Argentina.

b GIAIP-CIFASIS (CONICET-UNR-AMU), 27 de Febrero 210 bis, S2000EZP,

Rosario, Argentina, [email protected].

Resumen. En este trabajo se presenta el resultado de varios años de

interacción entre la investigación en el área de informática aplicada a

ingeniería de procesos y las cátedras de mayor peso curricular en el ciclo

profesional de la carrera de ingeniería química. En el año 2007 se crea el

Grupo de Informática Aplicada a la Ingeniería de Procesos (GIAIP) del Dpto

de Ingeniería Química de la UTN-FRRo y se realiza un convenio de

colaboración con el CIFASIS. La fuerte interacción entre investigación y

docencia posibilitó generar trabajos prácticos con las cátedras de Ingeniería de

la Energía Térmica, Operaciones Unitarias I y II, Ingeniería de las Reacciones

y Control Automático de Procesos. Para cada una de ellas se adaptaron

modelos de simulación específicos a fin de acercar a los alumnos a problemas

más complejos y realistas brindándoles las herramientas informáticas básicas

para auxiliarlos a resolverlos eficientemente. Se integraron los contenidos de

las materias informáticas con las cátedras antes mencionadas. Se trabajó con

modelos computacionales de plantas químicas disponibles de los trabajos de

investigación. Aquí se presentan los trabajos desarrollados y se discuten sus

alcances.

Palabras clave: EDUCACIÓN PARA ING. QUÍMICA ,

INTERACCIÓN ENTRE CÁTEDRAS, SIMULACIÓN DE PROCESOS


AAIQ, Asociación Argentina de Ingenieros Químicos

1. Introducción

Este trabajo se plantea como respuesta a la demanda de la CONEAU que aconsejó

promover una mejor interacción entre las cátedras para lograr integrar mejor los

contenidos de las materias dictadas en la carrera de Ingeniería Química. Por otra parte

también se tuvo en cuenta que en Argentina la Informática representa un área de

vacancia y existen un gran número de convocatorias de proyectos que motivan a su uso

intensivo. Por otra parte la problemática de la industria química presenta nuevos

desafíos por su dimensionalidad y complejidad en los diseños que requieren estrategias

que aumenten la eficiencia energética y el reguardo de las condiciones

medioambientales. Por tanto, es necesario generar nuevos recursos humanos que estén

preparados para estos nuevos desafíos y que requerirán fuertemente de un soporte

informático para resolver tales problemas.

2. Metodología Empleada para la Construcción de los Trabajos Prácticos

En esta sección se describe el procedimiento general empleado para proponer

trabajos de aplicación acorde a los intereses propios de cada materia. En general, la

buena recepción por parte de los profesores a cargo de cada una de las cátedras que

constituyen la base fundamental del ciclo profesional de la carrera para realizar este

trabajo articulado constituye la etapa disparadora de este proyecto de integración.

3. Trabajos Prácticos Propuestos

3.1 Trabajo Propuesto para la Cátedra de Operaciones Unitarias I

3.1.1. Objetivo del trabajo

Se desea realizar la simulación de un sistema donde se desea transferir una disolución

de agua-glicerol desde un tanque hacia otro mediante una bomba centrífuga

previamente seleccionada. La traza, el diámetro de las cañerías y los accesorios

correspondientes ya han sido cargados en el modelo. Por motivos de alcance, se ha

decidido no simular el comportamiento de los tanques ya que el objetivo en si, es

observar los cambios que se realicen a la bomba. En la Fig.1 se puede apreciar un

esquema del sistema propuesto.



Fig. 1 Esquema del sistema

3.1.2. Procedimiento

Al alumno se le proporcionará el archivo que posee la información necesaria del

sistema mostrado en la Fig. 1 implementado computacionalmente mediante el uso del

software HYSYS 3.2®. En la Fig. 2 se muestra un esquema de la pantalla principal

accesible al alumno cuando abra el caso “Sistema bomba.hsc”

El alumno dispondrá de un Anexo donde encontrará la información de cada uno de los

bloques que se observan en la Fig. 2. Dentro de la simulación se realiza una descripción

detallada del sistema de bombeo, incluyendo todos los accesorios del sistema,

materiales de las cañerías, pérdidas de energía por de las cañerías, curva característica

de la bomba centrifuga.

Para el caso de las cañerías el software permite ingresar accesorios estándar y definidos

por el usuario. Además es posible seleccionar el tipo de correlación para determinar las

pérdidas de carga y de calor. Todas éstas características permiten realizar una

simulación rigurosa del sistema.

Para el caso de la bomba centrífuga se proporciona la curva característica de la bomba

que el alumno tendrá que transformar en un polinomio de la forma:

(1)

Para realizar dicha tarea se utilizará el Excel® que permite rápidamente determinar el

polinomio que ajusta los datos de la curva. En la Fig. 3 podemos ver los datos de la

curva de la bomba y la línea de tendencia que ajusta dichos datos. Como caso de

estudio, se propone al alumno realizar un análisis del sistema cuando se producen

cambios en las condiciones de proceso.



Fig. 2 pantalla disponible en el software de simulación

Fig. 3. Ajuste de la curva de la bomba por polinomio.

3.1.3. Resultados Alcanzados

Por ejemplo, en la figura 4 se observan los resultados para el caso de la variación del

caudal cuando se modifica la presión de descarga y el efecto de la temperatura sobre el

ANPA de la bomba. Para la resolución de los puntos planteados se ha utilizado una

herramienta proporcionada por el software llamada “Case study” que permite configurar

variables que se modificarán dentro de un rango de valores y automáticamente realiza

las simulaciones y guarda los datos en forma de tabla y gráfica.



Fig. 4. Resultados obtenidos frente a las variaciones propuestas

3.1.4. Conclusiones sobre los Alcances del Trabajo

Los alumnos pudieron simular el sistema de bombeo, presentando gran interés en el uso

de la herramienta. Mediante la simulación del sistema los alumnos enfocaron el análisis

en el fenómeno de transporte. Se pudieron integrar herramientas enseñadas en los

primeros años de la carrera con materias específicas de la ingeniería permitiendo una

integración vertical dentro de la carrera.

Los desafíos que se plantean para el futuro es incorporar al sistema mayor cantidad de

componentes para incrementar la complejidad del mismo e incluir la simulación en

estado dinámico para ver los efectos transitorios de los cambios propuestos.

3.2 Trabajo Propuesto para la Cátedra de Operaciones Unitarias II

3.2.1. Objetivo del Trabajo

Se desean emplear las herramientas de un simulador de procesos para determinar los

parámetros de diseño de una torre de destilación para separar una mezcla binaria.

Luego simular dicha columna.

El presente trabajo práctico se dividirá en dos etapas. En la primera se utilizará

un complemento que posee un simulador comercial, el cual asiste al usuario en la

determinación de los parámetros de diseño de una columna de destilación. En la

segunda etapa, se ingresarán los parámetros obtenidos en un modelo de torre de

destilación que posee el simulador.



El sistema binario a separar será benceno-tolueno cuya información se ha

tomado del Ejemplo 18.2 – Pag. 571 del Libro de McCabe Smith, Operaciones Unitarias

en Ing. Qca. 4° Ed. Esto permitirá comparar los resultados arrojados por el simulador y

los del libro. Se podrá interactuar con el simulador y variar las condiciones, por

ejemplo de la alimentación, como ser TEMPERATURA, PRESIÓN, etc; como así

también la relación de reflujo. De este modo, se observarán los cambios en el diseño del

equipo. Por último, una vez obtenidos y comparados los resultados, se simulará una

columna de destilación ingresando las mismas condiciones de la alimentación y los

parámetros de diseño obtenidos en la primera etapa del Trabajo Práctico.

3.2.2. Procedimiento

Al alumno se le proporcionará el archivo que posee las instrucciones necesarias

para resolver paso a paso la primera etapa. El software empleado será HYSYS 3.2®.

El problema propuesto es el de una columna de fraccionamiento continuo ha de

diseñarse para separar 30 000 lb/h de una mezcla del 40 por 100 de benceno y 60 por

100 de tolueno en un producto de cabeza que contiene 97 por 100 de benceno y un

producto de cola del 98 por 100 de tolueno. Estos porcentajes están expresados en peso.

Se utilizará una relación de reflujo de 35 moles por mol de producto. Los calores

latentes molares del benceno y del tolueno son 7360 y 7960 cal/mol-g respectivamente.

El benceno y el tolueno forman un sistema ideal con una volatilidad relativa del orden

de 2,5; la curva de equilibrio se muestra en la Figura 18.16. La alimentación tiene una

temperatura de ebullición de 95 °C a la presión de 1 atm.

(a) Calcúlense los flujos molares de los productos de cabeza y cola por hora.

(b) Determínese el número de platos ideales y las posiciones del plato de

alimentación:

(i) si la alimentación es un liquido a su temperatura de ebullición.

(ii) si la alimentación es un liquido a 20 °C (calor especifico = 0,44)

(iii) si la alimentación es una mezcla de dos tercios de vapor y un tercio de

líquido.

(c) Si para calefacción se utiliza vapor de agua a la presión manométrica de 20

lbf/pulg2, ¿qué cantidad de vapor se requiere por hora para cada uno de los tres casos



anteriores, despreciando las pérdidas de calor y suponiendo que el reflujo es un líquido

saturado?

(d) Si el agua de refrigeración entra en el condensador a 80° F (26,7 °C) y sale a

150 °F (65,5 °C), ¿qué cantidad de agua será necesaria, en galones por minuto?

Hysys cuenta con una herramienta llamada “Short-Cut” (atajo). La misma es

empleada para asistir al usuario en la obtención de los parámetros fundamentales de

diseño de una columna de destilación binaria o multicomponente. De esta manera, se

logra una rápida aproximación de la:

� Cantidad de platos ideales de la columna

� Ubicación del plato de alimentación óptimo

� Cantidad mínima de platos

� Relación de reflujo mínima

� Calor a extraer en el condensador

� Calor a suministrar en el rehervidor

Flujo de líquido y vapor en las zonas de rectificación y agotamiento

El alumno recibe un instructivo paso de cómo ejecutar la herramienta “Short-Cut”

mediante la inclusión de gráficas que son capturas de pantallas del programa y luego se

le detallan los pasos para configurar el modelo de la columna binaria que se diseña con

la información obtenida en la etapa previa. El esquema final es el mostrado en la Fig.5

Fig. 5: esquema de la columna de destilación



3.2.3. Resultados Alcanzados Al correr el caso con el simulador se pueden obtener los resultados, con la ayuda

del short cut de Hysys. En el cuadro de la Fig ¿ se comparan los valores calculados por

el simulador y los correspondientes al ejemplo del libro.

3.2.4. Conclusiones Sobre el Alcance del Trabajo Propuesto

En base a los resultados obtenidos se concluye que existe una buena

concordancia y por tanto el alumno va ganando confianza y experiencia en el empleo de

un simulador de procesos para que lo asista en la realización de complejos cálculos.

Resultados Simulador vs. Problema McCabe-Smith

McCabe Simulador Unidad

xF 0,4400 0,4400 % molar BZxD 0,9740 0,9740 % molar BZ 0,0260 % molar TolxB 0,0235 0,0235 % molar BZ 0,9765 % molar TolPM de alimentación 85,837 85,964 lb/lbmol Ver en Alim_F/propiedadesCalor medio de vaporización de la alimentación 7696,0 7933,7 gr/grmol Ver en Alim_F/propiedadesFlujo de alimentación 350 349 lbmol/hr Ver en Alim_F/conditionsFlujo de destilado 153,4 153,0 lbmol/hr Ver en Dest_D/conditionsFlujo de fondo 196,6 196,0 lbmol/hr Ver en Fondo_B/conditions

(i) Platos ideales 11 11,01 -(i) Plato de alim. 7 5,67 -(ii) Platos ideales 10 11,01 -(ii) Plato de alim. 5 5,67 -(iii) Platos ideales 12 13,20 -(iii) Plato de alim. 7 6,79 -

(i) Caudal de vapor 10.530 9.960 lb/hr(i) Calor latente del vapor 939 939 BTU/lb(i) Calor transferido en Reboiler 9.887.670 9.352.059 BTU/hr(ii) Caudal de vapor 12.500 11.775 lb/hr(ii) Calor latente del vapor 939 939 BTU/lb(ii) Calor transferido en Reboiler 11.737.500 11.056.424 BTU/hr(iii) Caudal de vapor 6.970 6.479 lb/hr(iii) Calor latente del vapor 939 939 BTU/lb(iii) Calor transferido en Reboiler 6.544.830 6.083.954 BTU/hr

q=0.33 ya que f=0.66

b)

c)

Observaciones

a)

q=1 ya que f=0

q=1.37

Fig. 6 resultados comparativos

3.3 Trabajo Propuesto para la Cátedra de Control Automático de Procesos 3.3.1 Objetivo En este trabajo se espera que el alumno tenga un panorama de cómo se lleva a cabo un

proyecto de control de procesos desde que se obtienen modelos de funciones de

transferencia hasta que se realiza la síntesis completa del controlador.



3.3.2 Procedimiento

En el desarrollo de este trabajo práctico se emplea la disponibilidad denominada “s-

function” de MATLAB-. Esta herramienta permite trabajar con un conjunto de

ecuaciones diferenciales y algebraicas que describen el fenómeno de transferencia de

masa y energía que se produce en la planta a controlar. Dicho conjunto de ecuaciones es

luego sometido a una integración numérica empleando alguno de los métodos

disponibles en este programa. El uso de esta herramienta también favorece el desarrollo

de modelos matemáticos más rigurosos que una simple función de transferencia. Por

otra parte, desde el punto de vista del control, es posible evaluar la evolución temporal

de las variables claves del proceso y tener una idea más cercana del comportamiento

real del sistema. En general el proceso de destilación constituye un formidable problema

de control de procesos ya que conlleva una innumerable serie de variables a tener en

cuenta, una minuciosa selección del apareamiento de variables controlada-manipulada,

de manera de lograr un esquema de control más eficiente. En este trabajo abordaremos

el caso más sencillo de analizar una columna de destilación de dos componentes donde

sólo se efectuará el control de la calidad de la composición de fondo.

Fig.7 : esquema de una columna de destilación (despojadora)



3.3.3 Procedimiento En este trabajo se aplicarán métodos de ajuste que pertenecen al grupo basado en reglas

semiempíricas que han sido utilizadas en la práctica con buenos resultados.

Método de Cohen y Coon (curva de reacción)

Considera un sistema a lazo abierto al que se le introduce un salto escalón de magnitud

A en la variable de entrada u. Se registran los valores de la variable de salida “y” con

respecto al tiempo. La curva que queda formada se la denomina curva de reacción .

Luego entre “y” y u se establece la siguiente función de transferencia:

tiempo muerto

Luego derivaron expresiones para los “mejores” ajustes para los controladores

empleando varios criterios de performance

• un cuarto de la relación de decaimiento

• mínimo error de estado estacionario

• mínima integral del error cuadrático

Estos criterios conducen a obtener los parámetros de ajuste de controladores clásicos

mostrados en el cuadro que se muestra en la Fig. 8



Fig. 8 Parámetros de ajuste para el método de Cohen Coon Además aplica el método de Ziegler Nichols

Este método requiere un análisis frecuencial tal que permite estimar cuál es la ganancia

límite (Ku) de estabilidad para el sistema a lazo cerrado con un controlador

proporcional solamente. El período de oscilación resultante Tu se denomina también

período último. Estos parámetros permiten determinar los ajustes de los controladores

de acuerdo al cuadro mostrado en la Fig. 9.

Fig. 9 Parámetros de ajuste para el método de Ziegler Nichols

Finalmente se aplica el método de equivalencia por control con modelo interno (IMC)

presentado por Rivera y col. 1986 donde se requiere conocer la función de transferencia

de la planta y adoptar el parámetro ajustable del filtro ʎ del controlador IMC. En el

cuadro mostrado en la Fig. 10 pueden verse estas relaciones para controladores PI y PID



correspondientes a plantas de primer orden con retardo como lo es en este caso

particular.

Fig. 10 Parámetros de ajuste para el método de equivalencia con IMC

Los alumnos deben evaluar cada método en base a un índice que generalmente es la

integral del valor absoluto del error (IAE) y los márgenes de estabilidad mediante

diagramas de Bode.

3.3.4 Resultados Alcanzados

En la Fig. 11 puede verse el diagrama de Bode para el caso del controlador PID por el

método de IMC equivalente que es el que presenta mejor estabilidad relativa..

Fig. 11 Diagrama de Bode para el método de equivalencia con IMC

En la Fig. 12 se muestran las comparaciones con los métodos de ajuste analizados sólo

para el caso de controladores PID para la misma columna.



Fig. 12 comparaciones de los métodos de ajuste para controladores PID

3.3.5. Conclusiones Sobre el Alcance del Trabajo Propuesto

En base a los resultados obtenidos se concluye el empleo del modelo dinámico de la

columna es valioso para que los alumnos visualicen el impacto de los diferentes diseños

de controladores y dispongan de criterios para la toma de decisiones.

3.4 Trabajo Propuesto para la Cátedra de Ingeniería de las Reacciones

3.4.1 Objetivos del Trabajo

Se espera que los alumnos aprendan a modelar un reactor de tipo flujo pistón y un

reactor mezcla completa, para la reacción de obtención de H2 a partir de bioetanol.

3.4.2 Procedimiento Este modelado también se lleva a cabo a partir de las s-functions de MATLAB. El caso

analizado se obtuvo del trabajo de investigación publicado en L. Nieto Degliuomini y

col. (2012a y b). A partir de la simulación, podremos observar las conversiones

alcanzadas por el reactor, los calores generados e intercambiados con la camisa. En la

Fig. 13 se muestra el esquema del reactor y su modelado en MATLAB-SIMULINK.



Fig. 13 esquema del reactor y su modelado en MATLAB-SIMULINK

Se les brinda a los alumnos una guía para construir esta clase de modelos en forma

dinámica y que puedan evaluar el efecto de cambios en variables como flujos,

composiciones de entrada, transferencia calórica, etc. Se le enseña cómo transformar el

modelo a uno de mezcla completa. La idea básica es que los estudiantes también

aprendan a introducir modificaciones en tamaño, volumen, tipos de reacciones etc.

3.4.3 Resultados Alcanzados La cátedra de Ingeniería de las Reacciones dispone de un modelo genérico y en la

medida que logre adquirir un manejo más solvente pueden modificarlo para casos

específicos. A futuro se espera que les pueda ser útil para comparar las predicciones del

modelo con los datos experimentales de laboratorio.

3.4.4 Conclusiones Sobre el Alcance del Trabajo Propuesto A partir del trabajo de investigación del GIAIP se pudo disponer de un modelo bastante

completo de un reactor de flujo pistón dinámico del cual hay muy pocas referencias en

la literatura. A través de las tareas sugeridas los alumnos va adquiriendo un manejo más

solvente de estos sistema complejos y de gran interés para la carrera.

3.5 Trabajo Propuesto para la Cátedra de Ingeniería de la Energía Térmica

3.5.1 Objetivos del Trabajo Realizar modelos computacionales de intercambiadores de calor de diferentes

características pudiéndose observar perfiles de temperatura para distintas disposiciones

de intercambiadores de tubo y coraza como ser: corriente paralelo 1-1, contra corriente

1-1, 1-2 ,2-4, etc.



3.5.2 Procedimiento

Se seleccionó el ejemplo 6.1 del libro “Procesos de transferencia de calor” por Donald

Q. Kern en el cual se calienta una corriente fría C1 utilizando una corriente caliente H1

(ver Fig. 14). Se realizará el diseño de diferentes intercambiadores para lograr los

valores de temperaturas deseados a la salida de los mismos.

Fig. 14. Visualización del modelo desarrollado en MATLAB

Una vez realizado el diseño, se lleva a cabo el modelado mediante las s-function de

MATLAB (ver Fig. 15) de manera de comprobar si se alcanzan los valores de

temperaturas deseados a la salida del mismo.

Fig. 15. Visualización de la S-function en el entorno de MATLAB



Una vez verificado si el diseño es adecuado, mediante la simulación se pueden observar

los perfiles de temperatura de cada corriente para diferentes variaciones, así como

también ver la influencia del ensuciamiento de los tubos sobre la transferencia de calor.

Por otro lado desde el punto de vista de control, se podrá observar cómo se diseña un

controlador para dichos equipos. En donde se utilizará el by-pass como variable

manipulable para lograr los valores requeridos de temperatura a la salida del

intercambiador.

4. Conclusiones

En este trabajo se han propuesto una serie de actividades formuladas como trabajos

prácticos para alumnos avanzados de la carrera de ingeniería química con el objetivo de

mejorar la interacción entre las cátedras y fortalecer la formación de los alumnos en el

manejo intensivo de herramientas informáticas. Consideramos que el éxito de estas

estrategias radica en generar profesionales altamente capacitados para el manejo

eficiente de grandes plantas químicas. Por otra parte también se procura generar

motivaciones que resulten atractivas para el estudiante y que le provea de un panorama

más realista a cerca de necesidades concretas que deberá atender en su actividad

profesional. Cabe destacar la importancia de que toda la comunidad educativa

involucrada en proyectos de esta naturaleza se sienta protagonista de impulsar una

mejor interrelación entre las diferentes temáticas que cada cátedra aborda. Además es

fundamental que las autoridades a nivel de políticas universitarias alienten la

realización de estas interacciones.

Reconocimientos: los autores desean agradecer a CONICET, UTN-FRRo y AADECA por brindar los medios necesarios para la presentación de este trabajo. Además agradecen a los profesores Ricardo Pedrido, Eduardo Mutazzi, Eduardo Santambrosio, Roque Masciarelli, Osvaldo Diaz, Edgardo Martín y muy especialmente a la memoria de Héctor Garibaldi que apoyó este proyecto desde su gestación.

Referencias

L. Nieto Degliuomini, S. Biset, P. Luppi and M. Basualdo, 2012a, A Rigorous Computational Model For

Hydrogen Production From Bioethanol To Feed A Fuel Cell Stack, Int. J. Hydrogen Energy, 37(4), 3108–3129.

L. Nieto Degliuomini, D. Zumoffen, M. Basualdo, 2012b, Plant-wide control design for fuel processor system

with PEMFC, International Journal of Hydrogen Energy, 37 (19),14801 – 14811.

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