OBJETIVO Manejar la interfaz de Aspen y Hysys y resolver balances de materia y energía MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
SIMULACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS Generalidades Definición Reseña Histórica Estrategias de simulación  Aplicaciones Modelamiento matemático Simuladores de procesos Comerciales Módulos simuladores y tutoriales Programas específicos MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
GENERALIDADES La simulación consiste en la representación virtual de un proceso mediante un  modelo matemático  que describe un  fenómeno físico-químico , de forma tal que permite obtener información acerca de su comportamiento. El simulador es el  programa  que permite la  solución numérica   del modelo.  MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
BREVE RESEÑA HISTÓRICA  El inicio de la simulación como una tarea científica y tecnológica válida fue una consecuencia natural de la aplicación de los computadores a la solución de problemas en el campo de la ingeniería química. El alcance de un simulador de procesos químicos depende de los objetivos del grupo humano que lo diseña y desarrolla. La industria busca un mayor lucro en la operación de los procesos y por ello se buscan alternativas más eficientes de procesamiento y nuevos productos más competitivos. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
BREVE RESEÑA HISTÓRICA  Década de los 50 Mainframes (Sistemas Operativo por lotes, tarjetas perforadas, lenguaje de m á quina).  Primer lenguaje de alto nivel para ingenieros y científicos (FORTRAN, Proyecto de la IBM, 1957). Poca interacción con el usuario. Simuladores de operaciones unitarias y de diagramas de flujo limitados ( Primera generación de simuladores  entre ésta década y comienzos de la siguiente). Creación de bibliotecas de programas para el cálculo de operaciones unitarias. Primeros Simuladores de tipo secuencial –  Primera generación  (KELLOGG, FLEXIBLE FLOW-SHEET, PACER de Digital Systems Co., CHEVRON HEAT AND MATERIAL BALANCING PROGRAM) MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
BREVE RESEÑA HISTÓRICA  Década de los 60 Sistemas Operativos multiusuario de tiempo compartido. Primeros microcomputadores. Nuevos lenguajes de programación (BASIC, PASCAL, ETC.) Consolidación de los primeros simuladores secuenciales de propósito general (ICI, Monsanto, Exxon, BASF). Simuladores con módulos matemáticos estándar interconectados en redes arbitrarias y flexibles. Década de los 70 Simuladores de segunda generación  (Mayor efectividad y resolviendo un mayor número de problemas). Flowtran, Monsanto, Secuencial. CACHE (Computer Aids for Chemical Engineering Education – 1972, Comité de la comisión de educación de la academia nacional de ingeniería de los Estados Unidos) Primeros simuladores experimentales orientados por ecuaciones. ASPEN (Advanced System for Process Engineering). Departamento de Energía de E.U.A - MIT MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
BREVE RESEÑA HISTÓRICA  Década de los 80 en adelante Tercera generación  marcada por la aparición de empresas dedicadas al desarrollo, mantenimiento y comercialización de software de reconocida trayectoria. HYSIM (Hysys) M.I.T.    ASPEN (Advanced System for Process Engineering) DESIGN II, ChemCAD, entre otros. Primeros simuladores EO ( SPEEDUP, FLOWSIM, y otros) Lenguajes de programación no procedulares. Computadores Personales.  Nuevos simuladores (Cuarta generación) Inteligencia Artificial. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN La estrategia tiene que ver con la manera de resolver el modelo del proceso y determina el funcionamiento e implica su flexibilidad. ESTRATEGIA SECUENCIAL ESTRATEGIA SIMULTÁNEA ESTRATEGIA HIBRIDA La diferencia entre las dos puede ilustrarse mediante la forma en que calcula las variables asociadas a un diagrama de flujo. Proceso Simple Hysys Proceso Simple Aspen                                               MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN ESTRATEGIA SECUENCIAL El programa con base en la información disponible determina una secuencia de cálculo. Los valores calculados de las corrientes de salida de una unidad se utilizan como valores para las entradas a la siguiente unidad. Esto determina un orden de cálculo perfectamente consecutivo hasta cuando se encuentra que una corriente retorna a una unidad y que corresponde a un reciclo, o un equipo operando en contracorriente. Esto implica cálculo iterativo sobre alguna(s) corriente(s).  De una manera similar, las unidades en modo de diseño, o con especificaciones de diseño, involucran procesos iterativos. Ésta estrategia resulta cada vez más difícil de aplicar a medida que aumenten los reciclos o unidades en modo diseño. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN ESTRATEGIA SECUENCIAL Un Modulo ejecutor toma la información de definición del diagrama de flujo y de las especificaciones para formular una secuencia de cálculo a cada modulo. Los pasos que el  modulo ejecutor  sigue para detectar reciclos, seleccionar corrientes de corte y establecer unas secuencias de solución lógica, reciben los nombres de  particionado, rasgado y ordenamiento , respectivamente. Se debe disponer de bibliotecas de rutinas que contengan los modelos y los procedimientos de solución. De esta manera cada rutina puede ser optimizada independientemente.                                                 MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN ESTRATEGIA SIMULTÁNEA En esta estrategia cada modulo aporta sus ecuaciones que representan su modelo matemático, y la suma coherente de éstos forman el modelo del proceso. Esta arquitectura implica la concentración de la  pericia computacional  para resolver el sistema globalmente. Esta estrategia se ha denominado como “Orientada por Ecuaciones OE”. En la solución global del modelo se plantean dos alternativas para el caso general de un modelo no lineal: - Descomposición - Cuasilinearización -  Otras alternativas                                                 MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN ESTRATEGIA SIMULTÁNEA Descomposición   Descomponer un sistema de ecuaciones algebraicas no lineales consiste en dividir o partir el problema en subproblemas lo más pequeño posible de forma que se puedan resolver siguiendo alguna secuencia. Consta de dos fases:  particionado  y  ordenamiento , en la primera se hayan los subsistemas y en la segunda se establece la secuencia.   Cuasilinearización   Involucra la linearización simultánea de todas las ecuaciones y la iteración sobre todas las variables. Los métodos de linearización de segundo o de orden inferior (NR o QN).   Otras alternativas   Cuando un gran porcentaje de ecuaciones son lineales, se puede resolver primero este subsistema y luego incorporar la combinación lineal de variables con las ecuaciones no lineales restantes. Otra opción es plantearlo como un problema de optimización.                                                 MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN ESTRATEGIA HIBRIDA Es una mezcla de las dos anteriores por cuanto cada iteración consta de dos pasos; en el primero se resuelve el problema de ecuaciones del modelo de manera simultánea con cuasilinearización, y en el segundo, se actualizan los coeficientes no lineales mediante una solución de los modelos rigurosos de manera secuencial. A ésta estrategia también se le denomina modular simultánea. Cada módulo dispone de dos modelos: uno riguroso, al estilo de los simuladores secuenciales, y otro lineal, aproximado. La simulación se hace resolviendo los modelos en una pasada por el diagrama de flujo (fase secuencial) e inmediatamente pasa a resolver los modelos linearizados en otra pasada por el diagrama (fase simultánea). Tienen una mayor velocidad de convergencia que los simuladores secuenciales.                                                 MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓN Secuencial Modular (SM) Cada bloque de operación se resuelve de acuerdo a una secuencia determinada Empleada para resolver un gran número de bloques Orientada por Ecuaciones (OE) Todas las ecuaciones se resuelven de manera simultánea Es necesario un buen punto de partida Combinación Emplear una SM para inicializar, llegando a un punto cercano a la solución, posteriormente usar una OE para solucionar la simulación de forma más precisa Usar una SM para lograr un acercamiento a la solución inicial, luego emplear una OE para realizar una optimización o una puesta a punto del modelo  MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
APLICACIONES DE LA SIMULACIÓN Diseño de procesos Optimización Solución de problemas de operación Comercialización de procesos Enseñanza Otras aplicaciones: Readaptación de un proceso existente a una nueva tecnología ( revamping ) Ajuste del modelo o parámetros del modelo ( Data reconciliation) Flexibilidad del diseño de un proceso Análisis de operabilidad, planeación de operaciones en planta MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MODO DE CÁLCULO DE UNA OPERACIÓN MODO DE APRECIACIÓN O RATING Se especifica el equipo y las condiciones de entrada lo cual permite calcular las condiciones de salida. MODO DE DISEÑO Para este cálculo se parte de algunas especificaciones de diseño o se debe configurar o dimensionar el equipo. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MODELAMIENTO MATEMÁTICO ALGEBRAICOS Equipos por etapas. Separadores, evaporadores, torres de destilacion, etc. DIFERENCIALES  Equipos continuos. Intercambiadores, reactores tubulares, torres empacadas, etc. INTEGRO-DIFERENCIALES Reactores heterogeneos cataliticos, torre de destilacion reactiva heterogenea. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MODELOS MATEMÁTICOS Los modelos  diferenciales  pueden  convertirse en modelos  algebraicos.  Por medio de la discretización del campo continuo ( variable discreta ) Mediante aproximaciones en el modelo diferencial lo cual permite obtener la solución integrada (modelo algebraico) MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
PROCESO OPERACIÓN UNITARIA SENCILLA Separador, mezclador, intercambiador, torre, etc. PROCESO SENCILLO Reactor, destilación reactiva, etc. PROCESO COMPLEJO Planta de producción de metanol, producción de formaldehído, etc. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MODELAMIENTO Y CÁLCULO NUMÉRICO DE UNA COLUMNA DE DESTILACION COMPLEJA MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria Q D 2 1 3 U 1 V 1 V 2 N-1 j+1 N Q B L N W 2 W 3 L 1 U 2 W j+1 U j F 2 F 3 Q 3 Q j Q j+1 F j+1 F j Q N-2 Q N-1 F N-2 F N-1 V N
Esquema de una torre de destilación compleja MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
ETAPA IDEAL MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria F j f i,j z i,j H Fj Q j L j-1 l i,j-1 x i,j-1 h j-1 V j v i,j y i,j H j V j+1 v i,j+1 y i,j+1 H j+1 L j l i,j x i,j h j ETAPA IDEAL J U j s j W j S j
ECUACIONES MESH EXCEL1 EXCEL2 MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
SIMULADORES DE PROCESOS Comerciales Necesidades de la industria química, no pedagógicos. Aspen Engineering Suite 12.1 (incluye ASPEN PLUS, ASPEN DYNAMICS, ASPEN PINCH, ASPEN SPLIT, BATCH PLUS, BJAC, etc.)  HYSYS.Plant 3.2 CHEMCAD 5.2.1  Process Engineering Suite (incluye PRO/II, HEXTRAN, etc) SUPERPRO DESIGNER 4.9 (incluye BatchPro, EnviroPro y BioPro Designer) MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
SIMULADORES DE PROCESOS Académicos Intención de enseñar, modelar, realizar cálculos e interpretar.   Módulos Tutoriales Módulos Simuladores Programas específicos para hacer análisis de casos particulares TUTORIAL DE DESTILACIÓN MÓDULO DE REACTORES PROGRAMA  DE EVAPORADORES MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MÓDULOS TUTORIALES Y SIMULADORES (1) APLICACIÓN INTEGRAL DE HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN, EVALUACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS, EN LA IMPLEMENTACIÓN DE PRODUCCIÓN ÓXIDO DE ETILENO.  En fase de realización, elaborado por Javier Chavarro y Marcelo Díaz. 2004 MÓDULO TUTORIAL DE REACTORES TUBULARES EN FASE GASEOSA. MODELOS HOMOGÉNEO Y PSEUDOHOMOGÉNEO BIDIMENSIONALES.  Elaborado por el estudiante Diego Calderón. 2003. MÓDULO BÁSICO DE CATÁLISIS HETEROGÉNEA . Elaborado por la estudiante Marcia Carolina Araque. 2003 MÓDULO SIMULADOR DE INTERCAMBIADORES DE PLACAS . Elaborado por el estudiante Juan Pablo León. 2003 DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN MÓDULO SIMULADOR DE REACTORES TUBULARES EN FASE GASEOSA, BAJO MODELOS HOMOGÉNEO Y PSEUDOHOMOGÉNEO.  Donifan Barahona y Angela Rodríguez. 2002. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MÓDULOS TUTORIALES Y SIMULADORES (2) MÓDULO TUTORIAL DE SECADO.  Elaborado por los estudiantes Leonardo Rojas y Alfredo Marulanda. 2001 MÓDULO TUTORIAL DE TORRES DE  DESTILACIÓN BATCH . Norman Peña y Juan Carlos Alvarado. 2001. MODELAMIENTO Y SIMULACIÓN DE UNA COLUMNA DE DESTILACIÓN REACTIVA.  Ing. Mario Andrés Céspedes. Tésis de Maestría. 2000. MODULO SIMULADOR DE REACTORES QUÍMICOS.  Elaborado por Luis Gerardo Zalamea. 2000. MODULO TUTORIAL DE TORRES DE DESTILACIÓN POR ETAPAS . Gustavo A. Rodríguez y Juan Carlos Rosas. 1999. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
BIBLIOGRAFÍA Seider W. D., Seader J. D., Lewin D.R. Prouct and Process Design principles. John Wiley & Sons Inc. Second Edition. 2004.  Seider and Henley. Separation Process principles. John Wiley. 1998. Fogler Scott. H. Elements of Chemical Reaction Engineering. Prentice Hall International Third edition 1999. Douglas, L.T. Conceptual design of chemical processes. McGraw-Hill. Himmenblau Edgar T. F, D. M. Optimization of chemical processes. McGraw-Hill, 1988. Carnahan, B., Luther, A.  Cálculo numérico. Métodos, aplicaciones. Editorial. Rueda. Madrid, 1979. Constantinides. A. Applied numerical methods with personal computers. McGraW-Hill Book Co, 1988. Doraswamy, L., Sharma, M. Heterogeneous reactions: Analysis, examples and reactor design. John Wiley & Sons. 1984.  MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
BIBLIOGRAFÍA Froment, G. F., Bischoff, K. Chemicals reactors analysis and design. John Wiley & Sons, 1979. Rase, H. F. Chemical reactors design for process plants. Vol. 1, New York, John Wiley & Sons. 1977. Holland,C. Fundamentos de destilación de mezclas multicomponentes.  McGraw-Hill Book Co, 1974. Ross Taylor, Krishna R. Multicomponent mass transfer.  Wiley & Sons Inc. 1993. Rangel Jara Hermes A. Análisis Conceptual, Modelamiento y Cálculo Numérico en Ingeniería Química. Libro en fase de corrección para publicación. Aplicaciones correspondientes a temas de Transferencia de Calor, Masa, Reactores Químicos y Simulación de Procesos.  2004. Adames Pablo, Stern Victor.  Desarrollo de un simulador de procesos químicos en estado estacionario orientado por ecuaciones: arquitectura del programa interfaz gráfica. Universidad Nacional de Colombia. 1992. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
Interfaz del Usuario Barra de Herramientas Barra de Título Nombre de la Corrida Barra Menú Botón  Next Botón de  Selección de Modo Línea de Ayuda Área de  Estado Librería de  Modelos Etiquetas de la Librería de  Modelos Ventana del Diagrama del Proceso MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
SEPARADOR DE DOS FASES (FLASH_2) ALIMENTO MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria PRESIÓN 600 PSIA TEMPERATURA -16 F FLUJO MOLAR 144  LBMOL/HR FRACCIÓN MOLAR METANO 0.4861 ETANO 0.1389 PROPANO 0.0694 IBUTANO 0.0625 NBUTANO 0.0556 IPENTANO 0.0486 NPENTANO 0.0417 NHEXANO 0.0486 NHEPTANO 0.0278 NOCTANO 0.0208
PROCESO SIMPLE RECICLO BOMBA EXPANDER SEPA_1 SEPA_2 MEZCLADOR MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria ALIME TE SEPVAP_1 SEPLIQ_1 SEPVAP_2 SEPLIQ_2 RECICLO PRODUCTO RETORNO MEZCLA ALIME 2
ALIMENTO MEZCLADOR : PRESIÓN 600 PSIA EXPANDER : PRESIÓN DE SALIDA 300 PSIA TE : FLUJO MOLAR DE LA CORRIENTE PRODUCTO IGUAL A 0.5 SEP_LIQ2 BOMBA: PRESIÓN DE SALIDA 600 PSIA IMPLEMENTACIÓN DE UN PROCESO SIMPLE  Montaje Aspen MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria PRESIÓN 600 PSIA TEMPERATURA 60 F FLUJO MOLAR 2635.34 LBMOL/HR FRACCIÓN  MOLAR N2 0.0069 CO2 0.0138 METANO 0.4827 ETANO 0.1379 PROPANO 0.0690 IBUTANO 0.0621 NBUTANO 0.0552 IPENTANO 0.0483 NPENTANO 0.0414 NHEXANO 0.0345 NHEPTANO 0.0276 NOCTANO 0.0206
MULTIPLES RECICLOS Aspen_Tears Aspen Usuario MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
Presion de descarga de los compresores: 205,505 y 1005 psia, caida de presion en los intercambiadores 5psia, temperatura de salida de los tres intercambiadores 120 °F, no hay caidad de presión en los mezcladores y en los separadores, no hay carga de calor en los separadores. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria

Introduccion

  • 1.
    OBJETIVO Manejar lainterfaz de Aspen y Hysys y resolver balances de materia y energía MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 2.
    SIMULACIÓN DE PROCESOSQUÍMICOS Generalidades Definición Reseña Histórica Estrategias de simulación Aplicaciones Modelamiento matemático Simuladores de procesos Comerciales Módulos simuladores y tutoriales Programas específicos MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 3.
    GENERALIDADES La simulaciónconsiste en la representación virtual de un proceso mediante un modelo matemático que describe un fenómeno físico-químico , de forma tal que permite obtener información acerca de su comportamiento. El simulador es el programa que permite la solución numérica del modelo. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 4.
    BREVE RESEÑA HISTÓRICA El inicio de la simulación como una tarea científica y tecnológica válida fue una consecuencia natural de la aplicación de los computadores a la solución de problemas en el campo de la ingeniería química. El alcance de un simulador de procesos químicos depende de los objetivos del grupo humano que lo diseña y desarrolla. La industria busca un mayor lucro en la operación de los procesos y por ello se buscan alternativas más eficientes de procesamiento y nuevos productos más competitivos. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 5.
    BREVE RESEÑA HISTÓRICA Década de los 50 Mainframes (Sistemas Operativo por lotes, tarjetas perforadas, lenguaje de m á quina). Primer lenguaje de alto nivel para ingenieros y científicos (FORTRAN, Proyecto de la IBM, 1957). Poca interacción con el usuario. Simuladores de operaciones unitarias y de diagramas de flujo limitados ( Primera generación de simuladores entre ésta década y comienzos de la siguiente). Creación de bibliotecas de programas para el cálculo de operaciones unitarias. Primeros Simuladores de tipo secuencial – Primera generación (KELLOGG, FLEXIBLE FLOW-SHEET, PACER de Digital Systems Co., CHEVRON HEAT AND MATERIAL BALANCING PROGRAM) MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 6.
    BREVE RESEÑA HISTÓRICA Década de los 60 Sistemas Operativos multiusuario de tiempo compartido. Primeros microcomputadores. Nuevos lenguajes de programación (BASIC, PASCAL, ETC.) Consolidación de los primeros simuladores secuenciales de propósito general (ICI, Monsanto, Exxon, BASF). Simuladores con módulos matemáticos estándar interconectados en redes arbitrarias y flexibles. Década de los 70 Simuladores de segunda generación (Mayor efectividad y resolviendo un mayor número de problemas). Flowtran, Monsanto, Secuencial. CACHE (Computer Aids for Chemical Engineering Education – 1972, Comité de la comisión de educación de la academia nacional de ingeniería de los Estados Unidos) Primeros simuladores experimentales orientados por ecuaciones. ASPEN (Advanced System for Process Engineering). Departamento de Energía de E.U.A - MIT MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 7.
    BREVE RESEÑA HISTÓRICA Década de los 80 en adelante Tercera generación marcada por la aparición de empresas dedicadas al desarrollo, mantenimiento y comercialización de software de reconocida trayectoria. HYSIM (Hysys) M.I.T.  ASPEN (Advanced System for Process Engineering) DESIGN II, ChemCAD, entre otros. Primeros simuladores EO ( SPEEDUP, FLOWSIM, y otros) Lenguajes de programación no procedulares. Computadores Personales. Nuevos simuladores (Cuarta generación) Inteligencia Artificial. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 8.
    MSc. Harvey AndresMilquez Sanabria
  • 9.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNLa estrategia tiene que ver con la manera de resolver el modelo del proceso y determina el funcionamiento e implica su flexibilidad. ESTRATEGIA SECUENCIAL ESTRATEGIA SIMULTÁNEA ESTRATEGIA HIBRIDA La diferencia entre las dos puede ilustrarse mediante la forma en que calcula las variables asociadas a un diagrama de flujo. Proceso Simple Hysys Proceso Simple Aspen MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 10.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNESTRATEGIA SECUENCIAL El programa con base en la información disponible determina una secuencia de cálculo. Los valores calculados de las corrientes de salida de una unidad se utilizan como valores para las entradas a la siguiente unidad. Esto determina un orden de cálculo perfectamente consecutivo hasta cuando se encuentra que una corriente retorna a una unidad y que corresponde a un reciclo, o un equipo operando en contracorriente. Esto implica cálculo iterativo sobre alguna(s) corriente(s). De una manera similar, las unidades en modo de diseño, o con especificaciones de diseño, involucran procesos iterativos. Ésta estrategia resulta cada vez más difícil de aplicar a medida que aumenten los reciclos o unidades en modo diseño. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 11.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNESTRATEGIA SECUENCIAL Un Modulo ejecutor toma la información de definición del diagrama de flujo y de las especificaciones para formular una secuencia de cálculo a cada modulo. Los pasos que el modulo ejecutor sigue para detectar reciclos, seleccionar corrientes de corte y establecer unas secuencias de solución lógica, reciben los nombres de particionado, rasgado y ordenamiento , respectivamente. Se debe disponer de bibliotecas de rutinas que contengan los modelos y los procedimientos de solución. De esta manera cada rutina puede ser optimizada independientemente. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 12.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNESTRATEGIA SIMULTÁNEA En esta estrategia cada modulo aporta sus ecuaciones que representan su modelo matemático, y la suma coherente de éstos forman el modelo del proceso. Esta arquitectura implica la concentración de la pericia computacional para resolver el sistema globalmente. Esta estrategia se ha denominado como “Orientada por Ecuaciones OE”. En la solución global del modelo se plantean dos alternativas para el caso general de un modelo no lineal: - Descomposición - Cuasilinearización - Otras alternativas MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 13.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNESTRATEGIA SIMULTÁNEA Descomposición Descomponer un sistema de ecuaciones algebraicas no lineales consiste en dividir o partir el problema en subproblemas lo más pequeño posible de forma que se puedan resolver siguiendo alguna secuencia. Consta de dos fases: particionado y ordenamiento , en la primera se hayan los subsistemas y en la segunda se establece la secuencia. Cuasilinearización Involucra la linearización simultánea de todas las ecuaciones y la iteración sobre todas las variables. Los métodos de linearización de segundo o de orden inferior (NR o QN). Otras alternativas Cuando un gran porcentaje de ecuaciones son lineales, se puede resolver primero este subsistema y luego incorporar la combinación lineal de variables con las ecuaciones no lineales restantes. Otra opción es plantearlo como un problema de optimización. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 14.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNESTRATEGIA HIBRIDA Es una mezcla de las dos anteriores por cuanto cada iteración consta de dos pasos; en el primero se resuelve el problema de ecuaciones del modelo de manera simultánea con cuasilinearización, y en el segundo, se actualizan los coeficientes no lineales mediante una solución de los modelos rigurosos de manera secuencial. A ésta estrategia también se le denomina modular simultánea. Cada módulo dispone de dos modelos: uno riguroso, al estilo de los simuladores secuenciales, y otro lineal, aproximado. La simulación se hace resolviendo los modelos en una pasada por el diagrama de flujo (fase secuencial) e inmediatamente pasa a resolver los modelos linearizados en otra pasada por el diagrama (fase simultánea). Tienen una mayor velocidad de convergencia que los simuladores secuenciales. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 15.
    ESTRATEGIAS DE SIMULACIÓNSecuencial Modular (SM) Cada bloque de operación se resuelve de acuerdo a una secuencia determinada Empleada para resolver un gran número de bloques Orientada por Ecuaciones (OE) Todas las ecuaciones se resuelven de manera simultánea Es necesario un buen punto de partida Combinación Emplear una SM para inicializar, llegando a un punto cercano a la solución, posteriormente usar una OE para solucionar la simulación de forma más precisa Usar una SM para lograr un acercamiento a la solución inicial, luego emplear una OE para realizar una optimización o una puesta a punto del modelo MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 16.
    APLICACIONES DE LASIMULACIÓN Diseño de procesos Optimización Solución de problemas de operación Comercialización de procesos Enseñanza Otras aplicaciones: Readaptación de un proceso existente a una nueva tecnología ( revamping ) Ajuste del modelo o parámetros del modelo ( Data reconciliation) Flexibilidad del diseño de un proceso Análisis de operabilidad, planeación de operaciones en planta MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 17.
    MODO DE CÁLCULODE UNA OPERACIÓN MODO DE APRECIACIÓN O RATING Se especifica el equipo y las condiciones de entrada lo cual permite calcular las condiciones de salida. MODO DE DISEÑO Para este cálculo se parte de algunas especificaciones de diseño o se debe configurar o dimensionar el equipo. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 18.
    MODELAMIENTO MATEMÁTICO ALGEBRAICOSEquipos por etapas. Separadores, evaporadores, torres de destilacion, etc. DIFERENCIALES Equipos continuos. Intercambiadores, reactores tubulares, torres empacadas, etc. INTEGRO-DIFERENCIALES Reactores heterogeneos cataliticos, torre de destilacion reactiva heterogenea. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 19.
    MODELOS MATEMÁTICOS Losmodelos diferenciales pueden convertirse en modelos algebraicos. Por medio de la discretización del campo continuo ( variable discreta ) Mediante aproximaciones en el modelo diferencial lo cual permite obtener la solución integrada (modelo algebraico) MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 20.
    PROCESO OPERACIÓN UNITARIASENCILLA Separador, mezclador, intercambiador, torre, etc. PROCESO SENCILLO Reactor, destilación reactiva, etc. PROCESO COMPLEJO Planta de producción de metanol, producción de formaldehído, etc. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 21.
    MODELAMIENTO Y CÁLCULONUMÉRICO DE UNA COLUMNA DE DESTILACION COMPLEJA MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria Q D 2 1 3 U 1 V 1 V 2 N-1 j+1 N Q B L N W 2 W 3 L 1 U 2 W j+1 U j F 2 F 3 Q 3 Q j Q j+1 F j+1 F j Q N-2 Q N-1 F N-2 F N-1 V N
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    Esquema de unatorre de destilación compleja MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 23.
    ETAPA IDEAL MSc.Harvey Andres Milquez Sanabria F j f i,j z i,j H Fj Q j L j-1 l i,j-1 x i,j-1 h j-1 V j v i,j y i,j H j V j+1 v i,j+1 y i,j+1 H j+1 L j l i,j x i,j h j ETAPA IDEAL J U j s j W j S j
  • 24.
    ECUACIONES MESH EXCEL1EXCEL2 MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 25.
    SIMULADORES DE PROCESOSComerciales Necesidades de la industria química, no pedagógicos. Aspen Engineering Suite 12.1 (incluye ASPEN PLUS, ASPEN DYNAMICS, ASPEN PINCH, ASPEN SPLIT, BATCH PLUS, BJAC, etc.) HYSYS.Plant 3.2 CHEMCAD 5.2.1 Process Engineering Suite (incluye PRO/II, HEXTRAN, etc) SUPERPRO DESIGNER 4.9 (incluye BatchPro, EnviroPro y BioPro Designer) MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 26.
    SIMULADORES DE PROCESOSAcadémicos Intención de enseñar, modelar, realizar cálculos e interpretar. Módulos Tutoriales Módulos Simuladores Programas específicos para hacer análisis de casos particulares TUTORIAL DE DESTILACIÓN MÓDULO DE REACTORES PROGRAMA DE EVAPORADORES MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 27.
    MÓDULOS TUTORIALES YSIMULADORES (1) APLICACIÓN INTEGRAL DE HERRAMIENTAS DE SIMULACIÓN, EVALUACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS, EN LA IMPLEMENTACIÓN DE PRODUCCIÓN ÓXIDO DE ETILENO. En fase de realización, elaborado por Javier Chavarro y Marcelo Díaz. 2004 MÓDULO TUTORIAL DE REACTORES TUBULARES EN FASE GASEOSA. MODELOS HOMOGÉNEO Y PSEUDOHOMOGÉNEO BIDIMENSIONALES. Elaborado por el estudiante Diego Calderón. 2003. MÓDULO BÁSICO DE CATÁLISIS HETEROGÉNEA . Elaborado por la estudiante Marcia Carolina Araque. 2003 MÓDULO SIMULADOR DE INTERCAMBIADORES DE PLACAS . Elaborado por el estudiante Juan Pablo León. 2003 DESARROLLO E IMPLEMENTACIÓN DE UN MÓDULO SIMULADOR DE REACTORES TUBULARES EN FASE GASEOSA, BAJO MODELOS HOMOGÉNEO Y PSEUDOHOMOGÉNEO. Donifan Barahona y Angela Rodríguez. 2002. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 28.
    MÓDULOS TUTORIALES YSIMULADORES (2) MÓDULO TUTORIAL DE SECADO. Elaborado por los estudiantes Leonardo Rojas y Alfredo Marulanda. 2001 MÓDULO TUTORIAL DE TORRES DE DESTILACIÓN BATCH . Norman Peña y Juan Carlos Alvarado. 2001. MODELAMIENTO Y SIMULACIÓN DE UNA COLUMNA DE DESTILACIÓN REACTIVA. Ing. Mario Andrés Céspedes. Tésis de Maestría. 2000. MODULO SIMULADOR DE REACTORES QUÍMICOS. Elaborado por Luis Gerardo Zalamea. 2000. MODULO TUTORIAL DE TORRES DE DESTILACIÓN POR ETAPAS . Gustavo A. Rodríguez y Juan Carlos Rosas. 1999. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 29.
    BIBLIOGRAFÍA Seider W.D., Seader J. D., Lewin D.R. Prouct and Process Design principles. John Wiley & Sons Inc. Second Edition. 2004. Seider and Henley. Separation Process principles. John Wiley. 1998. Fogler Scott. H. Elements of Chemical Reaction Engineering. Prentice Hall International Third edition 1999. Douglas, L.T. Conceptual design of chemical processes. McGraw-Hill. Himmenblau Edgar T. F, D. M. Optimization of chemical processes. McGraw-Hill, 1988. Carnahan, B., Luther, A. Cálculo numérico. Métodos, aplicaciones. Editorial. Rueda. Madrid, 1979. Constantinides. A. Applied numerical methods with personal computers. McGraW-Hill Book Co, 1988. Doraswamy, L., Sharma, M. Heterogeneous reactions: Analysis, examples and reactor design. John Wiley & Sons. 1984. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 30.
    BIBLIOGRAFÍA Froment, G.F., Bischoff, K. Chemicals reactors analysis and design. John Wiley & Sons, 1979. Rase, H. F. Chemical reactors design for process plants. Vol. 1, New York, John Wiley & Sons. 1977. Holland,C. Fundamentos de destilación de mezclas multicomponentes. McGraw-Hill Book Co, 1974. Ross Taylor, Krishna R. Multicomponent mass transfer. Wiley & Sons Inc. 1993. Rangel Jara Hermes A. Análisis Conceptual, Modelamiento y Cálculo Numérico en Ingeniería Química. Libro en fase de corrección para publicación. Aplicaciones correspondientes a temas de Transferencia de Calor, Masa, Reactores Químicos y Simulación de Procesos. 2004. Adames Pablo, Stern Victor. Desarrollo de un simulador de procesos químicos en estado estacionario orientado por ecuaciones: arquitectura del programa interfaz gráfica. Universidad Nacional de Colombia. 1992. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 31.
    Interfaz del UsuarioBarra de Herramientas Barra de Título Nombre de la Corrida Barra Menú Botón Next Botón de Selección de Modo Línea de Ayuda Área de Estado Librería de Modelos Etiquetas de la Librería de Modelos Ventana del Diagrama del Proceso MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 32.
    SEPARADOR DE DOSFASES (FLASH_2) ALIMENTO MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria PRESIÓN 600 PSIA TEMPERATURA -16 F FLUJO MOLAR 144 LBMOL/HR FRACCIÓN MOLAR METANO 0.4861 ETANO 0.1389 PROPANO 0.0694 IBUTANO 0.0625 NBUTANO 0.0556 IPENTANO 0.0486 NPENTANO 0.0417 NHEXANO 0.0486 NHEPTANO 0.0278 NOCTANO 0.0208
  • 33.
    PROCESO SIMPLE RECICLOBOMBA EXPANDER SEPA_1 SEPA_2 MEZCLADOR MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria ALIME TE SEPVAP_1 SEPLIQ_1 SEPVAP_2 SEPLIQ_2 RECICLO PRODUCTO RETORNO MEZCLA ALIME 2
  • 34.
    ALIMENTO MEZCLADOR :PRESIÓN 600 PSIA EXPANDER : PRESIÓN DE SALIDA 300 PSIA TE : FLUJO MOLAR DE LA CORRIENTE PRODUCTO IGUAL A 0.5 SEP_LIQ2 BOMBA: PRESIÓN DE SALIDA 600 PSIA IMPLEMENTACIÓN DE UN PROCESO SIMPLE Montaje Aspen MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria PRESIÓN 600 PSIA TEMPERATURA 60 F FLUJO MOLAR 2635.34 LBMOL/HR FRACCIÓN MOLAR N2 0.0069 CO2 0.0138 METANO 0.4827 ETANO 0.1379 PROPANO 0.0690 IBUTANO 0.0621 NBUTANO 0.0552 IPENTANO 0.0483 NPENTANO 0.0414 NHEXANO 0.0345 NHEPTANO 0.0276 NOCTANO 0.0206
  • 35.
    MULTIPLES RECICLOS Aspen_TearsAspen Usuario MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria
  • 36.
    MSc. Harvey AndresMilquez Sanabria
  • 37.
    Presion de descargade los compresores: 205,505 y 1005 psia, caida de presion en los intercambiadores 5psia, temperatura de salida de los tres intercambiadores 120 °F, no hay caidad de presión en los mezcladores y en los separadores, no hay carga de calor en los separadores. MSc. Harvey Andres Milquez Sanabria

Notas del editor

  • #2 EN EL DISENO DE UN SIMULADOR DE PROCESOS EXISTEN TRES ASPECTOS QUE INVOLUCRAN CONOCIMIENTO DE TRES AREAS DIFERENTES PROCESAMIENTO DE LA INFORMACION FORMULACION DE LOS MODELOS METODOS NUMERICOS PARA SU SOLUCION
  • #4 EL MODELO ES DETERMINISTICO Y CONTINUO, POR LO QUE LOS MODELOS DISCRETOS Y ESTOCASTICOS NO SE ABORDAN ACA EL MODELO MATEMATICO CONSTA DE SUBMODELOS DE LAS UNIDADES, MODELO TERMODINAMICO Y METODO DE PROPIEDADES, CONEXIONES ENTRE LAS CORRIENTES Y ESPECIFICACIONES. UN SIMULADOR DE PROCESOS QUIMICOS ES EL PROGRAMA DE COMPUTADOR QUE PERMITE MODELAR PARCIAL O TOTALMENTE EL PROCESO QUIMICO DE ESTRUCTUAR VARIABLE Y QUE PUEDE REALIZAR EL BALANCE DE MATERIA-ENERGIA, DE DIMENSIONAMIENTO, DE COSTOS ASOCIADOS CON EL PROCESO, O ALGUNA COMBINACION DE ESTAS OPERACIONES DEFINIDAS POR EL USUARIO
  • #5 MAINFRAME NO OPERAN EN LINEA POR LOTES INICIALMENTE LENGUAJE DE MAQUINA. EN 1957 APARECE EL PRIMER LENGUAJE CIENTIFICO FORTAN (FORMULA TRANSLATION) COM O PARTE DE UN PROYECTO DE LA IBM
  • #6 MAINFRAME NO OPERAN EN LINEA POR LOTES INICIALMENTE LENGUAJE DE MAQUINA. EN 1957 APARECE EL PRIMER LENGUAJE CIENTIFICO FORTAN (FORMULA TRANSLATION) COM O PARTE DE UN PROYECTO DE LA IBM
  • #7 70 FLOWTRAN DE MONSANTO DISPONIBLE EN CERCA DE 80 U' 1972 UN COMITE DE LA COMISION DE EDUCACION DE LA ACADEMIA nacional DE INGENIERIA DE LOS E. U. LLAMADO CACHE (AYUDAS COMPUTACIONALES PARA EL PROCESO EDUCATIVO EN IQ) Y RECOMENDO FLOWTRAN, REPARTIO A TODOS LOS DPTOS DE IQ DE USA Y CANADA UN JUEGO DE 7 LIBROS Y 98 PROGRAMAS EN FORTRAN QUE CUBRIAN LA MAYORIA DE LAS AREAS CURRICULARES FINALES DE LA DECADA EL DPTO DE ENERGIA DE USA DA UNA PARTIDA AL MIT PARA QUE DESARROLLARA UN SISTEMA DE AYUDAS COMPUTACIONALES SOFISTICADAS PARA LA ING. DE PROCESOS Y EL SISTEMA RECIBIO EL NOMBRE DE ASPEN –ADVANCED SYSTEM FOR PROCESS ENGINEERING-.
  • #8 70 FLOWTRAN DE MONSANTO DISPONIBLE EN CERCA DE 80 U' 1972 UN COMITE DE LA COMISION DE EDUCACION DE LA ACADEMIA nacional DE INGENIERIA DE LOS E. U. LLAMADO CACHE (AYUDAS COMPUTACIONALES PARA EL PROCESO EDUCATIVO EN IQ) Y RECOMENDO FLOWTRAN, REPARTIO A TODOS LOS DPTOS DE IQ DE USA Y CANADA UN JUEGO DE 7 LIBROS Y 98 PROGRAMAS EN FORTRAN QUE CUBRIAN LA MAYORIA DE LAS AREAS CURRICULARES FINALES DE LA DECADA EL DPTO DE ENERGIA DE USA DA UNA PARTIDA AL MIT PARA QUE DESARROLLARA UN SISTEMA DE AYUDAS COMPUTACIONALES SOFISTICADAS PARA LA ING. DE PROCESOS Y EL SISTEMA RECIBIO EL NOMBRE DE ASPEN –ADVANCED SYSTEM FOR PROCESS ENGINEERING-.
  • #10 secuencial modulo de ejecucion rasgado particionado ordenamiento simultanea -descomposicion -cuasilinerizacion -otras alternativas como problema de optimizacion descomposicion- particionado ordenamiento
  • #11 secuencial modulo de ejecucion rasgado particionado ordenamiento simultanea -descomposicion -cuasilinerizacion -otras alternativas como problema de optimizacion descomposicion- particionado ordenamiento
  • #12 secuencial modulo de ejecucion rasgado particionado ordenamiento simultanea -descomposicion -cuasilinerizacion -otras alternativas como problema de optimizacion descomposicion- particionado ordenamiento
  • #13 secuencial modulo de ejecucion rasgado particionado ordenamiento simultanea -descomposicion -cuasilinerizacion -otras alternativas como problema de optimizacion descomposicion- particionado ordenamiento
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  • #15 secuencial modulo de ejecucion rasgado particionado ordenamiento simultanea -descomposicion -cuasilinerizacion -otras alternativas como problema de optimizacion descomposicion- particionado ordenamiento
  • #17 DISENO CONCEPTUAL PFD MODULOS SPLIT DE ASPEN Y DISTIL DE HYSYS, PICH MEJOR APROVECHAMIENTO DE LA ENERGIA 10% DELPROYECTO PERO INCIDE SOBRE EL 90% DE LOS COSTOS DE CAPITAL DEL PROYECTO. EVITA TAREAS TEDIOSAS Y REPETITIVAS