INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE COATZACOALCOS
MATERIAHerramientas de simulación de procesos industriales
DOCENTEI.S.C. Lizbeth Hernández Olán
ACTIVIDADLineas de investigación sobre el área de simulación
ESTUDIANTELEAFAR GELAN ROMERO AGUILAR
CARRERAINGENIERIA INFORMATICA
SEMESTRE Y GRUPO
NOVENO “B
Simulación dinámica de procesos.
El objetivo de estas actividades es la construcción de modelos, entornos de
simulación y simuladores que permitan disponer de un entorno realista de
emulación de diferentes procesos para su uso en diversos ámbitos. Estos
comprenden simuladores de sala de control para entrenamiento de personal,
en particular de factorías azucareras completas, simuladores de procesos
petroquímicos para predicción y soporte de sistemas de control y optimización
y para enseñanza, simuladores de plantas desaladoras, sistemas eléctricos
con fuentes de energía renovables, etc. Los modelos están basados
fundamentalmente en leyes físico-químicas y los estudios involucran también
problemas multi-escala, métodos de identificación de parámetros y validación
de dichos modelos, así como el desarrollo de librerías en el entorno del
lenguaje EcosimPro.
Monitorización de procesos.
En este punto, se trata de estimar el estado de un proceso a partir de medidas
parciales o imprecisas del mismo en funcionamiento normal, utilizando una
combinación de valores medidos, modelos, indicadores y algoritmos de cálculo.
Ejemplos típicos están ligados al estudio y aplicación de métodos de
reconciliación de datos y estimación de variables no medidas en sistemas de
gran escala como fábricas azucareras o redes de distribución de hidrógeno en
refinerías de petróleo. Otro campo de estudio comprende los métodos de
supervisión automática de controladores para seleccionar aquellos que
necesitan resintonía.
Diseño Integrado del proceso y su sistema de control.
Esta línea de trabajo va orientada al desarrollo de métodos para el diseño
conjunto de un proceso y su sistema de control garantizando simultáneamente
el cumplimiento de sus especificaciones de operación y unas determinadas
características dinámicas minimizando un cierto índice de coste económico.
Los estudios consideran los casos de uso de superestructuras e incertidumbre
en la operación, así como el desarrollo de entornos de cálculo.
Sistemas complejos de gran escala.
Esta línea de trabajo comprende actividades de control y optimización de
procesos complejos, tanto por su dimensión como por la incertidumbre
asociada a su operación. Normalmente se usa un enfoque jerárquico y se
busca plantear un problema integrado de optimización económica en un marco
de control predictivo del proceso con consideración explícita de la
incertidumbre en la toma de decisiones. Campos de aplicación incluyen la
gestión óptima del vapor en factorías azucareras, la gestión optima de la
energía en sistemas combinados de producción de agua potable y electricidad
con energías renovables y plantas desaladoras, la gestión óptima de las redes
de hidrógeno o de plantas HDS en refinerías de petróleo y el control
multivariable de una red de distribución de oxígeno.
Control predictivo e híbrido.
El control predictivo utiliza un modelo interno del proceso para predecir su
comportamiento futuro y permitir la selección de las acciones que optimizan
dicho comportamiento. Junto a la consideración de no-linealidades,
restricciones, factibilidad, estabilidad, etc., en este contexto, esta línea de
trabajo incorpora el control de sistemas híbridos. Muchos procesos reales
involucran no solo variables o sistemas que evolucionan continuamente en el
tiempo, si no también decisiones discretas, restricciones lógicas, operaciones
por lotes, etc., que dan un carácter híbrido a los sistemas de proceso. En este
punto se han formulado soluciones al control y optimización de dichos
procesos y se pretende desarrollar métodos eficientes que permitan resolver
estos problemas en tiempo real en el contexto de control predictivo. En
particular, se estudian soluciones para transformar los problemas MIDO en
NLP y se aplican a una amplia gama de procesos, entre los que se encuentran
sistemas mixtos continuos y batch, o el control de temperatura criogénica del
LHC en el CERN.
Optimización dinámica.
Esta línea de trabajo está asociada al desarrollo de herramientas para
optimización dinámica de procesos, asociadas al entorno de simulación
EcosimPro. Se busca la integración eficiente de métodos de optimización en
EcosimPro, en particular mixta-entera, que permitan abordar la resolución de
problemas de control y optimización y la generación de código para la
implementación en tiempo real de las soluciones obtenidas en el marco de
sistemas SCADA.
Control, planificación de experimentos y optimización de procesos biotecnológicos.
Esta línea de actividad se relaciona con el desarrollo de algoritmos para
optimización y control de reactores biológicos usando modelos eficientes.
Combina aspectos de desarrollo de modelos con el nivel de detalle apropiado
para el uso esperado (control u optimización), con enfoques específicos para el
tratamiento de la incertidumbre asociada y diseño óptimo de experimentos. Se
evalúan los modelos realizando un análisis de su sensibilidad. El objetivo de
este análisis es determinar el grado de respuesta (sensibilidad) del
comportamiento del modelo a cambios en algunos de sus componentes. Para
cuantificar la importancia de los parámetros y sus interacciones con la salida
del modelo se quieren utilizar y comparar distintos métodos de análisis de
sensibilidad global que servirá como paso previo al diseño de experimentos
óptimos. Para la optimización dinámica usando modelos se aborda la
problemática de una optimización iterativa de la política de operación a partir
de una secuencia de experimentos que permiten una reducción sistemática de
la incertidumbre de los modelos empleados por medio de un programa óptimo
de muestreos en cada experimento y discriminación de modelos alternativos.
También se investiga una adecuada integración de modelos cibernéticos de
reactores biológicos en el control predictivo y la optimización dinámica para el
desarrollo de nuevas metodologías de operación de biorreactores.
Sistemas de parámetros distribuidos.
Muchos sistemas reales están descritos por ecuaciones en derivadas
parciales, tanto por su distribución espacial como por involucrar balances de
población y su control presenta retos especiales por la dimensionalidad de los
mismos. En este campo se estudian problemas que abarcan desde el
modelado, y en particular la reducción de modelos con técnicas como POD,
hasta el control y optimización en sistemas de cristalización, de filtrado con
membranas, de reactores de placas, o fabricación de helados.
Los profesores que trabajan en esta área son: César de Prada Moraga, Mª
Jesús de la Fuente Aparicio, Mª Teresa Alvarez Alvarez, Fernando Tadeo Rico,
Jesús María Zamarreño Cosme, Smaranda Cristea, Gloria Gutiérrez
Rodríguez, Enrique Baeyens Lázaro, Alberto Herreros López, José Ramón
Perán González.
SimulaciónEl grupo ARTEC lleva muchos años investigando y desarrollando aplicaciones de
bajo coste orientadas a aplicar las tecnologías de simulación al área de formación
e investigación en factores humanos.
Podemos destacar dentro del grupo la línea de trabajo en simulación de
conducción, donde se han desarrollado varias tesis tratando temas de modelado
de carreteras, gestión del tráfico autónomo y gestión de ejercicios de simulación.
En esta área el grupo viene desarrollando desde hace años sistemas visuales y de
gestión de tráfico en simuladores de conducción como el SIRCA financiado por
NISSAN y la Universidad Tecnológica de Dresde, o TUTOR el simulador
combinado de autobús y camión. Además se han creado simuladores multipuesto
orientados a la formación en seguridad vial de conductores profesionales, o a la
prevención de riesgos como el simulador SIAUTO, así como proyectos basados
en estudios de factores humanos .
En el área de simulación civil tenemos una larga experiencia en simuladores todo
tipo orientados a la formación como los simuladores de salvamento marítimo y
bote o los simuladores de construcción (Edificio Virtual de Riesgos, Simulador de
construcción para DRAGADOS).También hemos creado simuladores
colaborativos, simuladores de grúas portuarias, de helicóptero u otros simuladores
orientados al entretenimiento como el simulador de ala delta. En todos ellos el
grupo ARTEC ha investigado en las líneas de desarrollo de sistemas de
visualización e interacción adecuados para la inmersión en estos entornos, así
como en la creación de modelos físicos adecuados y entornos virtuales altamente
realistas.
Realidad Aumentada
La realidad aumentada, a diferencia de la realidad virtual, no pretende sumergir al
usuario en un mundo virtual, sino aumentar su percepción del mundo real
utilizando información virtual. Con este objetivo de aumentar la percepción del
usuario, el grupo ARTEC se centra en aumentar el sentido de la vista, diseñando y
creando, tanto aplicaciones como dispositivos de visualización adecuados a las
necesidades de cada caso.
Aunque esta tecnología es relativamente nueva, desde 2005 hemos desarrollado
ya un gran número de proyectos, en los que se ha aplicado a diversos campos:
formación (Virtual Fire, Supervisar y Supervisar 2.0), diseño y prototipado
(BIOMIMO), construcción y obra civil (SICURA), ayuda a personas con autismo
(Pictogram Room), publicidad (Agencia Virtual) ó entretenimiento (Sagrada Familia
AR, Observar, FITUR 2011).