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).