Guía docente de Simulación, Optimización y Control de Procesos Químicos (M43/56/3/4)

Curso 2022/2023
Fecha de aprobación por la Comisión Académica 15/07/2022

Máster

Máster Universitario en Ingeniería Química

Módulo

Ingeniería de Procesos y Productos

Rama

Ingeniería y Arquitectura

Centro en el que se imparte la docencia

Facultad de Ciencias

Centro Responsable del título

Escuela Internacional de Posgrado

Semestre

Segundo

Créditos

6

Tipo

Obligatorio

Tipo de enseñanza

Presencial

Profesorado

  • Alejandro Fernández Arteaga
  • Miguel García Román
  • Antonio María Guadix Escobar

Horario de Tutorías

Alejandro Fernández Arteaga

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No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Miguel García Román

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No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Antonio María Guadix Escobar

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No hay tutorías asignadas para el curso académico.

Breve descripción de contenidos (Según memoria de verificación del Máster)

Simulación en estado estacionario y no estacionario. Aplicación de programación lineal, no lineal y entera. Otros métodos de optimización. Interacción diseño-control. Análisis de controlabilidad. Control multivariable. Control predictivo.

Prerrequisitos y/o Recomendaciones

Competencias

Competencias Básicas

  • CB6. Poseer y comprender conocimientos que aporten una base u oportunidad de ser originales en desarrollo y/o aplicación de ideas, a menudo en un contexto de investigación.
  • CB7. Que los estudiantes sepan aplicar los conocimientos adquiridos y su capacidad de resolución de problemas en entornos nuevos o poco conocidos dentro de contextos más amplios (o multidisciplinares) relacionados con su área de estudio.
  • CB8. Que los estudiantes sean capaces de integrar conocimientos y enfrentarse a la complejidad de formular juicios a partir de una información que, siendo incompleta o limitada, incluya reflexiones sobre las responsabilidades sociales y éticas vinculadas a la aplicación de sus conocimientos y juicios.
  • CB9. Que los estudiantes sepan comunicar sus conclusiones y los conocimientos y razones últimas que las sustentan a públicos especializados y no especializados de un modo claro y sin ambigüedades.
  • CB10. Que los estudiantes posean las habilidades de aprendizaje que les permitan continuar estudiando de un modo que habrá de ser en gran medida autodirigido o autónomo.

Competencias Generales

  • CG02. Concebir, proyectar, calcular, y diseñar procesos, equipos, instalaciones industriales y servicios, en el ámbito de la ingeniería química y sectores industriales relacionados, en términos de calidad, seguridad, economía, uso racional y eficiente de los recursos naturales y conservación del medio ambiente. 
  • CG05. Saber establecer modelos matemáticos y desarrollarlos mediante la informática apropiada, como base científica y tecnológica para el diseño de nuevos productos, procesos, sistemas y servicios, y para la optimización de otros ya desarrollados. 
  • CG11. Poseer las habilidades del aprendizaje autónomo para mantener y mejorar las competencias propias de la ingeniería química que permitan el desarrollo continuo de la profesión. 

Competencias Específicas

  • CE03. Conceptualizar modelos de ingeniería, aplicar métodos innovadores en la resolución de problemas y aplicaciones informáticas adecuadas, para el diseño, simulación, optimización y control de procesos y sistemas. 
  • CE04. Tener habilidad para solucionar problemas que son poco familiares, incompletamente definidos, y tienen especificaciones en competencia, considerando los posibles métodos de solución, incluidos los más innovadores, seleccionando el más apropiado, y poder corregir la puesta en práctica, evaluando las diferentes soluciones de diseño. 

Competencias Transversales

  • CT01. Trabajar en equipo fomentando el desarrollo de habilidades en las relaciones humanas. 
  • CT02. Utilizar herramientas y programas informáticos para el tratamiento y difusión de los resultados procedentes de la investigación científica y tecnológica. 

Resultados de aprendizaje (Objetivos)

  • Conocer los fundamentos matemáticos de los métodos numéricos y algoritmos implicados en la simulación de procesos químicos.
  • Conocer los diferentes enfoques empleados por los programas de simulación.
  • Comprender los métodos de resolución de problemas de programación lineal, no lineal y entera y su aplicación práctica.
  • Conocer los fundamentos y aplicaciones de otros métodos de optimización tales como programación dinámica, templado simulado y algoritmos evolutivos.
  • Entender las interacciones entre diseño y control.
  • Analizar la controlabilidad de un proceso químico.
  • Conocer los fundamentos y aplicaciones del control multivariable y del control predictivo.
     

Programa de contenidos Teóricos y Prácticos

Teórico

SIMULACIÓN

  1. Simulación en estado estacionario Métodos numéricos. Algoritmos de particionado, rasgado y ordenamiento. Estimación de propiedades termodinámicas. Simuladores globales orientados a ecuaciones y modulares secuenciales.
  2. Simulación dinámica Sistemas de ecuaciones diferenciales y algebraicas. Aplicación a reactores químicos y operaciones de separación.

CONTROL

  1. Interacciones entre diseño y control de una planta química completa. Estudio de casos prácticos.
  2. Control multivariable: Interacción de controladores. Desacoplamiento. Matriz de ganancias relativas.
  3. Control avanzado. Control en cascada. Control anticipativo. Control adaptativo. Control basado en modelos.

OPTIMIZACIÓN

  1. Programación lineal y problemas de flujo en redes: transporte, asignación, ruta más corta o crítica, flujo máximo, flujo capacitado con coste mínimo.
  2. Programación no lineal: sin restricciones y con restricciones.
  3. Programación entera: método de ramificación-acotación.
  4. Métodos metaheurísticos. Templado simulado. Algoritmos evolutivos.

Práctico

  • Visita a la sala de control y resto de instalaciones de una planta desaladora.
  • Visita a la sala de control y resto de instalaciones de una planta termosolar.
  • Conferencia: Control de procesos y Big Data

Bibliografía

Bibliografía fundamental

  • Analysis, Synthesis, and Design of Chemical Processes, Fourth Edition. 2012. Richard Turton; Richard C. Bailie; Wallace B. Whiting; Joseph A. Shaeiwitz; Debangsu Bhattacharyya. Prentice Hall. http://proquest.safaribooksonline.com/9780132618724
  • Aspen plus chemical engineering applications. 2017. Al-Malah, Kamal I. M.Hoboken, New Jersey : John Wiley & Sons Inc. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119293644
  • Introduction to chemical engineering computing. 2014. Finlayson, Bruce A. Hoboken, New Jersey: Wiley. https://ebookcentral.proquest.com/lib/ugr/detail.action?docID=1645642
  • William L. Luyben. Design and Control of a Modified Vinyl Acetate Monomer Process. Ind. Eng. Chem. Res. 2011,50(17): 10136-10147 (doi.org/10.1021/ie201131m)
  • Process control a practical approach, King, Myke. (Chapters: 1,2,3,4,6,8,8,10,12) Hoboken, N.J. : Wiley, 2011
    https://granatensis.ugr.es/permalink/34CBUA_UGR/1p2iirq/alma991014001779004990
  • Practical process control for engineers and technicians, Altmann, Wolfgang., Macdonald, Dave, 1942-Oxford : Newnes, 2005 https://granatensis.ugr.es/permalink/34CBUA_UGR/1p2iirq/alma991013946769004990
  • Hillier y otros (2010). Introducción a la investigació n de operaciones. Ed. McGraw-Hill
    https://granatensis.ugr.es/permalink/34CBUA_UGR/qmbd75/alma991014244064104990
  • Williams (2013). Model building in mathematical programming. Ed. Wiley
    https://granatensis.ugr.es/permalink/34CBUA_UGR/qmbd75/alma991014001435804990
  • Baker (2016). Optimization modeling with spreadsheets. Ed. Wiley
    https://granatensis.ugr.es/permalink/34CBUA_UGR/1p2iirq/alma991014002245104990

Enlaces recomendados

  • ASPEN: https://www.aspentech.com/en
  • GAMS: https://www.gams.com

Metodología docente

  • MD01 Lección magistral/expositiva 
  • MD02 Resolución de problemas y estudio de casos prácticos 
  • MD03 Prácticas de laboratorio o de ordenador 
  • MD04 Realización de trabajos 

Evaluación (instrumentos de evaluación, criterios de evaluación y porcentaje sobre la calificación final.)

Evaluación Ordinaria

SIMULACIÓN

  • Presentación de trabajos y actividades: 2.3 puntos
  • Examen: 1.0 punto

CONTROL

  • Presentación de trabajos y actividades: 2.3 puntos
  • Examen: 1.0 punto (Nota mínima para superar la asignatura 0.5 sobre 1)

OPTIMIZACIÓN

  • Examen: 3.4 puntos

Evaluación Extraordinaria

SIMULACIÓN

  • Presentación de trabajos y actividades: 2.3 puntos
  • Examen: 1.0 punto

CONTROL

  • Examen escrito: 3.3 puntos

OPTIMIZACIÓN

  • Examen: 3.4 puntos

Evaluación única final

La evaluación consistirá en un examen teórico/práctico de la asignatura con el mismo peso de los tres bloques de la asignatura que en la evaluación ordinaria. 

Información adicional