Guía docente de Simulación, Optimización y Control de Procesos Químicos (M43/56/3/4)
Máster
Módulo
Rama
Centro en el que se imparte la docencia
Centro Responsable del título
Semestre
Créditos
Tipo
Tipo de enseñanza
Profesorado
- Alejandro Fernández Arteaga
- Antonio María Guadix Escobar
- Germán Luzón González
Horario de Tutorías
Alejandro Fernández Arteaga
Email- Tutorías 1º semestre
- Miércoles 9:30 a 13:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D20-Cita Previa)
- Jueves 12:00 a 14:00 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D20-Cita Previa)
- Tutorías 2º semestre
- Miércoles 11:30 a 14:00 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D20-Cita Previa)
- Jueves 9:30 a 13:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D20-Cita Previa)
Antonio María Guadix Escobar
Email- Tutorías 1º semestre
- Jueves 9:00 a 15:00 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D9-Cita Previa)
- Tutorías 2º semestre
- Jueves 9:00 a 15:00 (Dpto. Ing. Química-Planta 1-D9-Cita Previa)
Germán Luzón González
Email- Tutorías 1º semestre
- Lunes 9:30 a 12:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D15-Cita Previa)
- Jueves 8:30 a 13:30 (Dpto. Iqdpto. Ing. Química-Planta 2-D15-Cita Previa)
- Tutorías 2º semestre
- Lunes 9:30 a 12:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D15-Cita Previa)
- Jueves 8:30 a 13:30 (Dpto. Ing. Química-Planta 2-D15-Cita Previa)
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
- Simulación en estado estacionario Métodos numéricos. Algoritmos de particionado, rasgado y ordenamiento. Estimación de propiedades termodinámicas. Simuladores globales orientados a ecuaciones y modulares secuenciales.
- Simulación dinámica Sistemas de ecuaciones diferenciales y algebraicas. Aplicación a reactores químicos y operaciones de separación.
CONTROL
- Interacciones entre diseño y control de una planta química completa. Estudio de casos prácticos.
- Control multivariable: Interacción de controladores. Desacoplamiento. Matriz de ganancias relativas.
- Control avanzado. Control en cascada. Control anticipativo. Control adaptativo. Control basado en modelos.
OPTIMIZACIÓN
- Programación lineal y problemas de flujo en redes: transporte, asignación, ruta más corta o crítica, flujo máximo, flujo capacitado con coste mínimo.
- Programación no lineal: sin restricciones y con restricciones.
- Programación entera: método de ramificación-acotación.
- 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
La calificación de hasta 10 puntos se obtendría por la suma de los siguientes apartados de cada uno de los 3 bloques:
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
Es necesario obtener una calificación mínima de 1.1 puntos en cada bloque para poder superar la asignatura, independientemente de la suma de los 3 bloques.
Evaluación Extraordinaria
La calificación de hasta 10 puntos se obtendría por la suma de los siguientes apartados de cada uno de los 3 bloques:
SIMULACIÓN
- Examen: 3.3 puntos
CONTROL
- Examen escrito: 3.3 puntos
OPTIMIZACIÓN
- Examen: 3.4 puntos
Es necesario obtener una calificación mínima de 1.1 puntos en cada bloque para poder superar la asignatura, independientemente de la suma de los 3 bloques.
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
Información de interés para estudiantado con discapacidad y/o Necesidades Específicas de Apoyo Educativo (NEAE): Gestión de servicios y apoyos (https://ve.ugr.es/servicios/atencion-social/estudiantes-con-discapacidad).