Tesis
Diseño de Procesos Bajo Incertidumbre Utilizando un Simulador de Procesos
Autor
Olvera Salazar, Alberto J.
Institución
Resumen
En la actualidad los Simuladores Modulares Secuénciales son herramientas ampliamente aceptadas que pueden simplificar el desarrollo de un modelo matemático que represente un proceso químico. Además de los modelos sofisticados y rigurosos de los simuladores avanzados como es el caso de Aspen Plus' también incluyen rutinas de optimización que se han vuelto robustas para la optimización de variables continuas. Sin embargo, la aplicación de estas herramientas al diseño de sistemas complejos de separación de materiales es aÚn un problema difícil de resolver. Más aun, aunque en las Últimas décadas se ha puesto una atención considerable al efecto que la incertidumbre (fluctuaciones del proceso, cambios en los parámetros de costo y operación etc.) puede tener en la definición de un diseño óptimo, la mayoría de los simuladores de procesos aun no proporcionan herramientas para incluir parámetros inciertos en el modelo de optimización. En este trabajo se implementa una programación estocástica en dos etapas a un simulador comercial. Se propone un algoritmo híbrido donde las decisiones de la primera etapa (existencia de unidades de proceso y sus parámetros de diseño) son manejados por un algoritmo genético, mientras que las decisiones de la segunda etapa (variables de operación como flujos y temperaturas) son optimizadas mediante una herramienta de optimización secuencial implementada ya en Aspen Plus. De esta manera, un nÚmero de individuos (valores de las variables de la primera etapa) son definidos, seleccionados y reproducidos utilizando operadores genéticos, mientras las variables de la segunda etapa son modificados para cada individuo mediante un código de programación matemática (Programación Cuadrática Sucesiva) para minimizar el costo esperado. Se proponen varias estrategias para minimizar los requerimientos computacionales, entre ellas una estrategia de tamaño de muestra variable donde se trata de utilizar un mínimo de muestras para aproximar el valor esperado de un individuo. Para el algoritmo genético se utiliza codificación real y binaria, se incorpora el uso de diferentes operadores genéticos propuestos en la literatura, así como un nuevo procedimiento propuesto para acelerar la convergencia del algoritmo. La aplicabilidad del algoritmo propuesto se demuestra mediante la optimización de sistemas complejos de separación, en los cuales se consideran columnas extractivas y i columnas de destilación integradas. En particular, se presenta el caso de una separación de compuestos orgánicos que involucra la recuperación del solvente utilizado. El sistema ha sido utilizado en la Literatura para ejemplificar las limitaciones de los métodos matemáticos de optimización. Los resultados numéricos demuestran la eficiencia y robustez del algoritmo al encontrar diseños óptimos, mientras que las estrategias propuestas para mejorar el desempeño del algoritmo híbrido reducen los requerimientos computacionales hasta en un 50%. Las soluciones encontradas por el algoritmo fueron analizadas para verificar su flexibilidad.
Ítems relacionados
Mostrando ítems relacionados por Título, autor o materia.
-
El atraso regional en los procesos globales: la región del plan Puebla-Panamá
TORRES TORRES, FELIPE