| dc.contributor | Dr. Joaquín Acevedo MascarÚa | |
| dc.contributor | ITESM | |
| dc.contributor | Dr. Miguel Angel Romero Ogawa | |
| dc.contributor | Dr. Eduardo Gómez-Maqueo Aréchiga | |
| dc.creator | Leboreiro Hernández, José | |
| dc.date | 2015-08-17T11:25:17Z | |
| dc.date | 2015-08-17T11:25:17Z | |
| dc.date | 01/12/2001 | |
| dc.date.accessioned | 2018-03-16T18:27:06Z | |
| dc.date.available | 2018-03-16T18:27:06Z | |
| dc.identifier | http://hdl.handle.net/11285/572281 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1211287 | |
| dc.description | La obtención de soluciones a problemas de optimización que representen avances reales de procesos tan estudiados como la destilación requiere del empleo de modelos matemáticos rigurosos tanto para la operación misma como para el cálculo de propiedades termodinámicas de los compuestos involucrados. Una opción para atacar este problema es la utilización de simuladores comerciales, ya que éstos cuentan con modelos rigurosos termodinámicos y de operación sumamente eficientes, además de que permiten al ingeniero de procesos evaluar fácilmente diferentes alternativas de modelación para un problema específico. En el presente trabajo, se emplea un algoritmo genético (AG) para el diseño óptimo de columnas de destilación. Se presenta una guía para la selección de valores adecuados de los parámetros del AG y se proponen diversas estrategias para mejorar el desempeño del AG que incluyen desde la codificación, evaluación, el uso de un algoritmo híbrido (algoritmo genético con resolvedor matemático) y un nuevo procedimiento para la definición de la convergencia del algoritmo. Las estrategias propuestas tienen el fin de limitar el espacio de bÚsqueda, reducir la evaluación de puntos no factibles y evitar evaluaciones innecesarias una vez que se encontró el óptimo. La implementación computacional de éstas propuestas ha permitido reducir el tiempo de ejecución en más del 50% en algunos problemas numéricos, manteniendo la robustez del algoritmo para encontrar la solución óptima. El criterio de convergencia se desempeñó satisfactoriamente, es decir, se logró encontrar la solución óptima de los problemas y detener el AG una vez que el óptimo ha sido encontrado. Se resolvieron dos problemas de optimización de diseño de columnas de destilación, el primero consiste en la destilación de una mezcla ternaria mientras que el segundo es una destilación extractiva de una mezcla altamente no ideal. Además, se resolvió un problema de síntesis de columnas de destilación para la separación de hidrocarburos de cuatro carbonos considerando columnas convencionales y complejas. Con los resultados obtenidos se demostraron las ventajas de utilizar AGs acoplados a simuladores comerciales para facilitar la modelación de sistemas de destilación convencionales integrados energéticamente y algunas variaciones como las columnas Petlyuk. La implementación propuesta representa una herramienta robusta para la solución de problemas de síntesis de procesos a través de la cual se resolvieron problemas complejos de optimización de secuencias no ideales de destilación. | |
| dc.language | spa | |
| dc.publisher | Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey | |
| dc.rights | Open Access | |
| dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Algoritmos Genéticos | |
| dc.subject | Optimización de Secuencias de Destilación | |
| dc.subject | Procesos Químicos | |
| dc.subject | Sistemas Ambientales | |
| dc.subject | Ingeniería de Procesos | |
| dc.subject | Ingeniería y Ciencias Aplicadas / Engineering & Applied Sciences | |
| dc.title | Eficientización de un Algoritmo Genético para la Optimización de Secuencias de Destilación Utilizando un Simulador | |
| dc.type | Tesis | |
