Metodología para desarrollar una simulación de procesos

La metodología para realizar o desarrollar la simulación digital de cualquier proceso que tengamos en mente, cuenta con seis pasos fundamentales, los cuales, al realizarse de forma correcta, generarán una simulación bastante fiable.

La simulación de procesos es importante para el ejercicio de la ingeniería
La simulación de procesos es una herramienta importante para el ejercicio de la ingeniería. Imagen de Chemengonline

Estos seis pasos fundamentales se describieron a grandes rasgos en el artículo: Conceptos básicos de simulación de procesos químicos, y en esta nota se describirán al detalle. Empezaremos definiendo cada uno de estos pasos.


Tabla de contenidos


  1. Definición del problema y conocimiento del proceso
    1. Conocimiento general del proceso
    2. Plantearse preguntas que debe responder la simulación
    3. Diagrama de flujo de la información
  2. Desarrollo del caso base y análisis de sensibilidad
  3. Análisis de recursos
  4. Preparar unidades de cálculos
  5. Validación del modelo de simulación
  6. Aplicación del modelo de simulación e interpretación de resultados


Definición del problema y conocimiento del proceso

Este primer paso en la creación de una simulación de procesos es decisivo para poder plantearnos si una simulación es viable o no. Se puede resumir que una simulación de procesos es necesaria, si cumple lo siguiente:
  1. Dificultad del proceso debido a gran cantidad de corrientes de reciclo.
  2. Existencia de gran cantidad de equipos que interactúan entre sí.
  3. Si la simulación se requiere como herramienta de diseño de un proceso, donde se necesita evaluar condiciones de operación diferentes.
  4. Si hay que realizar una gran cantidad de cálculos complejos, requiriendo precisión de resultados.
Con estos puntos, el ingeniero puede darse cuenta si una simulación es necesaria o no, tomando en cuenta la complejidad del proceso a estudiar, los objetivos de la simulación y el volumen de cálculos a realizar.


Conocer el proceso es el primer paso para una buena simulación de procesos químicos
Conocer al detalle el proceso real es vital para una buena simulación. Imagen de Simulative

Si ya se ha tomado la decisión que la simulación de procesos es necesaria, es momento de comenzar su planificación. Cabe destacar, que la simulación es un proceso un tanto largo, ya que no solamente se centra en seleccionar ecuaciones, sino que también hay que realizar toda una lógica asociada, para de esta manera poder recrear el proceso real mediante un modelo numérico computarizado.


Conocimiento general del proceso

Podríamos definir al conocimiento del proceso, como a la primera etapa de la definición del problema. Sin un conocimiento pleno de éste, será realmente improductivo crear una unidad de cálculo ya que no se contará con los conocimientos necesarios para realizar una recreación lo más real posible y por esta razón la simulación no será fiable.

Es fundamental conocer cada detalle del proceso a simular, sus condiciones de operación, tener la teoría clara y conocer las propiedades de las sustancias, elementos y compuestos involucrados en los procesos, así como también, los datos que se deben recolectar en cada corriente de entrada y salida, propiedades de equilibrio, conversión y velocidades de reacción, para más adelante realizar una lógica de programación coherente.

Durante este análisis inicial, como mencionamos anteriormente, uno de los aspectos más relevantes es identificar todas las corrientes del proceso y la información que éstas deben contener, así como, la información que debe transmitirse de unidad a unidad. Para lograr este objetivo tomaremos en cuenta lo siguiente:
  • Toda la información recolectada debe estar directamente relacionada con las preguntas formuladas sobre el objetivo de la simulación. En pocas palabras, una lista de información muy extensa no es recomendable, ya que nos podemos llenar de información y datos inútiles para nuestro objetivo.
  • La información que no esté directamente relacionada con el objetivo de la simulación, debe interactuar fuertemente con alguna información de interés. Es decir, debe ser información que nos permita llegar de manera indirecta, mediante cálculos, a la información requerida para lograr el objetivo de la simulación.


Plantearse preguntas que debe responder la simulación

Una vez que se tenga un conocimiento detallado del proceso, se deben plantear preguntas que el simulador o la unidad de cálculo deben resolver. En pocas palabras, se debe definir el objetivo final de la simulación. Para ello, hay que dejar planteada la interrogante que va a resolver la futura simulación.

Por ejemplo, si deseamos simular la ecuación general de los gases, se debe definir qué respuesta dará nuestra unidad de cálculo, puede ser el factor de compresibilidad del gas Z o la presión a la cual se encuentra el gas. Una vez definidas las variables que la simulación va a calcular y con ellas dar respuesta a las preguntas planteadas, se estará listo para pasar a la siguiente etapa.


Diagrama de flujo de la información

La última etapa del primer paso, consiste en tomar todos los conocimientos recolectados del proceso y las interrogantes que debe responder la simulación y plasmarlo todo en un diagrama de proceso de la información.

Este diagrama permitirá ir desarrollando la unidad de cálculo inicialmente con las consideraciones pertinentes, según las condiciones de operación y seleccionar las ecuaciones necesarias para su desarrollo. Estas ecuaciones deben ser las más simples posibles para iniciar la unidad de cálculo base, la cual se irá modificando conforme se va desarrollando el modelo de cálculo.

Para crear un eficiente diagrama de flujo de la información, se deben seleccionar unidades de cálculo simples o aproximadas a la realidad, para de esta manera dar respuesta a estas interrogantes:
  • Mostrar dónde se requerirán modelos matemáticos más complejos y cuáles son los más importantes.
  • Identificar problemas de control, reciclo e iteraciones entre unidades de cálculo.
  • Desarrollar esquemas de promoción de convergencia.

Con todo esto definido, ya estamos listos para continuar con la metodología y seguir con el desarrollo de la unidad de cálculo y la simulación de procesos.


Desarrollo del caso base y análisis de sensibilidad

Crear el caso base es uno d elos primeros pasos de la simulación
Desarrollar el caso base, requiere recrear el proceso de manera sencilla. Imagen de Conceptdraw

En este segundo paso, detallaremos el caso base de la simulación. El caso base, no es otra cosa que un balance de materia y energía para un conjunto de datos operacionales consistentes, utilizando modelos simplificados. Al realizar este balance, se puede evaluar el comportamiento del sistema a condiciones de operación diferentes a las del caso base estudiado, con la finalidad de establecer un análisis de sensibilidad del proceso para un rango de operación determinado.

Para desarrollar el caso base de la simulación, se deben tener un conjunto de parámetros para las unidades de cálculo, como por ejemplo, fracciones de separación para una corriente, concentraciones, conversiones, eficiencias de intercambio, entre otros. Esta fijación de parámetros tiene como objetivo principal, reproducir los flujos que son medidos en planta para las condiciones del caso base.

De esta manera, es factible verificar la precisión y consistencia de los datos de planta disponibles. Además, podremos establecer datos necesarios para nuestro objetivo y realizar pruebas preliminares necesarias para el desarrollo de nuestra simulación. Asimismo, podremos establecer la información de las corrientes implicadas en el proceso.

En conclusión, mientras se establece el caso base utilizando la información del diagrama de flujo, se pueden identificar corrientes de reciclo, secuencias de cálculo y seleccionar técnicas para promover la convergencia de los resultados.


Análisis de recursos

En este paso, escalaremos del sistema lineal del caso base a un sistema de resolución mucho más complejo, y que tome en cuenta todas las variables posibles. Esto, como consecuencia de la no linealidad de los sistemas reales, ya que por lo general los procesos reales no pueden ser representados de forma exacta o precisa por una aproximación lineal de modelos simples, debido a que se han tomado suposiciones que limitan la confiabilidad de las respuestas.

Luego de seleccionar modelos de cálculo complejos para las unidades de cálculo a utilizar en la simulación y que éstos satisfagan todas las necesidades de precisión requeridas, se deben analizar estos modelos para verificar que cumplan con los requerimientos de tiempo necesarios para su ejecución. Si los modelos de cálculo ya han sido seleccionados, es momento de continuar con el siguiente paso.


Preparar unidades de cálculo

Unidad de cálculo en simulador comercial
Unidad de cálculo en software comercial Pro II. Imagen de Streemit

Ingresamos al cuarto paso de la lista. En este punto del proyecto de simulación se preparan las unidades de cálculo a utilizar, las cuales deben ser lo más simple posibles y con un carácter general. Tomando en cuenta que aumentaremos progresivamente la precisión de la unidad, se debe crear una variedad de unidades de cálculo para desarrollar cada operación funcional del proceso.

Independientemente de la precisión del modelo matemático seleccionado, la unidad de cálculo debe trabajar para un rango de variables indicadas inicialmente para la unidad. Para lograr esto, la unidad de cálculo debe verificar la información de entrada y constatar que los valores de las variables se corresponden con el rango permisible para la unidad. Si los valores se encuentran fuera de estas especificaciones, se debe desplegar un mensaje de error, indicando cuál es la variable que no cumple con la especificación, la cual debe ser cambiada para poder continuar.

Tomando en cuenta lo anteriormente expuesto, a continuación tenemos una lista (a grandes rasgos) para preparar una buena unidad de cálculo para la simulación de procesos químicos:
  1. Decidir el tipo de modelo matemático a utilizar y las suposiciones hechas para la simulación.
  2. Formular las ecuaciones utilizando las suposiciones hechas.
  3. Obtener los datos necesarios para resolver las ecuaciones.
  4. Seleccionar un método para lograr resolver las ecuaciones y preparar el programa de cálculo.
  5. Probar el modelo con la realidad, definiéndose los coeficientes y parámetros que permitan reproducir de forma confiable el comportamiento del sistema real. Este paso, por lo general, se desarrolla mediante un proceso de ensayo y error.
En la cotidianidad es usual que se utilicen programas comerciales de simulación de procesos, donde las unidades de cálculo ya han sido desarrolladas. Sin embargo, se corre el riesgo de usarlas desconociendo sus limitaciones, rango de aplicación permisible o simplificaciones realizadas por sus desarrolladores. Es por ello, que se debe leer cuidadosamente la documentación de los simuladores comerciales que existen en el mercado y evaluar qué tan conveniente es para una situación en estudio, para poder utilizarlos o desarrollar un modelo completamente personalizado del proceso que deseamos simular, en donde conozcamos al detalle todas las limitaciones y podamos acercarnos más a la realidad.


Validación del modelo de simulación

Validar los modelos con datos reales es muy importante
Validar los modelos con datos de calidad es muy importante. Imagen de Chemestry Software

Este quinto paso, nos permite verificar la calidad y la confiabilidad del modelo. Para ello, se comparan los resultados obtenidos a partir del modelo con los datos reales tomados en planta. Los datos a utilizar deben ser confiables y consistentes, de lo contrario la validación sería inútil, ya que no reflejaría la realidad.

Es fundamental, seleccionar variables significativas para validar el modelo seleccionado. Estas variables deben reflejar si el modelo es confiable o no, dependiendo de la cercanía de los valores calculados con los valores reales. Este análisis comparativo debe evaluar la fidelidad y la exactitud del modelo.

Cabe destacar, que el análisis debe realizarse de manera metódica utilizando herramientas estadísticas, además de tomar en cuenta la exactitud de la medida de los datos de planta. El diseño de experimentos, el significado de las desviaciones, la representatividad de las tendencias, son algunos de los aspectos estadísticos que deben tomarse en cuenta durante el análisis.

Un ejemplo de lo importante que es la validación de datos, lo experimenté cuando realizaba mi tesis de grado: Un modelo computarizado para predecir el patrón de flujo bifásico gas-petróleo en tuberías horizontales. Inicialmente, se utilizaron datos históricos de transporte de fluidos a la salida de los separadores ciclónicos multifásicos, e inicialmente, los resultados fueron muy buenos. Luego, realicé mediciones directamente desde los tramos de tuberías y noté diferencias apreciables en algunos tramos, lo que me permitió re-evaluar los modelos y ajustarlos a la realidad. En ese punto, me di cuenta que la calidad de las mediciones puede variar de acuerdo a quién las toma, las condiciones específicas del lugar, e incluso, del material de las tuberías y la exposición a condiciones ambientales. De allí, lo importante que es contar con una buena calidad de datos reales para poder dar precisión y calidad a nuestra simulación.


Aplicación del modelo de simulación e interpretación de resultados

Aplicación de modelos de simulación de procesos
Aplicación de modelos en un simulador comercial. Imagen de Chemestry Software

No se debe olvidar el hecho de que los equipos de cómputo son herramientas que permiten acelerar considerablemente los cálculos, pero si las ecuaciones y los principios teóricos empleados son idénticos a los utilizados en los cálculos manuales, la respuesta no será más confiable que la obtenida en dichos cálculos manuales.

De hecho, esto es lo que sucede por lo general, ya que el desarrollo de los programas computarizados no ha sido acompañado de un mejoramiento importante en la descripción teórica de los procesos. La facilidad de uso de este tipo de programas de simulación, ha dado origen a la tendencia de confiar por completo en los resultados obtenidos mediante computadoras, sin tomar en cuenta las limitaciones y simplificaciones implícitas en las ecuaciones de cálculo utilizadas por estos software.

Es por esta razón, que es indispensable realizar un análisis crítico de los resultados obtenidos mediante el uso de programas computarizados, ya que las soluciones alcanzadas por éstos, significa solamente que la desviación entre el resultado obtenido es inferior a las tolerancias de error fijadas para el cálculo, tomando en cuenta las simplificaciones y consideraciones establecidas durante el diseño del programa. Esta situación puede ser contraproducente para alguien que se fía de los resultados sin conocer estas limitaciones, y que por consecuencia, puede afectar su análisis sobre un proceso dado, ya que los resultados podrían estar fuera del rango de uso de las ecuaciones utilizadas por el simulador.

Ahora que ya detallamos los pasos a seguir para realizar una simulación, se puede avanzar un poco más en otros aspectos, como crear el diagrama de flujo de la información a partir de los datos reales del proceso, lo que explicaremos en un futuro artículo. Los invito a comentar la nota para compartir experiencias o realizar cualquier consulta sobre la metodología para desarrollar simulación de procesos.

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Metodología para desarrollar una simulación de procesos by Ing. Bulmaro Noguera is licensed under a Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 4.0 Internacional License

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