01 - Intro Sintesis de Esquemas de Proceso_2016

8/17/2019 01 - Intro Sintesis de Esquemas de Proceso_2016

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DISEÑO ÓPTIMO I2016


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TEMARIO:

1) Síntesis de esquemas de proceso2) Síntesis de redes de intercambio térmico3) Análisis de ciclos4) Integración Energética

5) Ordenamiento de cálculo6) Métodos iterativos o promotores de convergencia7) Programación NL – Métodos de optimización8) Programación Lineal9) Diseño bajo incertidumbre

10) Método de transbordo

DISEÑO ÓPTIMO - 2016


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Modalidad de la materia Clases: Miércoles y Viernes

Horario: 17:30– 19:00* Trabajos prácticos: 9

Disponibles en el sitio web de la cátedra a medida que sehayan dictado las clases teóricas del tema.

Tendrán fecha de entrega.

Un integrante de cada comisión (designado por la cátedra)entregará el TP.

Se publicará en el sitio de la cátedra las comisiones con susintegrantes y quienes entregaran por cada comisión cada TP.

Clases especiales de práctica para algunos temasseleccionados: 5 a desarrollarse en clase.

Evaluación: 2 parciales con fechas a definir. 2 recuperatorios(uno para cada parcial) y 1 examen flotante.


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Días y horarios clases de consultas: publicados en elsitio de la cátedra.

Vías de comunicación con la cátedra:

E-mail con integrantes de la cátedra,Página web de la cátedra (Moddle)Cartelera en DIQ.


Integrantes de la cátedra


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EL DISEÑO ENINGENIERIA QUIMICA


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EL DISEÑO EN INGENIERIA QUIMICA

Abordar el diseño de plantas de proceso desde un punto de vista

sistémico

Sistémico ??

Considerar a la planta como un SISTEMA de elementosinteractuantes entre sí.

Hasta ahora:

Se han analizado cadaelemento de una planta deproceso en forma aislada ycontando con la informaciónnecesaria para resolver eldiseño.

Se analizará el SISTEMA y no todala información que se requierepara su diseño estará disponible.Algunas variables no tendránvalor definido o para algunas solose conocerá el rango de variación

por ejemplo.

Ahora:


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De lo que dispondremos ahora y sobre lo que vamos a trabajar será:

SISTEMA (MODELO) CUYO NUMERO DE INCOGNITAS SERÁ MAYOR QUEEL DE ECUACIONES DEL MODELO

GRADOS DE LIBERTAD SolucionesInfinitas

ENCONTRAR LA SOLUCIÓN SERA EL OBJETIVO DEESTA MATERIA


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ENCONTRAR LA SOLUCIÓN SERA EL OBJETIVO DE

ESTA MATERIA

La solución dependerá del objetivo que se persiga

El sistema resultante o la solución no es la mismasi se pretende por ejemplo minimizar la inversiónpara construirlo o minimizar el consumo de algún

utility requerido para operarlo

Se puede demostrar que la solución encontrada esla mejor posible?


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Se puede demostrar que la solución encontrada esla mejor posible?

Matemáticamente: NO

Punto de vista técnico: se resolvió unproblema de diseño que tenia en

principio infinitas soluciones, elegimos

una de ellas que será ciertamente mejorque otras.


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Concepto de sistema: conjunto derelaciones entre variables de proceso

Balances de calorBalances de masa

Expresiones termodinámicas yfisicoquímicasRecomendaciones de fabricantes

……


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Cómo comienza el diseño de un sistema?

Problema primitivo: planteo impreciso con pocasespecificaciones técnicas

Definición de un/unos esquema/s de procesobásico/s

Para cada caso se deberá definir condiciones de

diseño, temp, pres, caudal, compos etc..

Ingeniería Básica Ing Detalle PEM


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Como sería el flujo de información?


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Modelado matemático del sistema


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Conjunto de relaciones de diseño con númerode incog. mayor al de ecuaciones con lo cualaparecen los grados de libertad.

Restricciones de algunas variables (restriccionesteóricas o prácticas).


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Sobre le modelo mático construido del sistema

deben distinguirse:

Variables independientes o de diseñoVariables dependientes o de Estado

Existen ciertos criterios para elegir algunasvariables como decisión o de estado


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Cada vez que se le asigne valores a lasvariables de decisión o diseño, podremoscalcular las de estado (métodos numéricospromotores de convergencia) y posteriormente

evaluar la función objetivo (métodos deoptimización).


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SÍNTESIS DE ESQUEMAS DE

PROCESOS

Diseño Óptimo I -2016


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Síntesis de esquemas de procesos

QUE SIGNIFCA EL TÉRMINO SÍNTESIS?

Elementos de mayorcomplejidad

Otroselementos

Nocionessimples

Elementossimples

SÍNTESIS ANÁLISIS

Elementoscomplejos

Elementossimples

Nocionessimples

Separación de un todo ensus partes constitutivas


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Síntesis deprocesos

Definiciónde unesquema

tecnológico

Alcanzarmetas

prefijadas uobjetivos

Condicionesde contorno.

Marcoreferencial

QUE SIGNIFCA EL TÉRMINO SÍNTESIS DE PROCESOS?

A travésdelcual…

Dentrode…


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Para lograr la síntesis de esquemas de procesos existen en general dosinstancias (búsquedas):

EXPLORACION DENTRO

DEL UNIVERSO DECONFIGURACIONESPOSIBLES

EXPLORACION DENTRO

DEL ESPACIO FACTIBLEDE ESPECIFICACIONESDE LA CONFIGURACION

1 2

-Naturaleza de loscomponentes del proceso.

-Interrelaciones entre ellos.

-Determinar dimensiones físicasy condiciones operativas paracada uno de los componentes

del esquema de proceso


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EXPLORACION DENTRO DEL UNIVERSO DE CONFIGURACIONESPOSIBLES EN COLUMNAS DE DESTILACIÓN

ABCDE

ABC

DE

A

BC

B

C

D

E

ABCDE

A

B

C

DE

ABCDE

A

BC

D

E

ABCDE

A B C D

E


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EXPLORACION DENTRO DEL UNIVERSO DE CONFIGURACIONESPOSIBLES EN SISTEMAS DE REDES DE INTERCAMBIO TERMICO


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SINTESIS DE REDES DE INTERCAMBIO TERMICO

Se tienen:

- nc corrientes calientes (Fci, Cpci , Teci , Tsci )

- nf corrientes frías (Ffi, Cpfi , Tefi , Tsfi )

- medios auxiliares de calefacción y enfriamiento

- equipos de tubo y camisa, simple paso,

contracorriente


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SINTESIS DE REDES DE INTERCAMBIO TERMICO

Se desea:

Estructurar un sistema capaz de cumplimentar

las exigencias planteadas, con un mínimo costototal.

Costo total = Amortización de los equipos

+Costo de Servicios Auxiliares


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UNIVERSO DE CONFIGURACIONES POSIBLES

Combinación de equipos involucrando servicios auxiliaresy corrientes.

Viabilidad termodinámica.

ESPACIO DE ESPECIFICACIONES DE LA CONFIGURACION

Definir:

Caudales que ingresan a los equipos.Dimensiones de los equipos.

Temperaturas de las corrientes.

Caudales de los medios auxiliares.

Sí i d d


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Esta doble búsqueda requiere aplicar herramientas metodológicasidóneas y que sean eficientes.

Estas herramientas son:

ESTRATEGIA POR DESCOMPOSICION1

BUSQUEDA HEURÍSTICA2

TECNICAS EVOLUTIVAS3

OPTIMIZACION GLOBAL4

En general es muy poco frecuente encontrar métodos que utilicenexclusivamente una de ellas.

Sí i d d


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RESUMIDO EN LA MÁXIMA LATINAUTILIZADA POR JULIO CESAR:

DIVIDE ET IMPERA(se pronuncia dívide et ímpera)

Sí i d d


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Sub-problemasmenos

complejos

Sub-problemasmenos

complejos

Problemade síntesis

No preexisteuna solucióntecnológica

Sin solucióntecnológica

Con soluciones

tecnológicasexistentes

Con solucionestecnológicasexistentes

Con solucióntecnológica

Todo este proceso de reducción conduce siempre a sub problemas queposeen una solución tecnológica inmediata

Sí t i d d


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Intento de descomposición 1 Intento de descomposición 2

Cada intento de descomposición conduce a la síntesis del esquema deproceso A pero con diferente valoración técnico - económica



Sí t i d d


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En este ejemplo los círculos representan sub problemas que carecen de solución tecnológica

inmediata y con un cuadrado donde si la hay.También se asume que cada instancia genera problemas parciales con menor grado decomplejidad que el nivel anterior.

Aquí hemos definido la estructura del esquema de proceso (PRIMERA INSTANCIA). Quedaría lasegunda instancia que es seleccionar las condiciones operativas.

Una solucióna problema dediseño A

Otra solución a problema de diseño A

Como Se Podría Lograr Una Mayor Eficiencia En El Proceso De Búsqueda?Se podría lograr, estimando durante el proceso de reducción, el valor de lafunción objetivo planteada. El problema es que se deberá poder estimar el valor de la función objetivo para un problema con una estructura tecnológica definida solo en forma parcial.



Síntesis de esq emas de procesos


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Propusieron un método que exigía que en cada paso de descomposición al menos uno

de los sub problemas generados tuviese solución tecnológica inmediata

Para el ejemplo que vimos, según estos autores,la secuencia sería:

A = D + E

A = (L+M) + E

A = (L+(N+O))+E

En el caso de síntesis de redes de intercambiotérmico, SRIT, esto se consigue eligiendo unacorriente de proceso y planteando un intercambiocon otra de distinto tipo o con una fuente auxiliar.

La decisión ahora es: Qué corrientes elegir? ..y cuánto calor intercambiar?

LOS AUTORES PROPONEN UN CONJUNTO DE REGLAS ESTRUCTURADASEN UNA BUSQUEDA HEURÍSTICA


Búsqueda Heurística (Masso y Rudd, 1969)2



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En qué consisten las técnicas heurísticas???Las técnicas heurísticas son herramientas que trabajan sobre NUCLEOS DECONOCIMIENTO , y son capaces de encontrar la solución a un problema (de diseñopor ejemplo) por medio de acciones recomendables o admisibles , aunque puedantener errores.

Estas técnicas llevan a cabo la búsqueda de la solución, no basada en algoritmos

numéricos, sino en base a un conjunto de experiencias previas en cuestionessimilares.

Situación inicial(Sistema no Estructurado) Reglas heurísticas

Situación final(Estructuras posibles)

Jerarquías de

aplicación

PROCEDIMIENTO BÁSICO DE LAS BUSQUEDAS HEURISTICAS





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Situación inicial(Sistema no Estructurado)

Reglas heurísticasSituación final

(Estructuras posibles)

Jerarquías deaplicación

No existe aun unaestructura definida

para el sistema

Existe una posibleestructura definida

para el sistema

Aplicación, de

acuerdo a un ciertoesquema jerárquico(orden), de reglas

que dirigen elproceso de decisión


Búsqueda Heurística (Masso y Rudd, 1969)2En qué consisten las técnicas heurísticas???



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Todas las reglas tienen igual valor a lolargo del proceso de búsqueda.

Pueden haber cambios en el orden

primitivo de acuerdo a los resultados quese vayan produciendo durante la síntesis.

La existencia de un mecanismo jerárquico ADAPTATIVO implica la adopción de undeterminado procedimiento de APRENDIZAJE que actúa realimentando el esquemaoriginal de jerarquías.

Situación inicial(Sistema no Estructurado)

Reglas heurísticasSituación final

(Estructuras posibles)

Jerarquías de

aplicación

Esquema jerárquico

Explícito

No explicito


Búsqueda Heurística (Masso y Rudd, 1969)2En qué consisten las técnicas heurísticas???



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Técnicas de búsqueda heurísticaasociadas a

Estrategia por descomposición + criterio de MR



R1: En todo intercambio debe tratarse de transferir la mayor cantidad decalor posible respetandoa) Los límites impuestos para las temperaturas de salida de cada una de las

corrientesb) Un valor mínimo (aproximación mínima) para la diferencia entre las

temperaturas de las corrientes en un mismo punto del intercambiador.

Con esta regla se pretende:-por un lado que en cada intercambio el equipo resulte del mayor tamañoposible aprovechando la economía de escala y reduciendo el numero deequipos-por otro lado la aproximación minina establece un limite máximo sobre eltamaño del equipo evitando que los mismos resulten de dimensionesirrazonables.



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Esta regla hace referencia a la amortización del equipo y esto es solo una partedel costo total, que es lo que normalmente se utiliza para definir el esquema deproceso.

La otra parte del costo total y que no esta explicitado en la R1 es el consumode servicios auxiliares que exige la red sintetizada.

De hecho el gasto asociado al consumo de servicios auxiliares es en generalmas importante que la amortización del equipamiento.

Se deberá plantear una estrategia de síntesis donde se privilegie el consumode servicios auxiliares por sobre el numero de equipos de intercambio, loque implica una BUSQUEDA JERARQUICAMENTE ORDENADA

Linnhoff y Hindmarsh (1983) proponen la metodología del Método PINCHpara abordar la estructuración de redes de intercambio teniendo en cuentaestas consideraciones.


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Técnicas evolutivas3Esta metodología de búsqueda consiste en: generar sucesivos esquemas de

proceso cada uno con pequeñas modificaciones respecto del previo.

Esquema deproceso 1

Esquema deproceso 2

Esquema deproceso 3

Pequeñasmodificaciones

Pequeñasmodificaciones

Cuando estas diferencias sonpequeñas, entonces se dice quelos esquemas son vecinos.

Estas pequeñas alteracionespermitidas en la generación delos sucesivos esquemas sonexplicitadas por medio de reglasevolutivas.



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Técnicas evolutivas: ejemplo3

Supongamos un proceso compuesto de dos etapas en serie y que se hanplanteado tres reglas evolutivas:

Regla 1: Para la primera etapa

usar la tecnología A o D

Regla 2: Para la segunda etapaetapa usar la tecnología B o C

D B

A B

A C

A B

1

2

3Regla 3: la salida de la segundaetapa ingresa a la entrada de laprimera o eliminar el reciclo.



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Técnicas evolutivas: ejemplo3

Supongamos un proceso compuesto de dos etapas en serie y que se hanplanteado tres reglas evolutivas:

D B

A B

A C

A B

1

2

3

La aplicación de estas reglas de manerasucesiva, generando esquemas vecinos,evolucionando, es lo que ocurre normalmente

con cualquier tecnología: mejora comoconsecuencia de introducir pequeñasmodificaciones

Si durante todo el proceso de evolución seretienen solo los pasos que significan una

mejora real, entonces el proceso conduce alóptimo



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Técnicas evolutivas3

La estructura de las técnicas evolutivas requiere:

1) UN ESQUEMA INICIAL

2) UN CONJUNTO DE REGLAS

3) UNA ESTRATEGIA DE EVOLUCION

4) UN METODO DE EVALUACION

La generación de un esquema inicial puede efectuarse por cualquier

metodología. Por ejemplo la aplicación de una regla heurística.

El método de evaluación no requiere de mayor especificidad que el deser adecuado PARA EL TIPO DE PROBLEMA QUE SE TRATE.



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Al conjunto de reglas evolutivas se les exige que sean:

1) EFICIENTES: solo deben generar aquellos esquemas posibles odeseables.

2) COMPLETAS: cualquier esquema de la red puede ser generado por la

aplicación de una determinada secuencia de reglas tomando a otrocualquiera como esquema inicial.

3) REVERSIBLES: una regla no solo debe considerar la modificación queintroduce sino la anulación de la misma

4) RAZONABLES: los cambios que se proponen en cada regla debes sersignificativos pero de tal magnitud que produzcan solo una variaciónmínima entre un esquema y otro (vecindad).



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En relación a la estrategia de evolución hay varios enfoques:1) Generar todos los vecinos del esquema en curso y evaluarlos uno a uno. Luegoelegir de los generados el mejor, si éste supera al original se reitera elprocedimiento. Sino, la búsqueda termina.

2) Generar todos los vecinos pero evaluar solo aquel que alguna regla heurística

por ejemplo indique como mejor de los generados. S es mejor que el original, setoma como nuevo punto de partida. Sino, se elige el segundo mejor, el tercero,etc…hasta que: o se supera al original o bien es el esquema buscado.

3) Aplicar selectivamente una sola regla evolutiva, generando solo el vecinocorrespondiente y reteniéndolo si es mejor que el del origen. Sino, se comienza conla aplicación de la segunda regla y así sucesivamente. Si se agotan las reglas se da

por terminado el proceso.

4) Evaluar la totalidad del árbol de esquemas posibles. Solo aplicable a problemasde pequeña magnitud.

EVALUAR EL ESQUEMA GENERADO = DETERMINAR LAS CONDICIONES

OPTIMAS DE DISEÑO Y OPERACIÓN.



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Optimización global4Esta técnica de SINTESIS DE PROCESOS abarca las metodologías donde seplantean simultáneamente:

1) La estructura del sistema2) Sus dimensiones físicas3) Las condiciones de operación

Para lograr esto se trabaja sobre lo que se llama: SUPERESQUEMAS

SUPERESQUEMAS

ESTRUCTURAS QUE CONTIENEN EN SI TODAS LASALTERNATIVAS POSIBLES

La búsqueda de la mejor estructura se realiza introduciendo o eliminandouna determinada parte o subestructura . Se utilizan para ello variables

discretas, 0 o 1, ausentes o presentes, respectivamente.



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Optimización global4Ejemplo: el superesquema mostrado corresponde al problema deintercambiar una corriente fría con dos corrientes calientes y los respectivosservicios auxiliares.

Vapor Agua

Agua

r r + x(1-r) = 1

r = fracción de lacorriente que pasapor el equipo

X = variable que

indica la existencia(x = 1) o no (x = 0)del bypass



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q p

Optimización global4Este tipo de enfoque requiere tratamiento de alta complejidad, tanto en laformulación del problema como en el tratamiento matemático del mismo yaque se requiere manejar variables continuas y discretas, y disponer detécnicas de búsqueda de óptimos en problemas no lineales.

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