Modelado y Simulación del Proceso de Producción del Azúcar

  1. Alejandro Merino
  2. Acebes, L.F.
  3. Mazaeda, R.
  4. de Prada, C.
Revista:
Revista iberoamericana de automática e informática industrial ( RIAI )

ISSN: 1697-7920

Año de publicación: 2009

Volumen: 6

Número: 3

Páginas: 21-31

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/S1697-7912(09)70261-4 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

En este artículo se muestra una metodología para el desarrollo de librerías de modelos matemáticos dinámicos para la industria azucarera. Las especificaciones y requisitos de esta librería hacen necesaria la utilización del paradigma de modelado Modelado Orientado a Objetos Basado en Ecuaciones. Utilizando una herramienta que utiliza este paradigma se han desarrollado una serie de librerías de modelos, que contienen los elementos necesarios para la construcción del modelo conjunto de una fábrica azucarera completa. En este artículo se muestran los detalles constructivos más interesantes de algunas de éstas librerías, así como algunos de los problemas que se han abordado durante su desarrollo. Mediante la aplicación de los mecanismos de agregación que posee la herramienta de modelado utilizada, es posible la construcción del modelo de fábricas azucareras completas en base a la conexión de las distintas unidades de proceso que la componen. Las principales aportaciones de la librería desarrollada, respecto a otras herramientas y librerías existentes en la actualidad en el mercado, son el hecho de utilizar modelos dinámicos detallados de proceso y el que estos modelos incluyan anomalías y malfunciones. Esto ofrece una gran versatilidad en la utilización de la librería en aplicaciones como el diseño de controladores, los simuladores de entrenamiento o la utilización de los modelos como fuente de datos en herramientas de optimización en línea de procesos.

Referencias bibliográficas

  • Acebes L. F. (1996). SIMPD: Sistema Inteligente de Modelado de Sistemas Dinámicos. Tesis Doctoral. Departamento de Ingeniería de sistemas y Automática, Universidad de Valladolid.
  • Acebes L.F.and Prada C. (1999). Process and control system design using dynamic simulation. CITS Proceedings. Automation and Information Systems/ Heat economy/ Separation Technologies/ Environmental Problems, Editorial Bartens, pp: 73-81.
  • Alves R., Normey J. E., Merino A., Acebes L. F. and de Prada C. (2005). OPC based distributed real time simulation of complex continuous processes. Simulation Modelling Practice and Theory. Elsevier. Vol 13/7. pp 525-549.
  • Aström K.J., Elmqvist H. and Mattsso S.E. (1998). Evolution of continuous-time modelling and simulation, Proceedings of the 12th European Simulation Multiconference, p. 9.
  • Bubník Z., Kadlec P., Urban D., Bruhns M. (1995) Sugar Technologists Manual: Chemical and Physical Data for Sugar Manufacturers and Users. Ed. Bartens. Berlin.
  • CAPE-OPEN (1999), Next Generation Computer-Aided Process Engineering Open Simulation Environment: Public Synthesis & Roadmap.
  • Cellier E. F. and Kofman E. (1996). Continuous System Simulation. Ed. Springer, Estados Unidos.
  • Dynasim (2008). http://www.dynasim.se
  • EcosimPro (2009) by EA Internacional, Dynamic Modeling & Simulation Tool, [Online], http://www.ecosimpro.com
  • Elmqvist H. (1978) A Structured Model Language for Large Continuous Systems. PhD. Thesis, Lund Institute of Technology, Department of Automatic Control, Lund, Sweden.
  • Finlayson, B.A. (1980). Nonlinear Analysis in Chemical Engineering. McGraw-Hill, New York.
  • Fritzson P. (2004) Principles of Object Oriented Modelling and Simulation with Modelica 2.1. Ed. Willey-Interscience.
  • Himmelblau, D.M. and Bischoff, K.B. (1976). Análisis y Simulación de Procesos. Ed. Reverté.
  • ICIDCA 2009. Instituto Cubano de Investigaciones de los derivados de caña de azúcar, [Online], http://www.icidca.cu.
  • Laganier F. (1996) Dynamic Process Simulation Trends and Perspectives in an Industrial Context. Computers and Chemical Engineering, Vol 20 Suppl., pp 1595 –1600.
  • Mathcore (2008). http://www.mathcore.com
  • Mc Ginnis R. A. (1982) Beet sugar technology. 3d Edition. Beet Sugar Development Foundation. Colorado, USA.
  • Merino A. and Acebes L. F. (2003) Dynamic Simulation of an RT extractor. ZuckerIndustrie, 128 (2003), Nr 6, pags. 443- 452.
  • Merino A., Mazaeda R., Alves R., Rueda A., Acebes L.F. and de Prada C. (2006). Sugar factory simulator for operators training. 7th IFAC Symposium on Advances in Control Education (ACE06). Madrid, España.
  • Merino A., Alves R., Acebes L.F, Mazaeda R., de Prada C. (2008) An Application for Energy Diagnosis in Sugar Plants. Actas de FOODSIM2008. Dublín (Irlanda).
  • Merino A. (2008). Librería de Modelos del Cuarto de Remolacha de una Industria Azucarera para un Simulador de Entrenamiento de Operarios, Tesis Doctoral. Universidad de Valladolid.
  • Modelica Association. (2005). A Unified Object Oriented Language for Physical Systems Modelling. Language Specification. Versión 2.2.
  • OPC Foundation, [Online], http://www.opcfoundation.org.
  • Paynter H. M. (1961). Analysis and Design of Engineering Systems. M.I.T. Press, Cambridge, Mass.
  • Piera M. A. (1993) PMT: Un Entorno de Modelado en la Industria de Procesos. Tesis Doctoral. Universidad Autónoma de Barcelona.
  • Ramos J. J. (2003) PML - A Modeling Language for Physical Knowledge Representation. Tesis Doctoral. Universidad Autónoma de Barcelona.
  • Rimwall M. and Cellier F. (1986) Evolution and perspectives of simulation languages following the CSSL Standards. Modelling Identification and Control. Vol 6. No 4. 181-199.
  • Schiesser W. E. (1991). The numerical method of lines. Integration of Partial Differential Equations. Ed. Academic Press, Inc.
  • Sugars Internacional®. (2009) Software for modelling and simulation sugar factories. [Online], http://www.sugarsonline.com/
  • Van der Poel P. W., Schiweck H., Schwartz T. (1998) Sugar Techonology: Beet and Cane Sugar Manufacture. Ed. Bartens. Berlín.