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II Congreso de Innovación Docente en Ingeniería Química CASOS PRÁCTICOS INDUSTRIALES DE MODELADO, SIMULACIÓN Y OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS G. Ruiz*, A Andrés, A. Coz, B. Galán, J. Viguri Green Engineering and Resources Research Group (GER, www.geruc.es). Departamento de Química e Ingeniería de Procesos y Recursos (QuIPRe). ETSIIT. Universidad de Cantabria. Spain. * : ETSIIyT. Avda. de los Castros s/n 39005 Santander. SPAIN :[email protected] OBJETIVOS La asignatura de Simulación y Optimización de Procesos Químicos desarrolla la adquisición de habilidades en el uso de software específico para la resolución de problemas de modelado, simulación y optimización de procesos químicos. El objetivo principal de este trabajo es mejorar el aprendizaje en esta materia planteando casos prácticos relacionados con los procesos productivos de empresas químicas de la región, fomentando en el alumno/a el interés y el conocimiento de la realidad industrial. METODOLOGÍA Caso 1. Simulación de la etapa de evaporación del licor gastado en la obtención de pasta dissolving Etapa de evaporación del licor gastado Simulador Modular Secuencial. ASPEN PLUS UNIDAD FÍSICA BLOQUES DE SIMULACIÓN Caso 2. Modelado de la electrodiálisis de NaCl con membranas bipolares MODELO MATEMÁTICO Determinación del flujo de Na+ y H2O en mol/s a través de la membrana FNa+ = −k dif i A (CNa+ ,b − CNa+ ,a ) + Di = x DNa+ zNa+ F Re A mig k Na+ = RTx FH2 O = 6FNa+ mig ki Cámara Ácida dCi out out in in Va = Ci,a Qa + Ci,a Qa − Fi dt i: Na+ , H2 O, Cl− i A CNa+ k dif Na+ CNa+ + CH+ = CCl− Cámara Básica dCi out out in in Vb = Ci,b Qb + Ci,b Qb + Fi dt i: Na+ , H2 O CNa+ = COH− FCl− = 0 (F.G. Wilhelm et al., 2001; J.S. Jaime-Ferrer et al., 2009) 1.195 1.19 1.185 1.18 0.52 0.515 0.51 0.505 0.5 1.175 Celda de electrodiálisis Fujo Na+ (mol/h) 1.2 Cámara Básica 0.525 Cámara Ácida [Na+] (mol/L) [Na+] (mol/L) 1.205 0 5 10 Tiempo (min) 15 0.495 0 5 10 Tiempo (min) 15 Simulador Orientado a Ecuaciones. ASPEN CUSTON MODELER 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 0 20 40 60 I (A) RESULTADOS Y DISCUSIÓN Caso 1. Del diagrama de flujo del proceso industrial al diagrama de bloques de la simulación Aprender a: Trasladar la información de las unidades físicas al simulador Procedimiento: Puesta en común y debate sobre los diferentes diagramas elaborados por los alumnos Resultados: Participan activamente en la clase, seleccionan el diagrama adecuado y adquieren destreza en la utilización del simulador. Caso 2. Modelado de procesos químicos Aprender a: Planteamiento de un modelo matemático y su implementación en un software en el que deben introducir las ecuaciones del modelo Procedimiento: Comentar en clase las ecuaciones para facilitar su compresión y relacionarlo con un proceso industrial Resultados: Mejora el interés y la implicación del alumno/a en una tarea que por lo general les resulta ardua y complicada. CONCLUSIONES El uso de simuladores diferentes permite que el alumno diferencie entre ambos tipos de software, adquiriendo la capacidad de elección del simulador adecuado en función del tipo de problemas a abordar. El planteamiento de estos casos de estudio permite una mejora en el aprendizaje, consecución de competencias y desarrollo de habilidades, a través del acercamiento de la realidad industrial a las aulas. Los casos de estudio utilizados, junto con el contacto directo con la industria, han permitido una mayor motivación e interés del alumno/a por la asignatura. BIBLIOGRAFÍA Biegler L.T., Grossmann I.E., Westerberg A.W., 1997, Systematic Methods of Chemical Process Design. Prentice Hall. New Jersey. Westerberg, A.W., Hutchison H.P., Motard R.L., 1985, Winter P., Process Flowsheeting, Cambridge University Press, Gran Bretaña. F.G. Wilhelm, I. Pünt, N.F.A. van der Vegt, M. Wessling, H. Strathmann, 2001, “Optimisation strategies for the preparation of bipolar membranes with reduced salt ion leakage in acid–base electrodialysis”, Journal of Membrane Science ,182, 13–28. J.S. Jaime-Ferrer et al., 2009,” Two-compartment bipolar membrane electrodialysis for splitting of sodium formate into formic acid and sodium hydroxide: Modelling”, Journal of Membrane Science, 328, 75–80