Métodos gráficos de análisis de dispersión de áreas factibles para la optimización de sistemas de torres de destilación y su interacción con redes de intercambio de calor

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dc.contributor.advisorBarajas Ferreira, Crisóstomo
dc.contributor.advisorMahecha Bohórquez, Cesar Augusto
dc.contributor.authorCarillo Abril, Silvia Juliana
dc.contributor.authorFlorez Diaz, Ruth Smith
dc.date.accessioned2024-03-03T18:44:24Z
dc.date.available2011
dc.date.available2024-03-03T18:44:24Z
dc.date.created2011
dc.date.issued2011
dc.description.abstractSe desarrollo un algoritmo para la optimización de los parámetros de un modelo particular multivariado y no lineal mediante la metodología de diseño secuencial de experimentos, esto con el fin de mejorar los metamodelos creados para la torre de destilación atmosférica1 objeto de estudio y que pertenece a la UDC1 de la refinería de Barrancabermeja de ECOPETROL S.A. El algoritmo aplicado encuentra los estimados óptimos de los coeficientes, para lo cual requiere valores iniciales de las variables independientes del metamodelo, los estimados iniciales de los coeficientes a optimizar, y un modelo tipo polinomial de segundo grado e interacción binaria. La técnica DSE involucra un proceso de maximización que se realiza mediante una optimización no lineal empleando el método Complex, como resultado obtenemos valores óptimos de las variables independientes que dirigen la búsqueda de los coeficientes y proveen mejores estimaciones. La optimización de los parámetros de un modelo reviste de cierta complejidad sobre todo si el número de parámetros es elevado, más aun tratándose de la técnica DSE ya que involucra matrices de derivadas parciales, que aportan un alto gasto computacional, es por eso que el desempeño del algoritmo está ligado directamente con el tamaño del modelo. Para el metamodelo de la TDA1 escogido se manejan diez variables de entrada entre flujos, temperaturas y presiones y se cuenta con once parámetros. El tiempo de ejecución usado por el algoritmo DSE para la optimización tanto de las variables independientes como de los coeficientes fue de 4 días, cabe resaltar que esta metodología resulta eficiente en la optimización de metamodelos de menos de 5 variables y disminuye al aumentar la complejidad del modelo siendo insostenible en metamodelos que exceden los 50 parámetros.
dc.description.abstractenglishAn algorithm was developed for the optimization of parameters of a particular non-linear, multivariate model through the methodology of sequential experimental design, all with the aim of improving the metamodels created by the Atmospheric Distillation Tower 1 object of the study that belongs to the UDC1 of the ECOPETROL S.A. Barrancabermeja refinery. The applied algorithm finds the optimum estimates of the coefficients, which require initial values for the independent variables of the metamodel, the initial estimates of the coefficients to optimize, and a polynomial type model to the second degree and binary interaction. The DSE technique involves a maximization process that is accomplished through a non linear optimization using the Complex model, resulting in optimum values of the independent variables that direct the search for the coefficients and provide best estimates. The optimization of a model™s parameters is somewhat complex especially if there is a large number of parameters, and even more when the DSE technique is used due to the partial derivative matrices which are involved, contributing to a significant computational investment, and for this reason the performance of the algorithm is directly tied to the size of the model. In order to manage the TDA1 metamodel ten flow, temperature, and pressure injection variables are chosen with eleven parameters. The execution time for the DSE algorithm as well as for the independent variables and coefficients was 4 days, highlighting the fact that this methodology can be efficient for optimizing metamodels with 5 or fewer variables and its efficiency is reduced as the models complexity increases and becomes wholly unsustainable for metamodels with more than 50 parameters.
dc.description.degreelevelPregrado
dc.description.degreenameIngeniero Químico
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.instnameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponameUniversidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourlhttps://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.urihttps://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/25746
dc.language.isospa
dc.publisherUniversidad Industrial de Santander
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías Fisicoquímicas
dc.publisher.programIngeniería Química
dc.publisher.schoolEscuela de Ingeniería Química
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectOptimización
dc.subjectParámetros Diseño secuencial
dc.subjectMetamodelo
dc.subjectAlgoritmo
dc.subjectTorre de destilación atmosférica.
dc.subject.keywordOptimization
dc.subject.keywordSequential Design
dc.subject.keywordParameters
dc.subject.keywordMetamodel
dc.subject.keywordAlgorithm
dc.subject.keywordAtmospheric Distillation Tower.
dc.titleMétodos gráficos de análisis de dispersión de áreas factibles para la optimización de sistemas de torres de destilación y su interacción con redes de intercambio de calor
dc.title.englishGraphic methods of analysis of feasible area dispersion for the optimization of tower distillation system and their reaction with heat exchange networks.
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.hasversionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
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