Redes Complejas: Análisis Modelamiento y Simulación de Procesos Químicos Automatizados y No-Automatizados
Type
Trabajo de grado - Doctorado
Document language
EspañolPublication Date
2012Metadata
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La simulación dinámica y modelado se han convertido en una necesidad para ingenieros de procesos y control, el software de simulación dinámica por lo tanto, constantemente se está utilizando para la evaluación de tecnologías de control y optimización. Este trabajo implementa un marco de bifurcación y análisis utilizando el método de proyección recursivo para realizar el análisis de bifurcación y valores propios sobre los modelos dinámicos implementados en Aspen Dynamics y Aspen Custom Modeler, permitiendo a los usuarios de software de simulación comercial realizar el modelo dinámico de análisis de bifurcación de forma rápida y fiable, sin recurrir al software de ingeniería química especializada. Como complemento al análisis de bifurcación se desarrolla una metodología para descomponer los modelos de proceso, presentándolos como redes complejas. Las redes complejas se analizaron estadísticamente mediante las herramientas y algoritmos comunes para la investigación de redes complejas. Los resultados de los análisis fueron alentadores abriendo las puertas del análisis de redes para la ingeniería de procesos y control. Abstract : Dynamic simulation and modeling have become a necessity to process and control engineers, therefore dynamic simulation software is being used constantly for the assessment of control and optimization technologies. This work implements a bifurcation and analysis framework using the recursive projection method to perform bifurcation and eigenvalue analysis over dynamical models implemented in Aspen Dynamics and Aspen Custom Modeler, enabling commercial simulation software users to perform the dynamic model of bifurcation analysis quickly and reliably, without resorting to chemical engineering specialized software. As an addition to the bifurcation analysis a methodology is developed to decompose process models, portraying them as complex networks. The complex networks were statistically analyzed using the tools and algorithms common in the complex network research. The results of the analyses were encouraging, opening the doors of network analysis to process and control engineering.
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