Open Technical Paper

Autor: Kelvin Cabrera. Ingeniero Petroquímico & Sistemas, Instructor CENCIP.

RESUMEN: Este trabajo aplica la ciencia de datos a un problema de ingeniería concreto: predecir las propiedades de las mezclas de crudo antes de procesarlas. El objetivo es entregar esa predicción con modelos rápidos y verificados, manteniendo la simulación rigurosa como referencia de verdad para entrenar y auditar cada resultado. Sobre la base de datos COA del U.S. Bureau of Mines, que reúne más de nueve mil ensayos, se seleccionaron veintiséis crudos comerciales y se construyó con ellos un banco de 300 mezclas etiquetadas por un simulador termodinámico. Cada mezcla se representó con dos juegos de características, la composición sobre los 26 crudos y doce variables derivadas de sus cortes de destilación, y por cada blanco de predicción compitieron regresión ridge, polinomios regularizados y gradiente boosting. La elección se resolvió con validación cruzada fuera de pliegue, con coeficientes de determinación entre 0.891 y 1.000. El artículo muestra cómo la ingeniería de características y la selección de modelo dependen de la naturaleza de cada propiedad, y cómo la reproducibilidad del experimento convierte el resultado en una herramienta auditable. 

Autor: Eduardo Ruiz Vélez. Ingeniero Químico , MSc. en Big Data & Data Analysis. Egresado del curso Simulación de Procesos con DWSIM (Edición 2)

RESUMEN: Simular en DWSIM las principales etapas de producción de biodiésel etílico de palma para una capacidad aproximada de 450 t/d. Metodología: se representó el aceite mediante tripalmitina, se empleó NRTL y se configuró un CSTR adiabático con conversión fija del 98 %, seguido por recuperación de vapores, destilación y reciclaje de etanol, lavado y secado del producto. Resultados: la simulación produjo 18.711,32 kg/h de biodiésel, equivalentes a 449,07 t/d, con 98,0351 % m/m de palmitato de etilo. El reactor alcanzó 83,63 °C; ATM recuperó 118,41 kg/h de vapores y SC-001 recuperó 97,33 % del etanol de su alimentación. La tasa de alcohol fresco fue 68,01 % del etanol total y el lavado recuperó 99,89 % del éster. Conclusión: el modelo reproduce la capacidad objetivo y permite identificar la recuperación de etanol y la demanda térmica de su destilación como variables centrales para la optimización del proceso.

Autores:  Dana Y. Rizo; Rommel D. Vargas. Egresado del curso Simulación de Procesos con DWSIM (Edición 4)

RESUMEN: Se desarrolló la simulación en estado estacionario en DWSIM para representar conceptualmente la producción de escualano bio-basado a partir de β-farneseno. La ruta se formuló en dos etapas globales: dimerización de  a un intermediario  e hidrogenación posterior hasta . El intermediario se incorporó a la simulación como pseudocomponente, con propiedades estimadas por contribución de grupos; por ello, sus valores se interpretan como parámetros de modelado y no como datos experimentales. Se empleó Peng-Robinson como paquete termodinámico y reactores de conversión isotérmicos con 90% de conversión en R-101 y 99% en R-102. Para una alimentación de 100 kg/h de farneseno y 1.60724 kmol/h de H2, el modelo obtuvo una corriente líquida final de 103.081 kg/h que contiene aproximadamente 92.18 kg/h de escualano, equivalentes a 89.4% m/m del líquido. El mayor deber energético observado correspondió a la etapa de hidrogenación.