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OPTIMIZACIÓN EN DESTILACIÓN Y ADSORSIÓN
ECONOMÍA DE PROCESOS
Índice 
I.	RESUMEN	3
II.	INTRODUCCIÓN	4
III.	DESARROLLO	5
OPTIMIZACIÓN EN DESTILACIÓN Y ADSORSIÓN	5
Optimización de la destilación por lotes	5
Columnas de destilación bactch.	6
Definición de corrientes de alimentación.	7
Lineamientos de Operación	8
Problema de Control Óptimo	10
Problema del Máximo Destilado	11
Problema del Tiempo Mínimo	12
Problema de la Máxima Ganancia	12
Problema de la Mínima Energía	13
Métodos de Solución para el Modelo Dinámico de la Columna	14
Método de optimización multi-objetivo.	16
IV.	OPTIMIZACIÓN EN ADSORCIÒN	17
Adsorción:	17
Adsorción física y química:	18
Equilibrio de adsorción:	19
Isotermas de adsorción:	19
Optimización en la obtención del carbón activado	19
Control predictivo óptimo para un proceso de adsorción por oscilación de presión para producir bioetanol.	22
V.	CONCLUSIÓN	23
VI.	REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS	24
VII.	ANEXOS	25
I. RESUMEN
Este trabajo presenta un análisis de utilizar los métodos de optimización de sistemas complejos a nivel industrial. Por ende, se hará un recorrido de los puntos más importantes de cómo se optimiza en los procesos de destilación 
Este trabajo involucra el desarrollo de una estrategia de optimización basada en el modelamiento y desarrollo de una simulación en estado estacionario, utilizando el simulador HYSYS 3.1, para un proceso de destilación de multicomponentes a escala industrial, su calibración con respecto a los parámetros del proceso real y la aplicación de la metodología de superficie de respuesta a la simulación con el propósito de encontrar los puntos óptimos, que se recomendarán como nuevos puntos de operación del sistema a escala industrial. 
Se conoce como destilación a la operación de separar o purificar, mediante vaporización y condensación los diferentes componentes que conforman a una mezcla (generalmente líquida), aprovechando los diferentes puntos de ebullición que tienen cada uno de estos. El punto de ebullición de un líquido es la temperatura a la cual su presión de vapor es igual a la presión externa. Para que una sustancia alcance su punto de ebullición, es necesario suministrar la energía necesaria para que pase del estado líquido al estado de vapor. La mezcla generalmente líquida desprenderá vapores más ricos en componentes volátiles. Cuando la mezcla a destilar contiene sólo dos componentes se habla de destilación binaria, y si contiene más, recibe el nombre de destilación multicomponente. 
 Destilación Simple: o destilación sencilla a un tipo de destilación donde los vapores producidos son inmediatamente canalizados hacia un condensador, el cual los refresca y condensa de modo que el destilado no resulta puro. Su composición será idéntica a la composición de los vapores a la presión y temperatura dados y pueden ser computados por la ley de Raoult.
Destilación con Rectificación: La rectificación es la forma más importante de desarrollar la destilación a diferencia de las otras formas, el vapor formado condensado se devuelve al sistema como líquido, produciendo una corriente denominada reflujo, que provoca una mejora en la separación. 
II. INTRODUCCIÓN
Un área de interés que ha recibido una gran atención en la destilación discontinua es su
optimización, proceso que se conoce como solución a un Problema de Control Óptimo. 
Actualmente el proceso de separación más ampliamente utilizado en la industria química es la destilación. En la destilación, la separación entre componentes se basa en las diferencias entre las volatilidades relativas de éstos, de forma que cuando una fase líquida se pone en contacto con una fase vapor, se produce una transferencia de materia entre ambas fases, con el efecto neto de que en el vapor se concentran los componentes más volátiles, mientras que en el líquido lo hacen los menos volátiles (ROMERO, 2001). 
Frente a otras operaciones de transferencia de masa, la destilación presenta la gran ventaja de que no necesita la adición de otros componentes para efectuar la separación, como ocurre en el caso de la extracción con disolventes, con lo que no son, por tanto, necesarias posteriores etapas de separación (Mc CABE, 2001).
El problema fue resuelto comparativamente para mezclas binarias mediante la utilización de los métodos de Programación Dinámica, Cálculo de Variaciones y el Principio del Máximo de Pontryagin. En la optimización del proceso de destilación por lotes se han empleado diversos métodos de optimización tales como el Principio del Máximo de Pontryagin, Cálculo de Variaciones, Programación Dinámica y Programación no-Lineal (NLP), entre otros.
Con esta panorámica de los trabajos realizados en el área de optimización, y que serán
analizados con mayor profundidad, se tienen elementos necesarios y adecuados para proponer una nueva clase de problema de control óptimo que permita disminuir los requerimientos energéticos, pero desde la perspectiva de la maximización de la eficiencia termodinámica del proceso de separación.
Para la solución al problema de control óptimo que se propone, en este trabajo se obtiene un modelo matemático de la eficiencia que permite considerar únicamente aquella energía disponible para realizar el trabajo de separación.
III. DESARROLLO
OPTIMIZACIÓN EN DESTILACIÓN Y ADSORSIÓN
Se conoce como destilación a la operación de separar o purificar, mediante vaporización y condensación los diferentes componentes que conforman a una mezcla (generalmente líquida), aprovechando los diferentes puntos de ebullición que tienen cada uno de estos. El punto de ebullición de un líquido es la temperatura a la cual su presión de vapor es igual a la presión externa. Para que una sustancia alcance su punto de ebullición, es necesario suministrar la energía necesaria para que pase del estado líquido al estado de vapor. 
 
La mezcla generalmente líquida desprenderá vapores más ricos en componentes volátiles. Cuando la mezcla a destilar contiene sólo dos componentes se habla de destilación binaria, y si contiene más, recibe el nombre de destilación multicomponente. La destilación puede llevarse a cabo de muchos modos, distinguiéndose dos tipos básicos de operación: destilación sin reflujo o simple y destilación con reflujo, comúnmente llamada rectificación.
El proceso de destilación discontinua, por lotes o batch, se puede clasificar con base a las siguientes consideraciones: 1) según el equipo utilizado, en destilación simple o en destilación con rectificación; 2) por la forma de regresar el destilado, en destilación con o sin reflujo; 3) según la complejidad de la separación, en destilación normal, reactiva o azeotrópica; 4) según la columna utilizada en destilación convencional o compleja.
Optimización de la destilación por lotes 
La destilación por lotes se puede optimizar en base a varios parámetros, tales como la alimentación en la columna, el tiempo de destilación o los costes de calefacción. Teniendo en cuenta la especificación del producto, es útil no obstante optimizar la destilación en términos de pureza del producto. Dado que las purezas absolutas sólo son aproximativas, en la práctica se busca un compromiso entre las concentraciones deseadas y un gasto de energía realista.
Además, la destilación por lotes se puede interpretar en base a una relación de reflujo constante o a una concentración de cabeza constante. En caso de un calentamiento excesivo de la burbuja de alimentación es posible cambiar a una relación de reflujo total e iniciar un nuevo punto de funcionamiento sin pérdida de destilado. La energía utilizada se puede optimizar mediante un buen aislamiento de la columna. Además, los datos de funcionamiento y de costes pueden incluirse en tiempo.
Además, los datos de funcionamiento y de costes pueden incluirse en tiempo. 
3.4. Construcción de la secuencia 
El proceso está compuesto de: 
· Líneas de ingreso y salida 
· 01 columnas de destilación BATCH. 
· 01 Intercambiador de calor. 
· 01 tanque acumulador de producto.
Línea de ingreso (color rojo) 
Líneade salida (color púrpura
Columnas de destilación bactch. 
Estas columnas operan en un sistema de destilación por lotes, donde se alimenta, se procesa y descarga.
Definición de corrientes de alimentación. 
 Las corrientes de alimentación son ingresadas en un flowsheet batch solamente cuando la columna está operando en modo semi-batch o la columna batch está siendo usada con unidades al estado estacionario en un flowsheet combinado. La carga inicial para la columna es ingresada en la pantalla de entrada de datos del equipo. 
Definición del depósito de carga 
Esto datos definen las condiciones termodinámicas, la cantidad, y composición del depósito de carga. Es tratado de modo semejante para una corriente, pero allí no se dan datos de flujo. Las masas y entalpía son tratados como cantidades estáticas. 
Especificaciones de la columna 
Estos datos definen a la columna, pero no su operación. Estos incluyen número de etapas, retenciones, presiones ubicaciones de los platos de alimentación para reserva, ubicaciones de corrientes laterales, ubicaciones de calentamiento/enfriamiento, y el U total, área y temperatura ambiente para los cálculos de pérdida de calor. También son dados aquí cualquier estimadas iniciales que pueda dar el diseñista del equipo 
Especificación de los pasos de operación
Estos datos definen la operación de la columna durante el paso de operación. Esto incluye especificaciones tales como relación de reflujo, razón de destilado, razón de ebullición del reflujo, etc., así como el criterio de parada. Esto también incluye opciones de arranque y asignaciones a los tanques acumuladores.
Lineamientos de Operación
Cuando se usa el proceso de destilación discontinua con rectificación es necesario considerar que la columna puede operar en tres formas diferentes de reflujo; constante, variable y óptimo, denominadas lineamentos de operación, definidas en función de la relación de reflujo.
En el caso de que la relación de reflujo sea constante, la composición del componente clave varía con el tiempo. Cuando la relación de reflujo es variable, la composición del componente clave permanece constante y, para el caso de reflujo óptimo, ninguno de los dos, ni la relación de reflujo ni la composición del componente clave, permanecen constantes durante todo el proceso. Independientemente de la política de reflujo utilizada, en toda columna de destilación se debe considerar el efecto de la acumulación de líquido y vapor en cada una de las etapas de equilibrio, incluido el condensador-tanque de reflujo. Sin embargo, este efecto puede ser ignorado cuando las cantidades molares de ambas acumulaciones son muy pequeñas respecto a la acumulación remanente en el calderín y en el receptor (Kister, 1992), consideración que es utilizada en los métodos cortos y semi-rigurosos.
la optimización hace uso de un método riguroso, razón por la cual la acumulación debe ser considerada; sin embargo, las presiones que se utilizan son bajas (presión atmosférica) por lo que de acuerdo con lo expuesto por Seader y Henley (1998) el efecto de la acumulación de vapor es despreciable en comparación con el efecto de la
acumulación de líquido, puesto que las densidades de la fase vapor son varios órdenes de magnitud menores con respecto a la densidad de la fase líquida. Se justifica entonces que en esta investigación el efecto de la acumulación de la fase vapor sea despreciado.
El efecto de la acumulación de líquido es importante debido a que pueden impactar
directamente en la cantidad y pureza de los productos de la destilación discontinua. Entonces, este efecto también incide en la cantidad de los productos intermedios (desecho) que pueden obtenerse permitiendo una mayor obtención de productos fuera de especificaciones. 
Por ejemplo, Pigford y col. (1951) demostraron que la cantidad de producto intermedio aumenta al incrementarse la acumulación de líquido en la columna.
La utilización de la acumulación de líquido en cada una de las etapas también incide en la forma en las que las composiciones varían dentro de la columna, puesto que a mayor cantidad de acumulación más lento es el cambio de composición; sin embargo, aun cuando el efecto no es tan obvio, algunos investigadores han encontrado que altas acumulaciones pueden coadyuvar a enriquecer la pureza de los productos (Kister, 1992).
Ahora bien, para el cálculo de la acumulación de líquido se puede recurrir a modelos hidráulicos del plato tales como la fórmula del vertedero de Francis la cual ha sido utilizada en trabajos como los de Furlonge y col. (1999). Otra forma de calcular la acumulación de líquido es considerar que el sistema tiene un
volumen constante de acumulación, es decir, que la acumulación de líquido en la columna es proporcional a la densidad del líquido retenido en ella. Autores tales como Distefano (1968) y Seader y Henley (1998) han realizado tales suposiciones en sus trabajos. La acumulación de líquido también puede ser considerada como una cantidad constante, y para mejorar la separación de las mezclas se pueden utilizar acumulaciones de líquido entre un 10 y 15 % de la alimentación inicial, según lo expresa Kister (1992).
Otro de los aspectos que se debe tener en cuenta en el proceso de separación mediante una columna de destilación discontinua es el lugar por donde se introduce la alimentación. Para una mezcla a la temperatura de ebullición, la alimentación puede ser introducida por el tanque de reflujo, el calderín o en ambos lugares al mismo tiempo. Este tipo de alimentación permite que los flujos en la columna se establezcan de forma más rápida. Si la mezcla se encuentra a temperatura menor que la de ebullición, es recomendable que la alimentación sea introducida por el calderín y no por el tanque de reflujo, ya que el tiempo necesario para calentarla hasta el cambio de fase puede permitir que el líquido de la columna caiga hasta el calderín por acción de la gravedad, y en este caso, la energía utilizada para alimentar por el tanque de reflujo se desperdicia.
De forma general, la elección del lugar de alimentación tiene mayor impacto en la manera de solucionar el modelo matemático de la columna que en el proceso de producción. Cuando la alimentación se realiza a partir del tanque de reflujo, la acumulación en cada una de las etapas tiene una concentración inicial igual a la de la alimentación. Mientras que si la mezcla es alimentada en el calderín y la columna se opera de forma que los vapores condensados se almacenen en el tanque de reflujo hasta un nivel preestablecido (Treybal, 1970), la concentración en cada uno de los platos será igual a la concentración inicial de la fase vapor, misma que corresponde a la composición en equilibrio con la alimentación (Diwekar, 1996; González-Velasco y col., 1987).
Problema de Control Óptimo
La variable de control, por excelencia, en un proceso de optimización en una columna de
destilación discontinua es la relación de reflujo y es conveniente utilizar una función objetivo relacionado directamente con dicha variable de control. La función es resuelta mediante la aplicación de métodos matemáticos tales como Programación Dinámica, Cálculo de Variación, Principio del Máximo de Pontryagin o Programación No-Lineal (NLP), entre otros. En general, el proceso es tratado como un problema de control óptimo y los casos más comunes tratados en la literatura en este sentido son:
· Problema del máximo destilado: Se maximiza la cantidad de destilado para una
concentración determinada del componente ligero clave dentro de un tiempo de
operación dado.
· Problema del tiempo mínimo: Se minimiza el tiempo de operación necesario para la
producción de una cierta cantidad de destilado que cumpla con una concentración
especificada del componente clave más volátil.
· Problema de la máxima ganancia: Se maximiza una función de ganancia para una
concentración especificada de producto.
· Problema del mínimo requerimiento de energía: Se minimizan los requerimientos
energéticos para la producción de una cantidad de destiladodado que cumpla con una
concentración especificada del componente clave más volátil.
Problema del Máximo Destilado 
Este problema ha sido resuelto por autores tales como Converse y Gross (1963), Diwekar y col. (1987), Farhat y col. (1990), Diwekar (1992) y Logsdon y Biegler (1993). Dicho 
problema ha sido resuelto para mezclas binarias y multicomponentes. En la optimización se utilizan métodos como programación dinámica, cálculo de variaciones, principio del máximo de Pontryagin, programación no-lineal y una combinación del principio del máximo con programación no-lineal. Finalmente, el modelo de la columna se resuelve utilizando el método corto derivado de Fenske-Underwood-Gilliland (FUG), el método semi-riguroso y el método riguroso. En la siguiente tabla se presenta el comparativo de los trabajos mencionados.
 Metodologías utilizadas para resolver el problema de control óptimo del 
máximo destilado.
Problema del Tiempo Mínimo 
Algunos de los autores que han abordado este tipo de problema de control son Coward (1967), Robinson (1970), Mayur y Jackson (1971), Hansen y Jorgensen (1986), Mujtaba y Macchietto (1988) y Diwekar (1992). Para la solución de este problema se han utilizado mezclas binarias y multicomponentes y se ha resuelto utilizando el principio del máximo de Pontryagin, cálculo de variaciones, programación no-lineal y una combinación del principio del máximo con programación no-lineal. Los modelos matemáticos de la columna que se han utilizado son: el método corto derivado de Fenske-Underwood-Gilliland (FUG), el método semi-riguroso y el riguroso. Un comparativo de las metodologías utilizadas en solución del problema de control óptimo se presenta en la siguiente tabla.
Metodologías utilizadas para resolver el problema de control óptimo del 
tiempo mínimo.
Problema de la Máxima Ganancia 
Este tipo de problema ha sido resuelto por autores como Kerkhof y Vissers (1978), Logsdon y col. (1990) y Diwekar (1992). El planteamiento de este problema considera una función de ganancia que tiene en cuenta el tiempo de estado estable y factores de costo tales como: ganancia por ciclo, costos de la materia prima, energía, salarios, depreciación y mantenimiento. Para la solución de la optimización se ha utilizado el principio del máximo de Pontryagin, programación no-lineal y una combinación del principio del máximo con programación no-lineal. Para la experimentación numérica se han utilizado mezclas binarias y multicomponentes. Un comparativo de las metodologías utilizadas en la solución del problema de control óptimo se presenta en la siguiente tabla. 
Metodologías utilizadas para resolver el problema de control óptimo de la 
máxima ganancia.
Problema de la Mínima Energía 
Los trabajos de Furlonge y col. (1999) y Mukherjee y col. (2001) abordan la solución del 
problema de control de la mínima energía. En el primero, se desarrollaron lineamentos de operación óptima para columnas de destilación multi-recipientes mediante programación no lineal y para la experimentación numérica se consideró una mezcla multicomponente. En el segundo se consideró una mezcla binaria y se implementó la técnica de algoritmos genéticos para minimizar la cantidad de flujo de vapor total (V) necesario para obtener una composición constante de producto, lo cual tiene como implicación directa la minimización de la energía utilizada. Las metodologías utilizadas en la solución del problema de control óptimo se presentan en la siguiente tabla. 
· Metodologías utilizadas para resolver el problema de control óptimo de la 
mínima energía.
Métodos de Solución para el Modelo Dinámico de la Columna 
Para la solución de los modelos matemáticos que predicen el comportamiento del proceso de destilación discontinua se han desarrollado diversos esquemas denominados modelos de solución, los cuales están clasificados como: Métodos Gráficos, Métodos Simplificados o Métodos Cortos, Métodos Semi-detallados o Semi-rigurosos, Métodos de Reducción de Orden y Métodos Detallados o Métodos Rigurosos. 
Como se dijo anteriormente, el método gráfico tiene una gran aplicación en la separación de mezclas binarias (Block, 1961; Treybal, 1970; Bauerle y Sandall, 1987; Hasebe y col., 1997) y, por excelencia, es utilizado en actividades de enseñanza. Una derivación del método gráfico puede ser utilizada para mezclas multicomponentes (King, 1988). 
Investigadores tales como Diwekar y col. (1987), Al-Tuwaim y Luyben (1991), Sundaram y Evans (1993) y Salome y col. (1997) han realizado trabajos para la obtención de métodos cortos en destilación discontinua. Dichos trabajos son derivaciones del conocido método corto de Fenske-Underwood-Gilliland (FUG) para destilación continua. 
El desarrollo de estos métodos permite disminuir los requerimientos de memoria y la intensidad de los cálculos computacionales, cuestión apreciada en la optimización del proceso. La utilización de este método es posible si se considera que la cantidad remanente en el calderín es una alimentación de concentración variable. La precisión de estos métodos depende de las modificaciones realizadas al modelo riguroso de la columna, las cuales generalmente pueden ser: Flujos molares de líquido y vapor constantes, acumulación de líquido y vapor despreciables en los platos, vaporización constante, volatilidades relativas constantes y etapas de equilibrio adiabáticas. Esto hace que la dinámica de la columna sea descrita con un mínimo de ecuaciones diferenciales y unas cuantas ecuaciones algebraicas. Un común denominador de estos métodos es que son utilizados cuando la mezcla a separar es ideal o se encuentra muy cerca de la idealidad. También han sido utilizados para la simulación de sistemas binarios azeotrópicos ideales.
La utilización de cada uno de los modelos anteriores depende de la tarea que se pretende 
realizar: Análisis rápido del comportamiento de la columna, diseño preliminar, diseño óptimo, control, evaluación de los diferentes modos de operación, regiones factibles de operación y simulación del proceso. Diwekar y Madhavan (1991) proporcionan algunas consideraciones a tomar en cuenta para el uso de los diversos modelos mencionados. Dichos lineamientos son considerados y complementados en la Figura.
· Fig. Lineamientos para el uso de los modelos de solución de la dinámica de una columna de destilación discontinua. 
Entonces, siguiendo los lineamientos presentados en esta Figura 2.1 el modelo matemático de la columna que se desarrolla en el siguiente capítulo es del tipo riguroso, considerando que el modelo no es utilizado para un análisis rápido, que se utiliza un número pequeño de platos y que el efecto de la acumulación no se desprecia.
Método de optimización multi-objetivo.
utilizado Para el diseño de las secuencias de separación se utilizó un método de optimización bjetivo del tipo estocástico. 
Los métodos de optimización multi-objetivo son problemas de diseño con diferentes variables y objetivo. Uno de los más utilizado en la optimización multi-objetivo de procesos es el método de evolución (DE). Este método ha sido usado para resolver problemas de optimización continuas y cuya estrategia de búsqueda está inspirada en los procesos. El método involucra cuatro etapas básicas: la inicialización de la pos-mutación, cruzamiento y selección en cada iteración. Una iteración de este algoritmo la manipulación de los individuos incluidos en la población (es decir, soluciones) de nuevos individuos (es decir, nuevas soluciones). El desempeño numérico con el método ha sido mejorado mediante una modificación del algoritmo que evita la revisión de búsqueda al mantener un registro de los puntos visitados recientemente. 
Una iteración de este algoritmo comprende la manipulación de los individuos incluidos en la población (es decir, soluciones) de una generación para obtener nuevos individuos (es decir, nuevas soluciones). El desempeño numérico de este método ha sido mejorado mediante una modificación del algoritmo que evita la revisión del espacio de búsqueda almantener un registro de los puntos visitados recientemente. Esta modificación se basa en la incorporación de algunos conceptos de la metaheurística de búsqueda tabú en el método DE. 
Este método de optimización se conoce como evolución diferencial con lista tabú (DETL). La adaptación del método DETL para resolver problemas con objetivos múltiples requiere una modificación en el paso de selección y la manipulación de las soluciones de cada generación. Este algoritmo de optimización multiobjetivo se conoce como MODE-TL y fue desarrollado por Sharma y Rangaiah. Este método híbrido es capaz de resolver problemas de diseño de procesos complejos que involucran funciones objetivo de caja negra, multivariables y con la presencia de restricciones 28,35-37. Para el diseño robusto de las secuencias de destilación se utilizó el método de optimización MODE-TL en este estudio. 
Este método fue usado para determinar los frentes de Pareto entre la eficacia de la separación y el consumo de energía de las diferentes configuraciones de destilación. Este algoritmo se encuentra programado en Excel 2007 y vinculado con Aspen Plus para el diseño de los procesos de destilación. 
IV. OPTIMIZACIÓN EN ADSORCIÒN 
Adsorción:
Es el proceso de atracción y retención de sustancias solubles en la interfase de una solución, que puede constar en un líquido y un gas, un sólido o dos líquidos diferentes (Fombuena, 2010). Normalmente, la quimisorción provoca la adsorción de una monocapa sobre la superficie adsorbente. La energía de adsorción en fisisorción es muy inferior a la que se implica en un enlace químico, y por tanto la reversibilidad del proceso se obtiene, bien sometiendo al sistema a un calentamiento o bien a vacío, de forma que se disminuya la presión del adsorbato. La fisisorción es un fenómeno exotérmico, aunque la energía puesta en juego es siempre superior a la correspondiente al fenómeno de condensación. Cuando la adsorción se produce en poros de pequeño tamaño, la energía implicada aumenta considerablemente. En este trabajo se utilizará el término de adsorción para designar la fisisorción (McBain, 1909).
Adsorción física y química:
Adsorción física: Caracterizada por las fuerzas de Van der Waals, la polaridad del sólido y dependen de la estructura física, en la que se tiene en cuenta el diámetro del poro capilar o la distancia existente entre las paredes capilares (Olaf et al., 1982).Adsorción química: es el resultado de la fuerza de formación de compuestos superficiales, cabe señalar que, esta es específica y que puede estar limitada a puntos moleculares definidos en la superficie y a la temperatura (lenta a bajas temperaturas) (Olaf et al., 1982).
Para Izquierdo F. (2004) las diferencias que también existen entre ambas son:
a) Efectos térmicos: la diferencia más resaltante entre ambas es la entalpía molar de adsorción, en la adsorción química esta puede ser mayor que la de una reacción química.
b) Velocidad de adsorción: la energía de activación para la adsorción química es elevada en comparación a la adsorción física que en ocasiones llega a ser casi nula que en grandes intervalos de temperatura se velocidad también es grande.
c) Efecto de la temperatura sobre las cantidades adsorbida: la diferencia puede ser medible en relación con la temperatura con la cantidad adsorbida.
Equilibrio de adsorción:
Una de las formas más habituales de representación del equilibrio de esta relación es conocida como isoterma de adsorción para un determinado sistema adsorbatoadsorbente (McBain, 1909). Cuando el equilibrio de adsorción se utiliza para caracterizar la estructura porosa de los materiales, se suele utilizar la adsorción de gases a su temperatura de ebullición a presión atmosférica. De esta forma, el grado de condensación del gas (en la fase adsorbato) hace que se refleje de una forma muy directa la estructura del sólido (McBain, 1909).
Isotermas de adsorción:
Cada adsorbente tiene una capacidad de adsorción, y esto es conocido como “isoterma de adsorción” (McBain, 1909). Sin embargo, la isoterma de adsorción también es una función de la concentración del adsorbente, medida por la presión parcial del vapor y está en función de la presión total alrededor del adsorbente. La presión es muy importante ya que de esta depende el número de moléculas que pueden ser almacenadas, correspondiendo a mayor presión un menor espacio entre las moléculas adsorbidas (McBain, 1909).
La isoterma podría ser una función lineal o altamente no lineal, dependiendo del adsorbente, la presión, y el material que está siendo adsorbido (McBain, 1909).
Optimización en la obtención del carbón activado
· Preparación de la materia prima
Se seleccionó como precursor los trozos rectangulares de la madera tornillo en buen estado fitosanitario, fueron secados durante 8 horas a 110 °C en una estufa, para eliminar su humedad.
· Pretratamiento del carbón activado
Para optimizar el carbón activado, se realizó un pretratamiento mediante activación química, utilizando como agente activante el hidróxido de potasio (KOH).
a) Impregnación
Los trozos de madera tornillo se impregnaron con soluciones acuosas de KOH a 1.0 M en un rotavapor R-3000, a una temperatura programada de 25 °C y una velocidad de rotación de 35 RPM durante 3 horas, empleando una razón de impregnación (masa de agente activante (g)/ masa de precursor (g)) de 4.00, expresado como los gramos de agente activante retenido por gramo de precursor seco. Terminando este tiempo, se realiza el secado al vacío a 80 °C y 80 RPM.
b) Secado
Los precursores impregnados necesariamente pasan a una etapa de secado progresivo
el cual se lleva a cabo en una estufa a una temperatura de 110 °C, el tiempo de secado
es aproximadamente de 12 a 24 horas.
c) Activación
El precursor impregnado seco (40 g), se coloca en un reactor tubular de acero inoxidable, éste a su vez se coloca en un horno mufla, luego, se monta el sistema en el cual se realizará la activación; se hace pasar un flujo de gas N2 (100 cm3/min); se prende la mufla y se espera que alcance la temperatura de activación. En este proceso se obtendrán dos grupos de carbones según su activación, en ambos casos, se registró el peso inicial y peso final.
d) Activación en medio inerte de gas nitrógeno
A un primer grupo de carbones, en el que el reactor llega a la temperatura de activación (500 °C), proceso de carbonización-activación, se realizará en ambiente de gas nitrógeno durante una hora. Culminado el tiempo de activación se enfría el sistema en el mismo ambiente de N2(g) hasta una temperatura de 300 °C, cortándose luego el flujo de gas y completando el enfriamiento hasta alcanzar la temperatura ambiente.
e) Activación en medio de dióxido de carbono
A otro grupo de carbones, en el que el reactor llega a la temperatura de activación (500 °C) se cambiará el flujo de gas nitrógeno por dióxido de carbono (100 cm3 /min), en el cual se realizará el proceso de carbonización-activación durante una hora. Culminado el tiempo de activación se enfriará el sistema en un ambiente de gas nitrógeno hasta una temperatura de 300 °C, donde se corta el flujo de gas nitrógeno y se completa el enfriamiento hasta alcanzar la temperatura ambiente.
f) Lavado
Una vez enfriado el sistema, se retira el carbón obtenido, recibiéndolo en un vaso de precipitación de 1000 mL. Este carbón contiene óxidos metálicos producidos durante el proceso, para lo cual se lava el carbón con abundante agua destilada (10 000 mL), una vez filtrado el sólido se coloca en un vaso pyrex, finalmente se lava el carbón con agua destilada con el fin de eliminar completamente los iones presentes, y se adiciona una solución de HCl a 0,1 N hasta alcanzar un pH cercano a 7; se seca a 110°C durante 8 horas y se tiene el carbón activado.
g) Codificación
La codificación de carbones activos obtenidos diferencia 2 series de carbones. Así, la identificación del carbón es mediante la letra C, seguido por una letra “T” y un número que indica el medio en que se activó, T1 en medio N2(g) y T2 en medio CO2(g).Se obvia la razón de impregnación, temperatura y el tiempo de activación por ser constantes, 4, 500 °C y 1 hora, respectivamente. Por ejemplo, la muestra CT2, se realizó en medio de CO2.
Control predictivo óptimo para un proceso de adsorción por oscilación de presión para producir bioetanol.
Para lograr una purificación más allá del punto azeotrópico, existen técnicas de destilación.
como la azeotrópica, extractiva, extractiva con sales y/o solvente, reactiva, de difusión y al vacío [27, 14, 8, 28]. Otras tecnologías aplican los principios de adsorción y permeación que necesitan la utilización de materiales especiales como como agentes de separación, por ejemplo, las zeolitas (tamices moleculares para adsorción) y las membranas de per vaporación [1, 7, 17]. ´
La adsorción con tamices moleculares por oscilaciones en presión o PSA ha desplazado ´
las principales técnicas industriales de destilación que han sido usadas para deshidratar etanol (destilación azeotrópica y extractiva), debido principalmente a que el proceso PSA alcanza un alto grado de pureza (99.5 % en peso) con costos de operación y consumos energéticos bajos, comparados con los otros procesos industriales, como es el caso de la destilación azeotrópica heterogénea. Otra ventaja del proceso PSA es que el producto obtenido no contiene trazas del agente de separación y no requiere uso de solventes ´
tóxicos. En este proceso ocurren simultáneamente fenómenos térmicos, termodinámicos, sintéticos y difusivos. además, es un proceso c ´ ´cíclico que necesita la configuración de varias etapas y/o pasos; es decir, opera en un estado pseudo-estacionario.
V. CONCLUSIÓN 
· Al investigar sobre la optimización en destilación y absorción hemos llegado a entender que para realizar cualquier separación de mezclas debemos tener conocimientos previos sobre su estado físico, características y propiedades. Además de su punto de ebullición para saber si aplicaremos una destilación simple o fraccionada, ya que hay diferentes tipos de destilación. 
· La destilación en general es utilizada para purificar muestras liquidas, hay distintos tipos de destilación que son llevadas a cabo en columnas de destilación que son recipientes cilíndricos verticales con una entrada de alimentación por un punto dado de la columna y con una salida por la parte superior o cabeza para extraer los vapores a condensar.
· La absorción es fundamental para la purificación de las sustancias útiles en un proceso, también es un paso preliminar para la destilación.
· En la absorción se debe controlar principalmente la presión, la absorción es un proceso muy utilizado.
· Se establece que modificando la eficiencia bajo los parámetros y variables dadas se logra obtener un mayor aprovechamiento y por lo tanto la viabilidad al simular el proceso. Ya que mediante las gráficas obtenidas a través del simulador podem0s ver la diferencia de aprovechamiento. Este aprovechamiento lo vemos reflejado en la diferencia de concentración entre plato y plato, entre mayor sea, más viable será. Por lo que entre la unión de los puntos tienda a ser una recta en forma diagonal mayor aprovechamiento habrá, por lo tanto, el proceso simulado será optimizado. 
· La dificultad se incrementa cuando se requiere aumentar la cantidad de puntos de colocación utilizados en la discretización, provocando a su vez, un aumento en la dimensionalidad del sistema y las no linealidades. Por tanto, para lograr la convergencia fue necesario proporcionar valores muy cercanos al óptimo para todas las variables de estado.
VI. REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 
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· 6. GEANKOPLIS, C.J. (1988). Procesos de Transporte y Operaciones Unitarias. 3ra 
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VII. ANEXOS 
 columna de destilación