PRACTICA N05 Y 06 - C. BIOPROCESOS

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Reacciones de los Procesos ante Variaciones de
Carga y manejo del Software Control Station
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INTRODUCCIÓN
Las Reacciones de los Procesos ante Variaciones de Carga son un tema importante en la
industria, ya que cualquier cambio en la carga que se está procesando puede afectar la
eficiencia y la calidad de los productos. Es por eso que es fundamental contar con un sistema
de control y monitoreo adecuado para detectar y responder a estas variaciones.
El software Control Station es una herramienta útil para el control de procesos industriales.
Este software proporciona información en tiempo real sobre el rendimiento de los procesos,
lo que permite a los operadores monitorear y ajustar los parámetros para mantener la
eficiencia y la calidad de los productos. También se encarga del monitoreo y control de estos
procesos. Los operadores pueden configurar el software para alertarnos cuando se produzcan
variaciones en los parámetros de procesamiento, lo que les permite tomar medidas inmediatas
para mantener el rendimiento y la calidad del producto.
En términos generales, las Reacciones de los Procesos ante Variaciones de Carga se refieren a
cómo el sistema de procesamiento de una planta reacciona a cambios en la carga. Estos
cambios pueden ser debidos a factores externos, como fluctuaciones en la demanda del
mercado, o internos, como cambios en la materia prima o en la configuración de la
maquinaria. En cualquier caso, es esencial que el sistema de procesamiento pueda ajustarse a
estas variaciones para garantizar una producción eficiente y de alta calidad.
En resumen, las Reacciones de los Procesos ante Variaciones de Carga son un tema
importante en la industria, y el software Control Station es una herramienta valiosa para el
monitoreo y control de estos procesos. Al utilizar esta herramienta, los operadores pueden
garantizar una producción eficiente y de alta calidad, incluso en condiciones de carga
variable.(1)
FUNDAMENTO TEÓRICO
Los biorreactores se pueden definir como un sistema que proporciona un entorno controlado
que permite un crecimiento celular efectivo y la formación de un producto, que debe tener los
niveles de temperatura, pH, sustrato, sal y oxígeno óptimos, para convertir el material
principal específicamente en productos atractivos. El reactor es el corazón de las plantas
químicas y su comportamiento puede condicionar la selectividad y el rendimiento y, por lo
tanto, la calidad y la economía de los productos obtenidos. Sin embargo, es importante
diseñar un sistema de control que garantice operaciones estables, como se verá más adelante,
la estabilidad puede depender más del diseño del reactor en sí que el sistema de control. El
modelado de bioprocesos es una tarea compleja porque las reacciones biológicas están
influenciadas por un entorno químico (como el nivel de concentración nutricional y producto)
y por la condición física del proceso. El metabolismo y los mecanismos reguladores de
muchos sistemas biológicos aún no se entienden, por lo que la descripción de las matemáticas
debe simplificarse sin perder información que permita el desarrollo de modelos adecuados
para la simulación, diseño y optimización de bioprocesos. Se conoce el uso de modelos
matemáticos en ingeniería química, pero el uso de modelos dinámicos, que son contrarios a
las condiciones tradicionales para las fábricas químicas, son mucho más nuevos. Esto se
demuestra en el desarrollo de sólidos paquetes de software comercial para simulaciones
dinámicas, que surgen debido a la necesidad de usar estas herramientas para la validación de
diseño y las condiciones de funcionamiento. La posibilidad de simulación dinámica será una
condición indispensable para los estudios de seguridad de las plantas, porque es fácil permitir
estudios de situaciones anormales. Las simulaciones dinámicas tienen el mismo interés en los
procesos continuos, como en una operación que es una dinámica inherente, como discontinua
o semicontinua. Por otro lado, es muy interesante en el mejor conocimiento del rendimiento
del proceso y es una herramienta poderosa para la optimización de las plantas. MAPAN
puede considerarse como el resultado final del proceso dinámico donde la velocidad del
cambio ha alcanzado el valor cero.
La reacción del proceso para contener variaciones es un problema importante en la industria,
porque cada cambio en la carga procesada puede afectar la eficiencia y la calidad del
producto. Es por eso que es muy importante tener un sistema de control y monitoreo
adecuado para detectar y responder a esta variación. Para su realización, utilizaremos el
software de control, que es una herramienta útil porque nos brinda información en tiempo
real y nos permite monitorear y cambiar los parámetros que necesitamos. Los estudios de
casos nos permiten controlar el nivel del tanque, la temperatura y la concentración del reactor.
Los controladores básicos disponibles incluyen PI-solo, PI, PD y controlador PID. Las
estrategias avanzadas incluyen cascadas, caras, desacoplamiento multivariable, modelos
predictivos (Predictor Smith), control dinámico de matriz y control de datos de muestra
discreto. En un proceso especial hay un entorno orientado al bloque que le permite crear
procesos de control y arquitectura de acuerdo con sus propias especificaciones para varios
análisis de control especial. Esto puede investigar los beneficios y la incomodidad de la
arquitectura de control diferente, la sensibilidad al ajuste, las capacidades de rendimiento del
bucle y una serie de otros temas importantes para los profesionales. Las herramientas desing
se utilizan para ajustar modelos dinámicos lineales para procesar datos y calcular los valores
de ajuste del controlador PID. Los modelos de herramientas desing también se pueden utilizar
para construir estrategias de control sofisticadas que utilizan modelos de proceso internos
para controlar la arquitectura. Debido a que los datos se pueden importar de procesos
operativos reales, las herramientas desing pueden resolver sus problemas desafiantes para el
diseño, el análisis y el ajuste del controlador.
El software nos brinda una variedad de opciones, pero en la práctica realizada solo se tomó
en cuenta el módulo de Case Studies el cual está desarrollado para la formación de métodos y
prácticas modernas de control de procesos. Nos brinda varios simuladores como:
- Gravity drained tanks (Tanques drenados por gravedad)
- Pumped tank (Tanque bombeado)
- Heat exchanger (Intercambiador de calor)
- Jacketed stirred Reactor (Horno de reactor agitado)
- Furnace
- Multi-tank process (Proceso multitanque)
- Distillation column (Columna de destilación)
En cada proceso, puede manipular variables para obtener los datos que necesitamos. El
proceso del proceso se puede registrar en forma de una impresora o impresora de disco o
procesamiento de archivos y procesos de investigación correctiva. Los módulos permiten el
reconocimiento y el estudio de conceptos más y más complejos de una manera ordenada. Los
primeros conceptos incluyen el estudio del comportamiento dinámico básico, como un
aumento en el proceso, el tiempo constante y el tiempo muerto. Los conceptos intermedios
incluyen las capacidades de ajuste y rendimiento de la gama completa de controladores PID.
Los conceptos avanzados incluyen una serie de algoritmos avanzados tradicionales basados
 en modelos. Después de este simulador, si necesitamos hacer un cronograma de nuestro
diseño, pasaremos al diseño "Herramientas de diseño", que es una herramienta para el diseño
y el análisis del controlador. Establece automáticamente el modelo para el procesamiento de
datos. El modelo de datos se ajusta utilizando una búsqueda sistemática de parámetros del
modelo que minimizan la cantidad de errores cuadráticos (SSE) entre la respuesta contenida
en los datos medidos y el modelo de respuesta predicho en el archivo.
Modelo de primer pedido más tiempo muerto (FOPDT)
Un modelo de primer orden detiempo muerto (FOPDT) es un enfoque simple para la
respuesta dinámica (la transitoria o el tiempo anti -eco) de una variable de proceso una
influencia. También se conoce como el "retraso de primer orden". Más tiempo (folpdt) o
"tiempo muerto" puede ser reemplazado por "retraso", que cambia el acrónimo de FOLPDT.
El modelo FOPDT suele ser un enfoque razonable para el comportamiento del proceso y
tiene su utilidad para las reglas del ajuste del controlador, estructurando los decouplers y para
los algoritmos de control de progreso, para los atributos esenciales de comunicación del
proceso y como un modelo de reemplazo matemáticamente simple en simulaciones en
simulaciones Para simulaciones para el entrenamiento y la optimización mostrados. No se
dice que el modelo FOPDT es una representación real. El proceso es probablemente más alto
y no lineal. Sin embargo, un modelo FOPDT es una representación práctica que compensa
varios aspectos del uso. (2)
En el caso del modelo FOPDT, generalmente creemos que la influencia en el pasado reciente
se ha mantenido constante y que la variable del proceso (PV) ha alcanzado un valor
constante. Luego creemos que la influencia da un paso y mantiene este nuevo valor y
reclamos hasta que el PV alcanza su nuevo estado de hospitalización. El tiempo muerto
representa el período después de las influencias en las que el PV no cambia. Es como un
retraso de transporte en una tubería con un flujo de pistón o un período de análisis de
laboratorio. Después de una comprensión intuitiva de cómo los parámetros influyen en el
SchrittantWort, es importante comprender la ecuación matemática de FOPDT.
➢ τpdy(t)dt=−y(t)+Kpu(t−θp) 𝝉𝒑𝒅𝒚(𝒕)𝒅𝒕=−𝒚𝒕+𝑲𝒑𝒖𝒕−𝜽𝒑
➢ Kp=Ganancia de proceso𝐊𝐩=Ganancia de proceso
➢ 𝛕p=Constante de tiempo de proceso𝛕𝐩=Constante de tiempo de proceso
➢ 𝛉p=Tiempo muerto del proceso𝛉𝐩=Tiempo muerto del proceso
La ganancia del modelo es el multiplicador del cambio de influencia, que está determinado
por el nuevo valor de estado estable para el PV. El modelo FOPDT tiene la intención de que
el PV siga el estado estacionario final de un primer orden exponencial después del estado de
hospitalización final después de la duración de la carga "M". La constante de tiempo del
fopdt "M" es un indicador de qué tan rápido se mueve el PV al nuevo valor. En contraste con
algunos congresos, utilicé el índice "M" para "modelo", no para el "P" -andal para el
"proceso" para reconocer que el modelo no es el proceso. La respuesta y el tiempo son una
desviación de las condiciones estables iniciales, así como el tiempo para la influencia del
paso y la espera. (3)
MATERIALES
En esta práctica se utilizó el Software Control Station,el cual nos permite obtener conocimientos sobre
la Dinámica de Control de Procesos..
CONCLUSIONES
1. En cada proceso se pueden manipular las variables para obtener los datos que
requerimos. Los datos del proceso se pueden registrar como gráficos de impresora o
archivos de disco para el modelado de procesos y estudios de ajuste del controlador.
2. Para aprender a controlar bien el software Control Station, debemos tener en claro y
conocer cada componente o elemento que contiene, qué función cumple cada uno y en
qué afectan los cambios de valores que realizamos a nuestros procesos.
3. Cuando se realiza un cambio de valor del controller output, del primer tanque, no
afecta el volumen del segundo tanque, encuentra un equilibrio y permanece en estado
estacionario.
4. Con el software Control Station podemos consolidar los conocimientos básicos en el
estudio de un procesos de descarga de tanques por gravedad y así mismo generar una
mayor habilidad en el modelado de diversos procesos.
5. El programa Control Station nos permite realizar y observar cambios a un proceso,
como por ejemplo en la gráfica N°5 el cual se dio en las entradas y salidas. Además
de observar errores y realizar mejoras en este.
6. En conclusión, las reacciones de los procesos ante variaciones de carga son
gestionadas eficazmente a través del software Control Station. Este software
proporciona las herramientas necesarias para supervisar, ajustar y optimizar los
parámetros del proceso en tiempo real, lo que permite mantener un control preciso y
una respuesta rápida ante cualquier cambio en la carga. Esto garantiza un rendimiento
óptimo del proceso, minimizando los tiempos de inactividad y maximizando la
eficiencia operativa.
BIBLIOGRAFÍA
1. Instrumentación y control de procesos [Internet]. Edu.ar:8443. [citado el 7 de mayo de
2023]. Disponible en:
https://bibliotecavirtual.unl.edu.ar:8443/bitstream/handle/11185/5542/instrumentacion
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2. Russell Rhinehart R. Testing a First-Order Plus Deadtime model [Internet].
Controlglobal.com. 2016 [cited 2023 May 9]. Available from:
https://www.controlglobal.com/control/loop-control/article/11316561/testing-a-first-o
rder-plus-deadtime-model
3. First order plus dead time (FOPDT) [Internet]. Apmonitor.com. [cited 2023 May
9].Availablefrom: https://apmonitor.com/pdc/index.php/Main/FirstOrderSystems
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