Cape Open

The CAPE-OPEN specifications are the standard for interfacing process modelling software components developed by users into process simulation software (1). CAPE-OPEN standards are defined as a series of interfaces described in a formal documentation set. They are based on universally recognized software technologies developed in the nineties, such as COM and CORBA. Version 1.0 of CAPE-OPEN specifications is implemented in COM (Microsoft Component Object Model). In the last years, Microsoft has designed and developed a new specification for interoperability among different platform for implementing 'cross platform software'. The new development environment is called .NET and it is a great step forward into interoperable and easy-to-develop applications. Since .NET is the evolution of COM technology, it allows the execution of COM codes and the integration of COM code and native .NET code. COM interoperability is the fundamental runtime functionality that allows traditional COM applications using components developed with .NET languages. In this paper we present the design and the implementation of a software layer developed in .NET framework with C#. This software layer talks with the standard CAPE-OPEN COM interfaces, but allow a much more efficient development of codes for the process engineers. All this, without modifying the CAPE-OPEN standard interfaces included into most process simulation software available in the market today.

En muchas carreras de ingenieria quimica, los estudiantes aprenden a utilizar simuladores comerciales, por lo tanto el futuro ingeniero depende de ellos. En vez de usar un "paquete cerrado" sin conocer su principio de funcionamiento, es necesario realizar esfuerzos para disenar un software de codigo abierto capaz de conectar operaciones unitarias, con modulos estandar para resolver las operaciones basicas de ingenieria quimica y lo suficientemente versatil para la incorporacion de nuevos modulos de terceros (plugin), con un complemento opcional y educativo, definido por el desarrollador. El objetivo es crear una plataforma para fines academicos o industriales con documentacion colaborativa a traves de un Wiki, con mencion de los creditos para los participantes, dada por un Comite cientifico tecnologico nombrado ad hoc. Habra foros de ayuda y discusion. Lazarus se propone como herramienta de desarrollo, debido a su alta velocidad de calculo y por ser multiplataforma. El ana...

HDHPLUS® es un proceso de hidroconversión desarrollado en PDVSA Intevep, que permite una alta conversión de residuos de vacío, generando un alto rendimiento volumétrico hacia productos de alta calidad como gasolinas y destilados medios. Los proyectos de ingeniería que incorporan la tecnología HDHPLUS® requieren la evaluación de la planta en simuladores de proceso comerciales que permiten realizar rápidamente la predicción del comportamiento del proceso, generando los datos necesarios para completar el diseño de los equipos en cada fase del proyecto. Esta simulación requiere inicialmente la predicción de los rendimientos de productos en los reactores mediante modelos propietarios, los cuales son incompatibles con los simuladores de procesos comerciales. Esta situación hace necesaria la manipulación de gran cantidad de datos para compatibilizar los resultados de los modelos propietarios con el simulador de procesos comercial,

HDHPLUS® es un proceso de hidroconversión desarrollado en PDVSA Intevep, que permite una alta conversión de residuos de vacío, generando un alto rendimiento volumétrico hacia productos de alta calidad como gasolinas y destilados medios. Los proyectos de ingeniería que incorporan la tecnología HDHPLUS® requieren la evaluación de la planta en simuladores de proceso comerciales que permiten realizar rápidamente la predicción del comportamiento del proceso, generando los datos necesarios para completar el diseño de los equipos en cada fase del proyecto. Esta simulación requiere inicialmente la predicción de los rendimientos de productos en los reactores mediante modelos propietarios, los cuales son incompatibles con los simuladores de procesos comerciales. Esta situación hace necesaria la manipulación de gran cantidad de datos para compatibilizar los resultados de los modelos propietarios con el simulador de procesos comercial,

Heavy organics (HOs) precipitation was investigated from a Niger Delta crude by using varying ratios of binary mixtures of normal alkanes precipitating solvents (NC5, NC6 and NC7) to determine the significant effect of changes in composition of the crude oil. The different ratios of the binary mixtures of normal alkane precipitants produced different quantities of heavy organics precipitate showing different phase transitions. These transitions in the phase changes of the varying ratios of the binary mixtures may be attributed to colloidal formations and the different chemical species in different ratios of the binary mixtures of normal alkanes in the crude oil medium.

Los hidratos de gas natural son compuestos de inclusión que se forman en presencia de gases de bajo peso molecular y agua, a altas presiones y bajas temperaturas, que pueden bloquear gasoductos y oleoductos, por lo que es determinante conocer y desarrollar modelos capaces de predecir las condiciones bajo las cuales se forman los hidratos a fin de prevenirlos. En este trabajo se aplicaron algunos modelos empíricos para la predicción de las condiciones de formación de hidratos de un conjunto de mezclas de hidrocarburos, que varían desde componentes puros hasta mezclas multicomponente en un amplio rango de presión y temperatura. El modelo de Motiee (1991) resultó ser el método demostrativo que exhibió menores errores porcentuales para toda la gama de mezclas estudiadas. El modelo de Hammerschmidt (1934) arrojó las menores desviaciones para la mayoría de las mezclas evaluadas. Se obtuvo una mayor desviación en la aplicación de los modelos empíricos para sistemas binarios, disminuyendo a medida que el número de componentes en la mezcla aumentaba.

An analysis of the extractive distillation and solvent recovery processes for the separation of ethanol and benzene from its azeotropic mixture using p-xylene as a solvent through Cape-Open steady-state simulation is presented. A case study is conducted using a two-column distillation system, where the first column was used for the extraction of ethanol, while the second column was used to recover pure benzene and the solvent.  This recovered solvent is then reinjected into the first column. The results indicated that p-xylene is a reliable solvent for the separation ethanol-benzene azeotrope and can distill pure benzene with a high  recovery of the solvent during the process.

The accuracy of the Modified-Nasrifar-Moshfeghian (MNM) EOS in predicting the densities of heavy oils and their SARA fractions was evaluated. Each SARA fraction offour western Canadian heavy oils and bitumens was treated as a pseudo component. The equation of state was tuned with only one set of measured densities and were thereafter used for density predictions with no further fitting parameters. The results showed the MNM EOS without any volume correction could predict the SARA densities with accuracy similar to the SRK EOS with volume correction. The small error indicates that the tuned EOS could be used to accurately predict the densities of the SARA fractions of at least the Westem Canadian heavy oils and bitumens.

Asphaltene Precipitation is a perennial problem in production of crude oils. Field condition conducive to precipitation includes normal pressure depletion, acid stimulation, gas-lift operation, and miscible flooding, just to mention a few. To avoid precipitation, it is useful to know the solubility of asphaltene in petroleum liquids as a function of temperature, pressure, and liquid-phase composition. Asphaltene precipitation has been the subject of numerous theoretical investigations. Most models in the literature are based on the classical Flory-Huggins polymersolution theory coupled with Hildebrand regular-solution theory to describe the phase behavior of asphaltenecontaining fluids .While these models can partially explain a few of the experimental results and have some use in describing selected asphaltene-precipitation phenomena in petroleum fluids, these solubility models are inadequate for explaining other experimental results. In this study, phase behavior of asphaltene precipitation is being investigated by a modified local composition model (Wilson model) and the estimated amount of asphaltene precipitation by this model is compared to Flory-Huggins model and experimental parameters. This comparison displays that the predicted amount of precipitation by above mentioned model into heavy oil is more accurate than the modified Flory-Huggins model.

Extensión del método de Thomas a matrices tridiagonales en Bloque 128 PROBLEMAS PROPUESTOS 186 BIBLIOGRAFÍA CITADA 189 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 189 CAPITULO V: "SIMULACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS" V.1. INTRODUCCIÓN 191 V.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE SIMULACIÓN 193 V.3. SIMULADORES DE PROCESOS QUÍMICOS COMPLEJOS 195 V.3.1. Simuladores de procesos en estado estacionario modulares secuenciales vs. Simuladores globales 196 PROBLEMAS PROPUESTOS 209 BIBLIOGRAFÍA CITADA O RECOMENDADA 212 xi CAPITULO VI: " INTRODUCCIÓN A LAS CARACTERÍSTICAS DE UN SIMULADOR MODULAR SECUENCIAL" VI.1. ESTRUCTURA DE UN SIMULADOR MODULAR SECUENCIAL EN ESTADO ESTACIONARIO 213 VI.2. EN CASCADAS CONTRACORRIENTE MÚLTIPLE ETAPA" xv X.1. INTRODUCCIÓN 373 X.2. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN APROXIMADOS 379 X.3. MÉTODOS ETAPA A ETAPA 380 X.4. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN MATRICIALES (SEMI-RIGUROSOS) 382 X.5. MÉTODOS RIGUROSOS DE RESOLUCIÓN SIMULTANEA 392 X.5.1. Sistema de Ecuaciones 393 X.5.2. Estructura del jacobiano 401 X.5.3. Procedimiento numérico de resolución 406 X.5.4. Opciones estructurales 414 X.6. MÉTODOS JERÁRQUICOS CON DOS NIVELES DE ITERACIÓN (INSIDE-OUT) 423 X.7. MÉTODOS DE RELAJACIÓN 426 X.8. MÚLTIPLES SOLUCIONES EN EQUIPOS DE SEPARACIÓN MULTICOMPONENTE MÚLTIPLE ETAPA 426 PROBLEMAS PROPUESTOS 431 BIBLIOGRAFÍA CITADA 432 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 434 CAPITULO XI: " OPTIMIZACIÓN " XI.1. INTRODUCCIÓN 435 XI.2. FORMULACIÓN DEL MODELO 435 XI.2.1. EJEMPLO: Planificación de Producción de una Refinería 438 XI.2.1.1. Modelado del Ejemplo 439 XI.3. TEORÍA Y ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN 441 XI.3.1. Programación Lineal 441 XI.3.1.1. Representación y Solución Gráfica de LP 442 XI.3.1.2. El algoritmo SIMPLEX 446 XI.3.2. Programación no lineal 448 xvi XI.3.2.1. Teoría clásica de la programación no lineal 449 XI.3.2.1.1. Programas matemáticos no condicionados 449 XI.3.2.1.2. Programas matemáticos condicionados por igualdades 452 XI.3.2.1.3. Problemas condicionados por desigualdades 454 XI.3.2.2. Algoritmos para resolver NLP 456 XI.3.2.2.1. Algoritmos para NLP Univariables sin Restricciones 456 XI.3.2.2.2. Algoritmos para NLP sin Restricciones Multivariables 461 XI.3.2.2.3. Algoritmos para NLP con restricciones 475 EJERCICIOS PROPUESTOS 489 BIBLIOGRAFIA 492 APÉNDICE 493 CAPITULO XII: "OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS POR COMPUTADORA" XII.1. INTRODUCCIÓN 497 XII.2. EJEMPLOS 500 XII.2.1. Diseño de un absorbedor 500 XII.2.2. Diseño de una planta completa 501 XII.2.3. Un problema de optimización con óptimos locales 501 XII.3. SIMULACIÓN DE PROCESOS POR COMPUTADORA Y SU RELACIÓN CON OPTIMIZACIÓN. DISTINTOS ENFOQUES 502 XII.3.1. Enfoque modular secuencial 503 XII.3.2. Enfoque global 505 XII.3.3. Enfoque modular simultáneo 507 XII.4. OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS CON EL ENFOQUE MODULAR SECUENCIAL 508 XII.4.1. Métodos de caja negra 509 XII.4.2. Métodos de camino no factible 512 XII.4.3. Métodos de camino factible 518 xvii XII.4.4. Métodos híbridos 520 XII.4.5. Métodos siguiendo el flujo lógico de información 521 XII.5. OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS CON EL ENFOQUE GLOBAL 523 XII.6. OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS CON EL ENFOQUE MODULAR SIMULTANEO 525 EJERCICIOS 531 BIBLIOGRAFÍA 532 CAPITULO XIII: "MÉTODOS NUMÉRICOS, APROXIMACIÓN PARA LA SOLUCIÓN DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS" XIII.1. INTRODUCCIÓN 535 XIII.2. ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS DE ORDEN N 535 XIII.3. SOLUCIÓN DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS DE 1er. ORDEN 536 XIII.4. APROXIMACIÓN A LA SOLUCIÓN MEDIANTE EXPANSIÓN EN SERIES DE TAYLOR 538 XIII.5. MÉTODOS EXPLÍCITOS DE RESOLUCIÓN DE EDOs 542 XIII.5.1. Método de Euler 542 XIII.5.2. Métodos de Runge-Kutta 547 XIII.6. MÉTODOS DE MÚLTIPLE PASO 558 XIII.7. MÉTODOS PREDICTORES-CORRECTORES 561 XIII.8. SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES 563 PROBLEMAS PROPUESTOS 565 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 568 CAPITULO XIV: "SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS DE PROCESOS ELEMENTALES" XIV.1. INTRODUCCIÓN 571 XIV.2. SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS SENCILLOS DE PROCESO 573 xviii XIV.3. MODELO PARA LA SIMULACIÓN DINÁMICA DE UN SEPARADOR FLASH 591 PROBLEMAS PROPUESTOS 599 BIBLIOGRAFÍA CITADA O RECOMENDADA 601 CAPITULO XV: " SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS DE SEPARACIÓN MÚLTIPLE ETAPA EN CONTRACORRIENTE" XV.1. INTRODUCCIÓN 603 XV.2. MODELO PARA SISTEMAS DE SEPARACIÓN MÚLTIPLE-ETAPA MULTICOMPONENTE EN CONTRACORRIENTE 606 XV. 2.1. Sistema de Ecuaciones del Modelo 610 XV.2.2 . Procedimientos de cálculo 616 XV.3. EJEMPLOS DE APLICACIONES ESPECIFICAS. 622 XV.4. DESTILACIÓN BATCH 627 BIBLIOGRAFÍA CITADA 637 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 639 PROBLEMAS PROPUESTOS 640 CAPITULO XVI:" INTRODUCCIÓN AL CONTROL DE PROCESOS. SISTEMAS DE CONTROL TÍPICOS Y UTILIDAD DE LOS SIMULADORES DINÁMICOS " XVI.1. INTRODUCCIÓN 643 XVI.2. NOCIONES BÁSICAS SOBRE CONTROL DE PROCESOS 646 XVI.2.1. Modelado matemático 647 XVI.2.2. Estructuras utilizadas en control clásico 650 XVI.2.3. Ajuste de los controladores Clásicos 653 XVI.3. NOCIONES BÁSICAS SOBRE ALGORITMOS DE CONTROL AVANZADO 655 XVI.3.1. Control por realimentación de estados 657 XVI.3.2. Control óptimo 658 xix XVI.3.3. Linealización global exacta de sistemas no lineales 661 XVI.3.4. Otras estructuras de control avanzado 662 XVI.4. SIMULACIÓN NUMÉRICA DE LOS PROCESOS CONTROLADOS 663 XVI.4.1. Estructuras típicas utilizadas en los simuladores dinámicos 665 XVI.4.2. UN EJEMPLO SIMULADO DE UN SISTEMA DE CONTROL DE NIVELES 666 PROBLEMAS PROPUESTOS 670 BIBLIOGRAFÍA CITADA 670 CAPITULO XVII " SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS ESPECÍFICOS" XVII.1. INTRODUCCIÓN 673 XVII.2. EVAPORADOR DE PROPANO 673 XVII.2.1. Descripción del proceso 673 XVII.2.2. Construcción del modelo 674 XVII.2.3. Resolución del modelo 678 XVII.3. DESALADOR POR EVAPORACIÓN MÚLTIPLE FLASH 680 XVII.3.1. Descripción del proceso 680 XVII.3.2. Construcción del modelo 681 XVII.3.3. Resolución del modelo 687 XVII.4. REACTOR PRODUCTOR DE SULFOLENO 690 XVII.4.1. Descripción del proceso 690 XVII.4.2. Construcción del Modelo 692 XVII.4.3. Resolución del Modelo 695 BIBLIOGRAFÍA CITADA 696 CAPITULO XVIII: "MODELADO DEL PROCESO DE DIGESTIÓN ANAERÓBICA EN REACTORES SIMPLES " XVIII.1. INTRODUCCIÓN 697 xx XVIII.2. MODELADO DE LOS PROCESOS FUNDAMENTALES EN REACTORES BIOLÓGICOS SIMPLES 702 XVIII.2.1. Evolución histórica 702 XVIII.2.2. Modelado de un biodigestor anaeróbico tanque agitado ideal con microorganismos suspendidos 704 XVIII.2.2.1. Sistema de ecuaciones del modelo 707 XVIII.2.2.2. Esquema de cálculo 718 XVIII.3. MODELO DE REACTOR TANQUE AGITADO CONTINUO NO IDEAL 732 XVIII.3.1. Modelo de reactores tanques agitados en serie con recirculación externa 733 XVIII.4. INTRODUCCIÓN AL MODELADO DE REACTORES CON BIOFILM 735 BIBLIOGRAFÍA CITADA 738 CAPITULO XIX: " MÉTODOS, ESCTRUCTURAS Y MODELOS PARA LA SIMULACIÓN DE PROCESOS BATCH " XIX.1. INTRODUCCIÓN 741 XIX.2. EL ROL DE LOS PROCESOS BATCH EN LA INDUSTRIA QUÍMICA 741 XIX.3. APLICACIÓN DE LA SIMULACIÓN EN LA INGENIERÍA DE PROCESOS BATCH 742 XIX.4. CARACTERÍSTICAS DE LOS PROCESOS BATCH 744 XIX.5. MODELOS DE TIEMPOS Y FACTORES DE REQUERIMIENTOS 748 XIX.6. MODELOS DE ETAPAS INDIVIDUALES BASADOS EN LOS PRIMEROS PRINCIPIOS 752 XIX.7. LOS SISTEMAS DE SIMULACIÓN 756 XIX.8. CARACTERIZACIÓN DE UN PROCESO QUÍMICO DISCONTINUO (DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LOS SISTEMAS DE SIMULACIÓN) 759 XIX.9. SIMULACIÓN CONTINUA-DISCRETA COMBINADA 760 XIX.10. SIMULACIÓN DINÁMICA DESACOPLADA 763 PROBLEMAS PROPUESTOS 764 xxi BIBLIOGRAFÍA CITADA 765 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 766 CAPITULO XX: " MEDICIÓN Y ESTIMACIÓN EN PROCESOS CONTROLADOS " XX.1. INTRODUCCIÓN 767 XX.2. MEDICIÓN DE VARIABLES DE PROCESO 768 XX.2.1. Mediciones "en linea" y " de linea" 769 XX.2.2. Nociones básicas sobre transmisión de mediciones 771 XX.2.3. Ruidos típicos de medición 774 XX.2.4. Simulación numérica de la mediciones 775 XX.3. ESTIMACIÓN DE VARIABLES DE PROCESO NO MEDIBLES. 776 XX.3.1. Observadores 778 XX.3.2. Un estimador líneal óptimo: el filtro de Kalman 781 XX.4. MÉTODOS NUMÉRICOS DE ESTIMACIÓN PARA PROBLEMAS "MAL CONDICIONADOS" 784 XX.4.1. Técnicas determinísticas de inversión numérica 785 XX.4.2. Técnicas estocásticas de inversión numérica 787 XX.4.3. Ejemplos Simulados 788 PROBLEMAS PROPUESTOS 792 BIBLIOGRAFÍA CITADA 793 CAPITULO XXI: "SIMULACIÓN DINÁMICA EN TIEMPO REAL" XXI.1. INTRODUCCIÓN 795 XIX.2. CARACTERÍSTICAS GENERALES DE UN SIMULADOR EN TIEMPO REAL 797 XXI.3. CONSTRUCCIÓN DE UN SIMULADOR DE TIEMPO REAL 801 XXI.3.1. Tiempo real 801 XXI.3.2. Ruidos y Fallas 803 xxii XXI.4. PASTEURIZADOR HTST.1.0 808 XXI.4.1. Descripción del proceso 808 XXI.4.2. Propiedades fisicoquímicas 811 XXI.5. MODELO DEL PROCESO 813 XXI.6. EL SIMULADOR HTST 1.0 814 XXI.6.1. Introducción 814 XXI.6.2. La interfaz 814 XXI.6.3. Aplicaciones 817 PROBLEMAS PROPUESTOS 824 BIBLIOGRAFÍA 825

Extensión del método de Thomas a matrices tridiagonales en Bloque 128 PROBLEMAS PROPUESTOS 186 BIBLIOGRAFÍA CITADA 189 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 189 CAPITULO V: "SIMULACIÓN DE PROCESOS QUÍMICOS" V.1. INTRODUCCIÓN 191 V.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MÉTODOS DE SIMULACIÓN 193 V.3. SIMULADORES DE PROCESOS QUÍMICOS COMPLEJOS 195 V.3.1. Simuladores de procesos en estado estacionario modulares secuenciales vs. Simuladores globales 196 PROBLEMAS PROPUESTOS 209 BIBLIOGRAFÍA CITADA O RECOMENDADA 212 xi CAPITULO VI: " INTRODUCCIÓN A LAS CARACTERÍSTICAS DE UN SIMULADOR MODULAR SECUENCIAL" VI.1. ESTRUCTURA DE UN SIMULADOR MODULAR SECUENCIAL EN ESTADO ESTACIONARIO 213 VI.2. EN CASCADAS CONTRACORRIENTE MÚLTIPLE ETAPA" xv X.1. INTRODUCCIÓN 373 X.2. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN APROXIMADOS 379 X.3. MÉTODOS ETAPA A ETAPA 380 X.4. MÉTODOS DE RESOLUCIÓN MATRICIALES (SEMI-RIGUROSOS) 382 X.5. MÉTODOS RIGUROSOS DE RESOLUCIÓN SIMULTANEA 392 X.5.1. Sistema de Ecuaciones 393 X.5.2. Estructura del jacobiano 401 X.5.3. Procedimiento numérico de resolución 406 X.5.4. Opciones estructurales 414 X.6. MÉTODOS JERÁRQUICOS CON DOS NIVELES DE ITERACIÓN (INSIDE-OUT) 423 X.7. MÉTODOS DE RELAJACIÓN 426 X.8. MÚLTIPLES SOLUCIONES EN EQUIPOS DE SEPARACIÓN MULTICOMPONENTE MÚLTIPLE ETAPA 426 PROBLEMAS PROPUESTOS 431 BIBLIOGRAFÍA CITADA 432 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 434 CAPITULO XI: " OPTIMIZACIÓN " XI.1. INTRODUCCIÓN 435 XI.2. FORMULACIÓN DEL MODELO 435 XI.2.1. EJEMPLO: Planificación de Producción de una Refinería 438 XI.2.1.1. Modelado del Ejemplo 439 XI.3. TEORÍA Y ALGORITMOS DE OPTIMIZACIÓN 441 XI.3.1. Programación Lineal 441 XI.3.1.1. Representación y Solución Gráfica de LP 442 XI.3.1.2. El algoritmo SIMPLEX 446 XI.3.2. Programación no lineal 448 xvi XI.3.2.1. Teoría clásica de la programación no lineal 449 XI.3.2.1.1. Programas matemáticos no condicionados 449 XI.3.2.1.2. Programas matemáticos condicionados por igualdades 452 XI.3.2.1.3. Problemas condicionados por desigualdades 454 XI.3.2.2. Algoritmos para resolver NLP 456 XI.3.2.2.1. Algoritmos para NLP Univariables sin Restricciones 456 XI.3.2.2.2. Algoritmos para NLP sin Restricciones Multivariables 461 XI.3.2.2.3. Algoritmos para NLP con restricciones 475 EJERCICIOS PROPUESTOS 489 BIBLIOGRAFIA 492 APÉNDICE 493 CAPITULO XII: "OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS POR COMPUTADORA" XII.1. INTRODUCCIÓN 497 XII.2. EJEMPLOS 500 XII.2.1. Diseño de un absorbedor 500 XII.2.2. Diseño de una planta completa 501 XII.2.3. Un problema de optimización con óptimos locales 501 XII.3. SIMULACIÓN DE PROCESOS POR COMPUTADORA Y SU RELACIÓN CON OPTIMIZACIÓN. DISTINTOS ENFOQUES 502 XII.3.1. Enfoque modular secuencial 503 XII.3.2. Enfoque global 505 XII.3.3. Enfoque modular simultáneo 507 XII.4. OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS CON EL ENFOQUE MODULAR SECUENCIAL 508 XII.4.1. Métodos de caja negra 509 XII.4.2. Métodos de camino no factible 512 XII.4.3. Métodos de camino factible 518 xvii XII.4.4. Métodos híbridos 520 XII.4.5. Métodos siguiendo el flujo lógico de información 521 XII.5. OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS CON EL ENFOQUE GLOBAL 523 XII.6. OPTIMIZACIÓN DE PROCESOS CON EL ENFOQUE MODULAR SIMULTANEO 525 EJERCICIOS 531 BIBLIOGRAFÍA 532 CAPITULO XIII: "MÉTODOS NUMÉRICOS, APROXIMACIÓN PARA LA SOLUCIÓN DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS" XIII.1. INTRODUCCIÓN 535 XIII.2. ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS DE ORDEN N 535 XIII.3. SOLUCIÓN DE ECUACIONES DIFERENCIALES ORDINARIAS DE 1er. ORDEN 536 XIII.4. APROXIMACIÓN A LA SOLUCIÓN MEDIANTE EXPANSIÓN EN SERIES DE TAYLOR 538 XIII.5. MÉTODOS EXPLÍCITOS DE RESOLUCIÓN DE EDOs 542 XIII.5.1. Método de Euler 542 XIII.5.2. Métodos de Runge-Kutta 547 XIII.6. MÉTODOS DE MÚLTIPLE PASO 558 XIII.7. MÉTODOS PREDICTORES-CORRECTORES 561 XIII.8. SISTEMAS DE ECUACIONES DIFERENCIALES 563 PROBLEMAS PROPUESTOS 565 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 568 CAPITULO XIV: "SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS DE PROCESOS ELEMENTALES" XIV.1. INTRODUCCIÓN 571 XIV.2. SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS SENCILLOS DE PROCESO 573 xviii XIV.3. MODELO PARA LA SIMULACIÓN DINÁMICA DE UN SEPARADOR FLASH 591 PROBLEMAS PROPUESTOS 599 BIBLIOGRAFÍA CITADA O RECOMENDADA 601 CAPITULO XV: " SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS DE SEPARACIÓN MÚLTIPLE ETAPA EN CONTRACORRIENTE" XV.1. INTRODUCCIÓN 603 XV.2. MODELO PARA SISTEMAS DE SEPARACIÓN MÚLTIPLE-ETAPA MULTICOMPONENTE EN CONTRACORRIENTE 606 XV. 2.1. Sistema de Ecuaciones del Modelo 610 XV.2.2 . Procedimientos de cálculo 616 XV.3. EJEMPLOS DE APLICACIONES ESPECIFICAS. 622 XV.4. DESTILACIÓN BATCH 627 BIBLIOGRAFÍA CITADA 637 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 639 PROBLEMAS PROPUESTOS 640 CAPITULO XVI:" INTRODUCCIÓN AL CONTROL DE PROCESOS. SISTEMAS DE CONTROL TÍPICOS Y UTILIDAD DE LOS SIMULADORES DINÁMICOS " XVI.1. INTRODUCCIÓN 643 XVI.2. NOCIONES BÁSICAS SOBRE CONTROL DE PROCESOS 646 XVI.2.1. Modelado matemático 647 XVI.2.2. Estructuras utilizadas en control clásico 650 XVI.2.3. Ajuste de los controladores Clásicos 653 XVI.3. NOCIONES BÁSICAS SOBRE ALGORITMOS DE CONTROL AVANZADO 655 XVI.3.1. Control por realimentación de estados 657 XVI.3.2. Control óptimo 658 xix XVI.3.3. Linealización global exacta de sistemas no lineales 661 XVI.3.4. Otras estructuras de control avanzado 662 XVI.4. SIMULACIÓN NUMÉRICA DE LOS PROCESOS CONTROLADOS 663 XVI.4.1. Estructuras típicas utilizadas en los simuladores dinámicos 665 XVI.4.2. UN EJEMPLO SIMULADO DE UN SISTEMA DE CONTROL DE NIVELES 666 PROBLEMAS PROPUESTOS 670 BIBLIOGRAFÍA CITADA 670 CAPITULO XVII " SIMULACIÓN DINÁMICA DE EQUIPOS ESPECÍFICOS" XVII.1. INTRODUCCIÓN 673 XVII.2. EVAPORADOR DE PROPANO 673 XVII.2.1. Descripción del proceso 673 XVII.2.2. Construcción del modelo 674 XVII.2.3. Resolución del modelo 678 XVII.3. DESALADOR POR EVAPORACIÓN MÚLTIPLE FLASH 680 XVII.3.1. Descripción del proceso 680 XVII.3.2. Construcción del modelo 681 XVII.3.3. Resolución del modelo 687 XVII.4. REACTOR PRODUCTOR DE SULFOLENO 690 XVII.4.1. Descripción del proceso 690 XVII.4.2. Construcción del Modelo 692 XVII.4.3. Resolución del Modelo 695 BIBLIOGRAFÍA CITADA 696 CAPITULO XVIII: "MODELADO DEL PROCESO DE DIGESTIÓN ANAERÓBICA EN REACTORES SIMPLES " XVIII.1. INTRODUCCIÓN 697 xx XVIII.2. MODELADO DE LOS PROCESOS FUNDAMENTALES EN REACTORES BIOLÓGICOS SIMPLES 702 XVIII.2.1. Evolución histórica 702 XVIII.2.2. Modelado de un biodigestor anaeróbico tanque agitado ideal con microorganismos suspendidos 704 XVIII.2.2.1. Sistema de ecuaciones del modelo 707 XVIII.2.2.2. Esquema de cálculo 718 XVIII.3. MODELO DE REACTOR TANQUE AGITADO CONTINUO NO IDEAL 732 XVIII.3.1. Modelo de reactores tanques agitados en serie con recirculación externa 733 XVIII.4. INTRODUCCIÓN AL MODELADO DE REACTORES CON BIOFILM 735 BIBLIOGRAFÍA CITADA 738 CAPITULO XIX: " MÉTODOS, ESCTRUCTURAS Y MODELOS PARA LA SIMULACIÓN DE PROCESOS BATCH " XIX.1. INTRODUCCIÓN 741 XIX.2. EL ROL DE LOS PROCESOS BATCH EN LA INDUSTRIA QUÍMICA 741 XIX.3. APLICACIÓN DE LA SIMULACIÓN EN LA INGENIERÍA DE PROCESOS BATCH 742 XIX.4. CARACTERÍSTICAS DE LOS PROCESOS BATCH 744 XIX.5. MODELOS DE TIEMPOS Y FACTORES DE REQUERIMIENTOS 748 XIX.6. MODELOS DE ETAPAS INDIVIDUALES BASADOS EN LOS PRIMEROS PRINCIPIOS 752 XIX.7. LOS SISTEMAS DE SIMULACIÓN 756 XIX.8. CARACTERIZACIÓN DE UN PROCESO QUÍMICO DISCONTINUO (DESDE EL PUNTO DE VISTA DE LOS SISTEMAS DE SIMULACIÓN) 759 XIX.9. SIMULACIÓN CONTINUA-DISCRETA COMBINADA 760 XIX.10. SIMULACIÓN DINÁMICA DESACOPLADA 763 PROBLEMAS PROPUESTOS 764 xxi BIBLIOGRAFÍA CITADA 765 BIBLIOGRAFÍA RECOMENDADA 766 CAPITULO XX: " MEDICIÓN Y ESTIMACIÓN EN PROCESOS CONTROLADOS " XX.1. INTRODUCCIÓN 767 XX.2. MEDICIÓN DE VARIABLES DE PROCESO 768 XX.2.1. Mediciones "en linea" y " de linea" 769 XX.2.2. Nociones básicas sobre transmisión de mediciones 771 XX.2.3. Ruidos típicos de medición 774 XX.2.4. Simulación numérica de la mediciones 775 XX.3. ESTIMACIÓN DE VARIABLES DE PROCESO NO MEDIBLES. 776 XX.3.1. Observadores 778 XX.3.2. Un estimador líneal óptimo: el filtro de Kalman 781 XX.4. MÉTODOS NUMÉRICOS DE ESTIMACIÓN PARA PROBLEMAS "MAL CONDICIONADOS" 784 XX.4.1. Técnicas determinísticas de inversión numérica 785 XX.4.2. Técnicas estocásticas de inversión numérica 787 XX.4.3. Ejemplos Simulados 788 PROBLEMAS PROPUESTOS 792 BIBLIOGRAFÍA CITADA 793 CAPITULO XXI: "SIMULACIÓN DINÁMICA EN TIEMPO REAL" XXI.1. INTRODUCCIÓN 795 XIX.2. CARACTERÍSTICAS GENERALES DE UN SIMULADOR EN TIEMPO REAL 797 XXI.3. CONSTRUCCIÓN DE UN SIMULADOR DE TIEMPO REAL 801 XXI.3.1. Tiempo real 801 XXI.3.2. Ruidos y Fallas 803 xxii XXI.4. PASTEURIZADOR HTST.1.0 808 XXI.4.1. Descripción del proceso 808 XXI.4.2. Propiedades fisicoquímicas 811 XXI.5. MODELO DEL PROCESO 813 XXI.6. EL SIMULADOR HTST 1.0 814 XXI.6.1. Introducción 814 XXI.6.2. La interfaz 814 XXI.6.3. Aplicaciones 817 PROBLEMAS PROPUESTOS 824 BIBLIOGRAFÍA 825

Asphaltenes are generally defined as the crude fraction with high molecular weight that is soluble in aromatic solvents and insoluble in normal alkanes, they can have an effect of precipitation and solid deposition in pipelines, which reduces
effective diameter of crude conduction, causing losses in the
oil industry. Among inducing causes of asphaltene precipitation are pressure, temperature and fluid composition. Nowadays, software technology for process simulation has been developed in such an important way that they have
become a fundamental tool for the correct operation of several
processes, especially in the oil field. However, despite the
technological development achieved, process simulators do
not incorporate models for prediction of asphaltene precipitation. Therefore, it arises the need to implement own technology for the realization of this activity as a complementary module for available process simulators. This paper considers algorithm generation for prediction of asphaltene precipitation, programming in C# language for module development called “asphaltine” and its incorporation into a simulation environment through CAPE-OPEN unit operation interface, international standard for application development in Computer-Aided Process Engineering, for creating a support tool as first attempt in commercial and noncommercial simulators that implement the mentioned interface.

In this study, DPTG (Dashtizadeh-Pazuki-Taghikhani-Ghotbi) equation of state has been modified for calculation of phase behavior of fluids and solubility parameter. The accuracy of the modified EOS has been proved by estimation of the properties of some hydrocarbons such as densities of methane and condensate gases, vaporization enthalpy, sublimation pressure, compressibility factor and comparison of the obtained results with the results of the present equations of state such as NJ (Nasrifar-Jalali), ZMJL (Zhi-Meiren-Jun-Lee) and PR (Peng-Robinson). Then, the Flory-Huggins model has been modified and asphaltene precipitation phase behavior at different ratios of solvents in the crude oil has been predicted by the modified EOS and the developed Flory-Huggins model. Comparison of the obtained results with the experimental data of asphaltene precipitation and the calculated ones by the main Flory-Huggins model shows the accuracy of the developed model.

In this study, DPTG (Dashtizadeh-Pazuki-Taghikhani-Ghotbi) equation of state has been modified for calculation of phase behavior of fluids and solubility parameter. The accuracy of the modified EOS has been proved by estimation of the properties of some hydrocarbons such as densities of methane and condensate gases, vaporization enthalpy, sublimation pressure, compressibility factor and comparison of the obtained results with the results of the present equations of state such as NJ (Nasrifar-Jalali), ZMJL (Zhi-Meiren-Jun-Lee) and PR (Peng-Robinson). Then, the Flory-Huggins model has been modified and asphaltene precipitation phase behavior at different ratios of solvents in the crude oil has been predicted by the modified EOS and the developed Flory-Huggins model. Comparison of the obtained results with the experimental data of asphaltene precipitation and the calculated ones by the main Flory-Huggins model shows the accuracy of the developed model.