Simulação de processos é usada para projeto, desenvolvimento, análise e otimização de processos técnicos, tais como: fábricas de produtos químicos, processos químicos, sistemas ambientais, usinas de energia, operações de fabricação complexas, processos biológicos e funções técnicas semelhantes.
Princípio principal
A simulação de processos é uma representação baseada em modelo de processos químicos, físicos, biológicos e outros processos técnicos e operações unitárias em software. Os pré-requisitos básicos são um conhecimento profundo das propriedades físicas e químicas[1] de componentes e misturas puras, de reações e de modelos matemáticos que, em combinação, permitem o cálculo de um processo em computadores.
O software de simulação de processos descreve processos em fluxogramas onde as operações unitárias são posicionadas e conectadas por produtos ou fluxos de informações. O software deve resolver o balanço de massa e energia para encontrar um ponto operacional estável. O objetivo de uma simulação de processo é encontrar as condições ideais para um processo examinado. Este é essencialmente um problema de otimização que deve ser resolvido em um processo iterativo.
A simulação de processos sempre utiliza modelos que introduzem aproximações e suposições, mas permitem a descrição de uma propriedade em uma ampla faixa de temperaturas e pressões que podem não ser cobertas por dados reais. Os modelos também permitem interpolação e extrapolação (“Extrapolação (matemática)”), dentro de certos limites, e permitem a busca de condições fora da faixa de propriedades conhecidas.
Modelagem
O desenvolvimento de modelos[2] para uma melhor representação de processos reais é o núcleo do desenvolvimento futuro de software de simulação. O desenvolvimento do modelo é realizado na vertente da engenharia química, mas também na engenharia de controlo e para o aperfeiçoamento das técnicas de simulação matemática. A simulação de processos é, portanto, um dos poucos campos onde cientistas da química, física, ciência da computação, matemática e diversas áreas da engenharia trabalham juntos.
Avaliação de simulações históricas
Introdução
Em geral
Simulação de processos é usada para projeto, desenvolvimento, análise e otimização de processos técnicos, tais como: fábricas de produtos químicos, processos químicos, sistemas ambientais, usinas de energia, operações de fabricação complexas, processos biológicos e funções técnicas semelhantes.
Princípio principal
A simulação de processos é uma representação baseada em modelo de processos químicos, físicos, biológicos e outros processos técnicos e operações unitárias em software. Os pré-requisitos básicos são um conhecimento profundo das propriedades físicas e químicas[1] de componentes e misturas puras, de reações e de modelos matemáticos que, em combinação, permitem o cálculo de um processo em computadores.
O software de simulação de processos descreve processos em fluxogramas onde as operações unitárias são posicionadas e conectadas por produtos ou fluxos de informações. O software deve resolver o balanço de massa e energia para encontrar um ponto operacional estável. O objetivo de uma simulação de processo é encontrar as condições ideais para um processo examinado. Este é essencialmente um problema de otimização que deve ser resolvido em um processo iterativo.
A simulação de processos sempre utiliza modelos que introduzem aproximações e suposições, mas permitem a descrição de uma propriedade em uma ampla faixa de temperaturas e pressões que podem não ser cobertas por dados reais. Os modelos também permitem interpolação e extrapolação (“Extrapolação (matemática)”), dentro de certos limites, e permitem a busca de condições fora da faixa de propriedades conhecidas.
Modelagem
O desenvolvimento de modelos[2] para uma melhor representação de processos reais é o núcleo do desenvolvimento futuro de software de simulação. O desenvolvimento do modelo é realizado na vertente da engenharia química, mas também na engenharia de controlo e para o aperfeiçoamento das técnicas de simulação matemática. A simulação de processos é, portanto, um dos poucos campos onde cientistas da química, física, ciência da computação, matemática e diversas áreas da engenharia trabalham juntos.
Muitos esforços são feitos para desenvolver modelos novos e aprimorados para cálculos de propriedades. Isto inclui, por exemplo, a descrição de.
• - Propriedades termofísicas como pressões de vapor, viscosidades, dados calóricos, etc. de componentes puros e misturas.
• - Propriedades de diferentes dispositivos como reatores, colunas de destilação, bombas, etc.
• - Reacções químicas e cinéticas.
• - Dados ambientais e de segurança.
Dois tipos principais de modelos podem ser distinguidos:
Equações e correlações bastante simples onde os parâmetros se ajustam aos dados experimentais.
Métodos preditivos de estimativa de propriedades.
Equações e correlações são geralmente preferidas porque descrevem a propriedade (quase) exatamente. Para obter parâmetros confiáveis, é necessário ter dados experimentais que geralmente são obtidos de bancos de dados factuais[3][4] ou, se não houver dados disponíveis publicamente, de medições.
O uso de métodos preditivos é muito mais barato que trabalhos experimentais e também que dados de bancos de dados. Apesar desta grande vantagem, as propriedades previstas são normalmente utilizadas apenas nas etapas iniciais do desenvolvimento do processo para encontrar as primeiras soluções aproximadas e excluir caminhos errados porque estes métodos de estimativa normalmente introduzem erros mais elevados do que as correlações obtidas a partir de dados reais.
A simulação de processos também incentivou o desenvolvimento de modelos matemáticos nas áreas de numeração e resolução de problemas complexos.[5][6].
História
A história da simulação de processos está fortemente relacionada ao desenvolvimento da computação e do hardware e das linguagens de programação. Implementações simples e iniciais de aspectos de processos químicos foram introduzidas na década de 1970, quando hardware e software adequados estavam disponíveis (aqui principalmente as linguagens de programação FORTRAN e C (linguagem de programação)). A modelagem de propriedades químicas começou muito antes, particularmente a equação cúbica de estados e a equação de Antoine foram desenvolvimentos precursores do século XIX.
Estado estacionário e simulação de processos dinâmicos
Inicialmente, a simulação de processos foi usada para simular processos em estado estacionário. Os modelos de estado estacionário realizam um balanço de massa e energia de um processo estacionário (um processo em estado de equilíbrio) que não depende do tempo.
A simulação dinâmica é uma extensão da simulação de processos em estado estacionário, na qual a dependência do tempo é incorporada aos modelos por meio de termos derivados, ou seja, acúmulo de massa e energia. O advento da simulação dinâmica significa que a descrição, a previsão e o controle dependentes do tempo de processos reais em tempo real tornaram-se possíveis. Isso inclui a descrição da inicialização e do desligamento da planta, mudanças nas condições durante uma reação, atrasos, mudanças térmicas e muito mais.
Simulações dinâmicas requerem mais tempo de cálculo e são matematicamente mais complexas do que uma simulação em estado estacionário. Pode ser visto como uma simulação repetida e multiplicada de estado estacionário (baseada em um intervalo de tempo fixo) com parâmetros em constante mudança.
A simulação dinâmica pode ser usada tanto online quanto offline. O caso online é o modelo de controle preditivo, onde os resultados da simulação em tempo real são usados para prever as mudanças que ocorreriam para uma mudança na entrada de controle, e os parâmetros de controle são otimizados com base nos resultados. A simulação de processos off-line pode ser usada no projeto, solução de problemas e otimização de plantas de processo, bem como na realização de estudos de caso para avaliar os impactos das modificações do processo. A simulação dinâmica também é usada para treinamento de operadores.
• - Biblioteca de simulação avançada")[7].
• - Simulação computacional.
• - Lista de simuladores de processos químicos").
• - Software de simulação de processos.
Referências
[1] ↑ Rhodes CL, “La revolución de la simulación de procesos: necesidades y preocupaciones de propiedades termofísicas”, J. Chem.
[2] ↑ Gani R., Pistikopoulos EN, “Modelado y simulación de propiedades para diseño de productos y procesos”, Fluid Phase Equilib., 194-197, 43-59, 2002.
[3] ↑ Marsh K., Satyro MA, “Integración de bases de datos y su impacto en la simulación y diseño de procesos”, Conferencia, Lake Tahoe, EE. UU., 1994, 1-14, 1994.
[4] ↑ Wadsley MW, “Bases de datos de propiedades termoquímicas y termofísicas para simulación de procesos químicos computacionales”, Conferencia, Corea, Seúl, 30 de agosto al 2 de septiembre de 1998, 253-256, 1998.
[5] ↑ Saeger RB, Bishnoi PR, "Un algoritmo modificado 'de adentro hacia afuera' para la simulación de procesos de separación de múltiples componentes de múltiples etapas utilizando el método de contribución de grupo de UNIFAC", Can.
[6] ↑ Mallya JU, Zitney SE, Choudhary S., Stadtherr MA, "Solucionador frontal paralelo para simulación y optimización de procesos a gran escala", AIChE J., 43 (4), 1032-1040, 1997.
Muitos esforços são feitos para desenvolver modelos novos e aprimorados para cálculos de propriedades. Isto inclui, por exemplo, a descrição de.
• - Propriedades termofísicas como pressões de vapor, viscosidades, dados calóricos, etc. de componentes puros e misturas.
• - Propriedades de diferentes dispositivos como reatores, colunas de destilação, bombas, etc.
• - Reacções químicas e cinéticas.
• - Dados ambientais e de segurança.
Dois tipos principais de modelos podem ser distinguidos:
Equações e correlações bastante simples onde os parâmetros se ajustam aos dados experimentais.
Métodos preditivos de estimativa de propriedades.
Equações e correlações são geralmente preferidas porque descrevem a propriedade (quase) exatamente. Para obter parâmetros confiáveis, é necessário ter dados experimentais que geralmente são obtidos de bancos de dados factuais[3][4] ou, se não houver dados disponíveis publicamente, de medições.
O uso de métodos preditivos é muito mais barato que trabalhos experimentais e também que dados de bancos de dados. Apesar desta grande vantagem, as propriedades previstas são normalmente utilizadas apenas nas etapas iniciais do desenvolvimento do processo para encontrar as primeiras soluções aproximadas e excluir caminhos errados porque estes métodos de estimativa normalmente introduzem erros mais elevados do que as correlações obtidas a partir de dados reais.
A simulação de processos também incentivou o desenvolvimento de modelos matemáticos nas áreas de numeração e resolução de problemas complexos.[5][6].
História
A história da simulação de processos está fortemente relacionada ao desenvolvimento da computação e do hardware e das linguagens de programação. Implementações simples e iniciais de aspectos de processos químicos foram introduzidas na década de 1970, quando hardware e software adequados estavam disponíveis (aqui principalmente as linguagens de programação FORTRAN e C (linguagem de programação)). A modelagem de propriedades químicas começou muito antes, particularmente a equação cúbica de estados e a equação de Antoine foram desenvolvimentos precursores do século XIX.
Estado estacionário e simulação de processos dinâmicos
Inicialmente, a simulação de processos foi usada para simular processos em estado estacionário. Os modelos de estado estacionário realizam um balanço de massa e energia de um processo estacionário (um processo em estado de equilíbrio) que não depende do tempo.
A simulação dinâmica é uma extensão da simulação de processos em estado estacionário, na qual a dependência do tempo é incorporada aos modelos por meio de termos derivados, ou seja, acúmulo de massa e energia. O advento da simulação dinâmica significa que a descrição, a previsão e o controle dependentes do tempo de processos reais em tempo real tornaram-se possíveis. Isso inclui a descrição da inicialização e do desligamento da planta, mudanças nas condições durante uma reação, atrasos, mudanças térmicas e muito mais.
Simulações dinâmicas requerem mais tempo de cálculo e são matematicamente mais complexas do que uma simulação em estado estacionário. Pode ser visto como uma simulação repetida e multiplicada de estado estacionário (baseada em um intervalo de tempo fixo) com parâmetros em constante mudança.
A simulação dinâmica pode ser usada tanto online quanto offline. O caso online é o modelo de controle preditivo, onde os resultados da simulação em tempo real são usados para prever as mudanças que ocorreriam para uma mudança na entrada de controle, e os parâmetros de controle são otimizados com base nos resultados. A simulação de processos off-line pode ser usada no projeto, solução de problemas e otimização de plantas de processo, bem como na realização de estudos de caso para avaliar os impactos das modificações do processo. A simulação dinâmica também é usada para treinamento de operadores.
• - Biblioteca de simulação avançada")[7].
• - Simulação computacional.
• - Lista de simuladores de processos químicos").
• - Software de simulação de processos.
Referências
[1] ↑ Rhodes CL, “La revolución de la simulación de procesos: necesidades y preocupaciones de propiedades termofísicas”, J. Chem.
[2] ↑ Gani R., Pistikopoulos EN, “Modelado y simulación de propiedades para diseño de productos y procesos”, Fluid Phase Equilib., 194-197, 43-59, 2002.
[3] ↑ Marsh K., Satyro MA, “Integración de bases de datos y su impacto en la simulación y diseño de procesos”, Conferencia, Lake Tahoe, EE. UU., 1994, 1-14, 1994.
[4] ↑ Wadsley MW, “Bases de datos de propiedades termoquímicas y termofísicas para simulación de procesos químicos computacionales”, Conferencia, Corea, Seúl, 30 de agosto al 2 de septiembre de 1998, 253-256, 1998.
[5] ↑ Saeger RB, Bishnoi PR, "Un algoritmo modificado 'de adentro hacia afuera' para la simulación de procesos de separación de múltiples componentes de múltiples etapas utilizando el método de contribución de grupo de UNIFAC", Can.
[6] ↑ Mallya JU, Zitney SE, Choudhary S., Stadtherr MA, "Solucionador frontal paralelo para simulación y optimización de procesos a gran escala", AIChE J., 43 (4), 1032-1040, 1997.