Semana 12: AutoCAD Plant 3D y Ecuaciones empíricas

AutoCAD Plant 3D

Vamos con las actividades: primero, una introducción al uso de un programa que NO TODAS LAS COMPUTADORAS lo podrán soportar, así que vayan haciéndose amigos del compañer@ con la máquina más potente (por lo tanto está implícito que las tareas se pueden realizar en equipo). Vamos a representar equipos de proceso usando AutoCAD Plant 3D.

Autodesk ha desarrollado muchas “suites” especializadas de su principal aplicación de Diseño Asistido por Computadora (CAD, por sus siglas en idioma inglés), entre ellas se encuentra la de Autocad Plant 3D.

Esta versión (hasta la fecha) está disponible únicamente para el sistema operativo Windows y puede ser descargada de forma gratuita del sitio académico de Autodesk.

Pueblo Chemical Agent-Destruction Pilot Plant HVAC System

A manera de la introducción, les sugiero que vean este video tutorial para hacer la representación de un equipo de proceso utilizando este programa:

Como se pudieron dar cuenta, el reto no consiste propiamente en “usar” este programa porque es muy intuitivo. La auténtica tarea está relacionada en obtener los datos necesarios para representar un tanque de almacenamiento de aire a partir de la siguiente imagen:

IMAGEN DE REFERENCIA

En un intento (torpe) de mi parte, grabé hace mucho tiempo un video guía para realizar esta actividad:

Actividad 1

Manda un GIF animado que muestre el tanque de almacenamiento de aire representado en Autocad Plant 3D, usando el HT #2017AEDEPQTarea23


Ecuaciones empíricas

El tema de “Ecuaciones empíricas” tiene una historia interesante, relacionada con la antigua costumbre de resolver problemas matemáticos usando gráficas (busquen información sobre el tema de nomografía, que por lo menos a los estudiantes de finales del siglo pasado lo hizo sufrir un rato).

Lo que sigue siendo un tema muy útil en la carrera es analizar datos experimentales. En ese sentido les propongo que trabajemos con el libro de Felder y un programa de cómputo llamado Qtiplot.

Datos experimentales: ajuste a ecuaciones lineales y no lineales

Vamos a leer la sección 2.7 de libro de texto de Felder & Rousseau (<– da clic en el vínculo para consultarlo o búscalo en la biblioteca de CUCEI).

Una vez que comprendas los problemas resueltos 2.7-1 y 2.7-2, vamos a intentar resolverlos en clase utilizando el programa Qtiplot.

El programa puede ser descargado (en versión de prueba) y adquirido en la página:

http://soft.proindependent.com/qtiplot.html

Pero por tratarse de un software con licencia GNU, puedo compartirles los ejecutables para instalar el programa completo, sólo seleccionen su versión de sistema operativo del siguiente vínculo:

https://www.dropbox.com/sh/rusf50lha4yl6m0/396ObcNuwX

Es muy importante que el programa lo instales rápido en sus equipos, porque habrá varias actividades basadas en el uso de este programa.

Sigue la guía que presento en los siguientes 3 videos:

Ecuaciones empíricas: ejercicios con Qtiplot

Resuelve los ejercicios propuestos, utilizando qtiplot:

1

2

3

4

Primero intenta resolverlos por tu cuenta, pero si la cosa se pone difícil, consulta el siguiente tutorial:

En esta actividad tampoco hay que entregar EVIDENCIA.

Ajuste de datos en la ingeniería química con Qtiplot

Problema 1

Blanco y col. (1994) reportaron mediciones de la presión vapor (Psat) para la piperidinaen función de la temperatura. Los datos fueron los siguientes:

T (K) Psat (mmHg)
339.35
339.7
344.5
350.25
352.5
354.9
357.5
359.05
360.55
26.44
26.66
32.17
39.57
42.84
46.61
50.75
53.55
56.22

Una ecuación adecuada para correlacionar estos datos es la relación de Antoine dada por la siguiente expresión:


Donde Psat es la presión vapor en mmHg y la temperatura (t) está en ºC. Determina los valores de los parámetros A y B de la ecuación de Antoine para la piperidina.

Problema 2

La siguiente serie de datos relacionan el pH con la carga en fibras de madera:

pH Carga Q (µ eq/g)
2.8535
3.2003
3.6347
4.091
4.5283
5.039
5.6107
6.3183
7.0748
7.7353
8.2385
8.8961
9.5342
10.0733
10.47
10.9921
19
32.6
52.8
71.4
86.2
99.6
115.4
130.7
138.4
144.1
151.6
159.9
172.2
183.9
193.1
200.7

Estos valores fueron obtenidos mediante la tritación potenciométrica de suspensiones de fibras de madera.

Si la ecuación empírica que relaciona el valor de Q en función del pH es la siguiente:


determina los valores de los parámetro C1, C2, C3 y C4.

Problema 3

Los datos experimentales para la solubilidad del KNO3 en agua, como una función de la temperatura Kelvin se muestran en la tabla 1; estimar, mediante un análisis de regresión de orden 3 (S = c1 + c2*T +c3*T^2 +c4*T^3), la ecuación de ajuste para dichos datos.

Tabla 1. Solubilidad del KNO3 en agua, a diferentes temperaturas

T (°C)

(g/100 g agua)

T (°C)

(g/100 g agua)

0

13.3

50

85.5

5

17.1

55

97.7

10

20.9

60

110.0

15

26.3

65

124.0

20

31.6

70

138.0

25

38.2

75

153.5

30

45.8

80

169.0

35

54.8

90

202.0

40

63.9

100

246.0

45

74.7

Problema 4

Según lo reportado en el artículo “Datos experimentales y modelo matemático de la cinética de secado de rodajas de jaca“, el modelo de Page:

donde:

= razón de humedad en base seca, adimensional; w: humedad media en el instante t; (g/g); we: humedad de equilibrio, (g/g); w0: humedad inicial (g/g); y t: tiempo (hrs).

Se ajusta a los siguientes datos experimentales:

(w-we)/(wo-we)
(adimensional)
Tiempo
(horas)
1 0
0.61 1.5
0.45 2.2
0.21 4.2
0.1 6.5
0.05 12.1

Evalúa los valores de los parámetros C, K y n.

Actividad 2

Envía un tuit con las capturas de pantalla de la “Hoja de resultados” que muestre el programa de análisis de datos (Qtiplot) para cada uno de los cuatro problemas, con el HT #2017AEDEPQTarea24


Felices vacaciones

Advertisements