Modelos matemáticos como herramienta de predicción en ingeniería química

ORONA, J.D.; FLORES, H.

Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Congreso; 5to. Congreso Argentino de Ingeniería, 3er. Congreso Latinoamericano de Ingeniería, 11vo. Congreso Argentino de Enseñanza de la Ingeniería; 2021

Facultad de Ingeniería, Universidad de Buenos Aires; Consejo Federal de Decanos de Ingeniería; Corporación de Facultades de Ingeniería de Chile

Actualmente, el modelado matemático es una herramienta ampliamente usada en ciencia e ingeniería debido a gran avance de los recursos y conocimientos computacionales. Los modelos matemáticos proveen una descripción cuantitativa y simplificada de los fenómenos del mundo real y ayudan a entender y analizar las características cualitativas de dichos fenómenos. Algunas operaciones unitarias (secado), tienen fuerte carácter empírico y son difíciles de modelar. Sin embargo, los modelos empíricos pueden resultar útiles para comparar dichas operaciones bajo diferentes condiciones. El objetivo del presente trabajo fue utilizar el modelado matemático como herramienta de predicción y aplicar esta herramienta a los procesos de enseñanza y aprendizaje de las ingenierías. Se emplearon modelos empíricos sencillos disponibles en la literatura para ajustar curvas de secado de virutas obtenidas bajo diferentes condiciones de velocidad (v) y temperatura (T) del aire de secado. Se obtuvieron los parámetros de los modelos para cada condición estudiada ypropusieron expresiones matemáticas para representar la variación de cada parámetro con v y T. Generalmente, los modelos propuestos ajustaron satisfactoriamente a las curvas de secado experimentales. En consecuencia, esta metodología podría ser utilizadas para predecir cuantitativamente el efecto de variar v o T sobre la curva de secado de virutas. Se incorporó esta herramienta de cálculo a los procesos de enseñanza y aprendizaje. En principio, se incluyó como una aplicación de los conceptos teóricos vinculados a la operación de secado. Luego, como una alternativa al procesamiento de la información experimental cuando no se tiene acceso a la misma.