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La creciente competencia de la industria química requiere una operación más versátil de las plantas a fin de incrementar su productividad en condiciones operativas cambiantes, a la vez que se disminuyen los costos globales de producción. Esta necesidad conduce a una optimización económica integrada de la operación completa del proceso. Se destaca el efecto sinérgico que tiene la ejecución combinada de las actividades de reconciliación de datos, optimización en línea y control sobre la rentabilidad. Los actuales lazos de Optimización en Tiempo Real constan de subsistemas para detección de estado estacionario, reconciliación de datos, actualización de modelos, optimización y control. Este procedimiento ha revelado algunas desventajas por lo cual se han empezado a implementar lazos cerrados de Optimización Dinámica en Tiempo Real (DRTO). Estos comprenden las actividades de Reconciliación Dinámica, Optimización Dinámica y Control. En tal sentido, se pretende el desarrollo e implementación de nuevas metodologías que permitan una integración sistemática de las tres tareas previamente mencionadas en procesos de polimerización industriales, con la finalidad de conseguir su operación óptima. Se pone un énfasis especial en el desarrollo de nuevas formulaciones para reconciliación dinámica de datos, que proporcionen un conocimiento más exacto del estado actual de un proceso dinámico que las existentes, en un tiempo de cómputo adecuado para su aplicación en lazos de DRTO.La técnica utilizada para estimación de estados en lazos de DRTO es el filtro de Kalman Extendido. En el presente trabajo, se comparará esta herramienta con otras estrategias de filtrado, que han sido derivadas de ella recientemente para sistemas no lineales (Unscented Kalman filter, sistemas híbridos, etc). Las metodologías se aplicarán a un proceso de polimerización para el cual la robustez y rapidez de los estimadores tiene un rol fundamental en el desempeño de los sistemas de control y optimización.