Simulación por computadora: Una herramienta robusta

Introducción
Actualidad
Tendencias
Simulación por computadora: Una
herramienta robusta
Dr. Edgar Omar Castrejón González
Departamento de Ingenierı́a Quı́mica
Instituto Tecnológico de Celaya
correo: [email protected]
13a Feria de posgrados de calidad
Conacyt
11 de marzo de 2012
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Edgar Omar Castrejón González
Simulación por computadora
Introducción
Actualidad
Tendencias
Contenido
1
Introducción
2
Actualidad
3
Tendencias
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Simulación por computadora
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1
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1
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2
Actualidad
3
Tendencias
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Edgar Omar Castrejón González
Simulación por computadora
Introducción
Actualidad
Tendencias
Definición
Ventajas y desventajas
Simulación computacional
Definición
Es un intento de modelar situaciones de la vida real por medio de
un programa de computadora
Medicina, Economı́a
Ing. Mecánica, Industrial,
Materiales
Fı́sica, Biologı́a,
Bioquı́mica
Ingenierı́a Quı́mica
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Simulación por computadora
Introducción
Actualidad
Tendencias
Definición
Ventajas y desventajas
Simulación computacional
Definición
Es un intento de modelar situaciones de la vida real por medio de
un programa de computadora
Medicina, Economı́a
Ing. Mecánica, Industrial,
Materiales
Fı́sica, Biologı́a,
Bioquı́mica
Ingenierı́a Quı́mica
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Ventajas y desventajas
Simulación computacional
Definición
Es un intento de modelar situaciones de la vida real por medio de
un programa de computadora
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Ing. Mecánica, Industrial,
Materiales
Fı́sica, Biologı́a,
Bioquı́mica
Ingenierı́a Quı́mica
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Ventajas y desventajas
Simulación computacional
Definición
Es un intento de modelar situaciones de la vida real por medio de
un programa de computadora
Medicina, Economı́a
Ing. Mecánica, Industrial,
Materiales
Fı́sica, Biologı́a,
Bioquı́mica
Ingenierı́a Quı́mica
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Simulación por computadora
Introducción
Actualidad
Tendencias
Definición
Ventajas y desventajas
Ventajas
Ventajas:
Condiciones extremas.
Acelera el proceso de
innovación.
Generalmente es una
alternativa más barata.
En ocasiones es la única
alternativa.
Fundamento sólido en la
toma de decisiones
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Ventajas y desventajas
Ventajas
Ventajas:
Condiciones extremas.
Acelera el proceso de
innovación.
Generalmente es una
alternativa más barata.
En ocasiones es la única
alternativa.
Fundamento sólido en la
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Condiciones extremas.
Acelera el proceso de
innovación.
Generalmente es una
alternativa más barata.
En ocasiones es la única
alternativa.
Fundamento sólido en la
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Condiciones extremas.
Acelera el proceso de
innovación.
Generalmente es una
alternativa más barata.
En ocasiones es la única
alternativa.
Fundamento sólido en la
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Ventajas
Ventajas:
Condiciones extremas.
Acelera el proceso de
innovación.
Generalmente es una
alternativa más barata.
En ocasiones es la única
alternativa.
Fundamento sólido en la
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Actualidad
Tendencias
Definición
Ventajas y desventajas
Desventajas
Desventajas:
Resultados numéricos, no
se puede medir
imprecisión.
Costo computacional vs
precisión
Matemáticas de alto nivel.
El desarrollo de modelos
puede ser extenso.
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Resultados numéricos, no
se puede medir
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Costo computacional vs
precisión
Matemáticas de alto nivel.
El desarrollo de modelos
puede ser extenso.
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Resultados numéricos, no
se puede medir
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El desarrollo de modelos
puede ser extenso.
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Resultados numéricos, no
se puede medir
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El desarrollo de modelos
puede ser extenso.
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Actualidad
Tendencias
Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Aplicaciones actuales
Simulación de Procesos
Dinámica computacional
de Fluidos (CFD)
Programación matemática
y Redes neuronales a
Simulación Molecular
a
Dr. Ramiro Rico
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Aplicaciones cientı́ficas
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de Fluidos (CFD)
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y Redes neuronales a
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de Fluidos (CFD)
Programación matemática
y Redes neuronales a
Simulación Molecular
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Dinámica computacional
de Fluidos (CFD)
Programación matemática
y Redes neuronales a
Simulación Molecular
a
Dr. Ramiro Rico
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación de Procesos
Procesos de Separación a .
Reactores Quı́micos b .
Intercambiadores de
Calor.
Equipo auxiliar, bombas,
compresores, válvulas.
Integracion de Energı́a c .
Optimización de procesos.
a
Dr. Vicente Rico
Dr. Fernando Tiscareño
c
Dr. Arturo Jiménez
b
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Simulación de Procesos
Procesos de Separación a .
Reactores Quı́micos b .
Intercambiadores de
Calor.
Equipo auxiliar, bombas,
compresores, válvulas.
Integracion de Energı́a c .
Optimización de procesos.
a
Dr. Vicente Rico
Dr. Fernando Tiscareño
c
Dr. Arturo Jiménez
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Procesos de Separación a .
Reactores Quı́micos b .
Intercambiadores de
Calor.
Equipo auxiliar, bombas,
compresores, válvulas.
Integracion de Energı́a c .
Optimización de procesos.
a
Dr. Vicente Rico
Dr. Fernando Tiscareño
c
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Simulación de Procesos
Procesos de Separación a .
Reactores Quı́micos b .
Intercambiadores de
Calor.
Equipo auxiliar, bombas,
compresores, válvulas.
Integracion de Energı́a c .
Optimización de procesos.
a
Dr. Vicente Rico
Dr. Fernando Tiscareño
c
Dr. Arturo Jiménez
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación de Procesos
Procesos de Separación a .
Reactores Quı́micos b .
Intercambiadores de
Calor.
Equipo auxiliar, bombas,
compresores, válvulas.
Integracion de Energı́a c .
Optimización de procesos.
a
Dr. Vicente Rico
Dr. Fernando Tiscareño
c
Dr. Arturo Jiménez
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación de Procesos
Procesos de Separación a .
Reactores Quı́micos b .
Intercambiadores de
Calor.
Equipo auxiliar, bombas,
compresores, válvulas.
Integracion de Energı́a c .
Optimización de procesos.
a
Dr. Vicente Rico
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c
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Dinámica computacional de fluidos
Permite obtener:
Lı́neas de corriente.
Perfiles de presión y
temperatura.
Transferencia de
mommentum, calor y
masa a .
Se basa en:
Resolución mediante
elemento y volumen
finito, tipos de malla.
Heat Exchanger by CFX
a
Dr. Richart Vázquez, Dr. Omar
Castrejón
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Dinámica computacional de fluidos
Permite obtener:
Lı́neas de corriente.
Perfiles de presión y
temperatura.
Transferencia de
mommentum, calor y
masa a .
Se basa en:
Resolución mediante
elemento y volumen
finito, tipos de malla.
Heat Exchanger by CFX
a
Dr. Richart Vázquez, Dr. Omar
Castrejón
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Ejemplos MD
Dinámica computacional de fluidos
Permite obtener:
Lı́neas de corriente.
Perfiles de presión y
temperatura.
Transferencia de
mommentum, calor y
masa a .
Se basa en:
Resolución mediante
elemento y volumen
finito, tipos de malla.
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a
Dr. Richart Vázquez, Dr. Omar
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Ejemplos MD
Dinámica computacional de fluidos
Permite obtener:
Lı́neas de corriente.
Perfiles de presión y
temperatura.
Transferencia de
mommentum, calor y
masa a .
Se basa en:
Resolución mediante
elemento y volumen
finito, tipos de malla.
Heat Exchanger by CFX
a
Dr. Richart Vázquez, Dr. Omar
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Introducción
Actualidad
Tendencias
Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación Molecular
Clasificación:
a
Montecarlo.
Dinámica Molecular.
Métodos de estructura
electrónica.
a
Dr. Javier Alvarado, Dr. Omar
Castrejón
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación Molecular
Clasificación:
a
Montecarlo.
Dinámica Molecular.
Métodos de estructura
electrónica.
a
Dr. Javier Alvarado, Dr. Omar
Castrejón
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación Molecular
Clasificación:
a
Montecarlo.
Dinámica Molecular.
Métodos de estructura
electrónica.
a
Dr. Javier Alvarado, Dr. Omar
Castrejón
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Introducción
Actualidad
Tendencias
Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación Montecarlo
Descripción:
Método no determinı́stico
desarrollado en el casino
de Montecarlo.
Empleado para simular
gases, lı́quidos y sólidos.
Muy usado para
predicción de Fluid Phase
Equilibria.
Cinética quı́mica
Edgar Omar Castrejón González
Polı́mero
Semi–Cristalino
Simulación por computadora
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Actualidad
Tendencias
Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación Montecarlo
Descripción:
Método no determinı́stico
desarrollado en el casino
de Montecarlo.
Empleado para simular
gases, lı́quidos y sólidos.
Muy usado para
predicción de Fluid Phase
Equilibria.
Cinética quı́mica
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Polı́mero
Semi–Cristalino
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Ejemplos MD
Simulación Montecarlo
Descripción:
Método no determinı́stico
desarrollado en el casino
de Montecarlo.
Empleado para simular
gases, lı́quidos y sólidos.
Muy usado para
predicción de Fluid Phase
Equilibria.
Cinética quı́mica
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Polı́mero
Semi–Cristalino
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Simulación Montecarlo
Descripción:
Método no determinı́stico
desarrollado en el casino
de Montecarlo.
Empleado para simular
gases, lı́quidos y sólidos.
Muy usado para
predicción de Fluid Phase
Equilibria.
Cinética quı́mica
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Polı́mero
Semi–Cristalino
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Dinámica Molecular
Descripción:
Método determinista.
Se basa en la segunda ley
de Newton.
Imitar movimiento
molecular
FDR, S(q), η, ψ,
bond–length, Rg , DAB ,
v(y), CP , CV , etc.
Formación Micelar
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Dinámica Molecular
Descripción:
Método determinista.
Se basa en la segunda ley
de Newton.
Imitar movimiento
molecular
FDR, S(q), η, ψ,
bond–length, Rg , DAB ,
v(y), CP , CV , etc.
Formación Micelar
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Ejemplos MD
Dinámica Molecular
Descripción:
Método determinista.
Se basa en la segunda ley
de Newton.
Imitar movimiento
molecular
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v(y), CP , CV , etc.
Formación Micelar
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Ejemplos MD
Dinámica Molecular
Descripción:
Método determinista.
Se basa en la segunda ley
de Newton.
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Imitar movimiento
molecular
FDR, S(q), η, ψ,
bond–length, Rg , DAB ,
v(y), CP , CV , etc.
Formación Micelar
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Ejemplos Dinámica Molecular
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Obtenidos de LAMMPS
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Actualidad
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Aplicaciones cientı́ficas
Ejemplos MD
Métodos de estructura electrónica
Basados en leyes de la mecánica cuántica. Resuelven la ecuación
∂
|Ψ(t)i = H |Ψ(t)i
de Schrödinger, i~ ∂t
Clasificación:
Semi–empı́ricos utilizan
parámetros
experimentales para
simplificar el cálculo
computacional.
Ab–Initio únicamente
mecánica cuántica.
La teorı́a del funcional de
la densidad (DFT)
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Ejemplos MD
Métodos de estructura electrónica
Basados en leyes de la mecánica cuántica. Resuelven la ecuación
∂
|Ψ(t)i = H |Ψ(t)i
de Schrödinger, i~ ∂t
Clasificación:
Semi–empı́ricos utilizan
parámetros
experimentales para
simplificar el cálculo
computacional.
Ab–Initio únicamente
mecánica cuántica.
La teorı́a del funcional de
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Ejemplos MD
Métodos de estructura electrónica
Basados en leyes de la mecánica cuántica. Resuelven la ecuación
∂
|Ψ(t)i = H |Ψ(t)i
de Schrödinger, i~ ∂t
Clasificación:
Semi–empı́ricos utilizan
parámetros
experimentales para
simplificar el cálculo
computacional.
Ab–Initio únicamente
mecánica cuántica.
La teorı́a del funcional de
la densidad (DFT)
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Simulación por computadora
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Actualidad
Tendencias
Tendencias
Avance computacional.
Mayores tamaños de
sistemas.
Mayor detalle molecular.
Simulación cósmica de
alta precisión.
CFD con alto grado de
exactitud.
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Avance computacional.
Mayores tamaños de
sistemas.
Mayor detalle molecular.
Simulación cósmica de
alta precisión.
CFD con alto grado de
exactitud.
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Mayores tamaños de
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Mayor detalle molecular.
Simulación cósmica de
alta precisión.
CFD con alto grado de
exactitud.
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Mayores tamaños de
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Mayor detalle molecular.
Simulación cósmica de
alta precisión.
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exactitud.
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Avance computacional.
Mayores tamaños de
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Mayor detalle molecular.
Simulación cósmica de
alta precisión.
CFD con alto grado de
exactitud.
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Simulación por computadora
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Conclusiones
La simulación por computadora es un complemento muy
importante en procesos experimentales.
La precisión depende de la capacidad computacional.
En el I.T. Celaya hay 18 Doctores incorporados al posgrado
de Ing. Quı́mica.
Necesidad de Tecnólogos y cientı́ficos en el paı́s.
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Edgar Omar Castrejón González
Simulación por computadora
Introducción
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Conclusiones
La simulación por computadora es un complemento muy
importante en procesos experimentales.
La precisión depende de la capacidad computacional.
En el I.T. Celaya hay 18 Doctores incorporados al posgrado
de Ing. Quı́mica.
Necesidad de Tecnólogos y cientı́ficos en el paı́s.
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Conclusiones
La simulación por computadora es un complemento muy
importante en procesos experimentales.
La precisión depende de la capacidad computacional.
En el I.T. Celaya hay 18 Doctores incorporados al posgrado
de Ing. Quı́mica.
Necesidad de Tecnólogos y cientı́ficos en el paı́s.
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Conclusiones
La simulación por computadora es un complemento muy
importante en procesos experimentales.
La precisión depende de la capacidad computacional.
En el I.T. Celaya hay 18 Doctores incorporados al posgrado
de Ing. Quı́mica.
Necesidad de Tecnólogos y cientı́ficos en el paı́s.
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Como es arriba es abajo.
Gracias por su atención
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