Show simple item record

dc.contributor.advisorRamos Sandoval, Olga Luciaspa
dc.contributor.advisorAmaya Hurtado, Dariospa
dc.contributor.authorBarbosa Valenzuela, Andres Felipe
dc.coverage.spatialCalle 100spa
dc.date.accessioned2019-04-09T21:41:11Z
dc.date.accessioned2019-12-26T22:10:54Z
dc.date.available2019-04-09T21:41:11Z
dc.date.available2019-12-26T22:10:54Z
dc.date.issued2018-12-28
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10654/20971
dc.description.abstractLos laboratorios virtuales son una herramienta de software que se emplea para poder hacer pruebas sobre sistemas simulados de manera segura, sea del control de sus procesos o el ajuste de sus secuencias. Con esta herramienta se busca soportar el desarrollo de prácticas que ayudan al estudiante a una mejor comprensión de los desarrollos teóricos. Este tipo de recurso, es cada vez más utilizado en las instituciones de educación, pues reduce los costos de tener equipos reales en espacios físicos, a cambio de tener servidores a los cuales pueden acceder los estudiantes, sin tener que realizar desplazamientos y sin tener restricción temporal para hacer sus prácticas. Basado en esto, en este trabajo se presenta una propuesta para realizar el control de un proceso virtual de isomerización, que hace parte de la destilación de crudo, utilizando técnicas de control predictivo y de control multivariable, esto con el propósito de evaluar el desempeño de este tipo de estrategia en procesos industriales. Se analizará el modelo y su comportamiento, se procederá a aplicar las técnicas de control antes mencionadas, luego se compararán para encontrar cuál se ajusta mejor a las necesidades del sistema. Esto permitirá tener el proceso completamente simulado y controlado en el laboratorio virtual, para que se hagan las pruebas deseadas con los estudiantes y se pueda ver la diferencia en la respuesta a modificaciones posteriores.spa
dc.description.tableofcontents1. Introducción 1.1 Planteamiento del problema 1.2 Justificativa 1.3 Delimitación espacial y conceptual 1.4 Objetivos 2. Marco teórico 3. Marco referencial 4. Ingeniería del proyecto 4.1 Modelado 4.2 Linealización 4.3 Control Predictivo 4.4 Control Multivariable 5. Análisis de resultados 6. Conclusiones y perspectivas futuras 7. Referenciasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rightsDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/spa
dc.titleModelado y diseño de estrategias de control predictivo y multivariable para un proceso de isomerización virtualspa
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.subject.lembISOMERIZACIONspa
dc.subject.lembREFINACION DEL PETROLEOspa
dc.publisher.departmentFacultad de Ingenieríadspa
dc.type.localTrabajo de gradospa
dc.description.abstractenglishVirtual laboratories are a software tool used to test simulated systems in a safe way, either to control their processes or adjust their sequences. With this tool we seek to support the development of practices that help the student to better understand the theoretical developments. This type of resource is increasingly used in educational institutions, because it reduces the costs of having real equipment in physical spaces, in exchange for having servers that students can access, without having to travel and without restrictions. temporary to do their practices. Based on this, this paper presents a proposal to perform the control of a virtual isomerization process, which is part of the distillation of crude oil, using predictive control techniques and multivariable control, this with the purpose of evaluating the performance of this type of strategy in industrial processes. The model and its behavior will be analyzed, the aforementioned control techniques will be applied, then they will be compared to find which one best suits the needs of the system. This will allow the process to be completely simulated and controlled in the virtual laboratory, so that the desired tests are done with the students and the difference in response to subsequent modifications can be seen.eng
dc.title.translatedModeling and design of predictive and multivariable control strategies for a virtual isomerization processspa
dc.subject.keywordsControlspa
dc.subject.keywordspredictive controlspa
dc.subject.keywordsIsomerizationspa
dc.subject.keywordsMultivariable Controlspa
dc.subject.keywordsOil refinementspa
dc.publisher.programIngeniería en Mecatrónicaspa
dc.creator.degreenameIngeniero en Mecatrónicaspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.publisher.facultyIngeniería - Ingeniería en Mecatrónicaspa
dc.type.dcmi-type-vocabularyTextspa
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionspa
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadasspa
dc.relation.referencesA. K. Azad, M. G. (2016). Chapter 10 - Modeling and Simulation of Heat and Mass Flow by ASPEN HYSYS for Petroleum Refining Process in Field Application. En Thermofluid Modeling for Energy Efficiency Applications (págs. 227-257). Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/B9780128023976000105spa
dc.relation.referencesAhmed M. Ahmed, A. T. (2018). Modeling of an industrial naphtha isomerization reactor and development and assessment of a new isomerization process. Chemical Engineering Research and Design, 33-46. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0263876218303289spa
dc.relation.referencesAlarcón., M. A. (2009). Diseño De Un Sistema de Control Multivariable Para Un Circuito de Molienda en Húmedo. Obtenido de http://www.bdigital.unal.edu.co/850/1/71265598_2009.pdfspa
dc.relation.referencesAlberto Leva, F. M. (2017). Sporadic Model Predictive Control. IFAC - PapersOnLine, 4887-4892. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S2405896317311874spa
dc.relation.referencesAlejandra Velasco Pérez, J. J. (2013). Laboratorios virtuales: alternativa en la educación. Revista de Divulgación Científica Y Tecnologíca de la Universidad Veracruzana. Obtenido de https://www.uv.mx/cienciahombre/revistae/vol26num2/articulos/laboratorios.htmlspa
dc.relation.referencesAlejandra Velasco Pérez, J. J. (2013). Laboratorios virtuales: alternativa en la educación. La Ciencia y el Hombre.spa
dc.relation.referencesAlessandro Beghi, F. M. (2016). A Virtual Laboratory for the Prototyping of Cyber-Physical Systems. IFAC- PapersOnLine, 63-68. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S2405896316303597spa
dc.relation.referencesAlvarado., V. J. (2005). Puesta en Marcha de Controlador DMC en una Planta de Laboratorio. Obtenido de http://bibing.us.es/proyectos/abreproy/3886/fichero/Cap%C3%ADtulos%252FPortada+2.pdfspa
dc.relation.referencesAndrew M. Thomasa, V. C. (2013). Parametric virtual laboratory development: A hydropower case study with student perspectives. Advances in Engineering Software, 62-70. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0965997813000392spa
dc.relation.referencesBabatunde A., O. W. (19941). Process Donamycs, Modelling and Control. New York: Oxford University Press.spa
dc.relation.referencesBordons, E. F. (2014). Conreol Predictivo: Pasado, Presente Y Futuro.spa
dc.relation.referencesC., J. R. (2018). Apuntes Control Multivariable. Universidad de Concepción. Obtenido de http://www2.udec.cl/jose.espinoza/CMV/543760_CMV_Apuntes.pdfspa
dc.relation.referencesClews, R. J. (2016). Chapter 7 - Petroleum Refining. En Project Finance for the International Petroleum Industry (págs. 119-136). Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/B9780128001585000074spa
dc.relation.referencesDiana IbetRoman-Sancheza, T.-A. y.-C. (s.f.). An interactive virtual laboratory for process engineering education. En computer aided chemical engineering. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/B9780444642356502989spa
dc.relation.referencesDr. Meena Marafi, D. A. (2017). Chapter 2 - Developments in Petroleum Refining. En Handbook of Spent Hydroprocessing Catalysts (Second Edition) (págs. 7-25). Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/B9780444638816000020spa
dc.relation.referencesEmmanouil Papadakis, S. P. (2018). Model-based design and analysis of glucose isomerization process operation. Computers & Chemical Engineering, 128-142. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0098135416304215spa
dc.relation.referencesFernando., S. D. (2012). ¿Qué es el Control Predictivo y Hacia Dónde se Proyecta?. Obtenido de http://oaji.net/articles/2017/5082-1501183303.pdfspa
dc.relation.referencesFlaminio Vera Méndez, A. I. (2017). Modelización Y Control de un Sistema Neumático Usando Control Iinteligente. Obtenido de http://www.redalyc.org/revista.oa?id=849spa
dc.relation.referencesGarcía, H. G. (2016). Uso de los laboratorios virtuales. Obtenido de http://bdigital.unal.edu.co/56591/1/10130019.2016.pdfspa
dc.relation.referencesICCT. (2011). Introducción a la Refinación del Petróleo y Producción de Gasolina y Diesel Con Contenido Ultra Bajo de Azufre. Obtenido de https://www.theicct.org/sites/default/files/ICCT_RefiningTutorial_Spanish.pdfspa
dc.relation.referencesJann Haider Ramos, G. B. (2017). Modelo Matemático y Caracterización de Sistema Neumático Compuesto por Motor de Aletas y Válvula Reguladora de Flujo.spa
dc.relation.referencesJann Haider Ramos, G. B. (2018). Modelo Matemático y Caracterización de Sistema Neumático Compuesto por Motor de Aletas y Válvula Reguladora de Flujo. Obtenido de https://www.researchgate.net/publication/319065631spa
dc.relation.referencesJavier Población, G. (2016). Is the refining margin stationary? International Review of Economics and Finance, 169-186. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S1059056016300247spa
dc.relation.referencesKraus., R. S. (2010). Petroleo y Gas Natural. Obtenido de http://www.insht.es/InshtWeb/Contenidos/Documentacion/TextosOnline/EnciclopediaOIT/tomo3/78.pdfspa
dc.relation.referencesMartinezPrata, L. d. (2018). Dynamic optimization of a continuous gas lift process using a mesh refining sequential method. Journal of Petroleum Science and Engineering, 161-170. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0920410518301268spa
dc.relation.referencesMedina-Borja, O.-R. y. (2018). Virtual organizational design laboratory: Agent-based modeling of the co-evolution of social service delivery networks with population dynamics. Expert Systems with Applications, 189-204.spa
dc.relation.referencesMehmet Bilgehan Erdem, A. K. (2016). A conceptual framework for cloud-based integration of Virtual laboratories as a multi-agent system approach. Computers & Industrial Engineering., 452-457.spa
dc.relation.referencesMurphy, M. D. (2016). ScienceDirect. Obtenido de A modular virtual laboratory for quadrotor control simulation: https://ac-els-cdn-com.ezproxy.umng.edu.co/S2405896316303640/1-s2.0-S2405896316303640-main.pdf?_tid=b40593d9-0ea7-4ce3-9896-c9aa63f826d9&acdnat=1542043809_d9620f5614021cdeb7ba7d78317b09f4spa
dc.relation.referencesPedro Camilo Checa C, M. A. (2015). Beneficios del uso del Laboratorio Virtual ChemLab en la Enseñanza y Aprendizaje de la Química. Obtenido de http://www.laccei.org/LACCEI2015-SantoDomingo/ExtendedAbstracts/EA027.pdfspa
dc.relation.referencesPrashun Goraia, D. G. (2016). TE Design Lab: A virtual laboratory for thermoelectric material design. Computational Materials Science, 368-376. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0927025615007132spa
dc.relation.referencesRamo, M. (19 de Abril de 2012). SlideShare. Obtenido de https://es.slideshare.net/Rmo_MiGuel/isomerizacin-de-nc5-y-nc6spa
dc.relation.referencesRuben Heradio, L. l.-V. (2016). Virtual and remote labs in education: A bibliometric analysis. Computer & Education, 14-38. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0360131516300677spa
dc.relation.referencesS.Singh, M. K. (2016). Comparison of non-linear, linearized 2nd order and reduced to FOPDT models of CSTR using different tuning methods. Resource- Efficient Technologies, S71-S75. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S2405653716300719spa
dc.relation.referencesSainio, J. N. (2018). Supporting student learning of chemical reaction engineering using a socially scaffolded virtual laboratory concept. En Education for Chemical Engineers. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S1749772817300921spa
dc.relation.referencesShahryarJafarinejad. (2017). 1 - Introduction to the Petroleum Industry. Petroleum Waste Treatment and Pollution Control, 1-17. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/B9780128092439000018spa
dc.relation.referencesShyam Panjwani, M. (2016). Ensuring integral controllability for robust multivariable control. Computers & Chemical Engineering, 172-179. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0098135416301521spa
dc.relation.referencesStanislav, V. B. (2015). Experience from Various Technological Concepts Applied in Virtual Control Laboratory. IFAC - PapersOnLine, 277-282. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S2405896315025069spa
dc.relation.referencesTor Aksel N.Heirung, J. A. (2018). Stochastic model predictive control — how does it work? Computers & Chemical Engineering, 158-170. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0098135417303812spa
dc.relation.referencesTrigo, P. J. (2016). Diseño de Estrategias de Control Predictivo Multi-Objetivo. Obtenido de https://www.cec.uchile.cl/~dsaez/wp-content/uploads/2016/07/tesis_Patricio_Santis.pdfspa
dc.relation.referencesTrigueros García, A. (2015). Planta Piloto de Secado de Sólidos: Calibrado de Sensores NIR, Ssupervisón y Modelado. Obtenido de http://bibing.us.es/proyectos/abreproy/50034/fichero/volumen+1%252F9+-+Cap%C3%ADtulo+7+-+Control+Multivariable.pdfspa
dc.relation.referencesVera Maria Treis Trindade, G. Z. (2013). Virtual Laboratory Activities in Basic Biochemistry. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 3329-3334. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S1877042813050088spa
dc.relation.referencesWang, L. (2008). Model Predictive Control System Design and Implementation Using Matlab(R). Melbourne: Springer.spa
dc.relation.referencesWannasawadeb, U. K. (2016). Development of Blended Learning Model with Virtual Science Laboratory for Secondary Students. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S1877042816001518spa
dc.relation.referencesM. D. Redel-Macías, S. M.-J. (2016). Virtual laboratory on biomass for energy generation. Journal of Cleaner Production, 3842-3851.spa
dc.relation.referencesPaul. (2012). Sistemas Lineales P. G. F. Obtenido de http://sistemaslinealesprofepaul.blogspot.com/p/linealizacion.htmlspa
dc.relation.referencesQingchun Yang, Y. Q. (2016). Conceptual design and techno-economic evaluation of efficient oil shale refinery processes ingratiated with oil and gas products upgradation. Energy Conversion and Management, 898-908.spa
dc.relation.referencesUğu rYüzgeç, A. P. (2010). Refinery scheduling of crude oil unloading, storage and processing using a model predictive control strategy. Computers & Chemical Engineering, 1671-1686. Obtenido de https://www-sciencedirect-com.ezproxy.umng.edu.co/science/article/pii/S0098135410000220spa
dc.subject.proposalControlspa
dc.subject.proposalRefinamiento de petróleospa
dc.subject.proposalControl predictivospa
dc.subject.proposalControl Multivariablespa
dc.subject.proposalIsomerizaciónspa
dc.publisher.grantorUniversidad Militar Nueva Granadaspa


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018
Except where otherwise noted, this item's license is described as Derechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018