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UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS

Una Herramienta de Decisión

Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, [email protected] Junio de 2013

• En este taller se realizara un retrospectiva y perspectiva, de cómo las ciencias duras FÍSICA–MATEMÁTICA–QUÍMICA, en la Ciencia e Ingeniería de los Materiales permiten desarrollar oportunidades de mejora tecnológica. • A través del planteamiento del problema –la idea- y su desarrollo conceptual a un modelo.

Historia: ENIAC, 1945

Z1, 1936

Electronic Numerical Integrator And Computer (Computador e Integrador Numérico Electrónico)

Konrad Zuse

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167 m2 30 toneladas 100 kilovatios 17468 bulbos (T vacío) Tarjetas perforadas Instalación manual del Software (semanas) 50ºC elevaba la temperatura del edificio. 6000 interruptores de operación manual. Para efectuar las diferentes operaciones por la conexión y reconexión como en las centrales telefónicas y dependiendo del cálculo… días. 5000 sumas o restas 1 seg. 300 multiplicaciones

• • • • • •

Era una calculadora mecánica binaria Operaba con electricidad. Recibía datos a través de una cinta perforada. Trabajaba con lógica booleana y operaba con números en punto flotante. Su única unidad eléctrica, un motor para dar la frecuencia del reloj de 1 Herz. Tenía bien separadas las unidades de: control, aritmético, lógica y de entrada/salida.

•

En 1943, la Z1 fue destruida por un bombardeo en Berlín, junto con todos sus planos de construcción.

•

En 1986/89 Zuse reconstruye la Z1.

IBM: Blue Gene 2011

• • • • •

El ordenador de la compañía IBM simula el cerebro de un: 512 procesadores ---------------- RATÓN 24, 576 procesadores----------------- GATO 147,456 procesadores----------------- 4.5% HUMANO 880.000 procesadores (en 2019)---- 100% HUMANO

¿SIMULACIÓN DE PROCESOS?  Campo interdisciplinario  Etapas: Descripción + Análisis + Síntesis  Compara el Proceso REAL vs MODELO  Fortalezas-Debilidades.  Idealmente o en forma adecuada el usuario final del sistema deberá tener conocimientos del proceso.

VENTAJAS DEL USO DEL ANÁLISIS Y SIMULACIÓN DE PROCESOS “Elemento para la toma de decisiones bajo conocimiento”  Experimentación económica.  Extrapolación.  Evaluación de otros planes de actuación  Estudio de la conmutabilidad .  Confirma o rechaza teorías.  Da explicación a las observaciones empíricas.  Repetición de experimentos.  Control de cálculo.  Análisis de sensibilidad.  Estudio de la estabilidad del sistema.  Identificación de las áreas de oportunidad.

ESTRATEGIA: ANÁLISIS DE PROCESOS COMPLEJOS “Método de estructuración y análisis de procesos, riguroso aún cuando existan criterios subjetivos, a través del modelo matemático”

 Formulación del problema, objetivo y criterios.  Descomposición en subsistemas.  Relación preliminar entre subsistemas.  Selección de las variables con relación consistente.  Modelos matemáticos de los subsistemas fuera de Obs. Directa.  Evaluación Modelo vs Realidad.  Aplicación del modelo, interpretación y comprensión de resultados.

¿COMO SE PUEDE EVALUAR EL MODELO?  Objetivo.

 Capacidad.

 Criterios.

 Exactitud (error).

 Fundamento.

 Reproducibilidad (precisión).

 Fidelidad.

 Tipo de modelo: Numérico o Analítico.

 Costo.

 Versatilidad.

 Tiempo.

 Posibilidad de aplicación.

 Complejidad. • • • • •

Simula o disimula. La variable de salida refleja la teoría. Tiempo de respuesta. La variable de salida refleja lo observado. Error de predicción.

LIMITACIONES DEL MODELO Naturaleza  Disponibilidad y exactitud de los datos f(cuantos, precisión requerida).  Disposición de herramientas y conocimientos matemáticos. 

Modelo matemático -- Solución.

 Introducción de elementos artificiales, introducción de conceptos no pretendidos.  Adjudicación de generalidad.  Extrapolación.

 “Cada uno de estos peligros y limitaciones se ponen en juego constantemente con el uso del sentido común en la interpretación de los resultados”

 “Las suposiciones, simplificaciones y grado de detalle están claramente establecidos y relacionados con la complejidad del problema completo”

 “Descomposición de los problemas en conceptos fundamentales y su manipulación”

Proceso real

Modelo matemático

Solución del modelo matemático

Determinista

Ecuaciones algebraicas (A)

Estocástico

Ecuaciones en derivadas parciales (C)

Ecuaciones diferenciales ordinarias (B)

Ecuaciones de diferencia finita (E)

Ecuaciones integrales (D)

Laboratorios Virtuales (F) Métodos operacionales

Métodos analíticos

Reformulación

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(La Investigación)

Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, [email protected] Junio de 2013

Origen de las investigaciones A partir de una idea No existe sustituto a este inicio Es el primer acercamiento del proyecto a investigar

1. Fuente de ideas de investigación 2. Como surgen las ideas de investigación 3. Vaguedad de las ideas iniciales 4. Necesidad de conocer los antecedentes 5. Investigación previa de los temas 6. Como generar ideas

1: Fuente de ideas de investigación •Experiencias individuales •Material escrito-publicaciones, video…. •Teorías c/u de estas •Conversaciones no tiene relación con la •Observación de hechos calidad de ideas •Creencias    Ejemplo:     

Insectronic, Biorepelentes, Sonido Tubo aletado, Boiler sin piloto, Boiler de paso Calefacción o Evaporadores climas Fibras de Carbono, Nano materiales, Fulerenos, Fotoluminiscencia Celdas de Energía, Hidrógeno, Biofotoceldas Celdas Biológicas de Energía

2: Como surgen las ideas de investigación

En una mente

Perceptiva Creativa Reflexiva

3: Vaguedad de las ideas iniciales •En general estas nacen dispersas •Serán estructuradas y precisadas

Investiga Conversa Observa Centra Acota

Investiga Precisa la idea a investigar

4: Necesidad de conocer los antecedentes Realizar esta actividad, permite: A. No investiga – de la misma manera – Debe tener novedad B. Estructurar mas formalmente la idea de investigación Idea difusa, confusa, vaga

Conocer Antecedentes

La idea se refina, es mas clara

C. Selección del enfoque desde el cual se aborda la idea •Costo •Reciclable •Energía •…

Diferentes enfoques difícilmente se evita la mezcla

Se define en el enfoque principal.

5: Investigación previa de los temas Mayor: Información. Experiencia.

Otros lo han estudiado:

El proceso de afinar la idea es mas rápido y eficiente

6: Como generar ideas de investigación productivas

Una buena idea de investigación

Debe excitar, estimula y motiva al investigar Alienta a trabajar duro Debe ser novedosa. Aporta Puede permitir elaborar teorías y la solución de problemas

Celda de combustible:

Dependencia de hidrocarburos Contaminación Abasto

…

El ciclo del proyecto

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DE INVESTIGACIÓN

Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, [email protected] Junio de 2013

•Objetivos de la investigación •Preguntas de la investigación •Justificación de la investigación •Viabilidad de la investigación •Consecuencias de la investigación

¿Cómo nace una investigación? - LA IDEA -

Planteamiento del problema de la investigación C: Justificación de la investigación

A: Objetivos de la investigación

B: Preguntas de la investigación

¿Qué es plantear el problema de investigación? Si ya se investigo: •Antecedentes •Fenómeno •Etc.

Es posible plantear el problema • Se afina •Se estructura más formalmente ∆T1 < ∆T2 < ∆T3 < ∆T4 < ∆T5

Mayor exactitud Mayor % de éxito..

Experiencia Desempeño del Inv. Inf. Previa Simplicidad

Nota: Si esta correctamente planteado parcialmente resuelto

Quien investiga

Debe ser capaz No solo de conceptuarlo Verbalizarlo en forma clara,, precisa y accesible

Él lo sabe

Él lo comunica, explica Y Logra coordinar esfuerzos

Criterios de planteamientos del problema de investigación •Debe expresar una relación entre 2 ó mas variables. •Formulado sin ambigüedad y claro. (con preguntas) claras, directas: ¿Qué efecto? ¿en qué condiciones? ¿cómo se relaciona? •Este debe ser medible, observado, probado. (real al método científico).

¿Que elementos? contiene el planteamiento del problema de Investigación C A. Objetivos de Investigación B. Preguntas de investigación C. Justificación de la investigación D. Viabilidad de la investigación E. Consecuencias de la investigación

A

B

A. Objetivos de Investigación Qué pretende la investigación Objetivos

Durante el transcurso de una investigación

Los Objetivos

•Claros •Alcanzados •Son la guía del estudio

Son modificables

B. Preguntas de investigación O.K. Objetivos Se debe plantear el problema de investigación en forma de preguntas

•Reducir la distorsión •No debe ser demasiado generales •No ambiguos ó abstractos

No existe una receta Preguntas precisas

Investigación Macro Investigación o proyecto

Durante el transcurso de la Investigación

Debe tener Limites temporal, espacial, …

Las Preguntas

Preguntas mas generales pueden estar presentes

• Pueden modificarse. • Agregarse otras.

C Justificación de la Investigación O.K. Objetivos & Preguntas Es necesario justificar las razones que motivan el estudio

• Un propósito definitivo y fuerte que justifique su realización • Convencer

Criterios para evaluar el valor potencial de una investigación

Una Inv. Difícilmente responde ó puede justificar a todas estas.

Industrial Grupo de científico

•Conveniencia •Relevancia •Implicaciones prácticas •Valor teórico •Utilidad metodológica •Celdas de combustible •Nano tecnología •Simulación de procesos •Fuentes de energía alternativa

Criterios para evaluar el valor potencial de una investigación •Conveniencia •Relevancia •Implicaciones prácticas

•Valor teórico

•Utilidad metodológica

¿Para qué sirve? Social, Científica, Tecnológica, …

¿Qué resuelve en la práctica? ¿Aporta a la frontera del conocimiento? ¿Sugiere Hipótesis? ¿Recomendaciones a futuros estudios? ¿Permite crear?: Un nuevo instrumento o dispositivo. Herramienta de estudio a…

D. Viabilidad de la Investigación C

Viabilidad ó Factibilidad

A

Depende

•$ •Rec. Humano •Materiales •Política •Religión…

B ¿Se puede realizar? ¿Tiempo para ello? Ejemplo

Proyecto G.C.C. Simulación de quemador

E. Consecuencias de la Investigación Ética

Cierto es que una investigación científica: No estudia aspectos morales No hace juicios e este tipo

Si embargo un investigador puede decir no realizar un proyecto; porque el resultado puede afectar negativamente a: el medio, sociedad, etc…

Ejemplos:

•Bomba atómica •Gas nervioso •Agente naranja •Genoma humano •Clonación •Diseño de armas •Diseño de drogas sintéticas

CONSEJOS METODOLÓGICOS 1. 2. 3. 4. 5.

Leer lo suficiente sobre el tema. Enfocarse en un tema y limitarlo. Purificar los conceptos. Respetar los hechos. No precipitarse a conclusiones.

Características de la Investigación Científica Estar planificada. Contar con instrumentos de recolección. Ser original. Ser objetiva. Disponer de tiempo necesario. Apuntar a medidas numéricas. Ofrecer resultados comprobables.

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¡¡¡ Hazlo Fácil !!! Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, [email protected] Junio de 2013

La simplicidad en la solución de problemas

Problema 01. Cuando la NASA comenzó con el lanzamiento de astronautas al espacio, descubrieron que los bolígrafos no funcionarían sin gravedad (o con gravedad cero), pues la tinta no bajaría hasta la superficie en que se deseara escribir. Solución A) Resolver este problema, les llevó 6 años y 12 millones de dólares. Desarrollaron un bolígrafo que funcionaba: bajo gravedad cero, al revés, debajo del agua, prácticamente en cualquier superficie incluyendo cristal y en un rango de temperaturas que iban desde abajo del punto de congelación hasta superar los 300 grados centígrados. Solución B) ¿Y qué hicieron los rusos? ¡Los rusos utilizaron un lápiz!

La simplicidad en la solución de problemas

Problema 02. Uno de los más memorables casos de estudio de la gestión japonesa fue el caso de la caja de jabón vacía, que ocurrió en una de las más grandes empresas de cosmética de Japón. La compañía recibió la queja de un consumidor que compró una caja de jabón y estaba vacía. Las autoridades aislaron el problema a la cadena de montaje, que transportaba las cajas empaquetadas al departamento de reparto. Por alguna razón, una caja de jabón pasó vacía por la cadena de montaje. Los altos cargos pidieron a sus ingenieros que encontraran una buena y rápida solución del problema. Solución A) Los ingenieros idearon una máquina de rayos X con monitores de alta resolución manejados por dos personas y así vigilar todas las cajas de jabón que pasaran por la linea para asegurarse de que no fueran vacías. Solución B) Cuando a un empleado en una empresa pequeña se le planteó el mismo problema, compró un potente ventilador industrial y lo apuntó hacia la cadena de montaje. Encendió el ventilador, y mientras cada caja pasaba por el ventilador, las que estaban vacías simplemente salían volando de la línea de producción.

La simplicidad en la solución de problemas

Problema 03. Un magnate hotelero viajo a una ciudad Hindú por segunda vez a un año de distancia de su primer viaje, al llegar al mostrador de un hotel inferior en estrellas a los de su cadena, el empleado le sonríe y lo saluda diciéndole: Bienvenido nuevamente señor, que bueno verlo de vuelta en nuestro hotel; sorprendido en gran manera ya que a pesar de ser una persona tan importante, le gusta el anonimato y difícilmente el empleado tendría tan buena memoria para saber que estuvo allí un año antes, quiso imponer el mismo sistema en su cadena de hoteles ya que ese simple gesto lo hizo sentir muy bien. A su regreso inmediatamente puso a trabajar en este asunto a sus empleados para encontrar una solución a su petición. Solución A) La solución fue buscar el mejor software con reconocimiento de rostros, base de datos, cámaras especiales, tiempo de respuesta en micro segundos, capacitación a empleados, etc. Etc. Con un costo aproximado de 2.5 millones de dólares. Solución B) El magnate prefirió sobornar al empleado del hotel para que revelara la tecnología que aplican.El empleado no acepto soborno alguno, y dijo: "mire señor, tenemos un arreglo con los taxistas, ellos le preguntan si ya se ha hospedado en el hotel al cual lo está trayendo, y si es afirmativo, entonces cuando el deja su equipaje aquí en el mostrador, nos hace una señal, y así se gana un dólar".

La simplicidad en la solución de problemas

Problema 04 Una empresa que fabricaba pastas dentales, esta muy preocupada porque sus ventas venían cayendo mes a mes. Se organizó una reunión de directores y se les solicitó buscar urgente alguna solución. Solución A) Realizar una intensa campaña publicitaria en los medios más importantes del país.Costo aproximado 1 millón de dólares. Solución B) Modificar toda la línea de producción mejorando la presentación, los envases, sabores, etc. Solución C) Agrandar el agujerito del tubo para que salga más pasta y se termine antes (todos medimos la cantidad por el largo de lo que colocamos en nuestros cepillos de dientes, no por el diámetro

La simplicidad en la solución de problemas

Moraleja: ¡No compliques tu trabajo! Aprende a centrarte en las SOLUCIONES. No, en los PROBLEMAS. Concibe la solución más simple. Ejemplos, Ejemplos, Ejemplos….

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Modelo Matemático de un Ejercicio Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, [email protected] Junio de 2013

Mecánica Considere un objeto de forma irregular, el cual es lanzado al Sureste desde un punto, con velocidad inicial V0 y Angulo θ respecto a la horizontal. Hipótesis: el objeto es de densidad > 1 No es una novela o carta, lee y fractura Un objeto de forma irregular Lanzado al Sureste Con velocidad inicial V0 Angulo θ respecto a la horizontal.

Mecánica Suponga que existe una corriente de aire el cual sopla ascendente y al Noreste.

Pregunta y busca la información existente. ¿Cuáles son las componentes del Viento? Cual es el área expuesta. ¿Se asocia favorable o no al movimiento?

Mecánica ¿Por qué es importante que se cumpla la Hipótesis. Hipótesis: el objeto es de densidad > 1 ¿Qué?… Si esta densidad es ≅ 1 Si esta densidad es < 1

Mecánica ¿Cuál es la otra o otras Hipótesis que no se detallan. Como las incluyes al ejercicio…

Mecánica Así… hasta la abuelita… de mis hijos Incluso la …

… BISABUELITA

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Modelo Matemático de un Proceso Industrial Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, Junio de 2013

El proceso de transformación de fases CLINKER

Silo de almacenamiento Molienda de cemento Silo de homogeneización

Enfriamiento y almacenamiento Producción de clinker en horno rotatorio Precalcinación Precalentamiento Prehomogeneización y molienda de materias primas Trituración (corte)

Yacimiento Modificado de Cement Technology Roadmap 2009

Por donde? o con que se come

DPO, Dimensiones y Parámetros de Operación del horno rotatorio bajo estudio Alimentación a 1era etapa Clinker Grado de calcinación a la entrada del horno Duración del proceso de clinker Duración del horno a los ojillos Duración de los ojillos a la salida Diámetro interno Angulo de inclinación Velocidad de rotación (ω) Gravedad Horno Tamaño de ladrillos refractarios

120 ton/hr =33.33kg/s 71 ton/hr = 19.72kg/s 55-66% 1 a 1.16 hrs 40-45 min. 20 min. 4.33m (4.55 – 0.22) 3.5% = 2° 2 r.p.m. = 0.2094 rad/s 9.81 m/s2 68 m 222mm = 22.2cm

Se unta o se toma

Capa activa y estacionaria en el movimiento rodante

Estimación de El tiempo de residencia. El grado de llenado Régimen del movimiento de sólidos en el interior del horno rotatorio: Rodante

Que lo promueve FENÓMENO DE TRANSFERENCIA DE CALOR Mecanismos de transferencia de calor hacia el lecho de solidos: Convección:  Gases de combustión y el lecho de solidos Radiación  De la flama al lecho de solidos  De la pared del refractario frente al lecho hacia él. Conducción:  Del refractario al lecho de sólidos.

Por CFD Computational Fluid Dynamics

Predicción del comportamiento de flujo de fluidos, la transferencia de calor y de masa, reacciones químicas y fenómenos relacionados, resolviendo las Ec. De: Transporte Conservación de la masa Momento y energía Ecuaciones de Navier Stokes

Que dijo que ? El fluido responde a las leyes fundamentales de la física Análisis de flujos:  • Volumen de control o análisis integral.  • Sistemas infinitesimales o análisis diferencial.  • Análisis experimental o análisis dimensional. El flujo deberá satisfacer las tres leyes de la mecánica de fluidos, más una relación de estado termodinámica y sus condiciones de frontera.  • Conservación de la masa (continuidad)  • Conservación del momentum lineal (2a Ley de Newton)  • Conservación de la energía (1a Ley de la Termodinámica)  • Ecuación de estado (como ρ = ρ (P, T) )  • Condiciones de frontera en las interfaces con sólidos, entradas y salidas

Discretización Los fenómenos físicos y químicos pueden ser descritos con ecuaciones diferenciales parciales o (integro-diferencial), que no pueden ser resueltas analíticamente….

Métodos de Discretización  Diferencias Finitas,  Volumen Finito  Elemento Finito  Discretización Temporal

Como para que?

El modelo: Complicaciones

Movimiento rodante

El modelo: Simplificación

1- Efecto Centrifuga para simplificar el flujo y la transferencia de calor 2- Se tomo en cuenta solo una reacción global: Formación de Belita

Configuración de los Modelos. Para los fenómenos presentes en el proceso de formación de BELITA: calculando los procesos de transferencia de calor y de masa, las reacciones químicas y condiciones de flujo.  Los modelos son resueltos iterativamente, modificando modelos y parámetros, las cuales fueron depuradas. Modelo Espacial Tiempo Viscosidad Tratamiento en la pared

Configuración 3D Estacionario Modelo de estrés de Reynolds Funciones estándar de pared

Transferencia de Calor habilitado Radiación Modelo de Rosseland Especies Reacción volumétrica (3 especies) Energía habilitado

CI y CF Frontera Inlet_Materia

Condición Entrada de flujo másico Flujo másico (kg/s) Temperatura (K) Relación de viscosidad turbulenta Concentración de especies (Frac. Mol)

Outlet_Materia Wall_Gases

Ponderación de Caudal Temperatura (K) Movimiento de la pared Temperatura(K) Movimiento de la pared Coeficiente de emisividad externa Temperatura de radiación Externa (K)

Wall_Costra

Observación/valor 0.83 1070 10% 0.14 [SiO2] 0.86 [CaO] 1 1270 0 770 0 0.95 300

Equivalente al segmento del anillo para una alimentación al horno de 25 kg/s aproximadamente.

Criterios de Convergencia  Valores residuales (10-3 en las Ec. de continuidad, turbulencia y momento, y 10-6 Ec. de energía y transporte de especies).  Balance de masa y energía,  Criterio de estabilidad de la solución, la variación de las variables de flujo debe ser menor al 1% en las ultimas 100 iteraciones.

1s axial

Diseño de la geometría 1s radial

Mallado de la geometría Para el Diseño simplificado. Numero de elementos 25,586 Numero de nodos 5,453

Para un diseño completo de la cama. Numero de elementos 2.026 x109 Numero de nodos 4.318x108

Condiciones de Frontera • Reactivos: CaO (33 %p/p) y SiO2 (67 %p/p) Productos: C2S (Belita) • Especies como Al2O3,Fe2O3,C3A y CaCO3 son tomadas en cuenta en modelos en desarrollo. • Temperaturas: – Material en alimentación: 1070 K – Cara/gases: 1270 K – Cara/costra: 550 K

• Modelo transporte de especies con reacción volumétrica – Cinética de reacción: Ecuación de Arrhenius con velocidad de mezclado

Oxido de Calcio Distribución de la Concentración Radial (fracc. Masa)

Distribución de la Concentración Axial (fracc. Masa) Flujo de material – Eje Z--

Oxido de Silicio Distribución de la Concentración Radial (fracc. Masa)

Distribución de la Concentración Axial (fracc. Flujo de material – Eje Z-- Masa)

Belita Distribución de la Concentración Radial (fracc. Masa)

Distribución de la Concentración Axial (fracc. Flujo de material – Eje Z-- Masa)

Perfil de Temperatura Vista Radial

Vista Axial Flujo de material – Eje Z--

Rectificaciones al modelo • Para ajustar la temperatura se incluirá, en lenguaje de programación, el efecto endotérmico causado por la reacción de descarbonatación • Se incluirán el oxido de aluminio y el oxido férrico para hacer una primera aproximación a el flujo al real

Ventajas de la simulación:    

Estimación del t de residencia y movimiento de sólidos al interior del horno. Aislado la respuesta de las variables y modificar condiciones, Comportamiento y condiciones del proceso detallada y exhaustiva,. Monitoreo de condiciones de proceso, donde no es posible instrumentar

La flexibilidad del software permite hacer modificaciones en los parámetros de diseño y de operación para la optimización del proceso, que tradicionalmente demandan la construcción de prototipos y modificaciones al equipo que consumen recursos y tiempo.  Reduce y tiempo costos de estudio y experimentación del proceso.  En algunos casos, la simulación es el único medio para lograr una solución. Como en este proyecto de investigación

Limitaciones de la simulación: Limitaciones  Es necesario un conocimiento claro sobre el fenómeno y su entorno.  El tiempo de cálculo para el modelado de un fenómeno, está restringido a los recursos computacionales disponibles.  En problemas fluido-dinámicos que involucran flujos turbulentos, transferencia de calor y otros fenómenos requiere una gran capacidad de cálculo.  Se requiere de recursos de hardware y software, lo que implica inversiones iniciales significativas, además es necesaria una inversión periódica para la renovación de licencias y actualización de software  Personal altamente creativo y de solida formación.

Por su atención

Gracias!!! [email protected] Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

UNIVERSIDAD TECNOLÓGICA DE BAHÍA DE BANDERAS

Hábitos en la vida diaria que dañan al cerebro y salud Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, Junio de 2013

Hábitos en la vida diaria que dañan al cerebro y salud. 1. No Desayunar Bajo nivel de azúcar en la sangre, insuficiente nutrientes al cerebro. 2.- Comer de mas Esto causa el endurecimiento de las arterias. 3.- Fumar Destruye neuronas y promueve el Alzheimer. 4.-Consumir altas cantidades de azúcar El alto consumo de azúcar interrumpe la absorción de proteínas y nutrientes. 5.- Contaminación del aire El cerebro es el principal consumidor de oxígeno del cuerpo.

Hábitos en la vida diaria que dañan al cerebro y salud.

6.- Dormir poco La falta de sueño reduce la eficiencia del cerebro. 7.- Dormir con la cabeza cubierta Aumenta la concentración de dióxido de carbono. 8. Hacer trabajar al cerebro cuando estamos enfermos Dificultad de responder en ese estado y lo daña. 9. Falta de estimulación Pensar es la mejor manera de estimular nuestro cerebro.

Por su atención y tiempo

Gracias!

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Mapas Mentales o Conceptuales Depto. Simulación Computacional y Modelado Molecular Grupo de Simulación

Dr. Antonino Pérez Hernández. CIMAV, Junio de 2013

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

El Cerebro • El sistema reptil • El sistema limbico • La neocorteza

(primitivo) 500 x106 años (paleomamifero) 3 a 2 x108 años (neomamifero) 200 x106 años Hemisferios D e I

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

La neocorteza

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

La neocorteza

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

La toma de Notas: un proceso básico, pero limitado

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Mapas Mentales: Ventajas 1

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Mapas Mentales: Ventajas 2

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

El Proceso asociativo en la elaboración de los mapas mentales

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Mapas Mentales: Su Uso

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Pasos en la elaboración de un mapa mental 1. 2. 3. 4. 5.

Prepara los materiales que necesitas Ambiente adecuado Leer todo el material Seleccionar colores Jerarquizar Tema e imagen central. Punto de inicio Vínculos entre los conceptos Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Aspectos importantes en la elaboración de los mapa mentales • • • • • • • • •

Diseño del centro Organización Agrupación Asociaciones Imaginación Imágenes Tipos de letras Palabras claves Uso de colores

• • • • • • •

Claridad Divertido Abarca todo el cerebro Resaltar Simbolos Dimenciones Dibujo

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Memoria y Mapas Mentales Recordamos mucho mejor aquello que nos es fácil comprender y para comprender necesitamos estar atentos. Es obvio que le prestamos atención a lo que nos motiva y nos da placer.

1. 2. 3. 4. 5.

Recepción de la información (sentidos) Retención y recuperación de la Información Análisis y manejo de la información La expresión Control  F. Mentales: pensamiento, sentimiento y emociones  F. Físicas: locomoción, act. Orgánica, etc) Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Modelos de Mapas Mentales

Ejemplos ¿Aun Mas?

¿Aun Mas?

¿Aun Mas? Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

La letra “A”

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Tipos de vegetación

Para las chicas materiales

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Al maestro con cariño

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Al maestro con cariño

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Para los Físicos

Para que no digan uno de Químicos

Dr. Antonino Pérez Hernández

Otro de Químicos Seis metales, todos de apariencia similar a la plata, constituyen el Grupo de los Metales del Platino (PGM). Ellos son: rutenio, rodio, paladio, osmio, iridio y platino. Todos pertenecen al grupo de los elementos de transición de la Tabla Periódica en el grupo VIIIb. Generalmente se encuentran juntos en distintas proporciones, en estado puro o aleaciones entre ellos. Sus números atómicos son: 44, 45, 46... 76, 77, y 78. Son bastante raros en la corteza terrestre, ocupando las posiciones entre la 71 y la 81. Sus principales características físicas y químicas son: • Rutenio: Elemento químicamente no reactivo. Ocurre en estado metálico en las minas de platino. Su adición a las aleaciones de paladio y platino, las hace muy duras. En estado puro es más resistente que el platino al ataque de los ácidos, incluyendo el agua regia [mezcla concentrada de ácido clorhídrico (HCl) y ácido nítrico (HNO³) en una proporción de 3 a 1]. • Rodio: Usado principalmente en aleaciones. Insoluble en ácidos comunes y muy difícil de fundir; es muy duradero. Las soluciones acuosas de muchas de sus sales son rosadas, lo que le dio origen a su nombre (del griego, rhodon, que significa rosa). Se encuentra en las minas de platino, elemento con el cual es usado casi siempre en aleaciones, obteniéndose las propiedades más deseables del platino. • Paladio: Al igual que el platino es dúctil, maleable y resistente a la corrosión; funde más fácilmente que éste y puede ser soldado con facilidad. Se disuelve en agua regia. Se encuentra en estado puro en minas de platino y en combinación, en las minas canadienses de níquel. • Osmio: Tiene la mayor densidad 22,61 g/cm³. No es atacado por los ácidos ordinarios, pero se disuelve en agua regia. Se encuentra en estado puro en las minas de platino y como una aleación con iridio (osmiridio). • Iridio: Frágil y muy duro. Extremadamente inerte desde el punto de vista químico, resistiendo inclusive la acción del agua regia. Muy raro en la corteza terrestre. Se encuentra en depósitos aluviales en aleaciones con platino (platiniridio) y con osmio (osmiridio). • Platino: Químicamente inerte y más valioso que el oro; constituye el elemento más importante del grupo de los metales del platino, siendo usado en aleaciones desde las antiguas civilizaciones griegas y romanas. Es maleable, dúctil y con alto punto de fusión. Resiste el ataque del aire, agua, los ácidos simples, reactivos ordinarios, pero no de los halógenos. Disuelve lentamente en agua regia. Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

Por su atención

Gracias!!! Referencia: Zoraida G de Montes, Laura Montes G, “Mapas mentales paso a paso”, Ed. Alfaomega, 2002 Dr. Antonino Pérez Hernández CIMAV

SiO2

19 – 21

Al2O3

4–7

Fe2O3

2–3

CaO

62 – 65

MgO

1–4

SO3

2.5 - 3.2

K2 O

0.3 – 1.0

Na2O

0.2 – 0.5

PPI

1–2

CaOf

0.5 – 1.5

R. insoluble

0.2 – 0.4

+Mn2O3, TiO2, P2O5, CO2…

C3S

60 – 65

C2S

15 – 20

C3A

4–7

C2(A,F)

8 – 12

Demanda de agua

Resistencia a la compresión 1, 3, 7 y 28 días

Tiempo de fraguado

Sanidad (autoclave)

Finura (Blaine y malla)

Expansión en sulfatos

Expansión en agua

Calor de hidratación

Fase

Calor de hidratación KJ/kg

C3S

517

C2S

262

C3A

908 – 1672

C2(A,F)

418 – 725

130

Trabajabilidad/ Demanda de agua

Finura, C3A, SO3, aditivos de molienda, forma y tamaño de partículas

Resistencia a la compresión/ Calor de hidratación

Finura, composición del cemento

Expansión en agua

Composición del cemento, SO3…

Contracción por secado

Composición del cemento, PPI, finura…

132

CPO

Cemento Pórtland Ordinario

CPC

Cemento Pórtland Compuesto

IS (X)

Cemento Pórtland de escoria de alto horno

IP (X)

Cemento Pórtland puzolánico

IT (AX)(BY)

Cementos ternarios

I

Cemento para aplicaciones no especiales

II

Cemento para estructuras en contacto con cantidades moderadas de sulfatos

III

Cemento de alta resistencia inicial

IV

Cemento de moderado calor de hidratación especial para concreto masivo

V

Cemento resistente a ataque químico por composición del suelo o por alto contenido de sulfatos

Paso 1

Paso 2

Paso 3

Paso 4

Construcción y discretización del dominio.

Condiciones de frontera y definición del modelo.

Realización de la Simulación e implementación de fase discreta.

Análisis de resultados y conclusiones.

Fluidodinámica y transferencia de calor

Laboratorio Virtual

Simulación de Ciclones de Pre-calcinación

Se pretende simular:    

Las trayectorias de los flujos de entrada de la materia prima y gases Las velocidades Presiones cercanas al vórtice generado. Y perfil de temperaturas de los gases.

Simulación de Ciclones de Pre-calcinación

er. 1

Modelo

Dominio y Malla 1er. Modelo • Construcción del dominio 3D • Discretización del dominio: Método de Tetraedros. • La frontera del dominio, se considera una capa limite nodal. • Con un total de: 210,707 elementos y 64,796 nodos. • Mallado: 6.56 x 10-2 m mínimo y 0.9 m máximo . • Calidad de malla:  0.84 con la estadística Orthogonal Quality.  0.26 con la estadística Skewness.

Modelo y Condiciones de Frontera

Solución • Tiempo de CPU ≈ 45 minutos

• Computadora de Escritorio  Procesador i7 de Cuatro Núcleos a 3.4 GHz  16 GRam  Tarjeta Grafica Ati-Radeon, 800 GPUs, 1GB GDDR5

Resultados Perfil de velocidad para estimar la convergencia

Resultados Trayectorias de flujo y velocidad [m/s] de la materia prima

Resultados Presiones [Pa]

Simulación de Ciclones de Pre-calcinación

do. 2

Modelo

Dominio y Malla 2do. Modelo • Se Mejora la malla, con el método de Cutcell en toda la geometría. • Con un total de 3,154,321 elementos y 3,352,851 nodos. • Mallado: 7x10-3 m mínimo y 5.6x10-2 m máximo . • Calidad de malla de:  0.96 con la estadística Orthogonal Quality.  5.13x10-2 con la estadística Skewness. • Se integran a los modelos K• Condiciones de Frontera.

ε, Ec´s

acopladas momentum y masa

Malla corte transversal, 2do. Modelo

Solución • Tiempo de CPU alrededor de 12 Horas

• Con un Clúster Linux CentO  8 Procesadores intel Xeon 6-core a 2.6 GHz  96 GB RAM  Tarjeta Grafica Ati-Radeon, 800 GPUs, 1GB GDDR5

Resultados Perfil de velocidad para estimar la convergencia [m/s]

Resultados Trayectorias de flujo y velocidad [m/s] de la materia prima

Resultados Presiones [Pa]

Simulación de Ciclones de Pre-calcinación

er. 3

Modelo

Dominio y Malla 3er. Modelo

Dominio y Malla 3er. Modelo DPM (Discrete Phase Model)  Un seguimiento de partícula de 0.01 m con 85 000 pasos.  Inyección con un tamaño de partícula:  Minino de 7.8x10-6 m

 Máximo de 30x10-6 m  Media de 27x10-6 m

 Total de 35 000 Partículas

Dominio y Malla 3er. Modelo • C.F.:  Entrada de materia prima de 31.38 kg/s, 600K  Entrada de gases de 32.7 kg/s, 800K

Solución • Tiempo de CPU alrededor de 36 Horas

• Con un Clúster Linux CentO  8 Procesadores intel Xeon 6-core a 2.6 GHz  96 GB RAM  Tarjeta Grafica Ati-Radeon, 800 GPUs, 1GB GDDR5

Resultados Perfil de velocidad [m/s]

Resultados Presiones [Pa]

Resultados Temperatura [K]

Resultados Vórtices

Resultados Trayectorias de flujo y velocidad [m/s] de la materia prima

Resultados

Animación DPM (Discrete Phase Model)

Insuficiente Tarjeta Grafica Para el seguimiento de partículas…

Resultados Animación Trayectoria de las Líneas de flujo de la materia prima

Resultados Detalles de Contornos de Velocidad y Vórtice