Análisis multiescala en procesos químicos y biológicos

Abstract

La creciente demanda de productos de alto valor agregado de bajo costo y de mayor calidad ha conducido a la industria química a la generación e implementación de sistemas de monitoreo y control robustos que les permitan alcanzar los estándares establecidos. Actualmente, el monitoreo de procesos se realiza de dos maneras, ya sea, mediante el uso de equipos costosos (cromatógrafos de gases y/o líquidos) o mediante muestras fuera de línea las cuales son caracterizadas usando técnicas de laboratorio. Entonces, el monitoreo de procesos requiere de altos costos y puede generar retrasos importantes, afectando la eficiencia del controlador. En las últimas décadas han surgido propuestas que se han centrado en el análisis de variables secundarias (e.g., temperatura, flujos, pH, conductividad, entre otros), en las cuales su medición es relativamente sencilla y de bajo costo. De hecho, se ha mostrado que el análisis de series de tiempo y/o imágenes brindan información que permite identificar etapas y/o fenómenos que son característicos del proceso estudiado, sugiriendo que es posible realizar el monitoreo indirecto en línea de variables claves del proceso. Particularmente, las metodologías basadas en descomposición multiescala han mostrado gran capacidad para identificar fenómenos que se conservan a diferentes escalas y detectar correlaciones entre variables del proceso lo cual indica la presencia de mecanismos deterministas contenido en los procesos estocásticos. Aunque existe un amplio marco de desarrollo y aplicación de estas metodologías en distintos campos de la ciencia e ingeniería, los trabajos reportados en el área de ingeniería de procesos, químicos y biológicos es limitado. Por lo cual, en este trabajo se plantea la evaluación de metodologías multiescala, tales como análisis de fluctuaciones sin tendencias (DFA), rango reescalado (R/S) y transformada de Fourier para la generación de guías de aplicación en el monitoreo indirecto de procesos.