CAChemE es una comunidad formada por ingenieros químicos y estudiantes que pretende estimular las posibilidades de software en la ingeniería de procesos química y organización industrial. Nuestro objetivo es fomentar el uso de las nuevas posibilidades que ofrece el software de libre con su más directa aplicación a la universidad e industria.
En CAChemE llevamos desde el 2012 formando a ingenieros e ingenieras de procesos en programación, análisis de datos (machine learning), simulación y optimización. Nuestra experiencia en el sector así como la red de contactos que hemos generado es extensa.
Si en tu empresa estáis buscando especialistas, podéis contactar con nosotros mandándonos un email a info [@] cacheme.org
Por otro lado, si estás buscando empleo, puedes considerar colaborar con CAChemE para ganar experiencia certificada y visibilidad online.
En este seminario se introducirá la aplicación de Simulink (herramienta de MATLAB) a la simulación de procesos químicos, así como al control feedback de dichos procesos mediante controladores PIDs.
El seminario comenzará con la descripción de los bloques más importantes de Simulink utilizados en el ámbito de la Ingeniería Química, para pasar a continuación a aplicar esta herramienta en la simulación dinámica de un proceso químico concreto. Se abordará la solución del problema desde varios puntos de vista: desde sólo Simulink hasta combinando Simulink con Matlab, de manera que los asistentes puedan escoger aquella opción que mejor encaje con sus intereses.
Finalmente, se verán los principales bloques para el diseño de sistemas de control por realimentación y se resolverá un ejemplo concreto, comparando el uso de controladores P o PI, así como la incorporación del anti-reset windup.
Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural 2020.
Horario y aulas:
Lunes 17 de febrero: 16:00-19:00 h en aula de informática EP/S-14I, edificio EPS IV (https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PS045)
Martes 18 de febrero: 16:00-19:00 h en aula de ordenador EP/0-29I, edificio EPS IV (https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PB013)
Instructor:
Impartido por el profesor Dr. Salvador Cardona Navarrete de la Escola Politècnica Superior d’Alcoi (EPSA) de la UPV. El profesor Cardona posee una amplia experiencia en la simulación de procesos químicos y en el diseño de sistemas de control por realimentación, haciendo uso de Matlab/Simulink. Es profesor de asignaturas como Control de Procesos o Análisis y Simulación de Procesos desde hace más de 10 años, y su línea de investigación se centra en el diseño, análisis, simulación y uso de reactores heterogéneos gas-líquido y catalíticos.
Requisitos:
Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS. Este curso está orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química que están cursando la asignatura “MÉTODOS COMPUTACIONALES EN INGENIERÍA QUÍMICA”. También se recomienda para estudiantes de grado y máster con conocimientos básicos de: • Simulación y control de procesos. • Programación (MATLAB u Octave).
Inscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles 12 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉
Con el objetivo de resolver problemas de optimización en ingeniería con aplicación tanto a nivel académico como industrial, se presenta el uso de Pyomo, la alternativa gratuita a GAMS y AMPL desarrollada en Python. Pyomo permite resolver una amplia gama de problemas de optimización (LP, QP, NP, MILP, MINLP, MISP, etc.), y es capaz de comunicarse con los principales solvers comerciales, gratuitos y/o libres de optimización. Los métodos de resolución de este tipo de problemas, especialmente cuando existen variables discretas, no se encuentra muy extendidos, a pesar de su enorme potencial. Por ello, en este taller, se hará un breve repaso de los conceptos básicos de la optimización. Igualmente, habrá una pequeña introducción al lenguaje Python, pensada especialmente para los estudiantes con un background en otro tipo de lenguajes de alto nivel enfocados al cálculo matemático, como puede ser MATLAB. El taller está orientado a estudiantes con conocimientos básicos de programación.
Introducción / Repaso al ecosistema Python, Jupyter Notebook.
Introducción a Pyomo
Instalación de Pyomo y solvers
Componentes de Pyomo
Repaso a la programación matemática
Casos de estudio
Instructores:
Dr. Juan Javaloyes
Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación Computer Optimization of Chemical Engineering Processes and Technologies (COnCEPT) de dicha universidad. Su trabajo se centra en la búsqueda de soluciones a problemas del ámbito de la ingeniería de procesos mediante el desarrollo y aplicación de modelos de programación matemática y el uso de simuladores de procesos químicos. Ha trabajado en varios proyectos de investigación con empresas petroquímicas, y colabora con la asociación de ingenieros químicos CAChemE impartiendo cursos sobre simuladores de procesos químicos y lenguajes de programación como Python.
Daniel Vázquez Vázquez
Ingeniero Químico por la Universidad de Santiago de Compostela, Daniel Vázquez cursa el doctorado en la Universidad de Alicante y forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática. Ha trabajado anteriormente en métodos de reducción de objetivos para problemas de optimización multiobjetivo, así como en índices de seguridad para uso en la industria química. Ha sido instructor de un taller de Pyomo, en la Pycon 2018, así como de cursos de introducción a Python en el ámbito científico y de simuladores de procesos, como Aspen Plus.
Requisitos:
Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS. Este curso está especialmente orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química. También se recomienda para estudiantes de grado y máster con conocimientos básicos de:
Conocimientos de optimización. Haber cursado una asignatura de optimización de procesos que incluya conocimientos básicos sobre problemas de tipo LP, MIP, NLP y MINLP, y sobre el modelado de estos problemas (incluyendo variables binarias). Si no estás familiarizado a la resolución de problemas de optimización GAMS o AMPL, te recomendamos varios recursos online para aprender por tu cuentay/la o documentación de Pyomo.
Conocimientos básicos de programación (aunque se realizará un breve repaso del lenguaje Python).
Inscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles miércoles 12 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉
El objetivo de este curso de iniciación es dar a conocer los conceptos básicos sobre el funcionamiento del modo dinámico de Aspen HYSYS. De esta forma, los alumnos aprenderán a realizar la transición desde una simulación en estado estacionario, la cual no es más que una fotografía del proceso en las condiciones de operación deseadas, a una simulación dinámica. La simulación en modo dinámico es fundamental si queremos tener una visión más realista del proceso. Dicha simulación nos permitirá conocer cómo responde nuestro proceso a perturbaciones externas y así poder diseñar estrategias de control que nos permitan contrarrestar las perturbaciones y mantener el proceso en las condiciones de operación deseadas.
Contenido del curso
Introducción a los conceptos básicos de la simulación dinámica utilizando Aspen Hysys.
Preparación del modelo estacionario para su transición a simulación dinámica.
Simulación dinámica y control de procesos sencillos.
Estructuras de control en columnas de destilación.
Programación de eventos.
El taller está orientado a estudiantes con conocimientos básicos de simulación y control de procesos, y será impartido por Juan Javaloyes y Daniel Vázquez, Dr. Ingenieros Químicos que trabajan en la Universidad de Alicante como investigadores en el área de Ingeniería de Procesos con más de 8 años de experiencia en el uso de simuladores químicos.
Duración: 9 horas
Coste: Gratuito (plazas limitadas)
¿Por qué es gratuito?
Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.
Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación Computer Optimization of Chemical Engineering Processes and Technologies (COnCEPT) de dicha universidad. Su trabajo se centra en la búsqueda de soluciones a problemas del ámbito de la ingeniería de procesos mediante el desarrollo y aplicación de modelos de programación matemática y el uso de simuladores de procesos químicos. Ha trabajado en varios proyectos de investigación con empresas petroquímicas, y colabora con la asociación de ingenieros químicos CAChemE impartiendo cursos sobre simuladores de procesos químicos y lenguajes de programación como Python.
Daniel Vázquez Vázquez
Ingeniero Químico por la Universidad de Santiago de Compostela, Daniel Vázquez cursa el doctorado en la Universidad de Alicante y forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática. Ha trabajado anteriormente en métodos de reducción de objetivos para problemas de optimización multiobjetivo, así como en índices de seguridad para uso en la industria química. Ha sido instructor de un taller de Pyomo, en la Pycon 2018, así como de cursos de introducción a Python en el ámbito científico y de simuladores de procesos, como Aspen Plus.
Requisitos:
Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS. Este curso está orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química. También se recomienda para estudiantes de grado y máster de Ingeniería Química que hayan cursado las asignaturas:
Simulación, Optimización y Diseño de Procesos Químicos
Control de Procesos
Inscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles miércoles 12 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉
Taller de introducción al sistema de control de versiones git para ingenieros en el que se aprenderá el funcionamiento básico de git junto con los comandos necesarios para empezar a trabajar con repositorios de forma local y remota. Además, se introducirá al alumnado en la plataforma de desarrollo colaborativo GitHub, para que puedan alojar proyectos propios, así como poder colaborar con otros proyectos de software libre.
El taller irá orientado a estudiantes con conocimientos básicos de programación y será impartido por Rubén Crespo Cano, Ingeniero en Informática, Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación y estudiante de Doctorado en Informática, que trabaja en EverSaaS como ingeniero y arquitecto de software, y que colabora con la asociación CAChemE impartiendo cursos de software libre para ingenieros como Python, OpenCV o git.
Duración: 6 horas
Coste: Gratuito (plazas limitadas)
¿Por qué es gratuito?
Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.
El taller será impartido por Rubén Crespo Cano, Ingeniero Informático y Máster en Ingeniería de Telecomunicación por la Universidad de Alicante, y estudiante del Doctorado en Informática por la Universidad de Alicante, donde trabaja en un proyecto destinado a reemplazar el rol de la retina humana mediante el desarrollo de una neuroprótesis cortical. Rubén también trabaja como Ingeniero de Software en una empresa privada de Alicante.
Requisitos:
Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS.
Poder asistir a la totalidad del curso.
Inscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el miércoles 12 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉
Xcos es un software para el modelado y simulación de sistemas dinámcios (continuos y discretos). Forma parte de Scilab y es una alternativa open source y gratuita a MATLAB/Simulink.
Solución de ecuaciones diferenciales ordinarias en el dominio del tiempo.
Transformada de Laplace.
Funciones de transferencia.
Estudio dinámico de sistemas de primera y segunda orden.
Control de procesos.
Dinámica y estabilidad de procesos.
Casos de estudio
Instructor:
Profesor Dr. Mauro A.S.S. Ravagnani
Universidade Estadual de Maringá
Department of Chemical Engineering – Maringá, Brazil
El Profesor Ravagnani es un referente mundial en aspectos relacionados con integración y aprovechamiento energético. Mantiene una colaboración continua con la Universidad de Alicante. Posee amplia experiencia como docente en el área de control de procesos en la Universidad de Maringá, donde ha impartdio el curso “Analysis, Simulación y Control de Procesos” durante 15 años.
Requisitos:
Ser estudiante o egresado del Máster en Ingeniería Química de la EPS de la Universidad de Alicante.
Este curso está orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química que están cursando la asignatura “MÉTODOS COMPUTACIONALES EN INGENIERÍA QUÍMICA”. También se recomienda para alumnos de máster con conocimientos básicos de control y Matlab.
Siguiendo el éxito de la anterior edición, y con el fin de continuar impartiendo el conocimiento sobre la resolución de problemas de optimización en ingeniería con aplicación tanto a nivel académico como industrial, se presenta el uso de Pyomo, la alternativa gratuita a GAMS y AMPL desarrollada en Python. Pyomo permite resolver una amplia gama de problemas de optimización (LP, QP, NP, MILP, MINLP, MISP, etc.), y es capaz de comunicarse con los principales solvers comerciales, gratuitos y/o libres de optimización. Los métodos de resolución de este tipo de problemas, especialmente cuando existen variables discretas, son a menudo desconocidos o relegados por falta de tiempo, recursos o ambas. Por ello, en este taller, se hará un breve repaso de los conceptos básicos de la optimización. Igualmente, habrá una pequeña introducción al lenguaje Python, pensada especialmente para los estudiantes con un background en otro tipo de lenguajes de alto nivel enfocados al cálculo matemático, como puede ser MATLAB. El taller está orientado a estudiantes con conocimientos básicos de programación.
Duración: 6 horas
Coste: ¡Gratuito! (plazas limitadas)
¿Por qué es gratuito?
Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.
Horario y aulas:
Miércoles 27 de febrero: 16:00-19:00 h L028i, edificio EPS IV. https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PB052
Jueves 28 de febrero: 16:00-19:00 h en L027i , edificio EPS IV. https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PB012
Temario:
Introducción / Repaso al ecosistema Python, Jupyter Notebook.
Introducción a Pyomo
Instalación de Pyomo y solvers
Componentes de Pyomo
Repaso a la programación matemática
Casos de estudio
Instructores:
Dr. Juan Javaloyes
Juan Javaloyes es Dr. Ingeniero Químico por la Universidad de Alicante. Actualmente forma parte del grupo de investigación Computer Optimization of Chemical Engineering Processes and Technologies (COnCEPT) de dicha universidad. Su trabajo se centra en la búsqueda de soluciones a problemas del ámbito de la ingeniería de procesos mediante el desarrollo y aplicación de modelos de programación matemática y el uso de simuladores de procesos químicos. Ha trabajado en varios proyectos de investigación con empresas petroquímicas, y colabora con la asociación de ingenieros químicos CAChemE impartiendo cursos sobre simuladores de procesos químicos y lenguajes de programación como Python.
Daniel Vázquez Vázquez
Daniel Vázquez es Ingeniero Químico por la Universidad de Santiago de Compostela. Actualmente cursa el doctorado en la Universidad de Alicante y forma parte del grupo de investigación COnCEPT (Computer Optimization in Chemical Engineering Processes and Technologies). Su campo de investigación es la síntesis y optimización de procesos industriales utilizando simuladores de procesos químicos y herramientas de programación matemática.
Ha trabajado anteriormente en métodos de reducción de objetivos para problemas de optimización multiobjetivo, así como en índices de seguridad para uso en la industria química. Ha sido instructor de un taller de Pyomo, en la Pycon 2018, así como de cursos de introducción a Python en el ámbito científico y de simuladores de procesos, como Aspen Plus.
Requisitos:
Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS. Este curso está orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química que están cursando la asignatura “MÉTODOS COMPUTACIONALES EN INGENIERÍA QUÍMICA”. También se recomienda para estudiantes de grado y máster con conocimientos básicos de:
• Conocimientos de optimización. Haber cursado una asignatura de optimización de procesos que incluya conocimientos básicos sobre problemas de tipo LP, MIP, NLP y MINLP, y sobre el modelado de estos problemas (incluyendo variables binarias). Si no estás familiarizado a la resolución de problemas de optimización GAMS o AMPL, te recomendamos varios recursos online para aprender por tu cuenta y/la o documentación de Pyomo. • Conocimientos básicos de programación (aunque se realizará un breve repaso del lenguaje Python).
En este seminario se introducirá la aplicación de Simulink (herramienta de MATLAB) a la simulación de procesos químicos, así como al control feedback de dichos procesos mediante controladores PIDs.
El seminario comenzará con la descripción de los bloques más importantes de Simulink utilizados en el ámbito de la Ingeniería Química, para pasar a continuación a aplicar esta herramienta en la simulación dinámica de un proceso químico concreto. Se abordará la solución del problema desde varios puntos de vista: desde sólo Simulink hasta combinando Simulink con Matlab, de manera que los asistentes puedan escoger aquella opción que mejor encaje con sus intereses.
Finalmente, se verán los principales bloques para el diseño de sistemas de control por realimentación y se resolverá un ejemplo concreto, comparando el uso de controladores P o PI, así como la incorporación del anti-reset windup.
Este curso es posible gracias a la generosa financiación de la EPS y sus actividades del Mes Cultural.
Horario y aulas:
Lunes 18 de febrero: 17:00-20:00 h en aula de ordenador L24, edificio EPS 1 (https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0016P2002)
Miécoles 20 de febrero: 16:00-19:00 h en aula de ordenador L028i, edificio EPS IV (https://www.sigua.ua.es/index.html?id=0039PB052)
Instructor:
Impartido por el profesor Dr. Salvador Cardona Navarrete de la Escola Politècnica Superior d’Alcoi (EPSA) de la UPV. El profesor Cardona posee una amplia experiencia en la simulación de procesos químicos y en el diseño de sistemas de control por realimentación, haciendo uso de Matlab/Simulink. Es profesor de asignaturas como Control de Procesos o Análisis y Simulación de Procesos desde hace más de 10 años, y su línea de investigación se centra en el diseño, análisis, simulación y uso de reactores heterogéneos gas-líquido y catalíticos.
Requisitos:
Ser estudiante de la UA o formar parte del colectivo PDI o PAS. Este curso está orientado a los alumnos del máster en Ingeniería Química que están cursando la asignatura “MÉTODOS COMPUTACIONALES EN INGENIERÍA QUÍMICA”. También se recomienda para estudiantes de grado y máster con conocimientos básicos de: • Simulación y control de procesos. • Programación (MATLAB u Octave).
Inscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el martes 12 de febrero a las 12:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas y se asignaran por riguroso orden de entrada. Se prevén bastantes inscripciones así que comprueba tu horario y si ya es seguro que puedes asistir, te recomendamos ponerte una alarma para apuntarte y evitar sorpresas 😉
El próximo miércoles 16 y jueves 17 de enero el profesor Ignacio E. Grossmann, R. R. Dean University Professor de Ingeniería Química en Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EE.UU.), impartirá un curso intensivo enn la Universidad de Alicante de programación mixta-entera en planificación y programación.
Hybrid Methods for Scheduling: Single Stage and STN
Decomposition Methods for Planning and Scheduling: Lagrangean and Bi-level Methods
Practice Session Modeling Scheduling Problems
Requisitos:
• Este curso está destinado principalmente a los alumnos de Máster en Ingeniería Química que hayan cursado la asignatura Simulación, Optimización y Diseño de Procesos Químicos. • Poder asistir a la totalidad del curso. • Conocer el lenguaje de modelado algebraico GAMS (https://www.gams.com/).
Horario y aulas
Fecha: miércoles 16 y jueves 17 de enero de 2019
Horario: de 16:00 a 19:00
Debido al gran número de inscritos en el curso, este no podrá realizarse en aula de ordenador (te recomendamos que traigas tu portátil con la batería cargada para poder realizar los ejercicios de la última parte del curso).
El profesor Grossmann, , obtuvo su Grado en Ingeniería Química en la Universidad Iberoamericana, Ciudad de Mexico, en 1974, y su Master y Doctorado en Ingeniería Química en el Imperial College (Londres) en 1975 y 1977, respectivamente. Después de trabajar para el Instituto Mexicano del Petróleo en Ciudad de Mexico en 1978, se unió a Carnegie Mellon en 1979 donde ha sido director del Departamento de Ingeniería Química, y miembro y director (2005-2015) del «Center for Advanced Process Decision-making», un consorcio industrial con más de 20 empresas en el ámbito de la ingeniería química, petróleo y compañías de software.
El Profesor Grossmann es editor asociado de AIChE Journal, y miembro del panel de editores de «Computers and Chemical Engineering, Journal of Global Optimization, Optimization and Engineering, and Latin American Applied Research». Fue Presidente de la División «Computers and Systems Technology» (CAST) del Instituto Americano de Ingenieros Químicos (AIChE), y Co-presidente de las Conferencias «Foundations of Computer-Aided Process Design y Foundations of Computer-Aided Process Operations» en 1989 y 2003, respectivamente. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos y miembro de la Academia de Ingeniería de Mexico. También es miembro de asociaciones internacionales como INFORMS y AIChE. De entre los numerosos premios que ha recibido, se puede destacar el «Computing in Chemical Engineering Award» de la División CAST de AIChE en 1994; el «William H. Walker Award» de AIChE en 1997; el «Steven J. Fenves Award for Systems Research» en 2000; el «Computing Society Prize» de INFORMS en 2003; «Kun Li Award» por Excelencia en Docencia en Carnegie Mellon en 2007; el «Warren Lewis Award» de AIChE en 2009, y el «Research Excellence in Sustainable Engineering Award» de AIChE en 2011. En 2015 fue el receptor de la primera «Sargent Medal» de la Institution of Chemical Engineers (IChemE) de Reino Unido. Fue nombrado “Uno de los 100 Ingenieros Químicos de la Era Moderna” por AIChE en 2008 (https://www.aiche.org/sites/default/files/cep/20081075.pdf), y como Investigador altamente citado por Thomson Reuters en 2014-2016. Ha recibido el Doctorado Honoris Causa de Abo Akademi en Finlandia, por la Universidad de Maribor en Eslovenia, por la Universidad Técnica de Dortmund en Alemania, por la Universidad de Cantabria en España, y de la Russian Kazan National Research Technological University.
Las áreas de investigación del Profesor Grossmann son programación mixta, disyuntiva y estocástica, optimización global, síntesis de procesos químicos, diseño de sistemas de energía incluyendo petróleo, shale gas y biocombustibles, redes de agua, planificación y programación óptimas para la optimización integral de toda la empresa. Ha publicado más de 600 artículos de investigación, que han sido altamente citados. También ha producido varios monográficos sobre casos de estudio de diseños de procesos, y el libro docente «Systematic Methods of Chemical Process Design,» juanto a los profesores Larry Biegler y Art Westerberg. También ha organizado una Biblioteca Virtual sobre Ingeniería de Procesos. El Profesor Grossmann ha dirigido 14 estudiantes de master y 58 tesis doctorales. Sus antiguos alumnos trabajan en las principales compañías de la industria química y petroquímica, así como en las principales universidades de Estados Unidos y el resto del mundo.
Organización:
Curso organizado por el Departamento de Ingeniería Química en colaboración con el Instituto de Ingeniería de Procesos Químicos y CAChemE.
Preinscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el martes 18 de diciembre a las 16:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas.
El próximo martes 15 de enero el profesor Ignacio E. Grossmann, R. R. Dean University Professor de Ingeniería Química en Carnegie Mellon University (Pittsburgh, EE.UU.), impartirá un curso intensivo de programación mixta-entera y disyuntiva en la Universidad de Alicante.
Este curso muestra las herramientas que posibilitan la toma de decisiones discretas en la síntesis de procesos. Aborda de forma sistemática el proceso de solución, proporcionado los conceptos previos necesarios y su aplicación eficiente al diseño óptimo del proceso. Incluye una parte práctica donde se usará el programa de modelado algebraico GAMS. En concreto se desarrollarán los siguientes puntos:
Mixed-integer Linear Programming
Major Types Integer and Mixed-integer Constraints
Algorithms: Branch and Bound
Example: Synthesis Separation Network
Logic Based Optimization and Disjunctive Programming
Propositional Logic for Formulating Constraints
Examples of Logic Constraints
Convex Hull and Big-M Reformulations
Mixed-integer Nonlinear Programming
Branch and Bound, Outer-approximation, Benders Decomposition, Extended Cutting Plane
Debido al gran número de inscritos en el curso, este no podrá realizarse en aula de ordenador (te recomendamos que traigas tu portátil con la batería cargada para poder realizar los ejercicios de la última parte del curso).
El profesor Grossmann obtuvo su Grado en Ingeniería Química en la Universidad Iberoamericana, Ciudad de Mexico, en 1974, y su Master y Doctorado en Ingeniería Química en el Imperial College (Londres) en 1975 y 1977, respectivamente. Después de trabajar para el Instituto Mexicano del Petróleo en Ciudad de Mexico en 1978, se unió a Carnegie Mellon en 1979 donde ha sido director del Departamento de Ingeniería Química, y miembro y director (2005-2015) del «Center for Advanced Process Decision-making», un consorcio industrial con más de 20 empresas en el ámbito de la ingeniería química, petróleo y compañías de software.
El Profesor Grossmann es editor asociado de AIChE Journal, y miembro del panel de editores de «Computers and Chemical Engineering, Journal of Global Optimization, Optimization and Engineering, and Latin American Applied Research». Fue Presidente de la División «Computers and Systems Technology» (CAST) del Instituto Americano de Ingenieros Químicos (AIChE), y Co-presidente de las Conferencias «Foundations of Computer-Aided Process Design y Foundations of Computer-Aided Process Operations» en 1989 y 2003, respectivamente. Es miembro de la Academia Nacional de Ingeniería de los Estados Unidos y miembro de la Academia de Ingeniería de Mexico. También es miembro de asociaciones internacionales como INFORMS y AIChE. De entre los numerosos premios que ha recibido, se puede destacar el «Computing in Chemical Engineering Award» de la División CAST de AIChE en 1994; el «William H. Walker Award» de AIChE en 1997; el «Steven J. Fenves Award for Systems Research» en 2000; el «Computing Society Prize» de INFORMS en 2003; «Kun Li Award» por Excelencia en Docencia en Carnegie Mellon en 2007; el «Warren Lewis Award» de AIChE en 2009, y el «Research Excellence in Sustainable Engineering Award» de AIChE en 2011. En 2015 fue el receptor de la primera «Sargent Medal» de la Institution of Chemical Engineers (IChemE) de Reino Unido. Fue nombrado “Uno de los 100 Ingenieros Químicos de la Era Moderna” por AIChE en 2008 (https://www.aiche.org/sites/default/files/cep/20081075.pdf), y como Investigador altamente citado por Thomson Reuters en 2014-2016. Ha recibido el Doctorado Honoris Causa de Abo Akademi en Finlandia, por la Universidad de Maribor en Eslovenia, por la Universidad Técnica de Dortmund en Alemania, por la Universidad de Cantabria en España, y de la Russian Kazan National Research Technological University.
Las áreas de investigación del Profesor Grossmann son programación mixta, disyuntiva y estocástica, optimización global, síntesis de procesos químicos, diseño de sistemas de energía incluyendo petróleo, shale gas y biocombustibles, redes de agua, planificación y programación óptimas para la optimización integral de toda la empresa. Ha publicado más de 600 artículos de investigación, que han sido altamente citados. También ha producido varios monográficos sobre casos de estudio de diseños de procesos, y el libro docente «Systematic Methods of Chemical Process Design,» juanto a los profesores Larry Biegler y Art Westerberg. También ha organizado una Biblioteca Virtual sobre Ingeniería de Procesos. El Profesor Grossmann ha dirigido 14 estudiantes de master y 58 tesis doctorales. Sus antiguos alumnos trabajan en las principales compañías de la industria química y petroquímica, así como en las principales universidades de Estados Unidos y el resto del mundo.
Requisitos:
• Este curso está destinado principalmente a los alumnos de Grado en Ingeniería Química que hayan cursado la asignatura Simulación, Optimización y Diseño de Procesos Químicos. • Poder asistir a la totalidad del curso. • Estar familiarizado con el lenguaje de modelado algebraico GAMS (https://www.gams.com/).
Organización
Curso organizado por el Departamento de Ingeniería Química en colaboración con el Instituto de Ingeniería de Procesos Químicos y CAChemE.
Preinscripción:
El plazo de solicitud de inscripción se abrirá el martes 18 de diciembre a las 16:00 h siendo accesible desde esta página web. Las plazas son limitadas.
