La simulación es tal vez la herramienta mas poderosa en la industria de los últimos 50 años, y se está convirtiendo en el nuevo paradigma. Ahora miremos en qué consiste y porque es tan importante. Es básicamente la forma de expresar matemáticamente, sea complejo o sencillo, un sistema de tal forma que podamos entender su funcionamiento. Vamos a explorar ahora como funciona realmente y como llegó a ser la poderosa herramienta que es ahora: una herramienta clave para el diseño y análsis de sistemas y procesos.
En la industria, desde hace unos años, se vienen incorporando nuevas herramientas para realizar rutinas de cálculo que antes se realizaban a mano. Bueno, de hecho, a bolígrafo o lápiz para ser más exactos. Ya son lejanos los tiempos en los que los ingenieros eran aquellas personas de camisa blanca con bolígrafos en el bolsillo y un elemento extraño que hoy pocos conocen: la regla de cálculo.
Figura 1. Regla de cálculo
Podemos decir que la regla de cálculo es el abuelo de las calculadoras. Incluso de los teléfonos inteligentes modernos pues la primera regla de cálculo fue inventada por William Oughtred en 1622, aunque no fue comercializada hasta el año 1907 por Faber Castell. Para los ingenieros de la época fue una de las primeras ayudas que con que contaron para realizar rutinas de cálculo para diversos campos: cálculos estructurales, diseño de equipos, análisis eléctricos, cálculo de propiedades de los fluidos, entre otros.
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Y llegaron los primeros computadores, pero no estamos hablando de los modernos equipos de cómputo que llevamos a todas partes. Estamos hablando de pesados equipos que ocupaban cuartos enteros y que tenían en su interior tubos al vacío.
Dichos equipos tenían capacidades de procesamiento altas comparadas con las personas, aunque su costo era elevado. Esta fue la razón por la cual se emplearon en aplicaciones muy especializadas como la aeronáutica. La configuración de estos primeros computadores era compleja y se utilizaban tarjetas perforadas para darle instrucciones de cómputo. Fue posteriormente cuando aparecieron los primeros programas para que las personas interactuaran con estas máquinas.
Luego, con la miniaturización de los componentes electrónicos, llegaron las calculadoras básicas y, posteriormente las funciones de programación y la posibilidad de graficar funciones. Todas estas herramientas se desarrollaron con el fin de ayudar tanto en el tiempo como en la precisión de los cálculos a los ingenieros
Figura 2. Detalle de regla de cálculo
Finalmente, entre los años 60’s, 70’s y 80’s se comenzaron a desarrollar programas especializados de simulación en diferentes campos de la ingeniería. El objetivo ya no era generar un equipo que disminuyera el tiempo de cálculo, sino una herramienta que realizara cálculos específicos teniendo más variables y parámetros de entrada. Ahora el usuario debía dedicar más tiempo a revisar los resultados, interpretarlos y realizar los análisis correspondientes.
Actualmente en muchos campos de la industria y la ciencia se utilizan simulaciones de algún tipo, pues con la capacidad de cómputo de los equipos modernos es posible realizar millones de cálculos por segundo. Esto permite ir agregando complejidad a nuestros modelos para simular con mayor precisión, haciendo posible que la investigación abra caminos antes inexplorados que ahora pueden ser incorporados a dichos modelos. Por ejemplo, modelos que estudian múltiples fenómenos físicos de manera simultánea: transferencia de calor, de masa, electromagnetismo, sonido, entre otros.
La posibilidad de hacer cálculos en tiempo real usando datos del proceso ahora es una realidad. Ya existen simuladores que incorporan información de los sistemas SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition), de los transmisores y sensores para ajustar los modelos a la operación y así hacer predicciones, cálculos de derrames, fugas, e incluso predecir comportamientos y tendencias a futuro.
Ahora vamos a explorar algunos conceptos para entender más a profundidad como funciona esta herramienta.
Un modelo es una representación de un sistema de la realidad mediante ecuaciones matemáticas. Por ejemplo, podemos desarrollar un modelo que represente el llenado de un tanque, el funcionamiento mecánico de un brazo hidráulico, la operación de un reactor químico incluso el desempeño de un auto de Formula 1, ¡sí, escuchaste bien!, usando las ecuaciones disponibles para calcular los fenómenos que interactúan en esas operaciones.
Una simulación es el cálculo de unas condiciones específicas tanto de entrada como de salida y, en algunas ocasiones, de tiempo, usando un modelo matemático. Si dicho modelo tiene simplificaciones o simplemente representa mal dicho sistema, la simulación arrojará resultados inválidos. Esto quiere decir que puedes correr muchas simulaciones usando el mismo modelo para evaluar variantes de tu estudio (temperatura, velocidad del viento, corriente, cantidades, entre otros)
Figura 3. Esquema básico de la simulación
Básicamente este campo se abre en tres grandes grupos aplicables a la industria:
Existen también simulaciones detalladas por elementos finitos que permiten reducir y acotar los diseños experimentales, reduciendo a la vez costos de la investigación y el desarrollo. También existen simulaciones que ajustan el modelo del fenómeno según análisis estadísticos de datos obtenidos de los objetos modelados, haciendo posible realizar simulaciones predictivas que incluso pueden suplantar el monitoreo en caso de pérdida de comunicación con las fuentes de datos en tiempo real.
Hablando de la industria en general se tienen las siguientes aplicaciones:
En conclusión, la simulación está tomando cada vez más relevancia en la industria considerando que reduce los tiempos y costos de evaluación de escenarios, así como también permite evaluar situaciones complejas que antes debían ser simplificadas para tener modelos sencillos que podían ser resueltos usando métodos matemáticos que podían resolverse a mano.
En los próximos años esperamos que se extienda el uso de la simulación, principalmente la dinámica o transiente y que saber modelar y simular situaciones físicas va a ser una de las habilidades más solicitadas en la industria en general. La simulación estocástica tendrá una importancia cada vez mayor y se podrán estudiar sistemas más complejos, incluso a nivel atómico. Y con el crecimiento de la ciencia de datos y big data se podrá tener un mejor entendimiento de la información disponible en los procesos industriales.
El futuro de la simulación en la industria es bastante interesante, ya que teniendo en cuenta la tendencia de aumento de capacidad de cómputo, así como la tecnología para analizar grandes cantidades de información, va a ser posible hacer simulaciones a nivel atómico usando algoritmos estocásticos y estadísticos.
Figura 4. Simulación en la industria.
La conectividad de elementos usando tecnologías de la industria 4.0 va a permitir tener mucha más información sobre los procesos que antes no era económicamente viable. La posibilidad de incluir tecnología cada vez más barata y versátil va a permitir tener mayor control y más información disponible.
Además, la simulación estocástica está basada en métodos de cálculo no determinísticos, lo cual permite estudiar sistemas donde los estados dependen de las acciones que se tomen y de los estados anteriores. Algo impensado hace apenas 20 años.
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Autor: Javier Guevara
Ingeniero químico experto en simulación hidráulica y de procesos. He participado en ingenierías para el sector petrolero y energético. Interesado en análisis de datos, modelamiento e implementación de soluciones tecnológicas para la industria.
Jorge Arturo López Hernández
Buen día, disculpa soy de México, me interesa en el futuro cercano pasando la crisis del COVID-19 tomar cursos de simulación de Procesos, me puedes apoyar con clases en línea?