Simulación en la industria de procesos Del gemelo digital al proceso inteligente

Desde hace décadas, la simulación es un elemento imprescindible en el mundo de los procesos: ya se trate de balances térmicos y de masa, cinética de reacciones, comportamiento de los flujos o propiedades termodinámicas, muchos aspectos ya se analizan virtualmente en la fase de planificación. Sin embargo, el papel de la simulación está cambiando. Hoy en día, la simulación acompaña todo el ciclo de vida de una instalación, desde la investigación y el desarrollo, pasando por la ingeniería y la puesta en marcha, hasta su funcionamiento continuo.

Los procesos en los sectores químico, biotecnológico y farmacéutico suelen ser complejos, las materias primas y los productos son caros y los ensayos reales resultan costosos. Además, cada vez son mayores las exigencias en materia de eficiencia energética, conservación de recursos, flexibilidad de producción y tiempo de comercialización. La simulación puede ayudar en este sentido a estudiar variantes de forma virtual, reducir el número de series de ensayos y analizar las condiciones de funcionamiento antes de aplicarlas en la planta real.

La simulación clásica de procesos está consolidada desde hace tiempo en la industria química. En concreto, los simuladores de diagramas de flujo estacionarios son un elemento estándar en el desarrollo y el diseño de procesos continuos. Estos simulan aparatos como reactores, columnas, intercambiadores de calor, bombas o compresores y calculan el comportamiento del proceso en su conjunto basándose en balances de materia y energía. Los modelos termodinámicos y las bases de datos de propiedades físicas de las sustancias constituyen una base fundamental para ello.

La simulación de diagramas de flujo es una práctica consolidada

Las aplicaciones abarcan desde el desarrollo de conceptos, pasando por el dimensionamiento y la evaluación de variantes de instalaciones, hasta la optimización de procesos existentes. Mediante una simulación se puede analizar, por ejemplo, cómo afecta un cambio en la composición de las materias primas, la presión o la temperatura al rendimiento, el consumo energético y la calidad del producto. Asimismo, se pueden comparar entre sí diferentes modales de gestión de los procesos. Entretanto, los sistemas se han ampliado para incluir consideraciones económicas, energéticas y, cada vez más, también ecológicas.

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Incluso en el caso de las instalaciones ya existentes, la simulación no se limita al diseño. Sirve para explorar los límites operativos, identificar cuellos de botella o evaluar virtualmente los cambios en el proceso. De este modo, se puede comprobar, por ejemplo, qué repercusiones podría tener un mayor rendimiento o un cambio en la calidad de las materias primas en las etapas posteriores del proceso.

La dinámica nos acerca a la inversión real

Mientras que una simulación estacionaria analiza un estado de funcionamiento estabilizado, un modelo dinámico describe también los cambios a lo largo del tiempo. Esto permite analizar los procesos de arranque y parada, los cambios de carga, las averías o las modificaciones en el control del proceso. Estos modelos pueden utilizarse para desarrollar y probar estrategias de regulación o para verificar la lógica de control y seguridad antes de la puesta en marcha. Los simuladores de formación de operadores también se basan en este tipo de modelos. De este modo, los operarios pueden practicar el comportamiento de una instalación en condiciones de funcionamiento normales y anormales sin afectar a la producción real.

De este modo, el modelo virtual ya no es solo un cálculo de ingeniería cuyo resultado se transmite a la siguiente disciplina en forma de datos de diseño. Lo ideal es que se pueda utilizar el mismo modelo, o al menos un conjunto de modelos coherente, a lo largo de varias fases del proyecto.

El paso hacia el gemelo digital de procesos

Es precisamente aquí donde comienza el desarrollo del gemelo digital, que puede utilizarse para la supervisión, las previsiones, los análisis de escenarios o la optimización. Los trabajos de investigación actuales consideran, en particular, que la combinación de un modelo de proceso, datos en tiempo real y métodos basados en datos son elementos centrales de este tipo de sistemas. Un gemelo de proceso de este tipo puede, por ejemplo, deducir a partir de los datos operativos actuales un estado del proceso que no se puede medir directamente, calcular posibles estados futuros o simular escenarios hipotéticos.

El modelo debe ajustarse a la realidad

Uno de los grandes retos consiste en crear un modelo que describa la realidad con la suficiente precisión, y ello con un esfuerzo razonable. Para ello se necesitan datos fiables sobre las sustancias, los parámetros de proceso, las cinéticas de reacción y los datos de funcionamiento. Sin embargo, las instalaciones reales cambian a lo largo de su ciclo de vida. Se sustituyen los equipos, se modifican las fórmulas, las materias primas varían y se adaptan los modos de funcionamiento. Por ello, un modelo creado una vez puede dejar de estar actualizado con el paso del tiempo.

Incluso un gemelo digital puede necesitar, en determinadas circunstancias, una supervisión y actualización continuas. Por ello, las investigaciones actuales se centran, entre otras cosas, en el aprendizaje en línea, la evaluación de la incertidumbre y la reducción de modelos, con el fin de que los modelos complejos sean lo suficientemente rápidos para aplicaciones en tiempo real y, al mismo tiempo, conserven su valor informativo.

Un segundo reto radica en la integración de datos. En una planta de procesos se recopilan datos procedentes de sistemas de control, historiales, laboratorio, MES, ERP y sistemas de ingeniería. Estos datos presentan diferentes formatos, estructuras, marcas de tiempo y niveles de calidad. Sin embargo, la calidad de un modelo de simulación depende directamente de la calidad de los datos con los que se alimenta. A esto se suman los formatos propietarios y los sistemas heredados existentes.

La validación como factor decisivo

Cuanto más se acerque la simulación a las decisiones reales de funcionamiento o de calidad, más importante será, por tanto, la cuestión de la validación. Para un modelo de ingeniería basta con un nivel de precisión distinto al que se requiere para un gemelo digital que, por ejemplo, sirva de apoyo a una decisión de producción. En la industria farmacéutica se suma, además, la perspectiva regulatoria. Por ello, los supuestos del modelo, la calidad de los datos, los cambios y los procesos de validación deben ser trazables.

Sin duda, uno de los avances más interesantes de los próximos años será la combinación de la simulación y la inteligencia artificial: en este contexto, los modelos mecanicistas incorporan los conocimientos físicos existentes y, de este modo, pueden tener en cuenta, por ejemplo, los balances de materia y energía o las condiciones físicas de contorno. El aprendizaje automático, por su parte, puede identificar relaciones a partir de datos operativos reales que serían muy difíciles de modelar. En una siguiente fase, un modelo híbrido podría combinar ambas fuentes de información.

La simulación se convierte en un sistema de aprendizaje

Esto también podría cambiar el papel de la simulación. En lugar de limitarse a predecir cómo se comportará una instalación en condiciones definidas, un sistema híbrido podría aprender continuamente a partir de nuevos datos de funcionamiento y, al mismo tiempo, tener en cuenta los límites físicos.

Así pues, se perfila una tendencia que va desde los proyectos de simulación aislados hacia modelos integrales. Una simulación digital integral comienza en la fase de investigación y desarrollo, acompaña a la ingeniería y la puesta en marcha, y posteriormente se sigue utilizando para la optimización y la explotación.