Evolución del Modelamiento, Simulación y Control de Procesos en Ingeniería Química
En Perú, el Día del Ingeniero Químico se celebra el 22 de enero. Esta fecha conmemora la creación de la primera Facultad de Ingeniería Química del país, en la Universidad Nacional de Trujillo (UNT) en 1946.
En su LXXIX Aniversario se realizaron diversas actividades conmemorativas y se entregaron importantes murales, como el que se describe a continuación. Este mural presenta hitos históricos que van desde los fundamentos termodinámicos hasta las tecnologías más avanzadas como la inteligencia artificial, los gemelos digitales, la computación cuántica, y el IoT industrial.
1824 – Ciclo de Carnot
El físico francés Sadi Carnot desarrolló un modelo teórico para analizar la eficiencia máxima de las máquinas térmicas. Este concepto permitió identificar los límites termodinámicos de la conversión de energía térmica en trabajo mecánico. Su aplicación práctica en la ingeniería química marcó el inicio del diseño de sistemas energéticamente eficientes.
1844 – Ley de los Gases Ideales
La Ley de los Gases Ideales desarrollada a partir de las leyes de Boyle Charles y Avogadro estableció una relación matemática entre presión volumen y temperatura en gases. Esto permitió predecir su comportamiento en procesos químicos facilitando el diseño de reactores y sistemas de transporte.
1908 – Primer programa de Ingeniería Química
En este año el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) fundó el primer programa de Ingeniería Química integrando química física y matemáticas con aplicaciones industriales. Este programa sentó las bases para formar profesionales capaces de diseñar, operar y optimizar procesos de fabricación a gran escala.
1911 – Conceptualización PID
El año 1911 marca un hito en la historia de la ingeniería de control con el desarrollo del primer controlador PID (Proporcional Integral y Derivativo) por Elmer Sperry.
1922 – Formalización matemática del PID
La formalización del controlador Proporcional-Integral-Derivativo (PID) por el ingeniero ruso-estadounidense Nicolás Minorsky permitió regular variables de procesos con mayor precisión. La teoría matemática detrás del PID sigue siendo relevante en la actualidad.
1930 – Lógica cableada
En la década de 1930 la lógica cableada se refería a sistemas de control en los que las funciones lógicas se implementaban mediante conexiones físicas fijas entre componentes eléctricos como relés y conmutadores. Estos sistemas permitían la automatización de procesos industriales básicos aunque carecían de la flexibilidad y capacidad de programación de los sistemas modernos.
1933 – PID neumático
En 1933 se desarrollaron los primeros controladores PID neumáticos que utilizaban aire comprimido para realizar acciones de control proporcional integral y derivativa. Estos dispositivos eran esenciales en entornos industriales donde los sistemas eléctricos no eran adecuados y permitieron un control más preciso.
1940 – Electrificación industrial y señales 4-20 mA
La electrificación industrial marcó el inicio de la era moderna de la automatización. La señal de corriente 4-20 mA se convirtió en el estándar para transmitir datos de sensores a sistemas de control asegurando comunicación confiable y lineal.
1945 – Primera computadora ENIAC
La ENIAC (Electronic Numerical Integrator and Computer) fue la primera computadora electrónica de propósito general. Su capacidad para realizar miles de cálculos por segundo permitió resolver problemas complejos de simulación y diseño en ingeniería química. Esto aceleró significativamente el desarrollo de procesos industriales y la optimización de plantas químicas.
1950 – Consolidación del PID
El PID se perfeccionó y se implementó ampliamente en sistemas industriales como parte de la automatización moderna. Su uso permitió mantener condiciones óptimas de operación en procesos críticos. El controlador PID se consolidó como el corazón de los sistemas de control.
1952 – IBM 701 y las simulaciones tempranas
IBM introdujo la computadora 701 conocida como la “calculadora de defensa”. Aunque inicialmente diseñada para fines militares su capacidad para realizar cálculos numéricos complejos se adaptó rápidamente al modelado de procesos químicos marcando el inicio de las simulaciones computacionales en ingeniería.
1952 – IBM 701 y las simulaciones tempranas
El lenguaje FORTRAN (FORmula TRANslation) fue desarrollado por IBM bajo la dirección de John Backus. Fue el primer lenguaje de programación de alto nivel diseñado específicamente para aplicaciones científicas y técnicas permitiendo que los ingenieros y científicos programaran de manera eficiente sin necesidad de interactuar directamente con el hardware de la máquina. Esto representó un cambio monumental ya que hasta ese momento los cálculos debían ser realizados manualmente o mediante lenguajes de bajo nivel como el ensamblador. FORTRAN fue adoptado rápidamente en áreas como la ingeniería química donde facilitó la modelización de procesos complejos como balances de materia y energía y cálculos termodinámicos. Este lenguaje sigue siendo una referencia en aplicaciones científicas y se considera uno de los pilares del software técnico.
1962 – FLOWTRAN
FLOWTRAN fue el primer sistema de simulación de procesos químicos basado en computadora y comercialmente viable desarrollado por la empresa estadounidense Monsanto Company. Su historia se remonta a 1959 cuando Monsanto adquirió una computadora IBM 704 y estableció un Grupo de Matemáticas Aplicadas liderado por el ingeniero químico Edward M. Rosen. Este grupo identificó la necesidad de herramientas computarizadas para la simulación de procesos químicos y desarrolló en 1960 un programa inicial llamado Material Balance Program que tuvo un alcance limitado.
Con el objetivo de mejorar esta herramienta en 1964 Monsanto incorporó al ingeniero químico Robert H. Cavett quien aportó su experiencia en propiedades físicas y análisis numérico. Este esfuerzo culminó con el lanzamiento interno de FLOWTRAN en 1966. Su éxito llevó a Monsanto a licenciar el software a otras empresas en 1968 y para mediados de la década de 1970 más de setenta compañías ya lo utilizaban. Además FLOWTRAN fue puesto a disposición de universidades y agencias gubernamentales desempeñando un papel crucial en la industria y la academia hasta principios de la década de 1990 cuando fue reemplazado por simuladores más avanzados.
Aunque Shell no participó directamente en el desarrollo de FLOWTRAN de Monsanto la compañía contribuyó significativamente al campo de la simulación de procesos químicos. En 1962 Shell desarrolló su propia versión de FLOWTRAN un software pionero que permitió modelar y optimizar procesos como destilación reacciones químicas y transferencia de calor. Este desarrollo marcó un hito importante al sentar las bases de los simuladores computacionales especializados que se utilizan ampliamente en la actualidad.
1968 – Nacimiento del PLC
El Controlador Lógico Programable (PLC) revolucionó la industria al sustituir la lógica cableada por un sistema programable. Esto permitió flexibilidad en la configuración y actualización de sistemas de control industrial simplificando el mantenimiento y mejorando la eficiencia operativa.
1970 – HYSIM
HYSIM fue desarrollado por Simulation Sciences Inc. a principios de la década de 1970 siendo uno de los primeros simuladores de procesos químicos enfocado en facilitar la predicción y optimización de operaciones unitarias como destilación transferencia de calor y reacciones químicas. HYSIM destacó por su capacidad para combinar cálculos termodinámicos avanzados con representaciones gráficas sentando las bases para herramientas más modernas. Posteriormente HYSIM se convirtió en el precursor de Aspen HYSYS al ser incorporado por Hyprotech una empresa canadiense que llevó la simulación de procesos a otro nivel antes de ser adquirida por Aspen Technology en 2002.
1972 – Lenguaje C
El lenguaje C creado por Dennis Ritchie en los Laboratorios Bell se convirtió en una herramienta fundamental para el desarrollo de software debido a su versatilidad eficiencia y portabilidad. En ingeniería química el lenguaje C permitió desarrollar programas más avanzados y personalizados para simulación y análisis de procesos. Por ejemplo herramientas para resolver ecuaciones diferenciales análisis de datos experimentales y diseño de controladores PID se construyeron sobre esta base. Su estructura clara y su capacidad para interactuar directamente con hardware lo hicieron el estándar para aplicaciones técnicas contribuyendo al avance de sistemas computacionales en la industria.
1979 – Protocolo HART
El protocolo HART (Highway Addressable Remote Transducer) permitió la comunicación bidireccional entre instrumentos de campo y sistemas de control. Esto mejoró la capacidad de monitoreo y ajuste remoto de parámetros optimizando la operación de plantas químicas.
1975 – PRO/II
1984 – CHEMCAD
CHEMCAD tiene sus raíces en 1968 cuando los doctores Rudy Motard y Ernest Henley desarrollaron CHESS (Chemical Engineering Simulation System) para mainframes. En 1983 se adaptó a computadoras personales como MicroCHESS y en 1985 evolucionó a CHEMCAD bajo la dirección de Chemstations Inc. Este software destacó por su versatilidad y facilidad de uso permitiendo modelar operaciones unitarias como destilación y transferencia de calor. CHEMCAD se convirtió en una herramienta clave para optimizar procesos tanto en la industria como en la academia.
1984 – MATLAB
MATLAB fue desarrollado por Cleve Moler como un lenguaje de programación especializado para el análisis numérico y el álgebra lineal. En la ingeniería química MATLAB marcó un antes y un después al proporcionar una plataforma que combinaba facilidad de uso con potentes capacidades computacionales. Su versatilidad permitió resolver problemas complejos de optimización simulación dinámica y modelado matemático especialmente en áreas como control de procesos diseño de reactores y análisis de datos experimentales. Con el tiempo MATLAB se convirtió en una herramienta estándar en la industria y la academia gracias a su capacidad para adaptarse a una amplia gama de aplicaciones técnicas.
1989 – Protocolo Profibus
El protocolo Profibus (Process Field Bus) estandarizó la comunicación entre dispositivos en redes industriales mejorando la integración de equipos y reduciendo los tiempos de inactividad en procesos automatizados.
1991 – Lenguaje Python
Python creado por Guido van Rossum se destacó rápidamente por su simplicidad y flexibilidad características que lo convirtieron en un lenguaje ideal para aplicaciones científicas e industriales. En ingeniería química Python ha sido ampliamente adoptado para tareas como análisis de datos simulación dinámica de procesos y desarrollo de aplicaciones específicas para optimización de plantas. Además con el desarrollo de bibliotecas especializadas como NumPy SciPy y Pandas Python se consolidó como una herramienta poderosa para resolver problemas de ingeniería química de manera eficiente y accesible.
1996 – Aspen HYSYS
Aspen HYSYS fue desarrollado originalmente por Hyprotech Ltd. una empresa canadiense reconocida por innovar en la simulación de procesos químicos durante la década de 1990. Este software integró modelos termodinámicos avanzados con una interfaz gráfica intuitiva permitiendo a los usuarios simular con precisión procesos complejos como refinerías plantas de gas y procesos petroquímicos. En 2002 Aspen Technology adquirió Hyprotech y consolidó Aspen HYSYS como parte de su portafolio estableciéndolo como el estándar de la industria para la simulación de procesos químicos y energéticos.
2000 – Protocolo Profinet
Profinet mejoró la comunicación en redes industriales al ofrecer mayor velocidad y flexibilidad. Esto permitió la integración de sistemas en tiempo real favoreciendo la automatización de procesos de alta complejidad.
El futuro del modelado simulación y control de procesos en ingeniería química
Sostenibilidad
La industria química está adoptando prácticas más sostenibles integrando tecnologías digitales para optimizar procesos y reducir el impacto ambiental. La digitalización permite una producción más dirigida eficiente y flexible contribuyendo a una mayor sostenibilidad en las operaciones industriales.
Inteligencia Artificial (IA)
La IA está revolucionando el control de procesos al permitir análisis predictivos y optimización en tiempo real. Mediante el aprendizaje automático y el análisis de grandes volúmenes de datos es posible anticipar fallos mejorar la calidad del producto y aumentar la eficiencia operativa. Por ejemplo la IA se utiliza para promover prácticas responsables a favor del medio ambiente y la economía circular optimizando procesos como la codigestión anaerobia de residuos.
Computación Cuántica
La computación cuántica promete resolver problemas complejos de modelado molecular y simulación de procesos que son intratables para los ordenadores clásicos. Recientemente empresas como Microsoft y Atom Computing han anunciado avances significativos en la construcción de ordenadores cuánticos lo que podría acelerar el desarrollo de nuevos materiales y procesos en la ingeniería química.
Gemelos Digitales
Los gemelos digitales son réplicas virtuales de sistemas físicos que permiten la simulación y el análisis en tiempo real. En la ingeniería química facilitan el monitoreo continuo la optimización de procesos y el mantenimiento predictivo mejorando la eficiencia y reduciendo costos. La combinación de gemelos digitales con el Internet de las Cosas (IoT) está transformando la industria permitiendo una producción más inteligente y sostenible.
Internet de las Cosas Industrial (IIoT)
El IIoT conecta equipos y sistemas en una red integrada proporcionando datos en tiempo real que son esenciales para el control y la optimización de procesos. Esta conectividad mejora la trazabilidad el mantenimiento predictivo y la eficiencia energética contribuyendo a una producción más sostenible y flexible. Empresas como Telefónica y Siemens están impulsando la digitalización y automatización de la industria mediante el uso de tecnologías como IoT redes 5G e inteligencia artificial.
