Siemens Digital Industries Software Simulación en la ...

Resumen ejecutivoEn este white paper se describe la función que desempeñan los métodos computacionales y la simulación, como la dinámica computacional de fluidos (CFD), el método de elementos discretos (DEM), el análisis de elementos finitos (FEA) y otras metodologías de simulación de sistemas, en la creación de un gemelo digital para empresas digitalizadas en la industria de los productos de consumo. Estas tecnologías son importantes en la validación y la verificación del rango, la aplicabilidad y la veracidad de un gemelo digital basado en la física y en datos que se utilizan habitualmente.1 Una serie de ejemplos ilustran casos prácticos y determinan la importancia de integrar varios métodos de simulación de puntos en un hilo digital coherente para aprovechar todo el potencial.

Ravindra Aglave, Glenn Longwell y Davide Picciotto, Siemens Digital Industries Software

Siemens Digital Industries Software

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Simulación en la industria de productos de consumoEvaluación de la función de la simulación física en la realización de un gemelo digital

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White paper | Simulación en la industria de productos de consumo

2Siemens Digital Industries Software

Índice

Resumen .................................................................................3

Principios básicos ...................................................................4

Implementación .....................................................................6

Casos de éxito ........................................................................6

Indicaciones sobre simulación para las industrias de productos de consumo y cosmética ................................11

Conclusiones ........................................................................12

Referencias ...........................................................................12



Resumen

La industria del consumo afronta muchos retos: un análisis de los resultados de 34 de las 50 empresas de bienes de consumo más importantes del mundo muestra que el 85 % de esas grandes empresas ha experimentado un descenso de los ingresos, de los beneficios o de ambos. Solo el 15 % ha logrado mantenerse. Debido a la concienciación de los consumidores en materia de salud y medio ambiente, las empresas deben comercializar productos con rapidez para responder a las necesidades de sus clientes. En las industrias de productos de consumo y cosmética, los consumidores ahora son los principales influyentes en el proceso de innovación. Solicitan productos personalizados con experiencias únicas sin coste adicional. Esto comporta una tendencia hacia lotes de tamaño más pequeño para atender a necesidades diversificadas y, hasta cierto punto, individualizadas.

El futuro de la fabricación se orientará mayoritariamente al consumidor. Por ese motivo, los fabricantes deben seguir el ritmo de las últimas tendencias, adaptando sus empresas para ser más rápidas y flexibles mientras mantienen los niveles más altos de calidad y seguridad. Los productos más complejos responden a las nuevas demandas de los clientes. Una vez diseñado el producto de forma virtual, es imprescindible comprender y evaluar la viabilidad de su fabricación. Eso se consigue con simulaciones CFD avanzadas y, de forma más genérica, con métodos computacionales y simulaciones. Al tender un puente entre la investigación y el desarrollo (I+D) y la fabricación, los planes y procesos de fabricación pueden ejecutarse sin problemas.

Un enfoque holístico del gemelo digital que incluye el producto, la producción y el rendimiento, y que aprovecha una sólida plataforma de colaboración, permite una transición excelente entre el mundo virtual y el real.

El diseño de procesos inteligentes utiliza representaciones digitales de las operaciones de las unidades de fabricación para evaluar el rendimiento de estos pasos. Con el uso de la simulación de ingeniería avanzada para crear un gemelo de rendimiento del proceso, se pueden realizar muchas pruebas para mejorar el diseño, satisfacer los requisitos del proceso y optimizar las operaciones. Este gemelo de rendimiento ayuda a superar las barreras del proceso de fabricación y da lugar a un gemelo de funcionamiento. El uso de la automatización, la simulación del control y la puesta en marcha virtual permite transferir rápidamente las fórmulas transformadas a los centros de fabricación.

La explotación de datos, la computación y los algoritmos han crecido de forma espectacular durante la última década. Los mayores volúmenes de datos con la computación de alto rendimiento y los algoritmos avanzados en el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están cambiando la forma de realizar la ingeniería de procesos. La combinación de datos y algoritmos puede propiciar modelos aptos para el análisis predictivo.

El futuro será, probablemente, una hibridación de ambas variedades de modelos. Este documento investiga la función de los modelos basados en la física, como la simulación CFD, DEM,

FEA y de sistemas, en el subsegmento de los productos de consumo y los cosméticos de la industrias química y de procesos.

Imagen 1: Esquema que muestra la visión de Siemens sobre la digitalización para la industria de productos de consumo. Los productos se idean y se diseñan en el mundo virtual con los procesos necesarios para su fabricación. Para ello, se utilizan simulaciones cuando es necesario con el fin de validar las hipótesis desde el lado del producto y de la producción, y se crea un hilo digital.



Principios básicos

Las industrias de productos de consumo y cosmética comprenden fenómenos fisicoquímicos muy complejos, como flujos multifase, reacciones químicas o transferencia de calor y masa. Los flujos son laminares y turbulentos con fluidos newtonianos y no newtonianos altamente viscosos. Las interacciones fluido-fluido desempeñan un papel fundamental. También se producen reacciones químicas ocasionadas por fuerzas electrotérmicas y electromagnéticas. Los procesos se vuelven más complejos, ya que estas interacciones dependen de la escala. Por lo tanto, el diseño de equipos se ha basado tradicionalmente en la aplicación de reglas generales y experiencia. Ahora bien, con el objetivo de seguir siendo competitivas y fabricar productos de calidad con mayor rendimiento y pureza, las empresas de la industria química están comenzando a utilizar el gemelo digital de forma sistemática.

Imagen 2: Elementos esenciales de un gemelo digital de rendimiento para las industrias de procesos: ingeniería detallada basada en simulación; simulación de sistemas y procesos; y simulación de automatización y control.

Gemelo digital

Exploración de CFD y diseño

Simcenter STAR-CCM+ y HEEDS

AutomatizaciónPortal TIA y PLCSIM

Advanced

Ingeniería de sistemas

Simcenter Amesim

Interpretación de los resultadosParámetros optimizados

Diseño conceptual y tamañoAnálisis del sistemaCondiciones de contornoParámetros optimizados

Puesta en marcha virtual

La dinámica computacional de fluidos se ha convertido en una tecnología aceptada para diseñar equipos de procesos químicos, desatascar cuellos de botella de rendimiento, diseñar elementos internos y evaluar ideas innovadoras. Las plataformas de simulación de uso general, por ejemplo el software Simcenter™ STAR-CCM+™ de Siemens Digital Industries Software, resuelven ecuaciones diferenciales parciales originadas por las leyes de conservación más fundamentales de la masa, el momento y la energía. Las leyes de conservación de un continuo pueden expresarse mediante un enfoque euleriano o lagrangiano, o una combinación de ambos. En el enfoque euleriano, un volumen determinado representa una porción de espacio por la que puede fluir el material. En el enfoque lagrangiano, un volumen determinado representa una porción de material en el fluido, de modo que un observador sigue el material mientras circula por el espacio. En un reactor complejo, también suelen intervenir varias físicas, como la mecánica de fluidos, la mecánica de sólidos, la transferencia de calor, el electromagnetismo y las reacciones químicas.

Simcenter STAR-CCM+2 dispone de una metodología de volúmenes de control para descripciones lagrangianas y eulerianas, según lo que resulte más adecuado para modelar un campo concreto de la física. Para fases dispersas, Simcenter STAR-CCM+ ofrece una opción, ya que implementa descripciones eulerianas y lagrangianas para describir fenómenos similares. Simcenter STAR-CCM+ cuenta con el método de elementos finitos (FEM) para aplicaciones de mecánica de sólidos, electromagnetismo y flujo viscoso.

Imagen 3: Un requisito clave para la simulación es la posibilidad de combinar, acoplar o interconectar sin problemas varias físicas implicadas en el proceso dado en una única plataforma como Simcenter STAR-CCM+.



DEM se integra en Simcenter STAR-CCM+. Es un método numérico de ingeniería para simular el movimiento de muchos objetos discretos que interactúan y que suelen ser partículas sólidas. La característica distintiva de DEM es que las fuerzas de contacto entre partículas se incluyen en las ecuaciones de movimiento. Estas fuerzas no pueden ignorarse en el caso de flujos muy cargados, es decir, flujos con muchas partículas que interactúan. Simcenter STAR-CCM+ utiliza un método de mecánica clásica para modelar el DEM. Se basa en una formulación de partículas blandas en la que se permite a las partículas desarrollar un solapamiento. La fuerza de contacto calculada es proporcional al solapamiento, así como al material de las partículas y a las propiedades geométricas.

Aunque Simcenter STAR-CCM+ ofrece modelos para representar la física compleja, proporciona una robusta tecnología de malla poliédrica, además de las mallas tetraédricas y hexaédricas estándar. Las mallas poliédricas también contienen alrededor de cinco veces menos celdas que una malla tetraédrica para una superficie inicial determinada. Eso da lugar a un menor número de mallas y a una simulación más rápida. La nueva función de refinado de malla adaptativa (RMA) reduce el tiempo de cálculo con la misma precisión al ajustar dinámicamente la

malla cuando es necesario. El RMA de superficie libre y basado en modelos refina de forma inteligente las celdas para resolver la interfaz gas-líquido y reduce las manchas. El RMA basado en el modelo de desbordamiento de malla confirma que los tamaños de las celdas en la interfaz son compatibles. Todo esto se consigue sin ninguna interacción del usuario.

Simcenter STAR-CCM+ también incluye un solver de análisis de elementos finitos para el análisis de tensiones térmicas y mecánicas y la deformación del cuerpo mediante métodos de morfismo de malla. Esto lo convierte en único al proporcionar un flujo de trabajo unificado.

Siemens ha desarrollado controles automáticos para Simcenter STAR-CCM+, que mejoran notablemente la facilidad de uso y la solidez del solver acoplado. Esto proporciona una convergencia más rápida a la solución y ofrece velocidad adicional a los usuarios. Todos los regímenes de flujo, desde el incompresible hasta el totalmente compresible, pueden simularse directamente, sin necesidad de ajustes, con un rendimiento que rivaliza y a menudo supera las mejores prácticas que solían requerir tiempo y experiencia para su desarrollo.

Imagen 4: La evaluación del rendimiento de un diseño o proceso requiere explorar todo el espacio de parámetros operativos, lo que exige un flujo de trabajo de simulación sólido y unificado que pueda repetirse con facilidad.



Todos los métodos descritos anteriormente tienen sus ventajas e inconvenientes al simular equipos o partes del proceso. Deben seleccionarse cuidadosamente según los requisitos. La enorme ventaja de aplicar CFD reside en la información detallada que proporciona sobre el flujo, la masa, la energía y la distribución de especies. Esto permite un análisis detallado y la comprensión de la interacción y la dependencia de las diferentes variables, que no se puede lograr de manera experimental con una precisión y un nivel de detalle equiparables. Además, las simulaciones son totalmente seguras y rentables, sobre todo

1. Escala del procesoUno de los retos de la industria alimentaria es obtener del laboratorio creaciones innovadoras y llenas de sabor, llevar a cabo diseños de ingeniería que puedan transferirse rápidamente a producción, y garantizar al mismo tiempo la seguridad, la calidad y la uniformidad del producto. El diseño de ingeniería del proceso también debe maximizar el rendimiento de producción y minimizar el uso de energía y materias primas.La simulación puede aportar valor al proceso de escala. Aunque el procesamiento de muchos bienes de consumo implica un complejo comportamiento multifísico, los rápidos avances en la potencia y las técnicas informáticas han puesto muchos de estos complejos procesos al alcance de la mano para crear modelos predictivos de alta fidelidad. Casos típicos son la mezcla, el transporte, la cocción, la congelación, la extrusión y el relleno, siempre que haya flujos de fluidos, flujos de partículas, transferencia de calor o (normalmente) una combinación de los tres.

Implementación

Casos de éxito

al explorar el diseño o las condiciones de funcionamiento, donde los cambios pueden aplicarse de inmediato en el mundo virtual. La aparición de la impresión 3D ha incrementado todavía más la importancia de estos atributos y elimina muchas de las limitaciones de diseño que antes imponían los procesos de fabricación tradicionales. Las siguientes secciones presentan varios ejemplos del uso de Simcenter STAR-CCM+ para realizar simulaciones CFD junto con la exploración del espacio de diseño en las industrias de productos de consumo y cosmética.

La simulación del proceso de escala puede considerarse un proceso de varios pasos. El producto que se quiere escalar se desarrolla primero en cantidades relativamente pequeñas a escala de laboratorio. Después se lleva a cabo una simulación de ese proceso para captar la física y validar el modelo. A partir de eso, se puede obtener una comprensión mucho mayor del proceso, y reutilizar la simulación para diseñar y analizar el proceso a escala piloto. Con los conocimientos adquiridos en el primer modelo, en esta fase se puede empezar a explorar el espacio de diseño para llegar a soluciones innovadoras. A continuación, se produce el proceso a escala piloto. Con resultados validados a dos escalas, hay mucha confianza en el uso de la simulación para diseñar el proceso a escala real. Además, las simulaciones proporcionan una visión profunda del proceso, que incluye la determinación de las variables esenciales para la ampliación. Por supuesto, se puede realizar un gran número de experimentos virtuales en el proceso a escala real, incluso cuando se carece del tiempo o de los recursos para efectuar estos experimentos de prueba y error en el equipo real.



En la industria de la alimentación y las bebidas, la seguridad y la esterilización son de suma importancia. También es un área en la que la simulación puede proporcionar el tipo de orientación necesaria para ampliar el proceso: un proceso de esterilización puede funcionar muy bien a pequeña escala, pero puede tener dificultades a escala de producción. Básicamente, se debe a que diversos comportamientos físicos como la transferencia de calor, la mezcla y la suspensión varían según el tamaño del equipo y el rendimiento de la producción. El plazo de comercialización y el uso de energía para esterilizar los productos pueden afectar a la rentabilidad de un producto. A menudo, solo es posible efectuar un número limitado de experimentos con un número limitado de sondas de temperatura. Además, en la mayoría de los casos, muchas variables esenciales no pueden medirse dentro de un contenedor sellado de alimentos sin afectar al propio proceso. La simulación proporciona una sonda de temperatura virtual en cualquier lugar dentro del dominio de interés.

Imagen 5. Ploteos de contorno de la fracción de volumen de la salsa de tomate y la velocidad de las partículas sólidas (albóndigas y espaguetis) en una lata.

ConAgra Brands, Inc.3 realizó simulaciones de un autoclave rotativo con Simcenter STAR-CCM+ para obtener información sobre el proceso de esterilización. El sistema que se evaluaba consistía en líquidos y diferentes sólidos (formas) con propiedades variables. El objetivo era comprobar que cada uno de los sólidos había alcanzado la temperatura necesaria. La simulación puede proporcionar un nivel de conocimiento que es difícil o imposible de obtener con la experimentación. Esta aplicación ilustra la necesidad de una solución de software como Simcenter STAR-CCM+ que pueda gestionar fácilmente fluidos y sólidos dentro del mismo entorno de simulación. Gracias a la simulación, ConAgra consiguió acelerar el proceso de escala de unos espaguetis con albóndigas en salsa de tomate, al tiempo que aumentaba la eficacia del proceso y minimizaba las pérdidas de calidad. Sohan Birla, ingeniero jefe de investigación de ConAgra, afirma lo siguiente: «La funcionalidad DEM de

Simcenter STAR-CCM+ nos ayudó a simular una transferencia de calor muy compleja en la lata llena de alimentos. El modelo aportó una visión profunda del interior de la lata sometida a un complejo movimiento de rotación y traslación en el autoclave».Jafari4 llevó a cabo un trabajo de investigación similar en el enfriamiento por pulverización de latas de zumo de tomate caliente. La simulación se utilizó para comprender el comportamiento del enfriamiento según la velocidad de rotación de las latas y las características de la pulverización. La simulación permitió conocer la transferencia de calor y la dinámica de fluidos de lo que sucedía en el interior de la lata. A partir de estos datos, la simulación puede utilizarse para determinar las condiciones de funcionamiento. Esto permite optimizar el rendimiento de producción, la energía y la eficiencia del agua durante el proceso de escala.

Imagen 6: (a) El sistema de refrigeración por pulverización muestra latas giratorias en un transportador. (b) Efecto de la velocidad de rotación en el enfriamiento de las latas calculado mediante la simulación CFD de la pulverización y la transferencia de calor con Simcenter STAR-CCM+.

Transportador

Tubería de agua

Pulverizadores

Latas de comida

a

100

90

80

70

60

50

40

300

0 rpm25 rpm50 rpm

50 100 150 200 250 300

Tiempo (s)

Tem

pera

tura

(°C)

b



2. Diseño del embalajeLa experiencia del consumidor al utilizar un producto determina si será de su agrado y lo comprará más veces. Tiene una repercusión muy importante en el éxito comercial del producto. Esta experiencia del usuario puede ser desde apretar la botella hasta calcular la dosis de un producto cosmético como el champú o un alimento como el kétchup.

• Botella antigoteo de detergente para ropaEl objetivo de Unilever era diseñar botellas que pudieran verter el detergente para ropa sin que se derramase o gotease. Un diseño de esta clase debe tener en cuenta el flujo de un fluido no newtoniano a través de la boquilla de la botella. El diseño de la boquilla debe ser suficientemente grande para que el flujo sea cómodo y, al mismo tiempo, evitar que se derrame el detergente. Unilever había recurrido sobre todo a métodos experimentales creando prototipos de las botellas y probándolas para el análisis del goteo. Con la ayuda de Simcenter STAR-CCM+, que se ejecutó en un superordenador, Unilever pudo pasar a un proceso completamente virtual para probar los prototipos.

Imagen 7: Simulación de Simcenter STAR-CCM+ que muestra el proceso de vertido de un envase de detergente para ropa típico con un primer plano del diseño de la boquilla.

El tiempo de desarrollo se redujo de 20 semanas a dos en un solo proyecto.5 Además, disminuyó en un 50 % el tiempo total de comercialización del producto y en un 55 % el coste de desarrollo del envase.

• Dosificación de una botella de kétchupLa tasa de dosificación puede calcularse mediante simulaciones estructurales y de flujo de fluidos que pueden tener en cuenta el comportamiento estructural del envase, así como el comportamiento de fluidos no newtonianos del kétchup. Este punto de partida permite un flujo de trabajo de creación rápida de prototipos con el objetivo de diseñar nuevos envases para el lanzamiento de productos.

Imagen 8: (a) Esquema de una botella de kétchup con dedos simulados. (b) Esquema que muestra el flujo de líquido debido a la compresión de la botella. (c) Simulación CFD que muestra el suministro de kétchup. d) Dosificación de kétchup.

Fluj

o de

mas

a / [

kg/s

]

Tiempo / [s]

1.6E-02

1.4E-02

1.2E-02

1.0E-02

8.0E-03

6.0E-03

4.0E-03

2.0E-030 1 2 3 4 5 6 7 8

Flujo másico dosificado de kétchup

a b c

d



• Fabricación de botellas más resistentes y ligerasEl diseño de una botella de vidrio es otro ejemplo en el que el usuario debe tener en cuenta el complejo comportamiento del material del vidrio, el proceso de prensado y soplado de la formación de la botella y la simulación térmica del proceso de enfriamiento. Bottero ha utilizado con éxito la simulación para diseñar botellas más ligeras sin perder resistencia.6

Imagen 9: Instantáneas de la simulación del proceso de prensado y soplado con el tiempo (empezando por la izquierda). Bottero utiliza la simulación para diseñar botellas más ligeras (menos masa), pero más resistentes para los fines a los que están destinadas. Imagen cortesía de Bottero.

3. Puesta en marcha virtual de llenadoras de botellasEl programa Simcenter Amesim™ incluye bibliotecas multifísicas listas para usar combinadas con soluciones orientadas a los distintos sectores y aplicaciones. Además, son compatibles con potentes funcionalidades de plataforma. Esto permite crear modelos rápidamente y realizar análisis de manera precisa. Se trata de un entorno abierto que puede integrarse en los procesos de la empresa para diseño y optimización. Ronchi Mario, fabricante de llenadoras de botellas, utilizó Simcenter Amesim para investigar las opciones de diseño que mantendrían la presión en las líneas de llenado. Todo el sistema simulado con Simcenter Amesim constaba de un depósito, una bomba, muchos metros de tuberías por las que se bombeaba el fluido y varias válvulas dosificadoras que inyectaban el fluido en el interior de los contenedores que había que llenar. La realización de simulaciones permite poner en marcha la máquina de forma virtual y hacerla funcionar correctamente a la primera.

Esto supone un ahorro de tiempo enorme, a veces de varias semanas. Gracias a la gran precisión de la simulación con Simcenter Amesim, Ronchi Mario ha reducido hasta un 20 % el número de prototipos que suele producir por proyecto. La simulación permite al equipo predecir el comportamiento de la máquina y determinar el mejor diseño antes de producir el prototipo.

Imagen 10: Una llenadora de Ronchi Mario y el correspondiente esquema de simulación del sistema creado en Simcenter Amesim.

Siemens prevé integrar los resultados de las soluciones de simulación de CFD de alta fidelidad como Simcenter STAR-CCM+ en las simulaciones del sistema Simcenter Amesim. Por ejemplo, con la simulación de CFD, se puede efectuar un análisis completo en 3D de las válvulas. Simcenter Amesim proporciona la evaluación de las condiciones de contorno y la CFD en 3D facilita información detallada sobre el comportamiento. Este tipo de cosimulación combina los puntos fuertes complementarios de ambos tipos de simulaciones para ofrecer el mejor análisis de sistemas completos.



4. Secador de pulverización: acoplamiento de CFD y simulación de procesosLos secadores por pulverización se utilizan en general para producir polvo a partir de líquido con una corriente de gas caliente. Ahora bien, el diseño y la optimización de la cámara de secado dependen en gran medida del proceso y de los materiales procesados. En general, no es factible sin los componentes upstream y downstream, es decir, equipos de separación como ciclones o filtros, como se muestra en la imagen 11. El diseño suele realizarse con una herramienta de simulación de procesos como gPROMS, en la que cada pieza del equipo está representada por un modelo simplificado, a menudo un modelo 0D o 1D. De este modo, la simulación del proceso es muy rápida. Sin embargo, no tiene en cuenta cualquier falta de homogeneidad, cosa que puede afectar de forma significativa

al rendimiento previsto, sobre todo en la unidad de secado por pulverización, donde pueden producirse grandes diferencias de velocidad y temperatura. Una simulación CFD puede cuantificar estas diferencias, pero el tiempo de ejecución de una simulación CFD suele ser más largo en órdenes de magnitud y no puede combinarse directamente con una simulación de diagrama de flujo. Esta limitación se puede solventar con un enfoque híbrido de acoplamiento multizonal: una simulación CFD convergente se divide en varias zonas, cada una con propiedades más o menos constantes. Las propiedades de los flujos y los flujos promedio de estas zonas se pasan a una red de reactores en la simulación del proceso. Con este enfoque, la simulación del proceso tiene acceso a las faltas de homogeneidad y se puede lograr una precisión considerablemente mayor.

Imagen 11: Diagrama de flujo de un proceso genérico de secado por pulverización. Para optimizar la cámara de secado, deben tenerse en cuenta los equipos upstream y downstream.



Hoy en día, se utilizan varios elementos de simulación como soluciones puntuales que no se interconectan. Los hilos digitales que pasan por un gemelo digital o por soluciones puntuales requieren una interconexión entre cada una de las soluciones puntuales. Este proceso está muy avanzado en Siemens.

Como se resume en el artículo Simulation in the lifecycle of a process plant (La simulación en el ciclo de vida de una planta de proceso),8: «En el futuro, las simulaciones se utilizarán de forma sistemática y serán parte integral de los procesos normales de ingeniería y explotación en todo el ciclo de vida de las plantas de proceso». La base de la ingeniería y el funcionamiento de una planta serán una representación virtual de dicha planta. Las

decisiones se evaluarán y se tomarán según la planta virtual. Las nuevas plantas se planificarán y se desarrollarán primero virtualmente. Incluso en las plantas existentes no se aplicarán cambios sin efectuar una comprobación previa en la planta virtual. Una vez desarrollados, los modelos se reutilizarán y se perfeccionarán a lo largo del ciclo de vida. Este proceso se basará en las correspondientes normas de intercambio y cosimulación. La configuración de los modelos de simulación se hace de forma modular para permitir la reutilización y una disposición eficiente. Los modelos de simulación (módulos) pueden conectarse entre sí en el sentido de conectar y simular.

Indicaciones sobre simulación para la industria de productos de consumo y cosmética

Imagen 12: Como ecosistema integrado de tecnologías digitales, unos pocos hilos digitales de industrias importantes trabajan juntos para afrontar el reto de integrar el mundo real y el virtual de una forma que promete revolucionar la forma en que se idean, diseñan, fabrican y entregan los productos.



La industria de los productos de consumo implica una amplia variedad de complejidades de flujo, que van desde flujos monofásicos como gas-líquido, hasta flujos multifásicos como flujos de gas-líquido, gas-sólido, líquido-sólido y gas-líquido-sólido. Los procesos suelen comportar interacciones de fluido-sólido, distribución del tamaño de las partículas, transferencia de calor, transferencia de masa y combustión. La industria de productos de consumo está cambiando decididamente de enfoques tradicionales basados en métodos prácticos y controlados por expertos en diseño a enfoques basados en la simulación. Incluso la industria farmacéutica, históricamente conservadora, está adoptando plataformas basadas en simulación de ingeniería para evaluar los diseños de los equipos y los diagramas de flujo completos con el fin de lograr el

rendimiento deseado y reducir su dependencia de las pruebas experimentales. La industria está reconociendo la importancia del gemelo digital en sus tres formas: un gemelo de producto, de la planta de producción y el gemelo digital basado en modelos del rendimiento del producto o del proceso de producción. Simcenter STAR-CCM+, Simcenter Amesim, Simcenter 3D y gPROMS son algunas de las principales herramientas computacionales que ofrecen alternativas de modelado para representar de forma realista la compleja física que implica flujos monofásicos y multifásicos con reacciones químicas, gas, líquido, combustión de sólidos, y flujos de partículas muy cargados acoplados a procesos electroquímicos, termoeléctricos y electromagnéticos.

Conclusiones

Referencias1. Pantelides, Costas, «Deep knowledge in the process industries» 2nd

European Forum on New Technologies -– DIGITALISATION IN CHEMICAL ENGINEERING, marzo de 2019, Fráncfort, Alemania.

2. Descripción del producto Simcenter STAR-CCM+: https://www.plm.automation.siemens.com/global/en/products/simcenter/STAR-CCM.html

3. Birla, Sohan, «Modeling of Sterilization of Food Particulates in Continuous Retort», https://community.sw.siemens.com/s/article/conagra-brands-modeling-of-sterilization-of-food-particulates-in-continuous-retort

4. Jafari, Masoumeh, «Analysis of heat transfer in spray cooling systems using numerical simulations» (2014). Electronic Theses and Dissertations. Paper 5028.

5. «Drip-free design meets need for speed with Unilever», https://stfc.ukri.org/about-us/our-impacts-achievements/case-studies/drip-free-design-meets-need-for-speed

6. Ferguson, S., «Designed with STAR-CCM+ software: Stronger, lighter, glass bottles». https://www.digitalengineering247.com/article/designed-with-star-ccm

7. Ronchi Mario chooses Simcenter Amesim Simulation Software: https://www.bsim-engineering.com/ronchi-mario-industrial-machinery-manufacturer-choses-simcenter-amesim

8. Oppelt, M., Wolf, G., Barth, M. und Urbas, L. (2015). Simulation in the lifecycle of a process plant, 57(09), (pp. 46-59). http://ojs.di-verlag.de/index.php/atp_edition/article/view/2279

https://www.plm.automation.siemens.com/global/en/products/simcenter/STAR-CCM.html

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