- Detalles
- Categoría: Lakes
- Visto: 1260
En 2010, la Agencia de Protección Ambiental de los Estados Unidos (US EPA) revisó las Normas Nacionales de Calidad del Aire Ambiental (NAAQS) para el dióxido de nitrógeno (NO2) y el dióxido de azufre (SO2) a corto plazo. Debido a las formas únicas de estas normas, que se basan en distribuciones anuales de concentraciones máximas diarias por hora en lugar de la distribución de todos los valores por hora, el modelo de dispersión del aire AERMOD tuvo que actualizarse para realizar los cálculos correspondientes.
Casi 15 años después, AERMOD sigue utilizando métodos de cálculo NAAQS y no_NAAQS. Sin embargo, comprender cómo emplear estos métodos de cálculo tan diferentes puede generar confusión. AERMOD View de Lakes Environmental reduce la confusión del modelador al presentar claramente las opciones de promedio de 1 hora del modelo.
En la configuración de la ruta de control (Control Pathway) de AERMOD View, los modeladores encontrarán las opciones Pollutant/Averaging (Contaminante/Promedio). Este es uno de los controles principales de un proyecto AERMOD, ya que las selecciones que se realicen aquí determinarán los métodos de cálculo empleados en el código de AERMOD.
Visualización Pollutant/Averaging de AERMOD View
Cuando se habilita la siguiente configuración, AERMOD automáticamente habilitará las rutinas de procesado especiales NAAQS:
- Tipo de contaminante (Pollutant Type): Establezca en NO2 o SO2
- Tiempo promedio (Averaging Time): La opción de 1 hora es el único periodo promedio de corto plazo seleccionable
Lakes Environmental incluyó las opciones de promedio de 1 hora para aclarar qué modo utilizará AERMOD. Los usuarios que deseen continuar con su proyecto para calcular los NAAQS de NO2 o SO2 de 1 hora deben seleccionar la casilla de verificación 1-Hour NO2/SO2 NAAQS. Aparecerá un cuadro de diálogo de confirmación adicional para confirmar la selección.
Para los modeladores que desean calcular los impactos horarios de NO2 o SO2 por separado de esta evaluación NAAQS, la selección 1-Hour NO2/SO2 Non-NAAQS deshabilitará las rutinas de procesamiento de US NAAQS.
Diferencias en las salidas:
Seleccionar el período de promedio adecuado es fundamental porque los resultados de estos métodos pueden ser muy diferentes.
Con el procesamiento de NAAQS habilitado, el modelo rastrea el promedio máximo diario de 1 hora para cada valor alto deseado y promedia esos valores a lo largo de la cantidad de años que se procesan. Las tablas de salida en el archivo de salida de AERMOD informarán los resultados como “The Summary of Maximum nth Highest Max Daily 1-HR Results Averaged Over y Years”, donde n es el valor alto especificado por el usuario (normalmente el 4º más alto para SO2 y el 8º más alto para NO2) e y es la cantidad de años procesados en la ejecución del modelo.
Cuando el procesamiento no NAAQS está habilitad, los resultados se informan como “The Summary of Highest 1-HR Results” sin promedios realizados a lo largo de varios años y sin una distribución diaria máxima realizada por el modelo.
- Detalles
- Categoría: Minitab
- Visto: 1193
Por Shawn Shapiro.
En la industria de producción de alimentos, es fundamental mantener los más altos estándares de seguridad y calidad. Una de las amenazas más temidas para la seguridad alimentaria es la bacteria Listeria monocytogenes, que puede provocar enfermedades graves e incluso la muerte. Un brote de Listeria puede tener consecuencias devastadoras tanto para los consumidores como para las empresas, incluidas retiradas costosas de productos del mercado, daños a la reputación y graves repercusiones legales. Entonces, ¿cómo pueden las empresas asegurarse de que están haciendo todo lo posible para evitar tales brotes? Entra en escena Minitab Statistical Software.
ENTENDIENDO LA AMENAZA DE LISTERIA
La Listeria monocytogenes es una bacteria resistente que puede proliferar en ambientes fríos, lo que la hace especialmente peligrosa en los alimentos refrigerados. Se encuentra a menudo en la carne cruda, los productos lácteos no pasteurizados y los alimentos listos para consumir, como los embutidos y los quesos blandos. Debido a su capacidad para crecer a bajas temperaturas y resistir diversas técnicas de conservación de alimentos, Listeria requiere medidas de control y seguimiento diligentes durante todo el proceso de producción de alimentos.
CÓMO AYUDA MINITAB A PREVENIR LOS BROTES DE LISTERIA
Minitab es una potente herramienta de análisis estadístico que puede ayudar a las empresas productoras de alimentos a identificar posibles peligros, monitorizar puntos críticos de control e implementar medidas correctivas para prevenir la contaminación por Listeria. A continuación, se muestra cómo Minitab puede cambiar las reglas del juego para mantener la seguridad alimentaria:
- Análisis de riesgos basado en datos
Antes de que una empresa pueda controlar la Listeria, primero debe identificar dónde y cómo podría ingresar al proceso de producción. Con Minitab, las empresas pueden realizar un análisis de riesgos integral, analizando datos pasados para identificar patrones o tendencias que podrían indicar puntos de riesgo de contaminación. Esto permite a las empresas concentrar sus recursos en áreas de alto riesgo e implementar medidas preventivas de manera más eficaz. - Monitorización y control en tiempo real
Uno de los componentes clave de cualquier plan de seguridad alimentaria es la monitorización de los puntos críticos de control (PCC). Se trata de etapas del proceso de producción en las que se puede aplicar un control para prevenir o eliminar un riesgo para la seguridad alimentaria. Las capacidades de creación de gráficos de control de Minitab permiten a las empresas monitorizar los PCC en tiempo real, lo que garantiza que cualquier desviación de la norma se identifique y corrija rápidamente. Esta monitorización en tiempo real es crucial para evitar que los pequeños problemas se conviertan en problemas a gran escala. - Optimización de procesos mediante Six Sigma
Muchas empresas de producción de alimentos utilizan metodologías Six Sigma para mejorar sus procesos, reducir la variabilidad y mejorar la calidad. Minitab es una herramienta esencial para los profesionales de Six Sigma, ya que ofrece una gama de herramientas estadísticas que ayudan a optimizar los procesos. Al reducir la variabilidad en los procesos de producción, las empresas pueden minimizar las posibilidades de contaminación por Listeria, lo que garantiza que todos los productos cumplan con los mismos altos estándares de seguridad y calidad. - Análisis de causa raíz
Si se detecta contaminación, es fundamental identificar y eliminar rápidamente la fuente. Las herramientas de análisis de causa raíz de Minitab, como los diagramas de Pareto y de espina de pescado, pueden ayudar a las empresas a identificar la causa exacta de la contaminación. Esto permite tomar medidas correctivas específicas, lo que garantiza que no surjan problemas similares en el futuro. - Análisis predictivo para la prevención proactiva
Además de las medidas reactivas, Minitab también permite el análisis predictivo, lo que ayuda a las empresas a anticipar los riesgos potenciales antes de que se conviertan en problemas. Al analizar las tendencias y correlaciones de los datos, Minitab puede pronosticar dónde y cuándo es más probable que se produzcan brotes de Listeria, lo que permite a las empresas tomar medidas proactivas para prevenirlos. - Cumplimiento y presentación de informes
Las normas de seguridad alimentaria exigen documentación y elaboración de informes rigurosos. Minitab simplifica este proceso al proporcionar plantillas fáciles de usar e informes personalizables que garantizan el cumplimiento de todas las normas y regulaciones pertinentes. Esto no solo ayuda a mantener la seguridad alimentaria, sino también a demostrar la debida diligencia a los reguladores y las partes interesadas.
La amenaza de la Listeria en el proceso de producción de alimentos es real y potencialmente devastadora, pero no tiene por qué causar histeria. Al aprovechar el poder de Minitab, las empresas pueden implementar estrategias sólidas basadas en datos para prevenir la contaminación, garantizar el cumplimiento y mantener los más altos estándares de seguridad alimentaria. Por lo tanto, no permita que la Listeria lo mantenga despierto por las noches: use Minitab para mantener su proceso.
- Detalles
- Categoría: Maple
- Visto: 1291
La conferencia Maple de este año incluye tres sesiones de capacitación práctica en profundidad que no querrá perderse.
- Su código no funciona. ¿Y ahora qué? Una sesión de formación esencial para cualquier persona que escriba código en Maple. Aprenderá trucos y consejos de depuración, así como las mejores prácticas para aumentar las probabilidades de que su código funcione correctamente la primera vez.
- Cálculo de series y límites en Maple. Aproveche al máximo los comandos series, limit, y asympt con esta sesión de capacitación que se encuentra en la funcionalidad de Maple para calcular expansiones y límites de series truncadas.
- Uso de Maple con Jupyter y Python. Aprenda a crear cuadernos Jupyter que utilicen Maple para realizar cálculos, así como a ejecutar código Python desde Maple y código Maple desde Python.
Si bien estas sesiones de capacitación seguramente serán útiles e informativas, son solo una parte de la experiencia de la Conferencia Maple. Puede inscribirse para las formaciones de capacitación, pero también puede quedarse y asistir a las presentaciones de los productos, las conferencias y magistrales y mucho más.
¿No estás seguro de poder asistir en vivo? Regístrese de todos modos y tendrá acceso a la plataforma de la conferencia para volver a verla cuando quiera.
- Detalles
- Categoría: Comsol
- Visto: 1737
En la simulación multifísica, una de las tareas esenciales es la importación y manipulación de geometrías complejas provenientes de modelos CAD. El módulo CAD Import de COMSOL Multiphysics facilita este proceso [1], permitiendo a los usuarios integrar directamente diseños detallados en el entorno de simulación. Este módulo es particularmente útil en diversas industrias. Más detalles sobre formatos admisibles, usando este módulo se encuentran en [2].
Un ejemplo práctico de esta capacidad es el titulado "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure", que demuestra cómo definir un dominio de fluido dentro de un múltiple de escape de un motor.
Objetivo del ejemplo
El objetivo de "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure" es ilustrar:
- La importación de Geometría CAD: La importación de un modelo CAD detallado de un sistema de escape, lo cual es crucial para iniciar el análisis multifísico. Este proceso garantiza que los detalles geométricos se conserven, facilitando simulaciones precisas.
- La creación del Dominio de Fluido: La definición del espacio ocupado por los gases de escape dentro de la estructura sólida. Este paso es fundamental para realizar simulaciones de dinámica de fluidos computacional (CFD) y estudiar el comportamiento del flujo.
Procedimiento
- Importación de la Geometría CAD
- Se comienza importando el modelo CAD del sistema de escape en un formato estándar como STEP, IGES o ACIS. Estos formatos permiten la representación precisa de la geometría, esencial para análisis detallados.
- Definición del Dominio de Fluido
- Una vez importada la geometría, se utiliza el CAD Import Module para definir el dominio de fluido. Esto implica identificar el volumen interno del sistema de escape que será ocupado por los gases, separando así este volumen de las paredes sólidas.
- Configuración de las Condiciones de contorno
- Se establecen las condiciones de entrada y salida para el flujo de gases, y se aplican condiciones adecuadas en las paredes internas del múltiple. Estas configuraciones determinan cómo interactúan los gases con las superficies sólidas y cómo se distribuye el flujo dentro del sistema.
- Generación de la Malla y Simulación
- Se crea una malla para el dominio de fluido, lo cual es necesario para la resolución numérica de las ecuaciones de flujo. La simulación puede incluir el análisis del flujo de gases y la transferencia de calor, proporcionando una visión completa del comportamiento térmico y dinámico del sistema.
La Figura 1 muestra la secuencia geométrica que incluye la importación y las acciones posteriores para llegar al mallado. El último nodo (Remove Details) está desactivado, razón por la cual el mallado presenta 3 advertencias. Si se finaliza la geometría incluyendo Remove Details se consigue el mallado libre de advertencias. La Figura de la cabecera muestra el resultado de la malla tras haber removido los detalles en la secuencia geométrica.
Figura 1: Secuencia de la Geometría.
Aplicaciones y Beneficios
El ejemplo "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure" es útil para:
- Optimización de Diseños de Componentes
- Permite mejorar el diseño del múltiple de escape para optimizar el flujo de gases, reducir la contrapresión y mejorar la eficiencia del motor.
- Estudios Térmicos
- Ayuda a analizar la transferencia de calor desde los gases hacia las paredes del múltiple, lo cual es crítico para la gestión térmica del motor y la durabilidad de los materiales.
- Reducción de Emisiones
- Al optimizar el flujo y la combustión, es posible reducir las emisiones contaminantes, cumpliendo con normativas ambientales estrictas.
Conclusión
El ejemplo "Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure" demuestra cómo el CAD Import Module de COMSOL Multiphysics permite la integración efectiva de modelos CAD complejos en simulaciones multifísicas. Esta capacidad es esencial para realizar análisis detallados y precisos, necesarios en el diseño y optimización de sistemas de ingeniería complejos. El ejemplo guía a los usuarios a través de todo el proceso, desde la importación de la geometría hasta la ejecución de simulaciones avanzadas, proporcionando una herramienta valiosa para ingenieros y diseñadores en la mejora continua de productos y procesos.
Referencias
[1] Galería de aplicaciones: Creating a Fluid Domain Inside a Solid Structure
- Detalles
- Categoría: Lakes
- Visto: 1609
Una limitación del modelo de dispersión de aire CALPUFF es que solo se puede ejecutar en un solo procesador (es decir, en serie). En consejos de modelado anteriores se han analizado formas de evitar esta limitación. Por ejemplo, ejecutar CALPUFF con una sola fuente será más rápido que intentar modelar varias fuentes a la vez. Los modeladores pueden emplear CALSUM para evaluar los impactos acumulativos. Este enfoque tiene el beneficio adicional de proporcionar una forma de evaluar las contribuciones de fuentes individuales.
Si bien el ejecutable CALMET predeterminado también es un proceso en serie, la aplicación CALPUFF View de Lakes Environmental incluye desde hace tiempo la capacidad de paralelizar estas ejecuciones. Esto permite a los modeladores completar las evaluaciones CALMET en una fracción del tiempo. La funcionalidad multiprocesador de CALPUFF View para CALMET divide la ejecución de CALMET en partes que se pueden ejecutar simultáneamente en varios procesadores. Los usuarios pueden seleccionar la cantidad de procesadores que desean usar sin límites, según la cantidad de procesadores disponibles en su máquina. Para habilitar CALMET Parallel, siga los pasos a continuación.
Paso 1: Vaya a Preferences de la aplicación en el menú File.
Paso 2: Seleccione CALMET bajo el encabezado EPA Models/Limits.
Paso 3: Habilite la opción Use Multi-Processor Options y seleccione la cantidad de procesadores a utilizar.
Esto también se puede habilitar desde el cuadro de diálogo Project Status - CALMET que aparece justo antes de ejecutar el modelo.
Al ejecutar CALMET Parallel, CALPUFF View dividirá de manera uniforme el período de ejecución entre la cantidad de procesadores seleccionados (con un período de ejecución mínimo de 24 horas por ejecución). Luego, cada pieza se ejecuta al mismo tiempo para completar el período completo en un tiempo récord.
Ejemplo de salida de la ejecución paralela de CALMET con CALPUFF View
- Detalles
- Categoría: Comsol
- Visto: 1635
En el ámbito de la simulación y el modelado, la integración de MATLAB y COMSOL Multiphysics ha potenciado la forma en que ingenieros y científicos abordan problemas complejos. La capacidad de combinar la capacidades de MATLAB con la versatilidad de COMSOL permite a los usuarios crear y ejecutar modelos multifísicos detallados, optimizando procesos y obteniendo resultados precisos en una amplia gama de aplicaciones.
Sinergia de potencias: MATLAB y COMSOL Multiphysics
MATLAB es conocido por su capacidad para realizar cálculos numéricos avanzados, análisis de datos y desarrollo de algoritmos. COMSOL Multiphysics, por otro lado, es una herramienta para la simulación multifísica que permite modelar fenómenos interconectados, como la mecánica de fluidos, la transferencia de calor, y la electroquímica. Al integrar estos dos entornos, los usuarios pueden llevar a cabo simulaciones más complejas y personalizadas, aprovechando lo mejor de ambos mundos.
Ejecución de modelos desde MATLAB
Una de las características más importantes de esta integración es la capacidad de ejecutar archivos de modelos de COMSOL directamente desde MATLAB. Esto se realiza mediante la API de LiveLink™ for MATLAB®, que permite controlar COMSOL Multiphysics desde MATLAB, facilitando la automatización de tareas y la implementación de scripts personalizados para manejar simulaciones complejas.
Por ejemplo, los usuarios pueden escribir scripts en MATLAB para definir parámetros de entrada, ejecutar simulaciones y procesar resultados, todo de manera automatizada. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también minimiza errores humanos y mejora la reproducibilidad de los experimentos.
Ejemplos destacados de la biblioteca de aplicaciones de COMSOL
La biblioteca de COMSOL ofrece una amplia variedad de ejemplos que demuestran las capacidades de integración con MATLAB. Aquí destacamos algunos casos de uso interesantes:
Activación y desactivación de dominios en simulación térmica
El calentamiento de un objeto desde regiones alternadas es un ejemplo donde la técnica de activar y desactivar la física en dominios puede ser útil. Este ejemplo muestra cómo aplicar esta técnica usando LiveLink for MATLAB [1]. En el modelo se desea estudiar la distribución del calor en una placa grande de cobre calentada por una placa de acero que se mueve entre varias ubicaciones. La placa de acero caliente permanece en cada punto de la base durante dos minutos antes de ser movida al siguiente. En la Figura 1, la placa de cobre se muestra en naranja. Las cuatro ubicaciones de la placa de acero están presentes en la geometría, pero solo una está activa en un momento dado. Se asume que la placa caliente se mueve instantáneamente cada dos minutos, desactivando el dominio anterior y activando uno nuevo. Los dominios activos se muestran en azul y están marcados con un círculo relleno. El calor se transfiere entre la placa de acero, con una temperatura inicial de 500 K, y la placa de cobre a través de una capa delgada con resistencia térmica. La placa de cobre se enfría por el contacto térmico con la capa de resistencia, simulando el proceso de calentamiento en diferentes ubicaciones.
Figura 1. Geometría del modelo con la placa de cobre en naranja y la placa de acero activa en azul, marcada con un círculo relleno.
Distribución de temperatura en un termo al vacío
Este ejemplo resuelve la distribución de temperatura dentro de un termo al vacío que contiene café caliente. El objetivo principal es ilustrar cómo usar funciones de MATLAB para definir propiedades de materiales y condiciones de contorno directamente dentro del modelo de COMSOL. Se utilizan dos funciones de MATLAB para definir la conductividad térmica dependiente de la temperatura de la carcasa del termo y el material aislante de espuma, mientras que una tercera función define el coeficiente de transferencia de calor que corresponde a una refrigeración por convección natural para una placa vertical y el aire circundante. Se asume simetría axial para esta simulación, reduciendo la geometría del modelo a la sección transversal 2D del termo al vacío. El termo consiste en una carcasa de acero aislada con un material de espuma y un tapón de nailon. En la pared interior se aplica una temperatura constante, asumiendo que el termo está lleno de café a temperatura constante. A partir de la distribución de temperatura en la pared del termo al vacío mostrada en la Figura de la cabecera, se puede ver que la mayoría de los gradientes de temperatura están en la espuma, lo que demuestra que el material funciona bien para aislar el termo al vacío
Automatización y eficiencia
La integración de MATLAB y COMSOL Multiphysics no solo facilita la ejecución de simulaciones complejas, sino que también permite una automatización eficiente de los flujos de trabajo. Los usuarios pueden desarrollar algoritmos en MATLAB que automaticen la generación y ejecución de múltiples escenarios de simulación, optimizando así los diseños y reduciendo el tiempo necesario para obtener resultados fiables. Ver Livelink for MATLAB [3].
Conclusión
La combinación de MATLAB y COMSOL Multiphysics representa un avance significativo en el campo de la simulación y el modelado. Esta integración permite a los ingenieros y científicos abordar problemas multifísicos con mayor precisión y eficiencia, ofreciendo soluciones innovadoras en diversas áreas de la ingeniería y la ciencia. Con ejemplos prácticos y aplicaciones en el mundo real, esta sinergia de herramientas continúa impulsando el avance tecnológico y la optimización de procesos en múltiples industrias.
Referencias
[1] Galería de aplicaciones de COMSOL: Domain Activation and Deactivation
[2] Galería de aplicaciones de COMSOL: Temperature Distribution in a Vacuum Flask
[3] LiveLink for MATLAB
- Detalles
- Categoría: Maple
- Visto: 1346
¿Buscas una lectura de verano? Echa un vistazo al último número del Maple Transactions Journal.
El artículo principal de este número argumenta que los versos del poema "Raven Travelling" (El viaje del cuervo), del poeta Haida Skaay de los Qquuna Qiighawaay, pueden usarse para visualizar el proceso de descubrimiento matemático, una afirmación respaldada por ejemplos de la teoría de Ramsey y la definición de Bailey-Borwein de matemáticas experimentales.