Esta nueva edición de la Iberian COMSOL Multiphysics Conference 2022 tendrá lugar en el Rectorado de la Universidad de Málaga, España. Los investigadores y profesionales de la simulación multifísica encontrarán un espacio único donde compartir oportunidades de formación y experiencias profesionales sobre modelado multifísico en multitud de áreas, a la vez que se tendrán oportunidad de establecer redes de contactos con los expertos en la península.
Es un foro de encuentro de la comunidad de usuarios de COMSOL Multiphysics, pertenecientes tanto al mundo académico como al de la industria, y adopta una modalidad bilingüe español/inglés como idiomas co-oficiales.
La conferencia está organizada por la Universidad de Málaga y las empresas Addlink Software Científico S.L. y COMSOL AB.
Le invitamos a presentar su trabajo en la Iberian COMSOL Multiphysics Conference 2022 sobre modelado y simulación multifísica en Ciencia e Ingeniería. Las presentaciones plenarias, los mini-cursos y los trabajos de usuarios resaltarán herramientas de simulación y logros recientes en el modelado numérico utilizando COMSOL Multiphysics.
Las comunicaciones podrán ser presentadas en la conferencia en español o inglés, pero recomendamos que utilice el inglés en todo el texto escrito para que su publicación llegue a un ámbito global. Recomendamos a todos los asistentes la presentación de sus trabajos propios en la conferencia, ya que serán publicados por COMSOL y Addlink Software Científico en sus webs institucionales, y conocidas por una amplia audiencia.
El centro de aprendizaje de la web de COMSOL (Learning Center) incluye recursos para aprender el software. Recientemente COMSOL ha incluído en él un práctico curso para aprender a utilizar y navegar por la interfaz de usuario de COMSOL Multiphysics®. El curso consta de ocho partes donde se cubre la interfaz de usuario de COMSOL Multiphysics® y los fundamentos de la interacción con el software. Podrá ver cómo navegar por el entorno de modelado y le presentarán las herramientas, los menús y los botones para construir los modelos de manera eficiente.
El curso comienza proporcionando una introducción a la interfaz de usuario de COMSOL Multiphysics®, también conocida como COMSOL Desktop®, antes de pasar a más detalles sobre cómo usar la ventana de gráficos y seleccionar la geometría. Después de esto, cuando se haya comenzado a construir el modelo, hay características y funciones para modificar el diseño de COMSOL Desktop®, buscar dentro del modelo y utilizar atajos de teclado. Finalmente, hay un artículo sobre cómo utilizar los recursos de ayuda dentro del software para cualquier pregunta que pueda surgir.
A continuación puede encontrar una descripción general del curso y lo que cubre cada parte:Conozca las diversas ventanas, menús y botones que contiene COMSOL Multiphysics®, sus accesos directos, las herramientas y la funcionalidad que puede utilizar para acelerar la construcción u obtener ayuda para construir sus modelos.
Por Ming-dong y coescrito por Abbie Wong, director de marketing de área de Minitab.
Cuando los efectos del COVID-19 causaron escasez de dispositivos médicos en todo el mundo, muchos fabricantes se apresuraron a modificar sus líneas de producción para satisfacer la demanda. Aunque la Food and Drug Administration de los Estados Unidos (FDA) relajó temporalmente las pautas para algunos productos como el desinfectante de manos, todavía existe una ruta de aprobación estándar los fabricantes de dispositivos médicos tienen que seguir para llevar sus productos al mercado.
Vamos a explorar los objetivos en cinco etapas recomendados por la FDA y algunos ejemplos de las técnicas estadísticas que normalmente se llevan a cabo dentro de ellas.

Probablemente habrá oído decir que la necesidad es la madre de la invención. Igual que ocurre con muchos productos nuevos y con la innovación en general, los fabricantes de dispositivos médicos a menudo inician un proyecto y avanzan a través de los objetivos de las etapas de la FDA porque ven una necesidad no satisfecha. Desde un marcapasos hasta una píldora con una cámara en su interior, todos los dispositivos médicos comienzan con una prueba de concepto, donde los ingenieros y técnicos de I+D verifican si el concepto es práctico.
A veces es posible que tengan algunos productos similares (o tal vez el mismo producto pero con diferentes materiales). Puede llevar sus datos sobre fiabilidad, consistencia y muchos otros factores a un Gráfico de variabilidad de Minitab que le ayudará a decidir cuál es el mejor producto para seguir adelante.
En esta etapa, los investigadores construyen una versión previa del dispositivo médico, no para uso humano, sino para probar en entornos de laboratorio controlados. A medida que refinan el prototipo, continúan aprendiendo más sobre el uso potencial del producto para las personas y cómo reducir el riesgo de daño.
Algunos productos, como los dispositivos médicos implantables, tienden a durar muchos años. Por esa razón, cada dispositivo médico debe estar etiquetado con una fecha de caducidad que esté respaldada por datos de vida útil.
Para recopilar datos de fallas, los investigadores pueden aplicar las técnicas de prueba de vida acelerada (ALT) de Minitab. ALT es cuando a un producto se le fuerza a fallar más rápidamente en condiciones extremas, como alta temperatura o alta presión. Llevar al producto para que falle más rápidamente reduce el tiempo de pruebas requerido. Luego, los datos de falla se analizan para extrapolar el ciclo de vida del producto en circunstancias normales.
El camino hacia la aprobación de un dispositivo médico depende de su clasificación de riesgo (Clase I, Clase II o Clase III). A cada dispositivo se le asigna su clase según el nivel de control necesario para proporcionar una garantía razonable de su seguridad y eficacia. El sitio web de la FDA proporciona descripciones detalladas sobre cómo se clasifican los dispositivos y las pruebas y la validación requeridas para cada clase, pero para ilustrarlo de manera simple: la Clase I pueden ser dispositivos simples como vendas, guantes de látex y cepillos de dientes eléctricos, mientras que la Clase III suele ser de soporte vital, como los dispositivos médicos implantables del ejemplo anterior.
En esta etapa, se fabrica y prueba un lote de productos para ver su desempeño en relación con las especificaciones.
Las pruebas de equivalencia estadística se pueden utilizar para evaluar si dos dispositivos médicos son equivalentes. La Prueba de equivalencia es un enfoque analítico para proporcionar evidencia de equivalencia. Al realizar una prueba de equivalencia, las hipótesis nula y alternativa tradicionales se invierten, lo que significa que la hipótesis nula es que dos dispositivos no son equivalentes (es decir, la diferencia entre ellos es enorme). La hipótesis alternativa es que son lo mismo. Por ejemplo, los investigadores quieren determinar si dos tipos de dispositivos de acceso intravenoso administran una cantidad equivalente de líquido. Definen la zona de equivalencia científica como una diferencia media en la cantidad de infusión de 3 ml o menos. A partir de la prueba de equivalencia de Minitab, los investigadores pueden estar seguros en un 95 % de que la diferencia en la cantidad media de infusión está entre -1,84334 y 0,798674 ml. Debido a que el intervalo de confianza del 95% se encuentra entre -3 y 3 (zona de equivalencia científica), los dos dispositivos intravenosos son equivalentes para las cantidades de infusión:


En esta etapa, nos estamos preparando para presentar una solicitud ante la FDA para que podamos comercializar el dispositivo al público. Queremos demostrar que tenemos información suficiente y aceptable sobre la seguridad y eficacia del dispositivo. Supervisamos el proceso para asegurarnos de que sea estable y comprobamos que estamos fabricando el producto dentro de los límites de las especificaciones.
Una forma de mejorar un proceso de fabricación de dispositivos médicos es implementar un programa de control estadístico de procesos (SPC) . Normalmente utilizado en la producción en masa, un programa SPC permite a una empresa lanzar continuamente un producto utilizando gráficos de control, un gráfico de serie de tiempo especializado diseñado para ayudar a identificar patrones anormales de variabilidad en un proceso, en lugar de inspeccionar lotes individuales de un producto.
Se seleccionan al azar cinco dispositivos intravenosos de cada lote durante aproximadamente una semana. Se mide la cantidad de infusión. A partir de los gráficos de control a continuación, los ingenieros pueden identificar qué lotes están fuera de control. Al verificar los archivos de registro correspondientes, pueden identificar y eliminar toda variación de causa especial. Un programa SPC exitoso ayuda a los fabricantes a mantener procesos estables, mejorar la eficiencia y reducir costos, como se ve a continuación.

Ahora que el producto ha sido lanzado, vamos a monitorizar la línea de producción adecuadamente para asegurarnos de que se mantenga adecuadamente y asegurar que el proceso permanezca en un estado de control constante. En esta etapa de vigilancia posterior a la comercialización, también nos aseguramos de que se informe y aborde cualquier evento adverso, como fallas o mal funcionamiento del dispositivo. La FDA lleva a cabo inspecciones de los fabricantes y emplea programas de informes que permiten a los fabricantes, profesionales de la salud y consumidores informar sobre problemas.
Esta etapa implica brindar un nivel de servicio adecuado y limitar el tiempo de inactividad de los dispositivos en la instalación. Una forma de mantenimiento es el mantenimiento preventivo (PM), que es un evento programado. Los PM se programan de acuerdo con la clasificación de riesgo del dispositivo médico en diferentes momentos. Los estudios de vida útil de fiabilidad y el análisis de múltiples modos de falla de Minitab ayudan a los fabricantes a calcular el riesgo de falla en un momento diferente del ciclo de vida para todo el producto y cada componente dentro del producto. Luego, los ingenieros pueden diseñar el programa de mantenimiento de acuerdo con la probabilidad de falla en las diferentes etapas del ciclo de vida.
Los fabricantes de dispositivos médicos deben asegurar la calidad y durabilidad en cada una de las cinco etapas del ciclo de vida del producto, y documentarlo detalladamente. Con suerte, estos ejemplos de la amplia gama de herramientas analíticas de Minitab pueden ayudarlo a comprender y avanzar en cada paso del ciclo de vida del producto.
Venga y visítenos en el estand de COMSOL de Addlink Software Científico (Estand nº 50) en la zona de exposición de la conferencia EHEC 2022. Allí le presentaremos la potente herramienta de simulación multifísica COMSOL Multiphysics, y podrá conocer de primera mano las múltiples funcionalidades de este software que le permitirán explorar, analizar y simular cualquier dispositivo que pueda diseñar e imaginar, incluyendo fenómenos físicos de múltiples áreas, como fluidos, calor, electroquímica, electromagnetismo, etc.
EHEC 2022 reune a los líderes nacionales e internacionales del sector del hidrógeno. Se trata del evento de referencia europeo, organizado por la Asociación Española del Hidrógeno (AeH2), con la colaboración y el apoyo de la Asociación Europea del Hidrógeno (EHA), Hydrogen Europe (HE), la Asociación Internacional para la Energía del Hidrógeno (IAHE), el International Journal of Hydrogen Energy (IJHE), Hydrogen Europe Research, el Instituto para la Diversificación y Ahorro de Energía (IDAE) y la Comunidad de Madrid. La nueva edición del Congreso Europeo de Hidrógeno (EHEC) traerá los últimos avances tecnológicos, científicos, técnicos y estratégicos del sector.
En el estand 50 encontrará a nuestro ingeniero de aplicaciones Alejandro Cifuentes, quien resolverá cualquier duda relacionada con COMSOL Multiphysics®. Además Alejandro Cifuentes participa en el programa técnico con un póster (nº 20) sobre su trabajo de investigación "Methanol steam reforming in a membrane reactor for high purity hydrogen production", desarrollado con COMSOL Multiphysics. Alejandro Cifuentes es graduado en Ingeniería de la Energía por la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC). Posee un Máster de Energías Renovables y Sostenibilidad por la Universitat de Barcelona (Facultad de Física). Actualmente está realizando un doctorando de Ingeniería de Procesos Químicos por la UPC.
En el póster de Alejandro detalla el proceso de reformado de un reactor de membrana catalítico para la producción de hidrógeno puro a partir del reformado de metanol con vapor. Así como la modelización tridimensional de dicho reactor mediante COMSOL Multiphysics® y su contraste de resultados experimentales y modelizados.
Las sesiones de pósteres serán:
COMSOL Multiphysics es la herramienta líder del mercado en simulación multifísica nativa. COMSOL Multiphysics® permite la realización de modelos como por ejemplo reactores catalíticos heterogéneos con membrana, flujo de fluido multifásico, transferencia de calor, transporte de masa, propiedades termodinámicas… Con el módulo de pilas de combustible y electrolizadores se pueden estudiar sistemas de celdas de combustible de membrana de intercambio de protones (PEMFCs), celdas de combustible de intercambio de hidróxido (alcalinas) (AFCs) y celdas de combustible de óxido sólido entre otras.

Imagen cortesía de COMSOL Multiphysics®. Distribución de agua líquida (azul) y oxígeno gaseoso emergiendo (rojo) durante la operación de un electrolizador PEM.
La integración de la tecnología en la educación sigue siendo un tema importante en el mundo académico. A medida que las soluciones de aprendizaje digital mejoran y ofrecen características más completas, continúa la discusión sobre la mejor manera de implementarlas y maximizar su valor en el aula, especialmente en lo que respecta a los cursos CTIM. ¿Cuál es el equilibrio entre el uso de herramientas tecnológicas y métodos de enseñanza más tradicionales que optimizarán el aprendizaje de los estudiantes?
DesafíoLa Dra. Natalia Mosina, profesora de matemáticas en CUNY LaGuardia Community College (LaGCC), ha realizado una extensa investigación sobre el uso de herramientas tecnológicas en el aula. Quería una herramienta que mejorara el aprendizaje de sus estudiantes de CTIM (Ciencias, tecnologías, ingeniería y matemáticas - en inglés STEM) y los ayudara a interactuar mejor con los materiales del curso. SoluciónMosina adoptó Maple y lo usa regularmente en su aula. Inicialmente lo utilizó para administrar tareas de laboratorio, pero ahora lo usa de manera más amplia, con estudiantes que usan Maple para varios proyectos y problemas de modelado. ResultadosLa valoración de resultados ha sido positiva. Los estudiantes de Mosina están más motivados y tienen mayor interés en el tema del curso desde que se introdujo Maple. Sus alumnos han dicho que Maple es muy útil para ayudarlos a visualizar conceptos de precálculo. |
La Dra. Natalia Mosina conoció Maple como estudiante en el Brooklyn College de CUNY, antes de pasar a la Universidad de Columbia, donde obtuvo un grado, un máster y un doctorado en Matemáticas. Como profesora, comenzó a utilizarlo en sus cursos de Precálculo para complementar los métodos de enseñanza tradicionales. Es importante encontrar un equilibrio y dar a los estudiantes esa experiencia con una herramienta tecnológica, dijo Mosina. "Maple me ayudó a llevar la tecnología al aula", dijo. "Permite a los estudiantes no solo encontrar respuestas a problemas matemáticos computacionales, sino también visualizar conceptos matemáticos usando gráficos y animaciones, explorar los efectos de cambiar parámetros justo frente a sus ojos y resolver problemas paso a paso. Maple ayuda a reforzar los conceptos e ideas matemáticos que a menudo son difíciles de entender para los estudiantes".

Inicialmente, Mosina dedicó el trabajo de laboratorio con Maple en su aula para resolver problemas típicos de precálculo usando las herramientas del sistema de álgebra computacional de Maple. Estas tareas de laboratorio finalmente se rediseñaron para introducir problemas más aplicados relacionados con situaciones de la vida real de economía, física y finanzas. Esto brindó la oportunidad de involucrar a los estudiantes con preguntas más interesantes para proyectos aplicados y algunos problemas de modelado, dijo Mosina. "Se les pidió a los estudiantes que trazaran los datos sin procesar que se les proporcionaron y luego determinaran qué enfoque de modelado funcionaba mejor para ese conjunto de datos en particular, utilizando su conocimiento de precálculo", dijo. "Luego se les pidió que construyeran este modelo utilizando Maple, lo interpretaran y respondieran preguntas basadas en su modelo.
Sus proyectos de Maple Labs pasaron por revisiones y mejoras durante varios años a medida que avanzaba hacia la contextualización de Precálculo. Maple proporcionó a sus alumnos una mayor motivación y aumentó su interés en el tema. Los estudiantes tuvieron que analizar e interpretar datos sin procesar al resolver problemas de la vida real relacionados con la economía (oferta y demanda, hipotecas, optimización de ingresos y minimización de costos), problemas de salud pública (concentración de alcohol en sangre y riesgos relacionados, curación de heridas), geometría (áreas), física (movimiento de proyectiles, óptica, circuitos), etc. Las tareas de laboratorio del aula fueron diseñadas para demostrar mejor cómo se usa Maple para resolver diferentes problemas relacionados con el curso, tanto de naturaleza teórica como aplicada. Mosina solicitó comentarios de sus alumnos y descubrió que los primeros de la clase dijeron que Maple era muy útil para ayudarles a visualizar conceptos de precálculo. "Apreciaron el hecho de que podían construir modelos y hacer predicciones con Maple", dijo. "Dados los datos sin procesar, podrían usar la función 'Mejor ajuste polinómico' de Maple y crear un modelo que pudieran utilizar. También apreciaron mucho las funciones gráficas de Maple".
Las lecciones de laboratorio de Mosina finalmente se compilaron como un archivo separado con instrucciones paso a paso orientadas al estudiante. En agosto de 2011, este archivo se incluyó en el libro de texto Precalculus – Concepts Through Functions, A Unit Circle Approach to Trigonometry por Sullivan and Sullivan, personalizado para LaGCC. En 2014 se publicó una segunda edición de este libro de texto personalizado con un apéndice de Maple. Además, Mosina escribió un artículo sobre su enfoque integrado para enseñar precálculo usando Maple. El artículo revisa la noción de integración en la enseñanza y el aprendizaje, analiza la integración de varias estrategias para mejorar la involucración y el éxito de los estudiantes que realizan un curso previo de Precálculo para CTIM, y analiza varias prácticas en la enseñanza del precálculo basada en proyectos y orientada a la tecnología que resultan en un mejor rendimiento, involucración y confianza en sí mismo del estudiante.
Su investigación examina la integración en la enseñanza y el aprendizaje en un sentido amplio, con un enfoque en la integración de varias estrategias para mejorar el aprendizaje, el compromiso y el éxito de los estudiantes que toman un curso previo a CTIM en Precálculo en unos estudios universitarios de dos años. El artículo pide la integración de enfoques efectivos en un sistema integral, plantea preguntas sobre la combinación óptima de estrategias de trabajo y, entre otras cosas, contribuye a un estudio empírico de la integración. Se describe el desarrollo de un camino integrado particular hacia el éxito de los estudiantes en matemáticas de primer año antes de la entrada a CTIM.
"Maple es una herramienta tecnológica muy valiosa cuando se trata de enseñar y ayudar a los estudiantes a comprender conceptos matemáticos clave", dijo Mosina. "Usado de manera efectiva, puede mejorar en gran medida el aprendizaje de los estudiantes de CTIM".
Por Josué Zable
La estadística juega un papel importante en todas las profesiones de ingeniería y se ha vuelto aún más importante para los ingenieros químicos. Debido a la proliferación de instrumentación barata, un ingeniero que trabaja en una planta moderna tiene acceso a una enorme cantidad de datos. Como resultado, los ingenieros químicos se enfrentan a más datos y más complejos que nunca. El aprendizaje de habilidades de análisis de datos y ciencia de datos le permitirá proporcionar conocimientos únicos y profundos de sus datos que pueden crear un valor significativo para su organización hoy.
1. Visualice datos para obtener información e identificar mejoras. ¡Visualizar sus datos es fundamental! ¿Conoce el “centro y la extensión” de sus datos? ¿Tiene valores atípicos? ¿Cuáles son las mayores áreas de mejora? Hay muchas formas diferentes de graficar sus datos, desde histogramas y diagramas de Pareto de uso común hasta correlogramas y mapas de calor más avanzados.
Vea cómo el nuevo Graph Builder de Minitab permite visualizar sus datos de diferentes maneras, con la inteligencia artificial para resaltar los mejores gráficos para usted.
2. Conozca ANOVA. Los ingenieros químicos a menudo necesitan tomar decisiones y elegir la mejor opción entre varios candidatos. Con frecuencia, utilizan pruebas de hipótesis, incluida la comparación de medias entre diferentes grupos. Si bien muchos de ellos usan múltiples pruebas t para comparar grupos, sin saberlo, están introduciendo más riesgo en sus cálculos. El uso de ANOVA es una habilidad fundamental que todo ingeniero químico debe tener en su repertorio.
3. Utilice DOE (diseño de experimentos) para optimizar una respuesta. El uso del diseño de experimentos (DOE) para planificar y ejecutar experimentos permite manipular múltiples factores de entrada, determinando su efecto en una salida o respuesta deseada. Dicho de otra manera, ayuda a determinar los efectos individuales e interactivos de varios factores que pueden influir en el resultado de su experimento. Existen diferentes tipos de DOE, incluidos los diseños de mezclas, que son los más populares entre los ingenieros químicos, porque son particularmente útiles para formulaciones o mezclas que utilizan varios componentes de ingredientes.
4. Supervise sus procesos mediante el control estadístico de procesos. Una vez que se crea un proceso, los ingenieros químicos deben aprender a monitorizar su proceso para garantizar la calidad y la consistencia. Hay muchas herramientas estadísticas como gráficos de control y análisis de capacidad que ayudan a los ingenieros químicos a monitorizar la variación en un proceso y determinar si un proceso producirá productos o servicios que cumplan con las especificaciones requeridas. Para una monitorización de procesos óptimo, Real-Time SPC impulsado por Minitab proporciona alertas y análisis inmediatos para garantizar que un proceso sea estable, eficiente y capaz.
5. Avance con el análisis predictivo. El análisis predictivo tiene muchas aplicaciones para un ingeniero químico. Estas herramientas ayudan en la monitorización, predicción, control, prueba y verificación de parámetros, propiedades y variables asociadas. Si bien el análisis predictivo es un área tan amplia, los ingenieros químicos generalmente comienzan y terminan con la regresión, lo que puede no brindarles la mejor predicción.
En la pasada Semana Multifísica 2022 presentamos, a través de cinco sesiones, algunas de las principales características y un ejemplo detallado de modelo referente a varios módulos especializados de COMSOL. Ahora puede ver con tranquilidad y en el momento que considere más adecuado los vídeos de las grabaciones de estas cinco interesantes sesiones. ¡Esperamos que sean de su interés!
En concreto nos hemos centrado en conocer con más detalle: