COSMOquick utiliza una biblioteca de aproximadamente 200.000 moléculas precalculadas mediante química cuántica para generar perfiles σ en una fracción de segundo, a diferencia del método convencional COSMO-RS, no es necesario realizar ningún cálculo químico cuántico para el uso de este módulo.
COSMOquick proporciona no sólo una eficiente interfaz gráfica de usuario, sino también muchas características convenientes tales como: Entrada de moléculas a través de SMILES, archivo SD o editor 2D con un procesamiento posterior muy sencillo. Entre las propiedades que puedan predecirse encontramos aquí dos ejemplos:
COSMOquick contiene un algoritmo de predicción de solubilidad novedoso, altamente eficiente y preciso. Se pueden utilizar algunos valores de referencia experimentales (solubilidades medidas habitualmente) para refinar los resultados de la solubilidad de un soluto en cualquier disolvente nuevo. Los análisis rápidos de disolventes permiten identificar disolventes o mezclas de disolventes adecuados para un nuevo activo, reduciendo tiempos de
Los co-cristales están adquiriendo cada vez más importancia en la industria farmacéutica debido a su potencial para mejorar las propiedades de los fármacos convencionales. COSMOquick utiliza el exceso de entalpía de una masa fundida poco enfriada de un fármaco y un coformador (Hex) para evaluar su propensión a la co-cristalización. Se ha demostrado que esto sirve como un medio preciso para detectar de manera eficiente muchos coformadores potenciales. Este enfoque también se puede aplicar para el control de solvatos y los resultados se pueden mejorar aún más teniendo en cuenta los datos experimentales.
COMSOL anunció hace unos días la revisión Update 2 de la versión 6.2 de COMSOL Multiphysics.
Todos los productos de software de COMSOL® experimentan mejoras de rendimiento y estabilidad que se introducen como actualizaciones. La siguiente lista contiene las mejoras más importantes en COMSOL® versión 6.2 Update 2 (y Update 1).
1 Novedad en la actualización 1 (compilación 6.2.0.290, publicada el 16 de noviembre de 2023)
2 Novedad en la actualización 2 (compilación 6.2.0.339, publicada el 24 de enero de 2024)
CATIA es una marca registrada de Dassault Systèmes o sus filiales en EE.UU. y/u otros países. Autodesk, el logotipo de Autodesk e Inventor son marcas comerciales registradas o marcas comerciales de Autodesk, Inc. y/o sus subsidiarias y/o afiliadas en EE.UU. y/u otros países. Linux es una marca registrada de Linus Torvalds en EE.UU. y otros países. macOS es una marca comercial de Apple Inc., en EE.UU. y otros países. MATLAB y Simulink son marcas comerciales registradas de The MathWorks, Inc. Microsoft, Excel y Windows son marcas comerciales registradas o marcas comerciales de Microsoft Corporation en los Estados Unidos y/u otros países. Oracle y Java son marcas comerciales registradas de Oracle y/o sus filiales. Solid Edge es una marca comercial o una marca registrada de Siemens Product Lifecycle Management Software Inc. o sus subsidiarias en los Estados Unidos y otros países. SOLIDWORKS es una marca registrada de Dassault Systèmes SolidWorks Corp.
BIOVIA COSMObase es una colección de alta calidad de información compuesta precalculada necesaria para los cálculos de COSMO-RS. Los datos están disponibles para todas las parametrizaciones admitidas por BIOVIA COSMOtherm. Cada compuesto está representado por un conjunto de archivos COSMO (información de superficie s) y energía (energía de fase gaseosa). Se proporcionan archivos adicionales que contienen datos de compuestos físicos para un subconjunto de compuestos.
BIOVIA COSMObase incluye casi todos los disolventes habituales, desde moléculas pequeñas hasta sustancias grandes y complejas, y abarca clases de sustancias con todo tipo de grupos funcionales (p. ej., hidrocarburos, alcoholes, éteres, carbonilos, ácidos, ésteres, aminas, amidas, nitrocompuestos, heterociclos). , compuestos halogenados y muchos más).
Además de su aplicación universal, Biovia COSMOBase ofrece dos bases de datos específicas:
BIOVIA COSMObaseIL es una colección de aniones y cationes líquidos iónicos típicos. La base de datos actual contiene 372 cationes y 98 aniones que pueden combinarse de forma independiente para formar un enorme conjunto de líquidos iónicos potenciales. Esto es especialmente interesante para fines de detección de líquidos iónicos. La GUI de BIOVIA COSMOthermX ofrece opciones especiales de detección de líquidos iónicos.
Como base de datos de propósito especial, BIOVIA COSMObaseFF contiene más de 2000 sabores y fragancias. BIOVIA COSMObaseFF es el complemento ideal para empresas de bienes de consumo o fragancias
Por Óliver Franz
Hay pocas cosas peores que un apartamento o una casa fría.
Viviendo en Chicago, he llegado a conocer muy bien esa lucha y, déjenme decirles, es desagradable.
Para dar un poco de información general, vivo en un dúplex en comunidad de propietarios en Chicago. Contamos con una habitación trasera que sirve como mitad habitación de invitados, mitad oficina. Entonces, cuando trabajo de forma remota o fuera del horario estándar, ahí es donde hago la mayor parte de mi trabajo para Minitab.
Sin embargo, hay un problema. La habitación es fría. No sólo un podo de frío, sino mucho fr-io. Hay dos respiraderos de calefacción, pero la habitación no está muy bien aislada (tres de las paredes también son paredes exteriores) y hay una gran puerta doble que conduce a nuestra terraza trasera y dos ventanas grandes.
Un día de diciembre decidi que ya era suficiente. Quería entender mejor por qué nuestra oficina central estaba tan fría.
Afortunadamente tengo acceso al conjunto completo de soluciones de Minitab.
Primero, necesitaba decidir qué variables podrían afectar la temperatura de nuestra oficina. Después de investigar un poco, llegué a la temperatura exterior, la velocidad del viento, si la puerta del pasillo estaba abierta o cerrada y si nuestros vecinos de abajo estaban en la ciudad, ya que generalmente bajan el tesmostato mientras viajan. Supuse que dejar la puerta del pasillo abiera podría permitir que entrara más calor en la habitación.
Desde el 28 de diciembre hasta el 16 de enero, registré todas las variables aproximadamente a la misma hora todos los días: 6:00 p.m. También utilicé un temómetro Ecobee para registrar la temperatura interior de la oficina y ver qué variables tenían el mayor impacto. Configuré nuestro termostato a 70 grados todos los días para reducir la variación.
Luego, hice los números.
No es un secreto que no soy estadístico, por lo que es bueno que Minitab Statistical Software y Predictive Analyitics sean tan fáciles de usar.
Después de utilizar el módulo de Analítica Predictiva de Minitab, obtuve varios hallazgos clave. Utilicé el aprendizaje automático para generar un gráfico de importancia relativa de las variables y un gráfico de dependencia parcial del predictor.
Primero, con la tabla de imporancia relativa de variables pude determinar que las dos variables más importantes con respecto a la temperatura en la oficina eran el estado de apertura de la puerta del pasillo y la velocidad del viento exterior:
La importancia de las variables mide la mejora del modelo cuando se hacen divisiones en un predictor. La importancia relativa se difine como el % de mejora respecto al predictor superior.
Si bien mis vecinos estaban en la ciudad y la temperatura exterior todavía tuvo un ligero impacto, fue mucho menor que la puerta y el viento. El gráfico de dependencia parcial de un predictor muestra además cómo a medida que la velocidad del viento era mayor, la habitación estaba más fría:
Di el salto no tan loco de que el aislamiento de ventanas y puertas puede tener algo que ver con esta disparidad.
Fui a Home Depot y compré un par de kits de aislamiento para ventanas y un kit para las puertas. Los instalé esa noche. También comencé constantemente a dejar abierta la puerta del pasillo interior durante la noche y durante el día (cuando era posible) para ver si esa intervención ayudaba.
Continué registrando la temperatura interior durante varios días, pero inmediatamente noté una diferencia drástica: la temperatura media aumentó más de 10 grados, como se ve en las estadísticas descriptivas de Minitab:
Temperatura antes de las intervenciones
Temperatura después de las intervenciones
Además, puedes visualizar esta diferencia con este diagrama de caja que mide las temperaturas interiores antes de añadir impermeabilización a las ventanas y puertas y después:
Esto confirmó que las variables que abordé eran de hecho los dos factores más importantes que hacían que la habitación fuera tan fría. Y, aunque no puedo controlar la velocidad del viento, pude tomar medidas prácticas para realizar mejoras.
Los datos están a nuestro alrededor. Antes de trabajar para Minitab, no habría pensado en aprovechar el análisis de datos para resolver este desagradable problema. Y probablemente todavía tendría frío.
La mayoría de los datos se recopilan y nunca se analizan. A la hora de tomar decisiones, es fundamental basarse en datos, ya sea que se trate de desafíos como mantener los pies calientes mientras se trabaja, reducir las materias primas en la fabricación o incluso determinar la combinación ideal de variables para crear una vacuna altamente eficza. Los conocimientos adquiridos a partir de su análisis pueden conducir a pasos simples y concretos que le ahorrarán tiempo y dinero.
En este caso, pude ahorrar recursos considerables. En lugar de aumentar la calefacción y utilizar más energía y costes, puedo mantener mi oficina cómoda a una temperatura más baja y constante realizando mejoras basadas en datos.
Según mi investigación, este cambio respetuoso con el medio ambiente debería ahorrarme entre el 7% y un 9% en mi factura de energía mensual, todo gracias al poder de los datos.
La búsqueda de fuentes de energía más limpias y sostenibles es más crucial que nunca, y los investigadores recurren a tecnologías innovadoras para abordar el desafío energético global. Un reciente artículo, titulado "Modeling and simulation of wood pyrolysis process using COMSOL Multiphysics" [1] arroja luz sobre una vía prometedora: la pirólisis de la madera, aprovechando el poder de COMSOL Multiphysics para simulaciones esclarecedoras. El estudio, realizado por Shikha Solanki, Bhargav Baruah y Pankaj Tiwari, profundiza en el proceso de pirólisis de la madera de roble rojo americano. La pirólisis, un proceso de degradación termoquímica, transforma la biomasa lignocelulósica en combustibles valiosos como aceite, gas y carbón. La importancia radica en su potencial para proporcionar alternativas limpias y renovables a las fuentes de energía convencionales.
Lo que distingue esta investigación es la utilización de COMSOL Multiphysics. El software permite la simulación de fenómenos fisicoquímicos y termoquímicos complejos, lo que lo hace ideal para estudiar la pirólisis de la madera, un proceso cargado de reacciones intrincadas. Los modelos tradicionales a menudo simplificaban la pirólisis de la madera en reacciones de primer orden de un solo paso. Sin embargo, este estudio, adopta un enfoque más integral. COMSOL Multiphysics permite a los investigadores incorporar múltiples reacciones de primer orden en paralelo, proporcionando una representación más precisa de la cinética de la pirólisis de la madera.
Los resultados de la simulación resaltan la influencia de las tasas de calentamiento en el rendimiento del producto durante la pirólisis no isotérmica. Tasas de calentamiento más altas conducen a concentraciones más elevadas de gas y alquitrán (una mezcla de compuestos orgánicos), mostrando el impacto matizado de los parámetros del proceso. La pirólisis isotérmica revela la degradación de la materia orgánica dependiente de la temperatura, ofreciendo percepciones críticas para optimizar el proceso de pirólisis.
La imagen de la cabecera está obtenida del modelo Parameter Estimation for Pyrolysis of Wood de COMSOL.
Más allá de los hallazgos inmediatos, el modelo desarrollado promete ser escalable. Al extender este enfoque a diferentes muestras de biomasa, se podrían optimizar las condiciones operativas para obtener rendimientos deseados de productos, facilitando la expansión del proceso de pirólisis.
En esencia, este estudio no solo aporta conocimientos valiosos al campo de la energía renovable, sino que también destaca la importancia de herramientas avanzadas de simulación como COMSOL Multiphysics. A medida que navegamos hacia un futuro sostenible, esfuerzos de investigación como estos allanan el camino para soluciones energéticas más limpias y eficientes.
[1] Shikha Solanki, Bhargav Baruah, Pankaj Tiwari. “Modeling and simulation of wood pyrolysis process using COMSOL Multiphysics”. Bioresource Technology Reports 17, 2022, 100941. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biteb.2021.100941.
Por David Peralta.
Los equipos de Investigación y Desarrollo manejan diversas tareas relacionadas con el análisis cualitativo y cuantitativo, lo que dificulta mantener toda la información organizada en un solo lugar. Como resultado, esta información a menudo termina dispersa en SharePoint, hojas de cálculo e incluso cuadernos personales. Esta desorganización lleva a que las personas y los equipos dediquen mucho tiempo a reunir estos recursos, lo que prolonga significativamente el ciclo de vida de un proyecto y aumenta los costos.
Pero imaginemos si existiera una herramienta que pudiera servir como centro para almacenar información analítica y cualitativa en una ubicación accesible. Ingrese a Minitab Engage.
Minitab Engage es una plataforma integral diseñada para empoderar a los equipos de investigación y desarrollo al optimizar todo el ciclo de vida del proyecto dentro de una sola aplicación, garantizando visibilidad tanto para los miembros del equipo como para las partes interesadas. Esto se hace principalmente en dos áreas clave:
1. Gestión de ideas: un equipo de I+D exitoso prospera gracias a una cultura de creatividad y experimentación. Engage ofrece herramientas para la lluvia de ideas, la generación de ideas y la retroalimentación para inspirar la innovación, todo mientras monitorea y evalúa los objetivos generales del proyecto.
2. Ejecución del proyecto: dado que la incertidumbre y la ambigüedad son uno de los desafíos más comunes que se enfrentan en I+D, mantener la alineación del equipo es crucial. Engage incorpora cuatro características clave que facilitan la ejecución consistente y oportuna del proyecto:
Minitab Engage es una solución sólida diseñada para iniciar, rastrear, administrar y compartir iniciativas de innovación y mejora desde la generación de ideas hasta la ejecución. Engage permite al usuario partir de metodologías de flujo de trabajo estándar y/o definir las suyas propias:
Además, los datos de los proyectos de Engage se compilan automáticamente en informes de panel interactivos, profesionales y de fácil acceso. Esto mejora la visibilidad de su programa y muestra su éxito:
Minitab Engage es una solución integral para equipos de investigación y desarrollo, que ofrece un centro centralizado para la gestión del ciclo de vida del proyecto. Las funciones personalizadas para la gestión de ideas, la ejecución de proyectos, la simulación y un repositorio de datos sólido garantizan que Engage promueva la eficiencia organizacional al manejar datos e información esenciales cruciales para el éxito del proyecto.
En COMSOL Multiphysics, la perturbación armónica se revela como una herramienta esencial para analizar respuestas sistemáticas ante excitaciones sinusoidales, siendo crucial para comprender el comportamiento en frecuencia en diversos sistemas, como electromagnetismo, transferencia de calor y mecánica estructural.
La perturbación armónica en COMSOL Multiphysics destaca en la modelación de experimentos de Espectroscopía de Impedancia Electroquímica (EIS). En este contexto, se convierte en una herramienta útil para estudiar la respuesta de sistemas electroquímicos frente a perturbaciones sinusoidales en voltaje o corriente a diferentes frecuencias. Su incorporación en el modelo permite simular variaciones en la respuesta del sistema, facilitando un análisis detallado de la impedancia en relación con la frecuencia de la perturbación, ofreciendo así una comprensión profunda de las propiedades electroquímicas y la dinámica subyacente. En el ejemplo de modelo y App [1] se puede variar la concentración en masa, coeficiente de difusión, densidad de corriente de intercambio, capacitancia de doble capa, y las frecuencias máxima y mínima para realizar un estudio EIS del sistema electroquímico.
La figura de la cabecera muestra la ventana principal de la App para simular EIS de un sistema electroquímico.
La Espectroscopía de Impedancia Electroquímica (EIS) se vuelve indispensable en la caracterización de células solares, revelando procesos electroquímicos en diversos componentes. Los autores [2] han desarrollado una aplicación en COMSOL que incorpora la EIS para estudiar células solares, generando gráficos de Nyquist y Bode. Esta herramienta permite la personalización de la geometría y propiedades, esencial para comprender procesos electroquímicos y eléctricos. En resumen, la EIS en células solares ofrece información detallada, fundamental para el desarrollo, optimización y comprensión en términos de eficiencia y estabilidad.
[1] Galería de aplicaciones: Electrochemical Impedance Spectroscopy
[2] Joao A. T. P. Vieira & Peter Cendula (2022) SolCelSim: simulación de transporte de carga en células solares desarrollado en Comsol Application Builder, International Journal of Modelling and Simulation, 42:4, 617-627, DOI: https://doi.org/10.1080/02286203.2021.1963144.