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ESTIMACIÓN DE CALIDAD EN POLÍMEROS EMPLEANDO SENSORES VIRTUALES MOLECULAR WEIGHT DISTRIBUTION ESTIMATION IN BATCH POLYESTERIFICATION USING A MODEL BASED SOFT SENSOR

ESTIMACIÓN DE CALIDAD EN POLÍMEROS EMPLEANDO SENSORES VIRTUALES MOLECULAR WEIGHT DISTRIBUTION ESTIMATION IN BATCH POLYESTERIFICATION USING A MODEL BAS

ESTIMACIÓN DE CALIDAD EN POLÍMEROS EMPLEANDO SENSORES VIRTUALES MOLECULAR WEIGHT DISTRIBUTION ESTIMATION IN BATCH POLYESTERIFICATION USING A MODEL BASED SOFT SENSOR  
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RESUMEN: En el presente trabajo se plantea una metodología para el desarrollo de sensores virtuales basados en modelos fenomenológicos para la estimación de propiedades de calidad de productos químicos. Se presenta un ejemplo de aplicación del desarrollo de un sensor virtual para estimación de distribución de pesos moleculares durante la poliesterificación de un diácido carboxílico con un diol (A-A/B-B) en un reactor discontinuo de tanque agitado. Los resultados obtenidos demuestran que es posible utilizar un sensor virtual basado en modelos como elemento sensor de un sistema de control automático de calidad. El error obtenido con el sensor virtual es comparable al error obtenido mediante sensores físicos, con la ventaja que la señal del sensor virtual estaría disponible en línea y en tiempo real. PALABRAS CLAVE: Sensor virtual, Calidad, Polímeros, Distribución de pesos moleculares, Control de procesos. ABSTRACT: In this paper, a methodology for the development of a first principles model based soft sensor is proposed for the estimation of quality properties of chemical products. A practical example is presented where a soft sensor is developed to estimate the molecular weight distribution of a polymer during the polyesterification of a carboxylic diacid and a diol (A-A/B-B) in a stirred-tank batch reactor. Results obtained in the validation stage show that it is possible to employ a model-based soft sensor as the input element of an automatic quality control system. The estimation error of the soft sensor is comparable to the measurement error of physical sensors currently available, but the former has the advantage of providing on-line and real-time measurements.
Published in 2005.
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