Guia docente 2012_13 Escuela de Ingeniería Industrial

Grado en Ingeniería en Química Industrial

Contenidos

Tema	Subtema
TEMA 1.	Tratamiento y validación de datos experimentales en química industrial. Ajuste de la variación de parámetros y constantes a modelos utilizados en los procesos de ingeniería química. Modelo conocido y desconocido.
TEMA 2.	Introducción a las técnicas de diseño experimental aplicado a la industria química y de proceso. Objetivos. Planteamiento del problema. Caracterización de un proceso químico. Fases del diseño: Elección de variables. Efectos principales. Selección de la variable respuesta. Niveles. Realización del experimento. Restricciones del diseño. Análisis de resultados.
TEMA 3.	Diseño factorial. Estimación del error. Diseño factorial fraccionado. Ejemplos de casos prácticos de diseño de experimentos para determinar las propiedades y parámetros principales aplicados a la industria de colas, tableros, alimentos, tratamiento de residuos, reactores, biorreactores, etc.
TEMA 4.	Interacciones entre parámetros. Ejemplos de casos prácticos en química industrial: Reactores, torres de destilación, degradación del alimento en tratamientos térmicos y congelación de alimentos, etc.
TEMA 5.	Análisis de Regresión y Correlación. Aplicación a la estimación de parámetros y mejora de los procesos en la industria química: Colas, resinas, adhesivos, pinturas, productos lácteos, nutracéutica, tratamiento de aguas residuales, tratamiento de residuos, etc.
TEMA 6.	Diseños experimentales para problemas de mezclas. Aplicación a procesos batch de la industria química, alimentación, bebidas y farmacia. Aplicación al análisis de datos de medidores y analizadores de proceso y a la determinación de coeficientes de procesos de transporte de materia y materia y energía conjunta.
Prácticas	-Validación de datos y detección de valores anómalos en un experimento de IQ. -Contraste de hipótesis de medidas de pH y de concentración. -Estimación de parámetros en diferentes operaciones básicas de transferencia de calor. Ajuste a modelos conocidos y desconocidos. -Diseño factorial aplicado a casos reales de la industria alimentaria, residuos, industria farmacéutica y nutracéutica. -Diseño experimental para mezclas en un proceso batch.