José Ignacio Zubizarreta Enríquez
Doctor Ingeniero Industrial y Profesor Titular de
Universidad
Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales de Madrid
Universidad Politécnica de Madrid
Colegiado número 10.841,
del Colegio Oficial
de Ingenieros
Industriales de Madrid.
· Asignaturas:
- Control y Vigilancia Medioambiental (5º curso ETSII, Especialidad Química y Medio Ambiente).
- Ingeniería del Medio Ambiente (5º curso Ingeniero Industrial, Troncal, para todas las especialidades)
- Fundamentos de Biotecnología (5º curso , Ingeniero Químico)
- Seguridad de Procesos (5º curso , Ingeniero Químico)
- Tecnología Química Industrial (5º curso Ingeniero Industrial, Especialidad Química y Medio Ambiente)
- Depuración de efluentes y gestión de residuos (5º curso Ingeniero Industrial, Especialidad Química y Medio Ambiente)
· Doctorado:
- Programa de Ingeniería Química Industrial y del Medio Ambiente.
- Modelización ambiental
· Amplia experiencia industrial en Dirección de Proyectos e Ingeniería de Proceso de Plantas Químicas.
· Interesado en: Modelización, Medio Ambiente, Peritación de accidentes industriales y medioambientales. Investigación de causas y peritaciones judiciales, Simulación y optimización de procesos y operaciones, e Informática.
· Mi tesis doctoral:
· Algunos problemas
matemáticos de aplicación a la Ingeniería Química.
· La ecuación del botijo. Un resumen de un artículo publicado en Chemical Engineering Education, Vol. 29, pp. 96-99 (1995).
El fichero en Matlab/Octave botijo.m o en Python botijo.py resuelve un modelo de un botijo dado por dos ecuaciones diferenciales (balance de materia y energía) y estima los valores óptimos de los parámetros en las ecuaciones diferenciales para que se haga mínima la suma de las desviaciones al cuadrado entre los valores experimentales y los calculados por el modelo.
· Otra aplicación a la Ingeniería Química que combina las ecuaciones de conservación de materia, energía y cantidad de movimiento: La contaminación en un túnel (partículas PM10, PM2.5, Opacidad, CO y NOx), en condiciones estacionarias por ventilación natural en las bocas de entrada/salida, ventilación transversal, y puestas al aire intermedias, tal y como funcionan actualmente los nuevos túneles en el tramo subterráneo de la M30 en Madrid.
· En los métodos de programación y control de proyectos se trata de asignar generalmente recursos limitados a las actividades secuenciales con el objetivo de minimizar el tiempo total necesario para la ejecución del proyecto. Este es un problema muy habitual en la vida real, que se denomina en inglés RCPSP o "resource-constrained project scheduling problem". Un ejemplo se muestra como diagrama de flujo en la figura en la que se tienen 4 actividades a las que se han añadido dos más (Dummy's) principio y fin del proyecto. Se supone que la duración de las actividades es conocida, que los recursos necesarios para cada actividad también y que las recursos máximos disponibles para todas las actividades son R1 = 5 y R2 = 7. También se supone que las actividades no se pueden interrumpir aunque esta última condición se puede relajar. Se incluye una solución original, rcpsp.gms, programada en GAMS que produce una duración óptima de 12 unidades de tiempo.
· Simulación de procesos y operaciones de Tecnología Química programados en Engineering Equation Solver (EES):
- Obtención de aire líquido por el proceso Linde y balance exergético.
- Obtención de nitrógeno líquido por el proceso mixto Linde-Claude
- Destilación de aire líquido por doble columna.
- Coeficientes de actividad y calor de mezcla para mezclas líquidas criogénicas de N2 y O2.
- Reactor de conversión de CO de alta temperatura (HT Shift).
- Obtención del punto de rocío y el balance térmico de un gas de síntesis con agua a alta presión y temperatura.
- Equilibrio de formación de metanol a partir de CO e H2 en función de la temperatura.
- Optimización de los volúmenes de catalizador en un reactor de síntesis de amoníaco por mezcla de gas entre etapas
- Equilibrio líquido vapor a alta presión de amoníaco líquido y gas de síntesis
- Absorción rigurosa en torre de relleno de amoníaco en aire usando como absorbente agua
- Adsorción de benceno en carbón activo.
- Refrigeración con energía solar por adsorción.
- Refrigeración por absorción con solución de LiBr.
- Balance global de materia de una planta de ácido nítrico.
- Balance de materia y energía de un reactor y concentrador de nitrato amónico.
- Equilibrio de conversión de SO2 a SO3 con la temperatura y evolución de la conversión en un reactor de 4 lechos catalíticos de una planta de ácido sulfúrico.
- Balance de materia y energía de un quemador de amoníaco y caldera de una planta de ácido nítrico
- Absorción y reacción química (oxidación) de gases nitrosos con agua en contracorriente en una torre de ácido nítrico.
· Algunas optimizaciones en Biotecnología programadas en Matlab
- Determinación óptima de tiempos batch + fed-batch + batch siendo (a,b,c,u) variables para maximizar la producción de E.coli
- Determinación óptima de tiempos batch + fed-batch + batch para maximizar la producción de penicilina G.
- Determinación de múltiples flujos fed-batch en 4 intervalos de tiempo siendo a(i) y u(i) variables para maximizar la producción de penicilina G.
- Fermentación alcohólica batch en la fabricación de cerveza controlando la presión y la temperatura
- Determinación de rampas de control de temperaturas y aperturas de válvulas de control de presión en 4 intervalos de tiempo para una fermentación de cerveza a presión, siendo a(i) y u(i) variables, con minimización ponderada multiobjetivo de las desviaciones en la especificación del grado alcohólico y aromas (alcoholes superiores, ésteres y acetonas) con mínimo diacetilo y tiempo batch.
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