Criterios tecnológicos

Como se mencionó, ciertos criterios económicos pueden ser reducidos a una forma tecnológica equivalente, que incluyen parámetros

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de diseño o de operación tales como: el volumen, el peso o el área de un equipo, el tiempo de residencia, el flujo de una corriente, el rendimiento de una reacción o el contenido de impurezas en un producto. Existen algunos casos donde el objetivo es netamente técnico, generalmente asociados a métodos estadísticos o matemáticos, como el ajuste de una superficie de respuesta a un conjunto de datos experimentales para obtener el óptimo en cuestión. En general, se debe asegurar que la relación del objetivo técnico o tecnológico con el objetivo económico sea irrefutable.

1.5.5 Estudio del sistema

Cuando se estudia un sistema, que pudiera estar integrado por un conjunto de equipos de una industria, y se desea llevar a acabo su optimización, es necesario conocer qué variables pueden ser manipuladas y en qué orden deben ser realizados los cálculos del conjunto de las ecuaciones involucradas.

En todo diseño existen variables independientes y dependientes. Estas últimas se pueden calcular a partir de las primeras. Las variables independientes pueden seleccionarse de forma racional o arbitrariamente y su número o cantidad recibe el nombre de grados de libertad, el cual define cuántas variables pueden ser manipuladas en los cálculos. La selección de estas variables y la representación posterior de estas en un diagrama de flujo de información se exponen a continuación.

La estructura modular es la forma más evidente de representar un sistema. Los grandes sistemas se caracterizan por presentar un número de componentes o subsistemas (módulos) fácilmente identificables y aislables, que

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pueden estar formados por uno o varios equipos, los cuales interaccionan para realizar una función de conjunto, como por ejemplo, la producción del azúcar, la producción de derivados del petróleo, fertilizantes, productos farmacéuticos y otros. Tales sistemas no son simples aglomeraciones de equipos que actúan independientemente, sino que se encuentran interrelacionados, y con un alto grado de independencia, de manera que la operación de cada componente depende en gran medida del resto de los componentes, como ya se verá en los sistemas secuenciales.

Para llevar a cabo una estrategia adecuada en la optimización de un sistema es necesario conocer su estructura de información. Para ello es necesario determinar en cada componente las variables de entrada, ya sean datos independientes o resultados procedentes de otro componente, las variables de diseño y las variables de salida o calculadas en el componente.

En todo diseño existen ciertas variables que no están especificadas y deben ser ajustadas por el diseñador. Sin embargo, en muchas ocasiones se toman los valores que, producto de la experiencia dan buenos resultados cuando lo correcto es optimizar la operación del proceso de manera que se obtenga del mismo el máximo beneficio económico.

1.5.5.1 Determinación de los grados de libertad de un sistema tecnológico Para la determinación de los grados de libertad de un proceso dado, se deben listar todas las variables de cada componente del sistema y las relaciones existentes entre estas. Las relaciones entre variables o relaciones de diseño pueden venir dadas por ecuaciones, programas de computadora,

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recomendaciones de fabricantes, tablas, gráficos, datos de una planta piloto, criterios de especialistas experimentados o cualquier otra fuente de información.

Las relaciones de diseño son N fuentes de información independientes, es decir, que cualquier relación que pueda derivarse de otras ya consideradas debe eliminarse.

Si existen N relaciones de diseño, de M variables del sistema, se pueden definir los grados de libertad, F por:

F = M – N

De lo anterior se derivan tres casos:

1. N > M El número de relaciones de diseño es mayor que el número de variables y se puede señalar que el problema no ha sido bien formulado y el sistema de ecuaciones no puede resolverse. Por consiguiente, es recomendable una revisión de la formulación del problema.

2. N = M No existe ningún grado de libertad y hay un número finito de valores para las variables que satisfacen las relaciones de diseño. La solución puede ser única o no y en este último caso se escoge entre estas la mejor. Cuando no hay grados de libertad no se tiene un problema de optimización.

3. N < M El sistema posee grados de libertad y puede ser optimizado. El caso en que algunas de las variables pueden ser manipuladas para lograr algún fin específico.

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CAPÍTULO II

MATERIAL Y MÉTODOS

La presente investigación, se realizó en el Laboratorio de Simulación y Control de Procesos, en la Sección de Operaciones Unitarias y en la oficina del asesor, de la Facultad de Ingeniería Química de la Universidad Nacional de Trujillo.

2.1 Material de estudio

a. Software desarrollado “temperatura _optima” codificado en el lenguaje de programación Matlab 7.0

b. Computadora Pentium IV

Velocidad del procesador : 2.8 GHz Memoria RAM : 256 Mb

Capacidad del Disco Duro : 80 Gb c. Impresora hp deskjet 3420

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2.2 Métodos y técnicas

2.2.1 Población

(a) MÉTODO DE LA SECCIÓN DORADA

Al resolver para la raíz de sólo una ecuación no lineal, la meta fue la de encontrar la variable x que diera cero en la función f(x). La optimización de una sola variable tiene como meta encontrar el valor de x que generará un extremo, ya sea un máximo o un mínimo de f(x).

La búsqueda de la sección dorada es una técnica simple de búsqueda de una sola variable de propósito general. Es similar en esencia al enfoque de la bisección para localizar raíces.

La clave para hacer eficiente este procedimiento es la mejor elección de los puntos intermedios. Esta meta se puede alcanzar al especificar que las siguientes dos condiciones se cumplan.

… (2 - 1)

…(2 - 2)

Sustituyendo la primera ecuación en la segunda tenemos:

…(2 - 3)

Si tomamos el reciproco y R = l /l , se llega a

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… (2 - 4)

… (2 - 5)

la cual se puede resolver para la raíz positiva

Algoritmo

1.- Dados dos puntos iniciales xl y xu, tales que xu > xl y exista un máximo.

2.- Se escogen dos puntos interiores x1 y x2 de acuerdo con la razón dorada,

d = R(xu – xl) … (2 - 6) x1 = xl + d … (2 - 7) x2 = xu - d … (2 - 8)

3.- La función se evalúa en los puntos interiores es decir x1, x2, xu, y xl

 Si f(x1) es mayor que f(x2) entonces hacemos xl = x2;

 Si no xu = x1;

4.- Repetir los pasos 2 y 3 hasta convergencia.

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(b) MÉTODO DE NEWTON RAPHSON

El objetivo de este método es calcular el máximo o mínimo de una función, haciendo uso de una aproximación cuadrática dada por la serie de Taylor. Dicha aproximación cuadrática es:

q’(x) = 0. Haciendo esto obtenemos

 

método de Newton Raphson si la función f(x) es sustituida por f’(x).

Algoritmo

1.- Dado un valor inicial x0 y una función cuyas primera y segunda derivada existan.

2.- Calculamos la i-ésima aproximación utilizando la fórmula siguiente:

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''( ) 3.- Repetimos el paso dos hasta convergencia.

(c) MÉTODO DE LA INTERPOLACIÓN CUADRÁTICA

La interpolación cuadrática tiene la ventaja del hecho que un polinomio de segundo orden con frecuencia proporciona una buena aproximación a la forma de f(x) cercana un óptimo.

Este método al igual que el de Muller hacen una aproximación cuadrática de un polinomio, así f(x) = Ax² + Bx + C. Para esta función el mínimo o máximo se localiza en

Se puede mostrar que después de un manejo algebraico el valor de x3 que minimiza la ecuación es:

y x0 < x1 < x2

2.- Calculamos la aproximación cuadrática y su mínimo x3 utilizando la ecuación anterior.

3.- Si x0 < x3 < x1, los nuevos puntos de búsqueda son x0, x3 y x1, si no el intervalo de búsqueda es x1, x3 y x2

4.- Se repiten los pasos hasta que la diferencia entre x0 y x2 sea pequeña.

2.2.2 Muestra

Para efectos de aplicar el software “temperatura_optima” y discutir las soluciones numéricas para problemas de determinación de la temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento de un condensador mediante un programa computacional interactivo, se considera un condensador que utiliza agua de enfriamiento disponible a la temperatura de 294 K para la condensación total del vapor saturado M que se encuentra a 350 K.

2.2.3 Variables:

Dependientes: Temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento.

Independientes: Costo unitario del agua de enfriamiento, horas de operación al año, flujo del vapor que condensa, costo unitario del condensador, factor de depreciación y mantenimiento.

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2.2.4 Procedimiento:

El valor de la temperatura de salida del agua de enfriamiento, t2, influye en el diseño del condensador, ya que a mayor valor de t2, menor será el flujo de agua necesaria y menor será el costo variable asociado con el consumo de esta facilidad auxiliar, de acuerdo con:



depreciación y mantenimiento del condensador, dado por:

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DM

fDM: Factor de depreciación y mantenimiento, 0,20/año

U : Coeficiente global de transferencia de calor, 284 J/m².s.K

La suma de ambos términos permite determinar el diseño óptimo del condensador y rinde la función objetivo siguiente:

F

Reemplazando ecuaciones (2) y (4) en ecuación (6)

    ^ _ ^  ^ _ ^

conformada por la suma de dos términos: el primero monótono creciente y el segundo monótono decreciente

T t

t

₁



₂



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CAPÍTULO III RESULTADOS

Los resultados que a continuación se presentan corresponden al ejemplo 4.2 página 4.15 del texto Técnicas Básicas de Optimización (Mayo, 1998).

Considere un condensador que utiliza agua de enfriamiento disponible a la temperatura de 294 K para la condensación total del vapor saturado M que se encuentra a 350 K, según se muestra esquemáticamente en la siguiente figura:

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Gráfica Nº 1: Pantalla de Presentación

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Gráfica Nº 2: Pantalla de ingreso de datos y selección del método de la Sección Dorada

Gráfica Nº 3: Pantalla de resultados

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Reporte de resultados

DETERMINACIÓN DE LA TEMPERATURA ÓPTIMA DE SALIDA DEL AGUA DE ENFRIAMIENTO DE UN CONDENSADOR

POR EL MÉTODO DE LA SECCIÓN DORADA

================================================

Ingreso de datos ---

Temperatura supuesta de salida del agua de enfriamiento, 300.00 K Costo variable unitario del agua de enfriamiento, 0.02560 $/m^3 Horas de operación al año, 6000.00 h/año

Flujo del vapor que condensa, 2268.00 kg/h

Calor de condensación del vapor, 465000.00 kJ/kg

Densidad del agua, 1000.00 kg/m^3

Calor específico del agua, 4.20 kJ/kg.K

Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, 294.00 K Costo unitario del condensador, 366.00 $/m^2

Factor de depreciación y mantenimiento, 0.20 año^(-1) Temperatura del vapor saturado, 350.00 K

Coeficiente global de transferencia de calor, 284.00 J/m^2.h.K

BÚSQUEDA DE LA SECCIÓN DORADA

============================================================

Temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento: t2 = 326.43 K Costo mínimo de operación del condensador: C = $ 3204.16/año

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Gráfica Nº 4: Opción para ejecutar nuevamente el software “temperatura_optima”

Gráfica Nº 5: Pantalla de ingreso de datos y selección del método de Newton Raphson

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Gráfica Nº 6: Pantalla de resultados

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Reporte de resultados

DETERMINACIÓN DE LA TEMPERATURA ÓPTIMA DE SALIDA DEL AGUA DE ENFRIAMIENTO DE UN CONDENSADOR

POR EL MÉTODO DE NEWTON RAPHSON

================================================

Ingreso de datos ---

Temperatura supuesta de salida del agua de enfriamiento, 300.00 K

Costo variable unitario del agua de enfriamiento, 0.02560 $/m^3

Horas de operación al año, 6000.00 h/año

Flujo del vapor que condensa, 2268.00 kg/h

Calor de condensación del vapor, 465000.00 kJ/kg

Densidad del agua, 1000.00 kg/m^3

Calor específico del agua, 4.20 kJ/kg.K

Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, 294.00 K

Costo unitario del condensador, 366.00 $/m^2

Factor de depreciación y mantenimiento, 0.20 año^(-1)

Temperatura del vapor saturado, 350.00 K

Coeficiente global de transferencia de calor, 284.00 J/m^2.h.K

RESULTADOS

Temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento: t2 = 326.43 K Costo mínimo de operación del condensador: C = $ 3204.16/año

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Gráfica Nº 7: Pantalla de ingreso de datos y selección del método de Interpolación Cuadrática

Gráfica Nº 8: Pantalla de resultados

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Reporte de resultados

DETERMINACIÓN DE LA TEMPERATURA ÓPTIMA DE SALIDA DEL AGUA DE ENFRIAMIENTO DE UN CONDENSADOR

POR EL MÉTODO DE INTERPOLACIÓN CUADRÁTICA

================================================

Ingreso de datos ---

Temperatura supuesta de salida del agua de enfriamiento, 300.00 K

Costo variable unitario del agua de enfriamiento, 0.02560 $/m^3

Horas de operación al año, 6000.00 h/año

Flujo del vapor que condensa, 2268.00 kg/h

Calor de condensación del vapor, 465000.00 kJ/kg

Densidad del agua, 1000.00 kg/m^3

Calor específico del agua, 4.20 kJ/kg.K

Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, 294.00 K

Costo unitario del condensador, 366.00 $/m^2

Factor de depreciación y mantenimiento, 0.20 año^(-1)

Temperatura del vapor saturado, 350.00 K

Coeficiente global de transferencia de calor, 284.00 J/m^2.h.K

INTERPOLACIÓN CUADRÁTICA

Temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento: t2 = 326.43 K

Costo mínimo de operación del condensador: C = $ 3204.16/año

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Gráfica Nº 9: Efecto del incremento del vapor que condensa (Flujo del vapor que condensa, M = 2468 kg/h)

Gráfica Nº 10: Pantalla de resultados (Flujo del vapor que condensa, M = 2468 kg/h)

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Gráfica Nº 11: Efecto del incremento del vapor que condensa (Flujo del vapor que condensa, M = 2668 kg/h)

Gráfica Nº 12: Pantalla de resultados (Flujo del vapor que condensa, M = 2668 kg/h)

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Gráfica Nº 13: Efecto de la disminución de la temperatura de entrada del agua de enfriamiento

(Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, t1 = 290 K)

Gráfica Nº 14: Pantalla de resultados

(Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, t1 = 290 K)

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Gráfica Nº 15: Efecto de la disminución de la temperatura de entrada del agua de enfriamiento

(Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, t1 = 286 K)

Gráfica Nº 16: Pantalla de resultados

(Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, t1 = 286 K)

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Gráfica Nº 17: Efecto del incremento de la temperatura del vapor saturado (Temperatura del vapor saturado, T = 355 K)

Gráfica Nº 18: Pantalla de resultados (Temperatura del vapor saturado, T = 355 K)

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Gráfica Nº 19: Efecto del incremento de la temperatura del vapor saturado (Temperatura del vapor saturado, T = 360 K)

Gráfica Nº 20: Pantalla de resultados (Temperatura del vapor saturado, T = 360 K)

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CAPÍTULO IV DISCUSIÓN

El programa computacional interactivo “temperatura_optima”, codificado en el lenguaje de programación Matlab 7.0, permite determinar la temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento de un condensador.

Al programa “temperatura_optima” se le debe suministrar los siguientes datos:

Parámetros de operación:

o Costo variable unitario del agua de enfriamiento, $/m³ o Horas de operación al año, h/año

o Flujo del vapor que condensa, M

o Temperatura de entrada del agua de enfriamiento, K o Costo unitario del condensador, $/m²

o Factor de depreciación y mantenimiento, año^-1 o Temperatura del vapor saturado, K

o Coeficiente global de transferencia de calor, J/m².h.K

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Constantes:

o Calor de condensación del vapor, kJ/kg o Densidad del agua, kg/m³

o Calor específico del agua, kJ/kg.K

Valor supuesto para la iteración:

o Temperatura supuesta de salida del agua de enfriamiento, K

Se hicieron 7 corridas del software “temperatura_optima” para diferentes valores de flujo del vapor que condensa, temperatura de entrada del agua de enfriamiento y temperatura del vapor saturado cuyos resultados nos permiten afirmar que:

1. De los resultados presentados en las Gráficas Nº 8, 10 y 12 empleando el método de la Interpolación Cuadrática, se observa que al incrementar flujo del vapor que condensa no influye en el valor de la temperatura de salida del agua de enfriamiento y se aprecia un incremento del 8,82% en el costo mínimo de operación del condensador para el primer caso y 17,64% para el segundo caso.

2. De los resultados presentados en las Gráficas Nº 8, 14 y 16 empleando el método de la Interpolación Cuadrática, se observa que al disminuir la temperatura de entrada del agua de enfriamiento se aprecia una disminución del 0,52% en el valor de la temperatura de salida del agua de enfriamiento para el primer caso y 1,03% para el segundo caso. Además decrece en un

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6,67 % en el costo mínimo de operación del condensador para el primer caso y 12,50 % para el segundo caso.

3. De los resultados presentados en las Gráficas Nº 8, 18 y 20 empleando el método de la Interpolación Cuadrática, se observa que al incrementar la temperatura del vapor saturado se aprecia un incremento del 0,89 % en el valor de la temperatura de salida del agua de enfriamiento para el primer caso y 1,78 % para el segundo caso. Además se aprecia una disminución del 8,20 % en el costo mínimo de operación del condensador para el primer caso y 15,15 % para el segundo caso.

4. De los resultados obtenidos por el software “temperatura_optima”

presentados en la gráfica Nº 8, y los reportados por Orestes Mayo (1998), hay una pequeñísima variación de la temperatura de salida del agua de enfriamiento.

5. El método de optimización que alcanzó el resultado con menor número de iteraciones fue el método de Interpolación Cuadrática, la cual se tomó como base para la elaboración de la Tabla N° 1.

Tabla Nº 1: Temperatura óptima de salida del agua de enfriamiento, K y costo mínimo de operación del condensador, $/año

Libro de

Orestes Mayo Abad Software “temperatura_optima” Porcentaje de variación

326,5 K 326,43 K 0,021 %

$ 3204,17 $ 3204,16 0,00031 %

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CAPÍTULO V CONCLUSIONES

1. El error porcentual de la temperatura óptima obtenida por el programa computacional interactivo (software) “temperatura_optima” usando el método de interpolación cuadrática, es menor en 0,1% respecto al presentado por el libro de Orestes Mayo Abad.

2. Este software nos permitirá minimizar los costos de operación de condensación en las industrias de procesos del país.

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CAPÍTULO VI

RECOMENDACIONES

1. Para tesis futuras se recomienda tomar como base los métodos de optimización utilizados en esta investigación.

2. También se recomienda extender este programa para casos en que se utilicen otros métodos de optimización.

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CAPÍTULO VII BIBLIOGRAFÍA

1. Báez, D. 2006. MATLAB con aplicaciones a la Ingeniería, Física y Finanzas.

Alfaomega Grupo Editor, S.A. de C.V. México.

2. Cengel, Y. 2004. Transferencia de Calor. Segunda Edición. McGraw-Hill/Interamericana Editores, S.A. de C.V. México.

3. Chapra, S. y Canale, R. 2003. Métodos Numéricos para Ingenieros. Cuarta Edición. McGraw-Hill Interamericana. México.

4. Gilat, A. 2006. Matlab Una introducción con ejemplos prácticos. Editorial Reverté, S.A. España.

5. Happel, J. y Jordan, D. 1981. Economía de los Procesos Químicos. Editorial Reverté, S.A. España.

6. Jiménez G., A. 2003.Diseño de procesos en Ingeniería Química. Editorial Reverté, S.A. España.

7. Mathews, J. and Fink, K. 1999. Numerical Methods Using Matlab. Third Edition. Prentice-Hall. USA

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8. Mayo, O. 1998. Técnicas Básicas de Optimización. Instituto Superior Politécnico “José Antonio Echeverría”. La Habana-Cuba.

9. Penny, J. and Lindfield, G. 2000. Numerical Methods Using Matlab. Second Edition. Prentice-Hall. USA.

10. Puigjaner, L. y otros. 2006. Estrategias de modelado, simulación y optimización de procesos químicos. Editorial Síntesis, S.A. España.

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ANEXOS

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PROGRAMA PRINCIPAL

fprintf(fid1,'\t\tDETERMINACIÓN DE LA TEMPERATURA ÓPTIMA DE SALIDA\n');

fprintf(fid1,'\t\t DEL AGUA DE ENFRIAMIENTO DE UN CONDENSADOR\n');

fprintf(fid1,'\t\t================================================');

fprintf(fid1,'\n\n\t\t\t\t Ingreso de datos \n');

fprintf(fid1,'\t\t\t\t --- ');

fprintf(fid1,'\n\nTemperatura supuesta de salida del agua de enfriamiento, %5.2f K ',xo);

fprintf(fid1,'\n\nCosto variable unitario del agua de enfriamiento, %6.5f

$/m^3',Cw);

fprintf(fid1,'\n\nHoras de operación al año, %5.2f h/año',Ha);

fprintf(fid1,'\n\nFlujo del vapor que condensa, %5.2f kg/h',M);

fprintf(fid1,'\n\nCalor de condensación del vapor, %5.2f kJ/kg',lamda);

fprintf(fid1,'\n\nDensidad del agua, %5.2f kg/m^3',den);

fprintf(fid1,'\n\nCalor específico del agua, %5.2f kJ/kg.K',Cpw);

fprintf(fid1,'\n\nTemperatura de entrada del agua de enfriamiento, %5.2f K',t1);

fprintf(fid1,'\n\nCosto unitario del condensador, %5.2f $/m^2',Cc);

fprintf(fid1,'\n\nFactor de depreciación y mantenimiento, %5.2f año^(-1)',fdm);

fprintf(fid1,'\n\nTemperatura del vapor saturado, %5.2f K',T);

fprintf(fid1,'\n\nCoeficiente global de transferencia de calor, %5.2f J/m^2.h.K',U);

if f1<f2

fprintf(fid1,'\n\n\t\t\t\tBÚSQUEDA DE LA SECCIÓN DORADA\n\n');

fprintf(fid1,'\t============================================================\n');

fprintf(fid1,'\t i \t xL \t f(xL) \t xU \t f(xU) \t d \n');

fprintf(fid1,'\t============================================================\n');

fprintf(fid1,'\t %3d \t %6.2f \t %6.2f \t %6.2f \t %6.2f \t %6.2f\n',iter,xL,fxL, xU,fxU,d);

fprintf(fid1,'\nTemperatura óptima de salida del agua de enfriamiento: t2 = %6.2f K \n',xopt);

fprintf(fid1,'Costo mínimo de operación del condensador: C = $ %6.2f/año

\n',fxopt);

fxo = feval('temp_opt',xo);

fprintf(fid1,'\n\nTemperatura óptima de salida del agua de enfriamiento:

t2 = %6.2f K \n',x1); case 3 % MÉTODO DE INTERPOLACIÓN CUADRÁTICA load datos.mat

x3 = (fxo*(x1^2-x2^2)+fx1*(x2^2-xo^2)+fx2*(xo^2-x1^2))/(2*fxo*(x1-x2)+2*fx1*(x2-xo)+2*fx2*(xo-x1));

fprintf(fid1,'\n\n\t\t\t\tINTERPOLACIÓN CUADRÁTICA');

fprintf(fid1,'\n\t\t\t\t========================\n\n');

x3 = (fxo*(x1^2-x2^2)+fx1*(x2^2-xo^2)+fx2*(xo^2-x1^2))/(2*fxo*(x1-x2)+2*fx1*(x2-xo)+2*fx2*(xo-x1));

fprintf(fid1,'\n\nTemperatura óptima de salida del agua de enfriamiento:

t2 = %6.2f K \n',x3);

PROGRAMAS SECUNDARIOS

gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

function varargout = caratula_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) varargout{1} = handles.output;

CONDENSADOR.m

gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});

end

if nargout

[varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

else

gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});

end

function condensador_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin) handles.output = hObject;

guidata(hObject, handles);

function varargout = condensador_OutputFcn(hObject, eventdata, handles)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit1,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit2,'string','')

function edit3_Callback(hObject, eventdata, handles) load datos.mat

M = str2double(get(handles.edit3,'string'));

if isnan(M)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit3,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit4,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit5,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit6,'string','')

end

function edit7_Callback(hObject, eventdata, handles) load datos.mat

T = str2double(get(handles.edit7,'string'));

if isnan(T)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit7,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit8,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit9,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit10,'string','')

end

function edit11_Callback(hObject, eventdata, handles) load datos.mat

Cpw = str2double(get(handles.edit11,'string'));

if isnan(Cpw)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit11,'string','')

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit12,'string','')

% Corrección de los datos no ingresados

if isnan(str2double(get(handles.edit1,'string')))

errordlg('Ingrese el costo variable unitario del agua de enfriamiento','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit2,'string')))

errordlg('Ingrese las horas de operación al año','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit3,'string')))

errordlg('Ingrese el flujo del vapor que condensa','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit4,'string')))

errordlg('Ingrese la temperatura de entrada del agua de enfriamiento','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit5,'string')))

errordlg('Ingrese el costo unitario del condensador:','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit6,'string'))) errordlg('Ingrese el factor de depreciación y manteniemiento','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit7,'string')))

errordlg('Ingrese la temperatura del vapor saturado','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit8,'string')))

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errordlg('Ingrese el coeficiente global de transferencia de calor','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit9,'string')))

errordlg('Ingrese el calor de condensación del vapor:','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit10,'string'))) errordlg('Ingrese la densidad del agua','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit11,'string')))

errordlg('Ingrese el calor específico del agua','Error');

return

elseif isnan(str2double(get(handles.edit12,'string')))

errordlg('Ingrese la temperatura supuesta de salida del agua de enfriamiento','Error');

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit1,'string','') end

save datos.mat Cw -append

Ha = str2double(get(handles.edit2,'string'));

if isnan(Ha)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit2,'string','') end

save datos.mat Ha -append

M = str2double(get(handles.edit3,'string'));

if isnan(M)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit3,'string','') end

save datos.mat M -append

t1 = str2double(get(handles.edit4,'string'));

if isnan(t1)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit4,'string','') end

save datos.mat t1 -append

Cc = str2double(get(handles.edit5,'string'));

if isnan(Cc)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit5,'string','') end

save datos.mat Cc -append

fdm = str2double(get(handles.edit6,'string'));

if isnan(fdm)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit6,'string','')

Biblioteca

de Ingeniería

Química

save datos.mat fdm -append

T = str2double(get(handles.edit7,'string'));

if isnan(T)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit7,'string','') end

save datos.mat T -append

U = str2double(get(handles.edit8,'string'));

if isnan(U)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit8,'string','') end

save datos.mat U -append

xo = str2double(get(handles.edit12,'string'));

if isnan(xo)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit12,'string','') end

save datos.mat xo -append

lamda = str2double(get(handles.edit9,'string'));

if isnan(lamda)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit9,'string','') end

den = str2double(get(handles.edit10,'string'));

if isnan(den)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit10,'string','') end

Cpw = str2double(get(handles.edit11,'string'));

if isnan(Cpw)

errordlg('Ingresar un valor numérico','Error');

set(handles.edit11,'string','') end

save datos.mat lamda den Cpw -append

A = num2str(t1);

B = num2str(T);

while xo<t1 || xo>T %#ok<NODEF>

while xo<t1 || xo>T %#ok<NODEF>

In document UNIVERSIDAD NACIONAL DE TRUJILLO FACULTAD DE INGENIERÍA QUÍMICA ESCUELA ACADÉMICO PROFESIONAL DE INGENIERÍA QUÍMICA (página 24-0)