Modelación matemática en procesos metalúrgicos

La Jornada, en la ciencia.
Modelación matemática en procesos
metalúrgicos
UNAM. La modelación matemática y computacional es una herramienta
fundamental para simular procesos metalúrgicos. Cuando este proceso alcanza
cierto grado de validez es posible entenderlo y optimizarlo eficientemente,
aseguró el especialista del Departamento de Ingeniería Metalúrgica de la
Facultad de Química, Bernardo Hernández.
Es indispensable que los ingenieros metalúrgicos dominen los nuevos
procedimientos. En la imagen el Alto Horno 3, una pieza de museo en
Monterrey. Foto: INAH
UNAM. La modelación matemática y computacional es una herramienta
fundamental para simular procesos metalúrgicos. Cuando este proceso alcanza
cierto grado de validez es posible entenderlo y optimizarlo eficientemente,
aseguró el especialista del Departamento de Ingeniería Metalúrgica de la
Facultad de Química (FQ) de la UNAM, Bernardo Hernández Morales.
Al participar en el Seminario de Modelación Matemática y Computacional, que
organiza el Instituto de Geofísica, expuso que, por ello, es indispensable que
los ingenieros metalúrgicos dominen este procedimiento.
También se requiere formar grupos multi y transdisciplinarios para desarrollar
esta modelación, porque esos problemas son a “multiescala, multicampos y
multifísica”, agregó.
Al hablar de Modelación matemática y computacional en la ingeniería
metalúrgica, explicó que las materias primas, como el carbón o el mineral de
hierro, pasan por diversos procedimientos o reducciones hasta obtener el
producto deseado.
En este sentido, añadió, existen dos grandes tipos de desarrollos en la
Ingeniería Metalúrgica: para la obtención de materiales, consistente en cambios
químicos, y los de manufactura de componentes, con el fin de lograr
transmutaciones físicas.
Se quiere diseñar y optimizar sistemas bajo criterios claros: la mayor calidad
posible al menor costo; para ello, se tienen dos tipos de factores, los
ingenieriles y los macroeconómicos, apuntó.
La mejora se basa en el logro de índices de excelencia que pueden estar
relacionados con el producto, el proceso o ambos. Así, por ejemplo, con
respecto al componente mecánico, se estaría interesado en obtener cierto nivel
de dureza, de resistencia a la corrosión o de conductividad eléctrica, indicó.
El procedimiento, la eficiencia energética y el impacto ambiental son también
elementos esenciales, abundó Hernández, cuyas líneas de investigación son la
Ingeniería Microestructural aplicada al tratamiento térmico de aceros, problema
inverso de conducción de calor, modelación física de patrones de flujo en
sistemas metalúrgicos y modelación matemática de procesos de corrosión e
investigación educativa.
Para diseñar y optimizar este modelo con los valores deseables, se requiere
seleccionar las variables adecuadas. Pero ello no es fácil, porque es posible
que al aumentar una, como el calor, mejore un índice pero disminuya otro. “No
basta con subir la presión o bajar la temperatura, porque intervienen diversos
factores y no todos actúan en la misma dirección”, aclaró.
Además, trabajar empíricamente en la industria metalúrgica no es una buena
idea. “Es complicado manejar tantos vectores y obtener el producto con la
calidad y los costos deseados. De ahí, que sea necesario contar con
herramientas y conocimientos como la modelación matemática y física que la
validen, entre otros”, refirió.
Con la ayuda de sistemas matemáticos, expresó el especialista, ya no es
necesario seguir el camino anterior. Los problemas se resuelven
tradicionalmente con ecuaciones diferenciales en la mayoría de los casos, pero
también integrales o integrodiferenciales.
En los procesos metalúrgicos varían los campos térmicos y macroestructurales,
también los de velocidades cuando hay fluidos en movimiento, y pueden existir
en el rubro eléctrico o magnético, o bien, en deformaciones cuando se aplican
cargas para cambiar la geometría de una pieza, y algunos o todos pueden
actuar en un sólo momento, concluyó.