16. Análisis computacíonal de consistencia termodinámica

  1. Salazar * , M. Cismondí

Resumen. En este trabajo se presenta la herramienta PyTher, la cual se enfoca en cálculos termodinámicos del comportamiento de fases a través de la plataforma Jupyter para realizar el análisis computacional de la consistencia termodinámica de datos experimentales entre fases líquido- vapor, permitiendo una manipulación eficiente de los datos experimentales para determinar su calidad de forma programática e interactiva.

Palabras clave: PyTher, Termodinámica computacional, consistencia termodinámica, Python, Análisis de datos.

12.1 Introducción

Desde hace bastante tiempo se viene trabajando en la generación, recopilación y procesamiento de los datos en el ámbito científico en distintas áreas de forma programática, sin embargo, desde hace 20 años se presenta un crecimiento dramático de datos que incluyen datos experimentales científicos reportados en literatura especializada de dominio público (Frenkel, 2013), que sirve como punto de partida para otras investigaciones, por ejemplo las involucradas en moldeamiento, simulación y optimización. Por tanto, en el campo de la termodinámica los datos referidos a las áreas de termofísica y termoquímica que son una fuente importante de datos tanto para la investigación científica en áreas fundamentales como el desarrollo de tecnología y aplicaciones en nuevos diseños de procesos y productos. Recientemente el Thermodynamics Research Center (TRC) del US National Institute of Standards and Technology (NIST), publico estadísticas referentes al crecimiento de los datos de propiedades termofísicas y termoquímicas (Frenkel , 2015), reportadas en las 5 principales revistas especializadas en esta temática (Journal of Chemical and Engineering Data, The Journal of Chemical Thermodynamics, Fluid Phase Equilibria, Thermochimica Acta, and the International Journal of Thermophysics), mostrando que la cantidad de datos se ha duplicado en los últimos 10 años y viene presentando un crecimiento anual del 7% en el volumen de datos reportados. Esto se debe entre varias cosas, por el aumento en la eficiencia y capacidad tecnológica de la medición de datos experimentales de propiedades termofísicas y termoquímicas junto con la automatización de sistemas de control y adquisición de datos para la medición de presión, temperatura, concentración entre otras variables, lo que resulta en un aumento en la productividad en la adquisición de datos, sin embargo, este aumento de productividad no ha venido acompañada con el aumento de la capacidad de evaluar la “calidad” de los datos medidos y reportados en la literatura especializada, debido a que los equipos comerciales que tradicionalmente son empleados para realizar las mediciones han sido desarrollados sin involucrar suficientemente personal altamente calificado en cada temática específica, además del uso de software que utiliza metadatos para completar de forma “engañosa” la información de propiedades termodinámicas (Frenkel , 2015), que además tiene un factor agravante que es la dificultad de la adecuada verificación por parte de los pares evaluadores de la gran cantidad de artículos presentados para su publicación con un tiempo insuficiente para corroborar la calidad de los datos experimentales reportados (Chirico et al, 2013; Frenkel et al, 2006).

En este trabajo se presenta la herramienta PyTher para el procesamiento y visualización de datos experimentales del equilibrio de fases líquido-vapor, la cual se basa en la tecnología de la plataforma IPython que en su tercera versión recibe el nombre de Jupyter. Esta plataforma se desarrolla bajo el concepto del “peper ejecutable” (Pérez and Granger, 2007; Pérez, 2013), puesto que frecuentemente en el desarrollo de una investigación científica actual se requiere de la computación, procesamiento, visualización y presentación de una gran cantidad de información y datos que habitualmente se realiza con diferentes herramientas computacionales que no siempre están adaptadas para funcionar juntas lo que implica un esfuerzo considerable, tener que enfocarse en llevar datos de un formato a otro para poder avanzar en el procesamiento, que principio no hace parte del objetivo de la investigación científica que se está realizando, resultando en un proceso improductivo por el costo de tiempo que involucra la manipulación de herramientas de cálculo científico tradicionalmente implementado en lenguajes como FORTRAN, el cual es limitado para el procesamiento y visualización de grandes cantidades de datos (M. Gaitan et al. 2012).

  1. Consistencia termodinámica

En esta sección se presenta la manipulación de las ecuaciones para determinar el valor de la derivada parcial de la temperatura con respecto a la fracción molar de un componente en la fase líquida a presión constante, según la definición de la Ec. (1).