Diseño óptimo de experimentos en procesos industriales

Abstract

El trabajo que se presenta se construye sobre los fundamentos matemáticos de la teoría del Diseño Óptimo de Experimentos, Como se sabe, esta disciplina trata de lograr la mejor elección posible de las observaciones en las que se basará un experimento para obtener la mayor y mejor información posible acerca de un objeto. La modelización y la inferencia estadística son procesos en los que se obtiene información a través de experimentos, planteados para situaciones concretas y sujetos en la mayoría de las ocasiones a restricciones y costes de diversa naturaleza. Existen múltiples aplicaciones industriales de los fenómenos y modelos con los que hemos trabajado. Nuestro estudio ha estado centrado en dos tipos de fenómenos, i) la influencia de la temperatura sobre parámetros cinéticos (modelo de Arrhenius) y ii) fenómenos de adsorción. El modelo de Arrhenius explica la dependencia de las constantes de velocidad de reacciones químicas con la temperatura así como la de los coeficientes de otros fenómenos de transporte. Por otro lado, los modelos de adsorción son comunes en la industria alimentaria, en procesos de filtrado y depuración, y en la industria de materiales de construcción, entre otros.