PDF de programación - pycones CAChemE - El uso de Python en la ingenería química

El uso de Python en la

ingeniería química

Computer-aided Chemical Engineering



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Esquema

• Presentación



• ¿Por qué Python?



• Resolución de ecuaciones en derivadas

parciales



• Resolución de problemas de optimización



• Diseño de reactores en la industria de

procesos químicos



Presentación

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• Asociación formada por ingenieros químicos

(profesionales, docentes y estudiantes) que pretende
estimular las posibilidades de software en la ingeniería de
procesos.



• Promueve las ventajas de las nuevas herramientas de

software libre disponibles y fomenta su uso en la
universidad e industria.



• Especialización en simulación y programación

matemática (optimización).

¿Quiénes somos?

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Actividades

• Formación

• Webinars

• Desarrollo

• ¡Podcast!



¿Por qué Python?

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• Python es lenguaje de alto nivel conveniente para un

desarrollo rápido de código

• Su filosofía de diseño enfatiza la simplicidad y legibilidad de

código

• Posee núcleo de lenguaje relativamente pequeño con el apoyo

de magníficas librerías (NumPy, SciPy, scikit-learn pandas,
matplotlib etc.)

• Es lenguaje multiparadigma, en el que varios estilos de
programación son compatibles (imperativo, orientado a
objetos, funcional)

• Lenguaje de programación interpretado en lugar de compilado.

• Es multiplataforma (Windows, MacOS y Linux)

• Software libre

“As a simulation engineer in 2013, you really are standing on the
shoulders of giants”

Abhishek Chintagunta
CFD and Coffee (blog)

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Ingeniero Químico

• Franz Navarro
•
• Universidad de Alicante
•

[email protected]

1. Resolución de EDPs con Python

1. Resolución de EDP

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• Las ecuaciones en derivadas parciales (EDP) permiten modelar fenómenos

físicos como la propagación del sonido o del calor, la electrostática, la
electrodinámica, la dinámica de fluidos, etc.

• Existen numerosos paquetes de software para resolver EDP, usando una

variedad de lenguajes y métodos numéricos.

• Comerciales: COMSOL Multiphysics, ANSYS, Abaqus...

• Free/Open source: OpenFOAM, FreeFem++, Elmer, FiPy…



Problema simple de difusión resuelto en Python (FiPy) con menos de 40 líneas de código

CFD with Python:
12 steps to Navier Stokes

• Modulo interactivo online de CFD con Python

impartido por la profesora Lorena A. Barba (Boston
University)

• Diseñado para principiantes en programación y en

CFD

• Resolución numérica mediante el método de las

diferencias finitas

• Videos explicativos de sus clases también online

• Material y código libre y gratuito



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Lorena A. Barba

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CFD with Python:
12 steps to Navier Stokes

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• Pasos 1-4 son en una dimensión:

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(a)

(b)

• Convección lineal

• Convección no lineal

• Difusión

• Ecuación de Burgers

• Pasos 5-10 pasan a 2D:

• Convección lineal

• Convección no lineal

• Difusión

• Ecuación de Burgers

• Ecuación de Laplace

• Ecuación de Poisson

• Pasos 11-12 resuelve la ecuación de Navier-Stokes en 2D:

• Flujo en una cavidad (a)

• Flujo en un canal (b)

+Introducción a Python, Numpy, SimPy, matplotlib y Numba



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CFD with Python:
12 steps to Navier Stokes

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• Paso 7: Difusión en 2D



Reorganizando la ecuación discretizada:

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CFD with Python:
12 steps to Navier Stokes

Lorena A. Barba

• Paso 7: Difusión en 2D



Reorganizando la ecuación discretizada:

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CFD with Python:
12 steps to Navier Stokes

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• Paso 7: Difusión en 2D



Condición CFL para asegurar la convergencia,
se trabaja con ella en el Paso 3.

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CFD with Python:
12 steps to Navier Stokes

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• Paso 7: Difusión en 2D



CFD with Python:
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FiPy

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• FiPy resuelve EDPs mediante el método de los volúmenes finitos (FVM)

con programación orientada a objetos y estando escrito en Python.



• Mayor grado de abstracción (integradas funciones de mallado de Gmesh)



• Framework maduro y bien documentado (permite Python 3.x)



• 100% gratuita y de dominio de público (open source)



• Utilizado en investigación y academia (especializado en ciencia de los

materiales)



• Desarrollado en centros de investigación norteamiercanos (CTCMS y

NIST).



ctcms.nist.gov/fipy/

FiPy

• Resolución de ecuaciones con la siguiente forma:

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transitorio

difusión

convección

fuente (source)

Siendo