Búsqueda de candidato/a a Beca Posdoctoral

  • Tema: Deshidratación de solventes vía procesos híbridos destilación/pervaporación con membranas cerámicas
  • Disciplina: Ingeniería de Procesos
  • Requisitos: Doctorado en el área de Ingeniería de Procesos
  • Fecha de inicio de la beca: Agosto 2026

RESUMEN

Equipo membrana en Ingar El plan de trabajo se centrará en el diseño y optimización de procesos de recuperación de solventes mediante la implementación de procesos híbridos destilación/membranas de pervaporación cerámicas, con especial enfoque en la recuperación de tetrahidrofurano (THF), un solvente ampliamente utilizado en la industria química y farmacéutica. Se considerarán soluciones THF-agua y metanol-THF-agua.  Para este último caso, la metodología de optimización tendrá en cuenta la frontera de destilación que actúa como límite a los destilados factibles de ser obtenidos vía destilación. Se prevé trabajo tanto experimental como de modelado.

Contactos

Dr. Héctor José María Espinosa (ra.bo1764555192g.tec1764555192inoc-1764555192efatn1764555192as@al1764555192itsed1764555192)

Dr. Danilo Figueroa Paredes (ra.vo1764555192g.tec1764555192inoc-1764555192efatn1764555192as@ao1764555192reugi1764555192fd1764555192)

 

Investigadores de INGAR promovidos de categoría CONICET

El Instituto de Desarrollo y Diseño INGAR se complace en anunciar que cinco de sus
investigadores han sido promovidos a la categoría de Investigador Adjunto del CONICET.
Este logro refleja el compromiso del Instituto con la excelencia académica y el desarrollo
científico en áreas estratégicas para el país.

Felicitaciones por este importante reconocimiento y agradecimiento por el compromiso de
continuar impulsando la investigación, la innovación y la transferencia tecnológica en
beneficio de la sociedad.

Investigadores promovidos

gonzalo-alvarezGonzalo Álvarez
Disciplina: Ingeniería Civil, Eléctrica, Mecánica e Ingenierías Relacionadas
Tema de investigación: Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados
de Prosumidores de Energía Eléctrica. Con Énfasis en la Penetración de la Energía Eólica
julia-blasMaría Julia Blas
Disciplina: Informática y Comunicaciones
Tema de investigación: Infraestructura Informática basada en un Lenguaje de
Interoperabilidad para el Modelado y Simulación DEVS
martin-lunaMartín Luna
Disciplina: Ingeniería de Procesos
Tema de investigación: Herramientas para el Desarrollo, Escalado y Operación de Procesos
Productivos en la Industria Biotecnológica: Sensores Inteligentes y Gemelos Digitales
diego-olivaDiego G. Oliva
Disciplina: Ingeniería de Procesos
Tema de investigación: Modelado, Síntesis y Optimización de Sistemas de Producción de Energía
Ramiro SanchezRamiro J. Sánchez
Disciplina: Ingeniería de Procesos
Tema de investigación: Diseño Conceptual de Procesos Híbridos basados en Membranas

 

Producción científica 2025 del Instituto INGAR

Durante el año 2025, los investigadores del Instituto INGAR publicaron diversos artículos científicos en revistas internacionales, reflejo del compromiso continuo con la generación de conocimiento y la innovación en ingeniería de procesos, optimización y tecnologías digitales aplicadas a la industria.

Estas publicaciones abarcan temas como Optimización de Cadenas de Suministro, Sustentabilidad y Transición Energética, Bioprocesos, Bioingeniería, Inteligencia Artificial y Modelado Predictivo, fortaleciendo la presencia del Instituto en la comunidad científica y su aporte al desarrollo tecnológico y social.

Listado de publicaciones en Journals

 

  • Porporatto, L. G., Achkar, V. G., Fumero, Y., Brunaud, B. B., Torres, N., Corsano, G. (2025). MILP reformulation and extension of multi-echelon inventory optimization model based on the guaranteed service approach. Computers and Chemical Engineering, 202, Article 109305. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2025.109305
  • Manassaldi, J. I., Incer-Valverde, J., Morosuk, T., Mussati, M. C., Mussati, S. F. (2025). A novel optimization strategy for designing cryogenic energy storage systems. Energy, 332, Article 136490. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.136490
  • Mione, F. M., Luna, M. F., Kaspersetz, L., Neubauer, P., Martínez, E. C., Cruz-Bournazou, M. N. (2025). A property graph schema for automated metadata capture, reproducibility and knowledge discovery in high-throughput bioprocess development. Digital Discovery, 4(9), 2401–2422. https://doi.org/10.1039/d5dd00070j
  • Fischer, C. D., Mussati, M. C., Morosuk, T., Mussati, S. F. (2025). Optimization of hybrid CO₂ capture processes. Energy, 330, Article 136724. https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.136724
  • Figueroa Paredes, D. A., Sánchez, R. J., Laoretani, D. S., Fuentes, M., Fernández, M. B., Espinosa, J. (2025). Variants of the hybrid distillation/pervaporation process: Conceptual model-based optimization and environmental analysis for IPA dehydration. Separation and Purification Technology, 363, Article 132281. https://doi.org/10.1016/j.seppur.2025.132281
  • Bagajewicz, M. J., Nahes, A. L. M., Queiroz, E. M., Oliva, D. G., Francesconi, J. A., Costa, A. L. H. (2025). Globally optimal basic design of multiple-unit heat exchangers. AIChE Journal, 71(7), Article e18838. https://doi.org/10.1002/aic.18838
  • Luna, M. F., Mione, F. M., Kaspersetz, L., Neubauer, P., Martínez, E. C., Cruz-Bournazou, M. N. (2025). Automated regression of bioreactor models using a Bayesian approach for parallel cultivations in robotic platforms. Biochemical Engineering Journal, 219, Article 109729. https://doi.org/10.1016/j.bej.2025.109729
  • Tibaldo, A. S., Montagna, J. M., Fumero, Y. (2025). MILP model for simultaneous batching, production and distribution operations in single-stage multiproduct batch plants. International Journal of Industrial Engineering Computations, 16(3), 671–692. https://doi.org/10.5267/j.ijiec.2025.4.005
  • Tibaldo, A. S., Montagna, J. M., Fumero, Y. (2025). Efficient mixed-integer linear programming model for integrated management of ready-mixed concrete production and distribution. Automation in Construction, 173, Article 106074. https://doi.org/10.1016/j.autcon.2025.106074
  • Schmidhalter, I., Mussati, M. C., Mussati, S. F., Marcovecchio, M. G., Aguirre, P. A. (2025). Optimal green ammonia system design for minimum levelized costs in Southern Argentina. International Journal of Hydrogen Energy, 121, 337–350. https://doi.org/10.1016/j.ijhydene.2025.03.317
  • Blas, M. J., Toniolo, M., Gonnet, S. (2025). Enhancing routed DEVS models with event tracking. Journal of the Brazilian Computer Society, 31(1), 412–425. https://doi.org/10.5753/jbcs.2025.4613
  • Dominguez, J. A., Vegetti, M., Gonnet, S. (2025). Asset administration shell submodel for representing the procedural part of ISA-88 recipes. IEEE Latin America Transactions, 23(1), 36–42. https://doi.org/10.1109/TLA.2025.10810401
  • Alvarez, G. E. (2025). Optimising large-scale generation and transmission systems via neural network-based wind energy forecasting: An integrated approach applied to Argentina. International Journal of Ambient Energy, 46(1), Article 2571521. https://doi.org/10.1080/01430750.2025.2571521

Estadía de Lucía Ibañez Sansi en el marco del programa ERA Green Hydrogen

En el marco del prestigioso programa de becas del Servicio Alemán de Intercambio Académicolucia-ibanez
(DAAD), ERA Fellowships – Green Hydrogen, el Instituto INGAR recibe la visita de Lucía
Ibañez Sansi, joven profesional formada en Alemania con raíces cordobesas.
Lucía obtuvo su título de Licenciada en Ingeniería Industrial y Gestión (B.Sc.), con
especialización en Energía y Recursos, en la Universidad Técnica de Berlín (TUB). Durante
su formación académica, adquirió experiencia práctica en el sector energético trabajando en la
consultora PwC y en la empresa de paneles solares Qcells.
Su tesis de grado abordó el potencial técnico-económico de exportación de hidrógeno verde
desde Argentina hacia Alemania, desarrollando una herramienta en Excel para estimar costos
de cadenas de suministro, evaluando recursos renovables disponibles en el país y analizando la
viabilidad económica de derivados como amoniaco (NH3), hidrógeno líquido (LH2) y metanol
(MeOH).
Gracias a este trabajo, Lucía fue seleccionada para una pasantía de tres meses en el marco del
programa ERA Green Hydrogen, que promueve la cooperación internacional en temas
relacionados con la producción, transporte e infraestructura del hidrógeno verde. Durante su
estadía en INGAR, bajo el acompañamiento de los Dres. Pio Aguirre e Ignacio Schmidhalter,
desarrollará modelos para la integración de energías renovables en la producción de hidrógeno,
realizará evaluaciones tecnoeconómicas de proyectos, simulará sistemas power-to-hydrogen y
power-to-X mediante herramientas de optimización, y contribuirá a publicaciones científicas e
informes técnicos.
Este tipo de iniciativas refuerzan el compromiso de INGAR con la investigación aplicada, la
cooperación internacional y el desarrollo de tecnologías sostenibles para la transición energética.

Nuevo Director del Instituto INGAR

El Instituto INGAR anuncia la designación del Dr. Miguel C. Mussati como nuevo Director, quienMiguel Mussati asumió sus funciones el día 1 de Noviembre de 2025. Su incorporación marca una nueva etapa en el  fortalecimiento de la investigación y la innovación en nuestra institución.

El Dr. Miguel Mussati es Investigador Independiente del CONICET y Docente Investigador de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN). Es Ingeniero Químico egresado de la UTN – Facultad Regional Villa María y Doctor en Ingeniería Química por la Universidad Nacional del Litoral (UNL). Completó su formación posdoctoral en el Computer Aided Process Engineering Center
(CAPEC), en la Universidad Técnica de Dinamarca (DTU), mediante una beca externa de CONICET.

Su línea de investigación se enmarca en el área de Ingeniería de Sistemas de Procesos (PSE), con especial énfasis en el modelado, simulación y optimización de sistemas complejos orientados a la sostenibilidad ambiental y energética, utilizando herramientas avanzadas de programación matemática. Ha dirigido o codirigido proyectos de investigación financiados por el CONICET, la Universidad Tecnológica Nacional y la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica, abordando temáticas como hidrógeno verde, captura de CO₂, energías renovables y tratamiento biológico de aguas residuales. Asimismo, ha participado activamente en procesos de transferencia tecnológica hacia organismos públicos, empresas privadas y mixtas.

En el ámbito de la gestión institucional, se ha desempeñado como Vicedirector de INGAR y Director Académico de las carreras de Especialización y Maestría en Ingeniería Ambiental de la UTN – Facultad Regional Santa Fe. Ha integrado el Consejo Directivo de INGAR en diversos períodos.

En el ámbito universitario, forma parte de la Comisión de Posgrado del Rectorado de la UTN. Ha actuado como jurado de tesis doctorales y de maestría en la UTN, UNL, UNS y UNT. Ha dirigido y codirigido tesis doctorales de becarios de CONICET, así como de investigadores asistentes y becarios posdoctorales.

Junto a colegas de INGAR, ha establecido vínculos de cooperación científica con instituciones de Alemania y Dinamarca, desarrollando trabajos colaborativos en áreas como energías renovables, transición energética e innovación en procesos industriales. Estas colaboraciones han dado lugar a publicaciones en revistas científicas de alto impacto.

Como Director del Instituto, mi propósito es impulsar proyectos de investigación, desarrollo tecnológico y articulación con el entorno productivo, promoviendo una cultura de excelencia académica y compromiso institucional. Mi gestión se orientará al  fortalecimiento de capacidades científicas, la cooperación interdisciplinaria y la proyección nacional e internacional del conocimiento generado en INGAR.

 

 

– Dr. Miguel C. Mussati, Director del Instituto INGAR

Ver CV detallado

Convocatoria Becas Doctorales 2024

Becas Doctorales del CONICET 2024

Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines.

Inscripción de aspirantes a becas doctorales hasta 16 Agosto de 2024.

Áreas y temas de interés

Aprendizaje Computacional y Sistemas Inteligentes

  1. Aprendizaje computacional de conocimiento heurístico para rescheduling de sistemas de producción
  2. Negociación automatizada de contratos inteligentes (Smart Contracts) en mercados Peer-to-Peer de Prosumidores
  3. Aprendizaje por refuerzos con representaciones profundas para scheduling y planificación industrial
  4. Programación probabilística de sistemas inteligentes usando inferencia activa
  5. Selección Autónoma de Hiper-Parámetros en Algoritmos para Aprendizaje por Refuerzos
  6. Agentes Inteligentes para la Negociación Automatizada usando Grafos de Conocimiento y Modelos de Lenguaje a Gran Escala

Ingeniería de Procesos y Bioprocesos

  1. Modelos cibernéticos de biorreactores para optimización, monitoreo y control
  2. Desarrollo de un proceso para la producción de dextran en reactores de membranas
  3. Rutas óptimas de procesamiento de aceites
  4. Diseño on-line de experimentos en el marco de la industria 4.0
  5. Optimización bayesiana aplicada a la ingeniería de procesos
  6. Integración material de oxígeno en procesos de gasificación, reformado y en gasificación integrada en ciclo combinado
  7. Planificación de la expansión en sistemas eléctricos de generación y transmisión de energía eléctrica: modelado matemático y optimización
  8. Captura y utilización de CO2: combinación de procesos de producción de H2 verde, electricidad y captura de CO2 para la producción de CH4 verde
  9. Producción, purificación y almacenamiento de Hidrógeno. Modelado y optimización
  10. Economía e impactos ambientales de la producción de biocombustibles líquidos y gaseosos. Optimización basada en modelos matemáticos
  11. Evaluación ambiental de procesos y productos mediante la metodología de Análisis de Ciclo de Vida (LCA)
  12. Diseño y optimización de procesos de refrigeración por absorción y de sistema híbridos compresión-absorción usando fuentes de energía renovables o calor residual de procesos
  13. Simulación y Optimización Distribuida de Estrategias en Mercados de Prosumidores de Energía Eléctrica
  14. Diseño Conceptual de procesos Híbridos Basados en Membranas
  15. Modelos de Optimización para la Producción Eficiente de Bioenergía
  16.  Tecnología “membrane-distillation” (MD) para desalinización de agua.
  17.  Captura y Utilización de CO2. Modelado matemático y optimización de procesos para la producción de hidrógeno azul.
  18.  Captura y utilización de CO2. Modelado matemático y optimización de procesos para la producción de e-fuel.
  19.  Modelado matemático y optimización de procesos de desalinización de agua de mar y captura de CO2.
  20.  Procesos sustentables de desalinización de agua de mar: Descarga cero (Zero Liquid Discharge) y re-uso de salmuera mediante cristalización.
  21.  Optimización de procesos sustentables para la generación simultanea de electricidad y agua dulce combinando unidades de separación de aire, gasificación, ciclos de potencia y sistemas de desalinización
  22.  Producción Renovable (verde) de Hidrógeno, Amoníaco, Metanol, e-Fuels y Fertilizantes (Power to X). El despliegue de Energía Solar, Eólica, Hidráhulica y su combianción.
  23.  Modelado y optimización de Celdas de Combustibles y Electrolizadores para el despliegue de energías renovables.

Modelado y Simulación

  1. Formalización de un simulador basado en eventos multi-formalismo
  2. Identificación de patrones y anti-patrones jerárquicos en modelos basados en eventos discretos
  3. Infraestructura de modelado conceptual para la simulación de eventos discretos
  4. Modelado conceptual y definición de lenguajes de especificación de gemelos digitales para activos de la Industria 4.0

Requisitos para becas doctorales

Dirigidas a Ingenieros Químicos, Ingenieros Industriales, Licenciados en Matemática, Licenciados en Biotecnología, Ingenieros Ambientales, Bioingenieros, Ingenieros/Licenciados en Sistemas de Información, Ingenieros en Materiales, carreras afines, o estudiantes próximos a finalizar los grados indicados. Las becas se otorgan a estudiantes con un destacable desempeño académico.

Enviar:

  • Currículum vitae: incluir domicilio, correo electrónico y teléfono.
  • Certificado analítico de notas (incluyendo aplazos y promedio) de la carrera universitaria. En caso de no poseerlo, enviar listados de notas incluyendo aplazos.
  • Promedio histórico de la carrera (imprescindible para la presentación final).
  • Citar tema(s) de interés.

Informes

INGAR
Avellaneda 3657. Ciudad de Santa Fe (CP 3000). Argentina
Tel: (+54-342) 4535568 / 4534451

ra.vo1764555192g.tec1764555192inoc-1764555192efatn1764555192as@ra1764555192gnIsa1764555192ceb1764555192

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Desmintiendo información

La dirección del INGAR quiere dar a conocer a la opinión pública que el día 03/04/24, en el programa ¿LA VES? del canal TN que conduce el periodista Jonathan Viale, que tiene una importante difusión a nivel nacional, se dio a conocer INFORMACION FALSA respecto de la cantidad de contratos que tiene CONICET. En el programa se afirmó que el CONICET tiene 10.834 contratos temporales. CONICET tiene 1600 empleados administrativos, de los cuales 1300 son contratos Art. 9. El periodista incluyó en sus cifras las becas doctorales y postdoctorales que no son contratos sino becas (estipendios) para realizar estudios de posgrado, todos los becarios de CONICET ingresan por medio de concursos. La información del personal que tiene CONICET se puede consultar en la página WEB del organismo que figura bajo el rótulo de CONICET en CIFRAS:

https://cifras.conicet.gov.ar/publica/

En el siguiente video de youtube se pueden ver los datos falsos de Viale y las desmentidas a tales afirmaciones:

Comunicado del Consejo Directivo del CONICET Santa Fe

“Rechazamos enfáticamente la solicitud recibida verbalmente de autoridades del organismo para que proveamos listas de personal a quienes no se renovarían sus contratos el próximo 31/03, y reafirmamos la necesidad de continuar con dichas contrataciones para preservar las actividades de investigación que se realizan en el organismo”.

placa-logo-cctEl Consejo Directivo del Centro Científico Tecnológico (CCT) CONICET Santa Fe, comunica su posición frente a la rescisión de contratos del personal bajo la modalidad de Art. 9 en CONICET.

Queremos dejar en claro que no estamos de acuerdo con la no renovación de estos contratos dado que el personal que trabaja en dicha modalidad en el ámbito del CCT Santa Fe, es imprescindible para realizar las tareas necesarias a nuestra operación diaria. Así lo hemos manifestado cumpliendo con lo solicitado en el artículo cuarto del decreto 84/2023 que expresa “En el caso de que las autoridades decidan renovar dichos contratos, deberán fundar la decisión demostrando la necesidad de continuar con la contratación”. Para todos los agentes, tanto para los que ya cesaron en su contrato en diciembre p/pdo, como para aquellos cuyo contrato vence el próximo 31/03, este Consejo Directivo ha solicitado la renovación, adjuntando debidos fundamentos para continuar con la contratación. Estas solicitudes, junto con las justificaciones y las tareas que realizan cada uno de ellos fueron elevadas en tiempo y forma por medio del sistema de comunicaciones oficiales GDE a las autoridades correspondientes del CONICET.

Por estas razones rechazamos enfáticamente la solicitud recibida verbalmente de autoridades del organismo para que proveamos listas de personal a quienes no se renovarían sus contratos el próximo 31/03, y reafirmamos la necesidad de continuar con dichas contrataciones para preservar las actividades de investigación que se realizan en el organismo.

Aprovechamiento de la cáscara de arroz para la generación de sílice y energía térmica

El Instituto de Desarrollo y Diseño (INGAR, CONICET-UTN) junto con el instituto INCAPE (CONICET-UNL)cascara arroz desarrollaron un proceso inédito en la región con el cual se obtiene óxido de silicio a partir de la cáscara de arroz. Dicho material es un insumo importante utilizado en múltiples industrias.

En el sector industrial se generan a diario enormes volúmenes de residuos que, en la gran mayoría de los casos, generan problemas ecológico-ambientales. Con el avance de la ciencia y la generación de nuevos conocimientos, los descartes agroindustriales pueden transformarse en importantes oportunidades de desarrollo productivo.

Por parte de nuestro instituto, trabajaron los investigadores Pío Aguirre, Ignacio Schmidhalter, Carlos D. Fischer, Sergio F. Mussati, Miguel C. Mussati y Diego G. Oliva.

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Trabajo entre INGAR y LIF con Cannnabis Medicinal

Fotos: gentileza prensa LIFEl Instituto de Desarrollo y Diseño (INGAR, CONICET-UTN) y Laboratorio Industrial Farmacéutico (LIF) de la provincia Santa Fe, trabajan en conjunto para mejorar y optimizar la etapa de extracción de aceite de cannabis para uso medicinal.

Este martes 29 de agosto, en las instalaciones de INGAR, se llevó a cabo una reunión entre los equipos de trabajo de ambas instituciones donde el Instituto hizo entrega del primer informe sobre el rendimiento de extracción de cannabis y muestras de extracto de tres variedades con diferentes composiciones de cannabinoides: CBD, CBD/THC y CBG.

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