Vapor-liquid phase separators are widely used in oil refineries, natural gas processing plants, petrochemical and chemical plants, etc. (Meyers, 1997; Kayode Coker, 2010; Speight, 2011). In classical textbooks (Silla, 2003; Couper et al., 2005; Stewart and Arnold, 2008; Datta, 2008; Towler and Sinnott, 2008), heuristic procedures are proposed. Another approach for the design uses computational fluid dynamic (CFD) (Misra et al., 2017; Ghaffarkhah et al., 2017). The analysis is focus on the former approaches, as usually employed in practice and it is reformulated in a form of an optimization procedure. Results using different heuristics for the design of vapor-liquid separation vessels are compared and an alternative optimization procedure is presented. Design principles used by traditional heuristics are presented first. Then, the traditional heuristic procedures and the MILP optimization procedure is presented. Solutions of the MILP procedure are compared with the heuristics’ solutions highlighting important discrepancies in some cases, which indicate that the utilization of mathematical programing can attain solutions with lower costs. In other approach, a mixed integer non-linear model is presented and solved using an MINLP procedure. After a reformulation, the model reduces to a set of linear equations and only one nonlinear equation. Because of the discrepancies between many heuristics, two MINLP models, one that gives conservative results, and another that gives optimistic ones are presented. The effect of slenderness constraints, the value of critical droplet diameter used for the design, and the use of demisters is also discussed. The solution of the MINLP design problem using global solvers can identify design alternatives with lower costs in several situations.

La hidrodestilación y la destilación molecular (DM) son dos tipos de destilaciones que difieren ampliamente una de otra en cuanto a variables de proceso, pero ambas tecnologías  encontraron un gran nicho de aplicación en la industria de los aceites vegetales y derivados. La hidrodestilación es aplicada en la última etapa del proceso de aceite (desodorización) para lograr la calidad final del producto. Es una destilación que comprende temperaturas entre 150-220°C y 3-5 mmHg de presión con inyección directa de vapor al aceite logrando separar ácidos grasos libres aun presentes, compuestos volátiles entre otros, permitiendo al aceite obtener una calidad organoléptica deseada.

Esta mezcla de compuestos indeseables para la calidad del aceite viene siempre acompañada de tocoferoles y tocotrienoles que son por sus propiedades benéficas para la salud, la llamada vitamina E, a este subproducto se lo denomina destilado de desodorización de aceites (DDO). Nosotros hemos trabajado en primer lugar mejorando la desodorización batch de aceites vegetales. En este punto se analizó una modificación del equipo batch mediante la combinación con la desodorización continúa aumentando la performance económica de la etapa del proceso. En segundo lugar, se trabajó en la aplicación de la destilación molecular al DDO para obtener un producto rico en vitamina E. En este último punto se analizaron alternativas de reciclos y proceso considerando la inversión en equipo, dado que la DM implica un alto costo de inversión.

La experimentación intensiva en plataformas robóticas de experimentación intensiva para el desarrollo ágil de bioprocesos innovadores se presentará en el marco del Proyecto KIWI Biolab que se desarrolla en la Universidad Técnica de Berlín. Como parte de las actividades que se realizan en el grupo de trabajo en INGAR, el modelado probabilístico causal de biorreactores utilizando técnicas de inteligencia artificial se propone como una alternativa novedosa y efectiva para hacer frente a la incertidumbre derivada de los errores de modelos y técnicas analíticas usadas para caracterizar los estados fisiológicos de los cultivos. Más específicamente, la integración del aprendizaje por refuerzos con inferencia activa se propone como una herramienta clave para abordar la automatización del rediseño on-line de múltiples experimentos en paralelo en el contexto del modelado para optimización.

Como ejemplo demostrativo se usará el conocido caso de estudio de la levadura para pan (Baker´s yeast) con alimentación fed-bach de dos nutrientes (glucosa y nitrógeno), mientras que el objetivo perseguido es maximizar la producción de biomasa. Los resultados preliminares obtenidos son promisorios ya que la metodología desarrollada permite combinar conocimiento fundamental a priori con el apropiado sesgo del contenido informativo de los datos obtenidos.