EVOLUCIÓN DE LA INGENIERÍA DE SISTEMAS DE PROCESOS

Nadia R. Osornio-Rubio, Vicente Rico-Ramírez

Resumen


La Ingeniería de Sistemas de Procesos (Process SystemsEngineering, PSE) ha evolucionado desde un enfoque inicialmente centrado en el modelado, simulación y control de operaciones unitarias dentro de la ingeniería química, hasta consolidarse como una disciplina estratégica, interdisciplinaria y orientada a la solución de problemas complejos de relevancia global. Este artículo presenta una revisión histórica y conceptual de dicha evolución, destacando cómo el enfoque de sistemas ha permitido ampliar el alcance de PSE desde el diseño de procesos químicos convencionales hacia aplicaciones complejas en energía, medio ambiente, procesamiento y sostenibilidad. Se describe el desarrollo de las temáticas de interés (control de procesos, optimización dinámica, integración energética, análisis de ciclo de vida) y las herramientas fundamentales (programación matemática, teoría de control óptimo, programación estocástica, optimización multiobjetivo y técnicas metaheurísticas) durante las décadas de 1990 y 2000, las cuales ampliaron significativamente las capacidades analíticas y de diseño de la disciplina. Posteriormente, se analiza la transformación ocurrida desde 2010, impulsada por desafíos globales como el cambio climático, la escasez de agua, la transición energética, la seguridad alimentaria y la digitalización industrial (motivación para la creación de la agenda 2030 del desarrollo sostenible). En este contexto, emergen nuevas áreas de aplicación (como la intensificación de procesos, sistemas energéticos integrados, sistemas de captura de CO₂, gestión eficiente del agua, biocombustibles, nexo agua-energía-alimentos, solventes verdes, economía circular y la enterprise-wideoptimization), y nuevas herramientas numéricas y conceptuales (teoría de juegos, optimización basada en datos y aprendizaje automático). El trabajo muestra que la evolución reciente de PSE refleja una transición desde la optimización de procesos individuales hacia el diseño de sistemas complejos, resilientes y sostenibles, integrando inteligencia artificial, ciencia de datos y herramientas computacionales avanzadas. Finalmente, se concluye que la PSE representa una plataforma metodológica esencial para enfrentar los retos contemporáneos del desarrollo sostenible, al proporcionar un marco sistémico que permite analizar interacciones entre recursos, procesos y actores, y diseñar soluciones innovadoras orientadas a la sostenibilidad industrial y social.

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Referencias


Agrawal, R. (1996). Synthesis of distillation column configurations for multicomponent separation. Industrial & Engineering Chemistry Research, 35(4), 1059–1071. https://doi.org/10.1021/ie950323h

Avraamidou, S., Baratsas, S. G., Tian, Y., Pistikopoulos, E. N. (2019). Circular Economy – A challenge and an opportunity for Process Systems Engineering. Computers & Chemical Engineering, 133, 106629. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.106629

Bhaskar, V., Gupta, S. K., Ray, A. K. (2000). Applications of multiobjective optimization in chemical engineering. Reviews in Chemical Engineering, 16(1), 1–54. https://doi.org/10.1515/REVCE.2000.16.1.1

Biegler, L. T. (1990). Simultaneous strategies for optimization of differential-algebraic systems with enforcement of error criteria. Computers & Chemical Engineering, 14(10), https://doi.org/10.1016/0098-1354(90)85005-U

Biegler, L. T., Grossmann, I. E., Westerberg, A. W. (1997). Systematic Methods of Chemical Process Design. Prentice Hall. 1st Edition.

Blum, C., Roli, A. (2003). Metaheuristics in combinatorial optimization: Overview and conceptual comparison. ACM Computing Surveys, 35(3), 268–308. https://doi.org/10.1145/937503.937505

Bowling, I. M., Ponce-Ortega, J. M., El-Halwagi, M. M., Grossmann, I. E. (2010). Facility location and supply chain optimization for a biorefinery. Industrial & Engineering Chemistry Research, 50(10), 6276–6286. https://doi.org/10.1021/ie101921y

Daoutidis, P., Kelloway, A., Marvin, W. A., Rangarajan, S., Torres, A. I. (2013). Process systems engineering for biorefineries. Current Opinion in Chemical Engineering, 2(4), 442–447. https://doi.org/10.1016/j.coche.2013.09.006

Daoutidis, P., Baldea, M., Bogle, I., et al. (2024). Machine learning in process systems engineering: Challenges and opportunities. Computers & Chemical Engineering, 181, 108523. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108523

Demirhan, C., Tso, W., Ogumerem, G. et al. (2019). Energy systems engineering - a guided tour. BMC Chem Eng 1, 11. https://doi.org/10.1186/s42480-019-0009-5

Doherty, M. F., Buzad, G. (1992). Reactive distillation by design. Chemical Engineering Research and Design, 70(A5), 448–458.

Downs, J. J., Vogel, E. F. (1993). A plant-wide industrial process control problem. Computers & Chemical Engineering, 17(3), 245–255. https://doi.org/10.1016/0098-1354(93)80018-I

El-Halwagi, M. M., Gabriel, F., Harell, D. (2003). Rigorous graphical targeting for resource conservation via material recycle/reuse networks. Industrial & Engineering Chemistry Research, 42(19), 4319–4328. https://doi.org/10.1021/ie0340102

Fiksel, J. (1985). Engineering design: A systems approach. Design Studies, 6(4), 222–235. https://doi.org/10.1016/0142-694X(85)90007-4

Finnveden, G., Hauschild, M. Z., Ekvall, T., Guinée, J., Heijungs, R., Hellweg, S., Koehler, A., Pennington, D., Suh, S. (2009). Recent developments in life cycle assessment. Journal of Environmental Management, 91(1), 1–21. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2009.06.018

Gani, R., Baldyga, J., Biscans, B., Brunazzi, E., Charpentier, J. C., Drioli, E., 2020. A multi-layered view of chemical and biochemical engineering. Chemical Engineering Research and Design 155, 133–145. https://doi.org/10.1016/j.cherd.2020.01.008

Gani et al. (2022). Challenges and Opportunities for Process Systems Engineering in a Changed World. Challenges and Opportunities for Process Systems Engineering in a Changed World. Computer Aided Chemical Engineering, 49, 7–20. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-85159-6.50002-6

Garcia, D. J., You, F. (2016). The water-energy-food nexus and process systems engineering: A new focus. Computers & Chemical Engineering, 91, 49–67. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2016.03.003

Ghisellini, P., Cialani, C., & Ulgiati, S. (2016). A review of the circular economy: The expected transition to a balanced interplay of environmental and economic systems. Journal of Cleaner Production, 114, 11–32. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2015.09.007

Grossmann, I. E. (2012). Advances in mathematical programming models for enterprise-wide optimization. Computers & Chemical Engineering, 47, 2–18. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2012.06.038

Grossmann, I. E., Harjunkoski, I. (2019). Process Systems Engineering: Academic and industrial perspectives. Computers & Chemical Engineering, 126, 474–484. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2019.04.028

Grossmann, I.E., Kravanja, Z. (1997). Mixed-Integer Nonlinear Programming: A Survey of Algorithms and Applications. In: Biegler, L.T., Coleman, T.F., Conn, A.R., Santosa, F.N. (eds) Large-Scale Optimization with Applications. The IMA Volumes in Mathematics and its Applications, vol 93. Springer, New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-1-4612-1960-6_5

Grossmann, I. E., Westerberg, A. W. (2000). Research challenges in process systems engineering, AIChE Journal, 46(9), 1700–1703. https://doi.org/10.1002/aic.690460902

Horlock, J. H. (1997). Cogeneration-Combined heat and power (CHP): Thermodynamics and economics. Krieger Publishing Company.

Khan, F. I., Amyotte, P. R. (2003). How to make inherent safety practice a reality. The Canadian Journal of Chemical Engineering, 81(1), 2–16. https://doi.org/10.1002/cjce.5450810101

Lee, J. H., Shin, J., Realff, M. J. (2018). Machine Learning: Overview of the Recent Progresses and Implications for the Process Systems Engineering Field. Computers & Chemical Engineering, 114, 111–121. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2017.10.008

Liu, P., Georgiadis, M. C., Pistikopoulos, E. N. (2011). Advances in Energy Systems Engineering. Industrial & Engineering Chemistry Research, 50(6), 3467–3476. https://doi.org/10.1021/ie101383h

Masuduzzaman, M., Rangaiah, G. P. (2009). Multi-objective optimization applications in chemical engineering. In G. P. Rangaiah (Ed.), Multi-Objective Optimization: Techniques and Applications in Chemical Engineering, 29–80, World Scientific. https://doi.org/10.1002/9781118341704.ch3

Mac Dowell, N., Florin, N., Buchard, A., et al. (2010). An overview of CO₂ capture technologies. Energy & Environmental Science, 3, 1645–1669. https://doi.org/10.1039/c004106h

Marousi, A., Charitopoulos, V. M. (2023). Game theoretic optimisation in process and energy systems engineering: current landscape and future directions. Frontiers in Chemical Engineering, 5, 1130568. https://doi.org/10.3389/fceng.2023.1130568

Méndez, C. A., Cerdá, J., Grossmann, I. E., Harjunkoski, I., Fahl, M. (2006). State-of-the-art review of optimization methods for short-term scheduling of batch processes. Computers & Chemical Engineering, 30(6–7), 913–946. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2006.02.008

Müller, J., von Stryk, O., Venkatasubramanian, V. (2023). Data-driven optimization in chemical engineering. Computers & Chemical Engineering, 174, 108224 https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2023.108224

Pistikopoulos et al. (2021). Process systems engineering –The generation next?. Computers and Chemical Engineering, 147, 107252. https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2021.107252

Ponce-Ortega, J. M., Nápoles-Rivera, F., El-Halwagi, M. M. (2012). An optimization approach for the synthesis of recycle and reuse water integration networks. Clean Technologies and Environmental Policy, 14, 133–151 (2012). https://doi.org/10.1007/s10098-011-0370-4

Sahinidis, N. V. (2004). Optimization under uncertainty: state-of-the-art and opportunities. Computers & Chemical Engineering, 28(6–7), 971–983.

https://doi.org/10.1016/j.compchemeng.2003.09.017

Sánchez-Soriano, J. (2013). An overview on game theory applications to engineering. International Game Theory Review, 15(3). https://doi.org/10.1142/S0219198913400197

Shapiro, A. (2007). Stochastic programming approach to optimization under uncertainty. Mathematical Programming, 112, 183–220.

https://doi.org/10.1007/s10107-006-0090-4

Smith, R. (2016). Chemical Process Design and Integration, Wiley, 2da Edición.

Seider, W. D., Seader, J. D., Lewin, D. R., Widagdo, S., Gani, R., Ng, M. K. (2017). Product and Process Design Principles, Wiley, 4ta, Edición.

Skogestad, S. (1997). Dynamics and control of distillation columns—A critical survey. Modeling, Identification and Control, 18(3), 177–217. https://doi.org/10.4173/mic.1997.3.1

Stephanopoulos, G., Reklaitis, G. V. (2011). Process systems engineering: From Solvay to modern bio- and nanotechnology. A history of development, successes and prospects for the future, Chemical Engineering Science, 66, 4272–4306. https://doi.org/10.1016/j.ces.2011.05.049

Tian, Y., Demirel, S. E., Hasan, M. M. F., Pistikopoulos, E. N. (2018). An overview of process systems engineering approaches for process intensification: State of the art. Chemical Engineering and Processing: Process Intensification, 133, 160–210. https://doi.org/10.1016/j.cep.2018.07.014

van de Berg, D., Savage, T., Petsagkourakis, P., Zhang, D., Shah, N., del Rio-Chanona, E. A. (2022). Data-driven optimization for process systems engineering applications. Chemical Engineering Science, 248, 117135. https://doi.org/10.1016/j.ces.2021.117135

Yee, T. F., Grossmann, I. E. (1990). Simultaneous optimization models for heat integration—II. Heat exchanger network synthesis. Computers & Chemical Engineering, 14(10), 1165-1184. https://doi.org/10.1016/0098-1354(90)85010-8

Zhang, Q., De Oliveira Vigier, K., Royer, S., Jérôme, F. (2012). Deep eutectic solvents: syntheses, properties and applications. Chemical Society Reviews, 41, 7108–7146. https://doi.org/10.1039/C2CS35178A


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