· El especialista de la FQ de la UNAM, Bernardo Hernández Morales, dijo que cuando este proceso alcanza cierto grado de validez es posible entenderlo y optimizarlo eficientemente
· Se requieren grupos multi y transdisciplinarios para desarrollar esta técnica, porque esos problemas son a multiescala, multicampos y multifísica, señaló
· Existen dos grandes tipos de desarrollos en la Ingeniería Metalúrgica: para la obtención de materiales y los de manufactura de componentes, expuso
La modelación matemática y computacional es una herramienta fundamental para simular procesos metalúrgicos. Cuando este proceso alcanza cierto grado de validez es posible entenderlo y optimizarlo eficientemente, aseguró el especialista del Departamento de Ingeniería Metalúrgica de la Facultad de Química (FQ) de la UNAM, Bernardo Hernández Morales.
Al participar en el Seminario de Modelación Matemática y Computacional, que organiza el Instituto de Geofísica, expuso que, por ello, es indispensable que los ingenieros metalúrgicos dominen este procedimiento.
También se requiere formar grupos multi y transdisciplinarios para desarrollar esta modelación, porque esos problemas son a “multiescala, multicampos y multifísica”, agregó.
Al hablar de Modelación matemática y computacional en la ingeniería metalúrgica, explicó que las materias primas, como el carbón o el mineral de hierro, pasan por diversos procedimientos o reducciones hasta obtener el producto deseado.
En este sentido, añadió, existen dos grandes tipos de desarrollos en la Ingeniería Metalúrgica: para la obtención de materiales, consistente en cambios químicos, y los de manufactura de componentes, con el fin de lograr transmutaciones físicas.
Se quiere diseñar y optimizar sistemas bajo criterios claros: la mayor calidad posible al menor costo; para ello, se tienen dos tipos de factores, los ingenieriles y los macroeconómicos, apuntó.
La mejora se basa en el logro de índices de excelencia que pueden estar relacionados con el producto, el proceso o ambos. Así, por ejemplo, con respecto al componente mecánico, se estaría interesado en obtener cierto nivel de dureza, de resistencia a la corrosión o de conductividad eléctrica, indicó.
El procedimiento, la eficiencia energética y el impacto ambiental son también elementos esenciales, abundó Hernández, cuyas líneas de investigación son la Ingeniería Microestructural aplicada al tratamiento térmico de aceros, problema inverso de conducción de calor, modelación física de patrones de flujo en sistemas metalúrgicos y modelación matemática de procesos de corrosión e investigación educativa.
Para diseñar y optimizar este modelo con los valores deseables, se requiere seleccionar las variables adecuadas. Pero ello no es fácil, porque es posible que al aumentar una, como el calor, mejore un índice pero disminuya otro. “No basta con subir la presión o bajar la temperatura, porque intervienen diversos factores y no todos actúan en la misma dirección”, aclaró.
Además, trabajar empíricamente en la industria metalúrgica no es una buena idea. “Es complicado manejar tantos vectores y obtener el producto con la calidad y los costos deseados. De ahí, que sea necesario contar con herramientas y conocimientos como la modelación matemática y física que la validen, entre otros”, refirió.
Con la ayuda de sistemas matemáticos, expresó el especialista, ya no es necesario seguir el camino anterior. Los problemas se resuelven tradicionalmente con ecuaciones diferenciales en la mayoría de los casos, pero también integrales o integrodiferenciales.
En los procesos metalúrgicos varían los campos térmicos y macroestructurales, también los de velocidades cuando hay fluidos en movimiento, y pueden existir en el rubro eléctrico o magnético, o bien, en deformaciones cuando se aplican cargas para cambiar la geometría de una pieza, y algunos o todos pueden actuar en un sólo momento, concluyó.
Créditos: DGCS Universidad Nacional Autónoma de México (www.unam.mx)
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