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HERRAMIENTAS INFORMÁTICAS PARA EL INGENIERO QUÍMICO DEL SIGLO XXI

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i t CB

0 0 0

1 0.1 0.3

2 0.4 0.55

3 0.6 0.8

4 0.8 1.1

5 1 1.15

EN UNA REACCION QUIMICA, LACONCENTRACION DEL PRODUCTOCB CAMBIA CON EL TIEMPOCOMO SE INDICA EN LA TABLA DEABAJO.

CALCULE:

LA CONCENTRACION CB CUANDOt=0.82

INTERPOLAR

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INTERPOLAR EN TB=0.82

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DETERMINAR LA DERIVADA TB= 0.82

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ECUACIONES DE ESTADO

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La presión de vapor del Cloruro de Metilo a 60°C es de 13.76 bar , Utilice la ecuación de Redlich /Kwong, para estimar los volúmenes molares del vapor y el liquido, saturados bajo estas condiciones.

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R= 83.14 cc x mol/(bar x K)

Tc= 416.3 K

Pc= 66.8 bar

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EN POLIMATH 6.0

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EN EXCEL 2010

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SEPARACIÓN FLASH: A UN SISTEMA DE SEPARACIÓN FLASH,

INGRESA 100 MOLES/H DE UNA MEZCLA

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Teniendo en cuenta los datos de la siguiente tabla calcular la fracción

vaporizada así como los flujos en cada corriente con sus respectivas

composiciones:

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EN POLIMATH

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POLYMATH Report No Title

Nonlinear Equation 25-oct-2013

Variable Value f(x) Initial Guess

q 0.5158582 1.079E-13 0.5 ( 0 < q < 1. )

Calculated values of NLE variables

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APLICANDO HYSYS-ASPEN A LOS CALCULOS DE CICLOS

DE POTENCIA

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MS VISIO-AUTOCAD 2013: DIAGRAMAS DE FLUJO

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APLICACIONES EN SPSS VERSIÓN 20

Se quiere conocer el verdadero promedio de emisión diaria en toneladas de óxido

de azufre de una determinada planta industrial. Una muestra aleatoria de 40

observaciones fueron:

15,8 26,4 17,3 11,2 23,9 24,8 18,7 13,9 9,0 13,2 22,7

9,8 6,2 14,7 17,5 26,1 12,8 28,6 17,6 23,7 26,8 22,7

18,0 20,5 11,0 20,9 15,5 19,4 16,7 10,7 19,1 15,2 22,9

26,6 20,4 21,4 19,2 21,4 19,2 21,6

Con un nivel de confianza del 95% estimar el verdadero promedio de emisión

diaria de óxido de azufre. No se tiene ningún antecedente

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De la muestra de 40 datos, calculamos la media y la desviación

𝑥 = 18,58 s = 5,47

Pero al no conocerse ladesviación estándar de lapoblación, se recurre a ladesviación estándar de lamuestra, pero utilizandola siguiente fórmula conel estadístico t deStudent.

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CONCLUSION:

Con un 95% de confianza es probable que el

verdadero promedio de emisión diaria de óxido de

azufre se encuentre entre 16,83 a 20,33 toneladas

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Esta medida nos permite identificar si los

datos se distribuyen de forma uniforme

alrededor del punto central (Media

aritmética). La asimetría presenta tres

estados diferentes, cada uno de los

cuales define de forma concisa como

están distribuidos los datos respecto al

eje de asimetría. Se dice que la asimetría

es positiva cuando la mayoría de los

datos se encuentran por encima del valor

de la media aritmética, la curva es

Simétrica cuando se distribuyen

aproximadamente la misma cantidad de

valores en ambos lados de la media y se

conoce como asimetría negativa cuando

la mayor cantidad de datos se aglomeran

en los valores menores que la media.

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ASIMETRÍA

Donde (g1) representa el coeficiente de asimetría de Fisher, (Xi) cada uno de los

valores, ( ) la media de la muestra y (ni) la frecuencia de cada valor. Los resultados de

esta ecuación se interpretan:

•(g1 = 0): Se acepta que la distribución es Simétrica, es decir, existe aproximadamente

la misma cantidad de valores a los dos lados de la media. Este valor es difícil de

conseguir por lo que se tiende a tomar los valores que son cercanos ya sean positivos

o negativos (± 0.5).

•(g1 > 0): La curva es asimétricamente positiva por lo que los valores se tienden a

reunir más en la parte izquierda que en la derecha de la media.

•(g1 < 0): La curva es asimétricamente negativa por lo que los valores se tienden a

reunir más en la parte derecha de la media.

Desde luego entre mayor sea el número (Positivo o Negativo), mayor será la distancia

que separa la aglomeración de los valores con respecto a la media.

Esta medida determina el grado de concentración que presentan los valores en la región central de la distribución. Por medio del Coeficiente de Curtosis, podemos identificar si existe una gran concentración de valores (Leptocúrtica), una concentración normal (Mesocúrtica) ó una baja concentración (Platicúrtica).

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CURTOSIS

Donde (g2) representa el coeficiente de Curtosis, (Xi) cada uno de los valores, (

) la media de la muestra y (ni) la frecuencia de cada valor. Los resultados de esta

fórmula se interpretan:

•(g2 = 0) la distribución es Mesocúrtica: Al igual que en la asimetría es bastante

difícil encontrar un coeficiente de Curtosis de cero (0), por lo que se suelen

aceptar los valores cercanos (± 0.5 aprox.).

•(g2 > 0) la distribución es Leptocúrtica

•(g2 < 0) la distribución es Platicúrtica