WEBMINAR CEA : CINÉTICA QUÍMICA EN SU DIMENSIÓN MICROSCÓPICA: DINÁMICA Y CONTROL

16 ABRIL 2020 - 18.00H A 19.00H

CINÉTICA QUÍMICA EN SU DIMENSIÓN MICROSCÓPICA: DINÁMICA Y CONTROL
Resumen:

Conocido el mecanismo por el que varias especies químicas reaccionan y se transforman en un determinado producto, podemos estimar la velocidad a la que la reacción transcurre. De hecho, ésta se corresponde con una regla conocemos como ley de acción de masas y empleamos habitualmente al plantear los balances de materia con los que representamos la dinámica del sistema de reacción. En esta lógica, asumimos implícitamente que el número de moléculas que componen cada una de las especies es enormemente elevado, como lo es también el volumen que las confina, de modo que su cociente, al que designamos como concentración, es una magnitud definida. A esta condición la denominamos límite termodinámico y asegura que, en general, las concentraciones sean funciones suaves tanto del espacio como del tiempo. Si además el medio es homogéneo, expresaremos su dinámica mediante un conjunto de ecuaciones diferenciales ordinarias, generalmente no lineales y en número igual al de especies que participan en el sistema de reacción. La teoría cinética así planteada transciende el dominio de la reacción química y se extiende, aunque sólo sea por pura analogía, a campos tan diversos como la ecología, la epidemiología o las ciencias sociales, siempre que sustituyamos, eso sí, la moléculas por partículas, sean estos gérmenes, células o individuos de una especie como la humana.
Sin embargo, cuando el número de partículas es pequeño en relación al dominio en que están confinadas, la ley de acción de masas sólo acepta una interpretación estadística. Como consecuencia, la dinámica del número de partículas presentará un patrón irregular y en la práctica irrepetible (aleatorio). A esta escala, cada una de estas trayectorias será irrelevante ya que en la práctica es irreproducible, por lo que deberemos examinarlas únicamente en el contexto de su distribución de probabilidad asociada, en general dependiente del tiempo. Necesitamos pues, modelos adecuados a esta realidad microscópica y conocidos de forma genérica como “Master Equations” (ME de ahora en adelante). Con ellos podremos ejercer control, llegado el caso, aunque sin posibilidad de dirigir trayectorias, resignándonos, por tanto, a controlar la forma de la distribución, o al menos alguno de sus momentos y su evolución.

En este seminario expondremos los diferentes modelos con los que contamos para disponer de una versión estadística del sistema (la planta) sobre la que ejercer control. Revisaremos diversos mecanismos estocásticos y sus principales ámbitos de aplicación. Sobre ellos derivaremos las clases más comunes de MEs con las que modelizar la evolución temporal de la distribución de probabilidad asociada a los estados estocásticos de interés. Entre ellas, prestaremos especial atención a la conocida como Fokker-Plank, asociada a procesos estocásticos de naturaleza Browniana, así como a otras de tipo integro-diferencial de aplicación a procesos de expresión genética. Discutiremos asimismo diversos escenarios y aplicaciones biológicas que permiten combinar dichas ecuaciones con medidas en tiempo real de la distribución, constituyendo la base de esquemas de control feed-back de sistemas estocásticos.
Ponente:
Antonio A. Alonso desarrolla actualmente su labor como Profesor de Investigación en el Instituto de Investigaciones Marinas (CSIC) como parte del grupo de Ingeniería de Procesos y Bioprocesos. Previamente, ha trabajado en la Universidad de Vigo, ocupando varios puestos docentes en el Departamento de Ingeniería Química hasta su incorporación al CSIC.
Su actividad científica se inicia en el ámbito del control robusto de procesos con un programa de investigación en el que plantea examinar los fundamentos físicos (y en particular termodinámicos) del control, en contraste con formulaciones puramente matemáticas, en muchas ocasiones de muy difícil aplicación, debido a la falta de información estructural sobre la dinámica del proceso.
En la actualidad, sus líneas de investigación se centran en el desarrollo de métodos y herramientas de control predictivo y toma óptima de decisiones en tiempo real. Para ello contempla profundizar en modelos matemáticos deterministas o estocásticos que permitan capturar las diversas escalas espacio-temporales de interés, y su aplicación a la toma de decisiones. Los ámbitos de aplicación son transversales y cubren la dinámica en ecosistemas, procesos químicos y biotecnológicos, o microbiología predictiva. Estas líneas de investigación han sido financiadas a través de una serie de proyectos y contratos de investigación, nacionales y europeos. La producción científica resultante de esta actividad puede consultarse en Scopus (código ORCID 0000-0001-8203-1799)

Видео WEBMINAR CEA : CINÉTICA QUÍMICA EN SU DIMENSIÓN MICROSCÓPICA: DINÁMICA Y CONTROL канала CEAUTOMATICA Comité Español de Automática