Uso del programa Berkeley Madonna para el desarrollo de modelos en la docencia en Ingeniería Química

  1. Ballesteros, María de la Menta
  2. Moral, Ana
  3. Tijero Cruz, Antonio
  4. Sánchez Pérez, José Antonio
Revista:
@tic. revista d'innovació educativa

ISSN: 1989-3477

Año de publicación: 2014

Título del ejemplar: Innovación educativa en Ingeniería Química

Número: 13

Páginas: 41-48

Tipo: Artículo

DOI: 10.7203/ATTIC.13.3879 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openDialnet editor

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Objetivos de desarrollo sostenible

Resumen

La modelización es un procedimiento metodológico fundamental para resolver problemas en ingeniería. Consiste en representar el problema de una manera adecuada, de tal forma que se consiga una sustitución del sistema real por uno más adecuado que permita el tratamiento formal. Es por ello que su aprendizaje es de suma importancia en el estudio de la Ingeniería Química y se enmarca en las competencias contenidas en el módulo de tecnología específica, Química Industrial (Orden CIN/351/2009). En el presente trabajo, se propone el uso del programa informático Berkeley Madonna para el estudio de la modelización del crecimiento bacteriano sobre uno o varios sustratos en la asignatura Procesos Biotecnológicos del Grado en Biotecnología. Por su facilidad de manejo este programa se presenta como un método eficaz para el aprendizaje y práctica de problemas de modelización en la docencia de la Ingeniería Química en el entorno universitario. Mediante el uso del programa informático, los alumnos practicarán las actividades fundamentales relacionadas con el desarrollo de los modelos (descripción cualitativa, selección de hipótesis, proposición de ecuaciones diferenciales y algebraicas que rigen el sistema, análisis de los grados de libertad, resolución, verificación y reformulación). Asimismo, realizarán un análisis de sensibilidad de los modelos propuestos respecto a los parámetros de ajuste del modelo con el fin de determinar cuál tiene mayor influencia en el mismo. También discutirán la importancia del valor numérico de los parámetros y del error del modelo para un ajuste correcto. Finalmente, serán capaces de discernir el sentido físico de los parámetros de ajuste propuestos.

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Fuente de los datos: Dialnet