Detección de los puntos críticos del proceso de galvanizado por inmersión en caliente: un enfoque hacia la sostenibilidad y el desarrollo sostenible

El proceso de galvanizado en caliente es uno de los métodos más utilizados para proteger el acero de la corrosión, mediante la formación de una aleación Fe-Zn. Sin embargo, la utilización de grandes cantidades de agua, energía y diferentes materias primas; así como la generación de subproductos, con...

Full description

Autores:
Hernández Betancur, Jose Daniel
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:
Universidad Nacional de Colombia
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repositorio.unal.edu.co:unal/63201
Acceso en línea:
https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/63201
http://bdigital.unal.edu.co/63398/
Palabra clave:
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
66 Ingeniería química y Tecnologías relacionadas/ Chemical engineering
67 Manufactura / Manufacturing
Galvanización por inmersión en caliente
Desarrollo sostenible
Método de utilidad aditiva
GREENSCOPE
Proceso de jerarquía analítica difusa
Análisis de partición jerárquica
Método de Monte Carlo cinético
Hot-dip galvanizing
additive Utility method
Fuzzy analytic hierarchy process
hierarchical Partitioning analysis
Kinetic Monte Carlo method
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial 4.0 Internacional
Description
Summary:El proceso de galvanizado en caliente es uno de los métodos más utilizados para proteger el acero de la corrosión, mediante la formación de una aleación Fe-Zn. Sin embargo, la utilización de grandes cantidades de agua, energía y diferentes materias primas; así como la generación de subproductos, contaminantes, emisiones y desechos en las diferentes etapas, lleva a que el desempeño ambiental del proceso sea una de las principales preocupaciones alrededor de éste. Por tal razón, muchos trabajos se han centrado en resolver tal problema, pero con una carencia en la incorporación de las diferentes partes interesadas; de los pilares ambientales, sociales y económicos del desarrollo sostenible; de una mirada espacial centrada en el proceso mismo como sistema y de la incertidumbre epistémica y aleatoria asociada a la sostenibilidad como medición. Por lo anterior, esta investigación selecciona 17 indicadores pertenecientes a las categorías de medio ambiente, energía, eficiencia y economía de la metodología GREENSCOPE, cuyo foco es un análisis centrado en el proceso. Adicionalmente, emplea la ISO 1461 que establece los requerimientos técnicos para el espesor del recubrimiento de zinc. Por otro lado, el proceso de jerarquía analítica difusa es utilizado para el cálculo de la importancia relativa tanto de categorías e indicadores de sostenibilidad, desde la información recolectada por medio de una encuesta. Pesos que a su vez, son empleados con el método de utilidad aditiva para calcular la capacidad actual del proceso de alcanzar un estado de sostenibilidad. Como parte de la metodología planteada se utiliza el análisis de partición jerárquica para establecer las etapas del proceso e indicadores, que tienen un mayor efecto en la variación de la sostenibilidad del proceso; siendo complementado con el principio de Pareto en sinergia con una prueba de hipótesis para coeficientes de determinación. Así mismo, se utilizan intervalos de confianza para la medía de la utilidad del proceso y se calcula la probabilidad del proceso de alcanzar la sostenibilidad. El marco metodológico planteado puede ser empleado tanto con inventarios obtenidos de una instalación real de galvanizado en caliente o mediante la implementación de una simulación. En este trabajo, se emplea el método de Monte Carlo cinético para representar un proceso específico de galvanización en caliente, teniendo en cuenta la aleatoriedad asociada a éste, a las piezas de acero que entran a él y a sus alrededores. Los resultados, obtenidos muestran que para este proceso en particular, las etapas de decapado y fluxado son críticas, y que sólo pueden ser mejoradas mediante un notable cambio en su configuración. Adicionalmente, de acuerdo a lo obtenido, este proceso tiene una probabilidad de tan sólo 45.26% de ser sostenible. Así, queda clara las bondades de la metodología para identificar los puntos de mejora del proceso y el riesgo asociado a su configuración.