Tres empresas lanzan desafíos reales para mejorar su competitividad a la comunidad científica para buscar una solución a través de las matemáticas
27 jun 2015 . Actualizado a las 05:00 h.Anticipar la demanda de gas natural licuado en España para ajustar la infraestructura necesaria para poder satisfacerla adecuadamente, maximizar la eficacia de las baterías para que los coches eléctricos puedan tener una mayor autonomía o mejorar el proceso de secado del pino gallego. Son tres problemas reales a los que se enfrentan empresas como Reganosa, el CIS Madeira o Repsol, tres desafíos que esperan encontrar una solución a través de las matemáticas. Las respuestas a estos retos se presentarán la próxima semana en Santiago en la segunda edición gallega del Europea Study Group viht Industry, un encuentro entre la industria y la comunidad matemática que se inició por primera vez en Oxford en 1968 y que sigue vigente hoy en día como uno de los métodos más eficaces y de mayor reconocimiento internacional de transferencia tecnológica.
«Las empresas esperan encontrar una solución o esbozar una línea de colaboración para su resolución a corto o medio plazo», explica Peregrina Quintela, directora del Instituto Tecnológico de Matemática Industrial (Itmati), la institución que recibe las propuestas y que organiza la actividad en colaboración con la Red Española Matemática e Industria.
El centro tecnológico CIS Madeira, que depende de la Agencia Gallega de Innovación, confía en encontrar un remedio para mejorar el proceso de secado del pino gallego. «El objetivo final es conseguir que sea lo más homogéneo posible, aunque la idea es también hacerlo con el mínimo coste posible», explica Javier Roca, profesor de Estadística e Investigación Operativa en la Universidade de Vigo y uno de los coordinadores del proyecto.
La respuesta pasa por dos planteamientos distintos. Por un lado, a través de la reproducción de todo el proceso mediante la simulación matemática, en el que se manejan variables como la distribución de las máquinas, la velocidad de impulsión del aire, la temperatura o la colación de la madera. La segunda estrategia se basa en la estadística, con la que a través de datos reales de funcionamiento se intentará cambiar la configuración del proceso para lograr una mayor eficacia.
«Esperamos afinar tanto como para reducir el tiempo de secado y el consumo energético entre un 20 % y un 30 %, y ayudar a aumentar así la competitividad de las empresas del sector de la madera», apunta Xosé Francisco Pedrás, técnico de CIS Madeira.
El reto es complejo, pero no lo es menos adelantarse al futuro y prever la demanda de gas natural licuado en España.
Adelantarse al futuro
A partir del comportamiento del producto en el pasado y de otra gran cantidad de variables, como el precio de mercado del resto de fuentes energéticas, la capacidad del gas de entrar en la producción eléctrica, el entorno regulatorio o los precios en el mundo, se intentará desarrollar un modelo que aporte una predicción a medio y largo plazo. «Se trata de desarrollar un modelo a través de ecuaciones que nos permite saber qué pasara con un alcance más o menos largo», apunta Laurent Moriceau, responsable de Regulación Europea en Reganosa, quien entiende que aunque el «mercado energético es realmente complejo», una previsión adecuada es clave para que «las infraestructuras puedan cubrir la demanda en la cantidad necesaria y en el momento adecuado».
«Apostamos por las matemáticas -añade-, porque ya hemos tenido colaboraciones excelentes con la Universidade de Santiago. Pero quién sabe, a lo mejor nos dicen que no se puede hacer».
Repsol, por su parte, trabaja para mejorar los sistemas de almacenamiento energético con aplicación en movilidad sostenible, entre los que se encuentran las baterías de ion-litio para coches eléctricos. De lo que se trata es de simular su comportamiento mediante la supercomputación.
«Estas simulaciones son el arma que tienen los científicos e ingenieros para mejorar los diseños y obtener en el futuro baterías de mayor duración, más seguras y en protocolos mejorados de recarga rápida», destaca José Francisco Rodríguez Calo, investigador del Centro de Tecnología de Repsol.
Coches eléctricos con mayor autonomía
Las baterías son sistemas complejos, con una multitud de fenómenos ocurriendo a muy diferentes escalas de tiempo y espacio, lo que exige recursos computacionales muy grandes para realizar simulaciones de su funcionamiento. Pero predecir este comportamiento es clave para mejorar su eficacia y, de paso, permitir que los coches eléctricos ganen autonomía.
Evitar experimentos en los secaderos
La modelización matemática puede permitir prever la influencia de la velocidad del aire, la temperatura o la colación de la madera durante el proceso de secado de los pinos. De esta manera se evitarían «múltiples y costosos experimentos en nuestros secaderos», según Xosé Francisco Pedrás, técnico de CIS Madeira. La tecnología se extendería a todo el sector gallego.
Predecir la demanda de gas en España
Las más modernas técnicas matemáticas pueden resultar clave para predecir el comportamiento futuro de los mercados. Es un área incipiente, pero por la que Reganosa ha apostado para predecir la evolución de la demanda de gas licuado. La firma recibe, almacena y transforma este producto en Ferrol y necesita anticiparse a las necesidades del mercado.