Uso de software en clases de termodinámica para evaluar propiedades de sustancias puras

Ana Rufina Herrera Soto; William E. Fagiani

doi:10.36829/63CTS.v10i2.1603

Autores/as

Ana Rufina Herrera Soto Área de Investigación, desarrollo tecnológico e innovación Escuela de Ingeniería Química, Universidad de San Carlos de Guatemala https://orcid.org/0000-0001-5432-9619
William E. Fagiani Área de Investigación, desarrollo tecnológico e innovación Escuela de Ingeniería Química, Universidad de San Carlos de Guatemala https://orcid.org/0000-0003-4185-8233

DOI:

https://doi.org/10.36829/63CTS.v10i2.1603

Palabras clave:

Free Open source, Jupyter notebook, CoolProp, Cantera, enseñanza de termodinámica, Python

Resumen

En clases de termodinámica los estudiantes de ingeniería aprenden a estimar propiedades termodinámicas de sustancias, utilizando distintos modelos: ecuaciones de estado, tablas de datos termodinámicos o diagramas. Las tablas de datos termodinámicos son el resultado de tabular información que se obtiene de ecuaciones multiparamétricas, estos datos también pueden ser almacenados en distintos paquetes de software. El uso de esta tecnología aporta ventajas a un curso de termodinámica, permitiendo ahorrar tiempo en cálculos y enfocarse en el estudio de conceptos. El acceso a software con datos termodinámicos puede verse limitado por el valor económico que implica la adquisición de licencias de usuario. Pero es posible utilizar programas tipo free open source, como Cantera y CoolProp, bibliotecas de datos termodinámicos a las que se puede acceder de forma gratuita utilizando distintos lenguajes de programación. El uso de software de este tipo requiere que los usuarios escriban códigos de programación para obtener los datos que tratan de estimar, lo cual podría parecer intimidante para una persona con poca experiencia en programación, pero también implica una ventaja pues podría propiciar que el estudiante comprenda la relación entre variables, conceptos termodinámicos y los códigos que necesita usar en sus cálculos. En el caso de un curso de termodinámica de la Escuela de Ingeniería Química de la Universidad de San Carlos de Guatemala se implementó el uso de Cantera, permitiendo observar que los estudiantes mostraban resistencia a utilizar este tipo de tecnología, además de problemas en el manejo de conceptos y del lenguaje del software.

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Citas

Bakrania, S., & Mallouk, K. (2017). Blowing off Steam Tables. 2017 ASEE Annual Conference & Exposition Proceedings. https://doi.org/10.18260/1-2--27661

Bell, I. H., Wronski, J., Quoilin, S., & Lemort, V. (2014). Pure and pseudo-pure fluid thermophysical property evaluation and the open-source thermophysical property library CoolProp. Industrial & Engineering Chemistry Research, 53(6), 2498-2508. https://doi.org/10.1021/ie4033999

Castier, M., & Amer, M. M. (2011). XSEOS: An evolving tool for teaching chemical engineering thermodynamics. Education for Chemical Engineers, 6(2), Artículo e62-e70. https://doi.org/10.1016/j.ece.2010.12.002

Çengel, Y. A., & Boles, M. A. (2015). Properties of pure substances. En Thermodynamics: An engineering approach (8th ed., pp. 124-134). McGraw-Hill.

ChemicaLogic Corporation. (2003). Thermodynamic and transport properties of water and steam (2.0). ChemicaLogic Corporation. http://www.chemicalogic.com/Pages/DownloadSteamTabCompanion.html

Craig, P. A., Nash, J. A., & Crawford, T. D. (2022). Python scripting for biochemistry and molecular biology in Jupyter Notebooks. Biochemistry and Molecular Biology Education, 50(5), 479-482. https://doi.org/10.1002/bmb.21676

F-chart Software. (2023). Engineering Equation Solver (11.620 2023-06-11). https://fchartsoftware.com/ees/

Goodwin, D. G., Moffat, H. K., Schoegl, I., Speth, R. L., & Weber, B. W. (2022). Cantera: An object-oriented software toolkit for chemical kinetics, thermodynamics, and transport processes (2.6.0). Zenodo. https://doi.org/https://doi.org/10.5281/zenodo.6387882

Gourde, R. M., & Akih-Kumgeh, B. (2017). A Matlab program for the determination of thermodynamic properties of steam. International Journal of Mechanical Engineering Education, 45(3), 228-244. https://doi.org/10.1177/0306419016682146

Granger, B. E., & Pérez, F. (2021). Jupyter: Thinking and torytelling with ode and Data. Computing in Science & Engineering, 23(2), 7-14. https://doi.org/10.1109/MCSE.2021.3059263

Harvey, A. H., & Burgess, D. R. (2021). Fifty years of reference data. Journal of Physical and Chemical Reference Data, 50(1), Artículo 010401. https://doi.org/10.1063/5.0040316

Kazakov, A., Muzny, C. D., Chirico, R. D., Diky, V. V., & Frenkel, M. (2008). Web thermo tables - an on-line version of the TRC Thermodynamic Tables. Journal of Research of the National Institute of Standards and Technology, 113(4), 209. https://doi.org/10.6028/jres.113.016

Kim, C., Kim, H., & Mun, K. (2020). Use of the international association for the properties of water and steam (IAPWS) formulations, IAPWS-95 & IAPWS-IF97: Making of Mollier diagram and T-s diagram of water and steam. Thermal Science and Engineering Progress, 20, Artículo 100691. https://doi.org/10.1016/J.TSEP.2020.100691

Lehtola, S., & Karttunen, A. J. (2022). Free and open source software for computational chemistry education. WIREs Computational Molecular Science, 12(5). https://doi.org/10.1002/wcms.1610

Lemmon, E. W., Bell, I. H., Huber, M. L., & McLinden, M. O. (2018). NIST Standard Reference Database 23: Reference Fluid Thermodynamic and Transport Properties-(REFPROP) Version 10. National Institute of Standards and Technology, Standard Reference Data Program. https://doi.org/https://doi.org/10.18434/T4/1502528

Lide, D. R. (1996). SteamTab: Thermodynamic and transport properties of steam. Journal of Chemical Information and Computer Sciences, 36(6), 1228-1228. https://doi.org/10.1021/ci960123w

Linstrom, P. J., & Mallard, W. G. (2001). The NIST Chemistry WebBook: A chemical data resource on the internet. Journal of Chemical & Engineering Data, 46(5), 1059-1063. https://doi.org/10.1021/je000236i

Linstrom, P. J., & Mallard, W. G. (Eds.). (2023). NIST chemistry WebBook, NIST Standard Reference Database Number 69. National Institute of Standards and Technology. https://doi.org/https://doi.org/10.18434/T4D303

Liu, Y. (2011). Development of instructional courseware in thermodynamics education. Computer Applications in Engineering Education, 19(1), 115-124. https://doi.org/10.1002/cae.20297

Martin, C. R., Moore, J. P., & Ranalli, J. A. (2016). Teaching the foundations of thermodynamics with PYro. 2016

IEEE Frontiers in Education Conference (FIE), 1-6. https://doi.org/10.1109/FIE.2016.7757589

Mayhew, Y. R. (1991). Does the methodology of teaching thermodynamics to engineers need changing for the 1990s? Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part A: Journal of Power and Energy, 205(4), 283-286. https://doi.org/10.1243/PIME_PROC_1991_205_038_02

MegaWatSoft. (s.f.). Steam97 Application. MegaWatSoft. Rcuperado el 11 de junio de 2023, de https://www.megawatsoft.com/steam-tables/steam97-application.aspx

Mulop, N., Yusof, K. M., & Tasir, Z. (2012). A review on enhancing the teaching and learning of thermodynamics. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 56, 703-712. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.706

Nehra, V., & Tyagi, A. (2014). Free open source software in electronics engineering education: A survey. International Journal of Modern Education and Computer Science, 6(5), 15-25. https://doi.org/10.5815/ijmecs.2014.05.03

Perkel, J. M. (2015). Programming: Pick up Python. Nature, 518(7537), 125-126. https://doi.org/10.1038/518125a

Reades, J. (2020). Teaching on Jupyter. Region, 7(1), 21-34. https://doi.org/10.18335/region.v7i1.282

Rolon-Mérette, D., Ross, M., Rolon-Mérette, T., & Church, K. (2020). Introduction to Anaconda and Python: Installation and setup. The Quantitative Methods for Psychology, 16(5), S3-S11. https://doi.org/10.20982/tqmp.16.5.S003

Smith, J. M., Van Ness, H. C., Abbot, M. M., & Swihart, M. T. (2018). A ppendix E. Steam tables. En Introduction to chemical engineering thermodynamics (8th ed., pp. 684-723). McGraw-Hill.

Southard, M. Z., Rowley, R. L., & Wilding, W. V. (2019). Physical and Chemical Data. En D. W. Green & M. Z. Southard (Eds.), Perry’s chemical engineers’ handbook (9th ed., pp. 191-265). McGraw-Hill.

Span, R. (2000). Multiparameter equations of state: An accurate source of thermodynamic property data. Springer Science & Business Media. https://doi.org/10.1007/978-3-662-04092-8

Vallejo, W., Díaz-Uribe, C., & Fajardo, C. (2022). Google Colab and virtual simulations: Practical e-learning tools to support the teaching of thermodynamics and to introduce coding to students. ACS Omega, 7(8), 7421-7429. https://doi.org/10.1021/acsomega.2c00362

Wagner, W., & Pruß, A. (2002). The IAPWS formulation 1995 for the thermodynamic properties of ordinary water substance for general and scientific Use. Journal of Physical and Chemical Reference Data, 31(2), 387-535. https://doi.org/10.1063/1.1461829

Wang, Y., Li, M., Wang, X.-S., Gildersleeve, A., & Turki, N. (2023). ATRP Kinetic Simulator: An online open resource educational tool using Jupyter Notebook and Google colaboratory. Journal of Chemical Education, 100(7), 2770-2775. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.2c01250