Graphical Representation of the Changes of Sector for Particular Cases in the Ponchon Savarit Method

A graphical and systematic analysis of particular cases where the compositions of the streams developed in the rectification column coincide with one of the vapor (yGFk) or liquid (xGFk) portions generated from the GFk can be found in this material (i.e.: yGFk=yk+1,1 or xGFk=xk,NTk).

Capacitación turística en comunidades indígenas. Un caso de Investigación Acción Participativa (IAP)

La literatura académica subraya la importancia de involucrar a la comunidad en los procesos de capacitación turística. Sin embargo, apenas hay reflexiones sobre cómo diseñar e implementar la formación en áreas rurales y remotas. En este trabajo se exponen las cuatro fases de un ciclo de Investigación Acción Participativa (IAP), desarrollada en la Selva Lacandona de México con la colaboración de los grupos originarios lacandones y ch’oles. El objetivo de estudio fue la capacitación humana en las áreas de sistemas turísticos, interpretación del patrimonio natural y cultural, y creación de producto. Todo ello complementado con una capacitación específica para mujeres y jóvenes, grupos tradicionalmente relegados en estas comunidades. El relato de las distintas fases de la IAP nos muestra cómo el conocimiento ancestral es la base para una capacitación turística sólida. La involucración de jóvenes estudiantes en los procesos de formación en comunidades, los formatos adaptados a los contextos locales, y los ejercicios de reciprocidad científica, sirven además para la revitalización cultural, el refuerzo de la autoestima y el desarrollo endógeno de los pueblos indígenas.

Hybrid simulation-optimization based approach for the optimal design of single-product biotechnological processes

In this work, we present a systematic method for the optimal development of bioprocesses that relies on the combined use of simulation packages and optimization tools. One of the main advantages of our method is that it allows for the simultaneous optimization of all the individual components of a bioprocess, including the main upstream and downstream units. The design task is mathematically formulated as a mixed-integer dynamic optimization (MIDO) problem, which is solved by a decomposition method that iterates between primal and master sub-problems. The primal dynamic optimization problem optimizes the operating conditions, bioreactor kinetics and equipment sizes, whereas the master levels entails the solution of a tailored mixed-integer linear programming (MILP) model that decides on the values of the integer variables (i.e., number of equipments in parallel and topological decisions). The dynamic optimization primal sub-problems are solved via a sequential approach that integrates the process simulator SuperPro Designer® with an external NLP solver implemented in Matlab®. The capabilities of the proposed methodology are illustrated through its application to a typical fermentation process and to the production of the amino acid L-lysine.