Real-Time Estimation of Some Thermodynamic Properties During a Microwave Heating Process

Introduction: This work considered real-time prediction of physicochemical parameters for a sample heated in a uniform electromagnetic field. Methodology: This work initiated with a literature search, which showed a steadily increasing of research works dealing with inverse problems. As a demonstrative model, we estimated the thermal conductivity and the volumetric heat capacity (A sample (with known geometry) was subjected to electromagnetic radiation, generating a uniform and time constant volumetric heat flux within it. Real temperature profile was simulated adding white Gaussian noise to the original data, obtained from the theoretical model. For solving the objective function, simulated annealing and genetic algorithms, along with the traditional Levenberg-Marquardt method were used for comparative purposes. Results: results showed similar findings of all algorithms for three simulation scenarios, as long as the signal-to-noise-ratio sits at least at 30 [dB]. Furthermore, Genetic Algorithms gave acceptable results, and improve the search space of the other two methods. Conclusion: Finally, for practical purposes, the estimation procedure presented here requires both, a good experimental design and a correctly specified electronic instrumentation. If both requirements are satisfied simultaneously, it is possible to estimate these type of parameters on-line, without need for an additional experimental setup.Introducción: Este trabajo consideró la predicción en tiempo real de parámetros físicoquímicos de una muestra calentada en un campo electromagnético uniforme. Metodología: Se inició con una búsqueda de literatura observándose el constante crecimiento y aplicación de los problemas inversos. Se estimaron la conductividad y la capacidad calorífica volumétrica (La muestra de geometría conocida, fue sometida a radiación electromagnética lo que generó un flujo volumétrico interno de calor uniforme y constante en el tiempo. El perfil de temperatura real fue simulado adicionando ruido blanco gaussiano a los datos obtenidos del modelo teórico. Para resolver la función objetivo se utilizaron los algoritmos de recocido simulado y algoritmos genéticos junto con el tradicional método de Levenberg-Marquardt para propósitos comparativos. Resultados: Los resultados mostraron que todos los algoritmos utilizados alcanzaron valores similares si la relación de señal a ruido tiene un valor de por lo menos 30 [dB]. Además, los algoritmos genéticos produjeron resultados aceptables y mejoraron el espacio de búsqueda de los otros dos métodos. Conclusión: para propósitos prácticos el proceso de estimación presentado aquí requiere tanto de un buen diseño experimental, como de una instrumentación correctamente especificada. Si ambos requerimientos se satisfacen, es posible estimar estos parámetros sin la necesidad de más equipos