Presentamos un marco novedoso para la optimización de procesos en tiempo real en la industria química basado en Aprendizaje por Refuerzo Bayesiano Adaptativo ABRL y Algoritmos Genéticos Multiobjetivo MOGA, diseñado para adaptarse dinámicamente a condiciones de proceso cambiantes y optimizar simultáneamente objetivos en conflicto como rendimiento, calidad y consumo energético, logrando mejoras de eficiencia estimadas entre 15% y 30% con mínima intervención humana y un impacto potencial significativo en rentabilidad y sostenibilidad dentro de un mercado químico valorado en miles de millones.

Introducción: la industria de fabricación química enfrenta la necesidad constante de maximizar eficiencia, reducir costos y minimizar impacto ambiental. Los métodos tradicionales suelen basarse en modelos estáticos o esquemas de control prefijados que no responden bien a la variabilidad real de los procesos. Este trabajo propone una solución híbrida que combina ABRL para control adaptativo en tiempo real y MOGA para optimización global multiobjetivo, con aplicación concreta en el craqueo de etano a etileno, un proceso clave en petroquímica.

Método ABRL: el agente ABRL mantiene un modelo probabilístico de la dinámica del proceso mediante un Proceso Gaussiano Bayesiano GP, que captura relaciones no lineales entre entradas del proceso como temperatura del reactor, presión y flujo de catalizador y salidas como rendimiento de etileno y formación de subproductos. En cada instante t el agente observa el estado st y selecciona una acción at según una política basada en los parámetros bayesianos ?t, aplica la acción y observa st+1 y la recompensa rt+1 definida como rt+1 = w1 * Rendimiento(st+1) + w2 * Calidad(st+1) - w3 * ConsumoEnergia(st+1) donde los pesos w1 w2 w3 reflejan la importancia relativa de cada objetivo y son adaptados por el MOGA. El GP se actualiza por inferencia bayesiana usando la transición observada y la recompensa, y la función Q se aproxima también mediante GP bayesiano para guiar una exploración eficiente del espacio estado-acción manteniendo una estimación de incertidumbre.

MOGA para optimización global y adaptación de pesos: para gestionar objetivos en conflicto se emplea un Algoritmo Genético Multiobjetivo que evoluciona poblaciones de vectores de pesos w1 w2 w3. Las métricas objetivo del MOGA son los resultados operacionales alcanzados por el agente ABRL con esos pesos. Se utiliza ordenación no dominada y un indicador de hipervolumen inverso como función de fitness para preservar diversidad y evitar convergencia prematura. Las mejores soluciones por generación actualizan los pesos del agente ABRL permitiendo ajustar la estrategia de control a distintos compromisos entre rendimiento calidad y consumo energético.

Diseño experimental y datos: el marco se validó con un modelo simulado de craqueo de etano desarrollado en Aspen Plus con un detallado modelo cinético que incluye rutas de formación de subproductos. Las variables muestreadas cubren temperatura de reactor 400-700°C presión 10-30 bar y flujo de catalizador 1-5 kg/h. Además se integraron datos históricos operacionales de una planta de etileno en Corea del Sur con rangos de temperatura 450-650°C y una matriz de datos de 500 muestras por 3 parámetros medidos para estimar distribuciones iniciales y cuantificar incertidumbre rítmica.

Análisis de datos y resultados: comparado con un controlador PID de referencia el sistema ABRL-MOGA mostró mejoras estadísticamente significativas. Se observó un aumento del rendimiento de etileno en 12% y una reducción del consumo energético en 8% con significancia p menor que 0.01 y 0.05 respectivamente. El MOGA exploró con éxito la superficie de compromiso entre rendimiento calidad y energía permitiendo seleccionar puntos de operación según prioridades empresariales. El sistema demostró robustez frente a perturbaciones y ruido, detectando fluctuaciones de medición y corrigiendo sus estimaciones mediante la cuantificación de incertidumbre del GP.

Hoja de ruta de escalabilidad: corto plazo 1-2 años integrar el marco ABRL-MOGA en un reactor piloto, recopilar datos y refinar el GP bayesiano. Mediano plazo 3-5 años despliegue en múltiples reactores con infraestructura escalable basada en computación distribuida y servicios cloud para carga intensiva. Largo plazo 5-10 años integrar monitoreo avanzado, mantenimiento predictivo y promover reactores liderados por IA. Q2BSTUDIO acompaña este tipo de transformaciones ofreciendo soluciones de software a medida y aplicaciones a medida que facilitan la integración escalonada con sistemas de control existentes, y nuestros servicios de servicios cloud aws y azure permiten desplegar la infraestructura distribuida necesaria.

Verificación y fiabilidad: la validación combinó simulación detallada en Aspen Plus y datos históricos reales, análisis estadístico con pruebas t y pruebas de estrés introduciendo fluctuaciones artificiales para verificar la capacidad de autodiagnóstico y autocorrección. La incertidumbre estimada por el GP se utilizó para detectar anomalías de medición y activar estrategias de seguridad y fallback, garantizando un control estable y fiable en tiempo real.

Contribución técnica y ventajas: la combinación de GP bayesiano para modelado probabilístico con aprendizaje por refuerzo adaptativo y un MOGA que ajusta dinámicamente la función de recompensa representa una aportación relevante para optimización multiobjetivo en entornos industriales complejos. Esta aproximación supera métodos tradicionales de objetivo único o pesos fijos al ofrecer adaptabilidad continua y una gestión explícita de incertidumbres operativas.

Aplicaciones prácticas y servicios Q2BSTUDIO: Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software especialista en soluciones industriales y empresariales, ofreciendo desde software a medida hasta proyectos de inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios de inteligencia de negocio. Podemos ayudar a llevar a producción marcos ABRL-MOGA mediante integración con sistemas SCADA PLC y ERP, creación de dashboards con Power BI y desarrollo de agentes IA para control y optimización. Si su organización busca implementar IA para la industria visite nuestra página de soluciones de inteligencia artificial para empresas y conozca cómo diseñamos agentes IA y servicios de ia para empresas. Para automatizar la integración con sus procesos controlados ofrecemos servicios de automatización adaptados a medida en automatización de procesos industriales.

Conclusión: el marco ABRL-MOGA propone una solución práctica y escalable para la optimización en tiempo real de procesos químicos complejos, proporcionando adaptación continua, manejo de objetivos en conflicto y robustez frente a incertidumbres. Q2BSTUDIO está preparada para acompañar su proyecto desde la prueba de concepto hasta el despliegue industrial, ofreciendo experiencia en aplicaciones a medida software a medida ciberseguridad servicios inteligencia de negocio agentes IA y power bi para maximizar valor y reducir riesgos operativos.