¿Qué es el método de optimización numérica sin modelo?

El método de optimización numérica es el método sin modelo que utiliza la optimización de mínimos cuadrados no lineales. Ha sido creado por el equipo Kinetics Neo en NETZSCH e implementado únicamente en el software Kinetics Neo.

El método numérico busca las funciones óptimas Ea(alfa) y logA(alfa) con el fin de obtener el mejor ajuste para la conversión (T,t). El método numérico se basa en los resultados del método analítico de Friedman . Los resultados del método de Friedman (curvas E(α) y A(α) ) se optimizan numéricamente para conseguir el mejor ajuste entre las curvas experimentales y las simuladas. El cálculo de LogA se realiza para la reacción de primer orden f(alpha)=1-alpha.

La función para la optimización es la suma de cuadrados de las desviaciones entre el valor medido Conversion_experimental(T,t) y el valor simulado Conversion_simulated(T,t). Esta suma se calcula sobre todas las curvas y sobre todos los puntos de cada curva.

Nuestro método numérico busca numéricamente los valores Ea(alfa) y LogA(alfa) que minimizan la función de optimización. Internamente cada punto de las curvas E(α) y A(α) es objeto de pequeños cambios, y para cada cambio se comprueba la suma de los cuadrados de los residuos: si es mejor o peor que antes. Si es mejor, se guarda el nuevo punto en E(α) o A(α). Las iteraciones se repiten hasta que no se produce ninguna mejora numérica.